在基于jenkins集成跑自动化测试时，由于每日构建上千次，每天会生成大量中间日志文件，如果在前期规划时，未能及时的自动清理掉这些中间日志文件，会导致jenkins所在服务的磁盘空间被大量占有，甚至耗尽。
MySQL 慢日志（slow log）是 MySQL DBA 及其他开发、运维人员需经常关注的一类信息。使用慢日志可找出执行时间较长或未走索引等 SQL 语句，为进行系统调优提供依据。 本文将结合一个线上案例，分析如何正确设置 MySQL 慢日志参数和使用慢日志功能，并介绍下网易云 RDS 对 MySQL 慢日志功能的增强。
1. 任何执行时间长于 wait_timeout或interactive_timeout选项值得备份，都会导致会话被关闭，这也会隐含执行UNLOCK TABLES命令。 2. 对于使用FLUSH TABLES WITH READ LOCK的备份策略来讲，一个共同的缺陷是它们需要两个独立的线程来完成备份过程。运行FLUSH TABLES WITH READ LOCK命令， 然后从当前连接退出将自动执行一条UNLOCK TABLES命令。从FLUSH TABLES WITH READ LOCK成功返回后，任何备份选项都必须在一个不同的并发线程中执行，只 有当适用的备份选项完成时，才可以执行UNLOCK TABLES. 3. 在高并发系统中使用FLUSH TABLES WITH READ LOCK命令的风险是有可能会需要较长的时间，因为有其他耗时较长的语句需要执行，最好被监控和终结，对于在 线型应用的影响又是是不可忽略的。 4. 对MySQL备份的常用方案： * 文件系统冷备份
scriptreplay 用于在终端中，根据 script 命令记录的终端数据文件和时间日志文件，重现当时用户的所有操作和命令的输出信息。简而言之，重现播放当时终端会话发生的一切信息，而不是重新运行一遍命令。例如，用户当时在输入某条命令时，字符的键入和删除也都会被重现。非常适合用于教程演示场合。而且，在机器 A 上面使用 script 命令记录终端操作，可以在机器 B 上面使用 scriptreplay 命令重新播放。
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~
前几天，一早起来，就发现 RDS 挂了，然后也无法重启，后面发现是 bin-log 日志过大，把 RDS 的空间塞满了。
在渗透测试过程中·Windows日志往往会记录系统上的敏感操作,如添加用户, 远程登录, 执行命令等, 攻击者通常会对Windows日志进行清除和绕过。
线上某核心业务采用了国内某云厂商 Mongo RDS ，版本为 4.2 ，采用4分片集群。
通过了解系统是公司很多年前的一个老系统,面向美国用户的，数据库是阿里云的rds 所在区为美国弗吉尼亚mysql版本为5.6，产品在update操作时候字段名称写错了，把一个字段值覆盖掉了
现居珠海，先后担任专职 Oracle 和 MySQL DBA，现在主要负责 MySQL、mongoDB 和 Redis 维护工作。
本文要介绍的是一个发生在我们线上环境的真实案例，问题发生在某次大促期间，对我们的线上集群造成了比较大的影响，这篇文章简单复盘一下这个问题。
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。
通过sqlplus的spool功能我们将数据库日常运维的结果输出到日志文件，而有时候则需要定时输出，为避免日志文件名的重复，我们可以将输出的日志文件名采用动态命名方式来实现。本文则是针对这个问题给出一个示例，供大家参考。
一共有7个微服务，其中每一个微服务各自都有4个这样logback-spring-{active}.xml文件。
last：查看最近登录成功的用户及信息，该命令是读取的是 /var/log/wtmp 文件
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日志是一个系统非常重要的一部分，我们经常需要通过查看日志来定位问题，今天我们一起来学习一下Spring Boot的日志系统。有很多同学习惯性的在生产代码中使用System.out来输出日志，这是不推荐的一种做法，因为System.out是一个同步操作，会在一定程度上影响系统性能，而Logger是一个异步操作。
Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面，也在我们在数据湖支持的用例方面，我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。在这篇博客中，我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取，以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性，以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。
之前写了一篇文章《Oracle-知识结构漫谈》 粗略的介绍了Oracle数据库接口，在这里再更加详细的描述一下，当做是对原有知识的巩固，温故知新。
使用阿里dataphin工具将开发好的ads表数据推送到bi报表后台mysql库表中，突然报错
今天体验了下MySQL Cloud的一些服务，除了网络卡顿延迟比较大之外，其他的体验还可以，简单来说下这个过程。
Oracle数据库从物理存储中完全抽象出逻辑存储。逻辑数据存储采用“段”的形式。段的类型有很多种：典型的段是“表”。这些段以物理形式存储在数据文件中。通过表空间将逻辑存储从物理存储中抽象出来。逻辑结构和物理结构及其定义之间的关联在数据字典中定义。
一、背景 需求：目前遇到的客户需求为将腾讯云CDB备份文件自动上传到腾讯云COS内，再次抛砖引玉，还有很多类似的需求均可以采用此类方法解决，线下IDC数据文件备份至云端COS内，或根据文件下载地址url将文件上传至COS内。 思路：首先获取到CDB的备份下载url，通过COS的API上传文件，大佬如有更好的方法欢迎一块讨论。 二、技术细节 COS：COS有API同时有SDK，这就很方便我们来通过Python对COS进行各类操作，COS SDK for Python CDB：CDB有API但是CDB的查询备份
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遇到的失败或错误分为两大类：物理和逻辑。物理错误一般是硬件错误或使用数据库的应用程序中的软件错误，而逻辑错误一般在终端用户级别（数据库用户和管理员）。
