无论你开发的是一款PC端的Web应用，还是一款移动端的app，都需要一个数据库来存储你的业务数据（包括电商的商品信息、游戏的道具信息、社交的人员信息等等）。可以说，数据库是后端系统最重要的存储组件。 作为一名Java程序开发人员，你会发现你所完成的大部分代码逻辑最终都是在不断的与数据库进行交互。 在之前的交流中，老九君发现很多同学，尤其是从高校刚毕业的大学生，也包括一些从其他行业刚刚转行进入Java 开发领域的从业者或是初学者，对Java 语言中涉及数据库开发的相关技能不是很了解，甚至会出现误将SQL与数据
使用数据库时，通常是为了支撑一个应用或一个业务场景，第一步需要做的就是要对数据库的表结构进行设计。一个完善的设计方案包括：表名、列名、数据类型、备注信息、字符编码、主键设计、表间关系、其他约束条件等。其中的难点在于如何使用数据表以及表间关系来描述出相应的功能场景，能够应对以后的各种查询需要，这对刚接触数据库的使用者来说是有些困难的，但是只要认真思考，按照步骤来操作相信最后的结果不会差。
在Java大数据开发任务当中，数据存储是非常关键的一环，涉及到分布式文件系统、分布式数据库，数据库是后端系统当中支持数据存储的重要组件。今天我们就来聊聊Java大数据，数据库开发从入门到精通，应该如何去一步步掌握。
本文主要介绍了Java数据库开发中的四个阶段：基础阶段、框架阶段、调优阶段以及架构阶段。基础阶段是打基础的过程，需要熟练掌握JDBC等基础技能。框架阶段主要是利用现有的开源框架，如MyBatis和Spring Data JPA等，提高开发效率。调优阶段主要是对SQL语句进行优化，降低数据库的压力，提高系统的性能。架构阶段主要是对数据库进行高可用、高性能、可扩展等方面的架构设计，确保系统的稳定性和可扩展性。
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应用服务器指通过各种协议把商业逻辑提供给客户端的程序。它提供了访问商业逻辑的途径以供客户端应用程序使用，应用服务器使用此商业逻辑就像调用对象的一个方法一样。
分布式事务是企业集成中的一个技术难点，也是每一个分布式系统架构中都会涉及到的一个东西，特别是在微服务架构中，几乎是无法避免的。
最近在读一本《数据库系统 设计、实现与管理》的书，其中的数据库设计部分写的挺好的，另外在本书中也讲到了数据库生命周期的概念，我觉得有所收益，特写下此博文！
今天，咱们就暂时不聊【精通高并发系列】了，今天插播一下分布式事务，为啥？因为冰河联合猫大人共同创作的分布式事务领域的开山之作——《深入理解分布式事务：原理与实战》一书正式出版了，于2021年10月20日开始在当当预售，当天即登上当当新书榜第一的位置！
加米谷数据分析与挖掘课程体系包括5个板块、9个阶段、200+模块以及4个真实项目实战。
外模式：外模式（子模式、用户模式）描述组成用户视图的各个记录的组成、相互关系、数据项的特征、数据的安全性和完整性约束条件。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
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DBS包括DB和DBMS DBMS包括DB和DBS DB包括DBS和DBMS DBS就是DB，也就是DBMS 正确答案: A
一、前言 随着社会的发展，技术的进步，以前的大型机架构很显然由于高成本、难维护等原因渐渐地变得不再那么主流了，替代它的就是当下最火的分布式架构，从大型机到分布式，经历了好几个阶段，我们弄明白各个阶段的架构，才能更好地理解和体会分布式架构的好处，那么本文我们就来聊聊分布式架构的演进过程，希望能给大家带来眼前一亮的感觉。 二、背景说明 我们都知道一个成熟的大型网站的系统架构并非一开始就设计的非常完美，也没有一开始就具备高性能、高并发、高可用、安全性等特性，而是随着用户量的增加、业务功能的扩展逐步演变过来的，慢
随着社会的发展，技术的进步，以前的大型机架构很显然由于高成本、难维护等原因渐渐地变得不再那么主流了，替代它的就是当下最火的分布式架构，从大型机到分布式，经历了好几个阶段，我们弄明白各个阶段的架构，才能更好地理解和体会分布式架构的好处，那么本文我们就来聊聊分布式架构的演进过程，希望能给大家带来眼前一亮的感觉。
客官进来请坐下，耐心看完收获大！ 数据库设计过程的六个阶段： 1.系统需求分析： 2.概念结构设计； 3.逻辑结构设计： 4.数据库物理设计； 5.数据库实施； 6.数据库运行和维护； 一，系统需求分析阶段：进行数据库设计首先必须准确了解与分析用户需求（包括数据与处理）。需求分析是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步。
