1.只有用Connector/NET 出现这个问题， 用JDBC驱动没有类似问题。 2.多台应用服务器，只有一台报这个错，因此可以排除服务器端的问题。 3.问题非常随机，重启一下服务器/IIS，就能临时解决问题。 4.有一些场景应用服务器CPU并不是很高，也会偶尔抛出这个错来。
读写 分离（Read/Write Splitting）。 1.原理：让主数据库（master）处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库（slave）处理SELECT查询操作。 2.诞生原因： 2.1 为了确保数据库产品的稳定性，很多数据库拥有双机热备功能。也就是，第一台数据库服务器，是对外提供增删改查业务的生产服务器；第二台数据库服务器，仅仅接收来自第一台服务器的备份数据（注意，不同数据库产品，第一台数据库服务器，向第二台数据库服务器发送备份数据的方式不同）。当第一台
不管是为了满足业务发展的需要，还是为了提升自己的竞争力，关系数据库厂商（Oracle、DB2、MySQL 等）在优化和提升单个数据库服务器的性能方面也做了非常多的技术优化和改进。但业务发展速度和数据增长速度，远远超出数据库厂商的优化速度，尤其是互联网业务兴起之后，海量用户加上海量数据的特点，单个数据库服务器已经难以满足业务需要，必须考虑数据库集群的方式来提升性能。
爱可生 DBA 团队成员，主要负责 MySQL 故障处理和 SQL 审核优化。对技术执着，为客户负责。
异常测试，是检测系统对异常情况的处理。异常测试覆盖硬件或软件异常时的处理。测试方应通过人为制造错误情况测试系统对错误操作、错误报文的反应，检查程序中的屏幕或页面是否给出了清晰且充分的提示或约束；一旦出现错误情况，系统是否能正常报告，并检查系统的错误提示是否清晰且充分；测试系统是否处理了用户的异常操作，还是造成死机或处理错误。
MySQL数据源名称或DSN：指定MySQL数据库服务器的地址。您可以使用IP地址或服务器名称，例如，127.0.0.1 或 localhost
一 简介 从今年3月份开始，我和另外一位小伙伴王航威一起开发一套 数据库管理平台-ZanDB ，该平台主要使用Django 作为web 框架，使用 一款go语言的agent 在数据库服务器执行各种功能脚本。和其他大多数DB自动化管理平台一样 ，该平台提供实例申请，备份恢复，上下线(和我们的proxy 中间件耦合) 以及数据质量对比，慢查询分析等功能。本文主要是记录开发ZanDB 这套系统使用哪些功能组件。
为了区分SQL语句与主语言语句，所有SQL语句必须加前缀EXEC SQL， 主语言为C语言时，语句格式：
题外话 通过前几章的学习，不知道大家对ADO.NET有一定的了解了没有。撇开文章质量不讲，必须肯定的是，我是用心去写每一篇文章的。无论是是在排版上，还是在内容选取上我都花了不少心思。我希望通过本系列文章，无论是新手还是老手，在ADO.NET上都能有所收获。如果大家觉得有帮助，我希望能得到您的推荐和关注，让我知道您对我的肯定。如果大家觉得我写的不好，我也很乐意听取批评的意见，让我们一起进步。 ---- 摘要 今天我要讲的是数据库连接池。说实话，我表示鸭梨很大。因为相比其他章节来说，连接池相对来说难理解一点。我
分析数据库服务器类型 一般来说，ACCESS与SQL－SERVER是最常用的数据库服务器，尽管它们都支持T－SQL标准，但还有不同之处，而且不同的数据库有不同的攻击方法，必须要区别对待。 ⒈利用数据库
性能测试为保证软件质量起到重要作用，对于交易量较大的应用系统，性能测试更是一个必不可少的环节。
在 Java 开发的海洋中，我们经常会遇到各种各样的异常，它们像隐形的杀手一样，悄无声息地影响着程序的稳定性和性能。今天，我们要深入探讨的是 com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException: Communications link failure 这个异常，它通常发生在与 MySQL 数据库交互时。本文将详细分析这个异常的产生原因、运行原理、作用，并总结相关知识点和应用场景。
前面一篇文章中我已经对项目的基本情况进行了简单的介绍，今天就开始动手针对系统进行性能调优。在性能调优上面说实话我算是个菜鸟，并没有太多的经验和扎实的基础，所以有错误的地方希望大家指出。
Firebird特性介绍：firebird是一个全功能的，强大高效的，轻量级，免维护的数据库。它很容易让您从单用户，单数据库升级到企业级的应用。 一个firebird数据库服务器能够管理多个独立的数据库，每一个数据库同时可支持多个客户端连结。总之：它是一个开源的，强大在，可以自由使用的数据库（即使是商业上的使用） 关键特性：
