MySQL DBA大都熟悉 MySQL 5.6版本开始提供基于 GTID模式的主从复制，该特性简化复制和降低主从复制维护的难度，提高复制的可运维性，不再依赖binlog文件名和文件中的位置。 但是它有很多限制，5.7版本MySQL支持对GTID做了如下改进:
Elasticsearch 是一个近实时的搜索平台。这意味着从您索引一个文档开始直到它可以被查询时会有轻微的延迟时间（通常为一秒）。 Lucence;
MySQL InnoDB集群提供了一个集成的，本地的，HA解决方案。MySQL InnoDB集群由以下几部分组成：
一、 PostgreSQL 的稳定性极强， Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步，然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的，相比之下，PG数据库这方面要好一些。 二、任何系统都有它的性能极限，在高并发读写，负载逼近极限下，PG的性能指标仍可以维持双曲线甚至对数曲线，到顶峰之后不再下降，而 MySQL 明显出现一个波峰后下滑（5.5版本之后，在企业级版本中有个插件可以改善很多，不过需要付费）。 三、PG 多年来在
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
Elasticsearch（以下简称ES）是我想写想了很久的一个系列，因为他是我在老东家离职前刚接触的最后一个新技术，当时就是对某子业务的商品搜索做改造，从MySQL迁移商品数据到ES中。
在工作中，经常会用到zookeeper,当然跟它的功能离不开，无论是搭建大数据中间件kafka，hbase等还是开发流程引擎做备份选举。而考虑到zookeeper的时候，不得不说一下搭建集群时为神马要做到用奇数个节点。原先接触的不多，只需要知道这个事情就好，今天好奇研究了一下。
什么是热点问题？在我们生活中，定义是：比较受广大群众关注或者欢迎的新闻或者信息或指某时期引人注目的地方或问题。
由腾讯云售后服务团队倾情打造“2022云顾问技术系列之数据库专场”分享会已于2022年4月14日19:00-20:30在线上会议举行，分享内容包括《云顾问Redis技术之最佳实践》、《云顾问MySQL技术之最佳实践》。分享专家由腾讯云多个领域技术专家联合打造，将腾讯海量业务运维经验和业界先进技术实践倾力奉献给您，助力您更加安全、高效、稳定的使用腾讯云产品。下面是本次分享材料主题和材料等，欢迎大家阅读及给出宝贵建议！
正如上文提到的那样，在 Canal Instance 启动的时候，首先会查询日志管理器中查找上一次的同步位点，如果没有查询到，则默认会从最新的位点开始同步，但如果每一次启动 Instance 都从最后开始同步，其数据完整性无法保证，正确的做法是在数据同步的过程中应该记录位点并持久化，重新启动后按照继续从上一次的位置继续同步，实现真正的增量同步。
大家下午好，我叫刘寅。在 PingCAP 主要负责 TiDB 商业工具产品开发，也在做公司 SRE 方面的事情。今天下午我分享的主题是介绍下 TiDB 的周边工具以及生态系统。
Hue在最新的4.6.0版本中，提供了编译docker镜像的选项，然后我们可以使用已经编译好的镜像来启动hue服务。在之前的版本中（例如4.2.0、4.3.0等），如果要部署hue服务，我们需要在相应的服务器上安装依赖包，然后下载hue的源码，编译完成之后再启动服务。对于有些系统，编译会出现各种问题，不同的版本错误还不一样，非常麻烦。因此，docker部署hue还是非常方便的，省去了我们每次都要重复编译的麻烦，并且可以在一个服务器上启动多个hue服务，配置文件保持不变的情况下，只要hue默认的端口号映射到宿主机的不同端口号即可。下面就跟大家介绍一些，在使用docker部署hue的时候，我们该如何配置连接到带有kerberos认证的Impala集群。
Flink CDC [1] 是基于数据库的日志 CDC 技术，实现了全增量一体化读取的数据集成框架。配合 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态，Flink CDC 可以高效实现海量数据的实时集成。
1、框架的作用就是简化开发。其中之一就是已经有很多轮子。如：生成n位随机字符串。如：封装redis使能兼容集群和单node 2、读懂xxxConf就读懂了框架结构 rest配置：（很大，框架无非rest和rpc两部分）
网上已经有很多拿PostgreSQL与MySQL比较的文章了，这篇文章只是对一些重要的信息进行下梳理。在开始分析前，先来看下这两张图：
web工程的所有模块（web层，service层，dao层）全部打包放到一个web容器中运行。
最近在做一个关键词查询功能。所以开始了解mysql的全文索引技术。接下来我将一步一步告诉大家。我是如何一步一步实现关键词检索的。
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缓存雪崩，即缓存同一时间大面积的失效，这个时候又来了一波请求，结果请求都怼到数据库上，从而导致数据库连接异常。
