缓存与数据库的操作时序，不管是《Cache Aside Pattern》中的方案，还是《究竟先操作缓存，还是数据库？》中的方案，都会遇到缓存与数据库不一致的问题。今天聊聊这个问题。
我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时，如果数据库发生了宕机或者意外中断等故障，能尽快恢复数据库的可用性，尽可能的减少停机时间，保证业务不会因为数据库的故障而中断。与此同时，用作备份、只读副本等功能的非主节点的数据应该和主节点的数据实时或者最终保持一致。当业务发生数据库切换时，切换前后的数据库内容应当一致，不会因为数据缺失或者数据不一致而影响业务。这些都是MySQL高可用方案的基本标准。
本文由微众银行数据库负责人胡盼盼撰写，介绍了微众银行自 2014 年以来从传统 RDBMS 到 NewSQL 的架构演进，以及 TiDB 在微众银行核心批量场景的应用。
现在无论是企业的业务系统还是互联网上的网站程序都面临着数据量大的问题，这个问题如果解决不好将严重的影响系统的运行速度，下面就针对这个问题的各种解决解决方案进行介绍。 1. 缓存和页面静态化 1.1 缓存 数据量大这个问题最直接的解决方案就是使用缓存，缓存就是将数据库中获取的结果暂时保存起来在，在下次使用的时候无需从数据库中提取，这样可以大大降低数据库压力。常用的缓存框架有Ehcache、Memcache 和 Redis等。 不过缓存也不是什么情况都适用，它主要用于数据变化不是很频繁的情况。而且如果是定期失效
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
Grab 是一家总部位于新加坡的东南亚网约车和送餐平台公司，业务遍及东南亚大部分地区，为 8 个国家的 350 多座城市的 1.87 亿多用户提供服务。Grab 当前提供包括网约车、送餐、酒店预订、网上银行、移动支付和保险服务。是东南亚的“美团”。Grab Engineering 分享了他们对搜索索引进行优化的方法与心得，InfoQ 中文站翻译并分享。
关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。
（3+4+5）接着立刻一个读请求，读缓存，cache miss，读从库，写缓存放入数据，以便后续的读能够cache hit（主从同步没有完成，缓存中放入了旧数据）；
在数据库的发展过程中，安全-->稳定-->高效-->低成本四个有序的要点一直如影随形，后者离开前者就是空谈。10月19日晚上MySQL发布了8.0.22版本，其中一个新功能（Automatic connection failover for Async Replication Channels）引起我的注意，也很感兴趣，作为一个DBA老兵，百感交集，在过去的20多年，故障切换功能一直是三方后娘工具在主导，是几代DBA的痛，互联网最流行的数据库，在这块一直为人诟病。此功能还没有测试，不管如何，至少在这块官方终于开始出手解决了。夜深人静，整理了一下思路，对于MySQL产品截至目前的发展情况，做了一下总结，基本走以下几个方向发展：
复制分为连接建立，数据同步（sync）和命令传播（command propagate）三个阶段
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台，目前支持Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、Dummy DB、MariaDB之间的数据同步，即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等，并对用户永久免费。
在企业级应用实施和运营过程中，为了解决企业中部分业务场景访问量大、并发量高的问题，就需要对系统架构及应用参数做出优化和调整，如架构优化、数据库优化、应用优化等。
数据库选型一直是困扰客户的难题，不仅要考虑底层的数据库技术，还需要结合企业业务特点、企业未来规划做决策。如何快速掌握数据库选型秘诀呢？答案无疑是看市场怎么做，看市场的同行是如何选择的。 近期，腾讯云数据库TDSQL助力福建海峡银行新一代核心业务系统正式上线（点击查看详情），为城商行提供核心改造解决方案。新核心关键业务系统采用“微服务+分布式”架构，改造历时14个月，依托腾讯云企业级分布式数据库TDSQL良好的兼容性、成熟的迁移能力和技术服务支持，海峡银行快速完成了核心系统的国产数据库替换，并基于腾讯云数据库
导语 | 某些业务场景安全性要求很高，核心空间的数据不能随意修改，本文介绍腾讯云数据库PostgreSQL在大量drop业务场景下主从复制产生的性能问题，为大家完整剖析此次内核优化的原理和方案，最终让主从同步性能增强了3W多倍，并解决了社区一直悬而未决的问题。文章作者：唐阳，腾讯云数据库产品经理。 一、背景介绍 腾讯云数据库PostgreSQL作为支撑着腾讯内部大量的业务，这些业务不仅仅包含有正式线上运行的，也包括内部测试开发所使用的数据库。不同业务有着不同的述求，不同的使用方法会带来不同的数据库问题
