大多数数据库实现都是静态的。部署后，将查询，更新，加载，卸载，重新组织数据库，并持续删除数据并从中插入数据。并且数据也可以定期复制到数据库和从数据库复制。...随着数据库的数据组成发生变化，存储需求也会发生变化。这意味着DBA必须在规划未来增长方面保持警惕。这涉及存储和容量监控。DBA必须密切关注数据量和访问数据的用户数量。...但它可能涉及额外的任务来支持其他数据和用户，包括： 重新设计应用程序 重新设计数据库 修改DBMS参数 重新配置硬件组件 调整软件界面 从中可以查看存储消耗的多个视角。...多个供应商提供存储管理和重组产品，可以随着时间的推移绘制数据库文件的增长和组织。通过警惕地监视数据库存储结构，明智的DBA可以从其数据库中收集模式并确定何时需要更多存储。...我的意思是，让我们面对现实吧，如果您不了解会增加需求并因此增加数据增长的新产品，您数据库的未来存储需求将超出您的理解能力。您的数据库将无法满足新业务的需求。
1、1数据类型 其中在设计数据库时，我们需要根据业务需求确定考虑数据类型是以下的哪一种，以选择合适的数据库类型和容量 结构化数据：如数字、文本、日期等 半结构化数据：如XML、JSON等 非结构化数据：...只有充分考虑了这些要素，才能确保数据库容量能够满足未来的需求。...业务增长预测：根据业务发展趋势，预测未来数据量增长 数据类型分析：分析不同类型的数据，预测数据量增长 数据存储需求：根据数据存储需求，预测数据量增长 数据处理需求：根据数据处理需求，预测数据量增长 数据备份需求...这些要素共同决定了数据库的性能和效率，因此在选择数据库容量时，我们需要充分考虑这些要素，以确保数据库能够在各种应用场景中提供稳定、高效的服务。...这些因素直接影响着数据库的性能和效率，因此在规划数据库容量时，必须充分考虑这些要素，以确保数据库能够满足业务需求。
是的，这是绝对的先决条件，因为您用于访问数据库层的内容将决定您需要扩展的灵活性。 能够分割读写 这是你需要做的事情，但不一定强制执行石头规则。...我想说的是，你必须熟悉你的系统和数据库特定的指标才能找出哪个部分是瓶颈。 你需要一个基线 始终确保您有可用的基本系统指标，以便至少在几周前可视化。...确定原始流量数量与使用容量的比率 这只是答案，“如果我们没有进行代码优化，有多少电子邮件/销售/在线用户/无论什么”我们可以使用我们现在拥有的数据库实例？...基于代码的性能瓶颈（来自最近部署的这个新查询实际上可以将其结果缓存在更便宜的东西中，并且不会超过数据库）。 你是怎样做的？您需要熟悉您的查询。...如果您可以采用选择性较低的采样，则需要检测应用程序与数据存储之间的整个对话。
本来准备着手讲一些实践，但是数据库部分没有讲到，部分实践会存在一些问题，于是就有了此篇以及后续——数据库容器化。...// 数据库容器化 // 什么是数据库？ 数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。...） · Hypertable · Hadoop HBase 数据库容器化 随着Docker的流行，主流的数据库厂商均提供了相关的Docker镜像，因此我们能够非常方便的将数据库托管到容器之中，用于测试和开发环境...注意，现阶段我们不推荐在容器中托管正式环境的数据库，目前数据库容器化还存在一些问题、不适应性以及质疑，并且还缺乏成熟的案例和方案（已经有很多厂商在做这块的探索了，包括阿里、京东）。...数据库容器化绝不是一个伪命题，数据库容器化是值得我们来探索的一个方向，而且应是一种必然的趋势。在本篇中，我们不做过多探讨。 ? 接下来，笔者将逐步和大家分享如何将主流的数据库托管到容器之中。
在数据被误删除后，首先要做的是卸载被删除数据所在的磁盘或磁盘分区。...因为将文件删除后，仅仅是将文件的inode节点中的扇区指针清零，实际文件还存储在磁盘上，如果磁盘以读写模式挂载，这些已删除的文件的数据块就可能被系统重新分配出去，在这些数据块被新的数据覆盖后，误删除的数据就无法恢复...所以，以只读模式挂载磁盘可以尽量降低数据块中数据被覆盖的风险，提高恢复数据成功的几率。...本教程适用的对象是： 磁盘中文件误删除的用户，且未对磁盘进行过写入等操作 网站访问量小、少量ECS实例的用户 需安装的软件及版本：e2fsprogs-devel、e2fsprogs、gcc-c++、...步骤二：使用extundelete模拟数据误删除后恢复的过程 完成以下操作，使用extundelete模拟数据误删除后恢复的过程： 检查ECS现有的磁盘和可用分区，并对/dev/vdb进行分区和格式化。
