由于服务器突然断电，造成我公司Xen Server服务器中一台VPS（即Xen Server虚拟机）不可用，虚拟磁盘文件丢失。硬件环境是Dell 720服务器配戴一张H710P的RAID卡，由4块希捷2T STAT硬盘组成的RAID 10，上层环境是Xen Server 6.2版本操作系统，虚拟机是Windows Server 2003系统，10G系统盘 + 5G数据盘两个虚拟机磁盘，上层是Web服务器（ASP + SQL 2005的网站架构）。
ORACLE数据库被划分成称作为表空间的逻辑区域——形成ORACLE数据库的逻辑结构。一个ORACLE数据库能够有一个或多个表空间，而一个表空间则对应着一个或多个物理的数据库文件。表空间是ORACLE数据库恢复的最小单位，容纳着许多数据库实体,如表、视图、索引、聚簇、回退段和临时段等。 每个ORACLE数据库均有SYSTEM表空间，这是数据库创建时自动创建的。SYSTEM表空间必须总要保持联机，因为其包含着数据库运行所要求的基本信息(关于整个数据库的数据字典、联机求助机制、所有回退段、临时段和自举段、所有的用户数据库实体、其它ORACLE软件产品要求的表)。
本文讲述了一台服务器上运行的XenServer虚拟化中一台VPS（虚拟专用服务器）出现故障，导致虚拟机操作系统丢失的问题的解决过程。通过分析底层数据，最终发现是虚拟机磁盘被破坏，导致操作系统和数据丢失。经过一系列操作，最终使用RAR压缩包修复了数据，并重新附加到数据库环境中，查询最新数据正常。
Redis专题（一） ——Redis基本概述与安装配置 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、特性 1、存储方式 Redis采用Key-Value类型进行存储，数据存储在内存中，不存在硬盘中，由于避开了I/O，因此读写速度比关系型数据库快很多，普通的笔记本每秒可以读写超过10万个键值。 2、持久性 为了避免存在内存中导致的程序退出后数据丢失问题，Redis提供将数据异步写入硬盘，不影响继续提供服务。 3、灵活性 Redis可以为每个键设置生存时间，到期后自动删除。就此
SQL Server数据库与Oracle数据库之间最大的区别要属表空间设计。Oracle数据库开创性地提出了表空间的设计理念，这为Oracle数据库的高性能做出了不可磨灭的贡献。可以这么说，Oracle中很多优化都是基于表空间的设计理念而实现的。
与其它ORM框架相比，XCode拥有最强的多数据库正向反向工程，暂时还没有发现能在这点上超于XCode的，哈哈！ 但是，XCode的多数据库反向工程，也是有代价的，不同数据库的数据类型相差十万八千里，我们不可能完全支持。 所以，我们只做了常见的一些数据类型支持，但是这些已经足以满足99%的要求。 最佳数据类型如下： 1，整型。Int32是标准配置，这个必须有的。在Oracle，整型就是小数为0的Numeric 2，长整型。Int64，大部分数据库都有吧。 3，短整型。Int16，这个要小心了，似乎有些数
探索前沿研究，聚焦技术创新。我们带着每月一期的数据库论文解读又来啦！ 数据库用户通常依赖隔离级别来确保数据一致性，然而很多数据库却并未达到其所表明的级别。主要原因是：一方面，数据库开发者对各个级别的理解有细微差异；另一方面，实现层面没有达到理论上的要求。 用户在使用或开发者在交付数据库前，需要对隔离级别进行快速的正确性验证，并且希望验证是可靠的（没有误差）、快速的（多项式时间）、有效的（找出异常）、通用的（任意数据库）、可解释的（可以debug，可以复现）。 Elle就是针对以上问题提出的一个基于Adya模
作者介绍：李明，腾讯云数据库架构师华南区负责人，曾在某专业数据库服务商、51job任职DBA。
MySQL数据库默认连接为100，我们可以通过配置initialSize、minIdle、maxActive等进行调优，但由于硬件资源的限制，数据库连接不可能无限制的增加，对大型单体应用单实例数据库可能会出现最大连接数不能满足实际需求的情况，这时就会系统业务阻塞。
