一般的数据库是一个操作型的数据存储工具,比如一个学校的选课系统的数据库,学生选课系统由教务处建设和管理,主要用于课程的排课和学生的选课,教务处人员可以在选课系统中增加、修改、删除和查询排课信息,学生也可以在选课系统中对选课信息进行操作。由于该数据库面向的是选课,所以记录的是与课程安排与选课的信息,其数据库模型简化如下图所示:
对于DBA来说,备份和恢复是一项最基本的操作,在服务器宕机、磁盘损坏、RAID卡损坏等意外情况下,要保证数据不丢失或者丢失量在可接受范围内,每个DBA应该时刻关注所负责的数据库备份情况。个人认为,一个合格的DBA每天来公司的第一件事不应该是倒水喝茶,而应该是查看数据库的备份情况。这里我们首先来看备份的一些方法,根据备份的方法不同可以讲备份分为:
数据库作为企业核心的数据存储引擎,在其提供服务的过程中,经常会因为各种各样的原因需要进行数据的迁移。数据库迁移作为一个古老的话题并不神秘,但因为迁移数据的重要性,以及业务对数据库可用性的高要求,导致数据库迁移的复杂度极高,一般都需要专业工具的协助才能完成。当前 ,市面上也已经提供了各种各样的数据库迁移工具。本文将介绍数据库迁移的步骤以及市面上常见的迁移工具。
数据流转在很多公司都有实践和落地的场景,如果说关系型数据库/NoSQL是在分,则在数据仓库体系中就是在合,数据分分合合,各取所需。一般来说,数据消费主要有两种渠道,一种是通过报表等形式交付,数据精确度高,实时性要求相对不高,也就是我们常说的统计方向,另外一类是重在数据分析,通过分析过往历史的数据设计相应的模型,发挥数据更深层次的价值,这种一般都是数据工程类项目,基于大数据体系。如果两种体系并存彼此独立,那么就会是如下的数据通道.
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前几天有人问了我一个问题,说如果数据库某些操作不用事务,那么又需要保持数据的一致性,那么该用什么方法替代事务。我就想到了悲观锁和乐观锁的思想,下面我解释一下在数据库中的悲观锁和乐观锁
最近很多同学在数据库编程这一块遇到了很多的问题,各种问题都有,但却苦于不知道怎么解决这些问题,以至于编程效率非常低。今天我就来总结一下在数据库编程时经常遇到的问题以及解决方案吧。 首先我们先回顾一下用Java操作数据库的步骤: (2)3+1: 三个单词:Connection,Statement,ResultSet;一条sql语句 Connection用于建立与数据库的连接。格式 为: Connection connection = Driver Manager.getConnection( jdbc:m
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其中数据搜集和数据处理一般先在数据库中完成,也是数据分析关键的步骤。作为数据分析人员,我们首先要知道如何去获取数据,其中最常见的就是从关系型数据库中取数,因此你可以不会Python,不会R,但是你不能不会SQL。
这个文件类似于Linux系统的hosts文件,提供tnsname到主机名或者IP的对应关系。只有当sqlnet.ora中有类似“NAMES.DIRECTORY_PATH=(TNSNAMES)”的配置的时候,客户端解析连接字符串时,数据库才会尝试使用这个文件。
现在很多人会将服务部署到tke集群中,数据库也是用的云上数据库,一些后端服务就需要连接redis、mysql等数据库,大家都知道我们的服务是打成镜像通过pod部署的,所以我们需要在pod里面能访问到云上的数据库。
操作型处理,叫联机事务处理 OLTP(On-Line Transaction Processing,),也可以称面向交易的处理系统,它是针对具体业务在数据库联机的日常操作,通常对少数记录进行查询、修改。用户较为关心操 作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。传统的数据库系统作为数据管理的 主要手段,主要用于操作型处理。
本文共1200字,建议阅读9分钟。 在数据查询时,有时会碰到数据量很大的清单报表。
在Django中,定义了一些Field来与数据库表中的字段类型来进行映射。以下将介绍那些常用的字段类型。
昨晚不是说看doctrine去了吗,估计我是个假phper吧,难怪上次和我聊ORM,总觉得不太熟悉。
