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透过指标,盘点热门开源数据库

本文从开源项目的指标入手,总结如何分析一款开源产品及当前国际、国内主流数据库及周边产品的开源表现如何。希望未来,有更多优秀开源产品/项目诞生。 1. 3).指标分析 针对上述Github指标及内部统计数据,可将指标进行分类。本文统计中,后三类指标都是以最近的一个月的数字为参考。 项目维度:stars、forks 上述指标,,反映项目整体活跃程度。 后两个指标相比还可间接反馈出软件重构度。 2. 全球数据库开源情况 人生基本上就是两件事,选题和解题。最好的人生是在每个关键点上,既选对题,又解好题。 数据库中间件,在过去几年中发展非常迅速,很好地解决互联网公司的众多场景。但近些年来,随着分布式数据库的兴起,数据库中间件似乎有所沉寂。

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    分析MySQL数据库的各项优化指标

    对于MySQL数据库中,千万级别或者上亿级别的大表如何优化? 首先需要考虑执行计划优化SQL语句和索引,然后再考虑前段加缓存memcached、Redis数据库,如果还达不到效果,就要使用MySQL数据库集群,配置读写分离架构,配置MySQL表分区,配置MyCat 慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表。 如果MySQL数据库是主-从结构,可以考虑打开其中一台从服务器的慢查询日志,这样既可以监控慢查询,对系统性能影响又小。 接下来查询一下MySQL数据库的与table_cache相关的值。 TPS(Transaction Per Second,每秒事务量)是指每秒钟系统能够处理的交易或事务的数量,是衡量系统处理能力的重要指标

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    拍脑袋的数据库运维指标

    之前对数据库恢复做了相对全面的整合,为了校验数据恢复质量,我们开启了近半年的数据随机恢复测试,也就是说为了验证数据库的恢复质量和效率,我们会每天从备份机里面随机选取12个数据库实例进行数据恢复测试 在早期的指标设定中,我们很快达到了从70%改进到了90%,按照这个步调,想达到更高的目标看起来指日可待,比如我拍脑袋指定了一个指标99.9%,但是尴尬的是,以月份为单位,总是会在有那么1个实例恢复失败, 12*n/(12*n+1)=S 得到n=S/(12-12S),我们把S=0.999带入 得到n=83 这是什么概念,也就意味着我需要在将近3个月以内只能有1次失败,才能保证达到这个指标 同理计算可得,每天需要恢复近142次,才能满足这个指标,同样这个指标也是高得离谱,我们按照1个月来计算,每天也需要30次左右才可以。 所以拍脑袋的指标真是啪啪打脸,还是得做一个简单的计算来坐下评估,当然对于这个问题我觉得可以基于统计学的角度来做更进一步的分析,因为结合实际的业务场景,有很多改进的角度,我会在评估后给出一个可行的指标

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    俄罗斯400多家工业企业遭遇网络钓鱼攻击

    网络钓鱼电子邮件伪装成合法的商业邀请函,主要被发送给位于俄罗斯的工业企业,且每一封电子邮件的内容都与目标收件人所从事的工作有很大的相关性。 具体来说,其中一些电子邮件声称是由大型工业企业所发出的招标邀请(见下文)。 恶意附件通常会是一个存档文件。 以下是针对某些企业的攻击中所使用的网络钓鱼电子邮件的示例: 网络钓鱼电子邮件的屏幕截图 这封电子邮件声称自己是由一家知名的工业企业发出的。 与此同时,他们的活动清楚地表明了他们专注于破坏属于工业企业的系统。网络犯罪分子的这一选择可能是因为工业企业的网络威胁意识和网络安全文化远不如其他经济领域(如银行或IT公司)的企业。 这一系列攻击主要针对的是俄罗斯的企业,但同样的战术和工具同样可用来攻击全世界范围内任何国家的工业企业

