#

Если это нативный C++ - нет. В нем нет такого синтаксиса.
Если это CLI/C++ (яп для .net), то да

Windows Setup Log Files and Event Logs: https://learn.microsoft.com/en-us/windows-hardware...

почему этот запрос просматривает так много записей?

Таков принцип работы у этой СУБД. MySQL сначала выбирает все соответствующие условиям отбора записи, и только потом применяет к ним ограничение количества. Правда, обычно в запросе ещё присутствует и сортировка.

Подобный подход, кстати, ответственен за то, что при одинаковом количестве отбираемых записей чем больше начальное смещение, тем больше фактическое время выполнения запроса, и на объёмных выборках даже используются специальные методы ускорения работы.

Мне возвращается первые 3 строки.

Хочу огорчить. Не три первые, а три случайным образом полученные. Но, поскольку в запросе отсутствуют выражения отбора и сортировки, то записи обычно выдаются в том порядке, в каком они располагаются в кластерном (первичном) индексе. Впрочем, кэширование данных и вымывание их из кэша данными конкурентных процессов могут это изменить.

Вот, полюбопытствуйте: FIDDLE. Кстати, забавно, что без хинта оптимизатор выбирает вовсе даже не первичный индекс... Более того, в данном конкретном случае этому есть совершенно точное и строгое объяснение - попробуйте его найти.

1.
include proxy_params;
Это означае, что часть настроек берется из файла
proxy_params
2.
А потом он отдает вам то, что висит на
proxy_pass 127.0.0.1:33344
Согласно дополнительным настройкам из
proxy_params
Укажете другое, будет открывать другое...

Добавлю, на основе нейросети, создали специальное (сложное) приложение chatgpt. которое позволяет подключать плагины, являющиеся источниками данных (подробно как именно openai обслуживает плагины не известно, есть только общие слова, так как решением о том когда вызывать плагин и какие данные в него слать принимает сама модель, но в этом и был смысл, ты не разрабатываешь приложение - ты описываешь его а модель сама разбирается по словесному описанию, как этим пользоваться).

Плагин это буквально классическое приложение с api, к которому будет обращаться chatgpt для наполнения данными вконтекст беседы (он тупо вставит возвращенные данные в беседу, но не покажет этого).

Таким образом chatgpt не только использует свою/свои большие языковые модели как память, но и позволяет использовать внешние источники информации причем максимально свободным образом, так будто там сидит человек и читает все что написано клиентом и разработчиком плагина и делает запросы.

p.s. напомню, gpt от openai и некоторые другие, могут одинаково хорошо работать как со структурированными данными так и со свободным текстом (ты можешь им json файлы слать, добавив к ним в начало выдержки из документации по их использованию) и попросить в ответ так же давать json, который уже можно будет отправлять 'тупым и устаревшим' приложениям, не умеющим думать но идеально отрабатывающим запросы в бд.

В LLM собственно все данные в самой нейросети и хранятся (в весах), либо в контексте.
+ Можно заставить нейросеть генерировать "просьбы" о получении данных и парсить их, чтобы сделать запрос к сторонней апишке.

Что выбрать в качестве промежуточного хранилища в проекте?

Redis таковое и есть.

Смысл в кешировании не в том, чтобы сканировать в Redis всё подряд, а чтобы взять данные по заранее известному ключу или двух-трёх максимум, но не более, ключей.
Кеширование имеет смысл тогда, когда количество попаданий в кеш него большое. Если для возврата ответа сервером необходимо совершить запросов по 120К записям, то у вас что-то не так.

обозреватель решений -> правый клик по решению -> свойства. Выбираешь общие свойства -> запускаемый проект. Один запускаемый проект -> AvaloniaApplication1.Desktop.

Попробуйте сторонний (не встроенный в винду) софт, например FAR Manager.
Точка в имени - некорректна. Сама винда такое не создаст, но почему-то не мешает другому софту такое создавать.
Виндовые команды в ваших примерах видимо ищут папку c именем "my-app" и пустым расширением.