在上一篇《Server层统计信息字典表 | 全方位认识 information_schema》中,我们详细介绍了information_schema系统库的列、约束等统计信息字典表,本期我们将为大家带来系列第三篇《Server层表级别对象字典表 | 全方位认识information_schema》。
分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的区域,这样的话就有很多好处。
目前,大部分的主流关系型数据库都提供了主从复制的功能,通过配置两台(或多台)数据库的主从关系,可以将一台数据库服务器的数据更新同步到另一台服务器上。网站可以利用数据库的这一功能,实现数据库的读写分离,从而改善数据库的负载压力。一个系统的读操作远远多于写操作,因此写操作发向 master,读操作发向 slaves 进行操作(简单的轮循算法来决定使用哪个slave)。
构建实时数据仓库最大的挑战在于从操作型数据源实时抽取数据,即ETL过程中的Extract部分。我们要以全量加增量的方式,实时捕获源系统中所需的所有数据及其变化,而这一切都要在不影响对业务数据库正常操作的前提下进行,目标是要满足高负载、低延迟,难点正在于此,所以需要完全不同于批处理的技术加以实现。当操作型数据进入数据仓库过渡区或ODS以后,就可以利用数据仓库系统软件提供的功能特性进行后续处理,不论是Greenplum、Hive或是其他软件,这些处理往往只需要使用其中一种,相对来说简单一些。
每月关注:35页数据库技术干货,汇总一个月数据库行业热点事件、新的产品特性,包括重要数据库产品发布、警报、更新、新版本、补丁等。
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。
在 MySQL 中, InnoDB存储引擎长期以来一直支持表空间的概念。在 MySQL 8.0 中,同一个分区表的所有分区必须使用相同的存储引擎。但是,也可以为同一 MySQL 服务器甚至同一数据库中的不同分区表使用不同的存储引擎。
一般情况下我们创建的表对应一组存储文件,使用MyISAM存储引擎时是一个.MYI和.MYD文件,使用Innodb存储引擎时是一个.ibd和.frm(表结构)文件。
并发性是oltp数据库最重要的特性,但并发涉及到资源的获取、共享与锁定。 On-Line Transaction Processing联机事务处理过程(OLTP)
云函数是一段运行在云端的代码,无需管理服务器,在开发工具内编写,一键上传部署即可运行后端的代码。
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。
最近阅读了大量关于hudi相关文章, 下面结合对Hudi的调研, 设计一套技术方案用于支持 MySQL数据CDC同步至数仓中,避免繁琐的ETL流程,借助Hudi的upsert, delete 能力,来缩短数据的交付时间.
本文主要从Binlog实时采集和离线处理Binlog还原业务数据两个方面,来介绍如何实现DB数据准确、高效地进入数仓。
纪成,携程数据开发总监,负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
问题27:简述MySQL分表操作和分区操作的工作原理,分别说说分区和分表的使用场景和各自优缺点。
B+树是一个平衡的多叉树,从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1,而且同层级的节点间有指针相互链接,是有序的
微软子公司GitHub近日就上个月底持续时间超过8个小时的一连串故障发表了完整的事后分析报告,详细说明了数据库基础架构导致GitHub遭遇故障的确切原因,GitHub数据库出岔子不是第一次了。
快手的传统离线链路和很多公司是一致的,基于 Hive做离线分层数仓的建设。在入仓环节和层与层之间是基于 Spark 或者 Hive做清洗加工和计算。这个链路有以下四个痛点:
本篇文章列出了在Zabbix中,哪些会占用大量的磁盘空间以及哪些监控项和主机对象消耗磁盘空间最多。
CLS 目前已支持用户部署 LogListener 采集 Windows 的事件日志。
https://www.enterprisedb.com/blog/postgresql-vs-mysql-360-degree-comparison
2016 年,我们发表了关于 Schemaless—Uber Engineering 的可扩展数据存储的博文(一、二)。在这两篇博文中,我们介绍了 Schemaless 的设计,并解释了开发它的原因。今天这篇文章我们将要讲的是 Schemaless 向通用事务性数据库 Docstore 的演化历程。
在上一篇《InnoDB 层压缩相关字典表 | 全方位认识information_schema》中,我们详细介绍了InnoDB层记录压缩表信息的字典表,本期我们将为大家带来系列第九篇《应用示例荟萃 | 全方位认识information_schema》,也是"全方位认识information_schema"的最后一篇,下面请跟随我们一起开始information_schema系统库的系统学习之旅吧
对于MySQL的历史,相信很多人早已耳熟能详,这里就不要赘述。下面仅从产品特性的角度梳理其发展过程中的里程碑事件。
即没有特别指明的类型,大多数时候mysql 引擎都支持这种索引(Archive 是例外, 5.1 之前不支持,之后支持单个自增列的索引)
互联网时代除了业务迭代速度快,还有就是数据增速也比较快。单应用、单实例、单数据库的时代早已不复返。现在,作为技术研发,如果参与的项目没有用到分库分表,都不好意说自己做过大项目。
文章集中整理总结mysql分库分表开源产品,分布式数据库的设计,以及实际应用案例等相关内容,部分附上本文作者实际应用过程中的理解。
对于我们这些大规模使用Zabbix的用户来说,最关心的问题之一就是:Zabbix能承受多大规模的数据写入量?我最近的一些工作正好以此为中心,远期来看,我可能会有一个超大量级的环境(大约32000+台设备)需要通过Zabbix实现完全监控。在Zabbix论坛里有一个模块讨论大型环境的监控,但是不走运的是,我并没有找到一个完善的系列解决方案来实现大型环境的监控。