在数据库数量、容量和业务需求都没有爆发的情况下，更需要 DBA 做出极致的优化，更强调对数据库内核的掌握，10年前混过 ITPUB 的都知道，当时的 DBA 都是以写出极其复杂的 SQL 和掌握 Lock...同时，用户对于数据库运维自动化的要求越来越高，数据库即服务(DBaaS or RDS)的需求越来越强烈，AWS RDS 有个很精炼的总结： ?...数据如下： ?...同时模拟应用进行持续的数据更新操作，可以看到数据库服务在几次故障切换后始终可以保证更新有序，做到零数据丢失： ?...比如，修改数据库配置, 替换新的数据库版本，常见的做法就是DBA 人肉的一个节点一个节点的完成变更工作。下面将演示全自动滚动升级功能。
数据质量分析 数据质量分析是数据挖掘中数据准备的最重要一环，是数据处理的前体。数据质量分分析主要任务是识别脏数据。...常见的脏数据包括： 缺失值 异常值 不一致的值 重复数据或者包括特殊符号的数据 缺失值处理 处理数据缺失的一般步骤： 识别缺失数据 检测导致数据缺失的原因 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）...1、识别缺失数据： R语言中，NA代表缺失值，NaN代表不可能值，Inf和-Inf代表正无穷和负无穷。推荐使用is.na，is.nan，is.finite，is.infinite4个函数去处理。...complete.case()可用来识别矩阵或数据框中没有缺失值的行 > complete.cases(a) [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE...缺失值处理 行删除法：数据集中含有缺失值的行都会被删除，一般假定缺失数据是完全随机产生的，并且缺失值只是很少一部分，对结果不会造成大的影响。即：要有足够的样本量，并且删除缺失值后不会有大的偏差！
本来准备着手讲一些实践，但是数据库部分没有讲到，部分实践会存在一些问题，于是就有了此篇以及后续——数据库容器化。...数据库容器化 什么是数据库？ 数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。...） · Hypertable · Hadoop HBase 数据库容器化 随着Docker的流行，主流的数据库厂商均提供了相关的Docker镜像，因此我们能够非常方便的将数据库托管到容器之中，用于测试和开发环境...注意，现阶段我们不推荐在容器中托管正式环境的数据库，目前数据库容器化还存在一些问题、不适应性以及质疑，并且还缺乏成熟的案例和方案（已经有很多厂商在做这块的探索了，包括阿里、京东）。...数据库容器化绝不是一个伪命题，数据库容器化是值得我们来探索的一个方向，而且应是一种必然的趋势。在本篇中，我们不做过多探讨。 ? 接下来，笔者将逐步和大家分享如何将主流的数据库托管到容器之中。
随着云计算如火如茶的进行，IT资源可进行快速部署，弹性扩容及超高的性价比，这对于我们创建本地IDC机房数据库容灾提供极大的便利性。如何利用云数据库做容灾成为DBA的基本功。...当前腾讯云已对外提供的腾讯云数据库（TencentDB）产品： 关系型数据库：云数据库 MySQL、云数据库 MariaDB、云数据库 SQL Server、云数据库 PostgreSQL 云数据库...Redis 云数据库 MongoDB 分布式数据库 云数据库 Memcached 云数据库 HBase 下文以腾讯云数据库 MySQL为例，介绍如何充分利用腾讯云的优势，减轻DBA的负担，轻松来搭建数据库...同时提升数据的可靠性。...【全量+增量数据迁移】，即一直与本地IDC的数据库保持同步关系
