SQL Server 2012基于SQL Server 2008，其提供了一个全面的、灵活的和可扩展的数据仓库管理平台，可以满足成千上万的用户的海量数据管理需求，能够快速构建相应的解决方案实现私有云与公有云之间数据的扩展与应用的迁移。
其中在设计数据库时，我们需要根据业务需求确定考虑数据类型是以下的哪一种，以选择合适的数据库类型和容量
在mysql中有一个默认的数据表information_schema，information_schema这张数据表保存了MySQL服务器所有数据库的信息。如数据库名，数据库的表，表栏的数据类型与访问权限等。再简单点，这台MySQL服务器上，到底有哪些数据库、各个数据库有哪些表，每张表的字段类型是什么，各个数据库要什么权限才能访问，等等信息都保存在information_schema表里面，所以请勿删改此表。
（2）如果想知道MySQL数据库中每个表占用的空间、表记录的行数的话，可以打开MySQL的 information_schema 数据库。在该库中有一个 TABLES 表，这个表主要字段分别是：
如上图所示，SQL治理的基本阶段主要包括开发（事前）、测试（事中）、生产运维（事后）三阶段。
摘要： 前言 在时下互联网信息的浪潮下，信息的传播速度远超我们的想象。微博里一条大V的帖子，朋友圈的一个状态更新，热门论坛的一条新闻，购物平台的购物评价，可能会产生数以万计的转发，关注，点赞。如果是一些非理性负面的评论会激发人们的负面感，甚至影响到消费者对企业品牌的认同，如果不能及时的采取正确的应对措施，会造成难以估计的损失。
数据库的发展已走过近四十年，作为基础软件之一，数据库称得上是一个“古老”的领域。而随着新技术的涌现，这个传统的领域也正不断焕发出新的生机。如果说云时代的到来推动了数据库的变革，那么，与 Serverless 的结合，则再次为数据库的发展添了把火。Serverless 数据库会成为未来的趋势吗？又该如何让 Serverless 数据库从概念走向落地？亚马逊云科技 Tech Talk 特别邀请资深数据库专家马丽丽带来分享《 Serverless 数据库为应用开发带来的变革》。
有一些技术同学可能对于“读写分离”了解不多，认为数据库的负载问题都可以使用“读写分离”来解决。
# 1.查看所有数据库容量大小 select table_schema as '数据库', sum(table_rows) as '记录数', sum(truncate(data_length/1024/1024, 2)) as '数据容量(MB)', sum(truncate(index_length/1024/1024, 2)) as '索引容量(MB)' from information_schema.tables group by table_schema order by sum(data_le
最近滴滴的故障的问题，相信各大群都有分析，故障点一致指向了K8S ,Docker。 实际上对于Docker本身数据库工程师并不是很熟悉，基于数据库的本身的重要性和承载的业务量等区别，不少大型的应用是不会使用docker 来承载数据库应用的。
在mysql中有一个默认的数据表information_schema，information_schema这张数据表保存了MySQL服务器所有数据库的信息。如数据库名，数据库的表，表栏的数据类型与访问权限等。
对于“读写分离”了解不多，认为数据库的负载问题都可以使用“读写分离”来解决。
中国的房价从2005年到现在发生了天翻地覆的变化，如果能提前预测出这种趋势，并做出正确的选择，会更有利于我们财富的积累。
首先要明确，升级和迁移是两件事，升级和数据量关系不大，而迁移通常涉及到跨数据库版本、跨平台，其耗时和复杂度大大增加，数据库容量也将成为重要的影响因素。
EasyCVR视频融合平台部署轻快、功能灵活，在视频能力上，可提供视频直播、录像、回放、检索、云存储、级联、告警等功能。平台可支持多协议、多类型设备接入，包括国标GB28181、RTMP、RTSP、海康SDK、大华SDK、海康Ehome等，同时也提供API接口供用户二次开发、集成与调用。
在 mysql 中，使用 delete 命令删除数据后，会发现这张表的数据文件和索引文件却奇怪的没有变小。这是因为 delete 操作并不会真的把数据删除，mysql 实际上只是给删除的数据打了个标记，标记为删除，因此你使用 delete 删除表中的数据，表文件在磁盘上所占空间不会变小，我们这里暂且称之为假删除。