某年某月某日的一个下午，接收到监控服务器的一条告警短信：尊敬的运维工程师 XX，你好：“192.168.136.200”数据库服务器 CPU 异常，CPU 使用率 98.7%，请尽快处理。看到这个消息浑身一紧，赶紧掐灭手中的烟，跑回办公室。
本博客所总结书籍为《CLR via C#（第4版）》清华大学出版社，2021年11月第11次印刷（如果是旧版书籍或者pdf可能会出现书页对不上的情况） 你可以理解为本博客为该书的精简子集，给正在学习中的人提供一个“glance”，以及对于部分专业术语或知识点给出解释/博客链接。 【本博客有如下定义“Px x”，第一个代表书中的页数，第二个代表大致内容从本页第几段开始。（如果有last+x代表倒数第几段，last代表最后一段）】 电子书可以在博客首页的文档-资源归档中找到，或者点击：传送门自行查找。如有能力请
之前我们讲过架构设计的一些原则，和架构设计的方法论，今天我们谈谈高性能数据库集群的设计与应用。
GCI:CGI 是Web 服务器运行时外部程序的规范,按CGI 编写的程序可以扩展服务器功能。CGI 应用程序能与浏览器进行交互,还可通过数据库API 与数据库服务器等外部数据源进行通信,从数据库服务器中获取数据。格式化为HTML文档后，发送给浏览器，也可以将从浏览器获得的数据放到数据库中。几乎所有服务器都支持CGI,可用任何语言编写CGI,包括流行的C、C ++、VB 和Delphi 等。CGI 分为标准CGI 和间接CGI两种。标准CGI 使用命令行参数或环境变量表示服务器的详细请求，服务器与浏览器通信采用标准输入输出方式。间接CGI 又称缓冲CGI,在CGI 程序和CGI 接口之间插入一个缓冲程序，缓冲程序与CGI 接口间用标准输入输出进行通信。
数据库的弹性伸缩与WebServer相比，复杂了很多倍，对于WebServer的弹性伸缩直接用负载均衡+弹性伸缩组件搞定。但对于数据库的扩容、缩容将面临数据不一致等问题。这些问题在互联网企业上云是必须解决的，为提升我们对大型业务上云的理解，我们今天一起来看一看。
虽然近十年来各种存储技术飞速发展，但关系数据库由于其ACID的特性和功能强大的SQL查询，目前还是各种业务系统中关键和核心的存储系统，很多场景下高性能的设计最核心的部分就是关系数据库的设计。
从去年开始便一直使用的是 ogg 19c，但今年年中时候发现 Oracle 官方居然将 Linux x64 位的 ogg 下载链接下架了，不知为何无法下载到这个版本了（PS：有需要的前去我的墨天轮地址下载：https://www.modb.pro/download/761440），微服务版本也没有了，现在只能从官网看到 21c 的安装包。
生活中熟悉的天气预报信息为我们提供了及时的天气信息，给人们带来了很多的便利；从天气数据分析出来到人们看到这之间进行了大量的处理，一个网站显示的天气信息，需要访问服务器进行接口调用才能获取数据；再比如销
从网上去搜数据库优化基本都是从SQL层次进行优化的，很少有提及到数据库本身的实例优化。就算有也都是基于某个特定数据库的实例优化，本文涵盖目前市面上所有主流数据库的实例优化（Oralce、MySQL、POSTGRES、达梦）,按照文章的配置能够将你数据库性能用到80%或以上。
首先需要尽可能的了解优化问题，收集问题期间系统信息并做好存档。根据当前系统问题表现制定优化目标并与客户沟通目标达成一致；通过一系列工具分析系统问题，制定优化方案，方案评审完成后由各负责人员进行实施。若达到优化目标则编写优化报告，否则需要重新制定优化方案。
我承认我有赌的成分，点进去一看，果然是广告。说真的，内容看起来还是很有吸引力的，但是贫穷阻止了我消费的冲动。
连接到数据库服务器通常由几个需要很长时间的步骤组成。 必须建立物理通道（例如套接字或命名管道），必须与服务器进行初次握手，必须分析连接字符串信息，必须由服务器对连接进行身份验证，必须运行检查以便在当前事务中登记，等等。
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。
前段时间读了读徐哥的《内网安全攻防》，并复现了部分知识点，写篇文章记录下学习内容。
1. 确定服务器类型：根据需求选择适合的服务器类型，如网站服务器、数据库服务器、文件服务器等。
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
大家好！我是黄啊码，MySQL的入门篇已经讲到第10个课程了，前面的课程归属小白篇，今天我们就来讲讲大白篇系列——性能优化
本篇文章是在我看完《从零开始学架构》之后，以架构演变为主线，梳理了一下演变过程中出现的问题以及解决方案，文章中引用了这本书的一些内容和图片
