这应该是 MySQL 原理中最底层的部分了,我们存在 MySQL 中的数据,到底在磁盘上长啥样。你可能会说,数据不都存储在聚簇索引中吗?但很遗憾,你并没有回答我的问题。我会再问你,那聚簇索引在磁盘上又长啥样?
给出我的解决方法,不一定对你的症,也不一定对我下一次的症。但至少,我把病根抓出来晾晒。
这是学习笔记的第 2417篇文章 今天和研发团队沟通一个数据存储方案的设计和改造,大体的背景是在数据库中有些id类数据,如果数据类型是int,则存在一定的溢出风险,在程序层面需要提前考虑修改为int64,在MySQL中可以简单理解为bigint. 我们假设这个id字段为uid,如果是用户业务,则很多业务逻辑都是和这个uid强相关的,那么就会存在大量的业务梳理和研发代码的接入,如果底层数据存储的压力和风险过大,则这个事情的改进周期和影响范围就会更难以评估和控制。 所以这个问题从长期来看是未
首先数据库是一个软件,最基础的功能就是数据存储和数据查询。对于数据的处理方式如果通泛来说是分为读和写,所以分布式方案的很多场景其实也是围绕着这两个维度来做的。
TDSQL是腾讯提供的一套完整的MySQL数据库集群化管理解决方案,作为私有云TStack平台重要的数据库产品能力,旨在解决高可用、高性能、分布式、配套设施等方面问题。 TDSQL除了在腾讯内部有大量的使用场景,在外部市场中也有诸多应用场景;2014年被WeBank选中,作为其核心交易系统的数据库解决方案,以私有云方式交付;2015年,在腾讯云上正式推出。目前已经为500+机构提供数据库的公有云及专有云服务,客户覆盖计费、第三方支付、银行、保险、互联网金融、物联网、互联网+、政务等领域。 TDSQL私有云版
业务应用层是整个系统流量枢纽,核心业务存在单点或者自愈能力弱,都会造成严重影响业务稳定性。例如,核心业务模块和非核心业务模块高度耦合,从资源成本上来考虑,实际上并不是所有业务均需要做容灾建设,需要加入人力成本对业务进行改造;如果对于延时敏感业务,无法接受跨区延时,需要投入更多人力来进行架构和业务上改造。综上所述,本文从云平台视角出发阐述应用层业务容灾建设,主要分为方案设计考虑纬度、复杂度以及云上客户案例三个方面。
谈到Hermes的索引技术,相信很多同学都会想到Solr、ElasticSearch。Solr、ElasticSearch真可谓是大名鼎鼎,是两个顶级项目,最近有些同学经常问我,“开源世界有Solr、ElasticSearch为什么还要使用Hermes” 在回答这个问题之前,大家可以思考一个问题,既然已经有了Oracle、MySQL等数据库为什么大家还要使用ES下的Hive、Spark? Oracle和MySQL也有集群版,也可以分布式,那ES与Hive的出现是不是多余的? Hermes的出现,并
ArrayList 确切地说,应该叫做动态数组,因为它的底层是通过数组来实现的,当往 ArrayList 中添加元素时,会先检查是否需要扩容,如果当前容量+1 超过数组长度,就会进行扩容。
前段时间出差去成都,交接了搜索系统,还专门发了个朋友圈,吐槽在成都不吃辣的人的痛苦,赚了不少评论。
仅从设计优化、服务拆分、自动扩容等方面进行优化,有时候并不能完全解决问题。比如,有时流量增长过快,扩容流程还来不及完成,服务器可能就已经抗不住了
是否抽象过:raw原始sensor视频或语音,or 抽象过:高级语义变量,语言单词(GPT),
Queue 是单端队列,只能从一端插入元素,另一端删除元素,实现上一般遵循 先进先出(FIFO) 规则。
HBase: NoSQL数据库,基于HDFS的分布式数据库,理论上支持无限横向扩展, HBase由HMaster与RegionServer组成,HMaster负责协调调度RegionServer进行数据处理,RegionServer负责数据的增删改查操作,RegionServer由多台分布在DataNode的组成,可以有多个。由HMaster负责RegionServer的调度情况,当RegionServer出现异常情况,HMaster进行对MetaRegionServer中的元数据进行更新管理。 当HBase中表的数据不断变大时,表中数据会进行Region分区,分为Region1,Region2...