哪怕像情人节这么浪漫的日子，DBA们还是要埋头苦干与数仓持续战斗。面对浩大的数仓工程，DBA们每天身兼搬砖工、侦察兵和消防员……多个角色，心情也随之在窃喜、崩溃、惊慌、失落与无奈之间频繁切换……
联机事务处理过程（On-Line Transaction Processing）也就是我们通常称之的OLTP。 联机分析处理过程（On-Line Analysis Processing）则被称为OLAP。
一场突袭而来的大雨猛烈冲刷着 DBA 小 D 身侧宽大的玻璃窗。窗外原蓝天白云映照下的深南大道转眼陷入一片阴暗。
从事DB 的工作者在工作中，大多都会遇到一些制造数据库的“问题”的开发者，实际上看问题的从多方面来去看，问题的的制造在会加重DBA 的工作，并且添加更多数据库在运行中产生问题的几率与制造数据库运行不稳定的因素，从另一个面来看，如果没有这些“可爱”的问题制造者，DBA 的工作是枯燥和乏味的，没有成就感的。今天就来捋一捋DB 在工作中，会遇到一些有意思的开发者。
1.数据库技术专家 职位定位：某种或几种数据库的技术领域专家。 成长路径：从数据库工作中长期积累，不断提高而成。 职业发展：建议选择大型乙方服务商（或云厂商），机会多，成长快。 2.数据库业务专家 职位定位：某业务领域数据库专家，偏复合型职位（业务+技术）。 成长路径：在某一行业沉淀多年，积累行业经验。例如金融、通讯、能源、交通等。 职业发展：建议选择行业头部公司或专有行业开发商。 3.数据库内核研发 职位定位：数据库研发方向，偏底层开发。 成长路径：可从运维转向或从基础开发做起。 职业发展：建议选择云厂
组成的 完整的 “数据环境” ; 并在该 “数据环境” 上建立 和 进行 企业 或 组织 的从
校招面试的时候面的是java后台，收到的职位offer是大数据相关的东西，虽然啥也不会，不过想到这也是一个比较火的领域，就毅然决然的接受了这个offer。
预计到2025年，全球数据量将增长至180ZB，企业必须处理两个主要问题——在哪里存储数据以及如何使用数据。数据仓库自20世纪80年代以来就已经存在，并且其功能不断扩展，可以帮助应对这两个挑战。然而，根据独立市场研究公司VansonBourne的研究，无论技术成熟度如何，而且数据仓库通常由专家开发，失败项目的比例仍然高居不下。
本文介绍了大数据处理框架Apache HAWQ的源起、设计目标、主要特性、系统架构、性能、适用场景以及与其他大数据处理框架的对比。HAWQ适用于需要高性能、低延迟、类似SQL的查询语言来处理大规模数据集的场景。HAWQ基于Apache Hadoop构建，并提供了类似于Hive的SQL查询语言。与Hive、SparkSQL、Impala等大数据处理框架相比，HAWQ在查询性能、运行时延迟、支持的数据类型、内置函数等方面都有显著的优势。
开头还是介绍一下群，如果感兴趣polardb ,mongodb ,mysql ,postgresql ,redis 等有问题，有需求都可以加群群内有各大数据库行业大咖，CTO，可以解决你的问题。加群请联系 liuaustin3.
1、产品—为了满足市场需要，而创建的用于运营的功能及服务”就是产品。产品是以使用为目的物品和服务的综合体。产品分类：服务、软件、硬件、流程性材料。其中这里提供的是软件。
缺少外键明显问题是数据库不能强制进行引用完整性检查，如果在高一层没有正确处理，则可能会导致数据不一致（子行没有相应父行）。
我对数据库的备份恢复和性能调优经验明显不足，主要是缺乏环境和交流。因此，算不上什么DBA。不过因此我更需要这样的机会。不过就整个Oracle来说，一直从事与它相关的工作，感情还是颇深的。放弃可惜。而且就技术本身而言我觉得自己还是有学习和创新的能力，它的诸如数据仓库，数据挖掘之类的领域也很广。
笔者正在由电商产品经理转型数据产品经理，为了提升自己学习的效率，尝试以这种输出驱动输入的模式，将自己学习的思路和学习内容分享给大家，也希望可以与其他数据产品经理多多交流。
当前，正由IT时代进入DT时代，随着移动互联网、物联网的发展，企业正产生大量的数据，而数据的存储和组织离不开数据库技术，更多的公司意识到了数据能够为公司带来商业利益，于是如何管理和利用好数据已经变得越来越重要。
Job进程运行用户定义的以及系统定义的类似于batch的任务。检查Job进程占用大量CPU资源的方法，就像检查用户进程一样。
从Amazon Web服务到 AngularJS之类的web框架，便利性 驱动 着世界上最好的技术。但是，更加快速地、变得有效率的“便利性”，经常伴随着一个隐藏的价格标签：为了变得真正有效率，你将不得不花些功夫。
最近领导和团队沟通，想提高数据建模团队的能力。结合自己工作的经验和朋友的交流，来总结下如何去做。
