本文为 DM 源码阅读系列文章的第五篇。上篇文章 介绍了 dump 和 load 两个数据同步处理单元的设计实现，对核心 interface 实现、数据导入并发模型、数据导入暂停或中断的恢复进行了分析。本篇文章将详细地介绍 DM 核心处理单元 Binlog replication，内容包含 binlog 读取、过滤、路由、转换，以及执行等逻辑。 文内涉及到 shard merge 相关逻辑功能，如 column mapping、shard DDL 同步处理，会在 shard merge 篇单独详细讲解，这里就不赘述了。
TiDB-DM（Data Migration）是用于将数据从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB 的工具。该工具既支持以全量备份文件的方式将 MySQL/MariaDB 的数据导入到 TiDB，也支持通过解析执行 MySQL/MariaDB binlog 的方式将数据增量同步到 TiDB。特别地，对于有多个 MySQL/MariaDB 实例的分库分表需要合并后同步到同一个 TiDB 集群的场景，DM 提供了良好的支持。如果你需要从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB，或者需要将 TiDB 作为 MySQL/MariaDB 的从库，DM 将是一个非常好的选择。
grant execute on ctx_ddl to username;--使用其他帐号对username授权 exec ctx_ddl.create_preference('my_lexer','chinese_lexer');--创建chinese_lexer词法器(中文词法分析器) exec ctx_ddl.create_preference('my_filter','CHARSET_FILTER');--创建字符过滤器 exec ctx_ddl.set_attribute('my_filter','charset','ZHS16GBK');--设置过滤器字符编码 create index idx_tablename_colname on tablename(colname) indextype is ctxsys.context parameters('lexer my_lexer');--在tablename上创建索引
TiDB v6.2 于 8 月 23 日发布了。在全新的版本中，TiDB 提供了诸多方面的提升，它们主要集中于：可观测性、性能、稳定性、数据生态加强以及 MySQL 兼容几个领域。
今天下午在执行一个表结构变更的时候，出现了一个问题，拿着分析了分析，对于online-ddl又有了新的认识，这里写篇文章记录下。
今天测试了一下GoldenGate的复制，发现还是有不少的细节之处需要测试，保证可控，而下面做了几个测试也加深了我对OGG的理解。 默认是不支持DDL的，而线上业务的DDL也是完全可控的，在升级前几天可以冻结DDL，所以在线业务中还是充分利用DML的数据变化即可，不过这些影响还是需要测试到的，做到心中有数。 源端在Solaris下，数据库为10gR2,所以适用的OGG版本只是11.2的版本了。目标端为Linux X86,数据库为11gR2,也是使用同样版本的OGG软件。 同步的过程可以参考之前的一篇文章，我
网络权限使用networks标签设置，用户限制某个用户登录的客户端地址，例如,修改users.xml文件：
ClickHouse 在执行分析查询时的速度优势很好的弥补了 MySQL 的不足，但是对于很多开发者和DBA来说，如何将MySQL稳定、高效、简单的同步到 ClickHouse 却很困难。本文对比了 NineData、MaterializeMySQL（ClickHouse自带）、Bifrost 三款产品，看看他们在同步时的差异。
之前碰到客户咨询定位 DDL 阻塞的相关问题，整理了一下方法，如何解决 DDL 被阻塞的问题。
爱可生 MySQL DBA 团队成员，负责处理客户 MySQL 及我司自研 DMP 平台日常运维中的问题。
- 注意： 在online ddl前，inplace的方法主要在第三步大大缩短了时间，只重构了索引，没有重新copy所有数据
1.SQL语句可以单行或多行书写，以分号结尾。 2.SQL语句可以使用空格/缩进来增强语句的可读性。 3.MySQL数据库的SQL语句不区分大小写，关键字建议使用大写。 4.注释：
TIDB 在TIKV 中的数据逻辑表的呈现是一个需要学习的地方， TIKV中行的信息是通过key value 来组成的， 而在逻辑和物理之间进行实现的过程中tidb做了如下的工作。
如果您在不同位置安装了多个运行相同应用程序的数据库，并且想要包括所有数据库中的数据，例如要运行数据分析查询，则可以将独立数据库合并为分片数据库，而无需修改数据库模式或应用程序。
本文为 DM 源码阅读系列文章的第八篇，上篇文章 对 DM 中的定制化数据同步功能进行详细的讲解，包括库表路由（Table routing）、黑白名单（Black & white table lists）、列值转化（Column mapping）、binlog 过滤（Binlog event filter）四个主要功能的实现。