等,RegionServer1负责Region1,RegionServer2负责Region2等;每个RegionServer负责哪个Region的数据区由MetaRegionServer管理,MetaRegionServer运行在多个RegionServer中的任意一个。 HBase数据存储在HDFS上的存储也是按照层级来管理的,不同的库对应不同的目录,库下不同的表亦对应不同的目录,表下不同的Region对应不同的目录,Region下存放这HBase上的数据,HBase的数据是经过特殊处理的,所以直接看不到数据内容 HMaster支持HA高可用,所以在HBase集群对应的HMaster和RegionServer都启动后,在其他的RegonServer上启动HMaster,则该HMaster为StandBy,第一次启动的为Active。 HBase底层接口处理起来会比较吃力,一般处理方式是应用其他工具进行处理,如Flume,Sqoop MySQL与Hive的区别 MySQL:数据存储会受到限制,可以增删改查数据 Hive:1. 只能进行查询数据,不能进行该数据,可以根据查询结果进行建表存储数据 2. 基于HDFS,支持分布式存储,可以无限扩容 3. 基于MapReduce,支持大数据运算 HBase与MySQL的区别 MySQL:行式存储,适合处理联机事务 HBase:列式存储,适合处理对单列数据(列族归类的数据)进行快缩索引查询 HBase与Hive的区别 HBase:数据库,数据分布式存储在HDFS上的DataNode节点上,根据对数据进行增删改查等。 Hive:数据仓库,数据存储在HDFS上,与DataNodata 关系不大,管理历史数据,数据量会非常庞大,每天都会进来大量数据,不能进行更新删除操作, HBase概念 HMaster: 协调管理RegionServer服务状态及元数据管理 RegionServer: 负责对数据表的增删改差操作,主要负责单个Region的数据管理 RegionData:数据块 MetaRegionServer: 对RegionSever上对应的Region数据块进行索引管理 database 数据库 table: 数据表,定义表时需要指定列族,也可以再表建立后进行列族的管理 RowKey:行键,表示一行数据,一行数据中包含列族定义的东西, ColumnFamily: 列族,对业务进行分类后,可以根据业务对数据进行分类,把业务类似的一类数据分为一个列族,不同的业务可以分为不同的列族。分列族的主要目的是方便后期对数据的高速索引. CELL: 数据单元,保存单个KV字段. 运行逻辑: HMaster协调管理RegionServe,RegionServer主要负责处理Region数据块的处理,MetaRegionServer管理RegionServer对应Region数据的元数据信息。RegionServer服务异常时,HMaster进行元数据迁移,保证对Region数据的管理由对应的RegionServer来管理。 MetaRegionServer管理的元数据信息保存在HDFS上。 Client进行数据处
熟悉Apache Kafka的同学都知道,当Kafka集群负载到达瓶颈或者出现突发流量需要紧急扩容时,新加入集群的节点需要经过数据迁移才能均分集群压力。而数据迁移会因为数据堆积量,节点负载等因素的影响,导致迁移时间较长,甚至出现迁移不动的情况。同时数据迁移也会增大当前节点的压力,可能导致集群进一步崩溃。
根据用户的需求,安装指定的软件。nginx默认安装在/usr/local/nginx,启动脚本在/usr/local/nginx/conf/nginx;php安装在/usr/local/php,启动脚本为/usr/local/php/sbin/php-fpm;MySQL安装在/usr/local/mysql,启动脚本为/etc/init.d/mysqld。
参考博客1给出了一种所谓的平滑帅气的秒级扩容的架构方案,但我个人却认为,这个看似没有什么问题的方案在实际中几乎没什么用处,业界也几乎不会用这种方案来进行扩容(分库分表)。为了便于说明这一点,本文先简单回顾下该方案,然后分析该方案为什么没有用,最后给出三种业界广泛使用的分库分表的平滑扩容方案。
