90年代，一个基本的网站访问量一般不会太大，单个数据库完全足够！ 那个时候，更多的去使用静态网页 Html ~ 服务器根本没有太大的压力！ 思考一下，这种情况下：整个网站的瓶颈是什么？ 1、数据量如果太大、一个机器放不下了！ 2、数据的索引 （B+ Tree），一个机器内存也放不下 3、访问量（读写混合），一个服务器承受不了~ 只要你开始出现以上的三种情况之一，那么你就必须要晋级！
网站80%的情况都是读数据，每次都要查询数据库的话就十分麻烦，为了减轻数据库服务器的压力，用缓存来保证效率。
刚开始多数项目用单机数据库就够了，随着服务器流量越来越大，面对的请求也越来越多，我们做了数据库读写分离， 使用多个从库副本（Slave）负责读，使用主库（Master）负责写，master和slave通过主从复制实现数据同步更新，保持数据一致。slave 从库可以水平扩展，所以更多的读请求不成问题
基于数据库的实现方案 数据库自增 id：这个就是说你的系统里每次得到一个 id，都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据，然后获取一个数据库自增的一个 id。拿到这个 id 之后再往对应的分库分表里去写入。 适合的场景：你分库分表就俩原因，要不就是单库并发太高，要不就是单库数据量太大；除非是你并发不高，但是数据量太大导致的分库分表扩容，你可以用这个方案，因为可能每秒最高并发最多就几百，那么就走单独的一个库和表生成自增主键即可。
上篇详细讨论了缓存的架构方案，它可以减少数据库读操作的压力，却也存在着不足，比如写操作并发量大时，这个方案不会奏效。那该怎么办呢？本篇就来讨论怎么处理写操作并发量大的场景。
1，内存泄漏（代码有问题，对象引用没及时释放，导致对象不能及时回收）
这是微服务还没兴起之前，很多项目的架构，随着业务的堆积，项目越来越庞大，数据量也越来越庞大，如果并发一旦上来，就很容易出现一些性能的问题。而且项目太庞大，维护起来也不容易。
服务熔断： 一般是指软件系统中，由于某些原因使得服务出现了过载现象，为防止造成整个系统故障，从而采用的一种保护措施，熔断也可以称为过载保护
分表和分区看起来十分类似，确实，分区已经能够在磁盘层面将一张表拆分成多个文件了，理论上前面提到的大表的问题都能得到有效解决。因为分区就是分表的数据库实现版本。
为什么要分库分表（设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计）？用过哪些分库分表中间件？不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点？你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的？
数据导出、导入是非常常见的开发操作，但在这个过程中，很多开发者都会遇到诸如数据乱码、数据格式不支持、数据量太大等问题。NineData 最新发布的数据导入功能，帮助用户在保障数据完整和准确的同时，轻松地将大量的数据从文件中导入到目标数据库中。
说白了，分库分表是两回事儿，大家可别搞混了，可能是光分库不分表，也可能是光分表不分库，都有可能。
大数据深度挖掘、大数据精准营销、大数据科研等是目前比较热门的大数据应用关键词，随着大数据发展，利用大数据做营销的手段越来越丰富，但也越来越难了。
都说学习需要带着问题，带着思考进行学习，下面就以问题的形式来学习下 Redis 。
对于分库分表来说，主要是面对以下问题： 选择一个数据库中间件，调研、学习、测试； 设计你的分库分表的一个方案，你要分成多少个库，每个库分成多少个表，比如 3 个库，每个库 4 个表； 基于选择好的数据库中间件，以及在测试环境建立好的分库分表的环境，然后测试一下能否正常进行分库分表的读写； 完成单库单表到分库分表的迁移，双写方案； 线上系统开始基于分库分表对外提供服务； 扩容了，扩容成 6 个库，每个库需要 12 个表，你怎么来增加更多库和表呢？ 这个是你必须面对的一个事儿，就是你已经弄好分库分表方案了，然后一堆库和表都建好了，基于分库分表中间件的代码开发啥的都好了，测试都 ok 了，数据能均匀分布到各个库和各个表里去，而且接着你还通过双写的方案咔嚓一下上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。 那么现在问题来了，你现在这些库和表又支撑不住了，要继续扩容咋办？这个可能就是说你的每个库的容量又快满了，或者是你的表数据量又太大了，也可能是你每个库的写并发太高了，你得继续扩容。这都是玩儿分库分表线上必须经历的事儿。
