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系列(五)——数据库容建设

在一个数据为王时代,数据安全视为一家企业命根子,因此如何保障企业数据安全尤为重要。本文主要从数据库容方案视角,基于当前客户业务并结合技术&产品,制定最佳容方案。...主要从以下三个方面来介绍: 方案设计要素 云上容方案 云上客户案例 1.方案设计要素 数据库容方案设计要素主要数据同步,数据一致性以及数据修复三个方面 。...Master 向 Slave 复制数据是同步进行的 强 弱 2.针对写业务场景 业务写,说明业务系统有两套数据库集群,数据一致性保障一方面是集群内数据复制方式,另一方面两个集群间数据复制方式。...数据一致性保障主要还是依赖于业务层。...数据产品 跨区容 就近访问 跨地容 CDB 支持 控制台自助配置 支持 跨AZ/跨地域RO实例 方案一:通过DTS支持,需要业务手工切换VIP 方案二:支持DTS写能力,云上云下或多地域。

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本地IDC机房数据库容解决方案

随着云计算如火如茶的进行,IT资源可进行快速部署,弹性扩容及超高的性价比,这对于我们创建本地IDC机房数据库容提供极大的便利性。如何利用云数据库做容成为DBA的基本功。...(MySQL)的:同城同区备、同城不同区备、跨地域备。...同地域同可用区部署 云数据库 MySQL同可用区部署架构示意图 云数据库MySQL 普通实例架构(同个可用区) 同地域不同可用区部署 云数据库 MySQL 同城备实例架构...云数据库 MySQL 同城备实例架构(不同可用区) 说明:腾讯云数据库多可用区部署目前仅支持深圳金融专区,其他可用区的支持还在规划中。...跨地域部署 云数据库 MySQL 异地备实例架构 云数据库 MySQL 异地备实例架构 三、构建云上备环境 通过上面的介绍,我们基本了解云数据库 MySQL的架构,接下来我们来说说本地

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本地IDC机房数据库容解决方案

随着云计算如火如茶的进行,IT资源可进行快速部署,弹性扩容及超高的性价比,这对于我们创建本地IDC机房数据库容提供极大的便利性。如何利用云数据库做容成为DBA的基本功。...,轻松来搭建数据库(MySQL)的:同城同区备、同城不同区备、跨地域备。...同地域同可用区部署 云数据库 MySQL同可用区部署架构示意图 云数据库MySQL 普通实例架构(同个可用区) 同地域不同可用区部署 云数据库 MySQL 同城备实例架构...云数据库 MySQL 同城备实例架构(不同可用区) 说明:腾讯云数据库多可用区部署目前仅支持深圳金融专区,其他可用区的支持还在规划中。...跨地域部署 云数据库 MySQL 异地备实例架构 云数据库 MySQL 异地备实例架构 三、构建云上备环境 通过上面的介绍,我们基本了解云数据

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蝴蝶效应、严寒以及数据库容备份

2016年1月11日张小龙在微信公开课谈到微信传播事件的“蝴蝶效应”: 很多人都在朋友圈里晒出了自己的第一个好友,发了多少红包这样一个数据...却导致了一连串事情的发生...这个链接被泄漏了,被更多的人去点...在数据库层面,对于重要的业务系统构建备和冗余的高可用系统架构是必不可少的。...至少每一个数据中心的维护者,都应当考虑,在极端的情况下,如何从备份和备环境中生存下来。 当然,最重要的是,无论你需要的是数据恢复服务,还是备咨询实施服务,我们都可以为您提供专业的协助。...业务架构 电子渠道(网络销售)分析系统、数据治理 IT基础架构 分布式存储解决方案 | zData一体机 | 容环境建设 数据架构 Oracle DB2 MySQL NoSQL 专项服务:架构/安全/...容/优化/整合/升级/迁移 运维服务:运维服务 代维服务 人才培养:个人认证 企业内训 软件产品:SQL审核、监控、数据恢复 应用架构 应用软件和中间件:数据建模 | SQL审核和优化 | 中间件服务

