表空间是数据库系统中数据库逻辑结构与操作系统物理结构之间建立映射的重要存储结构，它作为数据库与实际存放数据的容器之间的中间层，用于指明数据库中数据的物理位置。任何数据库的创建都必须显式或隐式的为其指定表空间，且数据库中的所有数据都位于表空间中。
WEB 数据库管理平台简介 给大家推荐一个自研的开源 WEB 版数据库管理工具：kb-dms 开源项目地址:[kb-dms] ，如果能帮到你，请帮忙点个星。谢谢~ 本工具主要有以下特点： 权限控制： 避免数据源权限不可控的风险，避免数据、库表被无故修改。 误操作拦截： SQL 语句不小心写错，不用担心，该工具将阻断相应 SQL 的执行，保障数据的安全。 记录可追踪： 所有的 SQL 执行记录都会被该工具记录，方便数据的恢复和定责。 操作体验： 该工具的操作体验与客户端基本无异，而且还开发了很多新功能，方便大
本文主要介绍了如何将DB2数据迁移到MySQL数据库以及在这个过程中可能会遇到的常见问题和解决方案。包括数据类型转换、数据类型不匹配、空值处理、数据量统计等方面的内容。
编辑手记 MySQL是目前最流行的开源数据库，由于其部署方便，运维简单，被广泛用于互联网的各个领域。随着整体IT架构的变更，传统的金融，电信业务，也逐渐走上从商用到开源，从DB2到MySQL，从传统业务到互联网架构的转型之路。 云和恩墨为某证券公司进行了从DB2到MySQL数据库系统的迁移论证、验证，对两类数据库展开全方位多角度的对比分析，并根据用户的业务现状进行了相关架构、性能、备份恢复及高可用验证。本系列将带领大家全面学习DB2迁移至MySQL的实践。 前文回顾： 从商用到开源：DB2迁移至MySQL的
SQLE 是爱可生自主研发支持多元数据库的 SQL 质量管理平台，于 2021 年正式开源。应用于开发、测试、上线发布、生产运行阶段的 SQL 质量治理。通过 “建立规范、事前控制、事后监督、标准发布” 的方式，为企业提供 SQL 全生命周期质量管控能力，规避业务 SQL 不规范引起的生产事故，提高业务稳定性，也可推动企业内部开发规范快速落地。
在进行生产服务器升级、或更换数据库服务器、搭建测试环境时，需要对生产数据库进行备份以及将来可能的还原。
上一篇介绍了什么是 modern data stack,这一篇继续来梳理下，在modern data stack 下面常见的产品都有哪些。
在过去的几年ClickHouse一直在快速的增长，也受到大量开发者的认可，但长久以来，并没有特别趁手的工具产品来访问和管理，所以，在完成MySQL支持之后，NineData选择优先支持ClickHouse。本文将介绍，如何使用NineData帮助开发者，通过GUI的方式访问和管理ClickHouse数据库。
在 Halodoc，我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务，随着公司的发展，我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量，以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中，我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中，我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略，以拥有一个可扩展的数据平台。
mysql当前的版本，运行的时间，以及当前系统时间。 MySQL服务器版本信息表明MySQL服务器包含和不包含哪些特点。 MySQL服务器运行时间表明报告价值的代表性。服务器运行时间对于评估报告是很重要的，因为如果服务器不运行几个小时的话，输出报告有可能存在曲解和误导性。有时甚至运行几个小时时间都是不够的，比如，MySQL服务器运行了午夜的6个小时几乎没有业务访问过。最理想的情况是，MySQL服务器运行一天之后再运行mysqlreport来输出报告，这样报告的代表价值要比系统刚运行时要好的多。 在性能场景的运行周期前启动mysql，在性能场景结束后生成mysqlreport会比较有用。比如此例中，场景运行了1小时后执行了mysqlreport。
汽车供应链管理系统开发可以降低供应链成本和库存，并提高运营效率。如何打造高效B2B供应链电商平台？汽车供应链系统制作平台数商云表示，B2B供应链采购管理系统方案服务优势何在，汽车供应链管理系统解决方案既提高供应商的可视度、实现企业间沟通并提供高级系统集成，又为企业带来高投资回报率。
OmniDB是一个开源的基于浏览器的DMS工具，它简化了专注于交互性的数据库管理,旨在实现在Web端强大的数据库管理功能,支持PostgreSQL/Oracle/ MySQL/MariaDB / SQLite等多种数据库,对于PostgreSQL的支持尤为完善.
