聊起分布式数据库,大家第一印象估计是 谷歌的 Spanner ,以及 TiDB。其实还有另外一种分布式 Postgres-XC (目前已经迭代到 PostgreSQL-X2 ),Postgres-XC 数据库系统主要是基于水平可伸缩的share nothing 架构,支持全局事务,表分区,复制以及查询计划在各个节点并行执行。
Each backend process allocates a local memory area for query processing; each area is divided into several sub-areas – whose sizes are either fixed or variable. Table 2.2 shows a list of the major sub-areas. The details will be described in the following chapters.
作为Citus团队的一员(Citus横向扩展Postgres,但这不是我们要做的全部),我从事pg_auto_failover已有相当一段时间了,我很高兴我们现在已经将pgautofailover作为开源引入了,为您提供自动故障转移和高可用性!
PostgreSQL官方文档中讲到了多种高可用、负载均衡和复制特性解决方案,如下图所示:
分布式数据库有两大流派,NEW SQL VS POSTGRESQL -XC ,NEW SQL 的分布式主流的理论来源自 GOOGLE 的分布式数据库spanner,以及相关理论的白皮书,而令一派的分布式数据库来自于POSTGRESQL -XC, 今天我们看看到底POSTGRESQL-XC 这个流派的方式是什么,有什么特点,当下那些分布式数据库采用了POSTGRESQL -XC。
参考地址 https://www.postgres-xl.org/documentation/tutorial-createcluster.html
在涉及order by操作的sql时,b-tree索引返回的结果是有序的,可以直接返回,而其他索引类型,需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序,空值放在最后,创建索引时可以指定排序方式,如按倒序排序时,空值默认是放在最前的,但往往我们的查询并不想展示空值的结果,此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
本文包含 Citus 提供的用户定义函数的参考信息。这些函数有助于为 Citus 提供除标准 SQL 命令之外的其他分布式功能。
云原生不但可以很好的支持互联网应用,也在深刻影响着新的计算架构、新的智能数据应用。以容器、服务网格、微服务、Serverless 为代表的云原生技术,带来一种全新的方式来构建应用。笔者是一名云原生狂热信徒,长期以来我都不知道该怎么整理自己的收藏夹。最近想到,为了让大家能够掌握云原生最新资讯,我决定把我的收藏夹共享出来,大家一起嗨~~
Kong配置文件是Kong服务的核心文件,它配置了Kong以怎么的方式运行,并且依赖于这个配置生成Nginx的配置文件,本文通过解读Kong配置文件,以了解Kong的运行和配置。
这几天疫情爆发,只能待在家里为社会多做些贡献,一天深夜无意逛安全资讯的时候发现最新的一个漏洞:CVE-2020-7471 Potential SQL injection via StringAgg(delimiter)。漏洞是 django 的,于是我将漏洞编号拿到 google 查找了一番,发现并没有找到任何关于这个漏洞的详细说明和利用 POC,于是我动手写下了这篇文章。
B-tree索引适合用于存储排序的数据。对于这种数据类型需要定义大于、大于等于、小于、小于等于操作符。
SQL注入是最常见的攻击之一,并且可以说是最危险的。由于Python是世界上最受欢迎的编程语言之一,因此了解如何防止Python SQL注入至关重要。
一个 Citus 集群由一个 coordinator 实例和多个 worker 实例组成。数据在 worker 上进行分片和复制,而 coordinator 存储有关这些分片的元数据。向集群发出的所有查询都通过 coordinator 执行。 coordinator 将查询划分为更小的查询片段,其中每个查询片段可以在分片上独立运行。然后协调器将查询片段分配给 worker,监督他们的执行,合并他们的结果,并将最终结果返回给用户。查询处理架构可以通过下图进行简要描述。
InnoDB采用MVCC来支持高并发,并且实现了4个标准的隔离级别。其默认的隔离级别是可重复读。当隔离级别是可重复读的时候,是会发生幻读的问题的。那么MySQL如何解决这个问题呢?
