数据复制在企业信息化建设中是非常重要的一环，不管是建设数据仓库，还是搭建灾备系统，都需要确定数据复制策略。
如果你现在正在存储附件到 WebDav 或者你的数据库中。你可以整合附件的存储到文件系统中。当你的附件从数据库中被合并到文件系统后，你存储在数据库中的附件数据就可以从数据库中删除了。
TCGA数据库在2022年4月初进行更新之后，小编第一时间给大家展示了TCGA数据库的变化，用图文的方式详细介绍了新版TCGA数据库RNAseq数据下载方法。
在并发场景中，当热点缓存Key失效时，流量瞬间打到数据库中，此所谓缓存击穿现象；当大范围的缓存Key失效时，流量也会打到数据库中，此所谓缓存雪崩现象。
Git在执行提交的时候，不是直接将工作树的状态保存到数据库，而是将设置在中间索引区域的状态保存到数据库。因此，要提交文件，首先需要把文件加入到索引区域中。
继上期数据中台技术汇栏目发布DataSimba——企业级一站式大数据智能服务平台，本期介绍DataSimba的数据采集平台。
Exchange后端数据库故障，一般都会是比较严重的紧急故障，因为这会直接影响到大面积用户的正常使用，而且涉及到用户数据。一旦遇到这种级别的故障，管理员往往都需要在非常紧张、压力非常大的状态下进行恢复操作，需要在高压状态下迅速做出决策，下一步应该如何做。本文将总结数据库紧急故障下的恢复思路，希望对遇到这种紧急情况的邮件系统管理员有所帮助。
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。
Python数据分析——数据加载与整理 总第47篇 ▼ （本文框架） 数据加载 导入文本数据 1、导入文本格式数据（CSV）的方法： 方法一：使用pd.read_csv()，默认打开csv文件。 9、
反应式编程在客户端编程当中的应用相当广泛，而当前在服务端中的应用相对被提及较少。本篇将介绍如何在服务端编程中应用响应时编程来改进数据库操作的性能。
1. 概述 Log-Structured Merge-trees (LSM树)被广泛应用在现代NoSQL系统存储层中，比如：BigTable、Dynamo、HBase、Cassandra、LevelDB、RocksDB和AsterixDB等等。不同于传统的索引结构（比如B+树）更新时直接在所在位置进行修改，LSM树则先将数据直接写入到内存，然后通过合并线程将内存数据刷新到磁盘。这种设计有很多好处，包括：超高的写性能、不错的空间利用率、可优化性、简单的并发控制和恢复机制等。 2. LSM树的
TCGA数据库在2022年4月初进行更新之后，RNAseq的数据格式发生了很大变化，给我们广大的科研工作者带来了极大的不便。小编也是在第一时间给大家展示了TCGA数据库的变化，用图文的方式详细介绍了新版TCGA数据库RNAseq数据下载方法。
2024-4-16 有同学问我，合并设计这个问题，实际上我想起来这个事情应该是上个月的事情了，我提出一个问题，关于什么是合并设计的问题。
在当今信息时代，数据的存储和管理变得越来越重要。无论是云存储、数据库还是分布式文件系统，都需要高效的数据存储和检索方法。其中，LSM树（Log-Structured Merge Tree）是一种高性能的数据结构，广泛应用于各种分布式存储系统和数据库引擎中。本文将介绍LSM树的原理，并探讨其在不同使用场景中的应用。
作为一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台，TapData 帮助企业实现核心数据系统之间的实时同步、实时交换及实时处理。其设计初衷，是希望能够以一种创新的方式解决老大难的数据集成问题，核心优势表现为：
在网易集团内部有大大小小几百套 hive 集群，为了满足网易猛犸大数据平台的元数据统一管理的需求，我们需要将多个分别独立的 hive 集群的元数据信息进行合并，但是不需要移动 HDFS 中的数据文件，比如可以将 hive2、hive3、hive4 的元数据全部合并到 hive1 的元数据 Mysql 中，然后就可以在 hive1 中处理 hive2、hive3、hive4 中的数据。
本文是对开源监控工具Ganglia使用的RRD数据库的一个简单介绍，此外还有一些有关RRDTool的基本操作。
前面给大家介绍了新版的TCGA数据库，通过文字和视频给大家讲解了如何从TCGA数据库下载RNAseq数据，miRNAseq数据以及体细胞突变数据
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景。数据库中的数据储存在磁盘上，而MySQL使用数据页来组织和存储数据。数据页是MySQL中的关键概念，直接影响着数据库的性能和存储效率。本文将深入探讨MySQL数据页的构造和数据的组织方式，揭示数据页中数据的奥秘。
最近听说一个事情，就是MYSQL 在删除大部分数据后，数据表的表空间会进行收缩，将系统的表空间释放给操作系统。根据对多种数据库的了解，自动释放这个事情我是存疑的，所以做了如下的测试，来进行相关的证明。
译自 Embracing Database Deployments in CI/CD Practices with Git 。
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了不起：最近我发现了一款数据库，它能帮助我们处理海量数据，让我们轻松搞定复杂的数据分析任务。你们猜是什么数据库呢？
最近一直在看分布式数据库的设计,不过分布式数据库大体在国内逃离不了两个设计的架构, GOOGLE 系, 和 POSTGRES-X 系, 偶然看了OB的设计,感觉的确是不一样,想法是脱离了这两个系列的思维方式.
