云原生数据库凭借高效、灵活、可扩展的数据服务，成为企业数据治理的得力“帮手”。出于业务稳定性和降本增效的考虑，越来越多的企业开始使用云厂商提供的云原生数据库来替换已有的自建数据库。但是，切换数据库的过程不亚于一次上云迁移的工作量，涉及到业务侧的调整和数据的迁移等工作，同时存在割接失败的风险。
【说明】 某信息技术公司计划开发一套在线投票系统，用于为市场调研、信息调查和销售反馈等业务提供服务。该系统计划通过大量宣传和奖品鼓励的方式快速积累用户，当用户规模扩大到一定程度时，开始联系相关企业提供信息服务，并按照信息服务种类和用户投票数量收取费用。 为了降低开发成本和提高开发效率，项目组经过讨论后决定采用轻量级Java EE开发框架设计系统应用架构。在应用架构设计中，除了满足系统主要功能需求，还需要考虑的因素包括： (1) 项目开发采用MySQL数据库存储数据，一但将来可能移植到其它数据库平台； (2) 系统开发过程中尽可能降低或者消除SQL语句开发的工作量； (3) 投票系统中数据之间的关系复杂，需要支持数据对象的聚合和继承等关系。
MySQL在达到一定数据量（我的经验是3T、单表1亿）时，复杂查询会有明显的延迟。继续分库分表，会严重增加业务复杂性，尤其对很多非互联网产品来说，急需一个分布式存储。
存储容量是指存储器可以容纳的二进制信息量，用存储器中存储地址寄存器MAR的编址数与存储字位数的乘积表示。
Shopee（https://shopee.com/）是东南亚和台湾地区领先的电子商务平台，覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、印度尼西亚、泰国、越南和台湾等七个市场。Shopee 母公司 Sea（https://seagroup.com/）为首家在纽约证券交易所上市的东南亚互联网企业。2015 年底上线以来，Shopee 业务规模迅速扩张，逐步成长为区域内发展最为迅猛的电商平台之一：
分析一下问题出现在哪儿呢？ 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。
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。
采用合适的存储解决方案是打造高效数据库的基础。在传统的数据库存储金字塔结构中，DRAM时延低，速度快，有利于加快计算速度，但价格相当昂贵且容量有限。块存储虽然容量大、价格便宜且具备数据持久性，但数据传输速度较慢。由于低数据延迟和高数据容量无法在同一个设备中兼得，因此企业需要在各个因素之间寻求微妙的平衡，找到适当的存储和内存设备组合来满足需求。
之前做过一个项目，数据库存储采用的是mysql。当时面临着业务指数级的增长，存储容量不足。当时采用的措施是
我们经过了一个相对漫长的周期把SQL Server业务迁移到了MySQL分布式架构，整个过程算是跌宕起伏。我来复现一下这个过程。
今年以来，网络上时不时的就会传出“某某公司又裁员了，技术团队也被裁了”，其中不乏我们熟悉的一些大厂。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作，经过双方的不懈努力及精诚合作，双方公司决定共同举办一场秒杀活动，我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景，对方公司提供巨大的用户流量，再加上我们公司自己的用户流量，粗略估算下来有5000万的用户流量。 其实，当时我们的架构是完全支撑不了千万级流量的瞬时冲击的，但是双方老板已经达成协议就要快速干起来，而且给了一个基本无法完成的时间期限。 由于时间紧急，我们公司技术部召开了紧急会议，最终得出结论就是在原有架
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。
关于数据分片的话题，近期非常火热。一方面是由于用户在海量数据、高并发访问的诉求日益增长；另一方面分布式数据库发展迅速、技术路线各异，难以选择。近期的一篇关于数据分片的文章吸引到我，文中对数据分片从技术角度做了分析归类，提出一种很好的归纳方法。本文尝试延展这一观点，对数据分片进行归类阐述。