DataGuard，数据卫士，一种数据库级别的高可用性（HA）方案，用作数据容灾解决方案。对于联机事务处理（OLTP，数据量不太大）非常合适，对于联机分析处理（OLAP，数据量太大），只能选择关键数据创建DG，常规数据，选择其他方式备份。
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，
这篇文章，我们来聊一下对于一个支撑日活百万用户的高并系统，他的数据库架构应该如何设计？
看到这个题目，很多人第一反应就是：分库分表啊！但是实际上，数据库层面的分库分表到底是用来干什么的，其不同的作用如何应对不同的场景，我觉得很多同学可能都没搞清楚。 用一个创业公司的发展作为背景引入—— 假如我们现在是一个小创业公司，注册用户就 20 万，每天活跃用户就 1 万，每天单表数据量就 1000，然后高峰期每秒钟并发请求最多就 10。 天呐！就这种系统，随便找一个有几年工作经验的高级工程师，然后带几个年轻工程师，随便干干都可以做出来。 因为这样的系统，实际上主要就是在前期进行快速的业务功能开发，搞一个单块系统部署在一台服务器上，然后连接一个数据库就可以了。 接着大家就是不停地在一个工程里填充进去各种业务代码，尽快把公司的业务支撑起来。 如下图所示：
在 web 初现峥嵘的那段时间 ，大部分网站都是使用的单机 MySQL 来存储用户数据，由于网站的用户与访问量不会太大，甚至大部分都使用额静态网页，与后端没有过多的交互，所以单机 MySQL 足矣
在执行跑批任务的过程中，应用程序遇到了一个问题：部分任务的数据库连接会突然丢失，导致任务无法完成。从数据库的错误日志中，发现了 Aborted connection 的信息，这说明客户端和服务器之间的通信被异常中断了。
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/756/1.html
尤其是大对象，80%以上的情况就是他。 那么大对象从哪里来的： 【1】数据库（包括 Mysql和 Mongodb等 NOSql数据库），结果集太大； 【2】第三方接口传输的大对象； 【3】消息队列，消息太大；
BACKUP LOG 数据库名 TO DISK='NUL:'with STATS = 1
昨晚下雨，突然断电了，挂脚本采集入库的表损坏，刚开始误以为是表太大引起的，也幸好百度大大救了一命
突然! 扩容了，扩容成6个库，每个库需要12个表，你怎么来增加更多库和表？ 当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了，要继续扩容，咋办？
这个你必须面对的事，就是当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。
在Hadoop技术生态体系当中，Hbase作为分布式数据库而存在，也可以说是业界最早最经典的一个分布式数据库。Hbase的原型来自Google的BigTable，各方面性能优异，这其实得益于Hbase的内部设计。今天的大数据入门分享，我们就来具体讲讲，Hbase Rowkey设计。
如果业务量剧增，数据库可能会出现性能瓶颈，这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这几方面来看：
PostgreSQL的默认最大连接数是100个，但是这个参数可以在服务器启动时进行设置。如果您想增加最大连接数，您还需要同时增加shared_buffers和kernel.shmmax的值，以提高数据库的缓存能力和性能。但是，增加连接数也会消耗更多的内存，所以您应该根据您的系统资源和应用需求来合理调整这个参数。如果您的应用需要大量的连接，您可以考虑使用pg_bouncer等工具来进行连接池管理。
相信看到这个标题，很多人的第一反应就是：对数据库进行分库分表啊！但是实际上，数据库层面的分库分表到底是用来干什么的，其不同的作用如何应对不同的场景，我觉得很多同学可能都没搞清楚。
首先还是要说两句，1 这个帖子不会说是那个云，读者你也不要问是那个云， 2 丢数，我个人认为在云上这是必然的，不是偶然，只是触发概率的问题。（原因很清楚，我说的这个问题，到那个云都一样，越先进的越会有这个问题）
mysql分布式数据库中间件对比 目前数据库中间件有很多，基本这些中间件在下都有了解和使用，各种中间件优缺点及使用场景也都有些心的。所以总结一个关于中间件比较的系列，希望可以对大家有帮助。 什么是中间件 传统的架构模式就是 应用连接数据库直接对数据进行访问，这种架构特点就是简单方便。 但是随着目前数据量不断的增大我们就遇到了问题: 单个表数据量太大 单个库数据量太大 单台数据量服务器压力很大 读写速度遇到瓶颈 当面临以上问题时，我们会想到的第一种解决方式就是 向上扩展(scale up) 简单来说就