互联网环境中,大访问量,数据库速度和性能方面很重要。一般在数据库存储图片的做法比较少,更多的是将图片路径存储在数据库中,展示图片的时候只需要连接磁盘路径把图片载入进来即可。因为图片是属于大字段。一张图片要占用1M甚至几十M,所以使用数据库很浪费资源,但是如果图片量很小的情况下可以尝试,或者直接在后台开辟空间存储文件(这样也给服务器造成了不小的压力),所以最好还是使用第三方文件上传平台,像七牛云,阿里云,腾讯云等等(坐等打钱)。
近期在做一个业务系统的分析和数据模型设计,工作这几年也做过好几个项目的数据库模型的设计,期间也算是积累了一定的经验吧,这次有机会就写写我的数据库模型设计过程与方法。
Nextcloud 的升级根据部署方式的不同也会有所差异。比如源码部署的 Nextcloud 的升级,一般是通过在网页端的管理页面点击升级按钮、经过漫长的等待然后完成。由于这种方式的升级要对本地的源代码同时进行升级,因此存在本地环境与升级所需环境不一致而导致升级失败的可能性。当然,一般来说源码升级总是要先看看环境要求是否相同,如果不同则应该先满足环境要求、再进行后续的升级。
存储过程是一组为了完成特定功能的 SQL 语句集合。使用存储过程的目的是将常用或复杂的工作预先用 SQL 语句写好并用一个指定名称存储起来,这个过程经编译和优化后存储在数据库服务器中,因此称为存储过程。当以后需要数据库提供与已定义好的存储过程的功能相同的服务时,只需调用“CALL存储过程名字”即可自动完成。
在上篇文章介绍了eclipse如何导入、运行Java web项目,本篇文章介绍如何导入、运行Java SE项目,导入Java SE项目比较简单,不像web项目那样,还需要配置服务器。导入Java SE项目一般只需要配置JRE,将数据库驱动包构建到库路径下即可。
前面文章整体介绍了秒杀系统的设计架构原则,在高并发秒杀系统架构下还存在一些个性化问题需要解决。
我们小伙伴们有没有考虑到缓存更新的问题,小伙伴们肯定会说肯定用过啊,有数据更新时,把缓存清空掉就行了啊,下一次访问的时候服务就会把新值设置到缓存中了。这样不就行了吗?对的,在一般项目中,这样的使用就够了。那老顾带着大家看看在高并发场景下,会有什么问题?
Java技术面试主要是围绕Java核心、数据库、Spring Boot框架和分布式组件这四个方面来提问,前文也讲述了快速提升这四方面技能的技巧。在此基础上,本文将在数据库层面,给出准备面试说辞的方法。
数据库防火墙和一般的传统数据库安全设备不同,它部署在应用服务器和数据库服务器之间。业务系统巨大的流量将穿越数据库防火墙,数据库防火墙任何的风吹草动都会影响业务系统的正常运行。数据库防火墙投放市场之前,不管数据库防火墙功能的多寡,都必须解决两个基本问题:性能和可靠性。
一般情况下,可以从两个方面来判断数据库是否设计的比较规范,1是看是否拥有大量的窄表,2是宽表的数量是否足够的少,如果符合这两个条件,则可以说明这个数据库的设计水平还是比较高的,当然这是两个表面上的指标,为了达到数据库设计规范的要求,一般来说,需要符合以下几个要求。
今天分享一道一线大厂公司高频面试题。“基于Redis和MySQL的架构,如何保证数据一致性”。这个问题难倒了不少工作5年以上的程序员,难的不是问题本身,而是解决这个问题的思路。
“ Oracle是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是一种高效率、可靠性好的 适应高吞吐量的数据库解决方案。”
缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效,所以,后面的请求都会落到数据库上,数据库CPU和内存造成巨大压力,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
额,数据库读写分离虽然不难,但并不是所有的“数据库扛不住”的场景,都应该用读写分离。今天花1分钟简单介绍下这个场景。
RD:单库数据量太大,数据库扛不住了,我要申请一个数据库从库,读写分离。 DBA:数据量多少? RD:5000w左右。 DBA:读写吞吐量呢? RD:读QPS约200,写QPS约30左右。 上周在公司
最近成功中标一个国内重大酒业集团的公有云项目,因客户自身的IT人员紧张,客户提出要求将应用、数据库的迁移上云作为中标方的服务内容之一。以前,经常接触的政企云项目,一般由服务商配合客户完成迁移方案的拟定,服务商将云资源分配好,由客户自身的厂商完成应用、数据库的迁移。厂商一般进行应用、数据库的重新部署,虽然这种方法较繁杂,但也是最稳妥的一种迁移方式。
