在国内数字化转型以及信创建设持续推进的大背景下，众多厂商入局国内数据库市场，为企业提供了面向多种应用场景的数据库，以及相关的生态工具或服务。国内数据库市场因此迎来了诸多新的变化，新的产品类型、新的技术、新的服务，以及新的市场格局，而这些变化也让企业在选择数据库时需要考虑更多复杂的因素。
TencentDB for DBbrain（以下简称DBbrain）中文名数据库智能管家，是一款智能诊断和优化数据库的产品，为用户提供实时的数据库防护，在出现故障时高效地定位原因并提供解决方案，同时也协助用户进行源头的预防。DBbrain 利用机器学习、大数据手段快速复制资深数据库管理员的成熟经验，将大量数据库问题的诊断优化工作自动化，服务于云上和云下企业。
数字化时代，数据使用场景呈现多元化趋势，数据规模也随之爆发式增长。海量异构数据的爆发式增长，对数据库的存储和计算能力提出了更高的要求。分析型数据库因其在处理海量实时数据时具有优秀的存算和管理能力，近年来赢得了市场的青睐。
11月，AntDB数据库积极参与多项数据库行业标准研讨会，助推行业规范建立；凭借领先的技术研发能力与企业创新能力，在今年9月入选了《2022爱分析·数据智能厂商全景报告》，此次又凭借在信创市场的深入推广，入选《2022爱分析·中国信创厂商全景报告》；同时，AntDB不断推进全域生态合作，与信创上下游的优质伙伴携手，共促数字产业新发展。
相信朋友对SQL Server性能调优相关的知识或多或少都有一些了解。虽然说现在NOSQL相关的技术非常的火热，但是RMDB(关系型数据库)与NOSQL是并存的，并且适用在各种的项目中。在一般的企业级开发中，主要还是RMDB占据主导地位。并且在互联网项目中，也不是摒弃了RMDB，例如MySQL就在很多的互联网应用中发挥着作用。所以，对数据库的调优是个值得深入学习的课题。本系列文章，主要讲述与SQL Server相关的调优知识，希望能够为朋友们带来一些帮助。 本篇提纲如下： 传统SQL Server调优方式的
1、Can't connect to MySQL server on 'localhost'(10061)? 翻译：不能连接到localhost 上的mysql?分析：这说明“localhost”计算
大数据时代，数据库SaaS是企业实现降本增效和业务创新的重要抓手。今天，在腾讯全球数字生态大会数据库SaaS专场上，腾讯云发布了多项数据库SaaS产品能力升级，并重点分享了其在上云、日常运维、数据库迁移等多方面的实践应用，为广大企业构建和提升自身数据能力提供了有效参考。 腾讯云数据库副总经理罗云在致辞中表示：“云上时代，数据库技术与环境的多元化带来了更为复杂的数据库运维需求。回顾腾讯云数据库SaaS的发展历程，我们最初聚焦于安全性、扩展性和易用性，解决了开源内核在企业级数据库中的应用问题；此后，我们推进了多
利用 CDC，您可以从现有的应用程序和服务中获取最新信息，创建新的事件流或者丰富其他事件流。CDC赋予您实时访问后端数据库的能力。
数据库，作为IT系统的基础类软件，发挥着非常巨大的作用。那么企业在使用数据库时，可有什么样的方式可以选择？不同方式又各有其什么特点呢？本文将从使用方式、适用场景、未来发展、成本因素（人力、财务、时间）及风险点等多角度分析了十二种情况（前六种为本地方式，后六种为云端方式）。
1. 多维数据库简介 多维数据库（Multi Dimesional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。MDD的信息是以数组形式存放的，所以它可以在不影响索引的情况下更新数据。因此MDD非常适合于读写应用。 1.1. 关系数据库存在的问题 利用SQL进行关系数据库查询的局限性： 1) 查询因需要“join”多个表而变得比较烦琐 ，查询语句(SQL) 不好编程； 2) 数据处理的开销往往因关系型数据库要访问复杂数据而变得很大。 关系型数据库管理系统本身局限性： 1) 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型，不能有效地处理在大多数事务处理应用中，典型存在的多维数据。其不可避免的结果是，在复杂方式下，相互作用表的数量激增，而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。关系数据库由于其所用数据模型较多，还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费，并且会导致系统的响应性能不断下降。而且，在现实数据中，有许多类型是关系数据库不能较好地处理的 。 2) 性能上的限制 为静态应用例如报表生成，而设计的关系型数据库管理系统，并没有经过针对高效事务处理而进行的优化过程。