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龙芯M700S设备（3A6000 CPU）成功运行DuckDB数据库，通过补丁适配完成编译。TPC-H测试显示其性能较M3 Max MacBook慢约10倍（SF100平均6.1秒 vs 0.6秒）。尽管系统软件较旧且体验一般，但证明了龙芯架构的基本数据处理能力。作者认为其生态仍处早期，需优化编译器与IO性能，但作为国产自主技术值得关注。DuckDB将持续支持该架构发展。

编写python程序，读入81字符的数独字符串，输出填充了可选数的矩阵，预置数用{}包裹，可选数为1个的用<>包裹，为多个的用[]包裹，比如某行[13456]<7>[13456]{8}[1459][159][246][29][569],注意每格均填充至不含括号9字符，各行每列上下对齐。

这是一个基于Python的数独求解程序，提供5种难度级别的预置数独题目。程序运行后会显示数独初始状态，并在0.03-0.76秒内完成求解（"世界最难"级别耗时最长）。测试结果显示：无解题目会提示错误，简单、中等、困难及最难题目都能正确求解并显示完整解答。程序采用命令行交互方式，用户可选择预置题目或自定义输入，求解时间随题目复杂度增加而延长，但整体效率较高。

本文介绍了一个SQL实现的数独验证方案，包含4个验证步骤：1)检查已知数字是否一致；2)验证每行数字和为45；3)验证每列数字和为45；4)验证每宫数字和为45。方案通过CTE分步处理，使用字符串操作和聚合函数进行验证，最终输出包含错误数量和验证状态的报告。使用时需替换表名并确保包含id、puzzle和result三列，支持换行符分隔的输入格式。该方案能全面检测数独解答的正确性。

摘要：这段SQL代码实现了使用T-SQL递归CTE解决数独问题。采用穷举法思路，通过递归填充空格并验证数字有效性。代码包含两个主要部分：递归CTE(x)用于生成解决方案，Sud和SudTable用于格式化输出结果。最终输出9x9的数独解答矩阵，如"534678912"等9行数据。注释部分展示了尝试将结果转为表格形式的未完成代码。该方案成功解决了给定的数独初始状态"53 7 6 195..."，验证了SQL实现数独算法的可行性。

摘要：本文演示了使用Docker部署SQL Server 2019的过程。首先拉取官方镜像，然后运行容器并设置管理员密码。在连接数据库时遇到SSL证书验证错误，通过添加"-No"参数禁用安全连接后成功连接，最终验证了数据库查询功能。整个过程包括镜像拉取、容器启动和数据库连接三个主要步骤。（149字）

本文介绍了将两个Python程序整合的过程：将DLX求解数独程序和函数调用效率测试代码合并为一个文件，并修改为DuckDB自定义函数形式。测试结果显示，通过DuckDB调用自定义函数耗时0.25秒，内存占用90MB；而直接执行Python程序仅需0.031秒，内存12MB。这表明DuckDB函数调用方式带来了15倍的性能开销和显著更高的内存消耗。文章提供了完整的代码修改方案和性能对比数据，为开发者评估不同调用方式提供了参考。

德哥发布了大学生数据库实践课资源，提供PostgreSQL本地学习镜像，包含PostgreSQL 18及多个插件（如pgvector、pgroonga等）和DuckDB插件。用户可通过Docker命令拉取镜像： docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/digoal/opensource_database:pg18_amd64 详细运行方法参考文章链接。该镜像适合数据库学习和实践使用。

本文对Python实现的AI数独求解算法进行了性能评估改进。原测试方法因单次计时误差较大，改为批量执行计时：首先生成100个各难度数独题目，然后批量求解并计算总时间。测试结果显示，优化算法性能显著提升：easy难度平均时间从0.000084秒降至0.000009秒（提升89%），medium难度从0.000063秒降至0.000013秒（提升79%），hard和expert难度提升均超过85%。改进后的测试方法有效避免了单次计时的误差问题，更准确反映了算法性能差异。

