席卷全球的数字经济浪潮下，高效的数据存储与处理能力已成为抢占AI时代技术高地的关键。基于Docker部署的MySQL，凭借其灵活的部署方式、高效的资源利用率、出色的隔离性与稳定性，正成为众多AI应用项目的首选数据库方案。

导读

以交友平台用户中心的user表为例，单表数据规模达到千万级别时，你可能会发现使用用户筛选功能查询用户变得非常非常慢，明明查询命中了索引，但是，部分查询还是很慢，这时候，我们就需要考虑拆分这张user表了。

如果此时，我们才去做分表，可能已经太晚了，为什么呢？

我以最典型的应用场景：用户筛选功能，以查询年龄在18到24岁的100位女性用户为例：

自动读写分离

目前，大量现网用户的业务场景中存在读多写少、业务负载无法预测等情况，在有大量读请求的应用场景下，单个实例可能无法承受读取压力，甚至会对业务产生影响。为了实现读取能力的弹性扩展，分担数据库压力，可以创建一个或多个只读实例，利用只读实例满足大量的数据库读取需求。但此类解决方案需要业务侧支持读写分离改造，其代码的健壮性决定了业务读写分离的质量，对用户的技术要求较高，而且灵活性和可扩展性较差。 故创建只读实例后，可以通过开通数据库代理，配置访问地址策略，然后在应用程序中配置数据库代理地址，使写请求自动转发到主实例，读请求自动转发到各个只读实例。数据库代理除了具备自动读写分离功能，也能为其他业务痛点提供更好的解决方案。

前言

如今互联网行业用的最多就是 MySQL，然而对于高级 Web 面试者，尤其对于寻找 30k 下工作的求职者，很多 MySQL 相关知识点基本都会涉及，如果面试中，你的相关知识答的模糊和不切要点，基本大多稍好公司的面试官，基本也不会对你有兴趣，毕竟稍微量大的项目，最终都会让你去深入数据库，而且最终的大多瓶颈首先也会出现在数据库。

机器之心报道

编辑：Panda

PPM（Parts per million，百万分率的缺陷率）质量制已在一些发达国家得到了广泛的应用。PPM质量制以将产品不良率降低到百万分之一为管理目标的管理，在国际上也被称之为“最完美的管理”。它可以形象的理解为用显微镜将管理对象的缺陷放大的同时，运用全面质量管理手段加以减少和消除，从而实现整个生产过程“零缺陷”。它将有助于全体职工包括企业决策者在内，能了解到企业产品质量情况，然后作出相应对策来解决、提高、稳定产品质量。

一个星期前，当俄罗斯与沙特阿拉伯牵头的三个石油输出国组织(OPEC)成员国达成一项全球性冻结产量协议时，设定的冻结产量基准点是2016年1月，可说是再具体不过了。

对于其他产业而言，这作为一个明确产量目标应该绰绰有余了，但碰到OPEC则全然不是这回事，OPEC生产过量的纪录洋洋洒洒，而且最近几年已经完全不对个别成员国设定产量额度。真要说的话，这项冻产协议只是再度提醒世人，光是要评估OPEC石油供应，其中的复杂性就足以构成一个浩大工程，如果没有彻底谈好各个国家的产量水平，这个协议不太可能成功。

编者按：在视觉多模态大语言模型的快速发展中，幻觉问题一直是研究者们关注的焦点。模型生成与输入图像不一致甚至虚假的内容，不仅影响用户体验，也阻碍了多模态技术在实际场景中的落地。对此，微软亚洲研究院和香港中文大学的联合研究团队从直接偏好优化（DPO）入手，提出了 On-Policy Alignment (OPA)-DPO 算法，可通过确保训练数据与初始策略（reference policy）的一致性，有效解决幻觉问题。该成果已获选计算机视觉领域顶会 CVPR 2025 的 Oral 论文。

机器之心报道

编辑：Panda