Mac哪款数据库管理工具好用呢？DBeaverEE for Mac是一款运行在MacOS上通用的数据库管理工具。易用性是DBeaverEE的主要目标，支持 MySQL, PostgreSQL, Oracle等常用数据库。操作简单，功能强大。
Mysql的使用中，会伴随着一个其他数据库中很少被提到的问题，数据融合。ORACLE ,SQL SERVER ,PG 你可以去分区表，MYSQL 中遇到这样的问题大多去分库分表去解决，虽然现在有了TIDB 可以进行MYSQL 的后续的数据融合，但如果数据量不大的情况下，或者有些 MYSQL 8的新支持的语法需求等等，多源复制还是一个好的选择。
change streams从本质上来说是提供了一种基于mongoDB的CDC（Change Data Capture）的解决方案。所谓的CDC就是变化数据捕获，简单理解为监听数据库系统的变更就好。下面的图中描述了CDC的典型场景，左边的是主数据库，不同的客户端可以向其中插入数据（有前后关系）；中间是一个队列，这些数据变化都会被放到里面；右边是派生数据系统，消费队列里的变化，然后用作搜索和数据仓库等应用。市场上也不乏这种专门做CDC的产品，比如：HEVO，其宣称的优势包括：1）简单易上手，无需代码；2）良好的交互式用户界面；3）支持多种数据源；4）可容错的安全架构等。
UPDATE 表名 SET 字段名1=值1,字段名2=值2,...[WHERE 条件];
数据迁移是指将数据从一个数据库迁移至另一个数据库，按照数据库类型来分类，可分为同构数据库之间的迁移和异构数据库之间的迁移。
Roy，携程软件技术专家，负责MySQL双向同步DRC和数据库访问中间件DAL的开发演进，对分布式系统高可用设计、数据一致性领域感兴趣。
今天数据迁移的小组找到我，希望我能够重新构建一些测试环境，其中测试环境中的一些分区表都需要去掉分区，转换成普通表的形式，因为他们在做一些工作的时候碰到了问题，而且希望必要的约束等都保留，这个需求听起来倒不复杂，很清晰，我看了下需要转换的表，一看有将近100多个，而且重构好几套环境，想想都头疼。 这个需求是很特别，至少从数据库层面是不支持的。 一种类似就是通过exp/imp 做数据结构的同步，生成对应的ddl语句，然后解析ddl语句,把分区的部分剔除。 因为exp生成的ddl语句含有很多的存储细节,stor
Change Stream可以直译为"变更流"，也就是说会将数据库中的所有变更以流式的方式呈现出来。用户可以很方便地对数据库建立一个监听（订阅）进程，一旦数据库发生变更，使用change stream的客户端都可以收到相应的通知。使用场景可以包括但不限于以下几种：
在Oracle中，LogMiner是什么？其有哪些用途？请简述LogMiner的使用过程。
Milvus 2.0 中主要的数据处理流程包括读写路径、建表等数据定义操作以及向量索引构建流程。
说明：(“ID”, “c1”, “c2”, “c3”)双引号可有可无， (‘17’, ‘1017’, ‘结算商户信息管理’, ‘1’)必须是单引号，主键ID也需要插入。
1、MySQL数据库当出现慢查询，是比较危险的，一旦有其他的DDL操作，可能会造成整个数据库的等待
MySQL Shell 8.2于10月25日GA。在这一版本里为用户带来了一个非常便利的功能——可以向目标实例复制实例、模式，和表。改变了以往必须通过文件进行导出、导入的方法，极大地提升了便利性。 新功能利用了MySQL的“ LOAD DATA LOCAL INFILE”语句，因此，需要在目标服务器上开启变量：
2019 年 5 月 10 日，TiDB 发布 3.0.0-rc.1 版，对应的 TiDB-Ansible 版本为 3.0.0-rc.1。相比 3.0.0-beta.1 版本，该版本对系统稳定性、易用性、功能、优化器、统计信息以及执行引擎做了很多改进。
在实际中我们可能只是需要汇总数据而不是将它们检索出来，SQL提供了专门的函数来使用。聚合函数aggregate function具有特定的使用场景
爱可生开源社区的 DTLE ，自开源起一直定位于一款针对 MySQL 使用特点、支持多种使用场景的数据传输组件，希望能够解决当前 MySQL 应用中保障数据传输质量、能够适配复杂场景、提供多样功能的问题。
2019 年 6 月 28 日，TiDB 发布 3.0 GA 版本，对应的 TiDB Ansible 版本为 3.0.0。
让我们开始为我们的应用程序创建数据模型。通常，最佳做法是创建一个Package并封装将由CDS视图创建的数据模型。
摘要 本篇文章出自七牛云和 PingCAP 联合主办的架构师实践日上，来自 PingCAP 的开发工程师李霞分享的《 TiDB 原理与实战》的演讲，介绍了目前分布式数据库行业的现状，分享了 TiDB
这是一个让我相见恨晚的设计图，折腾了一圈，目前来看，能够满足我预设的绝大多数场景。
