litespeed是一个革命性的备份sql Server数据库的产品。拥有最新的加密和压缩算法可以快速、安全地备份所有的数据。
KUDU 支持用户对一个表指定一个范围分区规则和多个 Hash 分区规则，如下图：
GIIS （Global Information Industry Summit）峰会已经结束一周了。
概述 本篇我们将利用DMA一步一步实现SQL Server 的迁移。帮助大家理解现在的SQL Server与新版本的融合问题，同时需要我们做哪些操作来实现新版本的升级或者迁移。 SQL Server 迁移 一定要有一个准备好的计划，我下面列出了所有的迁移过程需要做的工作，如下列表： 步骤列表 序号 SQL Server迁移步骤 1 必要环境的准备（比如高版本的服务器操作系统） 2 研究弃用和停用的功能、特性 3 运行数据迁移助手（DMA）了解哪
假设我们的某个业务会涉及数据更新，同时在实际场景中有较大并发量。流程:读取->修改->保存，在不考虑基于DB层的并发处理情况下，这种场景可能对部分数据造成不可预期的执行结果，此时可以考虑使用分布式锁来解决该问题
SQL Server 2005仍然不直接地支持负载均衡——但是它为以前SQL Server版本中可用的所有负载均衡方法提供了令人激动的改善和支持。 目录 1、端到端拓扑的事务性复制 2、表分割 3、备份和重新存储上的改善(片段式重新存储) 4、数据库镜像和快照 端到端拓扑的事务性复制 SQL Server 2005对端到端(P2P)的拓扑结构上的事务性的复制加强了支持。 SQL Server 2000支持双向的复制，这就可以让两台服务器同时对彼此发布和订阅数据。服务器可以更新同一个共享数据，但是在这样的
redis 会将每个设置了过期时间的 key 放入到一个独立的字典中，以后会定时遍历这个字典来删除到期的 key。除了定时遍历之外，它还会使用惰性策略来删除过期的 key，所谓惰性策略就是在客户端访问这个 key 的时候，redis 对 key 的过期时间进行检查，如果过期了就立即删除。
4.2 定时器 1 同步定时器 同步监控器类似于LoadRunner中的集合点。通过右键在弹出菜单中选择“添加->定时器->Synchronizing Timer（同步定时器）”，如图21所示。
Windows故障转移群集是由多个服务器组成的共同提供某高可用服务，该服务用于防止单台服务器故障导致服务失效。故障转移群集是一种高可用性的基础结构层，由多台计算机组成，每台计算机相当于一个冗余节点，整个群集系统允许某部分节点掉线、故障或损坏而不影响整个系统的正常运作。一台服务器接管发生故障的服务器的过程通常称为"故障转移"。
在MariaDB中，有如下针对MariaDB与MySQL两种数据库比较的官方说法：
HBase 深入浅出 HBase 在大数据生态圈中的位置 提到大数据的存储，大多数人首先联想到的是 Hadoop 和 Hadoop 中的 HDFS 模块。大家熟知的 Spark、以及 Hadoop 的 MapReduce，可以理解为一种计算框架。而 HDFS，我们可以认为是为计算框架服务的存储层。因此不管是 Spark 还是 MapReduce，都需要使用 HDFS 作为默认的持久化存储层。那么 HBase 又是什么，可以用在哪里，解决什么样的问题？简单地，我们可以认为 HBase 是一种类似于数据库的存储
介绍 改变数据类型是一个看起来很简单的事情，但是如果表非常大或者有最小停机时间的要求，又该如何处理那？这里我提供一个思路来解决这个问题。 背景 在一个常规SQL Server heath检查中，使用sp_blitz，我们最大的生产表之一引发了令人担忧的警报。保存客户订单信息的表的ID列是一个INT datatype，很快就将达到最大值。 这个表大约有500GB，有超过9亿行。根据在该表上每天的平均插入数，我估计未来八个月后，在这张表上的插入将会溢出。这是一个订单输入表，由于客户的活动，需要24小时的插入。一
在当前去IOE的大潮下，分布式数据库正如火如荼的发展起来，特别是国产数据库呈现了井喷态势。一个典型的分布式数据库应该具有如下组件：①协调节点，也叫sql转发节点，用来进行sql协议支持，分布式执行计划生成与下发；②数据节点：用来存储数据，同时进行运算；③全局事务管理器，用来保证事务一致性。为了保证高可用，成熟的分布式数据库这些节点都具有主备切换功能。
一、背景需求 当我们需要在多个数据库间进行数据的复制自动增长型字段可能造成数据合并时的主键冲突。设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时，OrderID到底该不该自动增长呢？ 数据库自增长ID和无序的UUID方案的不足之处： 1）、采用数据库自增序列：数据迁移合并等比较麻烦。 2)、UUID随机数：采用无意义字符串，没有排序UUID使用字符串形式存储，数据量大时查询效率比较低。（主要是索引查询销量不是最高的） 如果非要使用非自主增长列作为主键的话(分布式系统分库分表中)
响应时间(response time 简称RT)是从系统接收请求开始到返回响应之间的时间跨度，是一项极其重要的性能指标。它可以从侧面反映系统的整体吞吐量，也是业务请求(比如sql 请求)的性能好坏的判断依据。