我们坑你遇到的失败或错误分为两大类：物理和逻辑。物理错误一般是硬件错误或使用数据库的应用程序中的软件错误，而逻辑错误一般在终端用户级别（数据库用户和管理员）。
oracle各个版本间的主要技术更新 oracle 8 增加数据库创建和存储对象 oracle 8i 整体性能提升 oracle9i 实施应用集群 oracle 10g 支持网格计算 oracle 11g 自我调整 自我管理 oracle后缀中的字母含义： i : 包含internet部署的新功能 g: 专注于新兴的网格计算模型 c: 云服务 cloud oracle中数据库与实例的概念 数据库：信息的物理存储。数据库是物理的，由存储在磁盘中的文件组成 实例：服务器上运行的软件，提供了对数据库的信息的访问
刘伟，云和恩墨软件开发部研究院研究员；前微博DBA，主要研究方向为开源数据库，分布式数据库，擅长自动化运维以及数据库内核研究。
我司在某云的MySQL数据库占硬盘空间大于90%，RDS空间总空间为 700G，表A分析之后。某渠道统计的表有5亿，单表空间超过350G。
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）
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
对于一门技术的学习，尤其是像Oracle database这种知识体系极其庞杂的技术来讲，从宏观上了解其体系结构是至关重要的。同时，个人认为，未必是专业DBA人员才需要了解其体系结构（固然对于数据库专业人员来讲，这些都是必备知识了），一般的技术人员如果对其有较深入的了解，也是大有益处的，毕竟技术思想很多时候都是相通的嘛。本文就从不同维度，如Oracle的内存结构，进程结构，存储结构等方面做相应描述。
1、概述 Oracle的体系结构是数据库的组成，工作过程，以及数据库中数据的组织与管理机制，要了解Oracle数据库的体系结构，就必须要理解Oracle的主要组件和重要的概念。Oracle体系结构包含一系列组件，包括实例、用户进程、服务进程、数据文件及其他文件，如参数文件、口令文件和归档日志文件等。如下图所示：
对任何数据库系统而言，对显而易见的故障，应当避免发生本文列出了Oracle常见的故障并给出了解决方案，同时列出了一些日常规划。
访问日志切割目录概要 日志一直记录总有一天会把整个磁盘占满，所以有必要让它自动切割，并删除老的日志文件 把虚拟主机配置文件改成如下： <VirtualHost *:80> DocumentRoot "/data/wwwroot/www.123.com" ServerName www.123.com ServerAlias 123.com SetEnvIf Request_URI ".*\.gif$" img SetEnvIf Request_URI ".*\.jpg$
在我们日常的安全攻击过程中，登录尝试、流程开发、其他用户和设备行为都记录在 Windows 事件日志中，这将会增大自身被溯源的风险，针对于windows日志痕迹清除主要总结了以下这些方法
我们都知道 MySQL 是基于磁盘存储的数据库，因此其配置及数据肯定是存在磁盘中的。但 MySQL 到底有哪些相关的磁盘文件，它们的作用又是什么呢？相信不少人还不是很了解，今天我们就来介绍一下 MySQL 文件体系的六大文件。内容有点多，可以点赞收藏再看，方便下次查看哦！
Spring Boot在所有内部日志中使用Commons Logging，但是默认配置也提供了对常用日志的支持，如：Java Util Logging，Log4J, Log4J2和Logback。每种Logger都可以通过配置使用控制台或者文件输出日志内容。
在上一章我们了解到，物理文件层在MySQL架构位于最底层，将数据库的数据存储在文件系统上，并完成与存储引擎的交互。存储数据包括日志文件，数据文件，配置文件等。本章将介绍linux环境下MySQL的各类文件。
日前，火绒安全团队发出警报，火绒工程师截获下载器病毒Apametheus，该病毒入侵电脑后会下载多个病毒模块，病毒模块运行后，将盗取Steam账号，同时劫持用户QQ临时登录权限，强行添加QQ好友、转发空间，散播违法信息。
数据库的体系结构是指数据库的组成、工作过程、以及数据库中数据的组织与管理机制，要了解Oracle数据库的体系结构，必须理解Oracle系统的主要组件和重要概念。
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。
日志通常不会在需求阶段作为一个功能单独提出来，也不会在产品方案中看到它的细节。但是，这丝毫不影响它在任何一个系统中的重要的地位。
本篇介绍如何利用Kettle提供的转换步骤和作业项实现Hadoop数据仓库的数据抽取，即ETL过程中的Extract部分。首先简述Kettle中几种抽取数据的组件，然后讲述变化数据捕获（Change Data Capture，CDC），以及Kettle如何支持不同的CDC技术。Hadoop生态圈中的Sqoop工具可以直接在关系数据库和HDFS或Hive之间互导数据，而Kettle支持Sqoop输入、输出作业项。最后我们使用Kettle里的Sqoop作业项以及基于时间戳的CDC转换实现销售订单示例的数据抽取过程，将MySQL中的源数据抽取到Hive的rds数据库中。
SpringBoot 内部采用的是 CommonsLogging进行日志记录，但在底层为 JavaUtilLogging、 Log4J2、 Logback 等日志框架提供了默认配置 。
与其他RDBMS软件一样，Oracle数据库是建立在SQL之上的，SQL是一种标准化的编程语言，数据库管理员、数据分析师和其他IT专业人员使用它来管理数据库并查询存储在其中的数据。Oracle软件与PL/SQL绑定，PL/SQL是Oracle开发的一种实现，它为标准SQL添加了一组专有的编程扩展，这是RDBMS供应商的常见做法。Oracle数据库还支持用Java编程，用PL/SQL或Java编写的程序可以从其他语言调用。
摘要: 原创出处 http://blog.battcn.com/2018/04/23/springboot/v2-config-logs/ 「唐亚峰」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
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