在ClickHouse基础课程中我们知道可以使用两种方式通过ClickHouse可以操作MySQL数据库，分别使用使用 MySQL数据库引擎和MySQL表引擎。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
如当一个数据库全备文件恢复后，我们可以通过二进制的日志进行point-in-time的恢复。
首先当大量用户访问时候，先请求到nignx服务器，因为nignx对于高并发支持较好，所以由nignx服务器将访问需求分配给不同的apache服务器，apache服务器上每一台放的都是一模一样的应用，当发生写入数据需求时候他们将数据统一的写入到同一台mysql数据库中，这是因为web应用的写入需求往往较读取需求较低，然后这台mysql将数据同步隔一段时间就同步到其他mysql数据库中，当然根据不同的应用同步时间并不一致，有的可能就需要实时同步，而有的是不需要的。
上周五面试了字节的第三面，深感数据库知识的重要，我也意识到在平时的学习中，自己对于数据库的学习较为薄弱。甚至在有过一定实习经验之后，依旧因为开发分工的原因，对数据库方面的知识掌握依旧不多。我也相信，很多人对MySQL的 索引、 日志、 多版本并发控制、 ACID等等都只停留在八股文的阶段。
CanalSharp是阿里巴巴开源项目mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件 Canal 的.NET客户端，关于什么是 Canal？又能做什么？我会在后文为大家一一介绍。CanalSharp 这个项目，是由我和 WithLin (主要贡献) 完成，并将一直进行维护的Canal的.NET客户端项目。目前开源在github：https://github.com/CanalSharp/CanalSharp/ 希望大家多多支持，旨在为.NET开发者提供一个友好的对接Canal的选择，为.NET社区生态做贡献。
CanalSharp是阿里巴巴开源项目mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件 Canal 的.NET客户端，关于什么是 Canal？又能做什么？我会在后文为大家一一介绍。CanalSharp 这个项目，是由我和 WithLin(主要贡献) 完成，并将一直进行维护的Canal的.NET客户端项目。目前开源在github：https://github.com/CanalSharp/CanalSharp/ 希望大家多多支持，旨在为.NET开发者提供一个友好的对接Canal的选择，为.NET社区生态做贡献。
公司要搞数据平台，首当其冲的是把旧库的数据导入到新库中，原本各种数据库大部分都提供了导入导出的工具，但是数据存储到各个地方，mongdb,hbase,mysql,oracle等各种各样的不同数据库，同步起来头都大了
上个专题我们说了MySQL组复制相关的内容，这节我们说MySQL Galera Clusters ，这个和MGR在某些方面类似，都是实现MySQL高可用的
在实际项目开发中，我们经常将Mysql作为业务数据库，ES作为查询数据库，用来实现读写分离，缓解Mysql数据库的查询压力，应对海量数据的复杂查询。
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数据分片后，对数据的查询就没那么自由。如订单表按用户ID作为Sharding Key，就只能按用户维度查询。我是商家，我想查我店铺的订单，做不到。（强行查也不是不行，在所有分片上都查一遍，再把结果聚合，又慢又麻烦，实际意义不大）
1.上线同步程序：主要负责新老数据库之间的实时同步，分批同步，避免对线上数据库（新库）造成压力 ，验证数据一致，再进行下一步，否则（回滚策略是），修复同步程序，使其新旧库的数据一致
我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时，如果数据库发生了宕机或者意外中断等故障，能尽快恢复数据库的可用性，尽可能的减少停机时间，保证业务不会因为数据库的故障而中断。与此同时，用作备份、只读副本等功能的非主节点的数据应该和主节点的数据实时或者最终保持一致。当业务发生数据库切换时，切换前后的数据库内容应当一致，不会因为数据缺失或者数据不一致而影响业务。这些都是MySQL高可用方案的基本标准。
双写一致性：只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致，返回正确的数据。
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移，停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务，并在最短时间内完成数据迁移，此时需要注意停服时间；非停服迁移，即停止所有写数据服务，查询服务并不停止，同样要注意停服时间，防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后，还需要进行数据核对，通常首先要校验迁移前后数据量是否一致，其次还可对迁移前后数据逐条进行校验，还可进行流量回放，保证迁移前后业务表现完全一致。