21世纪，或许是“数据”唱主角的时代。 而数据库技术，这门堪称互联网“活化石”的技术，仍旧在21世纪的新业务、新场景下自我进化着，经久不息，从传统数据库到分布式、云原生等，数据库技术的脚步从未停下。 那么，对于数据库，你了解吗？ 不了解不要紧，凡事都有第一步，Techo Youth五月高校公开课将于5月13日（明晚）19点正式开课，资深大咖带来《萌新云数据库学习指南》，让腾讯云老司机分分钟带你入门云数据库。 本次课程给大家讲解关于数据库的发展历史，云数据库使用的基础知识以及国产数据库 TDSQL 分布
由于云计算技术已向专业领域发展，除了使用虚拟软件化Hypervisor技术实现基础设施云化外，基于容器的虚拟化技术在操作系统、数据库平台云化等领域也得到了很大的发展与应用。数据库即服务 (DBaaS)也在这样的技术背景下应运而生。
这篇文章是我最近刚做的一个项目，会带领大家使用多种技术实现一个非常有趣的项目，该项目是关于苹果机（iphoneX）的销售数据分析，是网络爬虫和数据分析的综合应用项目。本项目会分别从天猫和京东抓取iphoneX的销售数据（利用 Chrome 工具跟踪 Web 数据），并将这些数据保存到 Mysql 数据库中，然后对数据进行清洗，最后通过 SQL 语句、Pandas 和 Matplotlib 对数据进行数据可视化分析。我们从分析结果中可以得出很多有趣的结果，例如，大家最爱买的颜色是，最喜欢的是多少G内存的iphoneX等等，当然本文介绍的只是一个小的应用，时间够的话如果大家刚兴趣可以进一步进行推广。
设计一个类似Pastebin的web服务，用户可以在其中存储纯文本。该服务的用户将输入一段文本并获得一个随机生成的URL来访问它。类似服务：pastebin.com、pasted.co、chopapp.com
一. 硬盘接口类型 1. 并行接口还是串行接口 (1) 并行接口，指的是并行传输的接口，比如有0~9十个数字，用10条传输线，那么每根线只需要传输一位数字，即可完成。 从理论上看，并行传输效率很高，但是由于线路上的物理原因，它的传输频率不能太高，所以实际的传输速度并不和并行度成正比，甚至可能更差。 (2) 串行接口，指的是串行传输的接口，同样是0~9十个数字，用1条传输线，那么需要传输10次，才可以完成。 从理论上看，串行传输效率不高，但是由于它的数据准确性，高频率的支持，使得传输速度可以很高。 (3) 并
随着业务的快速发展，做到未雨绸缪很重要，在提升关系型数据库的扩展性和高可用性方面需要提前布局，MySQL方案虽然不是万金油，却是架构演进中的一种典型方案，也是建设MySQL分布式存储平台一个很好的切入点。
我们公司主要从事平台技术开发和建设方面，工作的重点方向主要在解决用户在数据治理中的各种问题，让用户能更高效地管理自己的数据，进而产生更大的价值，比如如何整合现有功能流程，节省用户使用成本；增加新平台不断调研，丰富平台功能；新平台功能、性能改造，从而满足用户大规模使用需求；根据业务实际需求，输出相应的解决方案等。今天分享的内容主要是从数据库内核到大数据平台底层技术开发，分享网易数据科学中心多年的大数据建设经验。
福利彩票走进百姓生活，每期的500w大奖吸引了千万彩民的眼球和关注，备受争议的双色球延期开奖也成了争议的焦点，成为继12306之后，又一个站在风口浪尖的悲催儿。黑幕说，红会说，各种说甚嚣尘上。IT人只做技术事，至于类似美美卡里究竟几个零，一套内衣值几多银子的问题，还是交给干爹们去撕扯吧。当然福彩中心是不是红会，还是交给时间来证明吧。
大数据平台作为底层的基础数据平台，集群规模、计算存储性能将决定流、批的性能指标上限。所以需要考虑整个大数据平台的吞吐量（网络、磁盘IO）、响应速率、计算能力、高并发性、高可用、维护性方便等，以满足多业务场景下，不同应用需求的建设任务，比如多维分析、实时计算、即席查询和数据统计分析等应用功能。 本项目大数据平台在建设过程中，将满足如下性能指标： 批处理部分指标： 支持批处理集群批量总写入速度2GB/秒，批量读取速度300MB/秒； 平台支持并发执行300个查询和200个加载任务； 应用查询时间对于数据库的简单数据读取将不超过1~2秒，三个月统计计算查询时间将不超过15秒，复杂查询时间将不超过1分钟； 复杂批处理任务，ETL的处理时间将不超过2个小时； 实时流处理指标： 平台支持接收峰值为每秒100万条+的流数据； 平台能够在峰值条件下，完成2秒内的实时预警，2秒内完成针对当日数据的查询; 平台每日实时处理模块能够累积处理144亿笔（按4小时交易日保持峰值流速计）订单流数据； 平台支持至少50个并发访问/查询当日数据。 应用响应指标： 数仓应用项目离线报表30秒内完成数据响应查询； 实时大屏数据展示5秒内完成数据响应查询； 应用平台支持并发执行500个用户查询请求；