PostgreSQL 18.0新增了整数与bytea类型的直接转换功能。测试显示，18.0版本可以将整数按2/4/8字节宽度转换为二进制补码形式（如1234::smallint::bytea得到\x04d2），而17.7版本仅支持通过字符串间接转换（如'1234'::bytea得到\x31323334）。该特性简化了二进制数据处理流程，但需注意版本兼容性问题。

本文探讨了使用SQL和Minizinc实现数独求解的约束编程方法。首先通过SQL创建单元格值域(1-9)，建立行和棋盘的约束条件，但SQL实现存在冗长问题。随后介绍了更高效的Minizinc语言，它能简洁地表达数独的行、列和子网格约束。文章解释了约束编程的核心原理：通过传播缩小搜索空间，在必要时进行猜测并回溯，从而避免无效配置的枚举。最后指出Minizinc适合开发和学习，而生产环境可转向Gecode等高性能库。文中提供了相关资源链接，展示了约束编程在解决NP难问题中的优势。

本文介绍了高德纳提出的算法X及其高效实现舞蹈链技术。算法X通过回溯递归解决集合覆盖问题（如数独），而舞蹈链则采用双向循环链表的数据结构来优化矩阵操作。文章详细阐述了集合覆盖问题的矩阵表示、算法X的递归过程，以及舞蹈链中节点的移除/恢复机制。最后给出了Python实现的关键代码，包括节点/头节点类定义、稀疏矩阵构建方法和方向迭代器设计。这种数据结构使得算法X能够在单一矩阵实例上进行原地操作，极大提升了回溯效率。

MySQL 本身不直接支持数组类型，但可以通过多种方法实现数组的存储和操作。JSON 格式支持灵活查询和操作，但无法使用索引优化查询，且对数组大小没有限制。将数组元素拆分存储到关联表中，通过主表和中间表的关系实现数组的存储和操作。这种方法规范化了数据结构，便于查询和维护，但需要额外设计表结构，较为复杂。优点是简单直接，但查询和操作复杂，且无法高效处理大数组。JSON 格式适合灵活查询和操作，但对索引支持有限。中间表适合频繁查询和更新，数据结构规范，但实现复杂。字符串拼接适合简单场景，但查询复杂。

摘要：在PostgreSQL中执行多INSERT语句脚本时会显示多行INSERT 0 1信息。可通过psql的\o命令将输出重定向到文件来隐藏这些信息：先执行\o output.txt，再用\i执行SQL文件。若不想保存输出，可重定向到/dev/null。执行\o（无参数）可停止重定向。这种方法能保持终端界面简洁，类似Oracle的set feedback off功能。（150字）

OceanBase CE数据库快速部署与测试摘要：通过Docker命令成功部署OceanBase社区版（CE 4.3.5.5），镜像大小1.55GB。连接数据库后验证版本为5.7.25兼容版本，执行了包括递归查询（生成1-3序列）、位运算（1<<3=8）、逻辑运算（1&&6=1）以及数组类型支持（直接返回[1,2,3]）等SQL操作，响应时间均在毫秒级（最快0.002秒）。测试表明该数据库支持标准SQL语法及扩展功能，运行状态正常。部署命令仅需单行docker指令，适合快速搭建测

摘要：本文记录了使用Docker部署PolarDB for PostgreSQL的过程。首先从官方镜像库拉取15版本镜像，在运行容器时遇到参数冲突问题（CapAdd与privileged互斥）。经过调整参数后成功启动容器，但初始命名方式导致容器异常退出。重新创建容器后，通过docker exec进入容器并连接PostgreSQL（版本15.15 PolarDB 15.15.5.0），最终成功执行外部SQL文件创建表。整个部署过程涉及容器配置调试和问题排查。