如果你使用过 Google 或 YouTube，那么你很可能已经访问过分片数据。分片通过将数据分区存储在多个服务器上，而不是将所有内容放在一个巨大的服务器上，以实现扩展数据库的目的。这篇文章将介绍数据库分片的工作原理、思考如何给你自己的数据库分片，以及其他一些有用的、可以提供帮助的工具，尤其是针对 MySQL 和 Postgres。
采用云计算的注意事项是一种很好的建议。云计算服务提供商(CSP)都会承诺在其基础设施中提供“高可用性”，其服务水平协议(SLA)通常提供95%至99.99%的正常运行时间，而每月服务费退款率将达到10%到50%不等。但通常没有达到这样的门槛，正如IT的许多方面一样，重要的在于细节。
Java技术面试主要是围绕Java核心、数据库、Spring Boot框架和分布式组件这四个方面来提问，前文也讲述了快速提升这四方面技能的技巧。在此基础上，本文将在数据库层面，给出准备面试说辞的方法。
改变数据类型是一个看起来很简单的事情，但是如果表非常大或者有最小停机时间的要求，又该如何处理那？这里我提供一个思路来解决这个问题。
响应时间（response time 简称 RT）是从系统接收请求开始到返回响应之间的时间跨度，是一项极其重要的性能指标。它可以从侧面反映系统的整体吞吐量，也是业务请求（比如 sql 请求）的性能好坏的判断依据。
负载均衡是Nginx的核心应用场景，本文将介绍官方提供的5种负载均衡算法及其实现细节。
原创文章，转载请务必将下面这段话置于文章开头处。 本文转发自技术世界，原文链接 http://www.jasongj.com/spark/skew/ 摘要 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案，包括避免数据源倾斜，调整并行度，使用自定义Partitioner，使用Map侧Join代替Reduce侧Join，给倾斜Key加上随机前缀等。 为何要处理数据倾斜（Data Skew） 什么是数据倾斜 对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
MIT 今年终于主动在 Youtube 上放出了随堂视频资料，之前跟过一半这门课，今年打算刷一下视频，写写随堂笔记。该课程以分布式基础理论：容错、备份、一致性为脉络，以精选的工业级系统论文为主线，再填充上翔实的阅读材料和精到的课程实验，贯通学术理论和工业实践，实在是一门不可多得的分布式系统佳课。课程视频和资料看这里，本篇是第四节课笔记，VMWare 的 P/B 系统。
前一段时间在网上看见了一篇文章内容大致是作为一个架构师你需要拥有什么样的能力，其中不过是包括以下几个点：
MongoDB 是一款流行的开源文档型数据库，从它的命名来看，确实是有一定野心的。MongoDB 的原名一开始来自于 英文单词"Humongous", 中文含义是指"庞大"，即命名者的意图是可以处理大规模的数据。
用的比较少，比Constant Throughput Timer更复杂更高级的用来控制吞吐量的一个定时器。
前一段时间在网上看见了一篇文章内容大致是作为一个架构师你需要拥有什么样的能力，其中不过是包括以下几个点： 1、对于Java基础技术体系（包括JVM、类装载机制、多线程并发、IO、网络）有一定的掌握和应用经验。 2、对面向对象的软件开发思想有清晰的认识、熟悉掌握常用的设计模式； 3、熟练掌握目前流行开源框架(spring/springmvc/ibatis)，并且对其核心思想、实现原理有一定认知； 4、熟悉Oracle、MySQL等数据库开发与设计以及缓存系统REDIS或 Memcached的设计和研发； 5、
让我们一起来盘点一下2010数据库SQL Server 发布了那些给力的新品。 1. 微软发布SQL Server 2008 R2 微软公司于2010年4月21日宣布推出Microsoft SQL
摘要：虽然SQL数据库是非常有用的工具，但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破。这只是时间问题：被迫使用关系数据库，但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举。 简介 NoSQL，是一项全新的数据库革命性运动，NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储。现今的计算机体系结构在数据存储方面要求具备庞大的水平扩展性，而NoSQL致力于改变这一现状。目前Google的 BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库。 但是NoSQL数据库之间的不同，远超过两 SQL数据库之间的差别
但之后仍有问题待解决： 比如朋友圈关系的数据量达到千亿，即使分成1024个库表，单表数据量也达到亿级，且关系数据量还在极速增加，即使你分成再多库表，数据量也会很快到达瓶颈。 传统DB难以彻底解决该问题，因为扩展性很弱。这时，就可以利用NoSQL，天生分布式，能提供优秀的读写性能，补充了传统关系型数据库短板。那么它是如何做到的呢？ NoSQL，不同于传统关系型数据库的其他数据库系统的统称，不使用SQL作为查询语言，提供优秀的横向扩展能力和读写性能，非常契合互联网项目高并发大数据的特点。 Redis、LevelDB这样的KV存储，相比于传统DB，有极高读写性能，对性能有比较高的要求的场景都会使用。