SQL 注入,或者 SQLi 允许黑客将 SQL 语句注入到目标中并访问它们的数据库。它的潜力是无穷的,通常使其成为高回报的漏洞,例如,攻击者能够执行所有或一些 CURD 操作(创建、读取、更新、删除)来获取数据库信息。攻击者甚至能够完成远程命令执行。
在本篇文章中主要介绍图数据库 Nebula Graph 在 Jepsen 这块的实践。
Postgres-XL是一个基于PostgreSQL数据库的横向扩展开源SQL数据库集群,具有足够的灵活性来处理不同的数据库工作负载,架构如下图所示:
近日,Django 官方发布安全通告公布了一个通过StringAgg(分隔符)的潜在SQL注入漏洞(CVE-2020-7471)。
GTM 提供分布式数据库中所有事务的GXID,并且这些GXID 是唯一的并且是有序的,在事务的开始和结束这段时间保证来控制所有节点中的tuple的可见性.这个功能称之为global snapshot. 并且保证事务的一致性.
文档:https://www.postgres-xl.org/documentation/index.html
迁移无小事,所以从开始计划将公司的Greenplum集群迁移,到最后落地,整个过程虽然说不上是波折,但是也算是有不少的故事,各种准备和协调。
每隔几年,开放式Web应用程序安全项目就会对最关键的Web应用程序安全风险进行排名。自第一次报告以来,注入风险高居其位!在所有注入类型中,SQL注入是最常见的攻击手段之一,而且是最危险的。由于Python是世界上最流行的编程语言之一,因此了解如何防止Python SQL注入对于我们来说还是比较重要的
本文介绍了分布式数据库在金融互联网场景下的数据治理挑战和实践,重点介绍了PGXZ在微信支付项目中的数据治理方案,包括数据治理工程、数据治理平台、数据治理规范、数据治理流程、数据治理评估等方面的内容。通过严格的数据治理,可以提升数据质量、降低数据不可用风险、提升数据使用效率、提升数据价值。
向量化引擎是OLAP数据库提升性能的有效技术。翻到PostgreSQL邮件列表有对向量化引擎的讨论。这里进行整理,以作分析。
GlobalTransactionManager(简称 GTM), 是全局事务管理器,负责全局事务管理。GTM 上不存储业务数据。
Postgres-XL 是一款Postgres-XC升级的产品, 如果说PGXC是在PG添加了集群的功能主打OLTP的功能为卖点, PGXL 是一款基于PGXC添加了OLAP功能的支持MPP架构的, 但不是简单的POSTGRESQL 单机的功能的堆叠,本身基于的是PG早期的9.5 ,目前最新的版本是Postgres-XL 10R1.1 的版本。
django.contrib.postgres.aggregates.StringAgg聚合函数使用适当设计的定界符进行了SQL注入。
更多参数参考:http://postgres-xc.sourceforge.net/docs/1_1/pgxc-ctl.html
SQL是描述性语言,对于执行过程没有要求。所以SQL的执行过程是可以充分发挥想象力的:
宝马和奥迪已经官宣,不在研发燃油发动机,全面转向电动汽车,而国内的电动汽车新势力的各种汽车在大街小巷上比比皆是。数据库行业如果把单体数据库比作是燃油发动机的汽车,那么分布式数据库就是电动汽车。
大约10年前,我加入了Amazon Web Services,在那里我第一次看到了在分布式系统中进行权衡的重要性。在大学里,我已经了解了一致性和可用性之间的权衡(CAP定理),但实际上,频谱要比这深得多。任何设计决策都可能涉及延迟,并发性,可伸缩性,耐用性,可维护性,功能性,操作简便性以及系统其他方面之间的权衡,而这些权衡会对应用程序的功能和用户体验产生有意义的影响,并且即使是业务本身的有效性。
https://www.citusdata.com/blog/2022/06/17/citus-11-goes-fully-open-source/