其结果往往是某些关系型数据库产品，在对GUI和Web的事务处理过程中，没有达到预期的效果。除非增加更多的硬件投资，但这并不能从根本上解决问题。 用关系数据库的两维表数据模型，可以处理在大多数事务处理应用中的典型多维数据，但其结果往往是建立和使用大量的数据表格，仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。并且在数据需要作报表输出时，又要反过来将已分散设置的大量的两维数据表，再利用索引等技术进行表的连接后，才能找到全部所需的数据，而这又势必影响到应用系统的响应速度。 3) 扩展伸缩性上的限制 关系数据库技术在有效支持应用和数据复杂性上的能力是受限制的。关系数据库原先依据的规范化设计方法，对于复杂事务处理数据库系统的设计和性能优化来说，已经无能为力。此外，高昂的开发和维护费用也让企业难以承受。 4) 关系数据库的检索策略，如复合索引和并发锁定技术，在使用上会造成复杂性和局限性。 1.2. 多维数据库的相关定义 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。 维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在细节程度不同的各个描述方面（时间维：日期、月份、季度、年）。 维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述。（“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。 度量（Measure）：多维数组的取值。（2000年1月，上海，笔记本电脑，0000）。 OLAP的基本多维分析操作有钻取（Drill-up和Drill-down）、切片（Slice）和切块（Dice）、以及旋转（Pivot）等。 钻取：是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取（Drill-down）和向上钻取（Drill-up）/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而Drill-down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 切片和切块：是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。 旋转：是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 1.3. 多维数据库的特点 后关系型数据库的主要特征是将多维处理和面向对象技术结合到关系数据库上。这种数据库使用强大而灵活的对象技术，将经过处理的多维数据模型的速度和可调整性结合起来。由于它独有的可兼容性，对于开发高性能的交换处理应用程序来说，后关系型数据库非常理想.在后关系型数据库管理系统中，采用了更现代化的多维模型，作为数据库引擎。并且，这种以稀疏数组 为基础的独特的多维数据库架构，是从已成为国际标准的数据库语言基础上继承和发展的，是已积累了实践经验的先进而可靠的技术。 多维数据模型能使数据建模更加简单，因为开发人员能够方便地用它来描述出复杂的现实世界结构，而不必忽略现实世界的问题，或把问题强行表现成技术上能够处理的形态，而且多维数据模型使执行复杂处理的时间大大缩短。例如开发一个服装连锁店信息管理系统时，如果用关系数据库，就需要建立许多表，一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸，另一张表用来建立服装和供应商之间的映射，并表示它是否已被卖出，此外还需要建一些表来表示价格变化、各店的库存等等。每成交一笔生意，所有这些表都需要修改，很快这些关系数据库就会变得笨重而
2月23日，国家基因库农业数字化服务平台在国家基因库生命大数据平台（CNGBdb）正式上线，以种质资源为基础，建立“种质→核酸→数据”三位一体的核心种质基因库，提供“存储→测序→分析”整体解决方案，为提高分子育种效率、加大种质资源及数据信息共享力度提供基础支撑。
本文讲述了一台服务器上运行的XenServer虚拟化中一台VPS（虚拟专用服务器）出现故障，导致虚拟机操作系统丢失的问题的解决过程。通过分析底层数据，最终发现是虚拟机磁盘被破坏，导致操作系统和数据丢失。经过一系列操作，最终使用RAR压缩包修复了数据，并重新附加到数据库环境中，查询最新数据正常。
这种情况是不能打开 cdb_forums.MYI造成的，引起这种情况可能的原因有：