疫情停倮以来，腾讯课堂助力全国数百万老师和数千万学生在线教学、听课。已有3000多个线下教育机构申请入驻腾讯课堂。这背后，离不开腾讯课堂可支持百万人同时在线上课、网络延时低至百毫秒级、1080P直播高清视频、秒级扩容服务海量用户等优势。
Apache Flink 作为流计算引擎，需要持续从上游接收数据流，并向下游输出最新的计算结果。Connector 起到承上启下的作用：Source 负责与上游的 MQ、数据库等源表对接，Sink 则写入各类数据库、数仓、数据湖等目的表。因此，Connector 是 Flink 连接外部生态的桥梁，也是影响作业吞吐量的重要因素之一。
本文主要讨论这么几个问题： （1）数据库主从延时为何会导致缓存数据不一致 （2）优化思路与方案 一、需求缘起 上一篇《缓存架构设计细节二三事》中有一个小优化点，在只有主库时，通过“串行化”的思路可以解
MySQL是世界上最流行的开源关系数据库，带货直播源码使用MySQL，可实现分钟级别的数据库部署和弹性扩展，不仅经济实惠，而且稳定可靠，易于运维。云数据库 MySQL 提供备份恢复、监控、容灾、快速扩容、数据传输等全套解决方案，简化了带货直播源码数据库运维工作，能更加专注于带货直播源码的业务发展。
作者简介：程彬，腾讯基础架构部数据库研发负责人。2008年毕业加入腾讯，一直从事数据存储相关研发工作;在云计算浪潮涌来之时参与到腾讯云存储产品的打造。目前在腾讯TEG基础架构部，负责数据库(CDB)和云硬盘(CBS)研发相关工作。
为帮助开发者更好地了解和学习前沿数据库技术，腾讯云数据库特推出"DB · TALK"系列技术分享会，聚焦干货赋能创新，邀请数十位鹅厂资深数据库专家每月和您一起深入探讨云数据库的内核技术、性能、架构、管理运维和最佳实践等。 3月30日第一期分享会“数据库管理与运维”专场已结束，本期带来各讲师分享精华及直播回顾视频。想要讲师ppt的小伙伴，可在腾讯云数据库公众号后台发送"3.30讲师课件"，即可获得讲师课件哦！ 迁移利器DBbridge 技术实现原理 ——程学飞，腾讯云数据库高级产品经理 DBbridge软件的
然后set global sql_slave_skip_counter = 1;跳过一步错误
“当用户使用软件时，会需要面对的两个鸿沟：一个是执行的鸿沟，在这里，用户要弄清楚如何操作，与软件「对话」；另一个是评估的鸿沟，用户要弄清楚操作的结果。” PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭在《做出让人爱不释手的基础软件》中提到，“ 我们作为设计师的使命就是帮助用户消除可观测性和可交互性这两个鸿沟。”
引言：Apache Flink 作为流计算引擎，需要持续从上游接收数据流，并向下游输出最新的计算结果。Connector 起到承上启下的作用：Source 负责与上游的 MQ、数据库等源表对接，Sink 则写入各类数据库、数仓、数据湖等目的表。因此，Connector 是 Flink 连接外部生态的桥梁，也是影响作业吞吐量的重要因素之一。 Flink CDC Connectors 作为 Flink 生态的当红明星，切切实实的抓住了实时数据同步（ETL）的痛点，因此广受欢迎。自从 2.0 新版发布以来，它通过
毫不夸张的说咱们后端工程师，无论在哪家公司，呆在哪个团队，做哪个系统，遇到的第一个让人头疼的问题绝对是数据库性能问题。如果我们有一套成熟的方法论，能让大家快速、准确的去选择出合适的优化方案，我相信能够快速准备解决咱么日常遇到的80%甚至90%的性能问题。
为更好的帮助DBA运维数据库，腾讯云将在每月12日开展DBbrain诊断日，腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题，结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力，为大家提供问题优化思路和方法，玩转数据库！ 工作中遇到棘手故障不知道怎么办？欢迎投稿到诊断日，被选中的案例将由腾讯云资深专家“会诊”，并在DB诊断日在线分析教学，帮您提供解决方案。投稿即有机会获得企鹅公仔，问题被选中即得腾讯云数据库千元代金券~投稿请关注“腾讯云数据库”官方微信后，回复“投稿”即可。 本期诊断日分享的案例是MySQL主
1、采用数据库的同步数据方式，例如以oracle代表采用基于日志物理同步方式，支持最大保护模式、最大可用模式、最大性能模式3种,以mysql为代表采用基于binlog日志逻辑同步方式.数据同步性能受到主备之间网络、主库事务大小、备库IO性能以及备库是否采用并行复制等
在数据库开发中，创建表是一个至关重要的步骤，优化设计可以显著提升数据库的性能和效率。让我们一起来探讨在MySQL数据库面试中关于表创建及优化的一些问题和技巧。