前言 前面的文章中，主要都是在围绕关系数据库理论进行研究，没有涉及到数据库系统的具体实现。 虽说数据库系统的具体实现因业务环境，RDBMS等因素而异，但总体开发流程，以及开发过程中所涉及到的一些问题，也具有不少统一的套路、标准。 本文主要讨论数据库系统实现过程中的重点环节、基本开发流程、数据库管理以及数据质量工程等话题。 参照完整性约束对更新删除操作的影响 在第三篇(传送门) 中，我们已经讨论过，关系设计的目的就是为了减少冗余消除更新异常。但当时也留下一个问题：外码本身是冗余的，那么涉及到外码的更新时怎么办
作为国内最具影响力的IT盛会，第五届中国数据库技术大会将于2014年4月10日-12日在北京五洲皇冠假日酒店隆重举行。大会云集国内水平最高的数据库架构师、数据库管理和运维工程师、数据库开发工程师、研发总监和IT经理等技术人群，邀请近百位顶级技术专家和行业领袖分享数据库与大数据技术的最新动态，及其在行业领域里的应用部署和管理经验。 ChinaUnix自测平台针对企业内部数据库及大数据产品的应用现状展开调查。调查活动于2014年1月24日启动，为期40天，共收回线上问卷304份。 主要调查结论： 1.企
Tapdata Cloud 是一款很有「前途」的产品。 ——Tapdata Cloud 用户 | 一线DBA@某PCB全球百强企业
华智，携程高级研发经理，现负责数据仓库技术架构、性能优化、数仓规范制定、数据模型设计以及数据应用开发。
数据湖引擎是一种开源软件解决方案或云服务，它通过一组统一的api和数据模型为分析工作负载的各种数据源提供关键功能。数据湖引擎解决了快捷访问、加速分析处理、保护和屏蔽数据、管理数据集以及提供跨所有数据源的统一数据目录等方面的关键需求。
抽取处理需要重点考虑增量抽取，也被称为变化数据捕获，简称CDC。假设一个数据仓库系统，在每天夜里的业务低峰时间从操作型源系统抽取数据，那么增量抽取只需要过去24小时内发生变化的数据。变化数据捕获也是建立准实时数据仓库的关键技术。
原文地址：https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
Oracle 23c 提出的理念是 App Simple，亚马逊在 re:invent 2022 大会提出的一个理念是 ZERO ETL，其实都是在简化。
以下是本人参加5.25日ACMUG沙龙（北京站）活动上的分享，增加了对部分内容的解读。希望对广大DBA，在职业规划、选择上能起到一些参考意义。
昨天下午的时候，收到一条报警信息，提示是一个异机房的从库出现了磁盘空间问题，这类问题看起来蛮好处理的，空间不够清理就是了，比如清理binlog,比如清理一些周期表等等。
包含： •项目做了什么 我们的教育大数据分析平台项目就是将大数据技术应用于教育行业,为企业经营提供数据支撑
来源:www.jdon.com/49188 我的经验告诉我，很多数据库（大多数我曾经使用的）不包含外键时并不总是一件坏事。在这篇文章中，我想把重点放在为什么的原因上。 为什么这是一个问题？ 1.潜在的数据完整性问题， 缺少外键明显问题是数据库不能强制进行引用完整性检查，如果在高一层没有正确处理，则可能会导致数据不一致（子行没有相应父行）。 2.表格关系不清晰 数据库中缺少外键的另一个不太明显的负面影响是，不了解该模式的人很难找到正确的表并找出表关系。这可能会导致严重的数据库查询和报告问题。 为什么数据库可
我的经验告诉我，很多数据库（大多数我曾经使用的）不包含外键时并不总是一件坏事。在这篇文章中，我想把重点放在为什么的原因上。
本文介绍的三种调优方法是按照金字塔的调优顺序排列的，如下图所示。一般来说，自底向上调优的效果是成反比的，而越往下层调优效果越好，但是难度也越大。
多年以来我参与实施了多个数据仓库、企业报表、管理驾驶舱、数据治理等数据类型的项目，一直以来数据领域都是传统的套装软件，中心化的数据管理占据主导，但是从2014年的大数据规划项目至今，我发现世界不一样了。
大家一直期待的 Oracle Database 19c 今天已经提供公开下载，在Oracle 的发布网站，这算是情人节DBA们的礼物吧：
OLAP 是一个很卷的赛道，创业公司也众多。在本文中，笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验，就目前的主流趋势：离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考，抛砖引玉，希望能与各位共同探讨。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/111176.html原文链接：https://javaforall.cn
