大家知道 2022 年我又创业了，加入以虎哥 Startup 的 Databend 这个公司担任联创，我也从传统的 OLTP 转战到 OLAP,今年也接触了更多大数据用户。趁着元旦假期整理一下思路，从数据角度和大家聊一下 2022 年数据库发展，这里首先声明这篇文章更多只代表个人观点，大家看看就好，有兴趣后面找机会再交流。
OLAP 是一个很卷的赛道，创业公司也众多。在本文中，笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验，就目前的主流趋势：离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考，抛砖引玉，希望能与各位共同探讨。
DLA一键建仓上线之后陆续收到很多反馈，其中一个就是RDS的数据能不能投递到AnalyticDB for MySQL里面去，以达到极致的分析速度，最近我们实现了这一特性，今天给大家介绍一下。
作者 | 吴炳锡 中国数据库行业随着 2021 年 7 月 PingCAP 完成 3.4 亿美元融资，估值达到 30 亿美金，把中国数据库行业引爆了。2022 年 12 月 23 日达梦数据库 IPO 顺利过会，如果上市成功预计估值在 500 亿人民币，不出意外的话，这将是科创板最大的 IPO 之一。 那么你知道中国的数据公司有多少吗？据不完全的统计已经超过 300 多家，那 2023 年数据库市场又会是什么变化呢？我这里抛出来 5 个问题借本文与大家讨论一下。 Q1. 中国和海外数据库的差距还有多远？
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客如云成立于 2012 年，是全球领先、 国内最大的 SaaS 系统公司。 目前面向餐饮、 零售等服务业商家， 提供软硬一体的新一代智能化前台、收银等 SaaS 云服务，包括预订、排队、外卖、点餐、收银、会员管理、进销存等系统服务，并将数据实时传达云端。我们是客如云的大数据基础架构组，负责公司的大数据架构和建设工作，为公司提供大数据基础数据服务。
某游戏公司开发了个游戏APP，该公司在APP中会发布一些游戏场景、游戏角色、装备、精美皮肤等内容，玩家在线娱乐，产生充值购买等行为。 业务的构建涉及到几个端：
作者 | stone-no1 来源 | https://blog.csdn.net/weixin_38071106/article/details/88547660 Canal 定位：基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了mysql。 原理： canal模拟mysql slave的交互协议，伪装自己为mysql slave，向mysql master发送dump协议 mysql master收到dump请求，开始推送binary log给slave(也就是canal) canal解
Ping++ 是国内领先的支付解决方案 SaaS 服务商。自 2014 年正式推出聚合支付产品，Ping++ 便凭借“7行代码接入支付”的极致产品体验获得了广大企业客户的认可。
在基于MySQL传统复制的时代（MySQL版本低于5.5），MHA在MySQL高可用中可以说是独领风骚。
客路旅行（KLOOK）是一家专注于境外目的地旅游资源整合的在线旅行平台，提供景点门票、一日游、特色体验、当地交通与美食预订服务。覆盖全球100个国家及地区，支持12种语言和41种货币的支付系统,与超过10000家商户合作伙伴紧密合作，为全球旅行者提供10万多种旅行体验预订服务。KLOOK数仓RDS数据同步是一个很典型的互联网电商公司数仓接入层的需求。对于公司数仓，约60%以上的数据直接来源与业务数据库，数据库有很大一部分为托管的AWS RDS-MYSQL 数据库，有超100+数据库/实例。RDS直接通过来的数据通过标准化清洗即作为数仓的ODS层，公司之前使用第三方商业工具进行同步，限制为每隔8小时的数据同步，无法满足公司业务对数据时效性的要求，数据团队在进行调研及一系列poc验证后，最后我们选择Debezium+Kafka+Flink+Hudi的ods层pipeline方案，数据秒级入湖，后续数仓可基于近实时的ODS层做更多的业务场景需求。
各位小伙伴们大家好，我们又见面啦~ 上一期的《你问我答》中 我们的专家解答了大伙对于腾讯大数据团队的开源项目，以及技术实践等方面的一些疑问 与此同时，我们在后台收到了更多的问题 所涉及的话题和专业领域也更加广泛 遗憾的是，由于篇幅限制 我们每期只能挑选5个问题进行答复 没有被选上的小伙伴也不要灰心 本栏目将继续进行下去 大家有任何关于ABCD（人工智能、大数据、云计算、数据库）领域的疑问 或者在工作中遇到了难以解决的相关技术问题 尽管在文章下方留言 您的问题越难，就越有可能得到专家的答复哦！ （
数据应用，是真正体现数仓价值的部分，包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询，实时大屏，用户画像，推荐系统，数据分析，数据挖掘，人脸识别，风控反欺诈等等。
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
2022年是魔幻年，2.24号，在外面爬雪山团建，谈着刚刚打响的俄乌战争。4月招聘一位上海员工，但因为疫情管控只能远程报到，杭州亚运会也被迫推迟，随后几个月大家都笼罩在阴影中，唯有世界杯带来了快乐，但原计划12.18号一起看决赛，没想到公司瞬间阳了一半，看球活动也被迫取消。好在疫情快速消停，和家人度过一个大团圆春节。
