《多机房多活架构,究竟怎么玩?》说明了在机房迁移的过程中,一定有一个“多机房多活”的中间状态:
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。
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。
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。
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。
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。
DTS 作为数据交互引擎,以其高效的实时数据流处理能力和广泛的数据源兼容性,为用户构建了一个安全可靠、可扩展、高可用的数据架构桥梁。云数据库 SelectDB 通过与 DTS 联合,为用户提供了简单、实时、极速且低成本的事务数据分析方案。用户可以通过 DTS 数据传输服务,一键将自建 MySQL / RDS MySQL / PolarDB for MySQL 数据库,迁移或同步至云数据库 SelectDB 的实例中,帮助企业在短时间内完成数据迁移或同步,并即时获得深度洞察。
线上的数据库,开发可以直接navicat软件直接操作。一旦发生数据泄露,后果严重。需要禁止使用navicat,使用命令行操作,并且能记录每个开发执行的SQL语句。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 项目早期无论是从成本考虑,或者是业务模型考虑,往往难以估量长期的业务变化发展,尤其是数据库的扩容,项目的设计成员往往会单纯得以为,等到数据量膨胀以后,直接扩容数据库的规格,通过堆硬件的方式来解决数据库负载的问题。 在笔者的从业经验来看,这样的思想几乎是行业的“主流思想”,这也无可厚非,从业务角度,底层做得越透明,往往是越成功的。但从数据库的角度来看,单纯的堆硬件扩容依然存在非常大的性能隐患。 如果早期的时候,使用了8C 16G的RDS规格,以支撑1w Q
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
由于RDS(Oracle)不直接支持SSH,FTP(基于安全因素吧).所以原有系统expdp或exp出来的dmp文件,不能直接导入到RDS中。官方文档里建议通过networklink或者dblink的方式 从原有数据库迁移到RDS,考虑到网络和安全因素,此方法暂被忽略掉。
Percona Everest目前处于alpha阶段,它面向寻求利用私有数据库即服务(DBaaS)的优势,而又不想重新造轮子的组织。
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。
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
2022年12月14日-16日,由IT168联合旗下ITPUB、ChinaUnix两大技术社区主办的第13届中国数据库技术大会(DTCC2022)在线上成功召开。本次大会重点围绕时序数据库、图数据技术、实时数仓技术与应用实践、云原生数据库、大数据平台与数据安全等内容展开分享和探讨,为广大数据领域从业人士打造一场年度盛宴。
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。
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
数据库这个行业是越来越有意思,参与的PEOPLE 是人山人海,锣鼓喧天,鞭炮齐鸣。 商业数据库 ,开源数据库,国产的数据库, 云原生的数据库 ,云RDS 数据库,已经不是百花齐放的,是星空璀璨。
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。
导语:“你不是不够好,你只是过时了”这句话用到 IT 行业特别合适,每隔一段时间都会有新的技术出现, 让码农们应接不暇。借着回顾DBA工作中的几个时期,跟大家分享我们对下一代数据库运维架构的理解和目前正在做的工作。 明星 DBA 层出不穷的时期 刚进入阿里时听过一句话一直记到现在,“要像了解自己的老婆一样了解自己管理的数据库”。当年我还没有结婚,对这句话的理解并不深刻。 这应该是@冯春培说的,当年进阿里的面试考官之一,大家都服气的称他为大师。 这句话后面其实隐含了一个背景:相比现在,当时的应用迭代较慢,架构
根据文章内容总结摘要。
“你不是不够好, 你只是过时了” 这句话用到 IT 行业特别合适, 每隔一段时间都会有新的技术出现, 让码农们应接不暇. 借着回顾 DBA 工作中的几个时期, 跟大家分享我们对下一代数据库运维架构的理解和目前正在做的工作.
摘要 “你不是不够好,你只是过时了”这句话用到 IT 行业特别合适,每隔一段时间都会有新的技术出现, 让码农们应接不暇。借着回顾DBA工作中的几个时期,跟大家分享我们对下一代数据库运维架构的理解和目前正在做的工作。 DBA 层出不穷的时期 刚进入阿里时听过一句话一直记到现在,“要像了解自己的老婆一样了解自己管理的数据库”。当年我还没有结婚,对这句话的理解并不深刻。 这应该是@冯春培说的,当年进阿里的面试考官之一,大家都服气的称他为大师。 这句话后面其实隐含了一个背景:相比现在,当时的应用迭代较慢,架构集中,
在日常学习和工作,难免不了使用Mysql数据库,有时候需要导入导出数据库,或者其中的数据表。下面是我自己整理的一些东西! 在Navicat Premium,sqlyong等工具中导入导出数据库,在这里就不做说明。这里介绍的是在dos命令模式下进行数据库的导入导出,(Linux中使用的语法和dos大致相同)有需要了解的朋友可参考。
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
本文介绍了数据仓库及其在技术社区中的应用,并重点讲解了数据仓库中的事实表和维度表的设计。在数据仓库中,通过将事实表与维度表关联,可以灵活地根据维度表中的属性进行查询。同时,通过在事实表和维度表之间建立关联,可以实现灵活的维度与度量之间的转换。最后,本文讲解了如何设计数据仓库以满足技术社区的需求,并提供了相应的示例。
输入顺序:host连接地址,port连接端口号,user连接用户名,password连接密码,db连接数据库,charset连接的编码格式。
我们曾经分享过一篇文章,云时代的DBA,何去何从?,在文中我们讨论了Oracle最近几年重点转而向云的变革,它全力以赴在做的一件事情就是把所有的产品和服务转移到云上来。 云技术改变了数据库领领域的竞争
Navicat Premium是一套强大数据库管理及开发工具。 通俗点说,就是一种数据库图形化工具,方便用户直接操作数据库。
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。
概述 最近几年,特别是随着云计算的发展,出现了行业向后重叠和推动的情况。数据库龙头企业Oracle最近几年重点转而向云的变革,它全力以赴在做的一件事情就是把所有的产品和服务转移到云上来。云技术改变了数
今天是周五,最近睡眠不好,一整天都浑浑噩噩的,状态不是很好,周五了,准备早点回家,早点休息了,今天的内容写写线上的一个案例,主要是关于主从复制过程中的replicate-gnore_table参数的,废话不多说,开始写。
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。
云数据库rds属于关系型数据库,是比较稳定可靠,可弹性伸缩的在线数据库服务,支持多种引擎,可以提供备份,恢复,迁徙等方面的服务,所以在现在的很多场景中都有很好的应用。那么云数据库rds怎么用?云数据库RDS的优势是什么?