读写节点和只读节点共享一份底层存储读写节点和只读节点之间通过TCP或RDMA协议使用DMS组件共享Shared Buffer Pool中的热数据页读写节点和只读节点通过DSS API和DSS Server的协同访问底层共享存储中的持久化的数据
随着数字化进程加速，数据的重要性越发凸显。在企业内部，面对庞大的数据体量，繁杂的数据类型，多变的业务场景，如何做好数据治理成为摆在案头的首要议题。
学生宿舍管理系统可以包括学生信息管理、宿舍信息管理、评价管理等功能。以下是一个简单的Python实现：
上云之后 DBA 会原地失业吗？其实多数情况都不会，那上云后还有哪些事需要 DBA 去做的呢？这节内容就来扯一扯。
最近，老项目新增了日报优化的需求我用Oracle触发器去实现当数据插入或者更新的时候，实现对日报表数据更新操作。之前学习数据库的时候，有碰到过触发器，但都是一跳而过，也没怎么去真正的实践，这次就权当再次去学习吧~~
11月24日，2022「DaoCloud 道客」全国生态合作伙伴大会成功举办，DaoCloud 道客力邀包括沃趣科技在内的众多生态合作伙伴出席。本次大会以“聚力协同，引领共创”为主题，旨在深化生态合作，共同探讨行业发展新趋势与新机遇，互利共赢。
WordPress 是一个免费和开源的内容管理系统(CMS) 框架。它是最近使用最广泛的 CMS 框架。现在让我们简要讨论一下什么是CMS，什么是wordpress！
大家好，我是马听，目前有8年DBA工作经验，这一篇文章，来跟大家聊一下，从事DBA岗位是一种怎样的体验？
关于腾讯云数据库提供的服务，他们这样说： 重磅 数据库智能管家DBbrain面向所有用户开放体验啦！ 有朋友问了，我能在哪里进入DBbrain呢？ 现有六大入口见下： 1 一、DBbrain产品页 DBbrain产品介绍页（https://cloud.tencent.com/product/dbbrain），点击【立即体验】即可开启数据库无人值守全新运维时代。 1 二、DBbrain控制台 打开腾讯云官网首页，点击右上角【控制台】，依次点击云产品-数据库-数据库智能管家DBbrain（h
今天我们介绍由北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室的王光宇等学者发表在Nature Medicine上的工作。该工作介绍了一个基于人工智能框架UniBind，该框架利用深度学习和蛋白质结构分析来预测SARS-CoV-2的刺突蛋白突变的影响。该工作强调了在病毒宿主相互作用和新的SARS-CoV-2变体出现中理解蛋白质相互作用的重要性。UniBind整合了蛋白质三维结构和结合亲和力数据，预测了刺突蛋白突变如何影响其与人类ACE2受体和中和抗体的结合亲和力。该框架在基准数据集上进行了测试，并通过实验证实了其有效性。UniBind还能够有效预测刺突蛋白变体对结合亲和力的影响，并可以应用于预测宿主对SARS-CoV-2变体的易感性和未来病毒变体的进化趋势。该工作强调了UniBind作为问题变体的预警系统的潜力，以及其促进蛋白质相互作用研究的能力。总体而言，UniBind使用异质数据集提供了全面且高容量的蛋白质相互作用分析，有助于人类理解SARS-CoV-2的感染性和变体进化。
分布式系统理念渐渐成为了后台架构技术的重要选择，本文介绍了作者在手游领域对分布式系统进行的种种尝试，并在尝试中制定了对服务的定义、整体框架的构建以及服务内部拆分的流程。
PL/SQL中的过程和函数（通常称为子程序）是PL/SQL块的一种特殊的类型，这种类型的子程序可以以编译的形式存放在数据库中，并为后续的程序块调用。
NoSQL是一种非关系型DMS，不需要固定的架构，可以避免joins链接，并且易于扩展。NoSQL数据库用于具有庞大数据存储需求的分布式数据存储。NoSQL用于大数据和实时Web应用程序。例如，像Twitter，Facebook，Google这样的大型公司，每天可能产生TB级的用户数据。
本文主要对Spark读取HBase Snapshort表进行了相关优化，剖析了部分源码，对部分源码进行了重写与改造，最终实现了HBase表的高效率读
本篇不从DBA、网络架构层面来讲述数据安全，这部分有很专业的架构和云上产品来解决，本篇重点从开发人员角度讲述如何避免数据安全的漏洞。
中国煤炭行业作为传统行业和基础产业，长期以来在世界经济发展中发挥着重要作用，中国煤炭资源的高效安全开采与清洁利用水平已进入世界先进行列，中国已成为世界上最大的煤炭生产国和消费国。
对于有云主机数据的朋友，相信都有过这样的疑问，怎么删除云主机数据库数据？其实我们可以用一个最简单的方法去完成这波操作，因为现在的互联网技术已经非常成熟了，包括云服务，在使用的时候也本着为我们节省时间的方向去考虑，能够非常多的优化，下面就来给大家一一进行讲解吧。