这篇文章介绍了DBatUTuebingen团队对Advent of Code 2021第9天"烟雾盆地"问题的SQL解决方案。摘要如下： 解决方案分为两部分：第一部分计算风险等级，第二部分分析盆地大小。 关键SQL技术： 使用递归CTE实现洪水填充算法 从低点开始扩散的优化策略 通过LEAST函数合并盆地编号 性能表现： 第一部分查询耗时0.000秒 第二部分在M2 MacBook Pro上约需30秒 最终结果： 风险等级为526 前三大盆地乘积为1,123,524 该方案展示了如何用S

本文对比了Oracle 19c和达梦8数据库在connect by语句和with function功能上的性能表现。测试结果显示，达梦8在connect by查询中表现更优：百万行简单加总仅需47毫秒，而Oracle需要220毫秒；千万行查询达梦仅需432毫秒，而Oracle在百万行以上就会报内存不足错误。在with function功能测试中，Oracle支持该语法而达梦不支持。总体来看，达梦8在递归查询性能上明显优于Oracle 19c，但在高级SQL功能支持方面仍有不足。

摘要：分析发现一个CTE查询中，直接统计表t的行数(count())耗时2.754秒，而带row_number()过滤的查询耗时2.855秒，但带表连接的count()反而更快(1.239秒)。执行计划显示慢查询中存在复杂的字符串处理关联条件，导致性能下降。通过将子查询b改为MATERIALIZED模式，使所有count查询时间均缩短至约1.2秒，性能提升明显。这表明优化器未实体化子查询时，会展开复杂表达式到主查询中影响性能。

PostgreSQL的DISTINCT ON关键字用于从每个分组中选择一条记录，实现灵活的数据去重。其基本语法为SELECT DISTINCT ON (分组列) 查询列 FROM 表 ORDER BY 排序列。该功能会保留每个分组中排序后的第一条记录，常用于获取每组最高分或最新数据等场景。注意必须配合ORDER BY使用，否则结果随机。与标准DISTINCT不同，它只对指定列去重而非整行，能更精准地控制查询结果。

本文介绍了在SQLite中使用ORDER BY子句控制递归查询的搜索顺序，实现树的深度优先或广度优先遍历。通过示例展示了在WITH RECURSIVE语句中，添加ORDER BY 2可实现广度优先搜索（先处理高层级节点），而ORDER BY 2 DESC则实现深度优先搜索（先处理低层级节点）。文章还指出，省略ORDER BY时默认采用FIFO队列实现广度优先搜索。示例使用了组织结构表，并通过缩进格式直观展示了不同搜索策略的遍历结果差异。

摘要：PostgreSQL递归查询支持通过添加排序列实现深度优先或广度优先排序。深度优先可通过记录路径数组实现，广度优先则通过追踪深度层级实现。虽然递归查询通常按广度优先评估，但结果排序仍需显式指定。PostgreSQL还提供SEARCH语法糖，可自动生成排序列（如ordercol）简化操作。注意排序仅影响结果展示，不改变查询评估顺序，且每层内行顺序仍不确定。

PostgreSQL和DuckDB在处理子查询引用外部表列时的差异：在PostgreSQL中，当子查询需要引用外部查询的列时，必须使用LATERAL关键字，否则会报错（如示例中引用i列时）；而DuckDB则更灵活，无论是否使用LATERAL关键字都能正确执行。PostgreSQL的错误提示明确指出需要LATERAL关键字来解决表引用问题，而DuckDB两种写法都能返回相同结果。这体现了不同数据库系统对SQL标准实现细节的差异。

本文澄清了PostgreSQL和DuckDB中数组差集操作的常见误区。直接使用-运算符会导致错误，AI生成的文档建议不可靠。正确方法是：1) 将数组转为行后使用EXCEPT操作，再用array()转回数组；2) DuckDB中可用list_filter结合contains函数实现。这两种方法都能有效计算数组差集，避免了直接使用减号运算符的错误。

本文记录了在WSL的Docker环境中安装达梦数据库的过程。作者按照参考文档步骤操作，下载了787MB的达梦数据库镜像文件并加载到Docker中。安装过程中遇到两个问题：首次初始化时未设置用户名密码导致失败，以及数据库实例已运行导致初始化冲突。通过终止运行中的实例后成功完成初始化。整个过程较为复杂，且日志文件异常增长至8GB。最终通过指定PATH、SYSDBA_PWD和SYSAUDITOR_PWD参数成功完成数据库初始化。

