1341 万、医院 IT 大单 2025 年 1 月 28 日，山东省精神卫生中心发布《2026 年 01 月至 12 月政府采购意向 - 信息化建设项目》。采购单位：山东省精神卫生中心（山东省药物依赖治疗中心）项目名称：信息化建设项目预算金额：1341 万元采购需求：根据工作需要，我中心 2026 年信息化建设内容如下：一是手麻管理系统建设。通过业务流程的数字化与闭环管理，取代传统手工记录方式，实现医疗行为标准化、诊疗管理规范化以及临床数据的全量归集。二是危急值管理系统建设。通过对检验、检查中出现的危及生命的异常结果，进行全流程、标准化、时效化的闭环管理，确保关键信息能第一时间传递至临床并得到有效处置，防范医疗风险。 三是智能手环系统建设。通过智能手环系统，实现由“被动医疗”向“主动管理”服务模式转型，完善患者生命体征实时监测和异常报警，形成服务闭环。 四是硬件资源平台和网络数据安全设备。构建坚实、弹性的新一代信息基础架构平台与主动防御的网络数据安全体系，以全面支撑医院各类业务系统的稳定运行，保障数据资产的安全可靠。 五是其他系统平台建设和升级改造。包含但不限于医疗质量提升系统建设、心理援助热线升级、HRP 管理系统数据价值延续开发、信息系统密码改造、电子病历五级升级改造、信息系统运行维护、机房运行维护、数据库运行维护、信息设备维修维护、软件正版化改造、专用设备购置等。预计采购时间：2026 - 06海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

加拿大冷门摇滚歌曲《It's Alright》成2026年治愈神曲 加拿大冷门摇滚歌曲《Its Alright》成2026年治愈神曲来自加拿大摇滚乐队收入在2018年专辑里很不显眼的一首冷门歌曲，但是我要宣布这首《Its Alright 》是2026年最抨击人心的神曲啊！我已经上头到不行了，无限循环ing，这首歌曲真不亚于是给抑郁症患者注射了一剂药力最猛的快乐因子啊，我感觉自己整个人都变得阳光健全了。尽管长沙今晚凛冽，尽管明天要骤降零度，但我完全沉浸在这首歌的旋律里了，太爱里面强烈的鼓点了，像一颗强壮有力的心脏。全网都找不到这首歌曲的完整mv，我只好在网易云里下载好，然后用着蹩脚的剪辑水平码上中英文歌词，甚至迫不及待跟哥哥发出消息，想他也听听这首歌曲，只因，只因这首鸡血之歌在哄着我开心起来，看开一切。真是一种好美妙的感觉哇：好像大哭一场后洗个热水澡一样。不对不对，这还形容得不够贴切：是一整天工作疲惫后的我，回到家脱掉衣服，站在滚烫的洗澡水下不断冲刷我的小猪皮，发出一声声松懈的满足感。“冬天是一个植物都不会生长的季节”，所以我不再勉强自己，所以我的朋友们不要内疚，顺其自然地渡过又要下雪的坏天气，因为冬天就快要过去啦。尽管这个世界还是很糟糕，尽管我仍会咀嚼生命的斑驳悲戚，尽管我依旧失眠厉害，尽管睁开眼仍有许多烦心琐事，尽管我知道，尽管...但是哇，但是拥有好歌，我又些许原谅了所有的残酷与不尽人意，就像歌词里唱的那样：“Youre not a monster, just a human, 你不是什么怪物 只是个普通人；Its alright, its okay, its alright, its okay, 没关系 这没什么 都会好的。”🎶👌✌️☺️

38岁IT男熬夜加班突发主动脉夹层,医生警示猝死4大高危信号 38岁IT男熬夜加班突发主动脉夹层,医生警示猝死4大高危信号#男子多日熬夜加班突发撕裂痛险丧命# 38岁IT男加班熬了几个通宵，胸背部突发剧痛患上主动脉夹层。熬夜熬到什么程度会猝死？医生划出4条高危红线，睡眠不足的人要注意了！#医生回应男子连续熬夜加班险猝死#