一 背景 金融行业的数据库市场,尤其是银行的核心交易系统,一直是Oracle、DB2这类传统商业数据库的天下,但是: 2014年,微众银行选用TDSQL作为其核心交易系统的数据库解决方案; 2015年,腾讯金融云正式推出TDSQL数据库解决方案,在公有云以及私有云上投入商用,覆盖包括银行、保险、互联网金融、物联网等多个行业领域。 这标志着TDSQL已经开始进入这个领域,虽然目前,金融、传统行业的核心数据库依然是Oracle、DB2们占主导,但是TDSQL对外开放仅两年,已经为40个金融政企机构提供数
2007年,计费平台的一帮年轻人为了实现银行级的高可用、零错账的交易系统,加班加点讨论方案,长达几个月的反复头脑风暴与论证,终于提出了“TBOSS 7*24”容灾方案,并用了一年多时间落地推广后,斩获09年公司级技术突破奖,获得了Tony的首肯,从此开启了计费平台打造金融级数据库的探索之路。 十年,一路走来,技术追求永无止境,打造一款更好用的高一致、高可用、高性能分布式数据库产品的初心从未改变,系统架构历经三代优化,2012年立项的第四代产品TDSQL,经过5年打磨与海量业务的实际运营优化,并与腾讯金融
在金融行业数字化转型的驱动下,国有银行、股份制银行和各级商业银行也纷纷步入容器化的进程。
数据库的报警可以拆分为很多类别,但是有一点是无论如何都跑不掉的,而且花样百出,那就是磁盘空间报警。
U-Next 是日本领先的视频点播服务公司,类似于国内的爱奇艺、国外的 Netflix。近几年 U-Next 的整体业务保持高速成长的势头,原先的基础架构已经无法应对业务的高速增长,对 IT 基础架构的改造迫在眉睫。
扩容资源:进入OCP -> 找到要扩容的集群 -> 总览 -> 新增OBServer;
我们先说高可用的本质诉求:高可用就是抵御不确定性,保证系统7*24小时健康服务。关于高可用,我们其实面对的问题就是对抗不确定性,这个不确定性来自四面八方。比如大地震,会导致整个机房中断,如何应对?比如负责核心系统的工程师离职了,如何应对?再比如下游接口挂了,如何应对?系统磁盘坏了,数据面临丢失风险,如何应对?我想关于上述问题的应对方式,大家在工作中或多或少都有所了解,而这个不确定性的处理过程,就是容灾,其不同的‘灾难’,对应不同的容灾级别。
执行一条插入语句,因为id是主键,没有设置自增,所以在插入的时候我们必须要添加该字段的值,但是上面没有添加就出现了1364的错误提示信息,针对这种情况我们应该怎么处理呢?或者看下面这个存储过程。
前言:随着以Docker为典型代表的容器化理念逐渐兴起,众多的使用分布式架构的公司和企业,开始考虑对原有系统进行容器化升级。传统分布式架构为什么需要容器化?容器化面临怎样的机遇与挑战?作为智能大数据服务商的个推如何将容器化落地?未来将有怎样的发展?本文以个推在容器化上的实践为例,与大家一起探讨及展望。
作为一个毕业2年的coder, 最近一直在寻找一个合适的机会能够换一个环境,一是寻找一个更加宽阔的舞台不断的提升自己,二是让自己走出现在的舒适区域,迎接更多的挑战和认识更多的人。当然还有为了获得更加好的一份收入。
马上十一、中秋双节,很多客户开始做节日活动,基本都有一个共性需求:活动期间,流量预计翻N备,由此引发了一轮MySQL的容量治理与保障。
在Redis中,如果哈希表的数组一直保持不变,就会增加哈希冲突的可能性,从而降低检索效率。为了解决这个问题,Redis会对数组进行扩容,通常是将数组大小扩大为原来的两倍。然而,这个扩容过程会引起元素在哈希桶中的分散,导致元素的移动。由于元素移动会涉及IO操作,所以这个重新哈希(ReHash)过程可能会导致许多请求被阻塞。
需要理解MySQL对多表连接的处理方式,首先MySQL优化器要确定以谁为驱动表,也就是说以哪个表为基准,在处理此类问题时,MySQL优化器采用了简单粗暴的解决方法:哪个表的结果集小,就以哪个表为驱动表,当然MySQL优化器实际的处理方式会复杂许多。
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。
上一部分我们分享到了使用 RS 没有办法让自己管理的多个 pod 都有一个独立的持久化声明,RS 没有办法在指定模板中对不同的 pod 做差异化处理
今天有一个朋友问到一个为什么 ArrayList 源码扩容方法中,数组长度最大值是 MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8 的问题(真的是MAX_ARRAY_SIZE? )。
