分布式数据库已经流行好多年，产品非常众多，其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计，以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同，细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析，在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上，它都比同行产品有优势。
Ping++ 是国内领先的支付解决方案 SaaS 服务商。自 2014 年正式推出聚合支付产品，Ping++ 便凭借“7行代码接入支付”的极致产品体验获得了广大企业客户的认可。
在上篇文章 从 SQL Server 到 MySQL （一）：异构数据库迁移 中，我们给大家介绍了从 SQL Server 到 MySQL 异构数据库迁移的基本问题和全量解决方案。全量方案可以满足一部分场景的需求，但是这个方案仍然是有缺陷的：迁移过程中需要停机，停机的时长和数据量相关。对于核心业务来说，停机就意味着损失。比如用户中心的服务，以它的数据量来使用全量方案，会导致迁移过程中停机若干个小时。而一旦用户中心停止服务，几乎所有依赖于这个中央服务的系统都会停摆。
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势，但是总会写操作达到瓶颈的时候，导致性能提不上去。
DRDS 在 TDDL 提供的数据切分和 SQL 路由能力上，强化了分布式查询，事务和水平扩容能力。
我们需要给所有前台业务提供统一的账户系统，用来支撑所有前台产品线的用户资产管理，统一提供支持大并发万级TPS、亿级流水、数据强一致、风控安全、日切对账、财务核算、审计等能力，在万级TPS下保证绝对的数据准确性和数据溯源能力。
内容来源：2017 年 12 月 21 日，驻云科技资深架构师翟永东在“云时代企业架构的搭建”进行《云上架构如何实现高性能和高可用》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：2851 | 8分钟阅读 摘要 云上架构需要关注多方面的因素，本次主要讲的是高可用和高性能，从这两方面展开深度的解析如何搭建完善的云上架构。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4sKQd8 云上架构概述 云上搭建架构不单单需要考虑到性能和可用性
作者：[美]威廉·肯尼迪（William Kennedy）布赖恩·克特森（Brian
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我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。
网上对这些数据库介绍有些误导，流传各种说法，比如:流传OB基于MySQL、GaussDB 200/300 和openGauss有啥区别，没办法谁让当前国产数据库太多...
大多数情况下，应用架构设计不好，引入什么新存储，引入什么DDD，治标不治本，都是扯淡。
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，是数据仓库的生命线。
首先采用Mysql存储千亿级的数据，确实是一项非常大的挑战。Mysql单表确实可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。
DataX 是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
A云Polardb-x 1.0现已全面升级为Polardb-x 2.0，但Polardb-X 1.0有其自有特色，仍然有很多企业在使用Polardb-X 1.0方案。那么，当这些企业想将业务系统迁移至腾讯云时，该如何进行数据库选型？怎么样进行数据同步？其中又会涉及到哪些问题呢？
datax内置的enumType数据类型与不同数据库间都有些差异，本文整理出相应的映射关系，在配置自定义json时可以参考做一些类型转换
ORACLE数据库既能跑OLTP业务，也能跑OLAP业务，能力是商业数据库中数一数二的。支持IBM小机和x86 PC服务器，支持多种OS。同时有多种数据库架构方案供选择，成本收益风险也各不相同。
以支付宝用户为例，8亿；微信用户更是10亿。订单表更夸张，比如美团外卖，每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿，甚至千亿级别，这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据，只是这时候性能比较差，业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
在星爷的《大话西游》中有一句非常出名的台词：“曾经有一份真挚的感情摆在我的面前我没有珍惜，等我失去的时候才追悔莫及，人间最痛苦的事莫过于此，如果上天能给我一次再来一次的机会，我会对哪个女孩说三个字：我爱你，如果非要在这份爱上加一个期限，我希望是一万年！”在我们开发人员的眼中，这个感情就和我们数据库中的数据一样，我们多希望他一万年都不改变，但是往往事与愿违，随着公司的不断发展，业务的不断变更，我们对数据的要求也在不断的变化，大概有下面的几种情况：
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
首先数据库技术发展的基础还是在业务推动的背景下，能够实现相关的技术保障。业务需求的提升必然会在数据量，访问量等方面有更高的要求，而映射到数据库层面就不是简单的扩容和添加资源了，我们有时候更需要弹性，需要快速实现，需要更高的性能。这些都是摆在我们面前的问题，而不仅仅是DBA团队。 所以早期的很多数据库，从一主一从，一主多从的架构，逐步演变到了读写分离，分库分表，然后就是分布式。而同时从很多层面来说，行业内的方案真是百花齐放，记得前几天还和同事聊，说如果对比一下Oracle和MySQL,
大家好，我是一哥，Doris成为MPP数据库新贵。Doris起源于百度，致力于满足企业用户的多种数据分析场景，支持多种数据模型(明细表， 聚合表)， 多种导入方式（批量）， 可整合和接入多种现有系统(Spark， Flink， Hive， ElasticSearch)。