PostgreSQL优势拉满，为何MySQL仍成主流之选？ 在软件开发的数据库选型环节，PostgreSQL与MySQL的“双雄争霸”从未停歇。前者以功能全面、扩展性强、兼容性佳著称，堪称开源数据库中的“全能选手”；后者则凭借轻量高效、生态成熟、运维成本低的特质，占据全球开源数据库市场超60%的份额。不少开发者困惑：PostgreSQL明明优势亮眼，为何多数项目仍优先选择MySQL？本文将从专业视角切入，拆解两大数据库的底层原理差异，给出实战选型方案，总结避坑经验，帮你理清选型逻辑。两大数据库核心定位与适用场景数据库选型的核心逻辑是“场景适配”，PostgreSQL与MySQL的定位差异，从根源上决定了它们的应用边界。先从核心特性与适用场景进行专业拆解，帮你快速建立认知框架。PostgreSQL的核心定位是“企业级全能数据库”，主打复杂场景支撑与高度扩展性。其支持复杂数据类型（如JSONB、数组、地理空间数据）、高级SQL特性（如CTE递归查询、窗口函数、存储过程），同时具备强大的事务一致性与并发控制能力，在数据仓库、BI分析、地理信息系统（GIS）、复杂业务系统等场景中具备天然优势。尤其适合对数据完整性、查询灵活性要求极高，且业务逻辑复杂的中大型企业项目。MySQL的核心定位是“轻量高效的关系型数据库”，聚焦高并发OLTP（在线事务处理）场景。其InnoDB引擎经过多年优化，在短事务、高并发读写、简单查询场景下性能稳定，且资源占用低、启动速度快、部署门槛低。凭借成熟的生态与广泛的兼容性，MySQL广泛应用于互联网业务、电商平台、社交APP、中小规模业务系统等场景，尤其适合追求高可用、易运维、性价比的项目，也是初创团队与中小公司的首选。从市场应用来看，大厂的核心OLTP业务（如电商交易、用户中心）多基于MySQL构建，而数据分析、报表统计、复杂业务模块则可能搭配PostgreSQL；中小团队则因资源限制，更倾向于全栈采用MySQL，降低技术栈复杂度与运维成本。底层机制差异决定性能与适配性两大数据库的场景适配差异，本质源于底层核心机制的设计不同。下面从存储引擎、MVCC实现、锁机制三大核心维度，深入剖析原理差异对实际应用的影响。1. 存储引擎：单一全能vs可插拔轻量PostgreSQL采用“单存储引擎”架构，默认的PostgreSQL引擎原生支持所有高级特性，无需额外配置，且功能迭代与内核深度绑定，保证了特性的完整性与稳定性。但这种架构也导致其灵活性不足，无法根据场景选择专属引擎，资源占用相对较高。MySQL采用“可插拔存储引擎”架构，默认的InnoDB引擎专为OLTP场景优化，支持事务、行锁、外键等核心特性，是绝大多数业务的首选；同时还提供MyISAM（非事务、高读性能）、Memory（内存存储）等引擎，可根据场景灵活切换。这种架构让MySQL能精准适配不同场景的性能需求，且InnoDB引擎经过长期打磨，在资源控制与高效读写上更具优势，尤其适合轻量业务场景。2. MVCC实现：快照隔离vs读已提交优化MVCC（多版本并发控制）是保证数据库并发性能的核心技术，两大数据库的实现逻辑差异显著，直接影响事务一致性与查询性能。PostgreSQL基于“快照隔离”实现MVCC，通过事务ID标记数据版本，每个事务启动时会生成一个全局快照，读取对应版本的数据，且支持 Serializable级别事务一致性。这种实现方式锁粒度更精细，并发读写冲突少，适合复杂事务场景，但快照生成与版本管理会带来额外的性能开销，在高并发短事务场景下效率略低。MySQL InnoDB基于“读已提交（RC）”级别优化实现MVCC，通过undo日志记录数据版本，事务读取时仅获取当前可见的最新版本，无需生成全局快照。这种方式简化了版本管理，减少了性能开销，在高并发短事务场景下响应速度更快，但默认不支持快照隔离，若需更高级别事务一致性，需额外配置，且可能引发幻读问题。3. 锁机制：精细控制vs高效适配锁机制直接影响数据库的并发处理能力，两大数据库的锁设计各有侧重。PostgreSQL支持行锁、表锁、页锁等多种锁类型，锁粒度控制更精细，能最大程度减少并发冲突，尤其在复杂查询与更新场景下表现更优。但精细的锁控制会增加锁管理成本，若业务逻辑设计不当，可能出现锁等待时间过长的问题。MySQL InnoDB以行锁为主、表锁为辅，锁机制设计更简洁高效，针对OLTP场景做了大量优化，能快速处理高并发下的短事务读写请求。其行锁基于索引实现，只要查询条件命中索引，就能避免全表锁，保证并发性能；但在无索引查询场景下会触发全表锁，影响并发效率，这也是MySQL使用中需重点规避的问题。分场景选型步骤与实操建议基于上述原理与场景分析，结合实际项目开发经验，给出一套可落地的分场景选型流程与实操建议，帮你快速做出适配业务的选择。1. 