文章于2020年发表在SIGIR上，提出了一个内容感知的神经哈希协同过滤方法（NeuHash-CF模型）。论文主要对DCMF[1]和DDL[2]两个模型进行了对比，DCMF和DDL这两个模型尽管在标准的推荐设置和冷启动设置下都获得了较好的性能提升，但是这两个模型在为冷物品生成哈希码时所用方式与非冷物品所用方式不同。换句话说，这两个模型均不是学习在冷启动设置下的哈希码，而是将其作为一个子目标。在冷启动设置下，如何将内容特征映射到哈希码中，这样一种方式极大地限制了哈希码在冷启动设置下的泛化能力。因此，作者基于这两个模型的不足，提出了NeuHash-CF模型。
sequence在平时的工作中是一个默默无闻的角色。可能创建好之后很少会去修改它，它就在默默地自增长。直到一些特殊的原因导致sequence出现问题，比如提供了一个脚本，需要使用insert语句修复一些问题， 修复的语句类似insert into test values(100,xxxxxx,xxxx); 正确的写法应该是insert into test values(test_seq.nextval,xxxxxx,xxxx); 但是测试的时候也没有发现问题，就这样部署到生产中就出现问题了。这个时候就是比较
最最最重要的就是搞清楚sql语句的执行顺序!!!数据就像沙子, 语句就是筛子, 沙子按照顺序经过给定的筛子,留下来的就是你要的!!!并不是写在前面的就先执行!!! 如下:
alter table user_msg change user_nickname user_newname varchar(30) comment “用户昵称”;
ClickHouse 20.8.2.3 版本新增加了 MaterializeMySQL 的 database 引擎，该 database 能 映射到 MySQL 中的某个 database ，并自动在 ClickHouse 中创建对应的ReplacingMergeTree。ClickHouse 服务做为 MySQL 副本，读取 Binlog 并执行 DDL 和 DML 请求，实现了基于 MySQL Binlog 机制的业务数据库实时同步功能。
MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，后来目前属于Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
ChunJun（原FlinkX）是一个基于Flink提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具，是袋鼠云一站式大数据开发平台-数栈DTinsight的核心计算引擎，其技术架构基于实时计算框架Flink，打造出“具有袋鼠特色”的实时计算引擎。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。DropDownList 控件用于创建下拉列表。DropDownList 控件中的每个可选项都是由 ListItem 元素定义的！ 提示：该控件支持数据绑定！ DropDownList 控件是一个下拉式的选单，功能和 RadioButtonList Web控件很类似，提供用户在一群选项中选择一个；不过RadioButtonList Web控件适合使用在较少量的选项群组项目，而DropDownList Web 控件则适合用来管理大量的选项群组项目。
最近在学习 Oracle 数据库的迁移与升级，用到了 OGG 这块知识，故和大家在来学习一下。之前有过两篇相关文章，感兴趣的可点下方链接查看。
关系型数据库：使用关系模型把数据组织到数据表(table)中。现实世界可以用数据来描述。
TiDB 7.1 是 2023 年度发布的首个 LTS（Long Term Support） 版本，汇集了来自 20+ 个真实场景带来的功能增强，累计优化和修复 140+ 功能，旨在提升关键业务的稳定性和性能，帮助开发人员和数据库管理员提高生产力并进一步降低总体拥有成本（TCO）。用户可在生产环境中使用 TiDB 7.1。
目前一共包含7个脚本，若脚本的扩展名为“.sql”则表示该脚本为sql脚本，若脚本的扩展名为“.pl”则表示该脚本为perl脚本。 对于Oracle的SQL脚本而言，脚本DB_Oracle_HC_lhr_vxxx_10g.sql适用于Oracle 10g数据库，脚本DB_Oracle_HC_lhr_v6.0.8_11g.sql适用于Oracle 11g的数据库，脚本DB_Oracle_HC_lhr_v6.0.8_12c.sql适用于Oracle 12c及其以上版本，这3个脚本都是只读版本，这3个脚本只会对数据库做查询操作，不会做DML和DDL操作，这也是很多朋友所期待的功能。 脚本DB_OS_HC_lhr_v6.0.7.pl是perl脚本，执行后会对OS的信息进行收集，并且输出到html中。 脚本DB_MySQL_HC_lhr_v6.0.8.sql是MySQL脚本，执行后会产生MySQL的健康检查html报告，该脚本为只读脚本。 脚本DB_MSSQL_HC_lhr_v3.2.sql是SQL Server脚本，存在部分DDL和DML操作，执行后会产生SQL Server的健康检查html报告。
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