1. 主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中;
在分布式系统中,我们往往会考虑系统的高可用,对于无状态程序来讲,高可用实施相对简单一些,纵向、横向扩展起来相对容易,然而对于数据密集型应用,像数据库的高可用,就不太好扩展。我们在考虑数据库高可用时,主要考虑发生系统宕机意外中断的时候,尽可能的保持数据库的可用性,保证业务不会被影响;其次是备份库,只读副本节点需要与主节点保持数据实时一致,当数据库切换后,应当保持数据的一致性,不会存在数据缺失或者数据不一致影响业务。很多分布式数据库都把这个问题解决了,也能够通过很灵活的方式去满足业务需求,如同步、半同步方式、数据副本数量、主从切换、failover 等等(下面会提到),然而我们平时使用的社区官方版 mysql5.7及以前的版本 (不包括 Mysql 其他分支像 PhxSQL,Percona XtraDB Cluster,MariaDB Galera Cluster) 都在支持分布式和系统可用性这块处理得不是很完善。针对这个系列问题,下面分析下如何解决这个问题。
第七章 MySQL的高级特性 分区操作时,可以只针对某个区进行操作,而且在底层文件系统中的表现,分区是多个表文件,可以高效地利用多个硬件设备。 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列,那么所有的主键和唯一索引列都必须包含进来。 当操作分区表的时候,优化器会判断能否过滤部分分区。 Mysql的分区支持范围,键值,哈希和列表分区。 当数据量超大的时候,B-Tree索引就无法起作用了,除非是索引覆盖查询,否则在回表查数据的时候,会产生大量的随机IO,导致超长的响应时间,而且维护索引的代价非常高。 分离热点能有效利用
MySQL近两年一直稳居第二,随时有可能超过Oracle计晋升为第一名,因为MySQL的性能一直在被优化,同时安全机制也是逐渐成熟,更重要的是开源免费的。
✨ mysql 的备份和恢复 创建备份管理员 创建备份管理员,并授予管理员相应的权限 备份所需权限:select,reload,lock tables,replication client,show view,event,process # 创建管理员 create user 'backup'@'localhost' identified by '123456'; # 给管理员授权 grant select,reload,lock tables,replication client,show view,
分布式系统的 CAP 理论:首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳: ● 一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的 值。(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本)
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能,以下是常用的工具和相关技术,可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
数据库通常有着完善的事务支持,但是局限于单机的存储和性能,于是就出现了各种分布式解决方案。最近读了《Designing Data-Intensive Applications》这本书,所以做一个总结,供大家做个参考,有什么不对的请大家指正,一起讨论。
Kudu是为Apache Hadoop平台开发的列式数据库。Kudu拥有Hadoop生态系统应用程序的常见技术属性:它可以商用硬件上运行,可横向扩展,并支持高可用性操作。
Grab 是一家总部位于新加坡的东南亚网约车和送餐平台公司,业务遍及东南亚大部分地区,为 8 个国家的 350 多座城市的 1.87 亿多用户提供服务。Grab 当前提供包括网约车、送餐、酒店预订、网上银行、移动支付和保险服务。是东南亚的“美团”。Grab Engineering 分享了他们对搜索索引进行优化的方法与心得,InfoQ 中文站翻译并分享。
Kafka 的整体架构非常简单,是分布式架构,Producer、Broker 和Consumer 都可以有多个。 1.Producer,Consumer 实现 Kafka 注册的接口。
在现代的分布式系统中,数据一致性和可用性是最重要的考虑因素之一。为了解决这个问题,CAP(Consistency, Availability, Partition tolerance)理论被提出,并被广泛应用于设计和构建分布式系统。另外,BASE(Basically Available, Soft state, Eventually consistent)理论也成为了处理大规模分布式系统中的数据一致性问题的常见方法之一。本文将简述CAP理论、描述我在项目中使用的技术按CAP理论分类,并对BASE理论进行简要说明。
在我们之前的文章中,我们讨论了多模式索引[1]的设计,这是一种用于Lakehouse架构的无服务器和高性能索引子系统,以提高查询和写入性能。在这篇博客中,我们讨论了构建如此强大的索引所需的机制,异步索引机制的设计,类似于 PostgreSQL[2] 和 MySQL[3] 等流行的数据库系统,它支持索引构建而不会阻塞写入。
Canal 是用 Java 开发的基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费的中间件。 目前。Canal 主要支持了 MySQL 的 Binlog 解析,解析完成后才利用 Canal Client 来处理获得 的相关数据。
最初的 MySQL 版本仅支持基本操作,比如数据存储和检索。但 MySQL 快速成长,引入了一些新的特性,譬如存储过程、触发器、事务和视图等。
又是新的一年奋斗路的开启,相信有不少人农历新年之后,肯定会有所变动(跳槽加薪少不了)。所以,我把往期推送过的MySQL技术文章做了一个相关的整理,基础不好的可以从最基础的学习一遍,提高的也可以从中再提取深入一下。
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