昨天我们分享了怎么不停机进行分库分表数据迁移（数据库分库分表后，我们生产环境怎么实现不停机数据迁移）后来有好多朋友问我，说他们的系统虽然也到了差不多分表的地步了，但是，不知道具体拆分多少张表，分多了又怕浪费公司资源，分少了又怕后面怎么去扩容，还有另一些朋友说，所在的公司规模还不大，尚在发展中，公司压根就没这么资源给他们这么去拆分。
面试官：如何来设计动态扩容的分库分表方案？ 面试官心理剖析： 这个问题主要是看看你们公司设计的分库分表设计方案怎么样的？你知不知道动态扩容的方案？
源码系列 手写spring mvc框架 基于Spring JDBC手写ORM框架 实现自己的MyBatis Spring AOP实战之源码分析 Spring IOC高级特性应用分析 ORM框架底层实现原理剖析 手写Spring MVC框架实现 手把手分析Mybatis源码实现 高手进阶之手写Mybatis框架 高可用/分布式/高性能 实践一个高并发转盘抽奖 构建无切入性业务系统监控平台 Netty+websocket实现及时同通信 写一个数据库动态扩容方案以及MyCat实践 SOA架构及微服务架构的原理
本文讨论了分布式数据库在在线扩容方面的挑战， 详细解释了一般分布式数据库和 TiDB 在扩容机制上的不同。 一般分布式数据库在进行在线扩容时，需要重新平衡数据分布，可能会影响系统的可用性和 IO 消耗。 相比之下，TiDB 的存算分离架构使得扩容对业务影响较小。
哈希表是计算机科学中一种重要的数据结构，广泛应用于各种软件系统中，如数据库、缓存系统等。本文将深入探讨哈希表的原理、应用场景，并介绍一些性能优化的方法，以帮助读者更全面地理解和应用哈希表。
如图，假设我们申请了4台数据库服务器，每台上面部署了8个数据库，每个数据库对于每张表分了32张表
对于分库分表来说，主要是面对以下问题： 选择一个数据库中间件，调研、学习、测试； 设计你的分库分表的一个方案，你要分成多少个库，每个库分成多少个表，比如 3 个库，每个库 4 个表； 基于选择好的数据库中间件，以及在测试环境建立好的分库分表的环境，然后测试一下能否正常进行分库分表的读写； 完成单库单表到分库分表的迁移，双写方案； 线上系统开始基于分库分表对外提供服务； 扩容了，扩容成 6 个库，每个库需要 12 个表，你怎么来增加更多库和表呢？ 这个是你必须面对的一个事儿，就是你已经弄好分库分表方案了，然后一堆库和表都建好了，基于分库分表中间件的代码开发啥的都好了，测试都 ok 了，数据能均匀分布到各个库和各个表里去，而且接着你还通过双写的方案咔嚓一下上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。 那么现在问题来了，你现在这些库和表又支撑不住了，要继续扩容咋办？这个可能就是说你的每个库的容量又快满了，或者是你的表数据量又太大了，也可能是你每个库的写并发太高了，你得继续扩容。这都是玩儿分库分表线上必须经历的事儿。
读写分离与分库分表，分布式事务 MySql存储引擎，建表规范，事务级别，sql优化，读写分离思想等。 了解过读写分离吗？ 你说读的时候读从库，现在假设有一张表User做了读写分离，然后有个线程在一个事务范围内对User表先做了写的处理，然后又做了读的处理，这时候数据还没同步到从库，怎么保证读的时候能读到最新的数据呢？ 你如何保证系统的稳定性？ 答：分布式的链路一般都很长，所以我们首先通过全链路压测，分析整个链路，到底是哪个节点出现瓶颈。如果是数据层出现瓶颈，那么可以考虑加缓存，读写分离等降低数据库压力，如
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这个你必须面对的事，就是当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。
先再来了解一下数据库索引的基本概念，其实数据库索引是一种数据结构，主要用于加速数据库中数据的检索，它通过创建索引数据结构，以便快速定位数据行，从而提高查询效率。根据常理可知，常见的数据库索引实现方式包括B树、哈希表等。
数据库是企业核心业务运行的重要组成部分，数据是企业的生命线，如果数据库出现宕机、数据丢失或不可用等问题，将会对企业的生产、营销和决策产生难以预估的影响，因此，一套高可用的数据库架构对于企业来说至关重要，可以最大化保证业务稳定性和数据可靠性。腾讯云MySQL推出全场景高可用性架构（All-Scenario High Availability Architecture，AS-HAA），用户可根据实际业务需求、业务类型自行配置。