DBA的悲伤，不是没有做备份，就是没有做有效的备份。日光之下，并无鲜事。 都说一个没有删过数据库的DBA，职业生涯是不完整的，不过当你删过之后，你的DBA生涯可能就完（整）了。 今天我们要讲一个做了五重备份但无一有效备份最终导致数据库恢复失败全面崩溃的故事。 今日，据GitLab.com官方网站发布声明称由于其产品数据库问题导致的网站无法正常访问。GitLab网站的主要功能如下： GitLab是一个利用Ruby on Rails开发的开源应用程序，实现一个自托管的Git项目仓库，可通过Web界面进行访问公
数据已经在 MySQL 中生成，接下来就开始进行数据仓库的搭建环节。首先最重要的，也是首要的流程便是 ETL。这个阶段，因为是对结构化数据进行抽取，所以直接使用 Sqoop 工具即可。Sqoop 工具被安装到了 Node03 中，所以在 Node03 中编写脚本调用 Sqoop 进行数据抽取；而脚本化的编写也有助于之后的自动化执行。
大家好，我是一名狂热的数据库程序员，趁着 3.15 的良辰吉日，鼓起勇气站上了数据库吐槽大会舞台，以下故事纯属虚构，如有雷同，请对号入座。
上节我们讲了如何利用MapReduce 快速的来查询数据：https://cloud.tencent.com/developer/article/1878432
作者：eygle |English 【转载时请标明出处和作者信息】|【恩墨学院 OCM培训传DBA成功之道】 链接：http://www.eygle.com/archives/2017/10/oracle18c_autonomous_database_ann.html
你对数据库管理员的定义是什么？ By Ben Kubicek, 2017/09/05 今天恰好Steve旅游到了英国，我们将邀请他作为客串社评员。 好的，我知道最简单的答案是数据库管理员（DBA），但是到底这是一个什么角色呢？如果必须要你把DBA描述给一个不懂技术的人，你会怎么描述？数据库管理员可以有很多不同的角色或者作用。在这些角色或作用中我曾经看到过或者做过的包括：安装SQL Server，管理服务器性能，包括磁盘空间利用率，管理备份，控制权限和用户的权利或角色，管理复制和不间断的在多个故障转移群集以及
最近给几个比较重要的客户优化了几套Oracle数据库, 套用一句名言: 性能好的数据库都是相似的, 性能差的数据库各有各的"不幸". 实际上性能好的数据库基本看不到,除非是一些负载非常小的库. 绝大部分数据库都是处于亚健康状态, 很多拿来做优化的库, 要么是濒临瘫痪,要么是业务用户实在是忍无可忍.
2018 进入了最后一个月度，数据库流行度排行也随之出炉了月度排行，下一个值得期待的将是 2018 年度数据库花落谁家。
表可以按range，hash，list分区，表分区后，其上的索引和普通表上的索引有所不同，Oracle对于分区表上的索引分为2类，即局部索引和全局索引，下面分别对这2种索引的特点和局限性做个总结。 局部索引local index
点击上方蓝字关注我们吧 “说到工作被技术替代，可能更多的人想到的是，那些生产线上的工人，怎么都不会想到程序员。但企业一旦上了云，不管是亚马逊云、阿里云还是腾讯云，只要上了，DBA的很多工作就都被替代掉了“ “因为很多数据库管理工具之类的基础设施不用再开发和维护了，DBA的职能将被极大的压缩。要命的是，数据库的管理工具，之前基本是每个公司都会开发一遍，也算是有些技术含量的东西，偏偏这块被云替代了，而且实话说，大厂云的那些工具绝对是小企业比不了的。如果我们的业务上了云，四个人的DBA团队能保住两个人头就
这种高效的模块化体系结构为那些希望专门针对特定应用程序需求（例如数据仓库，事务处理或高可用性情况）的用户提供了巨大的好处，同时享有利用独立于任何一个的一组接口和服务的优势存储引擎。 MySQL服务器体系结构将应用程序开发者和DBA与存储级别的所有底层实现细节隔离，从而提供了一致且简单的应用程序模型和API。因此，尽管跨不同的存储引擎具有不同的功能，但应用程序不受这些差异的影响。
开发环境： jdk：Jdk1.8 Scala：2.11.8 CDH6.2.1： zookeeper-3.4.5-cdh6.2.1、hadoop-3.0.0-cdh6.2.1，hive-2.1.1-cdh6.2.1、hue-4.3.0-cdh6.2.1 Sqoop：sqoop-1.4.7-cdh6.2.1 Mysql：5.7 Zeppelin：0.8.0
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