一说到关系型数据库，我总感觉缺了点什么。如果你尝试透过“关系型数据库是如何运作的”的关键词句来进行搜索，其搜索结果是少量的而且内容是简短的。难道说是由于它已经太老旧而已经不再流行吗？ 作为一名开发者，我讨厌使用我不明白的技术。此外，关系型数据库已经使用超40年，肯定有它过人的原因。因此，我花了大量时间来想真正弄懂它里面如同黑盒子那样的奥秘。关系型数据库实际上是非常有趣的，因为它是基于实用和复用的概念。但是限于篇幅，以下我将把重点放在数据库如何处理SQL查询的问题上。本文内容大致划分为以下三部分： 1.低阶
国内大佬翻译的文章，因为文章较长，不适合碎片化阅读，因此分为几篇文章来转载，满满的干货，外链在微信上不能显示
如果您紧跟数据库领域的最新发展，则可能对ClickHouse已经耳熟能详了，它是专为OLAP设计的列式数据库管理系统。ClickHouse由Yandex开发，于2016年开源，这使其成为最新的列式数据库管理系统之一，当前被作为开源数据库被广泛应用。
TPHP是基于Laravel框架的基础上进行整合的一套便捷性框架，基于Laravel的Composer依赖管理开发。该框架具有高配置型代码设计，使得项目开发者更快速的开发项目，并减少大量BUG调试时间，在使用TPHP开发后台时开发速度将大幅度提升。
前面给大家介绍了新版的TCGA数据库，通过文字和视频给大家讲解了如何从TCGA数据库下载RNAseq数据和miRNAseq数据
根据阿里云数据库公众号的消息，4月17日，第十五届中国电子信息技术年会上正式颁发2020年中国电子学会科学技术奖，阿里云自研的“云原生分布式关系型数据库PolarDB”项目获得科技进步一等奖。这也是继飞天云操作系统之后，阿里云第二次自研技术获此殊荣。
索引合并是MySQL查询优化器在处理复杂查询条件时使用的一种技术。简单来说，当WHERE子句中有多个条件，并且每个条件都可以利用不同的索引时，优化器会考虑将这些索引的扫描结果合并，从而得到最终的结果集。
master 主分支，即生产版本，xx_test 分支对应测试环境分支，请基于 xx_test 分支拉功能分支开发。比如两个新需求同时开发，项目管理人员此时需基于 xx_test 拉出两个功能分支，分别是 feature-a 分支和 feature-b 分支。开发人员检出对应的功能分支，并在其上开发。
TDengine 是一款开源、云原生的时序数据库，专为物联网、工业互联网、金融、IT 运维监控等场景设计并优化。它能让大量设备、数据采集器每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据得到高效实时的处理，对业务的运行状态进行实时的监测、预警。
按照指定字符进行合并或拆分是经常碰到的场景，MySQL在合并的写法上比较简单，但是按指定字符拆分相对比较麻烦一点（也就是要多写一些字符）。本文将举例演示如何进行按照指定字符合并及拆分。
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有趣的算法（十）——归并排序思想解决用户数据清洗 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、问题阐述 近期工作中接触到一个很有趣的算法，在此进行分享。 当前有一个千万条级别的用户数据，其中包含用户openid、用户是否有效状态。其中，这些用户是关注微信公众号的用户，openid是可以从微信拿到的接口中，确定的用户信息。 每个用户关注或者取消关注，系统可以从微信接口中获取信息，并且每个新关注的用户，系统会搜索现有库，如果用户openid已经在数据库中存在，则将其状态置为有效；如果用户不存在，则新增一条记录，
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往简单化方向去设计的，如果多个表关联查询（超过3张表）效率上是比不上PG的。
相信很多人在刚开始使用数据库的INNER JOIN、LEFT JOIN和RIGHT JOIN时，都不太能明确区分和正确使用这三种JOIN操作，本文通过一个简单的例子通俗易懂的讲解这三者的区别，希望对大家能带来帮助。
使用过hbase、cassandra之类nosql数据库的小伙伴对LSM树结构应该有所耳闻，那么这种数据结构有哪些优劣势呢，本文做下简单介绍。
数据联邦（跨库合并数据） 功能组件 ，可满足对实际数据集成中不断扩展需求。提供虚拟数据集成服务和企业数据集成的能力。由于在实际数据集成平台中将传统的物理数据集成方法于虚拟数据方法相结合，该功能组件即刻提供数据的整体可视化图形流程。无需落具体落地到某一数据库，直接在ETL服务内存进行数据访问、运算...... 从而加快数据抽取速度，减少 IT 基础架构成本和复杂度、提高企业整个灵活性。