【导语】 微博拥有超过3.76亿月活用户，是当前社会热点事件传播的主要平台。而热点事件往往具有不可预测性和突发性，较短时间内可能带来流量的翻倍增长，甚至更大。如何快速应对突发流量的冲击，确保线上服务的稳定性，对于提供全微博数据托管的服务部门数据库团队来说既是机遇又是挑战。本文尝试从一线DBA的视角管窥微博热点事件背后的数据库运维应对之道。 背景&挑战 背景 正是图1这条微博动态，让一个平常的国庆假期变得不同寻常，微博刚一发出就引爆网络，它将明星CP动态推向了舆论的高潮，并霸占微博热搜榜好几天，也正是因为这
7月中旬，腾讯云7*24h售后支持群收到来自X-Girl（化名）客户的消息，客户直呼咱家数据库帮大忙了，想要亲自感谢腾讯云MySQL团队。
上一篇关于DynamoDB的介绍中，有一个特别亮点，就是它无需停机就可以动态扩容。
作者 | 杨珏吉 作为国内第一款云原生 Serverless 数据库，TDSQL-C 目前仅在微信生态上就为超过 50W 小程序开发者提供数据库底座，凭借按量计费、超强弹性、存算分离等特性，能有效降低用户的数据库使用成本。 腾讯云 TDSQL-C 这款云原生数据库相比于传统数据库有哪些技术突破？在场景实践过程中遇到过哪些问题？又是如何解决的呢？在 ArchSummit 2022 全球架构师峰会（深圳站）上，腾讯云 TDSQL-C Serverless 研发负责人杨珏吉发表了《50W+ 小程序开发者背后的数
今天我就给大家讲一下我们这边做的数据库运维的自动化平台，他是怎么样子的。首先我会给大家简单介绍一下我们做平台的背景，以及平台的一些技术架构，以及针对我们DBA和开发的需求的全套解决方案。 首先是背景，我们为什么要做RDS，在做RDS之前其实我们也有一套自己的自动化系统，可是我们有了这套自动化系统我们发现有了之后我们DBA还是很忙，每天忙于工单处理，大表DDL，集群搭建，扩容，数据迁移等等。这些东西不能说没有价值，但是对于DBA来说，每一次的重复操作，都会让这个价值指数级下降，并且不能带来成长。所以我们对这些
代码示例 : 使用一条命令 , 向 redis 数据库中插入 name=Tom , age=18 两个键值对数据 ;
云和大数据时代的到来导致各行各业数据量的爆发，面对业务数据的日益剧增，企业的IT系统在性能、稳定性和扩展性等方面都面临前所未有的巨大挑战。如何有效应对云和大数据的浪潮去拥抱变化，成为企业迫切面临的问题。 数据驱动的时代，一切竞争的核心都会归结于IT系统的竞争，然而传统数据库系统架构面临以下困境： 1、中心化的存储系统成为I/O存取的瓶颈，扩展成本高昂 2、小型机+高端存储，成本高昂，相对比较封闭，扩展能力差。 3、复杂的系统带来部署及操作、运维和管理的复杂性 分布式存储解决方案zData 为更好地保障企业
每年一次的双十一大促临近，因此上周末公司组织了一次技术交流闭门会，邀请了电商、物流、文娱内容、生活服务等知名一线互联网公司的技术大牛，一起探讨了一些大促稳定性保障相关的技术话题。
为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术，2020年3月，腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组特推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密，都在这！》，邀请数十位鹅厂资深数据库专家每周二和周四晚上在线深入解读TDSQL、CynosDB/CDB、TBase三款鹅厂自研数据库的核心架构、技术实现原理和最佳实践等。本文将带来直播回顾第三篇《亿级流量场景下的平滑扩容：TDSQL的水平扩容方案实践》。
摘要：最近项目组里来了很多新人，对linux分区及各种应用使用的分区不了解，导致测试数据库时突然发现某一个分区被写满了，不得不重装OS.实在看不下去了，特此分享我的一些利用LVM实现动态扩容的心得，希望对大家有帮助。
昨天的大瓜，B站蹦了，大伙都跳起来分析了一波异常原因，着实给大伙的秋招准备了一波热乎乎的素材！在大家都在关注 B站的时候， 我大A站终于要站起来了！！！经过多方网友的极力引流，我A站也蹦了～