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    DBA数据库监控五大指标

    1性能 传统上,监视数据库性能一直是关注基本要点,观察资源利用率(CPU,内存,I / O)随时间的变化,以及确定前十个执行最差的查询,以便您可以调整它们。 随着数据库越来越多地被包含在DevOps中,导致更多的变化,更常见的是,另一个附加措施已经发挥作用。 因此,除了跟踪失败的登录以及sysadmin组中有多少帐户之外,DBA还需要监视SQL注入攻击,服务器和数据库设置的更改以及对权限,用户和角色的修改。 3备份 几乎每个数据库都应定期备份,包括频繁的事务日志备份。除非您有一个工作来默认备份实例上的每个数据库,否则很容易错过添加新数据库。顺便说一句,确保您有一个流程来测试备份文件。 4文件增长 随着时间的推移,数据库文件可能会耗尽可用空间,就像这些文件所在的卷一样。因此,事务必须在数据库文件增长时等待,如果文件中没有更多空间或卷上的空间用完,应用程序将停止运行。

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    指标与坏指标

    下层基础决定上层建筑,写出一个好的度量值的前提是有好的指标设计。什么样的指标才是好指标呢? 这是一个很重要的问题,你设计的指标是评价一段时间的发生值,还是某一时点值? ? 前天出版社的编辑老师告诉我新书的第一批库存快卖光了,要开始加印。让我在关注销售册数的同时又加入了一个库存量指标。 显然销售册数是时间段指标,库存量是时间点指标。 ? 对于时间段指标通过日期表可以得到年、季度、月、周的对应值,并且利用时间智能函数可以轻松求得环比、同比等等,这并不难。 基本的思路就是把指标拆解成流入和流出,再分别求累计至今的发生值。 ? 以上是目标管理的SMART原则,也可以作为判断指标好坏的参考。简而言之,能够解决问题的就是好指标

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    谈谈几种数据库优化方法和依据的指标

    谈谈几种数据库优化方法和依据的指标 我们都知道要成为架构师,数据库优化是必须要了解一些的,今天我们就来谈一谈Mysql数据库优化问题。限于笔者技术有限,不敢高谈阔论,于是整理了如下资料供大家参考。 show status指令 查看mysql数据库的当前状态。 对于优化来说,关键的是com开头的这些字段,所以我们只需要执行这条命令来查看com开头的字段。 查看连接次数 我们可以使用如下语句来查看连接次数: show status like 'connections'; 可以工具连接数据库的次数来查看web页面访问时的数据库访问次数。 查看慢查询的次数 这个慢查询的次数就和数据库优化很有关系了! 查看慢查询的时长定义 这一项Mysql默认是10秒。一般这个慢查询每个公司不一样,根据你们公司的需求来设置。 设置慢查询的时间定义 其实还有其他的数据库优化方法:例如加索引,杀进程等等,此文暂时不讲述。

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    收集指标

    在本教程中,我们将展示几个关于如何收集指标的示例: 使用 OpenTelemetry 和 Prometheus 在 Grafana 中填充指标。 有关自定义指标检测的详细信息和检测选项的概述,请参阅比较指标 API。 创建一个示例应用程序 先决条件:.NET Core 3.1 SDK或更高版本 在收集指标之前,我们需要生成一些度量值。 为简单起见,我们创建一个小型应用,该应用具有一些简单的指标检测。 .NET 运行时还内置了各种指标。 若要详细了解 .NET 中现成的指标,请参阅内置指标。 Prometheus 服务器(可能在不同的计算机上运行)轮询指标终结点、读取数据并将数据存储在数据库中,以长期持久保存。 Prometheus 将此操作称为“抓取”终结点。

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    .NET 指标

    指标是在一段时间内报告的数值度量值,主要用于监视应用程序的运行状况并生成警报。 例如,Web 服务可能会跟踪每秒接收到的请求数、响应所花的毫秒数,以及向用户返回错误的响应数。 入门 在 .NET 应用中使用指标涉及两个部分: 检测: .NET 库中的代码采用度量值,并将这些度量值与指标名称关联起来。 收集: 由一个 .NET 应用开发人员来配置需要传输应用中的哪些命名指标来进行外部存储和分析。 某些工具还使工程师能够利用配置文件或单独的 UI 在应用外部配置此功能。 但如果你是应用开发人员,并且任何现有指标都不符合你的需求,你还可以创建新指标。 后续步骤 检测教程 - 如何在代码中创建新指标 集合教程 - 如何存储和查看应用的指标数据 内置指标 - 发现已可以在 .NET 运行时库中使用的指标 比较指标 API EventCounters -