因服务器突然断电原因导致Xen Server服务器中一台VPS（即Xen Server虚拟机）不可用，虚拟磁盘文件丢失，通过电话联系北亚数据来进行恢复。硬件环境是Dell 720服务器配戴一张H710P的RAID卡，由4块希捷2T STAT硬盘组成的RAID 10，上层环境是Xen Server 6.2版本操作系统，虚拟机是Windows Server 2003系统，10G系统盘 + 5G数据盘两个虚拟机磁盘，上层是Web服务器（ASP + SQL 2005的网站架构）。 【数据恢复过程】 将客户数据盘以磁盘底层扇区的方式镜像到备份空间上后，仔细分析底层数据发现Xen Server服务器中虚拟机的磁盘都是以LVM的结构存放的，即每个虚拟机的虚拟磁盘都是一个LV，并且虚拟磁盘的模式是精简模式的。LVM的相关信息在Xen Server中都有记载，查看“/etc/lvm/backup/frombtye.com “下LVM的相关信息发现并没有存在损坏的虚拟磁盘信息，因此可以断定LVM的信息已经被更新了。接着分析底层看能否找到未被更新的LVM信息，在底层发现了还未更新的LVM信息。 根据未被更新的LVM信息找到了虚拟磁盘的数据区域，发现该区域的数据已被破坏。分析后发现造成虚拟机不可用的最终原因是因为虚拟机的虚拟磁盘被破坏，从而导致虚拟机中的操作系统和数据丢失。而导致这种情况的发生很有可能是虚拟机遭遇网络攻击或hack入侵后留下恶意程序造成的。仔细核对这片区域后发现，虽然该区域有很多数据被破坏了，但还是发现了很多数据库的页碎片。因此可以尝试将许多数据库的页碎片拼成一个可用的数据库。
本文介绍了MySQL DROP TABLE操作可能存在的性能瓶颈，包括InnoDB引擎表、MyISAM引擎表、以及操作系统层面的限制。针对这些瓶颈，本文提出了相应的优化方案，包括增大InnoDB缓冲池、使用MyISAM存储引擎、以及调整操作系统相关参数。通过这些优化方案，可以有效地提升MySQL数据库的性能，减少DROP TABLE操作对数据库性能的影响。
随着公司业务快速发展,数据量的猛增,数据库就会变成系统的瓶颈.随之而来的就会有运维成本高,数据热点等诸多问题.
问题1:懂Redis事务么？ 正常版：Redis事务是一些列redis命令的集合,blabla… 高调版: 我们在生产上采用的是Redis Cluster集群架构，不同的key是有可能分配在不同的Redis节点上的，在这种情况下Redis的事务机制是不生效的。其次，Redis事务不支持回滚操作，简直是鸡肋！所以基本不用！
通常情况下 Windows 系统经常使用 SQL Server 数据库，但由于 SQL Server 属于收费产品需要您自行授权，也可购买 数据库 CDB 实例 。
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Oracle访问表中数据的方法有两种，一种是直接表中访问数据，另外一种是先访问索引，如果索引数据不符合目标SQL，就回表，符合就不回表，直接访问索引就可以。 本博客先介绍直接访问数据的方法，下一篇博客介绍访问索引的方法
Oracle访问表中数据的方法有两种，一种是直接表中访问数据，另外一种是先访问索引，如果索引数据不符合目标SQL，就回表，符合就不回表，直接访问索引就可以。
为了区分应用，常规的做法是通过增加redis实例，监听在不同端口上以进行区分，这样在体量小的时候问题不大，当体量大了，就会有产生如下问题：
在需要使用多数据源的地方，使用@MapperScan注解指定Mapper所在包路径：
12.2 MyBatis动态SQL-多数据库支持与可拔插SQL脚本 -《SSM深入解析与项目实战》
从索引上可以看看到底这几年PG 12 -- PG13 --PG 14 他们都做了些什么改进，为什么PG 是最高级的开源数据库。
数据库文件被组织在称为“文件组”的逻辑组中。文件组是所创建对象（如表或索引）的目标容器，对象数据将分散在其所在目标文件组的文件中，文件组可以按你要求的方式来控制对象的物理位置。