数据库，作为IT系统的基础类软件，发挥着非常巨大的作用。那么企业在使用数据库时，有什么样的方式可以选择？不同方式又各有其什么特点呢？本文将从使用方式、适用场景、未来发展、成本因素（人力、财务、时间）及风险点等多角度分析十二种情况（前六种为本地方式，后六种为云端方式）。
DTS 作为数据交互引擎，以其高效的实时数据流处理能力和广泛的数据源兼容性，为用户构建了一个安全可靠、可扩展、高可用的数据架构桥梁。云数据库 SelectDB 通过与 DTS 联合，为用户提供了简单、实时、极速且低成本的事务数据分析方案。用户可以通过 DTS 数据传输服务，一键将自建 MySQL / RDS MySQL / PolarDB for MySQL 数据库，迁移或同步至云数据库 SelectDB 的实例中，帮助企业在短时间内完成数据迁移或同步，并即时获得深度洞察。
之前写过一些java性能优化的总结, 但是没有依照具体的实例分析,看起来比较空洞, 此篇我将依照在珍爱网的阅读和 改造别人写的代码的过程中遇到的一些 比较典型的可调优的例子, 接下来将一一做分析对比和优化: 1.过早初始化&无用初始化 分析:这段代码有三个比较观点的地方, 我用红色框进行了标注; I) allProductList进行初始化 II)调用服务根据结果对 allProductList重新赋值 III)调用allProductList的size 方法获取列表长度赋值给count2问
为客户提供的oracle 金牌技术服务内容为: 1.电话服务 (7*24) 热线支持电话800-810-0081 每周7天，每天24小时北京技术支持中心每天都有专人值守。以保证及时与客户沟通。以最快的速度解决用户所遇到的问题。 Oracle认证的技术专家直接同客户对话，帮助解决客户提出的疑难问题。
最近小编我连续几天接到了大量关于服务器断电后的各种数据丢失，有的是意外断电导致服务器无法启动了，有的是服务器可以启动但是虚拟机丢失了，还有的是服务器断电后有多块硬盘出现故障离线了等等.....（怎么好像最近全国各地的机房供电都不太稳定的样子）。现在我们言归正传，通过对其中一例服务器断电导致数据丢失的案例给大家简单介绍一下服务器断电后怎么进行数据恢复，仅供技术交流，如果有更简便的方法欢迎探讨。
随着互联网的发展，数据的量级也是呈指数式的增长，从GB到TB到PB。传统的关系型数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。那么如何使用关系型数据库解决海量存储的问题呢？
可观测性（Observability）是指系统可以由其外部输出推断其其内部状态的程度。系统的可观察性和可控制性是数学上对偶的概念。
联机分析处理（OLAP）的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。当时，Codd认为联机事务处理(OLTP）已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，E.F.codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。
随着近几年整个产业数字化进程的深入，数据库的应用场景变得更多、更复杂，导致数据库需要应对相比以往急剧增长的数据规模，处理更加多样的数据类型，以及具备更加复杂的场景化能力。
由于服务器突然断电，造成我公司Xen Server服务器中一台VPS（即Xen Server虚拟机）不可用，虚拟磁盘文件丢失。硬件环境是Dell 720服务器配戴一张H710P的RAID卡，由4块希捷2T STAT硬盘组成的RAID 10，上层环境是Xen Server 6.2版本操作系统，虚拟机是Windows Server 2003系统，10G系统盘 + 5G数据盘两个虚拟机磁盘，上层是Web服务器（ASP + SQL 2005的网站架构）。
好消息，DBbrain发布全链路分析版，为金融客户量身定制，满足金融行业在数据库层面提出的实时计算、数据分析、高效运维等严苛要求。高阶功能支持正反向SQL解析、集群SQL聚合分析、业务SQL聚合统计分析、集群事务分析、全链路性能视图，透视全链路各环节，帮助客户第一时间发现、定位、分析、解决问题，为金融行业客户保驾护航，提供更高可靠的服务保障。 金融客户之痛 实时分析难：一般金融场景，客户的数据库通常数据体量巨大，数据分析、运算实时性保证等，难度增加。 业务定位难：用户为了溯源交易或业务，通常会有前缀编码的
在某个工作日，突然收到线上的服务告警，有大量的请求延时产生，查看线上服务发现基本上都是获取数据库连接超时，而且影响时间只有34秒钟，服务又恢复了正常。隔了几分钟之后，又出现了大量的告警，还是影响34秒后又恢复正常。 由于我们是底层服务，被重多的上层服务所依赖，这么频繁的异常波动已经严重影响到了业务使用。开始排查问题