选型核心判断维度实战中可从4个核心维度快速判断：一是业务类型，OLTP场景优先MySQL，OLAP/复杂业务场景优先PostgreSQL；二是并发量级，高并发短事务（如每秒万级读写）选MySQL，中低并发复杂事务选PostgreSQL；三是数据特性，涉及JSONB、地理空间、复杂查询的选PostgreSQL，简单结构化数据选MySQL；四是运维资源，中小团队、运维人力有限选MySQL，有专业DBA团队、能承担运维成本选PostgreSQL。2. 分场景选型方案「场景一：互联网高并发业务」如电商交易、社交APP、用户中心，这类场景以短事务、高并发读写为主，数据结构简单，优先选MySQL+InnoDB。实操建议：采用主从复制架构保证高可用，分库分表应对数据量增长，避免无索引查询引发全表锁。「场景二：企业级复杂业务」如ERP系统、财务系统、GIS平台，这类场景涉及复杂查询、事务一致性、特殊数据类型，优先选PostgreSQL。实操建议：开启分区表优化大数据量查询，利用存储过程简化复杂业务逻辑，配置合理的快照隔离级别保证数据一致性。「场景三：混合业务场景」如既有交易业务又有数据分析需求，可采用“MySQL+PostgreSQL”混合架构。实操建议：MySQL承载核心OLTP业务，通过数据同步工具（如Debezium）将数据同步至PostgreSQL，用于数据分析、报表统计，兼顾并发性能与查询灵活性。3. 实操避坑要点无论是选择哪种数据库，实操中都需规避核心问题：MySQL需注意索引设计，避免全表锁与死锁，合理配置事务隔离级别；PostgreSQL需控制连接数与内存占用，优化查询语句避免慢查询，做好数据备份与恢复策略。同时，避免盲目追求“全能特性”，若业务无需PostgreSQL的高级功能，强行使用会增加运维成本与学习门槛。选型无优劣，适配为核心综合来看，PostgreSQL的“全能优势”与MySQL的“场景适配优势”，对应不同的业务需求与资源条件，不存在绝对的优劣之分。多数项目优先选择MySQL，核心原因并非其功能更强大，而是其在OLTP场景的高效性、成熟的生态、极低的运维门槛，完美适配了互联网业务与中小团队的需求。作为开发者，选型时需摒弃“技术崇拜”，不盲目跟风追求PostgreSQL的高级特性，而是立足业务实际：明确业务类型、并发量级、数据特性与运维资源，结合两大数据库的底层原理与场景适配性，做出最合理的选择。若业务复杂度提升，可逐步引入混合架构，兼顾性能与灵活性。最后，数据库选型只是项目开发的第一步，后续的索引优化、高可用架构设计、运维监控同样关键。你在实际项目中曾遇到过哪些数据库选型难题？欢迎在评论区分享你的经验与见解，一起探讨优化方案！

数据库的四种主要类型详解（2026版）：MySQL、MongoDB、Oracle 一、90%的人都选错了数据库！2026年MySQL/MongoDB适配陷阱在数字时代，数据库就像背后的“隐形引擎”，支撑着从日常APP到企业级系统的每一次数据流转。无论是创业公司用MySQL整理客户信息，还是大厂靠MongoDB搭建实时分析平台，选对数据库直接决定效率上限——可现实是，多数人要么跟风追MongoDB的灵活，要么死守MySQL的稳定，踩坑后才发现“水土不服”。2026年数据量爆发式增长，半结构化、实时流数据需求激增，旧有的数据库选择逻辑早已失效。更扎心的是：懂技术的嫌MySQL运维繁琐、MongoDB调优复杂，不懂技术的被SQL门槛劝退，明明Baserow这类工具能兼顾简单与专业，却被固有认知困住。你是不是也在为“MySQL、MongoDB该选谁”纠结？其实问题核心从不是品牌热度，而是没摸清不同类型数据库的适配逻辑。二、核心拆解：4大数据库类型+品牌实操，小白也能对号入座（一）关系型数据库（SQL-Based）：MySQL/PostgreSQL/Oracle的适用边界这是最主流的数据库类型，数据以表格（行、列）形式存储，靠SQL语言实现查询，其中MySQL（开源免费）、PostgreSQL（扩展性强）、Oracle（商用稳定）是2026年企业首选，尤其适配财务、CRM等对数据一致性要求极高的场景。核心优势：数据完整性极强，能通过外键、关联查询确保数据一致，比如银行用Oracle处理转账业务、零售门店用MySQL管理库存，零差错是核心诉求。