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。
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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。
但是公司业务发展的速度实在太快,来了一个厂商或者应用就要求我们上线一个RDS实例,并且要求实例具备高可用、可扩展能力,随时上线或者下线,领导又要求提高物理硬件资源利用率。业务部门整天催着我们快速提供数据库服务,数据库实例多了后,运维难度和复杂度直线上升。公司IT发展战略朝着微服务和互联网化全面改造,DevOps建设又旨在打通运维和开发部门壁垒,作为DBA运维人员该如何适应这种转型?
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
从索引上可以看看到底这几年PG 12 -- PG13 --PG 14 他们都做了些什么改进,为什么PG 是最高级的开源数据库。
DLA一键建仓上线之后陆续收到很多反馈,其中一个就是RDS的数据能不能投递到AnalyticDB for MySQL里面去,以达到极致的分析速度,最近我们实现了这一特性,今天给大家介绍一下。
利用assign 函数,批量命名变量var1..n,因为我是一个Rstudio 的保护者,这样会搞得env 栏目很丑,就不举例子了。
FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,比如MySQL,HDFS等,也可以采集实时变化的数据,比如MySQL binlog,Kafka等,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎,大家如果有兴趣,欢迎来github社区找我们玩~
导语 | 数据库正处在变革期,变革的动力同时来自于外因和内因,外因是用户需求的变化,内因是新技术的爆发。用户需求从强调物理上拥有数据到逻辑上拥有数据,因此云服务的形式被越来越广泛地接受;新技术的爆发体现在新的存储介质的产品化。腾讯云原生数据库就是这种变革的产物,腾讯云原生数据库以云服务的方式提供更好的数据库性能,可用性和可靠性。本文由腾讯云数据库技术总监 张青林在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《腾讯云TDSQL-C架构探索和实践》演讲分享
说说最近的一个案例吧,线上阿里云RDS上的一个游戏日志库最近出现了一点问题,随着游戏人数的增加,在线日志库的数据量越来越大,最新的日志库都已经到50G大小了,在线变更的时间非常长。
这篇文章是我一直想写的一篇,因为“计算和存储分离”最近几年在大家的视野中出现得越来越多,但其实很多对于其到底代表着什么也是模糊不清,这里我查阅了很多的资料再结合平时自己的理解,聊聊到底什么是“计算和存储分离”
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
为了帮助充分利用AWS的托管服务快速构建起一套集群环境,彻底去掉“单一故障点”,实现最高的可用性,我们准备了《低代码智能集群@AWS的架构与搭建方案》看完本文,带你掌握“基于nginx配置服务器集群”。
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。
Elastic 可观测解决方案里面一些最常用的集成插件在最新版本里面默认使用更加经济高效的时间序列索引来存储指标数据。Kubernetes、Nginx、System、AWS、Azure、RabbitMQ、Redis 和更多的常用 Elastic 可观测集成插件开始支持时间序列数据流 (TSDS)。
今天和同事讨论起了公司用到的一个MOS管开关电路,针对其中的几个关键点做了比较系统的分析总结。
LAMP 环境通常指Linux 环境下,由Apache+MySQL/MariaDB+PHP 以及其它相关组件组成的网站服务器架构。目前以LAMP组成的Web 应用程序平台广泛被应用,70%以上的访问流量由LAMP提供,所以我们也认同LAMP是最强大的网站解决方案。
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。
R怎么读入表格数据最快? R中有6个常用数据读取函数: utils::read.csv: 默认使用的读入方式 (read.table) readr::read_csv: readr包中的读入函数 (RStudio中默认也包含了这一方式) data.table::fread: 来自data.table包 base::load: 加载rda文件 base::readRDS: 读取二进制数据 feather::read_feather: 一种新的feather格式的二进制数据 生成测试数据 set.seed(12
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。
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。
虚拟私有云使用限制如表1所示。以上配额说明针对单租户情况。一个网络ACL单方向拥有的规则数量最好不超过20条,否则可能引起网络ACL性能下降。二层网关连接在公测期间默认只能创建1个二层连接网关。默认情况下,一个用户可以创建100个安全组。默认情况下,一个安全组最多只允许拥有50条安全组规则。默认情况下,一个云服务器或扩展网卡建议选择安全组
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MOS管开关电路是利用MOS管栅极(g)控制MOS管源极(s)和漏极(d)通断的原理构造的电路。因MOS管分为N沟道与P沟道,所以开关电路也主要分为两种。
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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。
Windows Server 2019 Standard 和 Datacenter 版本的区别
Windows Server 2019 Standard 和 Datacenter 版本的区别对应
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。
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。
“ Hypervisor、KVM、OpenStack、Docker、K8S...这些热词相信你或多或少的听到过,这些都属于云计算范畴。今天我将从宏观的角度看这几个名词和它们之间的关系,简单分享企业云上常见架构。让我们开始吧!”