上一篇文章数据架构：概念与冷热分离中介绍了数据架构的概念和意义。并抛出了数据冷热分离的问题。事实上，这并不是新的概念，各公司在很早之前就已经开始了落地实践。微软云有冷热 blob 存储，阿里云有 ots，都是为了在云服务层面提供冷热存储的解决方案。尽管有这些工具，如果很好地实现冷热分离，仍然是值得仔细思考和玩味的。
许多数据库开发人员负责创建的查询需要用来返回其应用程序所需的数据。您可能熟悉 LINQ（语言集成查询）工具，它允许数据库开发人员使用基于 Microsoft® .NET 的编程语言而非普通的 T-SQL 语句向数据库发出查询请求。SQL Server 2008 向 SQL 提供程序提供了新的 LINQ 命令，可以允许开发人员直接对 SQL Server 表和列发出 LINQ 命令，从而增强了 LINQ 的功能。这将缩短创建新数据查询所需的时间。 对数据库进行开发时，开发人员会使用较高级别对象，将其映射到
当你发现数据库查询特别慢的时候，并且从硬件配置、SQL优化和索引等方面都找不出原因，那你可能需要从数据库的计算引擎本身的性能找下原因。
新粉请关注我的公众号 上一篇“你！不成熟！” 对着他兄弟，某数据库创业公司创始人兼CEO说。。。文章的阅读量，点赞，转发，打赏等等指标都很低，低的我都没什么动力继续写八卦。 但是我还是继续写子虚乌有的平行空间里我国数据库产业筚路蓝缕的事情吧。八卦一下子虚乌有的公司的子虚乌有的故事，总是比较有趣的。 平行空间里，国内数据库的创业，这几年是越来越如火如荼了。以至于很多人都认为，国产数据库这几年才开始。 但是其实这是不对的。中国很多年前就有立项过好多数据库项目，各种863核基高等等。 所以国产数据库显然开始的
Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 安装空间数据库 空间数据库栅格化 根据属性字段进行赋值 总结 一、前言 前面写了一篇文章（geotrellis使用（八）矢量数据栅格化）讲解了如何使用Geotrellis将Shape文件栅格化，并许下了后续会写一篇文章讲解空间数据库栅格化的诺言，周末虽然不是闲来无事，但是也得抽出时间兑现自己的诺言，就认认真真的折腾了一番，总算完成了，遂记录之
内存溢出 out of memory，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory；比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数，那就是内存溢出。
最近，或许是因为天寒地冻，风吹雨淋—— 着装日益臃肿，上下眼皮之间开合阻力不断增大，已严重影响各位码农实现代码自由！ 事已至此，是时候奉上这份为大家早早备好的独家内幕，让独属于数据库技术人员的知识能量，再次绽放光彩！ 是的！DB・洞见 11月场来啦！ 作为国内领先的数据库厂商，腾讯云数据库一直致力于推动国产数据库学术人才培养和技术创新生态建设发展。“DB · 洞见”系列是腾讯云数据库举办的数据库论文精选解读活动，每期将邀请学界及腾讯技术大咖，解读数据库基础技术创新趋势，让更多数据库从业者了解行业前沿技术热点
每当临近月底，公众号小小的后台，便会无差别接收N条催促“DB · 洞见”更新的私信通知。 生活，忙碌且琐碎。或许我们需要“DB · 洞见”这副“望远镜”，来转移注意力，还自己一刻的专注，挖掘前沿研究的乐趣，探索技术创新的更多可能。 闲话少叙，字少事大——来啦！ 我们真的来了！腾讯云数据库作为国内领先的数据库厂商，一直致力于推动国产数据库学术人才培养和技术创新生态建设发展。探索前沿研究，聚焦技术创新，“DB · 洞见”系列是腾讯云数据库举办的数据库论文精选解读活动，每期将邀请学界及腾讯技术大咖，解读数据库基
这篇文章主要讲述了在单机数据库环境下如何进行优化，包括表结构优化、字符集选择、字段设计、索引创建等方面，同时指出了一些注意事项。
什么是语义搜索，借用万维网之父Tim Berners-Lee的解释 “语义搜索的本质是通过数学来拜托当今搜索中使用的猜测和近似，并为词语的含义以及它们如何关联到我们在搜索引擎输入框中所找的东西引进一种清晰的理解方式，
