“删库跑路”作为调侃程序猿的梗一直以来广为流传，但是当真的发生的时候，犹如黑天鹅降临，瞬间业务全线停摆，造成难以估量的损失。在SaaS领域举足轻重的服务提供商微盟，就刚刚经历了这样一场没有硝烟又争分夺秒的战争。 一周前，微盟部署在自建MySQL数据库上的核心业务数据，被微盟某运维人员用一种让程序员闻风丧胆的Linux系统下文件删除命令，整体进行了不可逆的删除。更残酷的是，备份数据也一起删除了。 所有微盟平台上的用户和商家业务因此被迫停滞了一周，而服务没有恢复的每一分每一秒都是收入和用户的损失，这次删库
云服务器云数据库云硬盘区别吗？答案还是会有的，相信对于刚接触云服务器的用户们来说，是会有这种疑问的。其实对于云服务器和云数据库，以及云硬盘来说，它们都是不同的产品，但是在一定的时期内，他们三者之间是可以互相合作搭配的，因为它们各具特点和优势，只是在用途和功能方面是不太一样的而已。
关于云数据库大部分刚接触云服务器的客户都会有诸如什么是云数据库，云数据库使用有哪些优势，云数据库是否可以拓展容量等方面的问题。云数据库是云服务器的延伸，同样也是属于虚拟数据运作的类型，可以根据应用的环境来快速配置方案，同时还能针对于环境对储存容量的需求，一键拓展容量无需停机更新。云数据库采用多重数据保障，同步进行数据备份，避免数据被误删或是丢失。
数据库是在服务器运行当中进行数据储存的重要空间，而在过去都会采用硬盘储存建立数据库空间。但是随着网络技术的不断提升和发展，随之也逐渐发现物理主机在运行方面的诸多限制，比如使用范围、数据库的参数、操控的灵活性、维护管理需要专业人员等方面，都使得运行的难度增加。因此不少的网站建设都开始采用云数据库，那么云数据库是什么运行模式呢。
在这个海量数据大爆发的时代，一个单一的开源数据库产品往往很难直接满足企业的业务需求，在某些场景下，无论是性能、安全还是稳定性，都面临着各种各样的问题。
一. 服务器运行商安全组放开 3306 端口 二. 宝塔面板防火墙放开 3306 端口
如今，随着现代信息化的发展，很多企业开始使用云服务器了，因为此互联网平台所带来的安全稳定性和成本节省方面，都是值得信赖和有所保障的。在了解云服务器的时候，也要关注云服务器linux系统硬盘相关的知识，只有掌握的全面化，后续使用的时候才会不出任何意外问题。
数据库的发展从早期的单机数据库，到现在的分布式数据库。在单机数据库时代，所有的数据都存储在单机中，随着计算机技术的发展，开始出现了多台计算机联合处理数据的需求，从而诞生了分布式数据库。
企业A需要搭建一套在互联网上发布的论坛平台，但是企业内部并没有完善的基础架构设施，难以保证论坛平台的高可用性和高安全性。经过IT部门相关专家分析讨论，决定在腾讯云上完成整套论坛平台的部署。
突然! 扩容了，扩容成6个库，每个库需要12个表，你怎么来增加更多库和表？ 当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了，要继续扩容，咋办？
这个你必须面对的事，就是当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。
现场环境有两台06年产早过保Dell R710服务器，RHEL5.4操作系统，一台应用服务器，一台Oracle数据库服务器，硬件配置，操作系统一样，独立阵列卡。
你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗？ 500万PV是什么概念？服务器每秒要处理多少个请求才能应对？如果计算呢？ PV是什么： PV是page view的简写。PV是指页面的访问次数，每打开或刷新一次页面，就算做一个pv。 计算模型： 每台服务器每秒处理请求的数量=((80%总PV量)/(24小时60分60秒40%)) / 服务器数量 。 其中关键的参数是80%、40%。表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内。24小时的40%是9.6小时，有80%的请求发生一天的9.6个小时当中（很适合互联网的应用，白天请求多，晚上请求少）。 简单计算的结果： ((80%500万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 115.7个请求/秒 ((80%100万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 23.1个请求/秒 初步结论： 现在我们在做压力测试时，就有了标准，如果你的服务器一秒能处理115.7个请求，就可以承受500万PV/每天。如果你的服务器一秒能处理23.1个请求，就可以承受100万PV/每天。 