云数据库rds是什么?这个问题是很多人都想了解的问题,因为大多数人对于云数据库rds并不是很了解,因为大多数人还停留在自建数据库这种意识上,并没有真正地了解到云数据库的优势,以及云数据库未来的发展趋势,也连带着大家对于云数据库RDS不是很了解。那么接下来就为大家简单说一下云数据库rds是什么?有哪些优势?
有赞大数据技术应用的早期,我们使用 Sqoop 作为数据同步工具,满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
云数据库的RDS 产品,在传统开源的系列里面大致可以选择的是 POSTGRESQL 和 MYSQL 两种,诚然在RDS 的里面大部分产品最终的选择还是MYSQL ,今天不想讨论产品的量,而是想讨论以下产品的难度,RDS 产品在 POSTGRESQL 和 MYSQL 两种产品的难度问题。
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。
前段时间整理了一下数据库运维系统的一些内容,比自己预期的要难一些。我来简单回顾下一些参考点。
最近在某云使用了MYSQL RDS 产品,说实话不怎么满意,和他家的其他产品比较我到时更原因使用 PG 的产品和云原生产品,那才是业界良心。为什么说不原因,主要是PS 方面让我们初次使用就感觉,不十分良好,2天了PS 里面部分的表还没有数据展示,沟通找问题,最终问题还是我们自己解决了大部分。
MySQL性能压测或者基准测试看起来很简单,使用sysbench,tpcc工具跑跑拿到数据就好,其实压测是一个技术活儿,尤其是涉及到性能对比的测试,因为不同场景/不同厂商的产品的参数设置不同,测试的结果也不一样。如果不阐明具体的参数配置差异,直接给出压测结果可能给其他人带来误导。
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
本篇重点是针对销售订单示例创建并测试数据装载的Kettle作业和转换。在此之前,先简要介绍数据清洗的概念,并说明如何使用Kettle完成常见的数据清洗工作。由于本示例中Kettle在Hadoop上的ETL实现依赖于Hive,所以之后对Hive做一个概括的介绍,包括它的体系结构、工作流程和优化。最后用完整的的Kettle作业演示如何实现销售订单数据仓库的数据转换与装载。
在 Postgres 和 SQLite 出现以前,MySQL 一直是比较领先的关系型数据库。Stack Overflow 在 2021 年发布的面向开发者的调查报告也印证了这一点:50.18% 的受访者(73317 人)表示正在广泛使用MySQL,且计划接下来继续在工作中使用 MySQL。
在一个风和日丽的下午,姜同学正在研究动态规划算法,突然被临时传递了一个需求,大致就是测试的同学想要做自动化测试。具体的细节略过,姜同学认为需求还比较合理,可以做。要求如下: ● 无损备份线上数据库到文件 ● 支持表级备份 ● 支持字段脱敏 ● 支持版本管理 ● 支持一键还原
通过阿里云数据传输,并使用 dts-ads-writer 插件, 可以将您在阿里云的云数据库RDS for MySQL中数据表的变更实时同步到分析型数据库中对应的实时写入表中(RDS端目前暂时仅支持MySQL引擎)。 前提条件 您需要在您RDS for MySQL所在的云账号下开通阿里云数据传输服务。并 点击此处 下载dts-ads-writer插件到您的一台服务器上并解压(需要该服务器可以访问互联网,建议使用阿里云ECS以最大限度保障可用性)。服务器上需要有Java 6或以上的运行环境(JRE/JDK)。
业界比较认可的几个分类:SAAS、PAAS、IAAS 1、SAAS(软件即服务) 就是提供一种软件池,池中包括这样那样的内容,就像水电一样可以自由取送,然后按量收费,这是saas的一个宗旨。 saas具有的几个特点: 1)按需使用,客户根据自身的需求来决定使用多少服务以及服务的时间长短。 现在很多公司都提出了这种模式,以租用的方式来销售软件,云邮件,云呼叫等,客户不必关心最终的服务是由什么开发,无论是java,.net,php,只需知道交纳费用就可以享受相应的服务,这就是saas的一个最大的特点。 2)能够
Navicat Premium 16 Mac是一套数据库开发工具,让你从单一应用程序中同时连接 MySQL、MariaDB、MongoDB、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 和 SQLite 数据库。Navicat Premium 16 for Mac 与 Amazon RDS、Amazon Aurora、Amazon Redshift、Microsoft Azure、Oracle Cloud、MongoDB Atlas、阿里云、腾讯云和华为云等云数据库兼容。
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。
客户需要将华为云rds for MySQL和天翼云rds for MySQL做一个双向同步,当华为云rds宕机的时候,可以切换到天翼云继续提供服务,而且此时,天翼云的数据也可以自动同步到华为云rds,平时只使用华为云的rds,和双A方案有点差异,需要注意的是rds环境不能安装任何的软件,所以,我目前想到的方案有:
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