在 FreeWheel 的核心业务系统中，我们使用 MySQL 来存储数据。但随着数据量的不断增加，原有数据库已经无法满足如今的业务需求。经过前期大量的调研，我们决定将 MySQL 中的部分表迁移到 AWS Dynamodb 中。本文主要介绍从关系型数据库平顺迁移到非关系型数据库的实践经验。
DynamoDB 是Amazon最新发布的NoSQL产品，那什么是DynamoDB呢？
按照惯例，首先放出一张ABC_123绘制的关于Solarwinds供应链攻击事件中Sunburst后门的设计思路及流程图，是从大量的Sunburst后门样本分析文章中归纳整理出来的，接下来依据此图，详细讲解整个后门工作过程。
DynamoDB 是 AWS 独有的完全托管的 NoSQL Database。它的思想来源于 Amazon 2007 年发表的一篇论文：Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store。在这篇论文里，Amazon 介绍了如何使用 Commodity Hardware 来打造高可用、高弹性的数据存储。想要理解 DynamoDB，首先要理解 Consistent Hashing。Consistent Hashing 的原理如下图所示：
本文由Vikings(http://www.cnblogs.com/vikings-blog/) 原创，转载请标明.谢谢！ 我喜欢带着目标来学习新知识。因此学习nodejs过程中，不喜欢只看枯燥的语法和概念，喜欢做一些有实际应用意义的事情。这样写出来的代码更加的接地气，同时边写边学可以避免学习疲劳，算是寓教于乐。 所以在第四节课中，我开始尝试在nodejs中使用DynamoDB。为什么选择DynamoDB呢？ 一方面它是目前云环境中最具代表性的NoSql数据库，另外一方面它在国外实在非常
本文档主要介绍如何实时迁移AWS DynamoDB数据到腾讯云TcaplusDB。TcaplusDB是腾讯推出的一款全托管NoSQL数据库服务，专为游戏设计，立志于打造面向全球的精品云存储产品，提供高性能、低成本、易扩展、稳定、安全的存储服务。TcaplusDB与DynamoDB类似，数据模型采用的是KV和文档两种类型，以表为组织管理单位。相对DynamoDB表的schema-free模式，TcaplusDB采用的是schema架构，即需要用户提前定义好表的schema，但与传统关系型表结构定义相比，TcaplusDB支持更丰富的数据结构，如支持多层嵌套，满足多样化的数据定义需求。
Grafana Loki 是一套可以组合成一个功能齐全的日志堆栈组件，与其他日志记录系统不同，Loki 是基于仅索引有关日志元数据的想法而构建的：标签（就像 Prometheus 标签一样）。日志数据本身被压缩然后并存储在对象存储（例如 S3 或 GCS）的块中，甚至存储在本地文件系统上，轻量级的索引和高度压缩的块简化了操作，并显着降低了 Loki 的成本，Loki 更适合中小团队。
英国卫报创建了一个讨论和资产共享工具 Pinboard ，并将其整合到公司使用的各种内容管理平台中。该解决方案使用了一系列技术，包括用于编写业务逻辑的 Typescript、用于执行代码的无服务器服务、API 端点和 GraphQL 服务器，以及用于存储的 AWS RDS（PostgreSQL）。
了解如何在你的系统设计中使用Dynamo系列、AWS DynamoDB、Cassandra和SimpleDB ◆ 在我们开始之前的快速介绍 早在2004年，亚马逊正在运行一个大型的分布式Oracle数据库集群。想象一下，大量的服务器，运行大量笨重的闭源专有软件，并没有真正关注规模和可用性。他们在当时的规模下挑战了商业数据库的极限。 重要的是要了解这是个不同的时代。分布式系统并不常见，关系型数据库是唯一的主要OLTP数据库，最重要的是，当时没有足够的人或数据在线。 看到互联网在过去十年或二十年里的爆炸性
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上一篇文章ABC_123详细介绍过，本期再简单回顾一下。C2服务端的攻击者会通过控制C2域名解析到不同的ip地址段，间接控制Sunburst后门的行为，接下来看一个简单的例子，看看攻击者如何控制Sunburst后门，使其永久退出。
导语：Power Query 是可证明的，在这个星球上性价比最高的数据处理工具，如果你的工作中需要处理数据，注意，是处理，不是分析，那么此工具必须掌握。对此，90%的鼠标点击，5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章，非常重要，必须掌握。
2006年，AWS发布了其第一个Serverless存储服务S3和第一个Serverful计算服务EC2，这也是AWS正式发布的前两个服务，开启了云计算波澜壮阔的旅程。2014年，AWS发布了业界第一个Serverless计算服务AWS Lambda。在今年（2021年）的AWS re:Invent大会上，AWS又发布三个Serverless新品：Redshift Serverless、EMR Serverless和MSK Serverless。AWS的15年发展史（2006到2021年），也是一部AWS创造和深耕Serverless的历史，一部从Serverful不断向Serverless演进的历史。