最近看到有人说这样一个话题，postgresql 流行不起来，别学，还是某数据库有发展前途，换数据库不如自己加入到开发数据库的行列，改变那个数据库，不就行了。
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Oracle RAC是当前主流的Oracle数据库高可用架构，被众多用户用于核心系统，然而，RAC架构在提供高可用的同时，也面临数据库性能压力这一巨大挑战。性能瓶颈可能出现在RAC架构的网络、处理器等多个领域，但最常见的仍然来自于缓慢的硬盘驱动器。随着应用对更快的随机输入输出需求不断地增加，这些机械硬盘驱动器更难满足这些需求。在此环境下，云和恩墨的超融合存储解决方案——zData Light数据库一体机应运而生：
image.png 头图是西雅图风光，站在山上可以眺望华盛顿湖和雷尼尔雪山。 下面这篇文章写的比较highlevel，初学者可能看不懂，欢迎资深人士一起探讨。 典型云存储&存储引擎 以AWS为例： 存储 对象存储:s3 块存储:EBS 文件存储:ElasticFile System 冷存储：Glacier 存储引擎 关系型数据库RDS NoSQL数据库DynamoDB 缓存服务ElastiCache 数据仓库Redshift HBASE(EMR服务中的子服务) 存储创新的几种思路 1） 硬件上的创新 Cos
2010 年，G7 正式为物流运输行业提供面向车队管理的 SaaS 服务，经过持续创新，通过软硬一体化的产品技术能力，致力于数字化每一辆货车，以实时感知技术创造智慧物流新生态。G7 为客户提供全方位的数据服务、智能的安全和运营管理、手机管车、数字运力、以及 ETC、油和金融等增值服务。
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本文通过分析2023年5月15日的腾讯财报数据，从多个方面揭示了腾讯在2023年5月15日所呈现的财务、经营和战略状况。
概述 最近几年，特别是随着云计算的发展，出现了行业向后重叠和推动的情况。数据库龙头企业Oracle最近几年重点转而向云的变革，它全力以赴在做的一件事情就是把所有的产品和服务转移到云上来。云技术改变了数
大家好，不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。
快狗打车业务快速发展是公司众多人员的努力，同时对数据侧提出了更高的要求。数据的价值随着时间的增加而降低，分析以及运营更加希望实时数据助力业务发展，研发也希望借助BI侧的大数据综合计算能力得到汇总数据。
影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化，也包含Hive配置项和MR方面的调整。
导语：6月23日，腾讯游戏数据分析系统负责人周东祥在 "GIAC全球互联网架构大会" 的分享了主题为《大数据分析系统在游戏领域的迭代与实践》的内容，具体的分享视频和PPT可以在大会官网下载和观看。这里主要以陈述的角度把个人的分享的主要观点和概要内容分享给大家，欢迎大家来交流，指正。 给大家说下，我今天分享主要内容，分为三个主要内容： 1. 分析系统在游戏分析的背景和要解决的问题 2. 大数据分析引擎 在游戏领域的迭代与实践 3. 分享的总结和未来规划 以数据分析角度来讲，这个是当时大数据技术最
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1月7日，一年一度的《PostgreSQL中国技术大会》将在线上召开，本次大会以“开源论道，创新驱动，共建数字化未来”为主题，重点围绕新场景、新技术、新应用等内容展开分享和讨论。 明天（本周六）上午）09：00-12：00，腾讯云数据库专场盛大开启，多位鹅厂顶级技术达人亮相，针对腾讯云PostgreSQL系列产品、技术亮点和创新实践案例做深入解读，6大主题畅游PG海洋。 腾讯云专场议程 议题一：TDSQL开源版的特性升级与演进（1月8日上午9：00-9：30） 分享嘉宾：陈再妮，腾讯云数据库高级工程师
最近在实现 MetaProtocol 时阅读了 Envoy 相关的一些源码。这里将一些重要流程的时序图记录下来，以备后续查看。
数据库是计算机行业的基础核心软件，所有应用软件的运行和数据处理都要与其进行数据交互。2008年阿里提出“去IOE”，而10年之后，我们现在来看，发现Oracle的数据库是最难替换的。不仅是因为Oracle的数据库沉淀了大量的企业客户数据，更是因为数据库产品开发难度确实比较大。数据库的开发难度不亚于操作系统，属于整个IT架构的基础软件（数据库软件在操作系统之上，我们可以将其称为类中间层的基础软件）。而且数据库的开发需要与底层计算架构高度相关和耦合，是适配X86架构，还是适配ARM架构等等。
有一个Spring Cloud的jar包，文件名为：RDS.jar。必须要jdk1.8版本，需要部署在 Centos 7.5的服务器上面，最好能设置开机自启动！
MySQL性能压测或者基准测试看起来很简单，使用sysbench，tpcc工具跑跑拿到数据就好，其实压测是一个技术活儿，尤其是涉及到性能对比的测试，因为不同场景/不同厂商的产品的参数设置不同，测试的结果也不一样。如果不阐明具体的参数配置差异，直接给出压测结果可能给其他人带来误导。