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7.Redis数据库容备份企业实战

中的数据, 所以Redis数据持久化是容恢复必备条件; Redis支持两种持久化方式: (1) RDB 持久化(默认支持): 该机制是指在指定的时间间隔内将内存中数据集写入到磁盘; (2) AOF 持久化...数据恢复完全依赖于磁盘持久化,如果rdb和aof上都没有数据数据就无法恢复了。 Tips : 重点再记录、为保证数据建议启用rdb与aof持久化机制,前者保证数据备份而后者保证数据的完整性。...再截取尾部的9个字节 dd bs=1 if=src_2.rdb of=2.rdb skip=11 count=570214500 ......#文件8 大小569253061,跳过头部的11个字节,再截取尾部的8个字节,保留FF。...也可以在两个redis之前同步数据并允许用户自定义同步服务来把redis数据同步到其他地方. ---- 0x01 备份容 一、备份 1.手动备份redis数据库 #!

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数据揭秘“11”成长史

1111日,本来也就是文艺单身狗们发点牢骚,抒抒情的日子,可如今却变成了电商最惨烈的战场,这场起源于2009年的“品牌商的5折活动”,现如今已经成了一个“疯狂吸金”的强大商标,这一部11的成长史,每一年都给我们一组新的惊人数字...,博古才能通今,通观这些历年的双十一大数据,看看我们除了总结过去之外,还能不能预测一下未来。...2013年,11“光棍节”支付宝交易额达350.19亿元。2014年达到571.12亿元。 ?...淘宝和天猫各自销售额 年份 淘宝(亿元) 天猫(亿元) 2011 18.4 33.6 2012 59 132 2013 未公布 未公布 2014 未公布 未公布 2009年到2011年这三年基本是阿里11...小结: 以上就是历年11的一些大数据,这些数据其实不仅仅是阿里的一个成长,也代表着其他一些变化,比如说:天猫的销售额占总体销售额越来越高,移动端收入占比越来越高,单店销售收入冠军从生活服饰类变成了手机

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天翼云TeleDB数据库如何实现容活?

一方面,天翼云借鉴国际国内备标准,进一步细化备指标,添加库级读写分离、表级读、行级读等能力,让数据备标准更加优化,有法可依。...物理文件和日志监听,实时和周期备份到各种备存储; 低廉成本网关方案与高速专线方案,均可提供高效的企业级数据库容安全; 支持两地三中心、三地五中心、一主多从容。...总体而言,天翼云TeleDB数据库支持异地备份、异地容,并提供高可用、强一致、多AZ部署,以及两地三中心的容方案,能提供多场景,高效率,多级别,简易实施的数据库容能力。...2022年,天翼云TeleDB数据库容活方案,顺利保障了多个省市健康码业务正常运行不中断。...结语 如今随着云技术的快速发展和数据安全合规监管的从严,企业对于数据库容备份能力提出了更高的要求,既要选择适合自身生产环境的技术方案,也要考虑不同信息系统采用不同备方案,以达到最优TCO。

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超大规模数据库集群保稳系列之三:美团数据库容体系建设实践

本文重点介绍了美团数据库的容体系建设实践,主要内容包括业务架构、数据库容平台能力建设、演练体系建设以及这些建设取得的一些成果,最后也会分享一下容建设的未来思考。...容2.0:容视角从数据转换为应用系统,业务具有同城活或同城多活能力,采用同城活或同城活加异地冷备(两地三中心)的部署架构,除冷备以外的每个机房都有流量处理能力。...由于各公司所处发展阶段不同,采用的方案也会有所区别,美团大部分业务处于2.0阶段(即同城活或多活架构),但对于大体量、有地域容及有地域扩展性要求的业务则处在容3.0阶段。...整体架构如下图所示,业务上表现是多机房、多活形态,数据库采用这种主从架构,单机房处理写流量、多机房的负载均摊读流量。下面要讲“数据库容体系建设实践” 就是面向N+1架构的。...3 数据库容建设 | 3.1 面临的挑战 超大规模的集群带来的挑战:公司业务高速发展,服务器规模指数级增⻓,数据中心规模越来越大,大机房已有大几千数据库集群,上万个实例。