ber的Schemaless数据库是从2014年10月开始启用的,这是一个基于MySQL的数据库,本文就来探究一下它的架构。本文是系列文章的第二部分;第一部分是关于Schemaless的设计。 在《Mezzanine项目——Uber的超级大迁移》一文中,我们描述了如何将Uber的核心trip数据从一个单独的Postgres实例迁移到Schemaless这个可扩展与高可用的数据库中。然后对Schemaless进行了简单介绍,包括其发展决策过程、整体数据模型,并介绍了Schemaless的trigger与索引等
这里我使用了一个纯净的 Ubuntu 环境来进行演示,为了方便,使用了 docker。
1.文档编写目的 SQL Stream Builder(SSB)是Cloudera提供的基于Flink-SQL的实时流计算Web开发平台,它提供了一个交互式的Flink SQL编辑器,让用户可以方便的使用SQL访问一个source比如Kafka中的数据写入到一个sink比如Hive中,具体可以参考Fayson的上一篇文章《0877-1.6.2-SQL Stream Builder(SSB)概述》。本文主要介绍如何在CDP中安装SSB,SSB与Apache Flink同属于Cloudera Streaming
会发现生成的语句中过滤条件是 WHERE account.id != account.id,使用PostgreSQL Explain ANALYZE 命令,
由于我坚持要尽可能的跨平台,所以我决定选用 Postgres,而不用 SQL Server 以照顾 Linux 或 Mac 电脑的读者
PostgreSQL 是一种流行的开源关系型数据库管理系统。它提供了标准的SQL语言接口用于操作数据库。
Citus 是 Postgres 的开源扩展,它在集群中的多个节点上分布数据和查询。因为 Citus 是 Postgres 的扩展(不是 fork),所以当您使用 Citus 时,您也在使用 Postgres。您可以利用最新的 Postgres 功能、工具和生态系统。
PG客户端-服务协议的基本目的是双重的:将SQL查询发送到服务,接收整个执行结果作为响应。服务接收到查询去执行要经过几个阶段。
postgresql主从复制是一种高可用解决方案,可以实现读写分离。postgresql主从复制是基于xlog来实现的,主库开启日志功能,从库根据主库xlog来完成数据的同步。
这里假设,你已经在 k8s 上部署好了基于 Citus 扩展的分布式 PostgreSQL 集群。
https://www.citusdata.com/blog/2022/03/26/test-drive-citus-11-beta-for-postgres/
近期在学习小程序,所以,将会更新一波小程序学习笔记。内容基于 B 站《 itlike 2019小程序教程》 整理并补充。
作者 | Liran Haimovitch 译者 | 侯晓辉 策划 | 万佳 服务必然会退化。这只是一个时间问题,而不是如果。当服务不可用、延迟增加或者成功率降低时,在具有许多相互依赖的微服务的分布式系统将越来越难以理解将会发生什么。企业只有在生产中出现问题,对客户造成影响时,才能发现问题的严重程度。这就是混沌工程(Chaos Engineering )能帮到我们的地方。 混沌工程是一门在系统上进行实验的学科,旨在建立人们对系统在生产环境中承受紊流状态的能力的信心。 对受控生产环境中的服务退化进行定期的测试
服务发现是怎么“火”起来的 我们知道,在写代码的时候,为了完成服务请求的时候,代码需要知道服务实例的IP地址和端口。所以说,服务发现,发现的是服务实例的IP地址和端口。 那么,为什么服务发现这两年比较
安全漏洞是指在计算机系统、网络系统或软件程序中存在的错误、缺陷或漏洞,可能被恶意攻击者利用,导致系统被入侵、数据泄露或服务被破坏。安全漏洞可以存在于操作系统、应用程序、网络协议、数据库系统等各个层面。攻击者可以利用这些漏洞来获取非法访问权限、执行恶意代码、篡改数据或者拒绝服务等。安全漏洞的发现和修补是保障系统安全的重要工作,而及时更新和修复已知的漏洞是保持系统安全的基本措施。
关系型数据库都需要产生一个最佳的执行计划从而在查询时耗费的时间和资源最少。通常情况下,所有的数据库都会产生一个以树形式的执行计划:计划树的叶子节点被称为表扫描节点。查询节点对应于从基表获取数据。
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