因服务器突然断电原因导致Xen Server服务器中一台VPS（即Xen Server虚拟机）不可用，虚拟磁盘文件丢失，通过电话联系北亚数据来进行恢复。硬件环境是Dell 720服务器配戴一张H710P的RAID卡，由4块希捷2T STAT硬盘组成的RAID 10，上层环境是Xen Server 6.2版本操作系统，虚拟机是Windows Server 2003系统，10G系统盘 + 5G数据盘两个虚拟机磁盘，上层是Web服务器（ASP + SQL 2005的网站架构）。 【数据恢复过程】 将客户数据盘以磁盘底层扇区的方式镜像到备份空间上后，仔细分析底层数据发现Xen Server服务器中虚拟机的磁盘都是以LVM的结构存放的，即每个虚拟机的虚拟磁盘都是一个LV，并且虚拟磁盘的模式是精简模式的。LVM的相关信息在Xen Server中都有记载，查看“/etc/lvm/backup/frombtye.com “下LVM的相关信息发现并没有存在损坏的虚拟磁盘信息，因此可以断定LVM的信息已经被更新了。接着分析底层看能否找到未被更新的LVM信息，在底层发现了还未更新的LVM信息。 根据未被更新的LVM信息找到了虚拟磁盘的数据区域，发现该区域的数据已被破坏。分析后发现造成虚拟机不可用的最终原因是因为虚拟机的虚拟磁盘被破坏，从而导致虚拟机中的操作系统和数据丢失。而导致这种情况的发生很有可能是虚拟机遭遇网络攻击或hack入侵后留下恶意程序造成的。仔细核对这片区域后发现，虽然该区域有很多数据被破坏了，但还是发现了很多数据库的页碎片。因此可以尝试将许多数据库的页碎片拼成一个可用的数据库。
本文为近期参加dbaplus社群在线直播活动摘录。作为一个数据库领域资深从业者（好吧，我是个70后）。近些年来，主要从事数据库产品、架构等工作。下面将以我个人感受，谈谈数据库架构工作的多方面影响因素及成长、实践话题。希望能给大家带来些思考。
首先，分布式数据库的崛起与数据量的激增有着直接的关系。传统的单体数据库因存储和处理上的限制逐渐暴露出性能瓶颈。分布式数据库的出现，不仅仅是一种技术创新，它代表了对大数据时代的一种响应和策略调整，确保在数据量激增的情境下仍能保持高效的数据处理。
最近群里很多小伙伴都问了数据库和数据仓库的区别是什么，因此将之前写过的文章给大家再分享一遍。
作者 | Jeff Carpenter, InfoWorld 翻译 | Jackyrong 你的微服务架构需要多种数据模型。你是应该选择混合持久化呢还是多模型数据库？ 在过去的十年，大规模的分布式系
服务器数据恢复工程师对客户的服务器进行了初步检查，检查结果与客户描述及故障推测一致，服务器数据丢失的原因确实与异常断电有关，由于突然断电导致了启动信息丢失，另外客户服务器上的数据库也受到了破坏。想要恢复数据除了修复linux操作系统外还需要整理数据库碎片，修复数据库。
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。
昨天12月2日，MySQL团队放了一个大招——MySQL Database Service with Analytics Engine。这是个什么东西？先看看官网的宣传图片。
编者注：本系列与读者共同分析数据库行业的最新动态。关注“数据和云 ( OraNews）”公众号回复：下载 。可以找到下载链接。 本次推荐文档来自 西南证券研究发展中心 数据库专题报告《沐风栉雨，砥砺前行》。 核心观点 数据库是信息化时代的基石产品 数据库具有处理、存储、管理数据的功能，在信息化时代扮演着至关重要的角色。随着数据量的不断增加和数据形式的不断多样化，非关系型数据库和开源 数据库也应运而生... 数据库厂商近年来也在积极推进云数据库产品，以期能够未来优先抢占云数据库这块 “蛋糕 ”。 2. 数据
关于数据库安全的层面大体分为两层：第一层是指系统安全运行。对系统安全运行的威胁主要是指一些网络犯罪分子通过互联网、局域网等侵入计算机的破坏性活动。造成系统不能正常启动，或计算机超负荷运行大量算法，导致CPU风扇故障，造成CPU过热烧坏了主板；第二层是指系统信息安全，通常受到黑客入侵数据库和窃取所需数据的威胁。数据的安全性主要是针对数据库的，它包括数据独立性、数据安全性、数据完整性、并发控制、故障恢复等方面。根据一些权威机构的数据泄露调查分析报告和对已发生的信息安全事件的技术分析，总结出信息泄露的两种趋势。
直观上理解：相同点是两者都是存储数据。不同点是数据库主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易；数据仓库，支持复杂的分析操作，侧重决策支持。
