需要特别说明的是：当同时进行垂直和水平切分时，切分策略会发生一些微妙的变化。比如：在只考虑垂直切分的时候，被划分到一起的表之间可以保持任意的关联关系，因此你可以按“功能模块”划分表格，但是一旦引入水平切分之后，表间关联关系就会受到很大的制约，通常只能允许一个主表（以该表ID进行散列的表）和其多个次表之间保留关联关系，也就是说：当同时进行垂直和水平切分时，在垂直方向上的切分将不再以“功能模块”进行划分，而是需要更加细粒度的垂直切分，而这个粒度与领域驱动设计中的“聚合”概念不谋而合，甚至可以说是完全一致，每个shard的主表正是一个聚合中的聚合根！这样切分下来你会发现数据库分被切分地过于分散了（shard的数量会比较多，但是shard里的表却不多），为了避免管理过多的数据源，充分利用每一个数据库服务器的资源，可以考虑将业务上相近，并且具有相近数据增长速率（主表数据量在同一数量级上）的两个或多个shard放到同一个数据源里，每个shard依然是独立的，它们有各自的主表，并使用各自主表ID进行散列，不同的只是它们的散列取模（即节点数量）必需是一致的.
kettle 是纯 java 开发，开源的 ETL工具，用于数据库间的数据迁移 。可以在 Linux、windows、unix 中运行。有图形界面，也有命令脚本还可以二次开发。
上篇文章说了当数据量大，并且访问量大的时候，可以把业务和DB分开放在不同的服务器，这时候会出现session问题，可以通过负载均衡器来解决session问题，保证同一个会话每次都发在同一个服务器上，也可以通过单独的服务保存sesion。
还是先在粉板上记一下方便。如果掌柜没有粉板，每次记账都翻账本，效率是不是低死啦？ MySQL也有这个问题，若每次更新操作都写进磁盘，然后磁盘也要找到对应记录，然后再更新，整个过程IO成本、搜索成本都很高。 何解？采用类似酒掌柜粉板的思路。
甘特图是规划师和项目经理最简单、最有效的视觉工具，而Excel是制作甘特图最简洁常用的工具。
作者：DAN PRITCHETT 译者：java达人 来源：https://queue.acm.org/detail.cfm?id=1394128（点击阅读原文前往） 在数据库分区中，以一致性换取可
大家好，前面介绍了Access数据库表部分的内容，后面开始介绍Access数据库查询部分的内容。
今天同事反馈ETL数据抽取很慢，并且用的DBLINK来做数据抽取，慢到什么程度呢？大概要执行2~3小时，很久没搞过Oracle了，很多技能都已经生疏了，抱着试试完的心态，决定帮这个忙；后来经过优化，运行速度到了2分钟级别，其实还有优化的空间，算了，就这样吧。现在讲讲相关优化过程。
最新教程下载：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第23章 ThreadX GUIX双缓冲的实现 本章节为大家讲
https://community.hitachivantara.com/s/article/data-integration-kettle
最近开车有点频繁，俗话说常在河边走哪有不湿鞋，今天就给大家说一个前两天的翻车现场。
1、读取A数据库余额 > 将数据库余额减去666元 > 将减去666元后的余额更新到数据库
最近一直在写《手撕MySQL系列》文章，我发现自己的切入点有一些问题，虽尝试深入探究MySQL中的一些关键特性，但对于MySQL的知识掌握不太能够形成较好的体系化的知识网络。我感到在对全局了解不够清晰的时候，去深究一个知识点往往会事倍功半。所以打算通过这篇文章，分析SQL语句从头到尾的执行，串连一下MySQL当中的基础知识点。
随着我们的系统用户不断增加，产出的内容和数据量将不断增长，单台数据库数据量因为过大，将会导致查询速率降低，严重影响用户体验。
互联网业务兴起之后，海量用户加上海量数据的特点，单个数据库服务器已经难以满足业务需要，必须考虑数据库集群的方式来提升性能。高性能数据库集群的第一种方式是“读写分离”，第二种方式是“数据库分片”。
将数据从一个服务器复制到另一个服务器的过程就是PG复制。源数据库服务器通常称为Master，而接收复制数据的数据库服务器称为Replica服务器。
对于系统中慢查询的分析，有助于我们更高效的定位问题，分析问题。 mysqldumpslow、ptquerydigest是进行慢查询分析的利器。
它执行的时候，你不会有什么感觉。commit在数据库编程的时候很常用，当你执行DML操作时，数据库并不会立刻修改表中数据，这时你需要commit，数据库中的数据就立刻修改了，如果在没有commit之前，就算你把整个表中数据都删了，如果rollback的话，数据依然能够还原。听我这么说，你或许感觉commit没什么用，其实不然。当你同时执行两条或两条以上的sql语句时，问题就出现了。举一个例子，你去银行转账，你转的时候银行的数据库会update你银行账户里面的数据，同时对另一个人得账户也进行update操作。
如果我们有表A和表B, 我想把我的表A的Col1内的数据更新到表B的Col1里面，那么我们怎么做呢？
在学习 Flutter 的过程中也看到一些江湖侠客们对于 Flutter 的议论。他们大多觉得 Flutter 不够友好、括号太多了，导致看起来代码非常复杂，对此呲之以鼻并以唱衰之。