*** PL/SQL的使用几乎贯穿于整个Oracle 的学习过程，也是作为一个初级开发人员必须掌握的重要知识点。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。任何数据库在长期使用过程中，都会存在安全隐患。对于数据库管理员来说不能仅寄希望于计算机操作系统的安全运行，而是要建立一整套的数据库备份与恢复机制。当任何人为的或是自然的灾难一旦出现，而导致数据库崩溃、物理介质损坏等，就可以及时恢复系统中重要的数据，不影响整个单位业务的运作。然而如果没有可靠的备份数据和恢复机制，就会带来系统瘫痪、工作停滞、经济损失等等不堪设想的后果。本文以ORACLE数据库为例，结合医院的业务应用环境，介绍 ORACLE数据库的备份恢复。 首先，应当制定一个严格的工作制度，规范化数据库维护的工作流程。 总结实际工作中的经验，数据库管理员应当按照以下原则进行数据库系统的维护： 要求：每日值班的数据库管理员应当随时监控主数据库服务器、备份数据库服务器的软件、硬件的正常运行，一旦出现故障，应立即向领导汇报并采取相应恢复措施。 一、管理员应当每日察看数据库的冷备份报告，出现问题及时检查备份文件，保障每日数据库服务器的备份正常运行。 二、当主数据库服务器出现数据库错误时，应检查数据库的工作状态。如果工作不正常应及时将最新的备份数据覆盖当前数据库的损坏数据，并重新启动机器，检验数据库系统是否能够自行恢复运行。如果重新启动后数据库系统不能正常运行，则数据库系统文件被破坏，应重新安装ORACLE数据库并启用紧急恢复方案。 三、当主数据库服务器出现硬件故障时，应在1小时内更新备份数据库为最新数据，并启动备份数据库服务器，将备份数据库服务器升级为主数据库服务器。对于损坏的主数据库服务器应重新安装ORACLE数据库，并启用紧急恢复方案。 四、当备份数据库服务器出现数据库错误时，应检查ORACLE数据库的工作状态，如果工作不正常应及时将最新的备份数据覆盖当前数据库的损坏数据，并重新启动机器，检验数据库系统是否能够自行恢复运行。如果重新启动后数据库系统不能正常运行，则数据库系统文件被破坏，应重新安装ORACLE数据库并启用紧急恢复方案。如果ORACLE工作不正常，应重新安装ORACLE数据库并启用紧急恢复方案。 五、当备份数据库服务器出现硬件故障时，应尽快修复。等待硬件正常工作后，首先重新安装ORACLE数据库，并采用紧急恢复方案恢复ORACLE数据库。 六、每周至少三次将备份数据转移到移动磁盘内，以防止出现自然灾害的事故而导致的备份数据丢失。 1．ORACLE数据库系统的安装 首次安装ORACLE7.3数据库。进入安装光盘的NT_x86目录，运行setup.exe，进行安装。选择安装目录：D：ORANT（在本文中以将ORACLE数据库安装到D盘为例，下不累述。） 选择安装模式：oracle7 server product 选中：oracle7 con text option 2.0.4.0.0oracle7 spatail data option 7.3.3.0.0. 选择标准安装模式。配置数据库：在net easy config中添加本地数据库的别名、ip地址。修改注册表的字符集为us7ascii（根据需要）。用internal帐户启动当前数据库，验证当前数据库已正确安装。Shutdown当前数据库。设置数据库为ARCHIVELOG方式： 1）将系统设置成自动归档写满的联机日志文件，修改参数文件D：ORANTDatabaseINITORACL.ORA文件，设置：
什么是持久化(persistence): 持久化(persistence)：把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。 保存数据: 内存中: 掉电之后,数据就没了. 磁盘中: 掉电之后,数据依然存在. 大多数情况下，特别是企业级应用，数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”，而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。 持久化的主要应用是将内存中的数据存储在关系型数据库中，当然也可以存储在磁盘文件、XML数据文件中。 JPA:JavaEE的规范,Java persistence api: Java的持久化API. Hibernate实现了该规范.(xml/注解)