写在最前: 本文主要描述在网站的不同的并发访问量级下,Mysql架构的演变 可扩展性 架构的可扩展性往往和并发是息息相关,没有并发的增长,也就没有必要做高可扩展性的架构,这里对可扩展性进行简单介绍一下,常用的扩展手段有以下两种 Scale-up : 纵向扩展,通过替换为更好的机器和资源来实现伸缩,提升服务能力 Scale-out : 横向扩展, 通过加节点(机器)来实现伸缩,提升服务能力 对于互联网的高并发应用来说,无疑Scale out才是出路,通过纵向的买更高端的机器一直是我们所避讳的问题,也不是长
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。
随着项目用户量的快速增长,前期可能由于应用程序设计、数据库设计及架构不当,大多项目会在用户量百万、日志/流水等表过千万、乃至过亿时,出现写入卡顿、查询缓慢、各种业务瘫痪的场景。
为帮助开发者更好的了解和运用数据库,腾讯云数据库团队特出品《深入浅出理解云数据库》系列文章,从数据库的基本概念到云数据库特性及应用,从数据库基础原理知识到腾讯云经典实战案例解读,带你走进云数据库的世界。关注“腾讯云数据库”微信公众号,开启2020年的DB修炼之旅。 第一回请点击:深入浅出理解云数据库,年薪百万DBA之路 · 第一回 1 PartⅠ 云数据库的市场分析及应用 1. 市场分析 在讲云数据库之前,我们先来看一下云计算的整个市场。 业内对云计算主要分为三类,公有云、私有云、混合云。公有云
像我这样的菜鸟,总会有各种疑问,刚开始是对 JDK API 的疑问,对 NIO 的疑问,对 JVM 的疑问,当工作几年后,对服务的可用性,可扩展性也有了新的疑问,什么疑问呢?其实是老生常谈的话题:服务的扩容问题。
作者:王克锋 出处:https://kefeng.wang/2018/07/22/mysql-sharding/ 众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。 1 分库分表概述 在业务量不大时,单库单表即可支撑。当数据量过大存储不下、或者并发量过大负荷不起时,就要考虑分库分表。 1.1 分库分表相关术语 读写分离: 不同的数据库,同步相同
官方MySQL 8.0 是非常大的版本,以前的版本号是 5.6、5.7,现在一下飞跃到 8.0,对于 Oracle MySQL官方来说也是非常大的版本,有很多的更新。
摘要:MySQL在充分利用多核计算资源方面比较欠缺,无法同时满足在线业务和分析型业务的客户需求,而单独部署一套专用的分析型数据库意味着额外的成本和复杂的数据链路。本次主题将介绍腾讯云数据库为满足此类场景而在HTAP for MySQL产品方面进行的尝试。
本项目包含一个可构建的Nacos Docker Image,旨在利用StatefulSets在Kubernetes上部署Nacos
1)使用 MySQL 登录客户端后,可以使用 sql 命令查看 FE 状态,目前就一台 FE
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。
如题,本章主要讲下当服务器出现 ERROR 1040: Too many connections错误时的一些处理心得。
1、ConcurrentHashMap,是Java并发包中自JDK1.5后提供的一个线程安全且高效的HashMap实现,可以用来替代HashTable。直接实现了ConcurrentMap接口,同时继承了AbstractMap抽象类。
上一篇介绍了MySQL8.0新特性之隐藏索引《MySQL 8.0新特性:隐藏索引》,这篇文章主要给大家介绍了关于MySQL 8.0新特性之隐藏字段;
读写分离与分库分表,分布式事务 MySql存储引擎,建表规范,事务级别,sql优化,读写分离思想等。 了解过读写分离吗? 你说读的时候读从库,现在假设有一张表User做了读写分离,然后有个线程在一个事务范围内对User表先做了写的处理,然后又做了读的处理,这时候数据还没同步到从库,怎么保证读的时候能读到最新的数据呢? 你如何保证系统的稳定性? 答:分布式的链路一般都很长,所以我们首先通过全链路压测,分析整个链路,到底是哪个节点出现瓶颈。如果是数据层出现瓶颈,那么可以考虑加缓存,读写分离等降低数据库压力,如
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