数据控制语言(DCL)是SQL的一个子集,用于控制数据库中的数据访问和权限。GRANT语句是DCL中的一种,用于向用户或角色授予特定的数据库操作权限。以下是GRANT语句的基本语法:
redis cluster除了有一个moved重定向,还存在ask重定向。ask重定向代表的状态比较特别,它是当slot处于迁移状态时才会发生。例如:一个slot存在三个key,分别为hello1、hello2、hello3,假设此时slot正在处于迁移状态,hello1已经迁移到了目标节点,此时如果在源节点获取hello1,则会报出ask重定向错误。
Orderservice监听新订单队列中的消息,获取之后新增订单,成功则往新订单缴费队列中写消息,中间新增订单的过程使用JTA事务管理,当新增失败则事务回滚,不会往新订单缴费队列中写消息;
因为我们之前在《Apache ShardingSphere Proxy 负载均衡小练习》里面已经对 1、2、3做了主从复制作为负载均衡练习,为了不影响之前的数据,我们增加4、5、6 库用来演示分表的功能,下面是 docker-compose.xml 的内容
我们在容器启动4个mysql实例,docker-compose.xml 内容如下:
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因为市面上已经非常不错的分库分表的资料,所以艿艿就不在尴尬的瞎哔哔一些内容。推荐阅读两个资料:
https://github.com/Yorko/mlcourse.ai Star 6008
[技术标准] https://pubs.opengroup.org/onlinepubs/009680699/toc.pdf
参考文章:https://www.codeleading.com/article/90405694877/
随着数据规模的不断膨胀,使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。在这种情况下,如何高效、自动化管理集群节点,实现不同节点的协同工作,配置一致性,状态一致性,高可用性,可观测性等,就成为一个重要的挑战。
Sharding-JDBC定位为轻量级Java框架,在Java的JDBC层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无需额外部署和依赖,可理解为增强版的JDBC驱动,完全兼容JDBC和各种ORM框架。
6月1号,我提交了一个linux内核中的任意递归漏洞。如果安装Ubuntu系统时选择了home目录加密的话,该漏洞即可由本地用户触发。如果想了解漏洞利用代码和短一点的漏洞报告的话,请访问https:/
连接共享内存标识符为shmid的共享内存,连接成功后把共享内存区对象映射到调用进程的地址空间,随后可像本地空间一样访问
数据库事务是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作,这些操作要么一起成功,要么一起失败,是一个不可分割的工作单元。
昨天处理了一起ora-00600的错误,其中也经历了各种曲折,真是雾里看花,看透了之后发现很多问题都是有原因的。 起初是开发说有一个job运行的时候报错了,数据库版本是11.2.0.2.0 等到问题提
前段时间写了篇如何使用Sharding-JDBC进行分库分表的例子,相信能够感受到Sharding-JDBC的强大了,而且使用配置都非常干净。官方支持的功能还包括读写分离、分布式主键、强制路由等。这里再介绍下如何在分库分表的基础上集成读写分离的功能。
ShardingSphere-Jdbc定位为轻量级Java框架,在Java的Jdbc层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,可理解为增强版的Jdbc驱动,完全兼容Jdbc和各种ORM框架。
ShardingSphere-Jdbc 定位为轻量级Java框架,在Java的Jdbc层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,可理解为增强版的Jdbc驱动,完全兼容Jdbc和各种ORM框架
ShardingSphere-Jdbc定位为轻量级Java框架,在Java的Jdbc层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,可理解为增强版的Jdbc驱动,完全兼容Jdbc和各种ORM框架
actuator_sensitivity invalid时, 无法启用pdaf support 那么这个问题是哪里来的呢? sensor初始化的时候 我们可以发现 计算actuator_sensitivity的过程
我们分库分表用的非常熟。但不能为了等到系统到了200万数据,才拆。那么工作量会非常大 我们的做法是,因为有成熟方案,所以前期就分库分表了。但,为了解释服务器空间。所以把分库分表的库,用服务器虚拟出来机器安装。这样即不过多的占用服务器资源,也方便后续数据量真的上来了,好拆分。
本文实例讲述了Thinkphp5框架实现图片、音频和视频文件的上传功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
几个月前,在好奇心的鼓动下,利用Github Pages和Hexo以及Next主题搭建一个属于自己的个人主站,由于时间伧俗,搭建成功后就没有好好完善一下,可以参照文章徒手教你建自己的博客,文章里有搭建免费博客的详细步骤。
Tech 导读 本文以降低sharding-jdbc数据库连接数实践为主线,探究了sharding-jdbc的路由规则,对比分析了四种改造方案,给出了一种自定义分表算法的优化方案。
一个系统最初的线上业务量并不会很大,比如说单库的数据量在百万级别以下(事实上千万级别以下都还能支撑),那么MySQL的单库即可完成任何增/删/改/查的业务操作。随着业务的发展,单个DB中保存的数据量(用户、订单、计费明细和权限规则等数据)呈现指数级增长,那么各种业务处理操作都会面临单DB的IO读写瓶颈带来的性能问题。
需要对日志表进行按时间划分表,由于用于后台系统,日志量预估不会太大,因此按年划分表