云数据库的RDS 产品，在传统开源的系列里面大致可以选择的是 POSTGRESQL 和 MYSQL 两种，诚然在RDS 的里面大部分产品最终的选择还是MYSQL ，今天不想讨论产品的量，而是想讨论以下产品的难度，RDS 产品在 POSTGRESQL 和 MYSQL 两种产品的难度问题。
开源数据库中有一堆冤家，我想大家都知道，那就是MySQL与Postgre SQL。两个派系的恩怨情仇从何而来，今天我们将从非技术的角度来进行分析。 本文仅代表个人观点，如有不同意见欢迎交流。 说明：本文主要的关注点，是MySQL与PostgreSQL的非技术比较。 简单评价 MySQL流行较多，PostgreSQL功能更全面。其主要原因是，MySQL很早的时候，就支持主从复制，在互联网起步（2000年后第一次互联网大潮）的时候，被广泛使用。PostgreSQL到2010年左右才首次支持主从复制，无法作为互
在一个风和日丽的下午，姜同学正在研究动态规划算法，突然被临时传递了一个需求，大致就是测试的同学想要做自动化测试。具体的细节略过，姜同学认为需求还比较合理，可以做。要求如下： ● 无损备份线上数据库到文件 ● 支持表级备份 ● 支持字段脱敏 ● 支持版本管理 ● 支持一键还原
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作者 | Andy Pavlo 译者 | 平川 策划 | Tina 本文最初发布于 OTTERTUNE。 又一年过去了，我还活着。因此，现在是时候回顾下数据库领域去年发生的事情了。随着 DBMS 供应商之间的基准测试之争逐渐止息，数据库领域一片寂静。去年的回顾我写得很开心，所以我很高兴与你们分享 2022 年这个领域发生的一些引人注目的事情以及我的看法。 1 大规模数据库投资大幅放缓 我去年讨论过，2021 年是数据库融资的丰收年。跟随投资者继续寻找下一个 Snowflake 的脚步，大量的资
简介和安装 redis简介： 开源高性能key-value存储；采用内存中（in-memory）数据集的方式，也可以采用磁盘存储方式（前者性能高，但数据可能丢失，后者正好相反） 支持字符串（strings）、哈希（hashes）、列表（lists）、集合（sets）和 有序集合（sorted sets）等；支持对复杂数据结构的高速操作。 特性多，支持主从同步、pub/sub等 支持多种客户端（http://redis.io/clients） ... 注：应用场景没有提到，暂时没有太多实际体会，不瞎说，
云数据库rds是什么？这个问题是很多人都想了解的问题，因为大多数人对于云数据库rds并不是很了解，因为大多数人还停留在自建数据库这种意识上，并没有真正地了解到云数据库的优势，以及云数据库未来的发展趋势，也连带着大家对于云数据库RDS不是很了解。那么接下来就为大家简单说一下云数据库rds是什么？有哪些优势？
云数据库rds属于关系型数据库，是比较稳定可靠，可弹性伸缩的在线数据库服务，支持多种引擎，可以提供备份，恢复，迁徙等方面的服务，所以在现在的很多场景中都有很好的应用。那么云数据库rds怎么用？云数据库RDS的优势是什么？
是允许我们处理客户端数据的一系列服务的统称, 主要可以为公司节约计算机的硬件成本.
背景: 因历史原因, 前期多个服务共用一个rds实例和一个redis实例, 在实际使用中经常会因某一个服务异常导致rds或redis负载异常，进而影响其他服务造成雪崩。 故进行基础资源拆分来隔离风险。
TongRDS（简称 RDS）是分布式内存数据缓存中间件，用于高性能内存数据共享与应用支持。RDS为各类应用提供高效、稳定、安全的内存数据处理能力；同时它支持共享内存的搭建弹性伸缩管理；使业务应用无需考虑各种内存的复杂管理。
当想要对来自事务数据库（如 Postgres 或 MySQL）的数据执行分析时，通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具，它使 CDC 变得简单，其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法，通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载，并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器，CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易，因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器，与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比，该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后，Apache Hudi 提供增量查询[10]，因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。
Windows Server 远程桌面服务 (RDS) 是一个虚拟化平台，可用于交付桌面、应用程序和资源。RDS 可用于各种用途，包括：
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