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。
由于基因组改变引起的分子损伤的特异性，我们可以生成特征改变谱，称为“signature”。
Growth Hacking这个词在过去一两年开始迅速从硅谷传播到国内，也诞生了一系列专注于企业数据分析业务的明星初创公司，如GrowingIO，神策数据，诸葛IO等。Growth Hacking简单的来说就是用数据驱动的方式来指导产品的迭代改进，以实现用户的快速增长，可以看看上面几家数据分析公司披露的客户就知道它有多流行了： GrowingIO客户：有赞，豆瓣，36Kr等 神策数据客户：秒拍，AcFun，爱鲜蜂，pp租车等 诸葛IO客户：Enjoy，罗辑思维等 我司的一个主要产品是面向中小诊所的运营S
有一个Spring Cloud的jar包，文件名为：RDS.jar。必须要jdk1.8版本，需要部署在 Centos 7.5的服务器上面，最好能设置开机自启动！
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。
文章标题：《The single-cell transcriptomic landscape of early human diabetic nephropathy 》
Cancer Therapeutics Response Portal (CTRP)
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。
导读：最大连接数1000，高并发指多大的活跃连接数？最大连接数是 1000 的话，根据 rds 的规格来说的话，还是比较低的。在高并发的情况下，指多大的活跃连接数？
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' (
业务程序通过ODBC链接RDSforMysql数据库，程序启动后运行提示：[Microsoft][ODBC 驱动程序管理器] 在指定的 DSN 中，驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配。
前面我们在介绍TCGA数据库数据挖掘的时候，课程中使用了人了所有miRNA的ID号。
单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析1：https://cloud.tencent.com/developer/article/2055573
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）
在云计算普及、云厂商林立的时代背景下，顺应云化趋势是一个明智的选择。沃趣科技基于十年技术积累，以及对数据库生态领域的深刻洞见，联合旗下多云数通公司，正式推出面向公有云的RDS服务 —— Squids。帮助用户数据库选好云，上好云，用好云。
原文链接：http://tecdat.cn/?p=13247 本文我们绘制英国脱欧投票的地图。第一步是绘制底图 library(sp)library(raster)download.file("htt
OLAP 是一个很卷的赛道，创业公司也众多。在本文中，笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验，就目前的主流趋势：离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考，抛砖引玉，希望能与各位共同探讨。
写过论文的人都知道，论文内容必须要有可靠的事实依据，或通过查阅书籍，或通过反复试验，总之不可能凭空捏造。
[每周 Postgres 世界动态] 本文全网唯一源地址 产品新闻 信息来源：网址基础上整理。 pgAdmin 4 新版本发布v6.8. pgAdmin 是用于 PostgreSQL 数据库的领先的开源图形管理工具。 Database Lab Engine (DLE) 新版本发布3.1. DLE 是为快速成长的项目提供开发、测试、问题排查能力的最先进的开源软件。3.1 版本的主要更新点：原生支持 pgBackRest 作为数据恢复工具；支持配置时区以提升 CI/CD 流水线的使用体验 等。 plpgsql_
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
最近群里聊起秒杀和限流，我自己没有做过类似应用，但是工作中遇到过更大的数据和并发。 于是提出了一个简单的模型： var count = rds.inc(key); if(count > 1000) throw "已抢光！" 借助Redis单线程模型，它的inc是安全的，确保每次加一，然后返回加一后的结果。如果原来是234，加一了就是235，返回的一定是235，在此中间，不会有别的请求来打断从而导致返回236或者其它。 其实我们可以理解为inc的业务就是占坑排队，每人占一个坑，拿到排队小票后看看是不是超额了，
今天上班的时候接收到了一个业务方的反馈，说是一个数据库在删除表的时候报错了，我让他截给我日志看看，日志中的内容如下：
Envoy Proxy和其它L4/L7反向搭理工具最大的区别就是原生支持动态配置。 首先来看一下Envoy的大致架构
线上有2台阿里云RDS，一台测试，一台生产。监控是默认每5分钟采集一次，如果要调整为更快，需要收费！
距离上次被DDOS攻击已经有10天左右的时间，距离上上次已经记不起具体那一天了，每一次都这么不了了之。然而近期一次相对持久的攻击，我觉得有必要静下心来，分享一下被黑的那段经历。
大家好，不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。
对于一个架构师或者任何一个软件工程师而言，绘制架构图都是一个比较值得学习的技能。这就像我们学习的时候整理的一些Xmind那种思维逻辑图一样，不仅可以帮我们看到组件之间的联系和层级，还能够展示出组件的全貌。虽然我们也可以用Visio或者Edraw等专业绘图工具来绘制架构图，但是对于工程师而言，用代码来直接绘制架构图，会显得更加的优雅。这里我们介绍的diagrams，就是一个可以用来绘制架构图的python包。
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
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。