首先回顾一下构建倒排索引的几个主要步骤： (1) 收集待建索引的文档； (2) 对这些文档中的文本进行词条化； (3) 对第2步产生的词条进行语言学预处理，得到词项； (4) 根据词项对所有文档建立索引。 可以看到，上诉过程中非常重要的一步就是获得词项，那么词项是什么，又是怎么获得的呢？
作为地球上最坚硬的物质，钻石的用途令人惊讶地有限：锯片、钻头、结婚戒指和其他工业应用。 相比之下，自然界中较软的金属之一--铁，可以被改造成无尽的应用：最锋利的刀片、最高的摩天大楼、最先进的汽车, 巨大的轮船，而且很快，如果埃隆-马斯克是对的，就会有最有效的电动车电池。 换句话说，铁之所以有令人难以置信的用处，是因为它既是刚性的又是柔性的。 同样，数据库只有在既严格又灵活的情况下才对今天的实时分析有用。 传统的数据库，由于其完全灵活的结构，是很脆的。无模式的NoSQL数据库也是如此，它们能够摄取大量的数据，
初始界面元素：title、内容，默认值、必填项（红*） 样式美观 排版规范 字体统一 编辑页面有光标，定位在第一个可编辑文本框 内容过多时，滚动条 loading 多次打开跳转同一页面 无数据不能一片空白 缩小窗口，响应式处理 性能，不能出现响应过慢，否则直接记bug
PHP开发过程中经常会遇到返回500错误的情况，而且body体中也没有任何调试(可用)内容。这个时候你就需要慢慢调试了(打断点，开调试模式等)，但如果是现网，这个错误就比较让人抓狂了，既不好打断点也不能开调试模式。但既然是错误，总是会有处理方法，下面就一步步分析500的成因及处理方案。
开发环境：Xcode 4.5.2 ios设备需要越狱并从Cydia安装appsync
常见实现：hash，时间复杂度可以接近 O(1)；B 树或变种：时间复杂度接近 O(log(n))。
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那么在分布式数据管理的过程中，怎么保证原子性呢？ 试想有这样一个场景，微服务1 中需要更新数据，同时发布一个数据更新的事件到服务2，那么在执行这个事务的过程中，微服务1刚更新完数据，系统出现了故障，数据更新的事件没有发布出去，怎么保证事务的一致性呢。
所谓金九银十，金三银四，眼看十月份最后一天已经快要结束了，当初那个充满斗志，充满梦想的你在哪里？
Select [distinct ] <字段名称> from 表 1 [ <join 类型> join 表 2 on <join 条件> ] where <where 条件> group by <字段>
在将产品设计为自助式开发人员工具时，通常会存在限制 - 但最常见的限制之一可能是规模。确保我们的产品 Jit（一个安全即代码 SaaS 平台）是为扩展而构建的，这不是我们可以事后才想到的，它需要从第一行代码开始设计和处理。
在数据库的执行SQL的语句中，有很多语句在执行中，执行计划会变化，而执行计划的变化会导致SQL 语句执行时间的变化，如何对在POSTGRESQL 中执行较慢的语句。
一 AWS DynamoDb在java中的使用【建立连接】 accessKey = “xxxxxxx”; secretKey = “xxxxxxxx” if (StringUtils.isNotBlank(accessKey) && StringUtils.isNotBlank(secretKey)) { logger.debug("accessKey和secretKey有值,不是写在系统配置里的方式"); bac = new BasicAWSCredentials(accessKey, se
介绍 本文提供了一个易于理解和有用的一组有关当前可用NoSQL数据库的信息。 可扩展数据架构 可扩展数据架构已发展用于提高整体系统效率并降低运营成本。 具体的NoSQL数据库可能具有不同的拓扑要求，但
上一篇写了从全局的角度说数据库优化这件事情，我们面试经常会被问到数据库优化这块，我们很多时候能回答一些大而化之的策略，例如主从分离，分表分库之类，添加合理的索引，那继续追问，用的什么中间件主从分离，用的什么策略进行分表分库，什么是合理的索引，加了索引表扫描少了多少行，什么情况下索引会失效，好吧，笑容逐凝固，不知如何作答了，本篇就优先围绕sql查询优化本身来聊这个事情；
Join的实现算法有三种，分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式，不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别，内存管理机制跟SQL Server不一样，因此查看执行计划，Oracle中nested loops运用非常多，而merge和hash方式相对较少，SQL Server中，merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
索引是常见的数据库对象，建立索引的目的是为了提高记录的检索速度。它的设置好坏，使用是否得当，极大地影响数据库应用程序和Database的性能。虽然有许多资料讲索引的用法，DBA和Developer们也经常与它打交道，但还是有不少的人对它存在误解，比如我本人就不是很清楚这其中的道理。所以特此进行总结，也请大牛们来给检查检查，分享下你们的经验。
随着系统用户量的不断增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，对于后端工程师，只有在了解索引及其优化的规则，并应用于实际工作中后，才能不断的提升系统性能，开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念，然后介绍优化索引的若干条规则，最后利用这些规则，针对面试中常考的知识点，做详细的实例分析。