至顶网报道 来源：siliconANGLE Amazon Web Services公司继续在公有云市场上保持主导地位。在上周于拉斯维加斯召开的第六届re: Invent大会上，AWS讨论了其如何通过深
额，数据库读写分离虽然不难，但并不是所有的“数据库扛不住”的场景，都应该用读写分离。今天花1分钟简单介绍下这个场景。
RD：单库数据量太大，数据库扛不住了，我要申请一个数据库从库，读写分离。 DBA：数据量多少？ RD：5000w左右。 DBA：读写吞吐量呢？ RD：读QPS约200，写QPS约30左右。 上周在公司
什么是实时分析？ 实时分析就是在数据生成后立即使用它来回答问题、做出预测、理解关系和自动化流程。 其定义为“将逻辑和数学应用于数据以提供洞察力以快速做出更好决策的学科。” 实时分析的核心需求是访问新鲜数据和快速查询，这本质上是延迟的两种衡量标准：数据延迟和查询延迟。
数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予以多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。 数据库行业发展 1978年-1990年，数据库在国内登场，国防和军工核心领域开始应用数据库。2000年左右互联网兴起，由于Oracle成本过高，MySQL技术开始在互联网公司一统江湖。2013年至今，开源数据库已经呈现百花齐放的格局。 随着国际形势的变化，在新基建的大浪潮下，国产
数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予以多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。
CPU不是Redis性能瓶颈，Redis的瓶颈是根据机器的内存和网络带宽，既然可以使用单线程来实现，就使用单线程了
：http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/51331244
在 Kubernetes 大行其道的今天，数据库容器化对于云原生团队而言是一个极具吸引力，但往往不知道从何下手的挑战。
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。
数据库部署架构是从容量、可用性、性能、成本等多方面权衡的结果，网商银行基础架构从建行之初满足快速业务响应的分布式架构，到单元化架构的落地，再到云原生时代，其中伴随着业务的快速发展，数据库的部署架构也经过多个版本的迭代发展。 容灾方面，从最初的“两地三中心”，具备机房级容灾，不具备全部的城市级容灾，经过扩容建设发展到现在的“三地五中心”。具体部署方式如图3-1-1所示，采用3-2-1的部署方式，任意一个城市的故障，通过选主（选择主库）实现主库的切换完成容灾。 图3-1-1 “三地五中心”架构 分布式业务
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统，目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB，数百多个 Redis 缓存集群实例，数万多个 Redis 数据节点，其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
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AutoMQ[1] 是新一代基于共享存储架构实现的云原生 Kafka。得益于其存算分离的共享存储架构，通过和阿里云合作，深度使用阿里云可靠、先进的云服务如对象存储 OSS、块存储 ESSD、弹性伸缩 ESS 以及抢占式实例实现了相比 Apache Kafka 10 倍的成本优势并且提供了自动弹性的能力。
文章出处： 鹅厂架构师 2021年6月26日，腾讯云【TECHO】HUB技术巡回长沙站顺利开展，聚焦于数字媒体行业的云端实践。会上，腾讯云数据库高级工程师窦贤明重点分享了《腾讯云云原生数据库TDSQL-C——云上应用研发方式的改变》。由此，我们一起来看传统主备方式数据库与云原生数据库的对比演进。 （传统的读写分离） 传统数据库主备方式： 存储各自独立 主备间通过数据流复制保证数据一致，主库故障则切换到备库 可用性与可靠性无法兼顾 （云原生数据库计算存储分离） 腾讯自研云原生数据库 TDSQL