摘要：德哥的文章《DBA挑战AI: 一条SQL解数独》在PostgreSQL 17.2上出现错误"wrong varnullingrels"。经排查发现是LEFT JOIN导致的兼容性问题，改为INNER JOIN可解决但会丢失全空行的数据。最终方案是将空值替换为'0'并使用条件聚合函数，在保持功能完整性的同时兼容各版本。测试表明PostgreSQL 17.4已修复该bug，修改后的SQL在15和17.4版本均可正确执行且效率不变。（149字）

摘要：启动oracle19c容器时出现端口1521被占用的错误。通过docker ps发现oracle12c容器正在运行，因其创建时使用了--restart=always参数，导致Docker服务重启后自动启动。停止oracle12c容器后成功启动oracle19c。--restart=always参数会确保容器在退出或Docker重启时自动重新启动，适用于需要持续运行的关键应用。可通过启动时添加该参数、更新现有容器或修改配置文件三种方式设置此策略。

本文介绍Oracle数据库的SQL宏功能，重点讲解如何创建参数化视图。SQL宏分为标量宏和表宏两种类型，能够封装复杂SQL逻辑并消除PL/SQL的上下文切换开销。文章通过销售数据示例，演示了创建表宏的基本语法、参数传递方式以及默认值处理，并展示了如何结合分析函数增强查询能力。SQL宏的优势在于优化器透明性、性能提升和代码复用，适用于需要高效执行参数化复杂查询的场景。该功能特别适合在保持代码简洁性的同时实现高性能数据库操作。

《停止嵌套数据库系统》一文批评了当前在事务型数据库（如PostgreSQL）中嵌套分析型数据库（如DuckDB）的做法。作者Christian Winter指出，虽然这种嵌套方案能提升部分分析查询性能，但存在扫描瓶颈、系统复杂度和功能兼容性等问题，无法实现真正的HTAP（混合事务/分析处理）能力。真正的HTAP需要从存储布局、并发控制到查询优化的全链路设计，而非简单引擎嵌套。文章建议开发者选择专为HTAP设计的系统，而非采用这种临时性技术妥协方案。

本文记录了从Oracle 12c迁移到19c时遇到的Docker容器问题。原12c镜像存在SQL执行错误，更换19c镜像后启动容器时遇到实例连接问题。通过分析发现19c镜像需要完成初始化安装过程，而误操作中断了安装导致后续失败。最终解决方案是重新运行容器并监控安装日志，等待完整初始化。文章详细记录了错误现象、排查过程以及解决方法，特别强调了观察容器日志对安装进度判断的重要性。

本文介绍了在Docker中部署Oracle 12c数据库的详细步骤。首先从阿里云镜像仓库拉取Oracle 12c镜像，创建必要的目录结构并设置权限。重点说明了容器启动时目录映射的正确配置方法，避免路径错误问题。随后进入容器启动Oracle实例，遇到SGA参数过小的问题时，通过创建pfile修改参数并指定pfile启动的方式成功启动数据库。最终完成Oracle 12c在Docker环境中的部署，数据库可正常使用。整个过程涵盖了镜像获取、容器配置、权限设置和数据库启动等关键环节。

摘要：GitHub讨论展示了在DuckDB中实现深度优先搜索(DFS)的递归CTE技巧。通常递归CTE默认采用广度优先搜索(BFS)，作者通过堆栈操作实现了DFS遍历。示例代码包含节点关系表edges和两种遍历方式：标准BFS会记录完整路径，而DFS实现使用数组堆栈跟踪节点，并通过ARRAY_AGG控制兄弟节点遍历顺序。虽然DFS方案展示了基本思路，但当前实现存在缺陷，未能完全捕获所有路径。该讨论为数据库递归查询提供了有价值的优化思路。

