TiDB-DM(Data Migration)是用于将数据从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB 的工具。该工具既支持以全量备份文件的方式将 MySQL/MariaDB 的数据导入到 TiDB,也支持通过解析执行 MySQL/MariaDB binlog 的方式将数据增量同步到 TiDB。特别地,对于有多个 MySQL/MariaDB 实例的分库分表需要合并后同步到同一个 TiDB 集群的场景,DM 提供了良好的支持。如果你需要从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB,或者需要将 TiDB 作为 MySQL/MariaDB 的从库,DM 将是一个非常好的选择。
overmind项目使用了Django内置的权限系统,Django内置权限系统基于model层做控制,新的model创建后会默认新建三个权限,分别为:add、change、delete,如果给用户或组赋予delete的权限,那么用户将可以删除这个model下的所有数据。
昨天介绍了 MySQL 数据库使用 LIKE 子句来进行筛选查询,今天主要讲解下 MySQL UNION 操作符。
大家好!针对选手提及的问题技术团进行了倾情解答,内容整理如下。当前的解疑答惑已非常全面,如有疑问请仔细查阅以下Q&A,且文档内容也会实时更新给到大家。
MySQL 主从架构已经被广泛应用,保障主从复制关系的稳定性是大家一直关注的焦点。MySQL 5.6 针对主从复制稳定性提供了新特性: slave 支持 crash-safe。该功能可以解决之前版本中系统异常断电可能导致 relay_log.info 位点信息不准确的问题。
MySQL主从架构已经被广泛应用,保障主从复制关系的稳定性是大家一直关注的焦点。MySQL 5.6针对主从复制稳定性提供了新特性:slave支持crash-safe。该功能可以解决之前版本中系统异常断电可能导致relay_log.info位点信息不准确的问题。本文将从原理,参数等几个方面对该特性进行介绍。
UNION语句类似于PowerQuery中的追加查询,可以将两个表或者两个数据集进行上下合并。DAX函数中也有UNION,而且用法上有很大的相似。
数据库升级,是一项让人喜忧参半的工程。喜的是,通过升级,可以享受新版本带来的新特性及性能提升。忧的是,新版本可能与老的版本不兼容,不兼容主要体现在以下三方面:
Vitess自2011年以来一直为YouTube的所有数据库流量提供服务,目前已被许多企业采用,以满足其生产需求。
爱可生 DBA 团队成员,主要负责传播爱可生同学们的英雄事迹,比如租房子因为房东不好看退租。
在机器学习里,我们对时间序列数据做预处理的时候,经常会碰到一个问题:有多个时间序列存在多个表里,每个表的的时间轴不完全相同,要如何把这些表在时间轴上进行对齐,从而合并成一个表呢?尤其是当这些表都存在数据库里,而且超级超级大的时候,怎样才能更高效地处理呢?
TiDB是 PingCAP公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP)的融合型分布式数据库产品,具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态等重要特性。
instance模块下面也分为三个子模块,core、manager、spring。
本文根据唐彦在【第十三届中国数据库技术大会(DTCC2022)】线上演讲内容整理而成。
经过抓包分析,压测使用的脚本中的事务都是带有begin,commit。在commit 之前的每个语句都要增加一个rtt 的延迟时间(机房之间的耗时在3ms 左右)。
本文为 DM 源码阅读系列文章的第九篇,在 上篇文章 中我们详细介绍了 DM 对 online schema change 方案的同步支持,对 online schema change 同步方案以及实现细节等逻辑进行了分析。
Vitess,作为海外最为知名的分库分表产品,一直以来在国内声音不多。近期抽空了解下这个产品,特分享出来。本文部分内容取自Vitess官网https://vitess.io。
Prometheus+Grafana是监控告警解决方案里的后起之秀,比如大家熟悉的PMM,就是使用了这个方案;前不久罗老师在3306pi公众号上就写过完整的使用教程《构建狂拽炫酷屌的MySQL 监控平台》,所以我们在这里就不再赘述具体如何搭建使用。
为了大家更好的应对决赛,大赛主办方特此整理一份Q&A(后续会根据赛程中大家所关注的重点问题持续更新),期望对大家有所帮助。
MySQL 有很完整的元数据表来监测全文索引表的插入,更新,删除;甚至全文索引表以及辅助表的数据追踪。
TiDB 是一个分布式 NewSQL 数据库。它支持水平弹性扩展、ACID 事务、标准 SQL、MySQL 语法和 MySQL 协议,具有数据强一致的高可用特性,是一个不仅适合 OLTP 场景还适合 OLAP 场景的混合数据库。
13年底负责数据库中间件设计时的设计文档,拿出来和大家分享: 可以了解下数据库中间件技术 可以了解下架构师系统设计的思路 一、总体目标 数据库中间层项目背景不再展开,根据前期的调研以及和公司同事的讨论,中间层的核心目标主要有两个: db虚拟化:让db对业务线透明(本文的db均指mysql),业务线不再需要知道db的真实ip,port,主从关系,读写关系,高可用等 分库的支持:让db的分库对业务线透明 二、实现的功能 上述目标相对比较宽泛,具体来说,数据库中间层需要实现以下功能。 (1)统一接入入口 如果统一
本专题前面系列文章详细说明了使用Kettle的转换和作业,实现Hadoop上多维数据仓库的ETL过程。通常Hadoop集群存储的数据量是TB到PB,如果Kettle要处理如此多的数据,就必须考虑如何有效使用所有的计算资源,并在一定时间内获取执行结果。
临近十一,国庆放假的同时,往往会伴随着国庆期间业务要上相关的活动,那么今天就分享一个今年五一前夕(4月30日)上新活动中遇到的一个性能问题;
13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记,拿出来和大家分享,轻拍。文章很长,可提前收藏,转发。 一,cobar是什么 开源的mysql的中间件服务 使用mysql协议 对上游,cobar就是传统mys
数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈,单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限,当单表的数据量达到1000W或100G以后,库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。存储容量现在一般容易解决,主要是IO瓶颈和CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。从业务方来看,就是数据库可用连接少,甚至无连接可用。
