本文原题“阿里数据库十年变迁，那些你不知道的二三事”，来自阿里巴巴官方技术公号的分享。
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。
在今天双 11 这个万众狂欢的节日，对于阿里员工来说，每个环节都将面临前所未有的考验，特别是技术环节，今天我们就一起来探讨下双11天量交易额背后的技术。
《58同城数据库架构设计思路》（下） WOT（World Of Tech）2015，互联网运维与开发者大会将在北京举行，会上58同城分享了《大数据量下，58同城mysql实战（上）》的主题 DTCC（Database Tech Conference China）2015，中国数据库技术大会举办在即，会上58同城将分享《数据库架构师做什么？58同城数据库架构设计思路（下）》，大会内容抢先看，一起来看看58同城怎么玩数据库架构设计的。 58同城数据库架构设计思路 （1）可用性设计 解决思路：复制+冗余 副作用
数据君一般不带货，除非太实惠 腾讯云一年一度的双11盛典已全面开启！ 今年各大电商平台的“双节棍”让你心累了吗？定金立减、尾款、品类券、购物券、店铺券、专享券、满减券……不仅让人算得心累，可能到头来还没平时买的便宜省心。 但是，我们的双11不一样，没有花里胡哨的玩法，也没有心机满满的算法，简单直接的降价带给您更加直观的新“云”体验！上云就上腾讯云，双十一全网年度最低价来袭：MySQL高可用版1C2G低至99元/年！更有价值11000元代金券大礼包等你来领取，玩法简单直接，错过又要等一年！ 11月1
（1）可用性设计 解决思路：复制+冗余 副作用：复制+冗余一定会引发一致性问题 保证“读”高可用的方法：复制从库，冗余数据，如下图 带来的问题：主从不一致 解决方案：见下文 保证“写”高可用的一般方法
程序员，一类把有机食物转化为计算机程序的现代猿人智人。他们的主要工作是用计算机能理解的语言，教会电脑做各种各样人类不想做或者做不好的事情，用一行行代码，为人类的进步和技术的发展添砖Java，据说都喜欢穿格子衫（据说还有一部分喜欢穿女装）。 鲁迅先生曾经说过，世界上本没有双11，败家的剁手党多了，也就有了双11。 而作为为了各大电商平台默默提供背后的支持的程序员们，自然也是需要过节的，顺便还能测试一下自己写的程序，搭建的数据库稳不稳定，好不好用，那么，程序员们在双11，可以买哪些不落俗套的东西，显得
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 后台服务可以划分为两类，有状态和无状态。高可用对于无状态的应用来说是比较简单的，无状态的应用，只需要通过F5或者任何代理的方式就可以很好的解决。后文描述的主要是针对有状态的服务进行分析。服务端进行状态维护主要是通过磁盘或内存进行保存，比如MySQL数据库，redis等内存数据库。除了这两种类型的维护方式，还有jvm的内存的状态维持，但jvm的状态生命周期通常很短。 高可用的一些解决方案 高可用，从发展来看，大致经过了这几个
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动最佳创新案例：MongoDB在圆通速递的应用，作者徐靖。
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参考博客1给出了一种所谓的平滑帅气的秒级扩容的架构方案，但我个人却认为，这个看似没有什么问题的方案在实际中几乎没什么用处，业界也几乎不会用这种方案来进行扩容（分库分表）。为了便于说明这一点，本文先简单回顾下该方案，然后分析该方案为什么没有用，最后给出三种业界广泛使用的分库分表的平滑扩容方案。
双11当天临近下班时间点,研发反馈出现应用定时JOB跑批任务卡死，导致数据没有及时计算出来，影响一次报表数据展示,这个功能跑了几个月基本上没有异常，双11业务增长几倍，数据量稍微有点大。主要包括如下内容:
大家好，我是58沈剑，今天我分享的主题是《58怎么玩数据库架构》，我的PPT页数非常少，讨论的问题非常的聚焦。 一、数据库的基本概念 基本概念就一页PPT，让大家就一些数据库方面的概念达成一致。 首
分别在两台主库Master1、Master2上执行DDL、DML语句，查看涉及到的数据库服务器的数据同步情况。
标题中的DBA其实包含两层含义：Database Architect 与 Database Administrator，我在这里都简称DBA了。
数据库上层都有一个微服务，服务层记录“业务库”与“数据库实例配置”的映射关系，通过数据库连接池向数据库路由sql语句。
2022年3月11日，重庆银行股份有限公司发布《2022年分布式数据库项目》招标公告，采购 260 万元。 货物规格型号及数量：分布式数据库*1套。 具体要求如下： 1、16节点的数据库物理服务器授权（按同城双中心部署架构，共4套独立集群，每套4节点，含数据复制或实时同步许可） 2、4套分布式群集管理配置许可（按同城双中心部署架构计算，含数据库群集管理模块或许可、运维工具、性能分析工具、监控工具） 3、一年原厂7*24维保服务；一年原厂DBA驻场服务及分布式数据库规划与设计服务（交付物包括不限于：《重庆银