一，分布式事务简介 在当前互联网，大数据和人工智能的热潮中，传统企业也受到这一潮流的冲击，纷纷响应国家“互联网+”的战略号召，企业开始将越来越多的应用从公司内网迁移到云端和移动端，或者将之前孤立的IT系统联网整合，或者将原来厚重的企业应用拆分重组，独立成一个个轻量级的应用对外提供服务，这对传统的业务处理的数据一致性，带来了严重的挑战，我们已经身处一个分布式的计算环境，分布式事务的需求越来越普遍。 举一个例子，某行业电商网站经过几年的发展，业务数据累积越来越多，查询越来越慢。经过内部评审分析，认为系统的瓶颈就
数据库设计可以分为6个阶段 1. 系统需求分析阶段 2. 概念结构设计阶段 3. 逻辑结构设计阶段 4. 物理结构设计阶段 5. 数据库实施阶段 6. 数据库运行和维护阶段
经常会被“领导”问到从某某数据库迁到MySQL复杂吗？大概需要多长时间能迁完？听到这个问题你会怎么想？你会怎么回答这个问题？想听听我的答案吗？请往下看。
将应用程序部署到 Kubernetes 时，有很多选择。像 Helm 和 Ksonnet 这样的工具使得打包应用程序并将其部署到多个 Kubernetes 环境变得非常简单。但是，这些工具只能解决部分问题。部署到生产很少像 helm install my-chart 一样如此简单。他们可以涉及多个步骤，并保证所涉及的应用程序正常运行。我从 Kubernetes 用户那里听到的一个最常见的问题是“如何部署我的数据库变更？”。这是我一遍又一遍地问自己的问题。在 Skuid ，我们花了很多时间试图找出最安全和高可
Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，star 高达 19200+，社区活跃度极高，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。
XA分布式事务方案是一种在分布式系统中实现跨多个数据库或队列等资源的一致事务的方法。
数据库运维面临着大规模数据库实例难以有效运维、数据库难以做好资源弹性伸缩以及个人隐私数据安全难以保障这三个方面的挑战。对此，vivo给出了自身的应对方案。
好消息，腾讯云数据库团队智能调参CDBTune产品现已进入内测阶段，欢迎数据库爱好者、使用者、开发者前来测试。 CDBTune（cloud database tune）是基于2019至2021年间腾讯云数据库团队连续发表两篇顶级论文的研究成果，对云数据库进行调优的一整套解决方案，旨在充分借助深度学习技术提升数据库的运行效率。 在现实场景中，由于业务系统的千差万别以及大量参数带来的可设置范围复杂度，往往需要借助经验去构筑一套相对较为优异且通用的参数模板。因此，数据库当前运行参数往往也不是业务所需的最佳参数。同
Oracle数据库的启动，严格来说应该是实例的启动，数据库仅仅是在实例启动后进行装载。Oracle数据库启动的过程被划分为几个不同的步骤，在不同的启动过程中，可以对其实现不同的操作。
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1．数据库系统一般由（数据库）、应用系统、（数据库管理系统）、（数据库管理员）和用户构成。
数据库设计是一种系统性的过程，旨在确定和规划数据库系统的结构、组织和存储方式，以满足特定应用需求。它包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等阶段，确保数据库能够有效、高效地存储和管理数据，同时满足数据一致性、完整性和可维护性的要求。
如果你去看其他DBA的操作的时候，如果要判断他们水平的高低，我想就是通过一些操作的差别来看了，而水平高低就体现于此。细节决定成败，越是看起来简单的操作越是要严谨，一丝不苟。 我们来简单举几个例子，可以作为参考。有更多的见解欢迎大家提出来，我们来集思广益，把大家认为需要的，重要的操作都整理成可行的，实用的。 1.停止数据库 shutdown immediate应该是停止数据库的首先方案，而如果你选择shutdown abort的方式，先去面壁。 在删除数据库之前，你需要考虑哪些方面呢。 首先你
数据库是计算机应用领域中非常重要的技术，是数据管理的最新技术，也是软件技术的一个重要分支。本期学习的主要内容是MySQL数据库基础知识。