本文通过介绍如何利用Sqoop对不同数据源进行数据导入,详细描述了Sqoop的导入流程、数据源配置、抽取和加载方式,并通过实例介绍了具体操作。
本文根据洪斌10月27日在「3306π」技术 Meetup - 武汉站现场演讲内容整理而成。
单细胞技术的核心是能够从单一细胞获取高通量的基因表达数据。与传统的基因表达分析相比,它不是测量一个样本中成千上万细胞的平均表达,而是能够揭示个别细胞之间的差异,这对于理解组织中的微环境、细胞类型的多样性及其功能至关重要。而对于单细胞转录组学技术,除了大火的10X单细胞技术以外,另一个就是由 Becton, Dickinson and Company开发的BD Rhapsody 。BD Rhapsody 系统通过以下几个主要步骤来实现单细胞转录组分析:
MOSFET一直是大多数N沟道场效应管开关电路电源(SMPS)选择的晶体管技术。MOSFET用作主开关晶体管,并用作门控整流器来提高效率。本设计实例对P沟道和N沟道增强型MOSFET做了比较,以便选择最适合电源应用的开关。MOSFET一直是大多数开关电源(SMPS)首选的晶体管技术。当用作门控整流器时,MOSFET是主开关晶体管且兼具提高效率的作用。为选择最适合电源应用的开关。
接《Amazon Aurora:云时代的数据库 ( 上)》 4. 日志驱动 在这一节中,我们介绍了数据库引擎是如何产生日志的,这样可持久化状态、运行时状态、以及复制状态永远是一致的。重点讲述了如何
最近遇到一个关于MySQL单表过大的问题,该表存放的主要是日志文件,且其中有一个字段存放的数据过大,导致占用空间过大以及查询效率的降低,这种设计其实是不合理的。目前该表占用1.2T容量,数据量超过3亿条,而这个RDS数据库的容量总共就2T,且由于种种原因无法扩容,迫不得已急需给出解决方案。
翻译:[原文地址](https://www.upwork.com/resources/nosql-vs-sql#use-nosql)。
也许很多企业被迁移到云端可以降低成本这一承诺所吸引,但当收到云计算提供商高昂的账单之后可能会大吃一惊。
有赞的基础架构使用了UCloud的基础服务,我们有相当比例的数据库是UCloud的RDS(一部分使用云RDS,一部分使用购买他们的物理服务器自建数据库)。
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
首先还是要说两句,1 这个帖子不会说是那个云,读者你也不要问是那个云, 2 丢数,我个人认为在云上这是必然的,不是偶然,只是触发概率的问题。(原因很清楚,我说的这个问题,到那个云都一样,越先进的越会有这个问题)
大家好,我是云英负责存储的研发工程师,杨冠军,很高兴今天能在这里跟大家一起讨论分享下Ceph和Ceph在云英的实践。 首先我先介绍下,Ceph是什么,我们为什么选择Ceph? Ceph是最近开源系统中很火的一个项目,基于Sage Weil的一片博士论文发展而来的一个分布式文件系统,可提供PB级,动态可扩展,数据安全可靠的存储服务。Ceph提供分布式存储服务包括:块存储RBD,对象存储RADOSGW和CephFS三种,基本覆盖了绝大部分企业对存储的需求,所以越来越多企业加入到使用Ceph的行列。在国内也有越来
091229 Informix V11.50.xC6 http://cid-62f8b4120839d1a2.skyd … Informix/2009-12-29
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 Kubernetes 集群中,数据库往往会在应用容器集群外部单独布设为数据中心,这就需要集群内服务有访问集群外部服务的需求。
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
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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