留足余量： 以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中，但实际情况并不会这么均匀的分布，会有高峰有低谷。为了应对高峰时段，应该留一些余地，最少也要x2倍，x3倍也不为过。 115.7个请求/秒 *2倍=231.4个请求/秒 115.7个请求/秒 *3倍=347.1个请求/秒 23.1个请求/秒 *2倍=46.2个请求/秒 23.1个请求/秒 3倍=69.3个请求/秒 最终结论： 如果你的服务器一秒能处理231.4--347.1个请求/秒，就可以应对平均500万PV/每天。 如果你的服务器一秒能处理46.2--69.3个请求，就可以应对平均100万PV/每天。 说明： 这里说明每秒N个请求，就是QPS。因为我关心的是应用程序处理业务的能力。 实际经验：
数据库安全，是指以保护数据库系统、数据库服务器和数据库中的数据、应用、存储，以及相关网络连接为目的，防止数据库系统及其数据遭到泄露、篡改或破坏的安全技术。 数据库是企业最为核心的数据保护对象。与传统的网络安全防护体系不同，数据库安全技术更加注重从客户内部的角度出发做安全，其安全要求包括了保密性、完整性和可用性，即CIA(Confidentiality, Integrity, Availability)的三个方面。 但对于传统数据库服务而言，要保证达到这些安全要求是复杂且困难的，需要从前端（业务）到后端（数据
你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗？ 500万PV是什么概念？服务器每秒要处理多少个请求才能应对？如果计算呢？ PV是什么： PV是page view的简写。PV是指页面的访问次数，每打开或刷新一次页面，就算做一个pv。 计算模型： 每台服务器每秒处理请求的数量=((80%总PV量)/(24小时60分60秒40%)) / 服务器数量 。 其中关键的参数是80%、40%。表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内。24小时的40%是9.6小时，有80%的请求发生一天的9.6个小时当中（很适合互联网的应用，白天请求多，晚上请求少）。 简单计算的结果： ((80%500万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 115.7个请求/秒 ((80%100万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 23.1个请求/秒 初步结论： 现在我们在做压力测试时，就有了标准，如果你的服务器一秒能处理115.7个请求，就可以承受500万PV/每天。如果你的服务器一秒能处理23.1个请求，就可以承受100万PV/每天。 留足余量： 以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中，但实际情况并不会这么均匀的分布，会有高峰有低谷。为了应对高峰时段，应该留一些余地，最少也要x2倍，x3倍也不为过。 115.7个请求/秒 *2倍=231.4个请求/秒 115.7个请求/秒 *3倍=347.1个请求/秒 23.1个请求/秒 *2倍=46.2个请求/秒 23.1个请求/秒 3倍=69.3个请求/秒 最终结论： 如果你的服务器一秒能处理231.4--347.1个请求/秒，就可以应对平均500万PV/每天。 如果你的服务器一秒能处理46.2--69.3个请求，就可以应对平均100万PV/每天。 说明： 这里说明每秒N个请求，就是QPS。因为我关心的是应用程序处理业务的能力。 实际经验： 1、根据实际经验，采用两台常规配置的机架式服务器，配置是很常见的配置，例如一个4核CPU+4G内存+服务器SAS硬盘。 2、硬盘的性能很重要，由其是数据库服务器。一般的服务器都配1.5万转的SAS硬盘，高级一点的可以配SSD固态硬盘，性能会更好。最最最最重要的指标是“随机读写性能”而不是“顺序读写性能”。（本例还是配置最常见的1.5万转的SAS硬盘吧） 3、一台服务器跑Tomcat运行j2ee程序,一台服务器跑MySql数据库,程序写的中等水平(这个真的不好量化)，是论坛类型的应用(总有回帖,不太容易做缓存,也无法静态化)。 4、以上软硬件情况下，是可以承受100万PV/每天的。(已留有余量应对突然的访问高峰) 注意机房的网络带宽： 有人说以上条件我都满足了，但实际性能还是达不到目标。这时请注意你对外的网络的带宽，在国内服务器便宜但带宽很贵，很可能你在机房是与大家共享一条100M的光纤，实际每个人可分到2M左右带宽。再好一点5M,再好一点双线机房10M独享，这已经很贵了（北京价格）。 一天总流量：每个页面20k字节100万个页面/1024=19531M字节=19G字节， 19531M/9.6小时=2034M/小时=578K字节/s 如果请求是均匀分布的，需要5M（640K字节）带宽（5Mb=640KB 注意大小写，b是位，B是字节，差了8倍），但所有请求不可能是均匀分布的，当有高峰时5M带宽一定不够，X2倍就是10M带宽。10M带宽基本可以满足要求。 以上是假设每个页面20k字节，基本不包含图片，要是包含图片就更大了，10M带宽也不能满足要求了。你自已计算吧。 （全文完） 附：性能测试基本概念