免费、零停机、高性能的数据库迁移服务DBMotion今天正式对外发布，支持MySQL的结构、全量、增量迁移和数据校验功能。
在本篇博客中，我们将深入探讨如何使用Canal进行MySQL到Elasticsearch (ES) 的数据同步。本文将涵盖Canal的基本概念、安装过程、配置步骤以及具体的同步操作，旨在帮助开发者和数据工程师理解并实现实时数据处理。关键词包括：Canal介绍、MySQL同步、Elasticsearch配置、实时数据同步、Canal操作指南、数据同步问题解决。适合从技术新手到资深开发者阅读。
最近有个需要，国内和国外分别开了两台mysql数据库，要求是数据实时同步，不管那边访问，数据都是一样的。 其实好几年前，做过一次MySQL的主主同步，都已经忘记怎么做了。这次做完，顺便记录一下。
昨天12月2日，MySQL团队放了一个大招——MySQL Database Service with Analytics Engine。这是个什么东西？先看看官网的宣传图片。
1.简介 日志文件记录着mysql数据库运行期间发生的变化，如：mysql数据库的客户端连接状况、sql语句的执行情况和错误信息等。当数据库遭到意外的损坏时，可以通过日志查看文件出错的原因，并且可以通过日志进行数据恢复；也可以通过日志文件分析数据、优化查询等。Mysql日志管理机制比较完善，它包含了以下几种常见的日志文件、分别为：错误日志（-log-err）、查询日志（-log）、二进制日志（-log-bin）、更新日志（-log-update）及慢查询日志（-log-slow-queries）。 2.
今天谈下大数据平台构建中的数据采集和集成。在最早谈BI或MDM系统的时候，也涉及到数据集成交换的事情，但是一般通过ETL工具或技术就能够完全解决。而在大数据平台构建中，对于数据采集的实时性要求出现变化，对于数据采集集成的类型也出现多样性，这是整个大数据平台采集和集成出现变化的重要原因。
PXC是Percona公司的(Percona XtraDB Cluster) 简称PXC。它是基于Galera协议的高可用集群方案。可以实现多个节点间的数据同步复制以及读写，并且可保障数据库的服务高可用及数据强一致性。
数据库是所有应用系统的核心，故保证数据库稳定、高效、安全地运行是所有企业日常工作的重中之重。数据库系统一旦出现问题无法提供服务，有可能导致整个系统都无法继续工作。所以，一个成功的数据库架构在高可用设计方面也是需要充分考虑的。下面就为大家介绍一下如何构建一个高可用的MySQL数据库系统。 做过DBA或者是运维的同学都应该知道，任何设备或服务，存在单点就会带来巨大风险，因为这台物理机一旦宕机或服务模块crash，若在短时间内无法找到替换的设备，势必会影响整个应用系统。因而如何保证不出现单点就是我们的重要工作，使
canal [kə’næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费
MySQL主从介绍 MySQL主从又叫做Replication、AB复制。简单讲就是A和B两台机器做主从后，在A上写数据，另外一台B也会跟着写数据，两者数据实时同步的 MySQL主从是基于binlog的，主上须开启binlog才能进行主从。 主从过程大致有3个步骤 1）主将更改操作记录到binlog里 2）从将主的binlog事件(sql语句)同步到从本机上并记录在relaylog里 3）从根据relaylog里面的sql语句按顺序执行 主上有一个log dump线程，用来和从的I/O线程传递b
随着linux系统的成熟和广泛普及，linux运维技术越来越受到企业的关注和追捧。在一些中小企业，尤其是牵涉到电子商务和电子广告类的网站，通常会要求作负载均衡和高可用的Linux集群方案。 那么如何实施linux集群架构，才能既有效保证网站健康运行，又能节省运维成本呢？ 下面依据近几年的运维经历，简单梳理下自己的一点感悟。 （1） 机房的选择 如果有自己公司的机房那是再好不过的了；如果没有，建议放在BGP机房内托管，如果有选择的话，最好是选择带有硬件防火墙的机房，这样在安全方面也有保障； 网站如若是放在ID
在我们使用mysql和elasticsearch结合使用的时候，可能会有一些同步的需求，想要数据库和elasticsearch同步的方式其实有很多。
关于数据同步的方式有很多种，现在有一个场景需要将mysql数据库的数据主动同步到我们的工程中，并且能再mysql数据库客户端更改某一行的数据也能将数据同步到另一个数据库或者工程中，对于这种场景的使用我们应该怎么去实现呢？
关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。
MySQL原生Online DDL是MySQL数据库提供的一项功能，它允许在不中断数据库服务的情况下执行数据定义语言（DDL）操作。