客路旅行（KLOOK）是一家专注于境外目的地旅游资源整合的在线旅行平台，提供景点门票、一日游、特色体验、当地交通与美食预订服务。覆盖全球100个国家及地区，支持12种语言和41种货币的支付系统,与超过10000家商户合作伙伴紧密合作，为全球旅行者提供10万多种旅行体验预订服务。KLOOK数仓RDS数据同步是一个很典型的互联网电商公司数仓接入层的需求。对于公司数仓，约60%以上的数据直接来源与业务数据库，数据库有很大一部分为托管的AWS RDS-MYSQL 数据库，有超100+数据库/实例。RDS直接通过来的数据通过标准化清洗即作为数仓的ODS层，公司之前使用第三方商业工具进行同步，限制为每隔8小时的数据同步，无法满足公司业务对数据时效性的要求，数据团队在进行调研及一系列poc验证后，最后我们选择Debezium+Kafka+Flink+Hudi的ods层pipeline方案，数据秒级入湖，后续数仓可基于近实时的ODS层做更多的业务场景需求。
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PDF：连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。
那么，比较权威的资源一般就是Cancer Therapeutics Response Portal (CTRP) 和 Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC)
介绍 Envoy Nginx HAproxy HTTP/2 对HTTP/2有最完整的支持,同时支持upstream和downstream的HTTP/2 1.9.5以后有限支持HTTP/2,只在upstream server支持,downstream依然是1.1 不支持 Rate Limit 通过插件进行限流 支持基于配置的限流,只支持基于源IP的限流 ACL 给予插件实现四层的ACL 给予源/目的地址实现ACL Connection draining 支持hot reload,并且通过share mem
遇到一个诡异的问题，在固定的 VPC 环境里运行了一年的 ECS 机器，突然连不上 RDS 数据库，而这个问题在早些时候，也曾在另外一台机器上出现过。
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。
HBase自带的Web UI上Region单位的 Read Request Count/Write Request Count，不过这只是个累计值。
今日洞见 文章作者/配图来自ThoughtWorks：马博文。 本文所有内容，包括文字、图片和音视频资料，版权均属ThoughtWorks公司所有，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站，在使用时必须注明"内容来源：ThoughtWorks洞见"，并指定原文链接，违者本网将依法追究责任。 开发环境出问题的时候，影响到只是自己，如果持续集成环境或者其相关的基础设施出了问题，那影响到的就 是所有人以及整个开发的进展，我们曾经遇到一次这样的
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。
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。
ShinyCell包是由杜克-新加坡国立大学医学院的John F. Ouyang团队开发的单细胞分析工具包，实现基于shiny网页交互式展示单细胞数据；于2021年3月发表于Bioinformatics杂志。如文章中介绍，ShinyCell相比同类工具具有多个优势，例如直观的side-by-side的降维可视化方式，hdf5格式保存表达矩阵从而读取快速，支持pdf/png保存图片，支持多种常见单细胞数据类型等。参考其教程文档，学习记录如下。
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。
一款好的开发工具可以是开发效率提升，不同的教程推荐了常用的ROS开发环境，典型如下：
之前写过多篇有关毕业设计课题的博文，第一年毕业设计使用RDS和ROS作为平台工具，第二年主要为ROS，目前是第三年依然以ROS为主，毕业设计的博文可以参考链接：http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/53640060，里面包括流程、各部分的注意事项、撰写要点、PPT以及一些常见问题。虽然机器人技术突飞猛进，但是每一届学生都是新的，基础年年重新学一遍，错误也通常有着惊人的相似。
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。
这应该是一个很早以前就爆出来的漏洞，而我见到的时候是在TCTF2018 final线下赛的比赛中，是被 Dragon Sector 和 Cykor 用来非预期h4x0r’s club这题的一个技巧。
这个肿瘤单细胞转录组拷贝数分析里面最经典的方法就是inferCNV啦，差不多五六年前我研究过它的玩法，就分享后再也没有修改过。但是最近听说参考我教程的小伙伴反馈说这个inferCNV做了一个非常大的更新，导致我前面的教程里面的对inferCNV的结果的解析代码是失效的。正好这次系统性更新一下它！
作者 | 吴炳锡 中国数据库行业随着 2021 年 7 月 PingCAP 完成 3.4 亿美元融资，估值达到 30 亿美金，把中国数据库行业引爆了。2022 年 12 月 23 日达梦数据库 IPO 顺利过会，如果上市成功预计估值在 500 亿人民币，不出意外的话，这将是科创板最大的 IPO 之一。 那么你知道中国的数据公司有多少吗？据不完全的统计已经超过 300 多家，那 2023 年数据库市场又会是什么变化呢？我这里抛出来 5 个问题借本文与大家讨论一下。 Q1. 中国和海外数据库的差距还有多远？
基本用法（导入文件test.txt到table1表中，txt文件中的行分隔符为\r\n，默认tab键为字段分隔符，txt文件中的每个字段按顺序对应column1、column2，。。。导入表中）
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？
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