Shopee（https://shopee.com/）是东南亚和台湾地区领先的电子商务平台，覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、印度尼西亚、泰国、越南和台湾等七个市场。Shopee 母公司 Sea（https://seagroup.com/）为首家在纽约证券交易所上市的东南亚互联网企业。2015 年底上线以来，Shopee 业务规模迅速扩张，逐步成长为区域内发展最为迅猛的电商平台之一：
中国专利保护协会12日发布的《人工智能技术专利深度分析报告》（下称《报告》），对人工智能技术在世界范围内和在我国的专利申请数据进行了分析。
在制作数据报告时，为了更好的描述文案叙述内容，我们会按照文案内容制作相关的可视化图表。但往往，经常会遇到图表没有充分表述好文案内容，甚至是和内容完全不符的情况。这就是我们常常说的图文不符。
OceanBase CTO 杨传辉在大会现场说，“OceanBase 将持续降低开发者使用门槛，全面提升 OceanBase 的易用性，打造真正对开发者友好的数据库，建设开放的技术生态，让国产数据库走向田间地头。”杨传辉也表示，从上云到多云原生，开放的存储计算分离是多云原生的必然路径，在云上 OceanBase 相比 MySQL 可直接降低 18%-42%的整体成本。
雷刚 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 2020年11月11日晚，又一年天猫双11狂欢接近尾声。 新交易纪录、新流量峰值，一切都是十全十美的样子。 此时，阿里巴巴CTO程立（鲁肃）才将一段实录视频公之于众—— 11月5日凌晨，阿里技术上下完成双11大考期间最后一次全链路压测后休息和交接间隙……服务器连续遭遇了两次攻击。 第一次，凌晨两点左右，监控大屏显示四个地区数据中心数值迅速下跌，技术保障团队启动紧急响应处理，确定遭遇了断网攻击。 紧接着第二次，2:10，更凶猛直接的攻击来了。华
去“IOE”是一个甚嚣尘上的话题，在经年的渲染之后，很多企业都在以各自的方式在进行演绎。 云和恩墨最近帮助用户实施了一个重要的“去I”项目，引用恩墨一线负责人老熊的描述： 2014年5月8日，是一个重要的日子。一个省级电信运营商，将核心的CRM系统Oracle数据库进行了升级迁移，成功地从原来运行在IBM 595平台上的双节点10.2.0.5 RAC数据库，迁移并升级到基于x86+vmware平台的双节点11.2.0.3 RAC数据库上。新平台的服务器成本只有原小型机成本的十分之一。我个人认为是这是一个里
“秒杀”系统的建设需要整个系统从前到后全栈的协同配合，其中包含了基础技术部维护的多个服务，比如CDN、高防IP、容器平台、缓存、数据库、中间件、全链路压测、监控系统等，我们围绕这些基础服务讨论秒杀系统的技术挑战与架构优化。
秒杀这个话题到现在来说已经是一个老生常谈的话题了，不过因为又临近一年一度的双11，而且发现前段时间无论是阿里还是腾讯一些大厂其实还是在频繁的问到这个场景题，所以还是准备拿出来说说。
随着国际火车票业务的高速发展，订单量快速增长，单数据库瓶颈层面的问题逐渐显露，常规的数据库优化已无法达到期望的效果。同时，原先的底层数据库设计，也存在一些历史遗留问题，比如存在部分无用字段、表通过自增主键关联和各个应用直连数据库等问题。
5.java电商网站，数据库分读写，解决高并发读写的问题，master和slave流量的问题。
15次架构演进实战，让你清晰明白从一个中小企业的项目架构到一个大型互联网平台是如何进行架构演进过程的！
秒杀是电商业务里的标志性事件，这样的典型高并发场景会遇见什么样的挑战呢，然后又是如何来解决的呢? 秒杀活动场景 淘宝双11秒杀场景，大量的用户短时间内涌入，瞬间流量巨大（高并发），比如：1000万人同
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断电后恢复，启动线下数据库，启动备库start slave报错io_thread没有启动成功
阿里江湖中，很多资源和技术，如神龙服务器、OceanBase、POLARDB等等，在开源、自研、云这三架马车上形成协同效应，既是内功也是武器。
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在日常的应用开发中，我们经常会遇到需要使用多种不同类型的数据库管理系统来满足各种业务需求。其中最典型的就是Redis和MySQL的组合使用。
MySQL是一个多用户管理的数据库，可以为不同用户分配不同的权限，分为root用户和普通用户，root用户为超级管理员，拥有所有权限，而普通用户拥有指定的权限。
李海翔，网名“那海蓝蓝”，腾讯金融云数据库技术专家。中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。著有《数据库事务处理的艺术：事务管理和并发访问控制》、《数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化》、《大数据管理》。 前言 2019年10月11日至13日，CCF数据库专委会在济南召开了国内规模最大的、每年一度的数据库学术盛会——第36届CCF中国数据库学术会议（NDBC 2019），腾讯TDSQL团队受邀在“数据库产学研合作论坛”，做了主题为“TDSQL对未来分布式数据库的技术研发思考与实践”的技术报告