在一个数据为王时代，数据安全视为一家企业命根子，因此如何保障企业数据安全尤为重要。本文主要从数据库容灾方案视角，基于当前客户业务并结合技术&产品，制定最佳容灾方案。...主要从以下三个方面来介绍： 方案设计要素 云上容灾方案 云上客户案例 1.方案设计要素 数据库容灾方案设计要素主要数据同步，数据一致性以及数据修复三个方面 。...1.1 数据同步 数据同步主要指两个可用区或者不同地域之间的数据同步，主要分为单向同步和双向同步。...image.png 1.2 数据一致性 数据一致性，主要指上层业务在读库时候，数据库集群主从库存储的数据保持一致。如果数据库集群不同库数据不一致，业务就会读到脏数据。...3）如果数据发生冲突，系统可以通过时间戳顺序覆盖旧数据。 image.png 1.3 数据修复 数据库集群发生故障中断后，如何来保障数据一致性。
随着云计算如火如茶的进行，IT资源可进行快速部署，弹性扩容及超高的性价比，这对于我们创建本地IDC机房数据库容灾提供极大的便利性。如何利用云数据库做容灾成为DBA的基本功。...当前腾讯云已对外提供的腾讯云数据库（TencentDB）产品： 关系型数据库：云数据库 MySQL、云数据库 MariaDB、云数据库 SQL Server、云数据库 PostgreSQL 云数据库...Redis 云数据库 MongoDB 分布式数据库 云数据库 Memcached 云数据库 HBase 下文以腾讯云数据库 MySQL为例，介绍如何充分利用腾讯云的优势，减轻DBA的负担...搜索关注“腾讯云数据库”官方微信立得10元腾讯云无门槛代金券，体验移动端一键管理数据库，学习更多数据库技术实战教程。...【全量+增量数据迁移】，即一直与本地IDC的数据库保持同步关系 搜索关注“腾讯云数据库”官方微信立得10元腾讯云无门槛代金券，体验移动端一键管理数据库，学习更多数据库技术实战教程。
最近北方的冷空气席卷全国，同样必然引起一连串的蝴蝶效应，然而在数据库领域，又将产生怎样的波及呢？ 首先我们来关注一下低温可能对数据中心产生的影响。...我们来看一下数据中心防冻指南（非专业）： 数据中心中电子产品中的锂电池要避免暴露在低温中； 高温会引发故障，低温同样会。...，服务器过载，机器停转，数据库崩溃。...； 数据中心要做一些特殊处理，保护设备。...至少每一个数据中心的维护者，都应当考虑，在极端的情况下，如何从备份和灾备环境中生存下来。 当然，最重要的是，无论你需要的是数据恢复服务，还是灾备咨询实施服务，我们都可以为您提供专业的协助。
[TOC] 前置知识学习补充 Redis数据库基础入门介绍与安装 - https://blog.weiyigeek.top/2019/4-17-49.html Redis数据库基础数据类型介绍与使用 -...通过RDB文件可以方便的将redis数据恢复到某一历史时刻，可以提高数据安全性，避免宕机等意外对数据的影响。 3) 适合大规模的数据恢复, RDB的启动恢复效率高。...劣势 1) 在redis文件在时间点A生成，之后产生了新数据，还未到达另一次生成RDB文件的条件，redis服务器崩溃了，那么在时间点A之后的数据会丢失掉，数据一致性不是完美的好， 如果可以接受这部分丢失的数据...数据恢复完全依赖于磁盘持久化，如果rdb和aof上都没有数据，数据就无法恢复了。 Tips : 重点再记录、为保证数据容灾建议启用rdb与aof持久化机制，前者保证数据备份而后者保证数据的完整性。...rdbchecksum no Tips : 数据恢复到此结束，此方法只适合用于临时恢复和导出数据，数据完整性不敢保证。
上一节我们讲述了SQL Server容器化实践（注意，SQL Server现在也支持跨平台），本节将讲述如何持久保存数据，并且接下来将逐步讲解其他数据库（MySql、Redis、Mongodb等等）的容器化实践...如何持久保存数据？ 默认情况下，在容器内创建的所有文件都存储在可写容器层中。这意味着： · 当该容器不再存在时，数据不会持久存在，并且如果另一个进程需要，则可能很难从容器中获取数据。...对于数据库(不仅仅是SQL Server)来说，了解 Docker 中的数据持久性至关重要！那么我们如何在docker中持久保存我们的数据呢，即使关联的容器已经删除的情况下？...使用数据卷持久保存数据库文件 卷是保存Docker容器中的数据的首选机制。虽然绑定挂载依赖于主机的目录结构，但卷完全由Docker管理。主要有如下好处： · 易于备份或迁移。...方式一，使用主机目录 首先，我们可以将主机目录加载为容器的数据卷，用来存储数据库文件。