在如今互联网业务中使用范围最广的数据库无疑还是关系型数据库MySQL，之所以用"还是"这个词，是因为最近几年国内数据库领域也取得了一些长足进步，例如以TIDB、OceanBase等为代表的分布式数据库，但它们暂时还没有形成绝对的覆盖面，所以现阶段还得继续学习MySQL数据库以应对工作中遇到的一些问题，以及面试过程中关于数据库部分的考察。
事实上，针对于任何单一的网络服务器程序，其可承受的同时连接数目是有理论峰值的，通过C＋＋中对TSocket的定义类型：word，我们可以判定这个连接理论峰值是65535，也就是说，你的单个服务器程序，最多可以承受6万多的用户同时连接。但是，在实际应用中，能达到一万人的同时连接并能保证正常的数据交换已经是很不容易了，通常这个值都在2000到5000之间，能达到上万已经很不错了。目前的门户网站动辄几千万的访问量，所以，高并发的系统架构在所难免。
Atlas是由 Qihoo 360公司Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。它在MySQL官方推出的MySQL-Proxy 0.8.2版本的基础上，修改了大量bug，添加了很多功能特性。目前该项目在360公司内部得到了广泛应用，很多MySQL业务已经接入了Atlas平台，每天承载的读写请求数达几十亿条。同时，有超过50家公司在生产环境中部署了Atlas，超过800人已加入了我们的开发者交流群，并且这些数字还在不断增加。
声明:本文参考了淘宝/滴滴/美团发表的关于大数据平台建设的文章基础上予以整理。参考链接和作者在文末给出。
实时数仓项目中的数据分为两类，一类是业务系统产生的业务数据，这部分数据存储在MySQL数据库中，另一类是实时用户日志行为数据，这部分数据是用户登录系统产生的日志数据。
DBSyncer是一款开源的数据同步中间件，提供Mysql、Oracle、SqlServer、Elasticsearch(ES)、Kafka、SQL(Mysql/Oracle/SqlServer)等同步场景。支持上传插件自定义同步转换业务，提供监控全量和增量数据统计图、应用性能预警等。
主要讲解了技术原理，入门与生产实践，主要功能：全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如，Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步，将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成，将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图，通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合，并将物化结果写入到数据湖仓中。
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
关于MySQL数据库的主从复制，网上相关文章多数是基于Linux环境，笔者曾有 实施过Windows环境下MySQL数据库的主从复制。以下文章为笔者实施过程的原始记录，给需要的朋友参考，原创不易，你的点赞是我写作的动力，十分感谢！
由于系统版本、数据库的升级，导致测试流程阻塞，为了保证数据及系统版本的一致性，我又迫切需要想用这套环境做性能测试，所以和领导、开发请示，得到批准后，便有了这次学习的机会，所以特此来记录下整个过程。
日志文件记录了影响MySQL数据库的各种类型活动，MySQL数据库中常见的日志文件有错误日志，二进制日志，慢查询日志和查询日志。下面分别对他们进行介绍。
内容来源：2018 年 10 月 20 日，源数据库论坛（ODF）发起人周彦伟在“ODF走进名企之贝壳技术沙龙-数据库存储技术的多元应用”进行《使用ArkControl实现MySQL运维体系建设》的演讲分享。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。
业务需要把mysql的数据实时同步到ES，实现低延迟的检索到ES中的数据或者进行其它数据分析处理。本文给出以同步mysql binlog的方式实时同步数据到ES的思路, 实践并验证该方式的可行性，以供参考。
大家在生产环境使用Docker部署项目的时候，基本都需要进行数据持久化、或多个容器间进行数据共享，这个就需要容器的数据管理来进行操作。
PostgreSQL 实时采集是基于 PostgreSQL的逻辑复制以及逻辑解码功能来完成的。逻辑复制同步数据的原理是，在Wal日志产生的数据库上，由逻辑解析模块对Wal日志进行初步的解析,它的解析结果为ReorderBufferChange（可以简单理解为HeapTupleData），再由Pgoutput Plugin对中间结果进行过滤和消息化拼接后，然后将其发送到订阅端，订阅端通过逻辑解码功能进行解析。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。
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