hadoop是 Doug Cutting 在 Lucene 之后的一个项目 主要用于 计算 是一个 开源，可靠，可扩展 的分布式计算框架 主要有
每天感悟 偶然听到一个刺耳的论断，大多数的动物，雌性都具备保护自己幼崽的能力，智力越低下，越不求回报，在自然界哺乳动物的爱远不及一些冷血动物。
java是纯面向对象开发,功能强大,分支众多,没有java不能做的软件,PHP有他独特的领域,那就是WEB在这方面没有可以和他相比较,其与java相比较之下在这一方面基本上完胜java因其专注的领域不同所以没有太大可比性,PHP适合于快速开发,中小型应用系统,开发成本低,而Java适合于开发大型的应用系统,应用的前景比较广阔,系统易维护、可复用性较好。
当系统上线时，缓存内还没有数据，如果直接提供给用户使用，每个请求都会穿过缓存去访问底层数据库，如果并发大的话，很有可能在上线当天就会宕机，这种情况就叫“系统冷启动”，因此我们需要在上线前先将数据库内的热点数据缓存至Redis内再提供出去使用，这种操作就成为"缓存预热"。
云服务器的概念很多网站创建用户都比较清楚，因为在进行服务器搭载的过程当中为了节约维护成本和便于未来升级之后的拓展，都会采用云服务器来作为主机运行。云服务器与传统的物理服务器相比大部分的搭载都是建立在虚拟主机的基础上，所以数据库也一般都会选择云数据库来连接，而如何登录云数据库自然也是在进行搭载网站的时候所需要了解到的问题。
一产品最近频繁无响应，登录云服务器发现磁盘空间从50GB到现在只剩下十几kb了，考虑到服务器只是安装了SQLServer2008数据库及一个web应用程序。估计是数据库的日志文件太大了。
首先想知道多数据集和未使用的数据集影响运算不，我们需要先了解设计器是怎么运算的，皕杰报表的brt文件在服务端是由servlet解析的，其报表生成的运算顺序是：变量参数运算-->数据集取数及运算-->报表运算及扩展... ... ，前面的步骤未走完，是不会往下进行运算的。
对于什么情况下才应该使用存储过程而不是用程序来对数据做操作的问题，我有下面的看法。
作为站点或服务器运维人员，网站的备份与还原操作是必须熟练的。MySQL 数据库的导出和导入操作是必不可少的，对于一般的用户，可能使用的比较多的是 phpMyAdmin 这样的可视化操作界面，但是这种界面操作在数据库比较大的情况下，经常出错。
这个系列写到第三期了，实际上POSTGRESQL 的优化和一个核心之一，这就是VACUUM，一个弄不清vacuum，autovacuum的PG 管理员一定是不大合格的PG DBA。
（1） 先定义索引 （schema） 再 （2) load 数据 比 （2)(1）快的理论分析（前提是实践下来确实是这样吗？ 你们谁实践了之后可以说一声） 【(1)(2)】的话是边写入数据边建立索引将索引写数据库； 【（2）（1）】 的话先把数据全部写入， （1）的时候会将（2）阶段数据全部读出，建立实际索引写入数据库。 【（2）（1）】 至少比【（1）（2）】多了一个读全部数据的过程。 （1）只能被称为定义索引schema，而不是实际的简历起索引。
本线状图用于显示每天美国 COVID-19 的每天测试量的线状图曲线我们使用的是在线 JSON 数据，数据是通过 AWS 进行读取的。
目前数据库中间件有很多，基本这些中间件在下都有了解和使用，各种中间件优缺点及使用场景也都有些心的。所以总结一个关于中间件比较的系列，希望可以对大家有帮助。
1、数据库的时间记录方式，最好采用时间戳的方式，方便对数据采取时间先后和日期限制的设置。
云服务器是这两年非常火爆的一个概念，不管是机关单位还是企业公司等，都会使用云服务器这一服务，因为云服务器具有传统服务器所不具备的诸多优势，其中云服务器所具有的核心内容就是云数据库，那么云服务器的数据库是什么呢？如何使用云服务器的数据库呢？
小张是一名软件工程师，工作兢兢业业、一丝不苟且精益求精，天性乐观的他每天愉快地做着增删改查的工作，对于这些看似简单的CRUD，小张从来不会掉以轻心，他也笃定地坚信，自己向数据库里插入了什么数据，就能按条件把这些数据查询出来，毕竟，像MySQL这样的数据库，在全世界广为流行，大行其道，不可能不严谨。
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