大家今天在这里看到了 TiDB 社区用户实践分享和我们自己的一些技术进展和展望，还有非常好玩的 Demo Show，正好在大会结束之前，我想跟大家聊一聊我心目中未来的 Database 应该是一个什么样子。
针对分布式架构下的数据一致性，大家也许会问这样的问题：跨系统间分布式事务如何解决？系统内多个服务的分布式事务如何解决？一个服务内多个数据源/数据库的分布式事务如何解决？……这些问题大家是很容易理解的，但是由于术语不准确，所以解释起来会有二义性，所以先要统一语言或者术语，也就是统一概念：
根据 “数据综合程度” 划分粒度 : “粒度” 是对 数据仓库 中的数据 的 综合程度高低 进行的度量 ;
这算是一个新的系列，记录我们是怎么在一个一穷二白的状态下，开始搭建一个互联网企业的数据库管理系统，与思路，希望也能在这个维度认识更多的朋友和愿意沟通和分享的同学，本人的微信号 liuaustin3，有想加群的同学可以加我的微信，建立一个这样的群，来共同研究和探讨系统的搭建。 我们也会及时分享部分的代码和搭建的思路。
通过对昨天检索到的的20个得到的数据库进行整理总结，我们发现一共有19个是和m6A相关（没有关系是因为在摘要当中也提到了m6A，所以我们也就提取到了），在19个里面有一个数据库已经停止使用了，所以剩下了18个数据库和m6A相关。下面就对这18个数据库进行总结。
在 PingCAP 用户峰会 2023 上， PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭 分享了“The Future of Database”为主题的演讲， 介绍了 TiDB Serverless 作为未来一代数据库的核心设计理念。黄东旭 通过分享个人经历和示例，强调了数据库的服务化而非服务化数据库的重要性，并展示了 TiDB Serverless 架构的创新之处， 同时探讨了 TiDB Serverless 对于中国用户的价值 。以下为分享实录 。
摘要 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在SQL环境下，schema就是数据库对象的集合，所谓的数据库对象也就是常说的表，索引，视图，存储过程等。
一直以来对于MySQL的binlog日志的统计和分析是工作中的重点内容，因为通过日志量这样一个维度能够反映出数据库的变化情况，但是显然MySQL官方没有好的工具来做这个分析。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说c# access数据库[连接数据库代码],希望能够帮助大家进步!!!
实习的时候，在一个项目当中，项目经理要求把原先的MySQL数据连接基于mycat来进行改造 。当时就在想MyCat是什么东西？为什么要用它呢？ 一、什么是MyCat： MyCat是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的服务器。 前端：用户可以把它看作是一个数据库代理，用MySQL客户端工具和命令行访问。 后端：可以用MySQL原生协议与多个MySQL服务器通信，也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信，其核心功能是分表分库，即将一个大表水平分割为N个小表，存储在后端MySQL服
数据时代，企业对技术创新和服务水准的要求不断提高，数据已成为企业极其重要的资产，数据同步也成为企业数据开发和使用一个绕不过去的技术需求。那么，什么时候我们需要进行数据同步，甚至是实时同步呢？目前又有什么实时同步方案？
在MySQL的高可用架构中，MHA、MGR等方法现在比较流行，mm+keepalive的方法目前来看是比较老旧的办法，今天对这种办法做一个简单的介绍，题目中写的"纸上谈兵"，是因为这个实验我没有做，也不打算做，旨在说明清除原理即可。
昨天我们介绍了这个数据库的其中一部分功能 KnockTF：转录因子敲除数据库(一)，今天把这个数据库的其它功能介绍完。
张耀星，MongoDB大中华区高级顾问，加入IT行业10余年，从事过电商，手游及各类网站的设计制作工作。曾担任跨境电商网站dx.com架构师，Universal Orlando Resort前端总工程师等。现就职于MongoDB为国内各大企业提供MongoDB咨询服务。 本文由IT大咖说整理自MongoDB大中华区高级顾问 张耀星先生 在 MongoDB中文社区深圳用户组大会 上的演讲。你知道MongoDB吗？它到底是怎样的一个软件，和传统关系数据库有什么区别，在实际应用中又能做些什么事。本文带你走近Mon
网站在刚开始的时候大概只是一个想法：一个产业的模型，快速地将它产生出来。“快”是第一位的，不需要花太多精力在架构设计上。在网站进入扩张期才需要对架构投入更多的精力来承载网站在爆发时的流量。
