沃趣科技作为服务国内B端企业的数据库产品和解决方案的国产厂商，多年与传统企业打交道，深知传统企业目前正面临着互联网应用和数字化全面转型的挑战。我们了解到CIO眼里最重要的规划之一，就是如何根据企业自身的业务特点打造合适的私有云平台，来适应日新月异的应用场景变化，快速推出满足市场需求的应用。
云服务器已经成为了如今建立网络平台或程序的主选趋势，而云服务器只是作为主机搭载，在创建的过程当中尽管也会提供存储空间，但是并不会提供独立的数据库。所以如果需要大型数据的存储和运行的话，一般都会选择单独配备云数据库。而云数据库rds怎么选自然也是在选配当中所需要考虑到的问题，一般情况下会先评估网站或程序对数据库的使用需求。
很多人提到云计算，一定会说到云计算具备自动伸缩能力，会按照客户的业务负载自动伸缩，我在刚接触云计算时也这么认真。真是这样吗？没这么简单！
答：云数据库是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。云数据库是在云计算的大背景下发展起来的一种新兴的共享基础架构的方法，它极大地增强了数据库的存储能力，消除了人员、硬件、软件的重复配置，让软、硬件升级变得更加容易，同时，也虚拟化了许多后端功能。云数据库具有高可扩展性、高可用性、采用多租形式和支持资源有效分发等特点。
针对PolarDB for PostgreSQL 提出的特性，其中PG原生数据库最大的问题之一是磁盘空间占用的问题，相对于其他的数据库产品PostgreSQL 数据库会在使用中占用更多的磁盘空间，这是人尽皆知的问题，其他的两个问题也需要进行测试，通过测试来验证PolarDB for PostgreSQL产品是否和宣传的比PostgreSQL RDS产品更具竞争力。
导语：推荐系统中个性化推荐最为复杂，个性化推荐涉计到很多基础技术：用户画像，用户曝光记录，推荐算法策略等等，其中用户画像和用户曝光记录的设计好坏直接影响推荐系统的性能和效率，布隆过滤器应用到用户曝光记录，在存储和判断方面，有着非常明显的优势。本文结合自己的实践经验，简单介绍一下如何设计一个优雅的用户曝光记录功能。
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。
在数据处理领域，数据分析师在数据湖上运行其即席查询。数据湖充当分析和生产环境之间的接口，可防止下游查询影响上游数据引入管道。为了确保数据湖中的数据处理效率，选择合适的存储格式至关重要。
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？
Elasticsearch 的数据备份是通过快照机制实现的。为了完成集群的快照，需要依赖一个共享存储系统，即所有节点需要挂载到共享存储的同一个目录，并且每个节点对此目录需有读写权限，最初我们使用 NAS（即 NFS）来实现备份，这个方案也已经稳定运行多年。
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。
1、人家告诉你ECS、RDS即有通用属性，又包含自己的特有属性，很明显考的是面向对象中的继承。
高级亚马逊Web服务用户更喜欢自我管理运行在亚马逊弹性计算云上的数据库，而不是数据库即服务产品，至少现在看是这样的。 上周，AWS超级用户在线活动群组创立会议的演示中，关注超级用户如何在AWS上运行数据库。大多数演讲者表示他们在弹性计算云（EC2）上运行类似Cassandra和MySQL这样的自我管理数据库，而不是使用亚马逊的数据库即服务（DBaaS）平台，比如关系型数据库服务（RDS）以及DynamoDB。 然而，一些IT专家在此次活动中也表示有过DBaaS体验，而且一些仍旧在自我管理和DB
最近的互联网线上事故发生比较频繁，9月19日网上爆料出顺丰近期发生了一起线上删库事件，在这里就不介绍了。
本文的完整代码见 https://github.com/changjixiong/goNotes/tree/master/redisnote ，https://github.com/changjixiong/goNotes/tree/master/utils 及https://github.com/changjixiong/goNotes/tree/master/reflectinvoke。如果文中没有显示链接说明链接在被转发的时候被干掉了，请搜索找到原文阅读。 概述 排行榜在各种互联网应用中广泛存在。
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不论是一对多直播还是一对一直播app制作，关于服务器的配置和成本是大多数运营商比较关心和头疼的问题。一般来说，在直播app运营的每个阶段，所安排的服务器台数和负责的功能都是不一样的。那么如何在有限的成本中搭配出高效的服务器模组？针对这个问题，小编今天就给各位初入直播行业的运营商说明一下。
作者 | Dana Van Aken、Andy Pavlo、Geoff Gordon 编译 | AI100 数据库管理系统（DBMSs）是所有数据密集型应用的最重要组成部分。但是由于他们包含了数百个配置“旋钮”，因此很难管理。这些“旋钮”负责控制一些因素，其中包括用于缓冲储存器的内存容量，以及将数据写入存储盘的频率次数。机构和组织会经常雇佣专家来帮助他们协调各项目，但是很多情况下，聘请这些专家花费过高。 为了让每个人，甚至包括那些没有数据库管理相关技术的人，都能轻松地配置DBMS，卡耐基梅隆大学的学生