主要介绍：复制功能介绍、mysql二进制日志、mysql复制拓扑、高可用框架、单点故障、读写分离和负载均衡介绍等 mysql复制功能介绍 mysql复制功能提供分担读负载 复制解决的问题 实现在不同服务器上的数据分布 利用二进制日志增量进行 不需要太多的带宽 但是使用基于行的复制在进行大批量的更改时会对带宽带来一定得压力，特别是跨IDC环境下进行复制 实现在不同服务器上的数据分布 实现数据读取的负载均衡 需要其他组件配合完成 利用DNS轮询的方式把程序的读连接到不同的备份数据库， 使用LVS，haproxy
为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。 Hadoop的应用业务分析 大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。 目前主流的三大分布式计算系统分别为：Hadoop、Spark和Strom： Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。 S
为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。
server服务端：adb.exe执行之后的进程，表示adb的服务端，通过服务端与手机上的adb守护进程进行通信
随着全球经济下行压力增大，中美贸易摩擦愈演愈烈，美国一系列的经济制裁和技术封锁使得我们有种被扼住咽喉的感觉，数据库作为基础软件中的重要一环有着很深的技术含量，在这样的大背景下国产数据库厂商开始发力，这其中分布式数据库如雨后春笋般出现，良性的竞争环境使它们都得到了长足的发展，其中不乏优秀的产品，本文主要挑选目前几个相对成熟数据库进行架构特点介绍。
SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性，有别去其他。从这个意义上说，数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同。在本文中，我们将介绍在计划数据仓库时应该考虑的一些事项。
图片来源：pexels 背景 Firestorm Shuffle是分布式计算框架用来衔接上下游任务的数据重分布过程，在分布式计算中所有涉及到数据上下游衔接的过程都可以理解为shuffle。针对不同的分布式框架，shuffle有几种实现形态： 基于文件的pull based shuffle，如MapReduce、Spark。这种shuffle方式多用于类MR的框架，比如MapReduce、Spark，它的特点是具有较高的容错性，适合较大规模的批处理作业。由于实现的是基于文件的shuffle方案，因此失败
3、prometheus根据配置定时去拉取各个节点的数据，默认使用的拉取方式是pull
一般而言，排队问题相当常见，比如等待银行柜台服务、加油站加油或者多个进程等待cpu处理都会出现排队，为叙述方便，将排队者称为顾客，提供服务的一方称为服务员。常识都知道我们不希望排队(为了享受排队的另说)，排队意味着是时间成本的消耗，如果是物资等待被处理的排队则说明物资出现积压，不管哪种都会对生产效率产生重要负面影响，但往往这个排队现象是无法完全消失的，这是一种随即现象，排队与很多因素相关，其中最重要的两部分是顾客到达时间间隔的随机时间和服务过程的服务随机时间两部分，而排队论的宗旨也是系统在不同场景下利用以上两种过程规律对实际的排队系统做出最优的决策以提高效益。
作用：通过ThreadDelay设定每个线程请求之前的等待时间（单位为毫秒）。
一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块，最后到达存储引擎。
作为建立在 Apache Spark 之上的企业级即席 SQL 查询服务，Kyuubi 以高可用性 (HA) 为主要特征，旨在确保约定的服务可用性级别，例如高于正常运行时间。
如果你打算好好学习一下 MySQL，性能优化肯定是绕不过去一个问题。当你撸起袖子准备开始的时候，突然发现一个问题摆在眼前，本地数据库中没那么大的数据量啊，几条数据优化个毛线啊。生产库里数据多，但谁敢直接在生产环境动手啊，想被提前优化吗？
本文介绍了基于Hadoop大数据分析的应用场景和实践，包括京东的京麦团队在Hadoop平台上的业务场景和优化方案。Hadoop是使用Java编写，允许分布在集群，使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。通过使用Hadoop，企业可以在控制成本的同时，提高处理大数据的速度。
接上一篇文章，按照”终端出厂实现自动化运维方案",https://blog.csdn.net/yyz_1987/article/details/118358038
摘要：虽然SQL数据库是非常有用的工具，但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破。这只是时间问题：被迫使用关系数据库，但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举。
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