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    探讨一下大促销当中数据库可能出现的问题

    无非就是:CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据 TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问。 10ms处理1个SQL 1s处理100个SQL QPS<=100 在假设如果处理SQL语句的时间变长 100ms处理一个SQL 1s处理10个SQL QPS<=10 解决方法 80%的数据库 大量的并发和超高的CPU 大量的并发: 数据库连接数被占满(导致网页提示503) 超高的CPU使用率: 因CPU的资源耗尽出现了宕机 解决方法 你需要设置一下MySQL的最大连接数max_connections 选择性能更高的CPU 磁盘IO 风险 磁盘IO性能突然下降 其他大量消耗磁盘性能的计划任务(调整计划任务,做好此盘维护) 解决方法 使用更快的磁盘设备 网卡流量 风险 网卡流量被占满导致无法连接数据库

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    数据库HBase企业级安全解析

    在对某公司HBase数据库管理小组各成员进行权限分配后,可以实现各相关人员的权限但是并不能保证访问权限的安全,假若有来自外界的冒充人员,在获取相应API后,在不开启身份认证时系统会误认为其是小组内的成员 云数据库HBase安全介绍 ? 云数据库HBase在安全的方面主要支持功能有:网络层安全隔离、身份认证、权限控制,日志审计、流量控制,数据加密。 因此,与开源HBase相比云数据库HBase在安全性、成本、用户友好方面都有较大的提高。 例如对于公有云常见的用户,一般HBase数据库就是内网DB,只供自己访问使用,没有第三方人员公用,加上存储的数据可能都是用户日志数据,那么这个客户可能只需要外部网络层隔离就可以了。 如果某公司HBase数据库与某业务第三方服务商供存储,可能就需要更更进一步的身份、权限、审计等安全需求了。

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    Lepus搭建企业级数据库全方位监控系统

    前言 Lepus(天兔)数据库企业监控系统是一套由专业DBA针对互联网企业开发的一款专业、强大的企业数据库监控管理系统,企业通过Lepus可以对数据库的实时健康和各种性能指标进行全方位的监控。 目前已经支持MySQL、Oracle、MongoDB、Redis数据库的全面监控。 Lepus可以在数据库出现故障或者潜在性能问题时,根据用户设置及时将数据库的异常进行报警通知到数据库管理员进行处理和优化,帮助企业解决数据库性能监控问题,及时发现性能和瓶颈,避免由数据库潜在问题造成的直接经济损失 Lepus能够查看各种实时性能状态指标,并且对监控、性能数据进行统计分析,从运维者到决策者多个层面的视角,查看相关报表,帮助决策者对未来数据库容量进行更好的规划,从而降低了硬件成本。 创建外部数据库存储位置: mkdir -p /opt/mysql 创建并运行容器: docker run -d --name=lepus -p 9001:80 -p 9002:3306 \ -v /opt

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    Lepus搭建企业级数据库全方位监控系统

    前言 Lepus(天兔)数据库企业监控系统是一套由专业DBA针对互联网企业开发的一款专业、强大的企业数据库监控管理系统,企业通过Lepus可以对数据库的实时健康和各种性能指标进行全方位的监控。 目前已经支持MySQL、Oracle、MongoDB、Redis数据库的全面监控。 Lepus可以在数据库出现故障或者潜在性能问题时,根据用户设置及时将数据库的异常进行报警通知到数据库管理员进行处理和优化,帮助企业解决数据库性能监控问题,及时发现性能和瓶颈,避免由数据库潜在问题造成的直接经济损失 Lepus能够查看各种实时性能状态指标,并且对监控、性能数据进行统计分析,从运维者到决策者多个层面的视角,查看相关报表,帮助决策者对未来数据库容量进行更好的规划,从而降低了硬件成本。 创建外部数据库存储位置: mkdir -p /opt/mysql 创建并运行容器: docker run -d --name=lepus -p 9001:80 -p 9002:3306 \ -v /opt

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    腾讯新一代企业级数据库-CynosDB

    CynosDB,又称NewCDB,是由腾讯云和TEG基础架构部数据库技术团队联合打造的面向云计算2.0时代的新一代企业级分布式云数据库。 这两种架构模型能满足一些业务场景的要求,但随着业务的发展,在很多应用场景,尤其是企业级比较苛刻的应用场景下,它天生的技术缺陷就凸显出来了。 TXSQL支持主流的MySQL5.6/5.7版本,结合业务场景,在性能、企业级特性和稳定性上进行了百余项的定制patch,满足公司内以及腾讯云上各个业务在高并发性能、数据安全和稳定性上的要求。 TXStore针对云上复杂应用环境对基础设施苛刻的要求,它在数据的高可靠、极致性能和企业级特性上进行了大量创新设计,为腾讯云硬盘CBS、云文件CFS和云数据库CDB来提供底层存储。 在接下来的道路中,腾讯数据库技术团队将继续深挖云上用户痛点,构建企业级特性,进一步完善云数据库自治能力,完成从NewCDB到SmartCDB的蜕变,将更多腾讯内部的数据库技术普惠给腾讯云用户。 ?