尽管 Git 是一个非常强大的工具，但是我相信大部分同学有时候学起 Git 来，感觉很难搞~ 笔者总是习惯于在脑海中重现学习的知识，Git 也一样：当我们执行了切换分支命令，分支之间是如何交互的？又是如何影响历史提交的？当我在 master 分支上执行了强制 reset 又 force push 到了远端 ，又把 .git 文件夹删掉，我的同事为什么会哭？？
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能， 我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用 VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是在可能
上一篇文章中文章讲了如何用服务等级协议（SLA）来评估我们的系统，并讲解了几个常用的SLA指标
首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。
Excel中两列数据的差异对比，方法非常多，比如简单的直接用等式处理，到使用Excel2016的新功能Power Query（Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件）实现各种复杂的数据整理后再进行对比，可以根据实际需要选择使用。
在本地事务这篇文章里我们讲到了数据库事务必须保证ACID，在2PC这篇文章里，我们探讨了跨数据库事务是如何保证ACID的。
Apache Hudi是一个开源数据湖管理平台，用于简化增量数据处理和数据管道开发，该平台可以有效地管理业务需求，例如数据生命周期，并提高数据质量。Hudi的一些常见用例是记录级的插入、更新和删除、简化文件管理和近乎实时的数据访问以及简化的CDC数据管道开发。
在高并发系统当中，分库分表是必不可少的技术手段之一，同时也是BAT等大厂面试时，经常考的热门考题。
前面我们系统了解了一个查询语句的执行流程，并介绍了执行过程中涉及的处理模块。相信你还记得，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。
相信你还记得，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。
随着数据量的快速增长，可伸缩性已经成为数据库领域最热门的话题之一，可伸缩性分为垂直扩展和水平扩展。垂直扩展意味着给已经存在的节点增加更多的硬件资源，以提升单个节点存储和处理更多数据的能力，比如增加更多的CPU，磁盘空间和内存。几乎所有的DBMS引擎通过改进锁/互斥机制和并发性来提高其垂直扩展能力，以便更有效的利用新添加的资源，数据库引擎通常提供相关的配置参数，来更有效的利用硬件资源。
众所周知，在mysql5以前，默认的存储引擎是：myslam。但mysql5之后，默认的存储引擎已经变成了：innodb，它是我们建表的首选存储引擎。
LSM tree (log-structured merge-tree) 是一种对频繁写操作非常友好的数据结构，同时兼顾了查询效率。LSM tree 是许多 key-value 型或日志型数据库所依赖的核心数据结构，例如 BigTable、HBase、Cassandra、LevelDB、SQLite、Scylla、RocksDB 等。
惠伟：IOMMU(五)-interrupt remmapingzhuanlan.zhihu.com
D(持久性)，一旦事务完成，无论发生什么系统错误，它的结果都不会受到影响，事务的结果被写到持久化存储器中。底层实现原理是：redo log机制去实现的，mysql 的数据是存放在这个磁盘上的，但是每次去读数据都需要通过这个磁盘io，效率就很低，使用 innodb 提供了一个缓存 buffer，这个 buffer 中包含了磁盘部分数据页的一个映射，作为访问数据库的一个缓冲，从数据库读取一个数据，就会先从这个 buffer 中获取，如果 buffer 中没有，就从这个磁盘中获取，读取完再放到这个 buffer 缓冲中，当数据库写入数据的时候，也会首先向这个 buffer 中写入数据，定期将 buffer 中的数据刷新到磁盘中，进行持久化的一个操作。如果 buffer 中的数据还没来得及同步到这个磁盘上，这个时候 MySQL 宕机了，buffer 里面的数据就会丢失，造成数据丢失的情况，持久性就无法保证了。使用 redolog 解决这个问题，当数据库的数据要进行新增或者是修改的时候，除了修改这个 buffer 中的数据，还会把这次的操作写入到这个 redolog 中，如果 msyql 宕机了，就可以通过 redolog 去恢复数据，redolog 是预写式日志，会先将所有的修改写入到日志里面，然后再更新到 buffer 里面，保证了这个数据不会丢失，保证了数据的持久性，redolog 属于记录修改的操作，主要为了提交或者恢复数据使用！讲完事务的四大特性，再来说下事务的隔离性，当多个线程都开启事务操作数据库中的数据时，数据库系统要能进行隔离操作，以保证各个线程获取数据的准确性，在介绍数据库提供的各种隔离级别之前，来说一下如果不考虑事务的隔离性，会发生的几种问题：第一个问题是脏读，在一个事务处理过程里读取了另一个未提交的事务中的数据。举个例子，公司发工资了，领导把四万块钱打到我的账号上，但是该事务并未提交，而我正好去查看账户，发现工资已经到账，是四万，非常高兴。