MySQL 高可用方案之 MMM（Multi-Master Replication Manager）是一种常用的解决方案，用于实现 MySQL 数据库的高可用性和负载均衡。
对于大部分前端同学来说，后台服务或者整个网站架构是个黑盒，前端工程师所看到所接触的业务只是冰山一角。
第一代的“存算一体”数据库是80年代的IBM大机，提供计算、数据库、存储、中间件，解决了核心交易场景对性能和可靠性的诉求，但他的缺点同样明显，贵！高昂的采购费用、封闭的硬件生态和高昂的售后维保价格，大机的垄断，即使是银行这类不差钱的企业也感到肉疼。大机有限的存储扩展能力，也限制了数据库的容量。
文章摘要：一个小小的MySQL数据库B-Tree索引可能会带来意想不到的性能优化提升……
2021年5月20日~22日，第十三届中国系统架构师大会（SACC2021）以云端会议直播的形式顺利召开。来自腾讯云的数据库专家工程师尚博，云原生数据库计算层负责人，在云架构最佳实践专场，做了《腾讯云原生数据库架构探索与实践》的主题分享。
随着互联网的发展，各种业务数据快速膨胀，用户对数据库计算和存储能力的需求日益增长，主要表现在存储容量、可靠性、可用性和扩展性几个方面，如百T容量、快速透明扩容、多副本容灾、秒级切换等。在应对业务需求持续增长时，传统数据库的迭代和优化已经变得举步维艰，而分布式架构的优势则愈发明显。
应用系统分层架构，为了加速数据访问，会把最常访问的数据，放在缓存(cache)里，避免每次都去访问数据库。 操作系统，会有缓冲池(buffer pool)机制，避免每次访问磁盘，以加速数据的访问。 MySQL作为一个存储系统，同样具有缓冲池(buffer pool)机制，以避免每次查询数据都进行磁盘IO。 今天，和大家聊一聊InnoDB的缓冲池。 InnoDB的缓冲池缓存什么？有什么用？ 缓存表数据与索引数据，把磁盘上的数据加载到缓冲池，避免每次访问都进行磁盘IO，起到加速访问的作用。 速度快，那为啥不把
前面文章我们介绍过一些常用数据类型的用法，比如 int、char、varchar 等。一直没详细介绍过 blob 及 text 类型，虽然这两类数据类型不太常用，但在某些场景下还是会用到的。本篇文章将主要介绍 blob 及 text 数据类型的相关知识。
在数字化时代，数据已经成为各行各业的核心资产，需要以一种高效、可扩展和高可靠性的方式进行存储和管理。对象存储是一种以对象为中心的存储方式，将数据存储为对象而不是文件，它具有高度可靠性、高扩展性和高性能等优点。
7月28日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会联合主办的“2021可信云大会”上，腾讯云原生数据库TDSQL-C 凭借100%兼容 MySQL 和 PostgreSQL、实现超百万级QPS的高吞吐、128TB海量分布式智能存储、保障数据安全可靠等优势，在云原生数据库领域斩获2020-2021年度可信云技术最佳实践案例奖。 该奖项由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会联合颁发，对申报单位提交的产品技术创新、技术的性能应用及云产品的解决方案等进行全面考核，包括技术专业性、技术能力和服务水平等多维度指标
随着互联网的发展，业务数据快速膨胀，对数据库计算和存储能力的需求日益增高，传统数据库的优化在业务迭代和升级中已经举步维艰，分布式架构的优势愈发明显；
mysql是关系型数据库，主要用于存放持久化数据，将数据存储在硬盘中，读取速度较慢。
阿里云RDS FOR MySQL（MySQL5.7版本）数据库业务表每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现大表慢查询,在业务高峰期主业务表的慢查询需要几十秒严重影响业务
作者简介：程彬，腾讯基础架构部数据库研发负责人。2008年毕业加入腾讯，一直从事数据存储相关研发工作;在云计算浪潮涌来之时参与到腾讯云存储产品的打造。目前在腾讯TEG基础架构部，负责数据库(CDB)和云硬盘(CBS)研发相关工作。