企业在进行管理的过程中，一般都会用到云数据库这一概念，因为云数据库对于企业的管理来说能够起到举足轻重的作用，帮助企业减少人力成本，降低企业的运营成本，提高企业的工作效率。云数据库是这两年才兴起的一个概念，很多刚开始进行企业管理的人对这一概念并不了解，下面为大家介绍云数据库是什么，以及云数据库如何建立。
在安装、部署Oracle数据库软件时，需要根据不同应用结构（即硬件平台、操作系统平台）采用不同的方法（基本安装、高级安装），下面介绍几种常见的应用结构。
如图，假设我们申请了4台数据库服务器，每台上面部署了8个数据库，每个数据库对于每张表分了32张表
长通物流是一家基于供应链管理集运输、仓储、物流配送、产品代理一体化的全方位综合物流服务商。随着社会的发展，行业环境的改变，为满足用户的需求不断创新，现在先研发第三代物流管理系统，预期8月部署上线，新系统的部署采用云服务的方式，满足新业务的安全需求、访问需求等。
1 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查询 能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势 关系型数据库的性能非常高，但是它毕竟是一个通用型的数据库，并不能完全适应所有的用途，具体来说它并不擅长以下处理： 大量数据的写入处理。 为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更 字段不固定时应用 对简单查询需要快速返回结果的处理 大量数据
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这个方案就跟停机迁移一样，步骤几乎一致，唯一的一点就是那个导数的工具，是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿，有点不太靠谱，因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了，可能多达几亿条，甚至几十亿，你这么玩儿，可能会出问题。
在Redis官网中,是这样介绍Redis的: The open source, in-memory data store used by millions of developers as a database, cache, streaming engine, and message broker. 翻译为: 被数百万开发人员用作数据库、缓存、流媒体引擎和消息代理的开源内存数据存储
云服务器出现之后，方便了人们的日常工作。如何搭建家用云数据库一直是人们比较关心的要点，如果想要搭建的话，需要按照相应的流程来进行。
我们在管理微信公众号中使用较多的是微擎管理平台，虽然老蒋没有正式使用过这个产品，但是确实看到有不少的网友在使用。从前面几篇文章中也亲自体验过这个管理软件的强悍之处。有帮助几个网友配置过微擎管理平台以及解决过微擎服务器相关的问题，在这篇文章中打算分享关于微擎服务器选择配置以及可能遇到的问题做一个梳理总结。
一个程序员很有必要熟悉或者精通一种数据库，MySQL无疑是首选。为什么使用MySQL呢，因为它是开源的，同时具备轻量、简单、稳定和高性能等特点，尤其是其学习成本相对其他数据库，比如Oracle和Sybase更简单，入门更低。MySQL的应用范围从中小型Web网站到大型的企业级应用随处都可见它的身影。 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查
腾讯云提供了全球多个Region以及AZ，本文档主要介绍腾讯云各产品的跨可用迁移能力，客户如有业务跨可用区迁移的需求，可结合自身业务场景，自主查看、选择对应的产品迁移文档，快速编写出合理的迁移方案，希望能够帮助到大家。遗漏之处在所难免，有不当的地方欢迎大家留言或者联系笔者进行修改。
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。