1、 S3（Simple Storage Service） a) 对象存储服务 b) 存储任意类型文件 c) 存储桶：可控制对存储桶的访问权限，名称全局唯一，最多100个 d) 对象：单个对象最多5TB e) 对象键：标识唯一 f) S3的存储桶和S3默认私有，只有资源拥有者可访问
本文描述了在电商场景中，如何使用阿里云MaxCompute来实现电商订单数据的ETL处理。主要包括了以下步骤：首先在MaxCompute中创建项目，然后使用DataHub模块中的Sqoop组件来实现数据的导入，接着使用DataHub中的Hive表作为外部表，通过Hive SQL进行数据处理。在处理过程中，使用MaxCompute提供的内置函数和UDF进行数据处理，最后将处理后的数据导出到Hdfs。
RDS 并不是新生事物，新鲜的是通过容器技术和容器编排技术构建 RDS。对金融客户而言，他们有强烈拥抱 Docker 和 Kubernetes 的愿望，但可用性是尝试新技术的前提。存储是持久化应用的关键资源，它并不性感，却是 Monolithic 应用走向 Cloud-Native 架构的关键。Kubernetes 存储子系统已经非常强大，但是还欠缺一些基础功能，譬如支持 Expand Volume（部分 Storage Vendor 支持）和 SnapShot。本文尝试从我们的实现分享如下几个内容：
本文通过分析2023年5月15日的腾讯财报数据，从多个方面揭示了腾讯在2023年5月15日所呈现的财务、经营和战略状况。
很多公司选择AWS作为其IT解决方案，AWS有很多云服务，以下介绍AWS中几类比较重要的服务。
本文总结了使用ETL处理大数据技术进行数据仓库建设的过程，包括数据提取、转换和加载（ETL）过程的构建和部署。主要介绍了ETL处理大数据的几种方法和技术，重点讲解了Apache NiFi和Talend这两个流行的开源ETL工具在大数据环境中的使用。
热备：备份设备与主设备一起工作运转，当主设备故障时，备份设备能立即取代主设备的工作
文章主要介绍了如何基于元数据进行维表数据的增量抽取和变更。主要包括三个部分：1. 基于元数据定义的维度表数据模型，包括定义的表、字段、数据模型；2. 基于元数据定义的维度表数据抽取，使用SQL语句从源系统中抽取数据；3. 基于元数据定义的维度表数据变更，使用SQL语句对目标系统中的数据进行变更。
目前云平台逐渐火热起来，国内如：阿里云、腾讯云、华为云等平台，国外如：AWS、Azure、Google GCP等平台，都有不少用户，并在持续的增加中。
笔者刚开始进入公司的时候，主要是忙于分布式MySQL系统----MyShard的构建，公司使用了大量的IDC机房，基于这种网络特点，MyShard设计当初完全是为了是一套支持Multi-Master操作的高可用性的分布式数据库，可以在多个机房中部署的业务上提供快速的写操作，实现了分布式高可用存储能力。
前文数据库容器化｜未来已来我们介绍了基于Kubernetes实现的下一代私有 RDS。其中，调度策略是具体实现时至关重要的一环，它关系到RDS 集群的服务质量和部署密度。那么，RDS 需要怎样的调度策略呢？本文通过数据库的视角结合Kubernetes的源码，分享一下我的理解。
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使用 MySQLdump 工具的优点是简单易用、容易上手，缺点是停机时间较长，因此它适用于数据量不大，或者允许停机的时间较长的情况。
沃趣科技 熊中哲·联合创始人/产品研发团队总监 前文我们介绍了基于 Kubernetes 实现的下一代私有 RDS. 其中, 调度策略是具体实现时至关重要的一环, 它关系到 RDS 集群的服务质量和部
一 、引子 笔者刚开始进入公司的时候，主要是忙于分布式MySQL系统----MyShard的构建，公司使用了大量的IDC机房，基于这种网络特点，MyShard设计当初完全是为了是一套支持Multi-Master操作的高可用性的分布式数据库，可以在多个机房中部署的业务上提供快速的写操作，实现了分布式高可用存储能力。 在业务增长期，MyShard解决了公司的很多大型的数据库存储业务，随着公司业务逐渐稳定下来，分布式存储需求越来越少。而公司却有大量的小业务以及不断尝试的各种新业务，需要越来越多的小数据量的数据库存
从传统关系型数据库到云数据库，数据库在不断演进。与此同时，它也发挥着越来越重要的作用。从云计算、新媒体、音视频、云游戏到移动 App，几乎各行各业都离不开数据库。一方面，数据库作为 IT 基础设施的关键一环，对企业业务的发展起着支撑作用；另一方面，数字化在经济社会中不断深入，数据成为核心要素，围绕数据的生产、存储和消费均依赖数据库。
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十一、多重星型模式 从“进阶技术”开始，已经通过增加列和表扩展了数据仓库，在进阶技术（五） “快照”里增加了第二个事实表，month_end_sales_order_fact表。这之后数据仓库模式就有了两个事实表（第一个是在开始建立数据仓库时创建的sales_order_fact表）。有了这两个事实表的数据仓库就是一个标准的双星型模式。 本节将在现有的维度数据仓库上再增加一个新的星型结构。与现有的与销售关联的星型结构不同，新的星型结构关注的是产品业务领域。新的星型结构有一个事实表和一个维度表，用于存储数据仓库中的产品数据。 1. 一个新的星型模式 下图显示了扩展后的数据仓库模式。