前言 京东物流极速的购物体验背后隐藏着怎样的秘诀？仓储和配送时效是其中最为关键的一环。京东物流超强仓配体系，特别是在电商行业中独有的仓储系统，在其中起到了决定性的作用。 当前京东的库房已经遍布全国，京东仓储管理系统（简称WMS系统）是最核心的生产系统，涵盖了从入库，复核，打包，出库、库存和报表等等环节。 而作为系统最后端的数据库，不仅仅承担着存储数据的任务，还是系统可用性的最后一道防线，如何保证仓储系统数据库的高性能和高可用，直接决定了库房生产是否能顺畅进行。 在本篇我们将会详细介绍京东物流仓储系统的数据
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中，3月17日郑寒的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下就是直播的视频和文字回顾。
在技术上微信小游戏和小程序的区别是什么？开发商在开发一款小游戏的时候通常会遇到什么问题？怎么去规避和解决？
为了增加db的并发能力，常见的方案就是对数据进行sharding，也就是常说的分库分表，这个需要在初期对数据规划有一个预期，从而预先分配出足够的库来处理。
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。
首先我们来看下什么是Mycat: MyCat：开源分布式数据库中间件, 这里定义的很简单, 就是分布式数据库的中间件. 其实Mycat 是可以时mysql进行集群的中间件, 我们可以对mysql来分
设计新系统容易，但是我们处理的都是老系统和历史诗句。怎么能更平滑的迁移旧数据到新的数据库和系统，特别是在异构的数据库结构情况下，达到数据准确，迁移速度快，减少停机，对业务影响小
目前，对于互联网海量数据的存储以及处理，按使用场景，分为OLTP（联机事务处理，比如即时交易，强调快速响应与处理）与OLAP（联机分析处理，比如BI，强调多维数据分析）。对于这些数据的存储，主要有两种解决方案，即基于SQL的关系型数据库，和NoSQL的非关系型数据库。 非关系型数据库在某些特定场景下有奇效，比如键值存储（redis,ROMA,Memcached）数据库应用在排行更新，会话保存，面向文档的数据库（mongoDB、couchDB）应用在日志记录，面向列的数据库（Cassandra、HBase）在博客中的应用。关系型数据库最大的问题在于速度与可扩展性上，而这些NoSQL数据库一般部署简单，支持扩展，而且速度极高。 但是，NoSQL目前还是只能做为关系型数据库在某些特定应用场景的补充，不能完全替代严谨规范的关系型数据库。
DBLE 项目测试负责人，主导分布式中间件的测试，在测试中不断发现产品和自身的 bug。迭代验证，乐在其中。
温卫斌，就职于中国民生银行信息科技部，目前负责分布式技术平台设计与研发，主要关注分布式数据相关领域。
Serverless 数据库 随着业务的专注度越来越高，抽象的程度也越来越高，李志阳以汽车作为 Serverless 的类比，我们以前去购买一辆汽车，是为了开车去买车，现在可以租车、打车了，我们只需要知道目的地就行了，不需要关注过程，而是关注核心诉求。 在计算服务上面，演进也是类似的，我们从前是自建机房、维护整个机房；到后来在云上购买虚拟机部署业务，去负责里面的扩缩容；再到后来的函数计算，我们只需要关注业务带，整个 CICD 到部署扩容这些东西完全不用关注，整个业界的抽象程度会越来越高。 狭义的 Se
Redis是一个使用ANSI C编写的开源、支持网络、基于内存、分布式、可选持久性的键值对存储数据库。从2015年6月开始，Redis的开发由Redis Labs赞助，而2013年5月至2015年6月期间，其开发由Pivotal赞助。[2]在2013年5月之前，其开发由VMware赞助。[3][4]根据月度排行网站DB-Engines.com的数据，Redis是最流行的键值对存储数据库。----来自于维基百科
经典游戏服务器端架构概述（下） 今天将详细说明全服分线模型和全服全线模型，正文如下： 1全服分线模型 一、模型描述 由于多进程服务器模型的发展，游戏开发者们首先发现，由于游戏业务的特点，那些需要
data——>file（database）——>file system——>hard driver
根据文章内容总结的摘要
网上对这些数据库介绍有些误导，流传各种说法，比如:流传OB基于MySQL、GaussDB 200/300 和openGauss有啥区别，没办法谁让当前国产数据库太多...