Trove简介 Openstack Trove是openstack为用户提供的数据库即服务(DBaaS)。所谓DBaaS，即trove既具有数据库管理的功能，又具有云计算的优势。使用trove，用户可以： "按需"获得数据库服务器 配置所获得的数据库服务器或者数据库服务器集群 对数据库服务器或者数据库服务器集群进行自动化管理 根据数据库的负载让数据库服务器集群动态伸缩 与openstack的其他组件一样，trove也提供RESTful API，并通过RESTful API和其他组件进行交互。 Trove架构
作为一名专业的 Java 开发者，如何在并发场景中写出优良的代码，是一道绕不开的坎，也是考量一个 Java 开发者功底的关键技术。因此，不难发现 Java 并发问题一直是各个大厂面试的重点之一，然而我发现很多候选人在面试时，常常表示对各种并发编程学习笔记一脸懵逼，好像知道一些却又讲不清楚，最终导致面试失败。于是发奋学习，啃大部头书又发现理论太多，头疼。其实 Java 的并发问题虽然内容繁杂，然而整个脉络还是很清晰的。
1946 年情人节(2.14) , 世界上第一台电子数字计算机诞生在美 国宾夕法尼亚大学大学，它的名字是:ENIAC; 这台计算机占地 170 平米、重达 30 吨，每秒可进行 5000 次加法运算。 第一台电子计算机诞生以后，意味着一个日新月异的 IT 时代 的到来。一方面单台计算机的性能每年都在提升:从最早的 8 位 CPU 到现在的 64 位 CPU;从早期的 MB 级内存到现在的 GB 级别内存;从慢速的机械存储到现在的固态 SSD 硬盘存储。
EasyCVR基于云边端协同，可支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理。平台兼容性强、拓展度高，可提供视频监控直播、视频轮播、视频录像、云存储、回放与检索、智能告警、服务器集群、语音对讲、云台控制、电子地图、平台级联等功能。
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。
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。
系统：泛指由一群有关联的个体组成，根据某种规则运作，能完成个别元件不能单独完成的工作的群体。
随着技术的进步，Web应用技术在得以快速发展的同时，其自身的漏洞和伴随的风险也在不断迭代与增加着。自2003年以来，SQL注入攻击已持续位列OWASP应用安全风险Top 10之中，并值得各类公司持续予以严防死守。在本文中，我们根据如下的议题，来深入探讨SQL注入攻击的特点，及其防御方法。具体议题如下：
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能，以下是常用的工具和相关技术，可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
1.1 高并发，大流量 1.2 海量数据 存储及管理海量数据，需要大量服务器 1.3 高可用: 7 * 24 小时服务 1.4 用户分布广泛，网络环境复杂 1.5 安全环境恶劣 大型网站几乎每天都被黑客攻击 1.6 需求快速变更，发布频繁 1.7 渐进式发展
大致操作过程： _Connectionptr : CreateInstance , Open , ... Close , Realse _CommandPtr : CreateInstance , ActiveConnection , CommandText , Excute , ... Close , Realse _RecordsetPtr : CreateInstance , GetCollect 、Move(MoveNext,MoveFirst)、AddNew、PutCollect、Update ,
某初创企业的主营业务是为用户提供高度个性化的商品订购业务，其业务系统支持PC端、手机App等多种访问方式。系统上线后受到用户普遍欢迎，在线用户数和订单数量迅速增长，原有的关系数据库服务器不能满足高速并发的业务要求。 为了减轻数据库服务器的压力，该企业采用了分布式缓存系统，将应用系统经常使用的数据放置在内存，降低对数据库服务器的查询请求，提高了系统性能。在使用缓存系统的过程中，企业碰到了一系列技术问题。
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
在互联网时代，随着业务数量的暴增和应用规模的不断扩大，无论是oracle还是mysql这样子的关系型数据库，都会面临服务器CPU、磁盘IO和内存的各种瓶颈问题。基于此情况，各个业务团队迫切需要一种数据分片的方案将业务数据量存储成本分摊到成本可控的各个普通数据库服务器上，数据库切分的方案便应运而生。
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