PostgreSQL 的 Vacuum已经说了2期了，本期的做一个了解，因为Vacuum 很重要，所以必须的深入理解，然后才能对这个事情做一个了解。
OceanBase 是蚂蚁金服自研的分布式数据库，在其 9 年的发展历程里，从艰难上线到找不到业务场景濒临解散，最后在双十一的流量考验下浴火重生，成为蚂蚁金服全部核心系统的承载数据库。这一路走来的艰辛和故事，蚂蚁金服高级研究员、OceanBase 团队负责人阳振坤将为你娓娓道来。
今天是春节之后上班第一天，许多同学们都会觉得有些不习惯吧？没关系，明天就是第二天，后天就是第三天了，慢慢的你就习惯了...跟大家开个玩笑哈，春节已过，让我们继续学起来。 上一篇：【图片简历】Vue.js在线简历编辑器&生成图片简历(一) 在上一期的文章中，我们已经把需求分析的差不多了。那么我觉得这里面有二个难点， 一是html简历页面，生成为图片并下载； 二是数据库结构的设计，在这个例子中，我选用的是MongoDB； html生成图片下载的原理其实很简单，就是使
我们获得的差异基因【学习：一文就会TCGA数据库基因表达差异分析，GEO数据库表达数据的提取以及limma包进行差异分析，TCGA数据库：GDCRNATools包下载数据、处理数据以及差异分析】，下游除了富集分析【学习：clusterProfiler包进行KEGG,GO,GSEA富集分析；FunRich数据库：一个主要用于基因和蛋白质的功能富集以及相互作用网络分析的独立的软件工具】等以外，如果我们想找到参与调控这些差异基因的转录因子，作为研究的上游机制，是一个思路。而很多转录因子预测的数据库是基于转录因子的Chip-seq的数据来进行构建的，这样的结果能说明某一个转录因子结合某一段序列，但是结合并不一定说明可能影响这个基因的表达，所以最好做一个这个转录因子导入/导出的表达数据来说明对于基因表达的影响。
我们都知道在TCGA数据库当中，包括了33种所有实体肿瘤的测序的结果(如果不知道的话，可以看我们今天的第二条推送哦！)。我们在进行TCGA数据分析的时候，除了可以对单一的癌种进行分析之外。还可以对所有的33种肿瘤进行统一的分析解读，来寻找33种肿瘤当中所存在的共同的特征。这就是我们说到的泛癌分析了。
用户往往面对多种选择。下面将为大家分享 PingCAP 团队在多年的实践中积攒的大量异构平台迁移经验，以及数据库复制技术的更多应用场景。
还可以使用号段的方式来获取自增 ID，号段可以理解成批量获取。比如从数据库获取 ID 时，就可以批量获取多个 ID 并缓存在本地，提升效率。
KnockTF（http://www.licpathway.net/KnockTF/search.php）数据库就是基于这个目的构建的数据库。关于这个数据库，我在很久前的文章【这个网站提供了多种数据分析工具——增强子，非编码RNA转录信息等】中有提到，这个数据库收录了目前公共数据库当中敲减该转录因子后做的表达谱（芯片、二代测序）的数据，进而来反映这个转录因子变化后对于基因表达的影响。KnockTF不仅提供了感兴趣的TFs靶基因的全面基因表达信息，还收集了TFs上游通路信息以及下游靶基因的各种功能注释和分析结果，包括GSEA、GO富集、KEGG通路富集、层次聚类分析和差异表达分析。KnockTF进一步提供了有关TFs与启动子、超级增强子和靶基因典型增强子结合的详细信息。构建TF差异表达基因网络，对感兴趣的基因集进行网络分析，如子网络定位、拓扑分析和超几何富集。KnockTF将有助于阐明TF相关功能并挖掘潜在的生物学效应。
由于业务的扩展或者其他原因，常常会有迁移系统数据库的场景，对于有大量用户7*24小时不间断使用的系统，如何不宕机实现数据库迁移，这是个很有挑战的话题。
写这篇文字的起因是众多的DB们投入到学习PG数据库，遇到了一些困难，其实提出这个题目的时候，其实我也在想，每种数据库都有自己的适合的管理方法，有些是管理方法实则是无奈。最近有人问 POSTGRESQL 使用的方式是更贴近ORACLE 还是 MYSQL。
情况说明： 现在需要做一个数据存储，500w左右的数据，日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来，供日后的数据分析用？使用上面说的三种数据库中的哪中比较好？是否有必要建立集群？ 个人看法是：从长远角度看，由于单台机器的性能瓶颈，后期肯定要做集群，单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此，使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡，而mysql的均衡器是第三方的，无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集