Cacti是一套基于PHP,MySQL,SNMP及RRDTool开发的网络流量监测图形分析工具。Cacti通过 snmpget来获取数据,使用 RRDtool绘画图形,而且你完全可以不需要了解RRDtool复杂的参数。它提供了非常强大的数据和用户管理功能,可以指定每一个用户能查看树状结构、host以及任何一张图,还可以与LDAP结合进行用户验证,同时也能自己增加模板,功能非常强大完善。界面友好。软件 Cacti 的发展是基于让 RRDTool 使用者更方便使用该软件,除了基本的 Snmp 流量跟系统资讯监控外,Cacti 也可外挂 Scripts 及加上 Templates 来作出各式各样的监控图。
很多朋友遇到这样一个问题,图片上传生成缩略图,很多人在本机(win)测试成功,上传到linux 服务器后错误。
日志文件提供精确的系统记录,根据日志最终定位到错误详情和根源。日志的特点是,它描述一些离散的(不连续的)事件。例如:应用通过一个滚动的文件输出 INFO 或 ERROR 信息,并通过日志收集系统,存储到一些存储引擎(Elasticsearch)中方便查询。
ParsingSQLRouter.java中决定是简单路由还是复杂路由的条件如下;
ShardingSphere最重要的功能模块是数据分片,从规则到实现都比较复杂。其他功能相对来说比较简单,本篇介绍ShardingSphere的读写分离功能。
在开始之前,不得不吐槽下,全网的Sharding-JDBC的资料太少了,而且大部分资料都是1.X的版本,那是很早的版本,现在Sharding-JDBC已经发展到4.X啦。还有就是大部分都停留在说概念的层面,来回讲Sharding-JDBC的一些基础概念,实战的demo少之又少,这还有些demo根本跑不起来。我就想问一下,亲们到底自己有没有跑过啊?哎,我真的是太难了。
DataGear默认使用Derby数据库作为系统的元数据库,至于待分析的业务库则支持MySQL、SQL Server等。 Derby数据库足以支持系统的数据集、图表、看板等对象的管理,且不需要安装数据库服务,但由于目前DataGear不支持单点登录集成,因此项目上为了便于用户认证信息的统一管理,以及DataGear数据库的备份等,将Derby变更为SQL Server,与待分析的业务数据库一致。 在变更操作过程中,参考了DataGear官方说明,操作时遇到一些坑,记录下来分享与大家。 不少内容是引用官方文档的,直接抄来了。
选型eureka双节点。AP模型,因为目前已有的项目使用的是eureka+apollo方案。nacos集成配置中心+注册中心双双功能确实很强大,为了快速开发,再加上团队对springcloud整套框架的熟悉度,本次优先使用eureka作为注册中心,简单易用。基于k8s部署。
本文主要是讲过程与思路,从手上的日志来反推故障现场,最后模拟出事故现场。没有过度讲解理论的一些知识,主要是偏分析。
Airflow之所以受欢迎的一个重要因素就是它的插件机制。Python成熟类库可以很方便的引入各种插件。在我们实际工作中,必然会遇到官方的一些插件不足够满足需求的时候。这时候,我们可以编写自己的插件。不需要你了解内部原理,甚至不需要很熟悉Python, 反正我连蒙带猜写的。
---- ---- VB.NET 结合Access数据库开发的含有<验证码>系统登录示例 ---- 登录界面源码: Imports System.Data.OleDb Public Class FRM_LOGIN Public userpass As String Public qqx As String Dim yzm_m As String = "**************" Private Sub FRM_LOGIN_Load(sender As Object, e
采用jeecg-boot单体模式测试,使用默认的文件进行seata配置,不需要做额外的配置,直接启动seata-server.bat即可。
内核态文件操作 在用户态,我们操作文件可以用C库函数:open()、read()、write()等,但是在内核态没有库函数可用,这时就需要用内核的一些函数:filp_open、filp_close、vfs_read、vfs_write、set_fs、get_fs等函数,
在上一篇文章介绍了如何使用Sharing-JDBC实现数据库的读写分离。读写分离的好处就是在并发量比较大的情况下,将查询数据库的压力 分担到多个从库中,能够满足高并发的要求。比如上一篇实现的那样,架构图如下:
这个系列是对DeepSpeed的教程做一下翻译工作,在DeepSpeed的Tutorials中提供了34个Tutorials。这些Tutorials不仅包含配置DeepSpeed完成分布式训练的标准流程,还包含一些DeepSpeed支持的一些Feature比如低比特优化器,Zero等等。最近有使用DeepSpeed做一些简单的模型训练实验的需求,所以开一下这个专题,尽量翻译完DeepSpeed的大多数Tutorials,不定期更新。这篇首先翻译一下Getting Started 和 Installation Details,CIFAR-10 Tutorial 这三个Tutorials。基于 PyTorch 2.0 版本运行 CIFAR-10 Tutorial 中碰到一些报错也给出了解决的方法。
源码:https://github.com/ThibaultJanBeyer/DragSelect.git
版本文档:v1.9.0 使用 python 类型注释的数据验证和设置管理。 pydantic在运行时强制执行类型提示,并在数据无效时提供用户友好的错误。 定义数据应该如何在纯粹的、规范的 python 中;并使用 pydantic 对其进行验证。
继续以sharding-jdbc-example-jdbc模块中的com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.example.jdbc.Main为基础,剖析分库分表简单查询SQ
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