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数据告诉你:面对11,线下商机何在

芝麻科技授权转载 微信:Smart_Business 每年的11都呈愈演愈烈之势,今年11,天猫成交额更是达到了前所未有的912亿。 线上的购物狂欢对实体商业究竟有什么影响?...实体商业在11的大背景下,还有没有可以挖掘的商机? 11为实体商业带来了大量的销售机会。...研究数据涉及北京、武汉、深圳重点商圈的男装、女装、化妆品店在“11”前一个周末(11月7日、11月8日)的客流及客群画像与“11”前三周的对比。由芝麻科技的客流分析系统有数提供研究所需数据。...11前,女装店吸引了大量老顾客,她们对品牌熟悉,更愿意在门店里长久停留选购(从平均5.3分钟提升至8.5分钟),或是为即将到来的线上抢购做准备,品牌如果能满足老客们已有的购买意愿,将有可能促成她们的线下购买...11不是实体商业的黑色周,相反,无论是客流数据,还是客群画像,都证明了旺盛的购物意愿会为实体商业带来大量销售机会。

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2018天猫11各项数据发布

数据11当天,小米新零售全渠道支付金额创下52.51亿元新纪录。   11已有10年时间,每年的冠军商家是谁?主力消费者、惊喜品类和创新业务是……?看下图~点击看大图 ?...张勇分享11体会:顺着马老师昨天在视频里表达的,作为11十年的经历者,我也想对大家表达一声感谢。...张勇:11是24小时的shopping day,不仅是购物,还是分享快乐和购物的乐趣,这是11所做到的。...张勇:今天的11,不仅是消费力量的体现,也是大的商业力量的体现。通过大数据,云计算平台,赋能商家,这也是我们“让天下没有难做的生意”愿景。 张勇:11期间,国际品牌成交量超40%。...蚂蚁金服“11”期间数据:生物技术让数亿人的支付时长缩短至1秒,今年11生物支付占比达到60.3%。

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首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额, 11 已经开展了 12 年。如今,每年的 11 以及一个月后的 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的 11 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术...在 11 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。...“那这背后对于一个新的数据库产品类型的要求,实际上整个业界大家都是在探索阶段。” 写在最后 11 12 背后的数据库技术支持远不止于此。

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高并发限流:8个步骤快速解决高并发问题!

一提到高并发、分布式、高可用这些词,很多人都会不自然的想到新闻里阿里11每秒创建几十万笔的交易订单(201911订单创建峰值创纪录每秒54.4万笔) 其实,高并发并不神秘,说白了就是想办法搞定两个指标...并且同时保证数据的正确性、系统的可用性就OK了。 1、网站并发量上来了?啥都不要管,先扩容,堆机器。机器多了自然需要集群技术、负载均衡了。(提升QPS) 2、机器多了也扛不住了?...(保证系统可用性) 4、数据库扛不住了?上分布式缓存。(降低RT) 5、缓存上了之后,数据还是扛不住?那就考虑读写分离、分库分表、数据库容。 6、系统间同步交互有延迟?...(降低RT) 7、高并发导致了脏数据?上分布式锁。(保证数据正确性) 8、高并发导致了数据不一致?上分布式事务。(保证数据正确性) 架构从来都不是设计出来的,是演进出来的。

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天猫11数据过于完美?我们用python来看看

11结束了,大家已经无手可剁 。 天猫官方公布了今年的11成交额为2684亿元,成功刷新了自己创下的商业纪录。按理说大家已经习惯了逐年增长,没想到 由于过于完美,引发网友提出质疑。...一些人提出了相反意见:如大V@阑夕表示天猫11数据是精确地控制了交易额,从而形成了理想的曲线。 而天猫相关负责人回应称,符合趋势就假?造谣要负法律责任。...先将天猫2009年-2018年的双十一历年销售额历史数据导入到一张表里。 ? 点击插入一张散点图。 ? ? 左键点击一下任意一个散点数据,出现散点数据选择状态。...利用三次多项式预测的数据与公布的结果确实很相近。 我们继续搞事情。 将今年2019年的2684亿导入,预测一下后面三年: ? 按照网上的阴谋论,后面几年的数据应该如此。...只写一些其中跟我们相关的数据知识就够了。 网络大众对此事的看法到底如何? 不妨看下腾讯科技发起的一个投票。 ? 大众的看法就像这个投票。