本文介绍如何在Java中通过MySQL JDBC连接AnalyticDB for MySQL集群。
仅凭嘴皮子，很难让初学者有个直观的印象，那么我就用非常受欢迎的漫威人物钢铁侠来解释下：
问题导读 1.文中哪些监控软件有邮件通知功能？ 2.监控粒度更细如何自定义实现？ 3.哪些监控软件可以自定义？ 企业转型大数据，随着发展，可能会遇到很多的问题。该如何知道磁盘的使用情况；遇到问题，该如何及时的报警通知。该如何知道各个组件的运行情况，各自暂用内存、磁盘、网络使用等，都可能是我们想获取的。由于监控软件，粒度比较粗，想定制监控内容，该如何定制，获取某个进程的信息.由于每个企业需求不一样，经常有些初学者想了解或则提问，我们到底该用哪个监控软件好。这里整合、统计一些监控软件的一些用途，大家可以选择
在本教程中，我们将详细介绍如何使用 Docker 和 docker-compose 在生产环境中部署 Nacos 集群和高可用 MySQL。
小史是一个非科班的程序员，虽然学的是电子专业，但是通过自己的努力成功通过了面试，现在要开始迎接新生活了。
最近ORACLE 12C 的某个BUG 霸占了微信公众号，仔细看了看，其实也还好。每种数据库在上了新版本后都会有问题，其实不光是数据库，每个软件都包含着BUG，而发现了BUG 后如何处理，倒是变得重要。
PS：数据库的热备份，冷还原也讲完了，真心感觉也不是那么复杂。其实就是这样，但是在云平台越来越盛行的今天，基本上买个rdrs数据库这些功能都有了。了解下XtraBackup 这个工具确定很重要晚上很多的写成shell脚本的，更加方便了。
GTID模式：GTID是事务的ID，唯一识别号，全局唯一。对于主从复制简单来说就是不需要管binlog日志和复制点，简化复制操作和降低复制集群维护的难度，但是只支持带事务的引擎和语句
Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析 引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。
Dr. Elephant依赖于 YARN 的资源管理服务器和历史作业记录服务器，来获取作业详细信息和记录。YARN 作业及其分析的详细信息将存储在当前配置的后端 mysql 中。因此在运行Dr. Elephant前，必须安装好 MySQL 和 hadoop 2。从#162开始，将不再支持JAVA 6。
最近在本机macOS安装了开发用的k8s集群之后，花了些时间研究k8s，在这个过程中有一些零零星星的实操技巧，在这里记录一下，这些实际操作技巧均是在之前搭建的单机环境验证过的，可以作为其它环境的参考。
【编者按】如果你还在Symfony2和Redis使用中存在这样的错误观念：不能使用Redis作为主要存储；Symfony2的功能很多，以至于它的运行很慢，那么不妨看向Octivi的高请求网站打造。虽然没有底层细节，但详细展示基于两者应用的宏观特性，以及开发时的Symfony2特征。 以下为译文： image.png 有人说Symfony2像其它的复杂框架一样，很慢，但是我们认为这一切都取决用户的本身。本文将介绍基于Symfony2，每周执行10亿多个请求的应用的软件架构细节。 下面将展示tweeting之后
LVS 介绍： 主流开源软件LVS、keepalived、haproxy、nginx等 其中LVS属于4层（网络OSI 7层模型），nginx属于7层，haproxy既可以认为是4层，也可以当做7层使用 keepalived的负载均衡功能其实就是内嵌了lvs的功能。 lvs这种4层的负载均衡是可以分发除80外的其他端口通信的，比如MySQL的，而nginx仅仅支持http，https，mail，haproxy也支持MySQL这种 相比较来说，LVS这种4层的更稳定，能承受更多的请求，而nginx这种7层的更
在云网融合大数据时代，数据已经成为重要的生产要素。特别是棱镜门、永恒之蓝、汶川大地震这类造成大规模数据丢失和泄漏的人为或自然灾害事件发生后，中国相继出台了一系列的法律法规，对各组织机构的数据安全保护条件进行限定，如 2016 年颁布的《中华人民共和国网络安全法》、 2021 年全国人民代表大会通过的《数据安全法》等。
腾讯云上有许多种数据库产品，本文简单介绍每种产品的介绍，特性，应用场景等，帮助各位根据业务需要选择最适合的数据库。
2014年：基于分布式的基础架构 微众银行在2014年成立之时，就非常有前瞻性的确立了微众银行的IT基础架构的方向：摒弃传统的基于商业IT产品的集中架构模式，走互联网模式的分布式架构。众所周知，传统银行IT架构体系非常依赖于传统的商业数据库，商业存储以及大中型服务器设备，每年也需要巨大的IT费用去维护和升级，同时这种集中式的架构，也不便于进行高效的实现水平扩展。从过往经验来看，当时除了oracle等少数传统的商业数据库，能满足金融级银行场景的数据库产品并不多。当时腾讯有一款金融级的分布式数据库产品TD