客户在使用数据湖时通常会问一个问题：当源记录被更新时，如何更新数据湖？这是一个很难解决的问题，因为一旦你写了CSV或Parquet文件，唯一的选择就是重写它们，没有一种简单的机制可以打开这些文件，找到一条记录并用源代码中的最新值更新该记录，当数据湖中有多层数据集时，问题变得更加严重，数据集的输出将作为下次数据集计算的输入。
几个月前，WordPress 打算在核心底层直接支持 SQLite，现在可以测试 WordPress SQLite 的实现了，首先说明一下，WordPress 官方目前让测试的实现，并不是做成独立的功能插件，而是作为一个模块整合到 Performance Lab 插件的 1.8.0 版开始。
键值对数据库是数据库形式之中最简单的一种模式，我们可以把它简化的实现为下面两个函数：
点击上方蓝字每天学习数据库 作者简介：孙旭，腾讯高级工程师，9年数据库内核开发经验；熟悉数据库查询处理，并发控制，日志以及存储系统；熟悉PostgreSQL（Greenplum，PGXC等）、Teradata等数据库内核实现机制。 腾讯高级工程师 孙旭 3月16日，由腾讯云云+社区主办的腾讯云自研数据库 CynosDB 交流会在北京圆满落幕，本次交流会全方位解读了CynosDB，揭秘技术内幕，解读兼容两大主流开源数据库的一主多读架构、高可用架构及快速恢复实现、可计算智能存储和分布式存储。 本文为孙旭
针对已经存在的 Confluence 安装，如果你安装的 Confluence 版本是 6.4 或者早期的版本，我们在安装的时候没有检查你数据库的字符设置。
RAID5磁盘阵列，由于未知的原因导致存储忽然崩溃无法启动，RAID5阵列中的虚拟机全部丢失，其中3台虚拟机为重要数据，需要主要针对该3台虚拟机进行数据恢复。
本文介绍了如何使用Lucene进行全文检索，包括索引和搜索的创建、文档的添加和删除、搜索结果的排序和格式、高亮显示搜索结果、分页处理、索引的优化和分布式处理等方面的内容。同时，还介绍了如何对搜索结果进行高亮显示和分页处理，以及如何利用Lucene的优化和分布式处理来提高搜索的效率和实时性。
本次分享的案例是关于存储的数据恢复，存储上RAID崩溃导致存储无法启动。存储内部共有6台以上虚拟机，其中LINUX虚拟机3台为客户重要数据。 工程师初步分析得出存储结构为所有物理磁盘均在一个存储池内，再由存储池分出几个LUN，LUN1是vmfs卷，三台LINUX虚拟机也是在这个里面。 1、重组RAID 重组过程中发现本RAID5缺失2块盘（第一掉线盘掉线后热备盘顶替，之后又掉线一块盘使得RAID5处于降级状态。最后在掉线第三块盘时盘片划伤RAID崩溃），无法通过校验直接获取丢失盘的数据，所以只能使用磁盘同等大小的全0镜像进行重组（此方法只可用于紧急情况，因为依赖空镜像组成的RAID文件系统结构会被严重破坏，相当于每个条带都会缺失两个块的数据）。 2、提取LUN 分析存储结构，获取存储划分的MAP块。在找到MAP块之后解析得到各个LUN的数据块指针，编写数据提取程序提取LUN碎片。提取完成后进行碎片拼接，组成完整LUN。导出LUN内所有虚拟机，尝试启动。导出虚拟机后尝试启动，同预想相同，操作系统被破坏虚拟机无法启动。 3、提取虚拟机内文件 在虚拟机无法启动的情况下只能退而求其次，提取虚拟机内文件。在取出文件后进行测试，发现大多数文件都被破坏，只有少部分小文件可以打开。在与客户沟通后得知虚拟机内有MYSQL数据库，因为数据库底层存储的特殊性，可以通过扫描数据页进行数据提取。在找到此虚拟机后发现虚拟机启用快照，父盘和快照文件都被损坏的情况下常规合并操作无法完成，使用北亚自主研发VMFS快照合并程序进行快照合并。 4、获取MYSQL数据页并分析 根据MYSQL数据页特征进行数据页扫描并导出（innodb引擎可以使用此方案，myisam因为没有“数据页”概念所以不可用），分析系统表获取各用户表信息，根据各个表的ID进行数据页分割。 5、提取表结构 因为数据库使用时间已久，表结构也曾多次变更，加上系统表在存储损坏后也有部分数据丢失，记录提取过程遇到很大阻力。首先获取最初版本数据库各个表的表结构：合并快照前的父盘因为写入较早，使用第一块掉线盘进行校验获取到这个文件的完整数据，然后提取出其中数据库各个表的表结构，之后客户方提供了最新版的数据库建表脚本。提取记录：分别使用两组不同表结构对数据记录进行提取并导入恢复环境中的MYSQL数据库内，然后剔除各个表中因为表结构变更造成的乱码数据，最后将两组数据分别导出为.sql文件。 6、数据恢复结果 因为两个版本的数据库表结构不同，所以联系了客户方的应用工程师进行调试。调试完成后导入平台，经验证，数据可用本次数据恢复成功。
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