导读：在 AIGC 的时代背景下向量数据库井喷式发展。不少人理解向量数据库就是在传统数据库之上新增一个向量索引，然而随着大模型应用逐渐拓展到核心业务领域，通过复杂代码工程来拼接大模型、向量索引和结构化数据分析结果会阻碍规模化复制。同时并发查询性能、数据一致性、高可靠和弹性伸缩等特性会变得越发重要。阿里云 AnalyticDB 锚点未来 5 年企业数据架构智能化升级需求，全自研了企业级向量数据库，它也是国内云厂商中唯一被 ChatGPT 和 LangChain 推荐的向量引擎。本文带大家一起了解阿里云 AnalyticDB 技术负责人姚奕玮在 QCon 全球软件开发大会（北京站）2023 上的精彩演讲，解密 AnalyticDB 全自研企业级向量数据库核心技术，以及新一代向量数据库在云原生存算分离和 AI 原生上的技术演进路线。 完整幻灯片下载： https://qcon.infoq.cn/202309/beijing/presentation/5454
数据库的里面的FLASHBACK 功能是一个让人刮目相看的功能，如果你做错了什么怎么能将那段时间的数据恢复，并且还让生产的应用不停止，这是一个数据库管理员都想拥有的功能， SQL SERVER 需要借助第三方软件的功能，可以完成数据的回滚和恢复，ORACLE 独有的FLASHBACK 功能，以及POSTGRESQL 的pg_dirtyread 功能，都可以从某些方面来进行数据的回滚和数据的找回。
情况说明： 现在需要做一个数据存储，500w左右的数据，日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来，供日后的数据分析用？使用上面说的三种数据库中的哪中比较好？是否有必要建立集群？ 个人看法是：从长远角度看，由于单台机器的性能瓶颈，后期肯定要做集群，单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此，使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡，而mysql的均衡器是第三方的，无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集群能
今天正在做一个数据变更操作，突然一个开发的同学找到我，看起来比较着急的样子，说想让我做一个数据变更。 当然在这种时候，我正在做的数据变更操作已经被打断了，已经有一些不愿意了，而且还要紧急变更，在没有得到脚本，没有环境，没有脚本说明，对于这种三无要 求我一向都是比较排斥的。所以我静下来，让他提供这些信息，这些是数据变更的必备条件，哪怕再紧急，这些信息也需要有基本的流程规范。 所以这位同学就这样无功而返，当然换谁都一样。很快他就确认了环境，是一个使用率不高的在线业务库，当我得到他提供的语句的时候
从数据层面来理解，数据可以分为几个维度，比如流水型数据，状态型数据库，配置型数据。流水型数据的依赖最低，基本就是时间维度的扩展，所以从数据的安全角度来说，如果丢数据对业务的影响还是有限的，配置型数据是数据字典级别的，影响范围更是小很多。关键的就是状态型数据，这是非常核心的，因为只是标识状态的变化，如果换做一个场景，比如是金额，那这个维度的影响是很大的。 从数据架构的角度来说，尽可能希望把一些状态型数据的变化，通过流水数据的方式来做一个历史沉淀，我们暂且成为历史数据吧。 比如 更新状态数据，余额为200
昨天通过岛上生活来和大家了解了一下基本的生信分析文章的思路是什么样子的从荒岛求生看公共数据库生信分析文章。今天就和大家来学习一下GEO数据库，这个存放公共高通量测序数据的地方。
对于任何一个企业来说，数据安全的重要性是不言而喻的。我在开篇词中也曾经强调过，凡是涉及到数据的问题，都是损失惨重的大问题。
有意思的事情每天都有，最近一个客户的公司的PG数据库在运行中，出现了一个问题，客户在对数据进行排序的过程中，发现数据虽然一致，但两个存储同样数据的数据库，在进行语句查询的时候，给出的结果不同，基于他们只取结果集的前两条，导致同样的数据库表，同样的数据，最终在界面上给客户展示的数据不同。
云开发提供的是JSON数据库，就是数据库中的每条记录都是一个JSON格式的对象。一个数据库可以有多个集合（一个集合就看做一个JSON数组，数组的，每一个对象就是一条数据库。记录的格式也是JSON对象）。
数据库连接池是程序启动时建立足够的数据库连接，并将这些连接组成一个池，由程序动态地对池中的连接进行申请，使用和释放。
第一个，添加字段头用哪一个网址，这里添加了Headername，添加字段的名称X-Forwarded-For，然后到页面开启。