在日常开发中会经常遇到一些需要异步定时执行的业务诉求,典型的使用场景如:超时未支付订单关单、每隔 2h 更新好友排行榜、3.22 日 17 点《xx》剧上线等。目前业务侧多基于以下思路来快速搭建一个调度系统,mysql 或者 redis 队列存储待执行任务,通过 crontab 定时触发应用完成“捞取、计算、执行等操作”。不难看出存在几类亟待解决问题:
首先来说MySQL升级后性能下降,在我从事MySQL DBA这10多年中也遇到几次,而且排查难度比较大。这里给大家提供一个MySQL升级管管理方案供大家参考。内容较长,建议收藏后以方便查阅。
MySQL 支持由 RFC 7159 所定义的原生 JSON 数据类型,通过该类型能够有效访问 JSON(JavaScript 对象表示法)文档中的数据。与将 JSON 格式字符串存储在字符串列中相比,JSON 数据类型提供了以下优点:
我们通常会在SELECT语句中使用联接,MySQL查询的联接使我们能够利用一个SQL语句查询或操作多个表的数据。
来源:http://carlosfu.iteye.com/blog/2254572 一、背景 1. AOF: Redis的AOF机制有点类似于MySQL binlog,是Redis的提供的一种
上文讲到,查询分离的方案存在三大不足,其中一个就是:当主数据量越来越大时,写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢?可以考虑分表分库。
分布式数据库已经流行好多年,产品非常众多,其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计,以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同,细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析,在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上,它都比同行产品有优势。
方法区:主要是存储类信息,常量池(static 常量和 static 变量),编译后的代码(字
MySQL偶尔会出现OOM(内存溢出)现象,导致MySQl服务重启,以下哪种方式能有效缓解OOM的情况发生()
1、MySQL偶尔会出现OOM(内存溢出)现象,导致MySQl服务重启,以下哪种方式能有效缓解OOM的情况发生( )
CynosDB 是腾讯数据库研发团队推出的自研数据库,有PostgreSQL和MySQL两个版本。本文以兼容PostgreSQL版CynosDB为例,介绍我们的架构设计和优化思路。
其实我们之前所讲的回表,就是两个索引树同时使用,先在二级索引树中搜索到对应的主键值,然后在再去主键索引树中查询完整的记录。 但是我今天的问题是,两个不同的二级索引树,会同时生效吗?理论上来说,应该是可以同时生效的,不然这个 MySQL 也太笨了。不过根据松哥日常开发经验,这种事情最好能够避免,如果发生了同时搜索两棵索引树的事情,大概是你的索引设计有问题,此时就要去检查一下索引的设计是否合理。 加粗的是实践经验,但是对于两个索引同时生效的知识点,我们还是要懂,一起来看下。 1. 索引合并 例如我有如下一张表结
一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发。简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master。 ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slave上多线程并发复制。不过,它只能支持一个实例下多个 databa
上一篇文章已经编写了解决datetime类型需要序列化的问题,那么本章节我们来继续编写循环请求API灌入数据,以及并发实现的初步分析。
上节课我们给大家介绍了常用的MySQL多表联合查询用法,知道了left join /right join /inner join 的基本用法。具体请回顾关于MySQL多表联合查询,你真的会用吗?本节课我们继续展开讲讲MySQL多表联合查询的其他用法——全连接与笛卡尔连接。
◆ 分表分库 上文讲到,查询分离的方案存在三大不足,其中一个就是:当主数据量越来越大时,写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢?可以考虑分表分库。 这里先介绍一下真实的业务场景,而后依次介绍拆分存储时如何进行技术选型、分表分库的实现思路是什么,以及分表分库存在哪些不足。 接下来进入业务场景介绍。 ◆ 业务场景:亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个:用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。 表3-1 数据量 某天,领导召集IT部门人员开会,说:“根据市场
| 作者 王文安,腾讯CSIG数据库专项的数据库工程师,主要负责腾讯云数据库 MySQL 的相关的工作,热爱技术,欢迎留言进行交流。 ---- 在日常工作中,有时候会发现 MySQL 的状态不太对劲,这时候就会看看监控指标,可能会发现:写入 QPS 开始出现毛刺,或者 IO 的指标很高。这时候该怎么办呢? 本文会从 Linux 层面入手,根据不同的 IO 特点来分析 MySQL 数据库可能遇到的问题,并给出一些可参考的优化/缓解思路。 一、怎么看懂 IO 指标? 检查 IO 的问题会使用iostat这
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 4 篇,第 1 ~ 3 篇请看这里: MySQL 简单查询语句执行过程分析(一)词法分析 & 语法分析 MySQL 简单查询语句执行过程分析(二)查询准备阶段 MySQL 简单查询语句执行过程分析(三)从 InnoDB 读数据
首先弄清楚两个概念,字符串字符数和字符串长度,字符数是指字符串所包含的的字符个数,字符串长度指的是包含的字节个数。char_length是统计字符数的函数,而length是统计字符串长度的函数,下面来看实例:
本文实例分析了CI(CodeIgniter)框架中URL特殊字符处理与SQL注入隐患。分享给大家供大家参考,具体如下:
一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发。简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master。
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