在数据消费端,就算是数据分析师的角色,对于正规的公司来说,都不会轻易地开发数据库的访问权限给到终端用户,绝大部分的场景只会是给予导出Excel、csv等文件格式的权限,并且通常来说,导出的记录数也是有限制的,导出量太大,应用程序负荷过重,是不允许的。
SQL(英文全称:Structured Query Language)是结构化查询语言,专门用来访问和处理数据库的编程语言。能够让我们以编程的形式,操作数据库里面的数据。
最近滴滴的故障的问题,相信各大群都有分析,故障点一致指向了K8S ,Docker。 实际上对于Docker本身数据库工程师并不是很熟悉,基于数据库的本身的重要性和承载的业务量等区别,不少大型的应用是不会使用docker 来承载数据库应用的。
缓存雪崩是指大量的请求无法在缓存中处理,从而将请求转移到数据库中,导致数据压力倍增。一个Redis实例可以支持万级别的并发请求,而单个数据库只能支持千级别的并发请求。两者处理请求并发能力相差十倍,数据库会由于压力过大而导致雪崩。这里雪崩一般是由两个原因组成,很多文章只写缓存同时过期的情况。
在实际项目开发过程中常遇到下面场景:某些变量在多个地方使用,而且一般是固定的,但是随着系统升级和后期变化,可能需要改变,如果这些变量写死在代码里面将会变得难以维护,所以要将其从代码中抽离出来。 一般的业务系统客户端与用户交互的时候都会使用下拉框组件,对于某些比较固定的值的下拉组件的数据来源一般都是比较固定的一类数值。
之前写过一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》,主要是从一些大家使用使用时容易忽略的地方,如:字段长度、表设计等来说明,这篇文章同样也是这样的主题,只是从另外的几个方面来说说数据库使用中,容易忽略,导致入坑的地方。
一般在项目中,最消耗性能的地方就是后端服务的数据库了。而数据库的读写频率常常都是不均匀分布的,大多情况是读多写少,并且读操作(select)还会有一些复杂的判断条件,比如 like、group、join 等等,这些语法是非常消耗性能的,所有会出现很多的慢查询,因此数据库很容易在读操作的环节遇到瓶颈。
在互联网项目开发中,缓存的应用是非常普遍了,缓存可以帮助页面提高加载速度,减少服务器或数据源的负载。
存储过程是用于将代码存储在数据库端,通过存储过程名称就可以调用。存储过程类似于java的方法,但是也是有区别的,方法只能返回一个值,并且需要声明返回值的类型,但是存储过程可以带出多个值,而且不需要声明返回值的类型,而且也可以带值进和带值出。
为了解决上述问题,专家们设计出更加利于管理数据的东西——数据库,它能更有效的管理数据
数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,它用于支持企业或组织的决策分析处理。
和前一篇提及的,数据在各业务系统里的导出接口十分单一,大部分是一些Excel导出的功能。
数据(data)是描述客观事物的符号记录,当然,它不只包括数字,字母,还包括图像,音乐等等。
平日的工作中,我们经常会跟业务同学讨论新的需求,每次需求讨论的时候,你是否有一套属于自己的方法论?也就是你需要业务提供什么信息,你需要告知业务什么信息。关于这一点,我进行了总结,希望对大家有所帮助。
在操作系统领域当中,死锁指的是两个或者两个以上的进程在运行的过程中,因为争夺共同的访问资源而相互等待阻塞,最终导致进程继无法续执行的一种阻塞现象。那么在数据库领域当中死锁又是怎样的表现形式呢?数据库死锁又会带来怎样的问题呢?
首先我们来阐述服务器(实例级别)的权限,实例级别和数据库级别权限的最大不同在于:实例级别的权限是直接授权给登录名,而数据库级别的全显示授予数据库用户的,然后数据库用户再与登录名匹配。(再SqlServer中,登录名和用户是两个概念,登录名用于登录到数据库实例,而用户位于数据库之内,用于和登录名匹配) 举例: --指定登录名为dbtester,并且创建test数据库中的用户tester1 execute sp_grantdbaccess ‘dbtester’,'tester1' 在服务器(实例)范围内,对
在计算机领域,有一个有趣的趋势,往系统中写入数据需要做更多的工作。我们需要对数据进行重新组织、合并、重新建立数据库索引等操作,才能使写入的内容更加有用。如果不这样做,必须实现内容搜索或其他工作来支持未来的数据读取。
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