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    TiDB 6.0 发版:向企业级数据库迈进

    虽然是一个开源数据库,但 TiDB 的定位一直都是面向企业级和云的数据库,而 TiDB 6.0 也是围绕这个主题而研发的。 在最新版本中,我们大幅度加强了作为企业级产品的可管理性,与此同时也加入了诸多云原生数据库所需的基础设施。 对于企业级和云数据库,除了性能,可用性和功能等常规维度外,一个重要维度就是可管理性。 这些努力加在一起,将使用户无论使用的是公有云服务,还是私有部署,都获得体验更平滑和近似的使用体验,让 TiDB 在成熟的企业级数据库维度更向前迈进。 但是可以看到,6.0 版本不但是 TiDB 迈向企业级 HTAP 数据库的又一个全新版本,也是 TiDB 向云数据库进发的新起点。 查看 TiDB 6.0.0 Release Notes,立即下载试用,开启 TiDB 6.0.0 企业级数据库之旅。

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    E-commerce 中促销系统的设计

    在电商平台中,促销是必不可少的营销手段,尤其在国内 各种玩法层出不穷,最开始的满减/秒杀 到优惠卷 再到 拼团/砍价等等 一个良好的促销系统应该具备易于扩展,易于统计促销效果等特点,在遇到秒杀类促销时还需要做到可扩容 这样设计最大好处是 rule与action相互独立且高度抽象, 运营人员与开发人员可以自由组合rule和action来达到最大灵活性与可扩展性 数据库设计 Promotion Schema::create 另外不以product作为参与促销的最小单位, 是为了进行更细颗粒度的控制. 一个促销可以有多个变体参与,一个变体可以同时参与多个促销. ,数据库字段可以按照实际需求进行增减和修改,特殊促销可自行添加相关表, 如优惠卷促销的coupons表, 拼团的groups表, 报名促销的promotion_sign_up表等等 业务设计 流程设计 表来存储用户领取的优惠卷及使用情况等 优惠卷促销本质上是将传统促销以卷的形式体现了出来,既圣诞满减促销 => 圣诞满减卷的转换.

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    33.企业级开发进阶6:数据库操作

    亲,请明白为什么要有数据库连接驱动 首先:我们明白,编程语言和数据库各自都是什么 编程语言:专门用于进行数据处理的独立的个体 数据库:专门用于进行数据储存的独立的个体 也就是说,编程语言和数据库本身是两个完全独立的个体 为了持久的有效的保存数据,我们选择将处理的数据保存在数据库中 其次:编程语言,凭什么可以访问数据库 数据库给编程语言专门开了一个后门(API),通过这个后门(API)就可以让编程语言对数据库中的数据进行增删改查操作了 3. python操作数据库中的数据 首先,我们打开mysql数据库编辑工具(这里我使用的是sqlyog操作mysql,大家可以随意),创建用户表(我们将数据库表创建的稍微正式点): # 创建数据库 CREATE 操作数据库数据的步骤 连接数据库 获取一个访问数据库的操作对象 定义SQL语句 执行SQL语句 处理结果 关闭和数据库之间的连接 我们使用python操作数据库,打开和数据库的连接并维持连接是需要消耗系统资源滴 python数据库基本操作 上述程序运行结束之后数据库中的数据,仔细观察 ? python数据库基本操作 3.4.

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    挺进企业级市场,腾讯云数据库的升级之路

    TDSQL是腾讯云用来服务于企业级用户、主打金融级高可用无限扩展卖点的企业级分布式数据库产品。 这或许表明了腾讯云要主攻企业级数据库市场的决心,当然还有其能满足包括平安银行在内的行业用户关键应用需求的信心。 从服务消费者到服务企业 平安银行并非腾讯云分布式数据库产品的首批客户。 他们的信赖,是对腾讯云分布式数据库稳定性、可靠性的认可,证明其具备了进入主流企业级应用场景的能力。 李纲认为,经历了从数据库到云数据库的第一阶段转变之后,云数据库的第二阶段将是从云数据库到云原生数据库的转变。 他表示说,融合、自治、效用,是腾讯云原生数据库的三大特点。 为建设全面开放的国产数据库生态体系,腾讯云还发布了“国产数据库加速器产业联盟计划”,并同步成立了数据库合作生态扶持基金。

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      TDSQL-C MySQL 版

      TDSQL-C是腾讯云自研的新一代高性能高可用的企业级数据库。云原生数据库的数据库架构将传统数据库与云计算的优势相结合,完全兼容MySQL和PostgreSQL,具有更高的性价比,更灵活的弹性扩展,可实现超百万级QPS的高吞吐,128TB海量分布式智能存储。

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