所有数据来自【CSDN指数】 mysql、sqlserver、redis、oracle数据库使用率对比 从以下数据可得，最抢手的数据库依然是【mysql】，但是每年的【11】月份【oracle】的使用率会突然增高，说明很多国有企业年底查数据的时候都会对数据做一次大清洗。总体的【oracle】使用率应该也不低，实际上【mysql】活跃率是最高的。 在【双11】的时候，【Redis】的使用率也高出很多。 超级推荐啊，【CSDN指数】帮助你做未来规划。 目录 最近一个月数据： 最近半年： 最近一年数据：
李海翔，网名“那海蓝蓝”，腾讯金融云数据库技术专家。中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。著有《数据库事务处理的艺术：事务管理和并发访问控制》、《数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化》、《大数据管理》。
我们在使用缓存的时候，不管Redis或者是Memcached，基本上都会遇到以下3个问题：缓存穿透、缓存并发、缓存集中失效。这篇文章主要针对【缓存并发】问题展开讨论，并给出具体的解决方案。
作者：李海翔，网名“那海蓝蓝”，腾讯金融云数据库技术专家。中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。著有《数据库事务处理的艺术：事务管理和并发访问控制》、《数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化》、《大数据管理》。 ---- 前言 2019年10月11日至13日，CCF数据库专委会在济南召开了国内规模最大的、每年一度的数据库学术盛会——第36届CCF中国数据库学术会议（NDBC 2019），腾讯TDSQL团队受邀在“数据库产学研合作论坛”，做了主题为“TDSQL对未来分布式数据库的技术研发思考与实践
伴随着互联网行业的发展，金蝶和用友分别都有可部署在云端的产品，如K3cloud与U8等。企业本身也变得越来越轻，原先动辄几万甚至几十万的机房部署与人工管理，是现代化企业所不能接受的，在残酷的生存环境下，他们需要更轻的模式和更经济的方案。随着公有云市场的逐渐繁荣，越来越多的企业开始进行云上的实践，ERP系统在云端的部署，也逐渐形成一种新的业务模式，节省了企业建设机房与昂贵的固定人工成本。将机器托管在云端，由专业的云厂商来管理、运维基础设施，无需太多的考虑扩展和冗余的问题，大幅度降低系统部署的支出，而转为按需付费，是企业所乐意接受的。
最近在看一些关于数据库的资料，从最开始的mysql的主从复制到mysql的双主+heartbeat实现mysql的高可用再到mysql+drbd+heartbeat实现底层数据同步的双主高可用再到mysql_mmm+amoeba实现双主多从的高可用和负载均衡以及读写分离，再到后来发现mysql自从被Oracle收购后已经越来越走向了封闭，更新也不如以前频繁，并且新版的mysql已经不支持GPL协议了。。。感觉mysql已经在Oracle手中渐渐没落了。。。后来发现了一个更好的替代方案那就是mariadb的g
MySQL双主是一种高可用性和容错性的数据库架构，有两个主数据库（Master）。这种架构允许在其中一个主数据库出现故障时，系统仍然能够正常运行，并且在故障恢复后能够继续正常工作。
自 2008 年双 11 以来，在每年双 11 超大规模流量的冲击上，蚂蚁金服都会不断突破现有技术的极限。2010 年双 11 的支付峰值为 2 万笔/分钟，到 2017 年双 11 时这个数字变为了 25.6 万笔/秒。
OGG有传统的经典架构，也有最新的微服务，2个都可以远程捕获和应用数据，对数据库服务器是0侵入，而传统的经典架构是纯命令行模式，最新的微服务架构是图形化界面操作，几乎所有操作都可以在界面进行。相关文章可以参考：
2021年10月20日，中国出口信用保险公司发布Oracle数据库采购项目竞争性磋商公告。 项目简介：Oracle软件用于公司核心系统数据库，为核心系统应用提供安全、稳定及高效的数据库服务，是实现数据中心双活容灾架构的重要组成部分。为满足业务增长对数据库的使用需求，拟采购Oracle数据库软件。 相关阅读 · Oracle 因违约停止支持安腾而被判向 HPE 赔付 30 亿美元 中央集采中间件软件：中创软件、普元、Oracle、东方通、宝兰德、华宇、金蝶天燕中标 1.45 亿元、中国邮储银行数据库单
当研究一条DNA或蛋白质序列时，主要关注的是其包含的遗传信息；当研究两条或多条DNA或蛋白质序列时，则主要关注不同序列之间的差别与联系。在生物信息学中，对生物大分子的序列比对是非常基本的工作。
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