本文讨论了某公司发货系统的分布式数据库集成解决方案。该公司由于业务的发展，要在另三个城市设立货仓进行发货。为此，需要増加原先的MIS系统实现这一功能。公司委任我作为项目经理完成系统的设计和开发的工作。我经过分析，使用了 Sybase的分布式数据库技术。我设计的这个系统是采用典型的C/S结构，但客户端连接服务器的网络采用电话线拨号，速度有限，传统Windows界面的客户端应用程序相应速度比较慢。于是我采用了优化数 据库结构的方法，把数据分两部份存放，基础数据放客户机，销售资料主要采用键码放服务器，应用程序再现数据时从服务器取键码，到客户机取対应的解释。由于键码的数据量少，网络传输便快。在构建这个公布式数据库系统的过程中，我着重研究并解决了数据同歩和事务协调的问题，到得了良好的应用效果。
大数据有许多新术语，有时不好理解。因此，我们列出了一份大数据术语表，以便大家深入了解。当然，这份大数据术语表并不是百分之分全面，要是你认为遗漏了什么术语，请告知我们。 A 聚合-搜索、收集和显示数据的
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。 3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。 4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。 5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。
「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之一-好用的插件工具推荐 「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之二-像使用Excel一般地使用Sqlserver 「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之三-最值得使有低投入高产出的Sqlsever
如今，信息技术发展进入了一个新的时代，海量数据呈现几何增长趋势。面向数据分析市场的新产品、新技术、新服务、新业态正在不断涌现，大数据技术也将渗透到每个复杂计算的应用领域。同时，用户对数据分析的实时性和平台响应的时效性要求也越来越高，越来越多的企业通过搭建数据分析平台，进一步推动企业管理走向数字化和智能化。
自2022年3月初，数据猿正式推出以“数智力·新格局”为主题的“2022行业盘点季大型主题策划活动”以来，此次涵盖❶访谈调研+❷企业盘点&内容选题合作+❸产业图谱+❹榜单/奖项于一体的半年度大型媒体策划活动受到了业界各方数百家企业的踊跃报名参与。 数据猿作为一家致力于“聚焦数智·改变商业”的数据智能产业创新服务媒体，以推动大数据、人工智能、云计算、物联网、5G等新技术在产业中的应用与发展为宗旨，希望以媒体的力量与方式推动产业的发展与行业的进步。 在历经数月的时间里，由数据猿内部员工组成的初审小组、核心粉丝群组成的公审团，以及外部行业专家成员组成的终审团，通过直接申报交流、访谈调研、外界咨询评价、匿名访问等交叉验证的层层筛选推荐机制下，最终制作形成了《2022中国国产数据库领域最具商业合作价值企业盘点》 以下是本期盘点的相关内容，经数据猿整理发布：
作者介绍：鲁越，腾讯云数据库架构师团队负责人，主要负责腾讯云数据库MySQL、Redis、Oracle等数据库售前架构、运维、调优等工作，曾就职于网易和尼比鲁。
1.ERROR 2002 (HY000): Can't connect to local MySQL server through socket '/data/mysql/mysql.sock'
我们在《微服务是在双刃剑 http://www.jianshu.com/p/82ec12651d2d 》中提到了当我们将应用服务化以后，很多在单块系统中能够开展的数据统计和分析业务将会受到很大程度的影响，本文将延续上一篇文章深入分析服务化后，作为后端的数据统计和分析如何做。
本产品由镜舟科技投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新服务产品榜单及奖项”评选。
AntDB数据库自7.0发布会后，引起了行业媒体、研究机构、从业者等机构和人员广泛关注，近日， AntDB成功入选《爱分析:2022数据智能厂商全景报告》分析型数据库和实时数据平台两大市场。
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