在【rainbowzhou 面试15/101】技术提问--数据质量管理的流程有哪些？中，我讲述数据质量管理的四个阶段。今天详细说说其中的第三阶段--如何进行数据质量分析，希望对大家有所帮助。...字段级别分析 关于字段级别的分析，主要的方法有缺失值分析、异常值分析、值域分析、数据分布分析和字段内容分析等，下面分别进行说明。 缺失值分析 数据缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失。...在实际业务场景中，我们一般很少删除数据。对于是否删除数据，需看业务要求 填充法：可采用自定义填充法、推断填充法、数值统计填充法和建模填充法。...（加粗的为常见指标） 数据分布分析 数据分布分析主要是分析各个维度值在总体数据中的分布情况。数据分布分析过程中出现的典型的数据质量问题有数据分布偏斜程度较大、数据分布过分集中等。...字段内容分析 字段内容分析是分析字段真实记录值与预期数据是否一致。eg：定义的字段类型为string，但预期的数据是数值字符串（如“0”，“1”，“999”）。
综上所述，网站维护得力，才是搜索引擎经常更新网站数据的根本原因。 那么Google数据更新是怎样的呢？ Google有8个数据中心，共享超过一万台的服务器。...Google数据更新对于SEO来说，涉及的注意事项如下： 1、网站的提交及更新时间 在数据更新期间，新网站被收录的机会增大，因此宜在数据更新其间提交新网站及加大网站更新力度。 ...宜在数据更新结束后，针对排名升降结果和竞争对手的排名情况调整自己的SEO策略。 网站流量分析 网站流量统计分析是网站运营和维护的基础工作。...在分析访问数据的基础上对网站内容及营销策略进行调整，以期获得更好的营销效果，是进行流量分析的最终目的。...获取网站访问统计资料通常有两种方法：一种是通过在自己的网站服务器端安装统计分析软件来进行网站流量监测；另一种是采用第三方提供的网站流量分析服务。
1、集中趋势的度量 （1）均值：均值为所以数据的平均值。若计算n个观察数据的平均数，计算公式为： ? 有时，为了反映在均值中不同成分的重要程度，为每个观察值 赋予 可以得到加权平均值： ?...为了消除少数极端值的影响，可以使用截断均值或者中位数来度量数据的集中趋势。截断均值就是去除高低极端值之后的平均值。 （2）中位数：将所有数据值从小到大排好序，位于序列中间（位置）的那个数。...即在全部数据中，小于和大于中位数的数据个数一样多 （3）众数：众数是数据集中出现最频繁的数值。众数并不经常用来度量定性变量的中心位置，更适合于定性变量。当然，众数一般用于离散型变量而非连续型变量。...2、离中趋势度量 （1）极差 极差=最大值-最小值 极差对数据集的极端值非常敏感，并且忽略了位于最大值于最小值直接的数据分布情况。 （2）标准差 标准差度量数据偏离均值的程度，计算公式为: ?...其值越大，说明数据的变异程度越大；反之说明变异程度越小。 ?
Seaborn变量分析绘图 %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats, integrate...) 使用sns.distplot()函数画直方图 x = np.random.normal(size=100) sns.distplot(x,kde=False) #distplot()函数会根据输入数据自动绘制直方图..._subplots.AxesSubplot at 0x1a202ebdd8> 通过fit查看数据分布的情况 x = np.random.gamma(6, size=200) sns.distplot(x..._subplots.AxesSubplot at 0x1a204df5f8> 使用jointplot()函数绘制散点图 观测两个变量之间的分布关系最好用散点图 #生成数据 mean, cov = [0,...1], [(1, .5), (.5, 1)] #自定义均值与协方差 data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 200) #生成200个数据 df
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