本文提出Flummi编译策略，将含分支/循环的命令式程序转换为标准SQL CTE，无需专用解释器。该策略通过控制流图分两阶段编译：显式化数据流后生成SQL代码，利用递归CTE处理循环。在DuckDB等引擎测试17个程序（含300行光线追踪器）显示，其批量执行效率优于UDF/Python实现1.04-1489倍，尤其适合数据库驻留数据的命令式计算。Flummi完全基于标准SQL特性，兼容多引擎，但纯内存计算效率低于通用语言。

摘要：PostgreSQL中uniq()函数用于消除数组中相邻重复项，但并非内置函数。当出现"函数不存在"错误时，需先安装intarray扩展模块。该函数常与sort()配合使用以完全去重，示例显示其对数组{1,1,2}处理后返回{1,2}，但会保留非相邻重复值。使用前需执行CREATE EXTENSION intarray命令启用功能。（149字）

本文介绍了使用pg_clickhouse扩展连接PostgreSQL和Clickhouse数据库的实践过程。作者首先通过南京大学镜像快速下载了docker镜像（ghcr.nju.edu.cn/clickhouse/pg_clickhouse:18-0.1.0），解决了官方源下载慢的问题。随后详细说明了容器运行和插件创建步骤，包括首次运行的docker run命令及后续启动方式。在配置过程中，虽然成功创建了SERVER、USER MAPPING和SCHEMA，但在导入外部模式时出现连接错误，作者分析可能是缺少

本文实现了一个多边形近似圆的生成算法，通过用户输入的半径和单位长度自动计算顶点坐标。算法将圆分为四个象限，分别计算每个象限的顶点位置，并通过插入直角顶点保证多边形连续性。生成的顶点坐标会进行单位长度整数倍调整。程序还提供了使用Turtle库绘制多边形和参考圆的可视化功能，包含自动缩放和居中处理，并支持顶点标记。该算法可用于测试多边形间的包含关系，为几何计算提供基础支持。

本文介绍了一个优化DuckDB中多边形内最大矩形查找的SQL方案。该方案通过将Oracle的CONNECT BY LEVEL语法改为DuckDB的RANGE函数实现兼容，并采用轮廓线段分析技术来识别有效矩形。关键步骤包括：1) 处理输入数据并生成轮廓线段；2) 分析线段交点并标记有效区间；3) 生成所有可能矩形并验证其四条边是否都在多边形内。相比使用spatial插件的方案，此方法实现了10倍的性能提升，最终输出多边形内面积最大的矩形。

摘要：Advent of Code第12天题目要求解决圣诞树礼物摆放问题。给定多个不规则形状的礼物和不同尺寸的树底区域，需判断各区域是否能容纳指定数量的礼物（可旋转翻转但不能重叠）。解题思路是将形状转换为二进制表示，生成所有可能的变体，通过递归检查每种组合是否能放入区域。示例中3个区域有2个能满足要求。算法核心是形状的二进制表示和位运算验证。

本文介绍了使用DuckDB spatial插件查找多边形内最大矩形面积的方法。通过SQL的空间函数ST_Contains判断矩形是否完全包含于多边形中，并计算面积排序。Python程序实现步骤包括：1)读取多边形顶点坐标并转换为WKT格式；2)生成所有可能的矩形对角顶点组合；3)创建矩形WKT并计算面积；4)使用ST_Contains进行空间关系判断；5)筛选完全包含的矩形并按面积排序输出。虽然实现了功能，但性能存在瓶颈，主要由于逐条执行SQL查询和executemany插入操作效率不高，处理时间约2分钟。

本文介绍了使用PuLP库解决电压按钮问题的整数规划方法。通过解析输入文件中的电压要求和按钮配置，构建整数规划模型以最小化按钮按压次数，同时满足各计数器的目标电压值约束。程序成功求解了195台机器，验证了解的正确性，总按压次数计算准确。相比之前numpy的线性规划方法，PuLP的整数规划更适合此类离散优化问题。结果表明，选择合适的工具对问题求解至关重要。