原作者 CDA 数据分析师 去年的CDAS 2016 第三届中国数据分析师行业峰会上，有一个比较特别的分论坛。这个论坛的嘉宾有些原本并不是业内人士，但经过一段时间的学习，他们成功转型，成为一名数据分析师。他们也有一个共同的身份—— CDA 数据分析师学员。 李运超同学在论坛上分享了自己从一个财会从业者到一名数据分析师的成长历程。 本文根据李运超在峰会上的分享整理而成。 大家好！我叫李运超，我目前是在中国人寿保险分公司做分析师，我是CDA第四期的学员，也是刚刚从一个数据分析的学习者变成从业人员。 我以
db2命令介绍： 相比图像界面而言，使用命令行的命令能节省非常多内存资源。不过写的时候语法需要熟悉。 db2start：启动当前的DB2数据库管理实例。 db2stop：停止当前的数据库管理实例。 注：启动和关闭的是数据库管理实例，而不是单个的数据库，而restart database：并不是重新启动数据库，是平衡非正常结束而不一致状态的数据库，结束后，连接仍然存在。 db2look： 能为表，索引，视图和诸如此类需要产生统计信
Log是关系数据库对计算机行业的伟大贡献。在大数据时代，Log更是基础技术之一。然而在大家热烈讨论GFS, NoSQL，乃至Paxos， LSM tree等词语的时候，Log这个基础技术以及它对大数据行业的巨大贡献却一直以来都被业界所忽略。除了Kafka作者之一Jay Kreps2013年一篇非著名的文章以外，我几乎不能发现太多讨论Log的。不论这种忽略有意无意，都让我觉得有必要写一篇文章。本文结合了Jay的文章的观点和本人在这个领域的实践经验，旨在对我们司空见惯的Log在大数据系统里面的巨大作用做一个
这个方案就跟停机迁移一样，步骤几乎一致，唯一的一点就是那个导数的工具，是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿，有点不太靠谱，因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了，可能多达几亿条，甚至几十亿，你这么玩儿，可能会出问题。
https://www.postgresql.org/docs/current/ddl-priv.html
P腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙已圆满结束，本期带来李巍分享的《TBase主要应用场景与最佳实践》直播视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号，回复“0416李巍”，即可下载直播分享PPT。 1 前言 大家好，我是李巍，腾讯云TBase架构师。今天跟大家分享的主题是：TBase主要应用场景与最佳实践，整体内容分为四部分。 第一部分：关于TBase。前几期TBase直播分享中已有详细介绍，后面我会简单分享下。 第二部分：TBase的选型。今天将主要从应用的角度上来介绍TBase是如何选型的。
马克-to-win：我们前面讲过 了n-tier架构。在我们的程序当中，还可以设计一个缓存层。在去访问数据库之前，先看看缓存层中有没有数据，如果没有的话，从数据库取完数据回来，一 定要放在缓存层当中一份，下次就不用去数据库了。马克-to-win：如果对数据库当中，某个数据更新了，同时一定要记住也更新一下缓存当中的数据。这样的话，既保证了缓存的 数据是最新的，也保证了将来查询时不用去查数据库，减轻了对数据库的压力。 这里有些问题，问题1，如果除了你的项目，还有其他的地方可以更改数据库，怎么办？可以做一个守护线程，发现某个表的版本变了，就重新把表的数据加载回你 的缓存。问题2,对于条件查询，如何处理缓存？比如30元到50元的衣服数据的第二页。大家通常的做法是，把整个衣服表都加载到缓存中，无非就是一个 List，之后整个做个遍历，把符合条件的选出来。为什么要整个加载？因为别人还有可能要查20到40块钱的第五页的数据。问题3，项目a处需要看表的 123列，b处需要看表的456列，缓存时就直接把123456列作为一个表缓存起来，供两处使用。马克-to-win：顺便说一句，缓存也可以缓存图片。数据库和图片服务 器，可以认为是大的仓库，什么都能找到，而缓存可以看做是前端的商店，客户经常要买的东西就存一部分在商店，这样可以提高效率。如果商店没有相应的商品， 也不用着急，因为我们后面的仓库肯定有。
先讲一下写该文章的原因，首先，工作中又遇到一条很熟悉的MySQL报错信息 Cause: java.sql.SQLException: Incorrect string value:Cause: java.sql.SQLException: Incorrect string value… （emoji表情存储导致），原因是MySQL的字符集导致的；其次，因为一直听说数据库变更可能锁表，但是一直不知道到底哪些操作会导致锁表。所以今天对相关知识做一个系统的整理。
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