对于图床程序的话，博主之前介绍过好几种，查看：Chevereto、ImgURL。貌似最火的还是国外的Chevereto，这里再分享个图床程序AUXPI，和ImgURL比较类似，都支持API上传，SMMS图床上传。不过该图床还处于发育初期阶段，貌似以后会越来越强，可以期待下。
例如Desktop Manager，Another，Web版可以选择Redis Insight。
时不时地会出现服务器cpu占用率100%的情况，基本到这时候php基本就全挂了，而出问题的也是php-fpm这个进程。说实话对于这个破进程真是没什么好的想法，进程数量怎么设置都不对，反正就是只要开机就各种卡。其实也考虑过是不是被攻击了，但是就这么个破网站，个人感觉攻击也没什么意思啊。图什么呢~~
查询目前哪些表有主键，可以通过information_schema.key_column_usage表来确定哪些列使用了主键约束，这个表中包含如下列，每个列的含义如下： CONSTRAINT_CATALOG ：约束所属目录的名称。 该值始终为def。 CONSTRAINT_SCHEMA ：约束所属schema（database）名称 CONSTRAINT_NAME ：约束名称 TABLE_CATALOG ：表所属目录的名称。 该值始终为def。 TABLE_SCHEMA ：表所属schema（database）名称 TABLE_NAME ：具有约束的表的名称 COLUMN_NAME ：具有约束的列的名称。 如果约束是外键，则这是外键的列，而不是外键引用的列。 ORDINAL_POSITION ：列在约束内的位置，而不是列在表中的位置。列位置从1开始编号。 POSITION_IN_UNIQUE_CONSTRAINT：NULL对于唯一和主键约束。对于外键约束，此列是正在引用的表的键中的序号位置。 REFERENCED_TABLE_SCHEMA ：约束引用的schema（数据库）的名称。 REFERENCED_TABLE_NAME ：约束引用的表的名称。 REFERENCED_COLUMN_NAME ：约束引用的列的名称。 我们来看看这个表中的记录吧：
墨墨导读：客户DB2环境对单表的排序查询报错SQL1585N，本文模拟此报错并进行说明。
CDC(Change Data Capture)从广义上讲所有能够捕获变更数据的技术都可以称为CDC，但本篇文章中对CDC的定义限定为以非侵入的方式实时捕获数据库的变更数据。例如：通过解析MySQL数据库的Binlog日志捕获变更数据，而不是通过SQL Query源表捕获变更数据。Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。其核心的能力包括对象存储上数据行级别的快速更新和删除，增量查询(Incremental queries,Time Travel)，小文件管理和查询优化(Clustering,Compactions,Built-in metadata)，ACID和并发写支持。Hudi不是一个Server，它本身不存储数据，也不是计算引擎，不提供计算能力。其数据存储在S3(也支持其它对象存储和HDFS)，Hudi来决定数据以什么格式存储在S3(Parquet,Avro,…), 什么方式组织数据能让实时摄入的同时支持更新，删除，ACID等特性。Hudi通过Spark，Flink计算引擎提供数据写入, 计算能力，同时也提供与OLAP引擎集成的能力，使OLAP引擎能够查询Hudi表。从使用上看Hudi就是一个JAR包，启动Spark, Flink作业的时候带上这个JAR包即可。Amazon EMR 上的Spark，Flink，Presto ，Trino原生集成Hudi, 且EMR的Runtime在Spark，Presto引擎上相比开源有2倍以上的性能提升。在多库多表的场景下(比如：百级别库表)，当我们需要将数据库(mysql,postgres,sqlserver,oracle,mongodb等)中的数据通过CDC的方式以分钟级别(1minute+)延迟写入Hudi，并以增量查询的方式构建数仓层次，对数据进行实时高效的查询分析时。我们要解决三个问题，第一，如何使用统一的代码完成百级别库表CDC数据并行写入Hudi，降低开发维护成本。第二，源端Schema变更如何同步到Hudi表。第三，使用Hudi增量查询构建数仓层次比如ODS->DWD->DWS(各层均是Hudi表)，DWS层的增量聚合如何实现。本篇文章推荐的方案是: 使用Flink CDC DataStream API(非SQL)先将CDC数据写入Kafka，而不是直接通过Flink SQL写入到Hudi表，主要原因如下，第一，在多库表且Schema不同的场景下，使用SQL的方式会在源端建立多个CDC同步线程，对源端造成压力，影响同步性能。