第一次知道数据库，是在大学时的数据库课程，那个时候的数据库特指关系型数据库。到后面工作后，才知道除了MySQL，Oralce这类关系数据库之外，还有NoSQL。 印象中，当时NoSQL由于优秀的性能和扩展性，发展迅速。但技术并非一成不变，二者可以相互借鉴。 待NoSQL潮水褪去，NewSQL出现，就像是是NoSQL和SQL在易用性和可扩展性上的平衡。
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在互联网项目中，当业务规模越来越大，数据也越来越多，随之而来的就是数据库压力会越来越大。
在数据库运维过程中，很多问题都需要靠人力来及时发现和处理，我之前也是一名DBA，可以说我做DBA的那段时间基本没有拥有过完整的属于自己的休息时间，全天候Online。现在AI技术已经广泛运用到了各个领域，数据库运维其实也是同样的，AI可以成为DBA的得力助手，有问题第一时间告警，甚至给出成熟的解决方案，DBA可以用更多的时间去完成高阶的任务。我现在主要负责的产品是DBbrian，是腾讯云推出的一款数据库智能运维工具。今天就以咱们MySQL运维过程中典型的主从延时故障来作为案例，告诉大家可以如何借助智能运维服务更好的发现和解决这类问题。
作为架构师或者开发人员，说到数据库性能优化，你的思路是什么样的？或者具体一点，如果在面试的时候遇到这个问题：你会从哪些维度来优化数据库，你会怎么回答？
任何脱离业务的架构设计都是耍流氓，绝大部分业务，例如：百度搜索，淘宝订单，QQ消息，58帖子都允许短时间不一致。
正式分享之前，先对最近热门的删库事件做一点反思。作为DBA应如何加强预防，改进措施防止再出现类似事件呢？我认为主要从三点出发：一是流程规范，二是技术支撑，三是安全制度。
如题，最近接到的一个技术需求：优化老项目的代码，需求已经结束了，复盘一下整个过程和方案，大致的背景是：目前我所负责的项目中的商品，库存以及订单等数据需要和供应商做数据同步，商品数据和库存数据需要即时从供应商处获取，订单数据需要推送给供应商发货，并且后续持续同步物流数据。
这篇文章从“为什么数据库会慢”这个问题入手，把作者在这个方向多年的思考汇聚到了这篇文章里面，提出了八大解决方案。
① Agent 部署引导流程优化：新增体验 Demo，用户无需安装 Agent 即可体验产品能力
周末在外地，明天恢复更新 汇总篇：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 数据库分离，exec sp_detach_db NewTest
Go生态圈有好几个K/V数据库，我们经常用它来做我们的存储引擎，但是这些数据库引擎的性能如何呢？本文试图用性能而不是功能的数据考察这些数据库，我测试了几种场景： 并发写、并发读、单一写并发读、并发删除，得出了一些有趣的数据。
很多年前，读了子柳老师的《淘宝技术这十年》。这本书成为了我的架构启蒙书，书中的一句话像种子一样深埋在我的脑海里：“好的架构是进化来的，不是设计来的”。
•一、超级节点 •1.1 超级节点概念 •1.2 从图数据网络中寻找超级节点•二、与超级节点相关的关键问题案例•三、模拟超级节点 •3.1 服务器资源 •3.2 构建模拟数据的图数据模型 •3.3 模拟超级节点的数据规模•四、超级节点建模优化 •4.1 关系结构优化方案 •4.2 标签细分遍历图可减少节点规模•五、增删改操作优化 •5.1 服务器优化 •5.2 图库配置优化 •5.3 JVM调优 •5.4 批量操作 •5.5 服务器端操作文件•六、检索效率提升 •6.1 查询优化 •6.2 预热数据 •6.3 图数据库索引 •6.4 图数据库全文检索lucene接口 •6.5 图数据库全文检索集成Elasticsearch •6.5.1 数据同步-关联存储 •6.5.2 数据同步-监控程序同步 •6.5.3 Elasticsearch调优•七、自规避路径查询 •7.1 查询场景案例 •7.2 自规避查询实现
随着腾讯云业务高速发展以及 MySQL 生态的演进，TencentDB for MySQL迎来了最快增速的时代，通过参与开源协同，TencentDB for MySQL 团队从服务、管控、内核和架构等几个维度，不断夯实稳定性、降低成本、丰富 DBaaS 产品功能，为公司自研业务和腾讯云客户提供不断进步的 MySQL 生态数据库产品服务。 1 PartⅠ 最美年代遇到的最大挑战 随着性能与稳定性的不断提高，腾讯云数据库 TencentDB for MySQL 在近两年得到了快速发展，实例个数、行业覆盖率、业
注意：MySQL 中的分区表在定义分区键时，必须确保分区键列包含在表的主键（Primary Key）或唯一键（Unique Key）中，为了确保分区表的数据唯一性和正确性。如果不将分区键列包含在主键或唯一键中，可能会导致数据分布不正确，从而产生错误或数据冗余。
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