导 语 前文数据库容器化｜未来已来我们介绍了基于Kubernetes实现的下一代私有 RDS。其中，调度策略是具体实现时至关重要的一环，它关系到RDS 集群的服务质量和部署密度。那么，RDS 需要怎样的调度策略呢？本文通过数据库的视角结合Kubernetes的源码，分享一下我的理解。 It was the best of times, it was the worst of times。 —by Dickens. 人类从爬行到直立用了几百万年，但是我
本文介绍了如何利用Rust语言和Cargo管理大型游戏服务器的程序架构，实现了游戏服务器的模块化设计，并利用Websocket通信机制实现了跨平台的游戏服务器通信。同时，本文还介绍了一些重要的基础概念和技术，包括Rust语言、Cargo、Websocket、游戏服务器、分布式系统、同步复制、负载均衡、Rust设计模式等。通过本文的学习，读者可以掌握利用Rust和Cargo开发高性能、可扩展、跨平台的游戏服务器的程序架构和技巧。
一、迟到的事实简介 数据仓库通常建立于一种理想的假设情况下，这就是数据仓库的度量（事实记录）与度量的环境（维度记录）同时出现在数据仓库中。当同时拥有事实记录和正确的当前维度行时，就能够
当在 Git 仓库中存储大的二进制文件时（>50MB），比如 R 里面的 RData 或 RDS 文件，默认的 git 提交方式无法获取二进制文件的修改，会让仓库越来越大。在这种情况下，将仓库 push 到远程会出现警告。
公司没有公网IP，阿里云RDS由于安全考虑，需要配置安全IP（一般我们只设置ECS内网的IP能访问），造成平时我们都是从新专门买了一台windows ECS服务器来实现可视化工具管理RDS，成本增加（还需要说服老板o(╥﹏╥)o）
业务背景: 后台定时任务刷新Redis的数据到数据库中，有多台机器开启了此定时同步的任务，但是需要其中一台工作，其他的作为备用，提高可用性。使用Redis分布式锁进行限制，拿到锁的机器去执行具体业务，拿不到锁的继续轮询。
作为云原生技术先驱，腾讯云数据库内核团队致力于不断提升产品的可用性、可靠性、性能和可扩展性，为用户提供更加极致的体验。为帮助用户了解极致体验背后的关键技术点，本期带来腾讯云数据库专家工程师王鲁俊给大家分享的腾讯云原生数据库TDSQL-C的架构探索和实践，内容主要分为四个部分： 本次分享主要分为四个部分： 第一部分，介绍腾讯云原生数据库 TDSQL-C 产品架构，包括产品的研发背景和架构主要特性； 第二部分，分享用户场景实践，针对线上真实的用户场景做一些分析和针对性实践； 第三部分，分享系统关键优化； 第四部
本文介绍了在技术社区中，如何从技术角度、业务角度、架构角度、运维角度等多个维度出发，进行社区技术内容的分类、规划、建设、管理、优化，并阐述了在此过程中的技术选型和社区机制建设。同时，本文还分享了基于机器学习和数据挖掘的技术内容管理方法，以及面向知识图谱、智能问答、科技情报等场景的技术实践。
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前面文章中，我们用Kettle工具实现了Hadoop多维数据仓库的基本功能，如使用Sqoop作业项、SQL脚本、Hadoop file output、ORC output等步骤实现ETL过程，使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。本篇将继续讨论常见的维度表技术，以最简单的“增加列”开始，继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。在说明这些技术的相关概念和使用场景后，我们以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现和测试过程。
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。
一、增加列 数据仓库最常碰到的扩展是给一个已经存在的维度表和事实表添加列。本节说明如何在客户维度表和销售订单事实表上添加列，并在新列上应用SCD2，以及对定时装载脚本所做的修改。假设需要在客户维度中增加送货地址属性，并在销售订单事实表中增加数量度量值。 先看一下增加列时模式发生的变化。 修改后源数据库模式如下图所示。
环境准备 自建MySQL环境主机 主机：iZbp1e*****krn92qrx0Z 内网ip: 10.26.254.217 客户端ecs主机 主机：iZbp1e6*****zkrn92qrwzZ 内网ip: 10.24.236.231 说明 说明：mysql的account的组成为’user’@’host’ 常见问题分析 ERROR 1045 (28000) 现象描述 ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'testcon'@'10.24.236.231' (
Rinetd是为在一个Unix和Linux操作系统中为重定向传输控制协议(TCP)连接的一个工具。Rinetd是单一过程的服务器，它处理任何数量的连接到在配置文件etc/rinetd中指定的地址/端口对。尽管rinetd使用非闭锁I/O运行作为一个单一过程，它可能重定向很多连接而不对这台机器增加额外的负担。
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