数据的迁移就像搬家，基本每个用过手机的人都做过数据迁移，将旧智能手机中的电话号码、照片、微信聊天记录导入到另一台新的智能手机。因此数据迁移并不神秘。在上云的过程中，因数据的量更大、数据重要性更大、专业性更强，因此在公有云上诞生了“云迁移”这项目服务，在公有云市场也有上百个云服务商专业做“云迁移”服务。今天我们来讲三种常用的云数据库迁移方法。
“Navicat”是一套可创建多个连接的数据库管理工具，用以方便管理 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLite、SQL Server、MariaDB 和 MongoDB 等不同类型的数据库，它与阿里云、腾讯云、华为云、Amazon RDS、Amazon Aurora、Amazon Redshift、Microsoft Azure、Oracle Cloud 和 MongoDB Atlas等云数据库兼容。你可以创建、管理和维护数据库。Navicat 的功能足以满足专业开发人员的所有需求，但是对数据库服务器初学者来说又简单易操作。Navicat 的用户界面 (GUI) 设计良好，让你以安全且简单的方法创建、组织、访问和共享信息。
活动链接：https://cloud.tencent.com/act/free?from=15048#rule 活动规则： 活动时间和参与对象 活动时间：本活动为长期活动，订单型产品每天9:00开放领
引言：数据安全对企业生存发展有着举足轻重的影响，数据资产的外泄、破坏都会导致企业无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失，而往往绝大多数中小企业侧重的是业务的快速发展，忽略了数据安全重要性。近年来，企业由于自身的安全防护机制不严谨，引发的数据安全事件频发。抛开事件本身的人为因素不谈，如何从技术角度避免类似的事件发生，才是我们需要认真总结的。
我们早已进入大数据时代，但是大众更多关心的是数据有多大，而不是这些数据存放在哪里，虽然后者关系到存储和访问数据的性能与成本。
网友说自己的小型网站部署服务器上，随着网站数据增多、访问量变大后，用什么办法解决大流量访问，扩容增配置还是动静分离呢？这个问题对于很多站长来说是一个挺纠结的问题。业务在高速增长中，传统的方法是扩容增配，CPU/内存/带宽等等都是扩容的对象。那么现在随着云服务器的普及率越来越高，也可以利用动静分离的办法来解决这个问题。本文中魏艾斯博客说一下整体思路，有了思路再去操作就容易很多了。
Navicat Premium 是一套数据库开发软件，可以多重连线资料库的管理工具，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 可以快速轻松地创建、管理和维护数据库。让管理不同类型的资料库更加的方便。
在日常运维的某个系统下，由于之前数据库主机所用硬盘是传统机械硬盘，容量小，传输速度低，并且数据库服务器整体性能不高。随着业务访问量的增加，现有数据库服务器无法满足需求，所以需要搭建一套高性能的数据库服务器，并且所用硬盘是 SSD。
在使用数据库服务器过程中可能会因为种种原因忘记了登录密码，或者需要使用别人的数据库服务器，别人却忘记了登录密码等等。
应用和数据分离后整个网站使用三台服务器：应用服务器（更快更大的CPU），文件服务器（更大的硬盘）和数据库服务器（更快的硬盘和更大的内存）。
出处：http://blog.csdn.net/anxpp/article/details/51614973
1.1 高并发，大流量 1.2 海量数据 存储及管理海量数据，需要大量服务器 1.3 高可用: 7 * 24 小时服务 1.4 用户分布广泛，网络环境复杂 1.5 安全环境恶劣 大型网站几乎每天都被黑客攻击 1.6 需求快速变更，发布频繁 1.7 渐进式发展
网站都是从小网站一步一步发展为大型网站的，而这之中的挑战主要来自于庞大的用户、安全环境恶劣、高并发的访问和海量的数据，任何简单的业务处理，一旦需要处理数以 P 计的数据和面对数以亿计的用户时，问题就会
常见的关系型数据库有mysql 、SQL Server、Oracle、Sybase、DB2等。关系型数据库是目前最受欢迎的数据库管理系统，技术比较成熟。
电子采购平台需要实现多个采购单位的采购业务在一个采购系统平台实现，以此来支持多种采购系统业务流程，且要具备能够支持多法人、多需求单元、多采购组织、多库存地的企业采购功能需求，实现集团高效采购、阳光采购、集中管理的目标。
传统企业在建设数据库初期，不仅建设服务器，还要保证数据库能够稳定和可靠的运行。当业务数据增长到一定大小的时候，就需要增加服务器CPU及内存以及磁盘相关资源。为了保证服务器的稳定性，还需要制定相关制度及体系，定制数据库的架构，防止数据库被攻击，确保数据库安全稳定。搜索关注“腾讯云数据库”官方微信立得10元腾讯云无门槛代金券，体验移动端一键管理数据库，学习更多数据库技术实战教程。