Lepus(天兔)数据库企业监控系统是一套由专业DBA针对互联网企业开发的一款专业、强大的企业数据库监控管理系统，企业通过Lepus可以对数据库的实时健康和各种性能指标进行全方位的监控。目前已经支持MySQL、Oracle、MongoDB、Redis数据库的全面监控。
ETL是将数据从来源端经过清洗（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。正常的 ETL 过程应当是 E、T、L 这三个步骤逐步进行，也就是先清洗转换之后再加载进目标端（通常是数据库），最后在数据库中的只是合理的结果数据。这个过程本来很合理，但实际过程中经常被执行成ELT甚至LET，即源端数据先装载进目标库再进行清洗和转换。
企业网络每天都会产生大量数据。企业可以分析这些数据，以深入了解网络运行情况或发现安全威胁。网络流量分析（NTA）解决方案允许网络管理员收集流经网络的流量数据。这些工具通常用于识别性能问题和/或发现安全问题。毫无疑问，NTA解决方案很有用，但要确定适合企业的最佳网络流量分析解决方案可能会有点难度。
我们经常会被问到一个企业大数据架构的问题：随着企业收集 / 产生的数据越来越多，如何设计一套高效廉价的大数据架构，在尽可能多保留所有原始数据内容的同时还可以支持“无缝接入”的新的分析算法。本文所要介绍的数据湖解决方案可能是解决这个难题的一种新思路。
3、可实现全栈级监控（从底层硬件、网络、存储，到虚拟化层、操作系统、中间件，以及最上层的应用和API）
数十年来，企业依靠数据库来存储和组织数据，各种各样的应用都依赖于数据库这一强大的技术发展、创新。
今年SQL Server 30岁了！SQL Server 这些年来不断发展，本文介绍了这些年来的一些变化和版本。
TakinTalks稳定性社区发起人。参编《信息系统稳定性保障能力建设指南1.0》和《稳定性保障服务商能力要求》。2017年联合创立数列科技，专注于高可用性领域，为企业提供稳定性解决方案，帮助快速稳定地应对技术挑战。
最近不少读者都留言说博客中的代码越来越反哺归真，但讨论的问题反倒越来越高大上了，从并发到乱序执行再到内存布局各种放飞自我。
组件：nova-api负责接受和响应终端用户有关虚拟机和云硬盘的请求，nova-api是整个nova 的入口。它接受用户请求，将指令发送至消息队列，由相应的服务执行相关的指令消息。
在当今数字化转型步伐不断加快的时代，IT应用系统的稳定运行成为了企业的业务正常运转的重要基础，因此，运维管理体系的构建也从围绕着数据中心转向围绕着应用系统方向，首个专门面向应用运维的理论体系——SRE，由Google发布后，受到了越来越多的企业的青睐，很多国内企业已经纷纷效仿Google建立SRE团队，旨在为各个业务应用系统提供更好的稳定性保障能力，为业务保驾护航。
Timescale 最近推出了 Dynamic PostgreSQL，这是一种新的云托管选项，可在预定义的 vCPU 范围内扩展数据库容量。这个新选项的宣传亮点是“购买基础容量，峰值需求靠租用解决”，它可以根据负载变化来扩展容量，试图以这种方式解决无服务器产品的不可预测性和可变性问题。
- 本篇是结合行业内的一些技术方案分享、调研，以及对运维数据集中的理解，部份内容还要在实践中完善，属于阶段性学习小结
摘 要：CDN服务商普遍面临着各边缘节点承载能力不均难以最优调度的棘手问题，中国移动充分发挥掌握Local DNS的优势，首创了DNS权重扩展协议，可将CDN节点的容量比例由GSLB调度中心传递到LocalDNS，实现面向终端用户的按比例调度，本文介绍了DNS权重扩展协议的技术原理，在江苏移动的部署测试情况，为均衡CDN节点利用率提供了一种新的解决方案。
通过逐步加压的方法，达到既定的性能阈值的目标。阈值的设定应该是小于等于某个值，比如CPU使用率小于等于80%。
Zabbix 5.2.6 数据库共有170张表，Zabbix 数据表的名称都是复数。资源之间的关联关系是通过外键来完成的。比如host和item的关联关系，就是在items表中使用hostid与hosts表中的资源进行关联。
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