想要实现一个数据库，首先你得定义给给用户什么样的数据模型？在前些年，这些可能不是个问题，彼时，数据库约等于关系型数据，约等于 Oracle/SQLServer/MySQL/PostgreSQL 。但随着数据量的不断增大、用户需求的不断细化，关系模型已经不能一招鲜、吃遍天。
当数据库的数据量过大，大到一定的程度，我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则，什么方法进行拆分，这就是本篇所要讲的。
综上所述，尽管集群安装在部署和配置方面可能更复杂，并需要更多的资源开销，但由于其较高的可靠性、扩展性和性能优势，对于大规模存储和计算需求的场景来说，集群安装是更合适的选择。对于小规模的个人项目或测试环境，单节点安装可能是一个更简单和经济的解决方案。
MySQL 一直是互联网数据内核的主宰，但是在经历从互联网到企业级的转变中，却是困难重重。然而在 2019年，越来越多的企业级客户开始在业务核心中使用 MySQL 数据库，这是一个标志性的转变，代表 MySQL 打开了更广泛的企业市场，而MySQL的技术变革也正在以更快的步伐去满足更广泛的用户需求。
分库分表的文章网上非常多，但是大多内容比较零散，以讲解知识点为主，没有完整地说明一个大表的切分、新架构设计、上线的完整过程。
作者 | 蚂蚁链 LETUS 技术负责人 田世坤 写在前面 文字产生以前，结绳记事是人类用来存储知识和信息的主要方式。此后，从竹简、纸张的发明，到工业时代的磁盘存储，再到信息时代的数据库，存储方式不断革新，“存力”不断提高。 11 月 3 日，在 2022 云栖大会上，蚂蚁链历经 4 年技术攻关与测试验证的区块链存储引擎 LETUS（Log-structured Efficient Trusted Universal Storage）正式发布。 这一款面向区块链可信数据存储的技术产品，不仅用来解决
内容来源：2017 年 11 月 18 日，百度数据库架构师严龙在“第七届数据技术嘉年华”进行《百度NewSQL-CockroachDB》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方、演讲者以及微信公众号——CockroachDB（微信id：CockroachDB）审阅授权发布。 阅读字数：3621 | 10分钟阅读 摘要 本次交流主要包括开源 NewSQL 数据库 Cockroach DB 关键技术分析以及 Cockroach DB 在百度内部的应用和实践。 嘉宾
图由一组节点（顶点）和连接这些节点的边组成。图计算算法主要包括图遍历、图搜索、最短路径、最小生成树、最大流等。
想象一下如果你必须在几个星期内迁移数以亿计的数据和100多个服务项目，同时还要保持UBER被几百万的乘客正常使用，这是多么艰巨的任务啊！而以下这个故事就是关于数十名工程师是如何帮助UBER在2014年迁移到Mezzanine的故事。 在2014年年初，我们面临了一个严峻的现实问题，关于我们的路径的增长（一个月约增长了20％），所以在年底之前用于存储路径的存储容量将会不够用。我们因此推出Mezzanine项目这一盛举来解决这个特别的问题。数据大迁移的日期定为万圣节（10月31日），而这恰是交通量会非常高的一天
2016年第一次接触分布式微服务项目后，我在简历上写了我使用了微服务、分库分表技术，那么问题来了，面试官说接下来我们就聊聊分库分表，我信心满满，垂直切分，水平切分，事务问题，都准备好了。
点击上方蓝字每天学习数据库 数据的价值到底是什么，数据的成本又是什么，如何高效低成本的管理数据？对于这些“灵魂”拷问，首度以腾讯云数据库负责人形象亮相的林晓斌，在2019年中国数据库大会现场给出了答案。 腾讯云数据库负责人林晓斌 极致开放性，“能上”也“能下” “数据的价值就是降低企业的决策成本，为了降低决策成本，上云成为必然选择，而云一定要有开放性。”林晓斌强调。 企业将“身家性命”一样的数据放在云上，一旦用户“上”了云，却下不来，对于企业来说，会有被锁定的风险，所以腾讯云所说的开放性意味着可以
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