可是不幸的是，领导发现发给我的工资金额不对，是三万五元，于是迅速修改金额，将事务提交，最后我实际的工资只有三万五元，我就白高兴一场。第二个问题是不可重复读，某个数据在一个事务范围内多次查询却返回了不同的结果，用大白话讲就是事务T1读取数据，事务T2立马修改了这个数据并且提交事务给数据库，事务T1再次读取这个数据就得到了不同的结果，发生了不可重复读。举个例子，我拿着工资卡去消费，系统读取到卡里确实有一百块钱，这个时候我的女朋友刚好用我的工资卡在网上转账，把我工资卡的一百块钱转到另一账户，并在我之前提交了事务，当我扣款时，系统检查到我的工资卡已经没有钱，扣款失败，廖志伟十分纳闷，明明卡里有钱的。第三个问题是幻读，事务T1对一个表的数据做了从“1”修改成“2”的操作，这时事务T2又对这个表插入了一条数据，而这个数据的值还是为“1”并且提交给数据库，操作事务T1的用户再查看刚刚修改的数据，会发现还有一行没有修改。举个例子，当我拿着工资卡去消费时，一旦系统开始读取工资卡信息，这个时候事务开始，我的女朋友就不可能对该记录进行修改，也就是我的女朋友不能在这个时候转账。这就避免了不可重复读。假设我的女朋友在银行部门工作，她时常通过银行内部系统查看我的工资卡消费记录。有一天，她正在查询到我当月信用卡的总消费金额（select sum(amount) from transaction where month = 本月）为80元，而我此时正好在外面胡吃海喝后在收银台买单，消费1000元，即新增了一条1000元的消费记录（insert transaction … ），并提交了事务，随后我的女朋友把我当月工资卡消费的明细打印到A4纸上，却发现消费总额为1080元，我女朋友很诧异，以为出现了幻觉，幻读就这样产生了。
ClickHouse通过日志文件数据库、写入刷盘机制、数据复制和副本、高可用性架构来保证数据一致性和可用性。同时，提供了备份和恢复工具、快照备份以及增量备份和恢复等机制来保证数据的备份和恢复。
在上一篇中，我们知道了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。
在实际操作数据库的时候，经常使用将update和select结合使用，例如使用select统计数据，然后update到对应的表，按照常规的实现方式，先select出来对应的数据，然后再执行update语句。 偶尔这样实现没问题，但是经常这么写就显得罗嗦了，其实有更好的方式。 先建两个测试表table1和table2，两个表的数据很简单，其记录条数分别为2和4，具体如下:
所有 MySQL 命令的列表：注意，所有文本命令必须在一行的开头，并且以分号“;”结束
随着唯品会业务的快速发展，订单量的不断增长，原有的订单存储架构已经不能满足公司的发展了，特别是在大促高峰期，原订单库已经成为抢购瓶颈，已经严重制约公司的发展。
post interrupt是intel提供的一种硬件机制，不用物理cpu从root模式exit到non-root模式就能把虚拟中断注入到non-root模式里，大概实现就是把虚拟中断写到post interrupt descriptor，预定义了一个中断号，然后给non-root模式下的cpu发送这个中断，non-root模式下cpu收到这个中断触发对virtual-apic page的硬件模拟，从post interrupt descriptor取出虚拟中断更新到virtual-apic page中，虚拟机中读virtual-access page，就能取到虚拟中断，处理中断，然后写EOI，触发硬件EOI virtulization，就能把virtual-apic page和post interrupt descriptor中数据清除。
加锁的方式：自动加锁。查询操作（SELECT），会自动给涉及的所有表加读锁，更新操作（UPDATE、DELETE、INSERT），会自动给涉及的表加写锁。
依赖关系模型创建的数据库，用一个二维表格及其关系组成的数据组织，最大的特点是事务的一致性
点击上方蓝字关注我们吧 作者简介：董泽锋，腾讯云数据库研发工程师，主要负责腾讯云TDSQL研发工作。 ---- 【导语】随着业务的增长，mysql中保存的数据会越来越多。此时，数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈，单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限，当单表的数据量达到1000W或100G以后，库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。分库分表是一种解决办法。 分库分表实际上就是对数据进行切分。我们一般可以将数据切分分为两种方式：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分。 垂直切分 垂直切分常见有垂直分
事务是数据库最为重要的机制之一，凡是使用过数据库的人，都了解数据库的事务机制，也对ACID四个基本特性如数家珍。但是聊起事务或者ACID的底层实现原理，往往言之不详，不明所以。所以，今天我们就一起来分析和探讨InnoDB的事务机制，希望能建立起对事务底层实现原理的具体了解。
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