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    解析 | 6月份全国工业企业利润增速加快

    导读:国家统计局7月27日发布的工业企业财务数据,国家统计局工业司何平博士解读2016年1-6月份工业企业利润数据。 2016年1-6月份工业企业利润数据解读 ——国家统计局工业司何平博士 6月份工业企业利润增长加快,主要原因有: 从总体看,工业生产和销售增长有所加快,产品价格降幅继续收窄。 表4:2016年1-6月份规模以上 工业企业主要财务指标 ? 表5:2016年1-6月份规模以上 工业企业经济效益指标 ? 表6:2016年1-6月份规模以上 工业企业主要财务指标(分行业) ? 除利润增长加快外,6月份工业企业效益还呈现以下积极变化: 一是降本减负效果显现。6月份,规模以上工业企业每百元主营业务收入中的成本为86.02元,同比下降0.11元。 6月末,工业企业资产负债率为56.6%,同比下降0.6个百分点,比5月末下降0.2个百分点。 尽管6月份工业企业利润增长比5月份有所加快,但制约企业效益向好的不利因素仍然存在。

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    创建指标

    一些指标包括在标准 .NET 库中,但可能需要添加与应用程序和库相关的新的自定义指标。 在本教程中,你将添加新的指标并了解可用的指标类型。 若要详细了解这些选项,请参阅比较指标 API。 “hats-sold”检测隐式定义了一些指标,可通过这些度量计算这些指标,例如售出的帽子总计数或每秒售出的帽子数。 查看新指标 有很多选项可用于存储和查看指标。 本教程使用 dotnet-counters 工具,此工具适用于即席分析。 还可以查看指标集合教程,了解其他替代方法。 如果预计会存在大量的唯一标记组合,则日志、事务数据库或大数据处理系统可能是更合适的解决方案,可以按所需的规模运行。 对于将具有大量标记组合的检测,建议使用较小的存储类型来帮助降低内存开销。

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    优化指标和满足指标

    9 优化指标和满足指标 这里有组合多个评价指标的另一个方法。 假设你同时关系算法的精度和运行时间。 在这里运行时间就是一个“满足指标(satisficing metric)”,你的分类器只要在这个指标上表现的足够好即可,这意味着你的算法最多耗时100ms,而准确率是一个“优化指标(optimizing 你可以考虑将其中N-1个标准设置为“满足指标”,然后将最后一个指标定义为“优化指标”。如,你将模型文件的大小,和运行时间设置为一个可接受的阈值,然后在这些约束下不断优化你的算法准确度。 该系统性能的一个合理目标是最大限度的减少误报率(优化指标),同时满足每24个小时操作不会出现一个假正例(满足指标)。 一旦你的团队按照评估指标进行优化,那你们肯定可以更快的取得进展。

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    优化指标和满足指标

    9 优化指标和满足指标 这里有组合多个评价指标的另一个方法。 假设你同时关系算法的精度和运行时间。 在这里运行时间就是一个“满足指标(satisficing metric)”,你的分类器只要在这个指标上表现的足够好即可,这意味着你的算法最多耗时100ms,而准确率是一个“优化指标(optimizing 你可以考虑将其中N-1个标准设置为“满足指标”,然后将最后一个指标定义为“优化指标”。如,你将模型文件的大小,和运行时间设置为一个可接受的阈值,然后在这些约束下不断优化你的算法准确度。 该系统性能的一个合理目标是最大限度的减少误报率(优化指标),同时满足每24个小时操作不会出现一个假正例(满足指标)。 一旦你的团队按照评估指标进行优化,那你们肯定可以更快的取得进展。

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