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相关的文章：本列表汇集了关于 SQL 的多篇文章，涵盖从基础知识到高级应用的各个方面，帮助开发者提升数据库操作和数据分析能力。
“We’ve spent four months and half a million dollars trying to connect our AI to our business systems, and it The post MCP + SQL: The Secret Weapon To Connect AI to Enterprise Systems appeared...
许多企业在将AI与业务系统连接时面临数据整合的挑战。CData通过模型上下文协议（MCP）与SQL连接器的结合，简化了AI与企业数据的交互，确保安全性并提高数据访问和处理的效率，从而显著提升工作效率。
与其把SQL拆成一堆槽位，不如把整个问题当成一段文本，直接在里面“圈出”所有和SQL相关的元素（我们称之为“提及”/mention），再把这些提及和数据库表的schema（表头）一一对应（链接），最后自动拼成SQL。过去几年，Text-to-SQL领域的主流做法是“拼装式”——把SQL拆成若干“槽位”（slot），比如SELECT的列、WHERE的条件、聚合函数等，然后为每种槽位单独训练一个...
本文介绍了一种利用AI将自然语言转换为SQL查询的方法，通过“提及抽取+链接”技术，简化了传统的模块化拼装方式，提高了查询的准确性和维护性。这项技术使得不懂SQL的用户也能轻松进行数据查询，未来有望解决多表和复杂查询的问题。
On his first day at Databricks in 2013, Michael Armbrust — employee No. 9, — began coding Spark SQL. Twelve years The post From Spark SQL to Declarative Pipelines at Databricks appeared first on...
2013年，迈克尔·阿姆布鲁斯在Databricks开始开发Spark SQL。2023年，他宣布将两个平台技术开源至Apache Spark，显示Databricks对Spark的持续关注。Spark自2009年由Matei Zaharia创建，成为分布式机器学习平台。Databricks还开源了Declarative Pipeline和实时模式技术，以提升数据流处理能力，致力于保持开源基础并发展专有平台，增强市场竞争力。
很多时候做程序的性能优化，有一个不容忽视的点就是观察下程序没有没出现一些慢SQL，慢SQL的危害很多，如果是同步访问容易引发线程饥饿，如果是异步访问容易导致托管堆产生过多的 Overlapped 引发托管堆碎片，进而导致内存占用过高，内存过高又会引发程序频繁的GC，最终导致程序的性能低下，有一句话叫。怎么才1G的文件要读取...
本文探讨了如何利用dottrace诊断Windows子系统的性能问题，特别是慢文件读取和SQL查询。通过监控分析，识别了低效的逐字节读取和慢SQL的原因，并提出了优化建议。总结认为dottrace在IO和SQL模块的性能优化方面表现优异。
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