实操适配：适合结构化数据场景，比如用MySQL搭建客户信息表，按姓名、手机号、消费记录等固定字段建表，通过简单SQL就能快速筛选“近30天消费客户”，非技术人员也能通过可视化工具（如Navicat）操作。工具亮点：Baserow给出了新解法——兼容关系型数据库的核心逻辑，用表格化可视化界面替代SQL编写，既能像MySQL一样定义表间关系，又无需掌握复杂语法，完美适配非技术团队的结构化数据管理需求。（二）NoSQL数据库：MongoDB/Redis/Cassandra的四大细分场景“NoSQL”并非“不用SQL”，而是“不止于SQL”，专门应对半结构化、非结构化数据，2026年在IoT、社交平台中应用率飙升，四大细分类型对应不同品牌，精准适配差异化需求：文档型（MongoDB、CouchDB）：以JSON类文档存储，无需固定schema，MongoDB凭借高性能、易扩容，成为电商商品详情页、用户画像存储的首选，比如用MongoDB存储某款手机的参数、评价、售后政策等多维度信息；键值存储（Redis、DynamoDB）：结构最简单，key-value对应，Redis速度极快（基于内存存储），是2026年APP缓存、会话管理的核心选择，比如短视频APP用Redis缓存首页热点内容，避免重复查询数据库；列族存储（Apache Cassandra、HBase）：按列而非行组织数据，Apache Cassandra擅长海量数据写入，适合物联网传感器实时数据流存储，比如智能工厂用它收集上千个设备的运行参数；图数据库（Neo4j、Amazon Neptune）：聚焦数据间关系，Neo4j在社交网络、推荐引擎中应用广泛，比如小红书用Neo4j分析用户兴趣关联，实现精准内容推荐。（三）面向对象数据库：db4o/ObjectDB的小众适配场景数据以“对象”形式存储，和Java、Python等面向对象编程语言无缝衔接，每个对象包含数据和操作方法，代表品牌为db4o（轻量开源）、ObjectDB（商用进阶）。核心适配：CAD设计、多媒体制作、模拟仿真等复杂数据场景，比如建筑设计公司用ObjectDB存储3D模型数据，能直接映射代码中的类和对象，避免数据转换的繁琐。但短板明显——生态小众，远不及MySQL、MongoDB的社区支持完善，多数企业仅在特定专业场景使用，不会作为核心数据库选型。（四）层次型数据库：IBM IMS的“legacy 坚守”最早期的数据库类型，数据按树形结构存储，一个父节点可对应多个子节点，但子节点只能有一个父节点，典型品牌为IBM IMS。仅存价值：适配传统遗留系统、组织架构图、文件系统等固定层级场景，比如部分老旧银行的核心系统仍在使用IBM IMS，读取路径可预测，稳定性有保障。但灵活性极差，无法处理多对多关系，2026年仅在老旧企业系统中保留，新项目完全不推荐选型，远不如MySQL、MongoDB的适配性广泛。补充类型：2026年必知的三大衍生数据库（品牌适配）操作型数据库（SAP HANA、Azure Cosmos DB）：实时处理动态数据，SAP HANA适合大型企业物流、金融交易系统，Azure Cosmos DB（微软云数据库）支撑高并发读写，适配分布式团队需求；云数据库（Amazon RDS、Google Cloud SQL、阿里云RDS）：云端部署，弹性扩容，Amazon RDS支持MySQL、PostgreSQL等主流引擎，阿里云RDS是国内企业首选，成本比传统自建服务器低30%以上，初创公司无需运维就能快速上线；分布式数据库（CockroachDB、Apache Cassandra）：多机器协同存储，CockroachDB兼容PostgreSQL语法，适合跨区域业务，比如跨国企业用它实现全球数据同步，容错性远超单一MySQL服务器。三、辩证分析：没有完美品牌，只有适配的数据库选择（一）MySQL/MongoDB博弈：稳定与灵活的取舍MySQL作为关系型数据库代表，核心优势是“稳”，但短板也致命——难以横向扩容，处理非结构化数据（如图片、长文本）时效率极低，比如用MySQL存储海量短视频链接和描述，会出现查询卡顿、存储溢出问题；而MongoDB解决了灵活与扩容难题，却牺牲了数据一致性，比如分布式部署的MongoDB在高并发场景下可能出现数据延迟同步，金融、医疗等领域根本无法替代MySQL的核心地位。