随着近些年来内外部形势的剧烈变化及企业自身发展诉求，国内企业愈发重视基础软件的自主可控。特别是对于某些涉及国计民生的重点行业，监管层面也提出了非常明确的指导意见，在指定时间内完成技术改造。作为核心技术软件之一，数据库在其中无疑扮演着重要的角色，且具有非常高的复杂性。一方面是作为基础软件之一，数据库自身复杂度就比较高；另一方面近些年数据库技术发展迅猛，以分布式、多模、HTAP为代表新型数据库架构不断涌现。这些都会带来较高的复杂度，同时我们也看到国内数据库发展活跃、厂商产品能力参差不齐，用户在选型、研发、迁移、使用上面临诸多痛点。特别是在整体改造的最后阶段，涉及将系统从原有技术栈迁移到新技术栈，这其中蕴含了较多工作及风险。本文尝试从信创改造角度出发，重点谈在改造中往往处于最后改造的数据库部分，即所谓信创改造“最后一公里”所面临的痛点问题及可能解决思路。
集群 小饭店原来只有一个厨师，切菜洗菜备料炒菜全干。后来客人多了，厨房一个厨师忙不过来，又请了个厨师，两个厨师都能炒一样的菜，这两个厨师的关系是集群。
直观上理解：相同点是两者都是存储数据。不同点是数据库主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易；数据仓库，支持复杂的分析操作，侧重决策支持。
随着社会的发展、互联网技术的进步，以前的大型机服务端架构很显然由于高成本、难维护等原因渐渐地变得不再那么主流了，替代它的就是当下最火的互联网分布式架构。 从若干年前大行其道的传统大型机到如今的分布式架构，技术发展已经经历了好几个阶段，我们只有弄明白典型互联网架构在各个阶段的演进，才能更好地理解和体会分布式架构的好处，从而有助于我们序设计适合于自已公司、产品或项目的架构（也包括设计即时通讯网专注的IM和消息推送这类系统，因为技术思路的原理都是一脉相承的）。那么本文我们就来聊聊分布式架构的演进过程，希望能给大家带来眼前一亮的感觉。
1）信息需要：表示一个组织部门需要的数据及其结构。主要定义将要设计的数据库系统用到的所有信息，包括描述实体、属性、联系的性质，数据之间的联系。
当数据量开始增大，单台数据库服务的IO、IOPS的瓶颈开始出现，业务系统的访问效率开始下降，为此开始出现分布式数据库的概念。以下将逐步讲解从单台数据库向分布式数据库演进的过程。
估计这个标题不少人会进来看看什么阶段，where am I. 这里并不是要讲技术,所以想获得“秘籍”的同学可以绕道了，这里讨论的是一个更大的方向.
最近群里很多小伙伴都问了数据库和数据仓库的区别是什么，因此将之前写过的文章给大家再分享一遍。
早期的计算机技术的发明都是服务于军事化用途的。最早发展于美国。数据库的发展主要分为三个阶。
网站的发展往往是一个从简单到复杂、由易到难的过程。John Engales，Rackspace的首席技术官，深刻地概述了一个典型成功网站的发展阶段。这一过程不仅反映了网站在技术上的演变，还揭示了随着规模扩大而出现的越来越复杂的挑战。以下是对这些阶段的详细分析。
数据库设计是程序开发的核心部分，标准的数据库设计原则和步骤能有效提高开发进度和效率。 数据库设计(Database Design)是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求）。
CAP理论作为分布式的重要理论基础，指出了在分布式环境下，其实只有AP和CP两种模型去选择。BASE理论作为CAP理论的一个延伸，主张牺牲一致性去换取可用性。反之，一个分布式系统也可以去牺牲可用性去换取一致性。
随着社会的发展、互联网技术的进步，以前的大型机服务端架构很显然由于高成本、难维护等原因渐渐地变得不再那么主流了，替代它的就是当下最火的互联网分布式架构。
分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。以上是百度百科的解释，简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
思来想去，个人觉得要理解「分布式事务」，必须先知道什么是“事务（Transaction）”。 当然，这里提到的“事务”是在事务型数据库（Transactional Database）知识领域内的。 一个事务包含了若干个数据库操作，这些操作通常都会对数据库产生变化。值得一提的是，多个事务之间是互不影响，独立运行的，事务里的各个操作最终都得以持久化。 事务一个很重要的特性是："all-or-nothing"。 通俗来讲，事务是对数据的一个逻辑操作，事务内的各个单元操作要么完整执行成功，要么全部都不执行。 因此，
标题的这个问题是我去年面天猫，在交叉面的时候一个数据库出生的大佬问的：你会怎样去设计一个数据库。
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