炙手可热的serverless架构，或者称为无服务器架构，是最近几年新冒出来的一种技术架构趋势。 那么，被誉为云计算未来的serverless，有何优势？ 在过去不久的全球分布式云大会上，腾讯云数据库专家工程师李志阳分享了【分布式数据库serverless化：深入解读无服务器架构下的数据库】的主题演讲，给出了自己的答案。 Part1 serverless数据库特点 随着业务专注度的提升，服务的抽象程度也在提高。 李志阳举了一个汽车服务的例子，以前为了出行只能购买汽车，现在可以使用打车服务，只需知道目的地即
在数据量持续爆增、数据日益多样化的今天，传统数据库的迭代速度已经追不上数据的增速，且企业对数据库计算和存储能力的要求越来越高。面对当前的挑战和机遇，国产数据库厂商的研发创新速度不断加快，可以说云计算时代的到来，扭转了国外商业数据库一家独大的局面。 目前，国产数据库领域正处于百花齐放的状态，已经有越来越多的行业巨头参与到了数据库的建设中，腾讯云便是其中之一。为了更深入地了解腾讯云数据库的发展历程，从而进一步透视国产数据库的发展方向，InfoQ 和腾讯云数据库专家工程师窦贤明就云数据库的发展、前景与挑战进行
九、应用级缓存 A.缓存简介 1.先从缓存中读取数据，如果没有，再从慢速设备上读取实际数据并同步到缓存 2.经常读取的数据、频繁访问的数据、热点数据、I/O瓶颈数据、计算昂贵的数据、符合5分钟法则和局部性原理的数据都可以缓存 B.缓存命中率 1.缓存命中率=从缓存中读取次数/【总读取次数（从缓存中读取次数+从慢速设备上读取次数）】 C.缓存回收策略 1.基于空间，指缓存设置了存储空间 2.基于容量，指缓存设置了最大大小 3.基于时间
关系数据库的全称是 Relational Database Management System，简称叫 RDBMS。
简介： 刘振宇 云和恩墨基础架构软件研发负责人。 拥有10年以上电信、金融、保险、政府机关以及制造业等多个行业的架构和管理经验。现在负责云和恩墨软件定义存储zData及私有云产品的研发工作，跟云和恩墨专家一道共同致力于推动行业信息化建设的发展与进步 什么是软件定义存储（SDS） 软件定义存储(Software-defined storage，SDS)是一种数据存储方式，所有存储相关的控制工作都放置在相对于物理存储硬件的外部软件中。这个软件不是作为存储设备中的固件，而是在一个服务器上或者作为操作系统(OS)或
作为国内第一款云原生 Serverless 数据库，TDSQL-C 目前仅在微信生态上就为超过 50W 小程序开发者提供数据库底座，凭借按量计费、超强弹性、存算分离等特性，能有效降低用户的数据库使用成本。
本文整理了阿里13个开源中件间产品的架构及功能介绍，结合阿里中间件团队的访谈及分享，涵盖了消息中间件、服务框架、数据层、应用服务器和大规模分布式稳定性平台等等。整体中间件在阿里生态中的分布，如下图所示：
首先找到云产品体验在找到云数据库redis 的页面，（注：云产品试用必须要先实名注册）
Mycat是什么 Mycat - 数据库分库分表中间件，国内最活跃的、性能最好的开源数据库中间件！ 一个彻底开源的，面向企业应用开发的大数据库集群 支持事务、ACID、可以替代MySQL的加强版数据库 一个可以视为MySQL集群的企业级数据库，用来替代昂贵的Oracle集群 一个融合内存缓存技术、NoSQL技术、HDFS大数据的新型SQL Server 结合传统数据库和新型分布式数据仓库的新一代企业级数据库产品 一个新颖的数据库中间件产品 Mycat关键特性 支持SQL92标准 支持MySQL、Orac
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