业务篇 1 业务为核心，数据为王 了解整个产业链的结构 制定好业务的发展规划 了解衡量的核心指标 有了数据必须和业务结合才有效果。 需要懂业务的整体概况，摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。 2 思考指标现状
但需要注意是的要为数据库设置一个ID主键不然会报错（见文章，显然这里的id就是django默认主键,还要再app.py中设置对应默认主键字段），或者修改django中的应用，主键配置。
至于pg为什么不做这个功能我也想了很久，下面是我自己的一点猜测。pg是个追求完美主义的数据库，他从架构设计层面就会考虑如何做到完美，比如说他不用主流数据库都在使用的undo，我猜测这个原因是因为，使用undo有一个问题，undo空间不管是文件系统还是表空间都是有大小限制的，而数据库未提交的事务信息可能是无限大的，这样数据的前镜像总有可能将undo空间撑爆掉，这样就需要清理旧的undo段，如果需要查询的undo前镜像备清理了，数据库就会跑出错误，这就是oracle中经典的snapshot too old报错。所以pg摒弃了这种模式，因为他觉得必须要提供给用户一个需要的数据一定能查到的数据库，而不是本该能查到的数据被无端清理掉了，所以pg使用了多数据版本来解决这个问题，将前镜像的真实数据放在数据文件中，真正确保没有事务可能再去访问该数据时才进行清理。当然这样也带来膨胀的问题，这其实也是pg最遭人诟病的问题。
性能监控中的很多数据都是根据时间维度来生成的，就算是很少的几台服务器，如果设置了大量的监控项，每天的数据量也是很客观的，再加上是成千上万的服务器，这个量级就很大了。 时间序列在自动化运维/智能运维的技术会场中经常能听过，而自己在QCon上对于宇辰分享的时间序列相关的主题很感兴趣。里面有非常多的门道和空间，其实等我意识到的时候，外面都不知道火了多久了。 所以今天就抽空看了下这方面的东西，不对的地方还希望多多指正。 时间序列（Time Series）数据库目前的使用情况如何，可以通过DB-Eng
在Redis中，我们在使用相关命令时实际上是在默认的数据库中执行的，因为在Redis中是有很多个数据库的，不同数据库与数据库之间数据是不同步的，那么在这一篇中， 我们主要了解一下Redis中数据库相关知识。
一个技术的出现、应用必然是为了解决存在的某些问题，多数据源出现常见的场景如下：
7.选择需要用数据库的那些部分，由于我的工程较小，仅选择了表，读者根据需要自行添加
我们使用的很多数据库，其实数据库里面的所有内容都是分析好的。我们在使用数据库的时候，其实就是在所有的结果里面去寻找我们想要的数据结果。类似于一个检索的功能。而这些分析好的数据，很多网站也都提供了下载的功能，通过下载的功能，我们就可以得到和这个数据库有关的结果结果。例如，我们在之前介绍的多基因转录因子富集的数据库当中([数据库推荐]多基因转录因子调控网络预测)，这个网站就提供了数据下载的功能。
在很多小型应用中都没真正使用分库分表，但是说起来并不陌生，因为我们在面试中经常会被问到，今天我们从从以下几个方面来聊聊分库分表：「是什么？解决什么？怎么做？为什么要这么做？即：」
1.慢查询：很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
1.慢查询：很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘 io -> 降低磁盘效率
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在计算机系统中，更多的是通过关系型数据库来控制事务，这是利用数据库本身的事务特性来实现的，因此叫数据库事务，由于应用主要靠关系数据库来控制事务，而数据库通常和应用在同一个服务器，所以基于关系型数据库的事务又被称为本地事务。
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