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天猫11数据过于完美?我们用python来看看

11结束了,大家已经无手可剁 。 天猫官方公布了今年的11成交额为2684亿元,成功刷新了自己创下的商业纪录。按理说大家已经习惯了逐年增长,没想到 由于过于完美,引发网友提出质疑。 ▼ ?...一些人提出了相反意见:如大V@阑夕表示天猫11数据是精确地控制了交易额,从而形成了理想的曲线。 而天猫相关负责人回应称,符合趋势就假?造谣要负法律责任。...先将天猫2009年-2018年的双十一历年销售额历史数据导入到一张表里。 ? 点击插入一张散点图。 ? ? 左键点击一下任意一个散点数据,出现散点数据选择状态。...利用三次多项式预测的数据与公布的结果确实很相近。 我们继续搞事情。 将今年2019年的2684亿导入,预测一下后面三年: ? 按照网上的阴谋论,后面几年的数据应该如此。...热衷于Python爬虫,数据分析,可视化,个人公众号《凹凸玩数据》,有趣的不像个技术号~

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10 年稳定支撑 11 ,国产数据库之光 OceanBase

这场阿里专为开发者打造的数据库交流学习的机会,怎么能少了我呢?于是西红柿也趁周末时间去”补课“了,一到现场可谓满满都是”压迫感“!没想到大家周末都这么有激情呀(见图一,千人会场座无虚席)。...OceanBase CTO 杨传辉在大会现场说,“OceanBase 将持续降低开发者使用门槛,全面提升 OceanBase 的易用性,打造真正对开发者友好的数据库,建设开放的技术生态,让国产数据库走向田间地头...简单来说,就是牛,非常牛, 11 知道吧?...OceanBase 已连续 10 年稳定支撑 11,创新推出“三地五中心”城市级容新标准,在被誉为“数据库世界杯”的 TPC-C 和 TPC-H 测试上都刷新了世界纪录。

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11试水大数据 搜狗浏览器延续创新之路

人们惊讶地发现,互联网应用一旦拥抱“大数据”理念,大多能够在原有功能的基础上,藉由海量数据和分析而获得性能提升,甚至产生崭新的使用体验。...实测体验显示,打假助手的大数据支撑起了两大核心功能: 首先,搜狗浏览器打假助手针对淘宝、天猫分散的卖家数据进行整合,并通过大数据的抓取,将最全方位的商家信息展示在用户面前。...在此基础上,打假助手还能针对其所汇总的数据,即时地在同类店铺中做出横向对比,这使得当某些商品、卖家被发现负面数据明显偏高时,打假助手能够及时提醒用户谨慎选择。...就技术层面而言,尽管大数据名声在外,但面对数据体量巨大、类型繁多、来源复杂和处理速度快的“四个V” (Volume大量、Velocity高速、Variety多样、Value价值)需求,要真正实现以大数据为基础的商业化应用...见驱动中国网:11试水大数据 搜狗浏览器延续创新之路

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“两地三中心”和“活”简介--容技术方案

下面就对几种主流的数据库容方案进行分析,希望能在容方案选型阶段给大家一点思路。...在这里我更想多说一下Oracle在11g企业版里推出的Active Data Guard ,为什么要强调active呢?...如果数据中心完全为Oracle环境,本人力推Active Data Guard作为数据库容方案的首选!低成本、易管理、高效率,其他方案只能望其项背。...到底选择哪一方案,依然那句话:没有最好、只有最适合,把握数据库容的基本原则:省钱、实用、简单、高效! 1....数据库容 ; Shareplex 适合于异构平台 的 Oracle 数据库 容; GoldenGate 适合于 异构平台和异构数据库的容与应急备份,消除计划内停机、业务中心 、 数据仓库实时供给

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