Home/Blog/Sharding-JDBC 分库分表实战：从 800 万订单表的查询优化说起AI 与机器学习Sharding-JDBC 分库分表实战：从 800 万订单表的查询优化说起掘金2026-09-29 10:250 views当订单表扛不住了 在电商平台的订单中心，单表数据量突破 800 万行后，查询开始明显变慢。订单查询接口 P99 从 200ms 涨到了 1200ms，EXPLAIN 一跑，典型的全表扫描。Source：https://juejin.cn/post/7690504159464226858My favoritesPrevious超分分块为什么按后端分：160与96的取舍NextAgentScope Java 实战 03：知识与工具层——给 Agent 装上手和书架Related posts沈阳背景叙事解谜《Hope in the City》Steam 发售：首发特惠 ¥68.4，首日加入 XGPIT之家 11 月 12 日消息，Lofty Sky Entertainment Inc. 开发、Lofty Sky Entertainment Inc. 与 NAGA Games 联合发行的叙事解谜游戏《Hope in the City》0IT之家CTF 比赛还有举办的必要吗？传统 CTF 比赛已经没有举办的必要了 说实话，随着 AI 技术的发展，我越来越觉得，传统 CTF 比赛已经没有太大的举办必要了。这话可能会得罪不少 CTF 爱好者，毕竟曾经也是大家熬夜做题、研究漏洞、争夺 Flag 的青春回忆。但时代变了0FreeBuf从命令到工作流：juejin-cli 如何让写作自动化更可靠本文从 juejin-cli 的真实实现出发，讨论命令行工具如何连接本地 Markdown、平台接口与 AI Agent，并解释命令发现、写入回执、失败恢复和批量预检背后的工程取舍。0掘金黑客兜售月费千美元Gmail工具，声称改密后仍可持久访问近期有黑客工具开发者在地下渠道推广一款Gmail窃密功能，月费定价1000美元，声称即便受害者修改密码、撤销会话，攻击者依然可以持续访问邮箱。0FreeBuf微软研究人员展示AI Agent隐蔽后门技术，无需重训可绕过常规安全评估微软研究人员展示了一种针对AI模型的隐蔽后门植入方法：只需对模型做极小幅修改，就能植入后门，当特定触发条件出现时，Agent会自动0FreeBufToken自研测试Agent突破全部安全规则，梳理企业Agent防护可行路径面向客户开展AI Agent安全建设时，我们始终强调三条核心原则：为Agent配置独立身份、遵循最小权限分配对应访问权限、建立独立于0FreeBuf