作者丨 Gregor Hohpe 译者丨明知山 策划丨Tina 在构建分布式系统时，松散耦合是一个主要的考虑因素。关于耦合及其在分布式系统设计中的作用，我们可以为其写一整本书。许多集成模式都与耦合有关。十多年前，我对耦合进行了定义： 耦合描述了互连的系统的独立可变性，即系统 A 中的变化是否会对系统 B 产生影响。如果有影响，那么 A 和 B 就是耦合的。 以下几个重要的推论可以用来支撑这一定义： 耦合不是二元的——我们不能说两个系统是耦合的还是不耦合的，这里存在许多细微的灰色地带。 耦合有许多不同
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接： 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理（本文） 微服务部署 重构单体应用为微服务 原文链接：Event-Driven Data Management for Microservices ---- 微服务与分布式数据管理问题 单体应用一般只有一个关系型数据库，这样的好处是可以实现 ACID 保证： 原子性（Atomicity）：原子粒度的更改 一致性（Consi
在不那么遥远的旧 IT 时代，有这样一个段子——假如把数据库们”聚在一起“开会”。 Oracle: 我们需要企业级数据库。 MySQL: Oracle 不开源。 PostgreSQL: MySQL 的
Hello我又来了，快年底了，作为一个有抱负的码农，我想给自己攒一个年终总结。自上上篇写了手动搭建Redis集群和MySQL主从同步(非Docker)和上篇写了动手实现MySQL读写分离and故障转移之后，索性这次把数据库中最核心的也是最难搞懂的内容，也就是索引，分享给大家。
回顾公司过去一年，发生了好几次P级事务，最严重的一次对外停止服务整整一下午，超过六小时。
根据表、列、索引和WHERE子句中的条件的详细信息，MySQL优化器考虑了许多技术来有效地执行SQL查询中涉及的查找。对一个巨大表的查询可以在不读取所有行的情况下执行；涉及多个表的联接可以在不比较每个行组合的情况下执行。「优化器选择执行最有效查询的操作集称为“查询执行计划(query execution plan)”，也称为EXPLAIN计划。」
事务特性ACID：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。
机器学习训练工作通常是时间和资源密集型的，因此将这一过程整合到实时自动化工作流程中可能会面临挑战。
Dell AppSync支持与Dell主存储系统的集成拷贝数据管理(iCDM)。AppSync简化并自动化了生成和使用生产数据副本的过程。通过抽象底层存储和复制技术，并通过深度应用程序集成，AppSync使应用程序所有者能够满足操作恢复和数据重新利用的复制需求。存储管理员只需关心初始设置和策略定义管理，从而形成一个敏捷、无摩擦的环境。AppSync自动发现应用程序，分析布局结构，并通过虚拟化层将其映射到底层存储设备。AppSync协调从副本创建、挂载到目标主机上进行验证、到启动或恢复应用程序副本所需的所有活动。支持的工作流程还包括刷新、过期和恢复到生产环境。
今天翻译一篇关于缓存策略的文章，原文标题是Cacheing Strategies and How to Choose the Right One，朋友推荐看的，觉得总结的不错，鉴于很多朋友都懒得看英文的，所以皮皮就用蹩脚的水平试着翻译一波，如何觉得还凑合，可以帮忙转发一下让更多的人看到。
编辑手记：一条看似简单的SQL，执行时间异常惊人，明明是全表扫描，却在undo 表空间产生大量的单块读导致db file sequential read等待事件。今天老熊带你揭开重重迷雾。 开发人员在
是一对相对矛盾的事情，我认为，也是云原生数据库最要解决的问题。不把这个问题解决好，则数据库：
mysql基本架构组成：客户端，Server层和存储引擎层。其中，只有Server层和存储引擎层是属于Mysql。
在对iOS app进行安全分析时，为了动态调试iOS app或者hook iOS app，需要先将app安装到手机中。有的iOS app可以通过App Store或者其他手机助手app直接下载安装，而另外的app如未签名app、或者从网上下载得到的app的安装文件ipa则需要通过手动安装到手机中。下文则主要介绍通过手动安装ipa到iOS设备中。
通过不断的缩小要查询的数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时将随机的事件变成顺序事件。
编辑手记:在理解Oracle技术细节时，我们不仅应该读懂概念，还要能够通过测试验证细节，理解那些『功夫在诗外』的部分，例如全表扫描和单块读。 开发人员在进行新系统上线前的数据校验测试时，发现一条手工执行的 SQL 执行了超过1小时还没有返回结果。SQL 很简单： 下面是这条 SQL 的真实的执行计划： 很显然，在这个表上建 billing_nbr 和 start_date 的复合索引，这条 SQL 就能很快执行完（实际上最后也建了索引）。但是这里我们要探讨的是，为什么这么一条简单的 SQL 语
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