墨墨导读：本文以一个实际的项目应用为例，层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台，客户数据在5千万加，每分钟处理消息流水1千万，每天消息流水1亿左右。 移动互联网时代，海量的用户数据每天都在产生，基于用户使用数据等这样的分析，都需要依靠数据统计和分析，当数据量小时，数据库方面的优化显得不太重要，一旦数据量越来越大，系统响应会变慢，TPS直线下降，直至服务不可用。
之前做过一个项目，数据库存储采用的是mysql。当时面临着业务指数级的增长，存储容量不足。当时采用的措施是
随着大数据技术和业务不断发展，将企业的核心能力以数字化形式沉淀到平台，形成以企业服务为中心，以业务中台和数据中台构建起数据闭环运转的运营体系，供企业更高效地进行业务探索和创新,以数字化资产的形态构建企业差异化的核心竞争力。企业中台服务不仅是企业数据的集中地和业务的策源地，更是一个企业开始具备有观察自身问题的显微镜和预见未来问题的望远镜这两种能力的过程。
本文主要针对中小型互联网公司，特别适用于手机APP或者pc的后台架构，基本可以支撑5万日活。本文会对可能用到的相关技术进行技术选型的说明，以及技术的架构介绍。
在数据库中，对无索引的表进行查询或者有索引但是MySQL查询优化器不选择使用索引而进行的查询被称为全表扫描。如何判断当前某个
去年的今天，一条新闻引发互联网行业“惊涛骇浪”，华为、阿里、京东、腾讯陆续被爆料“全面停止社招，各业务线不批offer”。
从4到1，成本是逐渐增大的，因此数据库的优化上，SQL语句优化是很重要的一个方面。
用于决定在Oracle中解析目标SQL时所用优化器的类型，以及决定当使用CBO时计算成本值的侧重点。这里的“侧重点”是指当使用CBO来计算目标SQL各条执行路径的成本值时，计算成本值的方法会随着优化器模式的不同而不同。
访问表的方式也叫优化器访问路径，主要有3种访问路径：全表扫描（FULL TABLE SCAN，FTS）、索引扫描（INDEX SCAN）和ROWID访问。
先说一个笑话，作为开场白。俺也换换风格试一试，呵呵。 在以前，有三个书生赶考，在路上遇到了一个算命先生，于是就问算命先生：我们三个人赶考，结果如何呀？算命先生伸出来了一个手指头（食指）。三个书生赶考的结果是，有一个人考中了。三人一想呀，这个挂算的对呀，有一个人考中了嘛。 其实“一个手指头”是很模糊的，很忽悠人的。有各种各样的解释，比如：一个人考中；一个人没考中；一起考中了；一起没考中。这种模棱两可的说法完全没有指导意义！ 好了书归正传，说说数据库方面的事情。在网上看到了几种说法，我们一起来
.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
应尽量避免全表扫描，首先要考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引 避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描 应尽量避免在where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描 in 和 not in 也要慎用，很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择，对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了，否则会导致全表扫描 like以通配符%开头索引失效会变成全表扫描的操作 应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描 应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描 不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。 尽量用全职索引，最左前缀 查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列 索引列上不操作，范围之后全失效 不等空值还有OR，索引影响要注意 字符串不加单引号索引失效
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
例如：在City-State-Zip列创建了三列复合索引，那么仅对State列限定条件不能使用这个索引，因为State不是索引的主列。
全表扫描是Oracle访问数据库表是较为常见的访问方式之一。很多朋友一看到SQL语句执行计划中的全表扫描，就要考虑对其进行修理一番。全表扫描的存在，的确存在可能优化的余地。但事实上很多时候全表扫描也并非是最低效的，完全要看不同的情形与场合，任一方式都是有利有弊的，也就是具体情况要具体分析。本文描述了什么是全表扫描以及何时发生全表扫描，何时全表扫描才低效。 本文涉及到的相关链接： 高水位线和全表扫描 启用 AUTOTRACE 功能 Oracle 测试常用表BIG_TABLE Oracle
之前曾经拜读过《收获，不止sql调优》一书，此书是国内DBA写的一本很不错的调优类型的书，是一些很不错的调优经验的分享。虽然读了一遍，做了下读书笔记，觉得很有所收获，但是到实际的实践中觉得还是很缺实践。刚好最近又有一次sql调优培训活动，去参加后，重新复习Oracle执行计划，所以整理资料，做成笔记分享出来
Druid是Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。 文档地址
Oracle访问表中数据的方法有两种，一种是直接表中访问数据，另外一种是先访问索引，如果索引数据不符合目标SQL，就回表，符合就不回表，直接访问索引就可以。 本博客先介绍直接访问数据的方法，下一篇博客在访问索引的方法
Oracle访问表中数据的方法有两种，一种是直接表中访问数据，另外一种是先访问索引，如果索引数据不符合目标SQL，就回表，符合就不回表，直接访问索引就可以。 本博客先介绍直接访问数据的方法，下一篇博客介绍访问索引的方法
日活百万，注册用户千万，而且若还未分库分表，则该DB里的用户表可能就一张，单表就上千万的用户数据。对该运营系统筛选用户的SQL：
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