第二，没有MSK做CDC数据上下游的解耦和数据缓冲层，下游的多端消费和数据回溯比较困难。CDC数据写入到MSK后，推荐使用Spark Structured Streaming DataFrame API或者Flink StatementSet 封装多库表的写入逻辑，但如果需要源端Schema变更自动同步到Hudi表，使用Spark Structured Streaming DataFrame API实现更为简单，使用Flink则需要基于HoodieFlinkStreamer做额外的开发。Hudi增量ETL在DWS层需要数据聚合的场景的下，可以通过Flink Streaming Read将Hudi作为一个无界流，通过Flink计算引擎完成数据实时聚合计算写入到Hudi表。
近几年，由于受到政策的影响，以及市场环境的不断变化与信息技术的革新升级，传统建筑建材市场正迎接新的机遇与挑战。对于建筑建材企业来说，要想抓住发展机遇在市场竞争中脱颖而出，就得重视经销商渠道管理问题，通过“互联网+”实现经销商渠道的细致化管理。
找打PATH，点击编辑，新建一个，新建的内容就是找到mysql文件中的bin然后，赋值到新建的地址就行
SQLE 是一款全方位的 SQL 质量管理平台，覆盖开发至生产环境的 SQL 审核和管理。支持主流的开源、商业、国产数据库，为开发和运维提供流程自动化能力，提升上线效率，提高数据质量。
MySQL这么多章节了，前前后后20多篇了，我看了下自己本地的目录，已经可以说是很全了，但是有一点我发现很关键但是我还没提过，那就是安全。
过去几年涌现出了大批“颠覆性”的新型科技初创公司，它们扎堆进入市场，为小公司和大企业推出各种各样的软件即服务(SaaS)和应用软件解决方案。乍一看，这是个好消息。然而，“选择太多了”这个短语也许同样适
数据分片：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/
本系列文章为笔者在校学习《数据库原理及应用》课程所作的课程笔记，文中大部分内容参考王珊的《数据库系统概论》
插入缓冲，也称之为insert buffer，它是innodb存储引擎的关键特性之一，我们经常会理解插入缓冲时缓冲池的一个部分，这样的理解是片面的，insert buffer的信息一部分在内存中，另外一部分像数据页一样，存在于物理页中。
动物必须不断地评估其环境中的刺激，以决定追求哪些机会，在许多情况下，这些决定可以从根本上的经济角度来理解。虽然几个大脑区域单独参与了这些过程，但与这些区域在决策中相关的全脑机制尚不清楚。通过一种大鼠的经济决策任务，我们发现两个连接的大脑区域，即腹外侧眶额皮层（OFC）和背内侧纹状体（DMS）的神经活动是经济决策所必需的。这两个大脑区域的相关神经活动惊人地相似，主要是由决策过程的空间特征决定的。然而，OFC中选择方向的神经编码先于DMS，并且这种时间关系与选择的准确性密切相关。此外，为了进行适当的经济决策，还需要特别开展OFC预测DMS的活动。这些结果表明，OFC中的选择信息被传递到DMS，以引导准确的经济决策。
之前用过 ngrok ，但去国外“旅游”了一圈还是慢了些。和运维探讨了一下，他是用什么来做内网穿透的，曰：frp
深度学习已经越来越多地应用于蛋白质工程领域。使用语言模型学习大规模序列的数据，得到序列分布的规律最为流行。但是，从Uniprot、Pfam等大规模序列库中学到的信息只能捕获广义上的context，缺乏对需要工程改造序列的特异性。在蛋白质工程中，学习整个序列空间context性质的模型，应对突变后的序列性质预测往往不够敏感。针对这一问题，伊利诺伊大学香槟分校的Huimin Zhao教授课题组与Jian Peng教授课题组发展了ECNet，可以挖掘全序列空间与同源序列内的进化信息（context），用以蛋白质工程中的序列功能预测。ECNet对于序列-功能的关系预测超过了现有的机器学习方法，该工作近期发表在Nature Communications上。
随着云计算和数据库技术的发展，数据库正在变得越来越强大。数据库的性能如处理速度、对高并发的支持在节节攀升，同时分布式、实时的数据分析、兼容主流数据库等强大的性能正在越来越多的新型数据库上实现。
存量时代下，随着家用电器市场竞争愈加激烈，如何进行全价值链的经销渠道数字化升级，构建端到端供应链协同体系，提供企业核心竞争力，已成为每个家电企业应该深思的重要课题。
转自：StatsThinking 做人呢，最重要的就是开心。学SAS呢，最重要的就是亲自动手搞定SAS的安装。都曾有过被那个笨重臃肿的安装文件惨虐的经历吧？今天这篇文章，也许能澄清您的一些疑问，让您少
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