本章我们开始正式搭建大数据环境，目标是构建一个稳定的可以运维监控的大数据环境。我们将采用Ambari搭建底层的Hadoop环境，使用原生的方式搭建Flink，Druid，Superset等实时计算环境。使用大数据构建工具与原生安装相结合的方式，共同完成大数据环境的安装。
由于最近容器技术的火热，各大云计算厂商都已经提供了独立的容器服务，腾讯云也不例外。腾讯云容器服务的官方文档提供了一个基于Node.js的简单案例供大家上手，考虑到官方的文档并没有提供基于Java的上手教程，再加上容器/微服务技术在Java领域的各种衍生开源组件--如SpringCloud家族的各种神器应用极其广泛，今天有空拿一个简单的带增删改查接口功能的SpringBoot应用外接腾讯云CDB for MySQL来把玩容器服务，正好以此来演示如何从零开始在腾讯云上搭建基于SpringBoot的容器化应用。关于为啥选用SpringBoot框架，我想原因也不必多说，主要还是因为其本身就是一个为容器而生的框架，自带Tomcat服务器而且能以极简的配置构建web服务（相对于SpringMVC而言）。
负载均衡集群介绍： 负载均衡集群：简单地说就是让多台服务器均衡地去承载压力。 实现负载均衡的开源软件有：LVS，keepalived，haproxy,nginx等 其中相对于（网络OSI七层模型），L
近期，腾讯云云原生数据库TDSQL-C再升级，自主研发并上线并行查询功能，计算性能大幅提升，在面对大数据量表单与复杂SQL语句时，查询时间大幅缩短，加速比最高可达1000%+。 并行查询功能是TDSQL-C当前版本在计算层实现的最为重要且复杂的能力，不仅需要对计算层进行改造，同时在优化器、参数设置、监控项等方面进行了适配，具备零成本性能提升、透明级流程监控、常用语句全面支持和灵活参数设置等功能优势。 让您的查询快起来 当前TDSQL-C MySQL版的并行查询能力支持 实例CPU数4核及以上且数据库版本为M
在本系列的第一部分 Oracle公共云中的MySQL InnoDB集群，我们学习了如何使用Oracle Cloud配置InnoDB集群。 本文我们将了解如何以及何时使用MySQL Shell中提供的一些高级功能。 验证实例 首先需要验证一个特定的MySQL Server实例是否做好准备成为InnoDB集群的一部分。使用dba.checkInstanceConfiguration（）函数： mysql-js> dba.checkInstanceConfiguration('root@ic01-mysql-1:
检索性能的优化涉及知识点比较零散，我以官方文档的检索性能优化部分作为大框架和主线，结合实战经验和咨询经验用通俗易懂的语言做下解读。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
MySQL 资源列表，内容包括：分析工具、备份、性能测试、配置、部署、GUI 等。 分析工具 性能，结构和数据分析工具 Anemometer - 一个 SQL 慢查询监控器。 innodb-ruby - 一个对 InooDB 格式文件的解析器，用于 Ruby 语言。 innotop - 一个具备多种特性和可扩展性的 MySQL 版 ‘top’ 工具。 pstop - 一个针对 MySQL 的类 top 程序，用于收集，汇总以及展示来自 performance_schema 的信息。 mysql-statsd
域名分配及动态更新问题 从上面的方法，采用 Nginx-Pod 似乎已经解决了问题，但是其实这里面有一个很大缺陷：当每次有新服务加入又该如何修改 Nginx 配置呢？我们知道使用 Nginx 可以通过虚拟主机域名进行区分不同的服务，而每个服务通过 upstream 进行定义不同的负载均衡池，再加上 location 进行负载均衡的反向代理，在日常使用中只需要修改 nginx.conf 即可实现，那在 K8S 中又该如何实现这种方式的调度呢？假设后端的服务初始服务只有 ecshop，后面增加了 bbs 和 member 服务，那么又该如何将这 2 个服务加入到 Nginx-Pod 进行调度呢？总不能每次手动改或者 Rolling Update 前端 Nginx Pod 吧！此时Ingress 出现了，如果不算上面的 Nginx，Ingress 包含两大组件：Ingress Controller 和 Ingress。
需求 当下，个性化时代的潮流势不可挡，业界普遍意识到了推荐是网站的一项基本服务。但是，人们对推荐该如何来做，也就是推荐技术本身，还不甚了解。我们经常会遇到这样的疑问：“购买过该商品的用户还购买过哪些商品这种推荐，不是一个SQL语句就搞定了吗？”其实不然，推荐技术远远不是这么简单。广义上讲，推荐技术属于数据挖掘和机器学习范畴，这也意味着好的推荐服务依赖于科学的推荐算法和大量的学习数据。对于电子商务和资讯网站来讲，想在推荐技术领域精耕细作，研发高端的推荐算法并应用到海量数据上是非常困难的。正是在这样的背景下，百
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