LAMP这个词的由来最早始于德国杂志“c't Magazine”，Michael Kunze在1990年最先把这些项目组合在一起创造了LAMP的缩写字。这些组件虽然并不是开开始就设计为一起使用的，但是，这些开源软件都可以很方便 的随时获得并免费获得。这就导致了这些组件经常在一起使用。在过去的几年里，这些组件的兼容性不断完善，在一起的应用情形变得非常普便。为了改善不同组件 之间的协作，已经创建了某些扩展功能。目前，几乎在所有的Linux发布版中都默认包含了“LAMP stack”的产品。这些产品组成
云服务器、云数据库特惠，服务更稳，速度更快，价格更优 前往地址> 云服务器年付3折起 所有机型免费分配公网IP，50G高性能云硬盘（系统盘） 。 英特尔Ⓡ至强处理器 CPU负载无限制，利用率最高为100% 搭配网络增强，包转发能力最高可达30w 个人建站，轻量APP，企业用户等各应用场景均可适用 云数据库年付3折起 MySQL高可用版 提供备份，恢复，监控，数据迁移等产品功能 双机热备，自动容灾 采用高性能SSD硬盘 按需使用，弹性扩展 Redis 提供备份，恢复，监控，按需升级等产品功能 适用所用高
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。任何数据库在长期使用过程中，都会存在安全隐患。对于数据库管理员来说不能仅寄希望于计算机操作系统的安全运行，而是要建立一整套的数据库备份与恢复机制。当任何人为的或是自然的灾难一旦出现，而导致数据库崩溃、物理介质损坏等，就可以及时恢复系统中重要的数据，不影响整个单位业务的运作。然而如果没有可靠的备份数据和恢复机制，就会带来系统瘫痪、工作停滞、经济损失等等不堪设想的后果。本文以ORACLE数据库为例，结合医院的业务应用环境，介绍 ORACLE数据库的备份恢复。 首先，应当制定一个严格的工作制度，规范化数据库维护的工作流程。 总结实际工作中的经验，数据库管理员应当按照以下原则进行数据库系统的维护： 要求：每日值班的数据库管理员应当随时监控主数据库服务器、备份数据库服务器的软件、硬件的正常运行，一旦出现故障，应立即向领导汇报并采取相应恢复措施。 一、管理员应当每日察看数据库的冷备份报告，出现问题及时检查备份文件，保障每日数据库服务器的备份正常运行。 二、当主数据库服务器出现数据库错误时，应检查数据库的工作状态。如果工作不正常应及时将最新的备份数据覆盖当前数据库的损坏数据，并重新启动机器，检验数据库系统是否能够自行恢复运行。如果重新启动后数据库系统不能正常运行，则数据库系统文件被破坏，应重新安装ORACLE数据库并启用紧急恢复方案。 三、当主数据库服务器出现硬件故障时，应在1小时内更新备份数据库为最新数据，并启动备份数据库服务器，将备份数据库服务器升级为主数据库服务器。对于损坏的主数据库服务器应重新安装ORACLE数据库，并启用紧急恢复方案。 四、当备份数据库服务器出现数据库错误时，应检查ORACLE数据库的工作状态，如果工作不正常应及时将最新的备份数据覆盖当前数据库的损坏数据，并重新启动机器，检验数据库系统是否能够自行恢复运行。如果重新启动后数据库系统不能正常运行，则数据库系统文件被破坏，应重新安装ORACLE数据库并启用紧急恢复方案。如果ORACLE工作不正常，应重新安装ORACLE数据库并启用紧急恢复方案。 五、当备份数据库服务器出现硬件故障时，应尽快修复。等待硬件正常工作后，首先重新安装ORACLE数据库，并采用紧急恢复方案恢复ORACLE数据库。 六、每周至少三次将备份数据转移到移动磁盘内，以防止出现自然灾害的事故而导致的备份数据丢失。 1．ORACLE数据库系统的安装 首次安装ORACLE7.3数据库。进入安装光盘的NT_x86目录，运行setup.exe，进行安装。选择安装目录：D：ORANT（在本文中以将ORACLE数据库安装到D盘为例，下不累述。） 选择安装模式：oracle7 server product 选中：oracle7 con text option 2.0.4.0.0oracle7 spatail data option 7.3.3.0.0. 选择标准安装模式。配置数据库：在net easy config中添加本地数据库的别名、ip地址。修改注册表的字符集为us7ascii（根据需要）。用internal帐户启动当前数据库，验证当前数据库已正确安装。Shutdown当前数据库。设置数据库为ARCHIVELOG方式： 1）将系统设置成自动归档写满的联机日志文件，修改参数文件D：ORANTDatabaseINITORACL.ORA文件，设置：
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