这也解释了为什么2026年多数企业会采用“混合架构”：用MySQL/Oracle存储核心交易数据保稳定，用MongoDB存储非结构化内容提效率，两者互补而非对立。（二）技术门槛与品牌价值：Baserow打破MySQL/MongoDB的使用壁垒过去用MySQL要懂SQL语法、会运维调优，用MongoDB要掌握文档模型、索引优化，非技术团队只能依赖Excel，数据量一旦超过10万条就卡顿崩溃。Baserow这类工具的出现，看似降低了门槛，实则引发新思考：简化操作是否会牺牲定制化能力？答案是“按需适配”——对中小团队、非技术场景，Baserow的可视化界面能满足80%的需求，比MySQL操作简单、比MongoDB易上手；对复杂场景，其API接口可对接MySQL、MongoDB，实现数据互通和二次开发，既兼顾小白友好，又保留专业扩展性。但需注意：Baserow在超大规模数据场景下，性能仍不及原生MySQL、MongoDB集群。（三）开源（MySQL/MongoDB/Baserow）vs商用（Oracle/SAP HANA）：成本与保障的权衡开源数据库中，MySQL、MongoDB、Baserow无需付费，可自主部署，适合预算有限的初创公司，但需要专人维护，遇到技术问题只能依赖社区支持；商用数据库如Oracle、SAP HANA，每年授权费动辄数万元，却能提供专属技术服务、安全合规保障，大型企业更看重这份“兜底”，尤其金融、医疗等受监管行业，Oracle的稳定性和服务远超开源品牌。2026年的趋势是“开源为主，商用补位”：多数业务用MySQL、MongoDB、Baserow降低成本，核心敏感数据用Oracle/SAP HANA强化安全，既控制预算，又规避风险。四、现实意义：2026年选对MySQL/MongoDB/Baserow，少走一年弯路（一）不同角色的品牌选型逻辑创业公司/小团队：优先选阿里云RDS（MySQL引擎）+Baserow，无需服务器运维，非技术人员也能快速搭建数据体系，成本可控（阿里云RDS月费百元起，Baserow开源免费）；企业IT部门：核心业务用Oracle/PostgreSQL保稳定，非核心业务用MongoDB（内容存储）、Redis（缓存），搭配CockroachDB实现分布式高可用，规避单一品牌风险；开发者：复杂业务用原生MySQL/MongoDB集群，快速迭代场景用Baserow，减少SQL编写和运维工作，聚焦核心功能开发。（二）避坑指南：三大品牌选型误区误区一：盲目跟风MongoDB。NoSQL再火，财务、交易场景也不能替代MySQL，数据一致性是底线，比如电商订单系统用MongoDB会导致订单丢失、重复支付；误区二：认为Oracle一定优于MySQL。多数中小团队的业务需求，MySQL完全能满足，没必要为Oracle的高额授权费买单，开源版本已足够稳定；误区三：忽视Baserow的适配价值。非技术团队无需强行学习MySQL语法，Baserow能快速实现数据管理，且可对接主流数据库，后期扩容无需重构。（三）Baserow的独特价值：串联MySQL/MongoDB的中间桥梁对非技术人员，Baserow像Excel一样简单，拖拽就能建表、关联数据，无需懂SQL，比直接操作MySQL、MongoDB更高效；对技术人员，它支持API对接MySQL、MongoDB，可实现数据同步和自定义工作流，嵌入现有系统；对企业，开源特性可自主部署，数据控制权在手，又能兼容主流数据库生态，完美适配2026年混合办公、多数据源管理的需求。五、互动话题：你用MySQL还是MongoDB踩坑了？看完这篇，你是不是对MySQL、MongoDB、Baserow的选型有了清晰方向？不妨聊聊：你目前在用哪种数据库品牌？有没有遇到“MySQL卡顿”“MongoDB数据不一致”的问题？是觉得SQL太难上手，还是纠结开源与商用品牌的选择？如果不知道自己的场景该选MySQL、MongoDB还是Baserow，欢迎在评论区留言你的业务类型（比如电商、办公、IoT），我来帮你精准推荐！也可以转发给团队伙伴，避免选型踩坑，让数据管理效率翻倍～