我们在JAVA中操作数据库,无非就是JDBC,不管是MySQL还是Oracle 或者是其他数据库,基本都是通过JDBC的连接去跟数据库打交道。
在MySQL 8之前的版本中,元数据分散地存储在多个地方,包括元数据文件、非事务性表和特定于存储引擎的数据字典中。这种分散的存储方式不仅增加了管理的复杂性,还可能导致数据的不一致性。为了解决这些问题,MySQL 8引入了事务数据字典,将元数据集中存储在具有事务功能的InnoDB表中,从而提供了一致性和可靠性的保证。
数据资产治理(详情见:数据资产,赞之治理)的前提要有数据。它要求数据类型全、量大,并尽可能多地覆盖数据流转的各个环节。元数据采集就变得尤其重要,它是数据资产治理的核心底座。
刘耀铭同学元数据系列作品的第三篇,大家支持! 今天跟大家谈谈数据库中的元数据 数据库中的元数据无非就是对数据库中数据的描述与定义。 我们先举个现实生活中的栗子,假设小明想看某个电影,但是他忘记了电影
数据节点是MySQL NDB Cluster的分布式分片存储核心。MySQL服务器通常会访问其数据(在NDB中也称为SQL节点)。每个MySQL服务器都有自己的事务性数据字典(DD),其中存储了MySQL服务器需要使用的表,数据库,表空间,日志文件组,外键和其它对象的所有元数据。8.0版中的MySQL服务器的数据字典进行了改进,例如原子性和崩溃安全的DDL以及INFORMATION_SCHEMA实现等。在存储引擎级别,NDB拥有自己的分布式数据字典,该字典描述了可以使用本机NdbApi直接修改的全部模式对象。
当我们在 MySQL 中执行 DDL 语句时,经常会发现语句没有在你预期的时间完成,这时候我们通常会使用 show full processlist ,来看看发生了什么状况。当你看到 waiting for table metadata lock 时,那就碰到元数据锁了。那元数据锁是怎样产生的又应该怎样避免呢?让我们从这篇文章开始了解它。
(1) 什么是数据元数据? 元数据(MetaData),是指定义数据结构的数据。那么数据库元数据就是指定义数据库各类对象结构的数据。 例如数据库中的数据库名,表明, 列名、用户名、版本名以及从SQL语句得到的结果中的大部分字符串是元数据 (2)数据库元数据的作用 在应用设计时能够充分地利用数据库元数据深入理解了数据库组织结构,再去理解数据访问相关框架的实现原理会更加容易。 (3)如何获取元数据 在我们前面使用JDBC来处理数据库的接口主要有三个,即Connection,PreparedStatement和ResultSet这三个,而对于这三个接口,还可以获取不同类型的元数据,通过这些元数据类获得一些数据库的信息。下面将对这三种类型的元数据对象进行各自的介绍并通过使用MYSQL数据库进行案例说明
在数据库管理中,元数据(metadata)的保护至关重要,而MySQL中的"元数据锁"(MDL锁)就是它的守护者。
在有赞大数据平台发展初期,业务量不大,开发者对业务完全熟悉,从 ETL 到统计分析都可以轻松搞定,当时没有想过要做一个元数据系统。
作者简介 姜宇祥,2012年加入携程,10年数据库核心代码开发经验,相关开发涉及达梦,MySQL数据库。现致力于携程MySQL的底层研发,为特殊问题定位和处理提供技术支持。 锁是计算机程序运行时协调并发访问同一数据资源的机制。对于数据库系统来说,数据是一种供许多用户共享的资源,那么如何保证数据并发访问的一致性、有效性是必须解决的一个问题。所以,锁对于数据库来说,是非常重要的一个功能。通过各种锁,实现了数据库事务中的隔离性。本篇文章将从源码层面介绍MySQL的元数据锁和InnoDB的实现。 一、MySQL的架
随着业务的发展,用户对系统需求变得越来越多,这就要求系统能够快速更新迭代以满足业务需求,通常系统版本发布时,都要先执行数据库的DDL变更,包括创建表、添加字段、添加索引、修改字段属性等。
| 导语Gh-ost改表工具是MySQL主流的2种开源改表工具之一,因为可限速,入侵小而在业界广泛使用,然而Gh-ost存在1个P0级的未修复BUG,可能导致数据丢失,本文对这个问题进行了分析,并给出了解决方案。
有赞大数据技术应用的早期,我们使用 Sqoop 作为数据同步工具,满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
MySQL 8.0 对数据字典进行了重构,用户表、数据字典表、MySQL 其它系统表的元数据都统一保存到 mysql 库的数据字典表中了。
session A 通过 lock table 命令持有表 t 的 MDL 写锁,而 session B 的查询需要获取 MDL 读锁。所以,session B 进入等待状态。
数据库锁机制简单来说,就是数据库在多事务并发处理时,为了保证数据的一致性和完整性,数据库需要合理地控制资源的访问规则。锁是一种资源,这个资源是和事务关联在一起的,当某个事务获取了锁,在提交或回滚之前,就一直持有该锁。
在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类:
能用程序去做的事,就不要用手,编写自己的代码生成器就是用来解放你的双手,替你做一些重复性的工作。 上篇帖子写了模板的基础 go模板详说 ,有了基础就要做点什么东西,把所学到的东西应用起来才能更好的进步。于是用模板写了一个代码生成器,用于把数据库的表转换成go的struct,目前支持MySQL和PostgreSQL。这篇帖子写实现的思路和一些具体的代码实现。 Github地址: yggdrasill 看一下效果
1,大数据平台——是指服务于大数据计算或存储的平台,包括大数据的计算集群(hive、spark、flink、storm等等)和存储集群(如hadoop、hbase等等)。 2,大数据平台涉及的元数据——由大数据作业的业务逻辑直接读写处理的业务数据,都不是元数据,除此之外的数据都是元数据。例如数据表的schema信息、任务之间的血缘关系、任务的权限映射关系、数据的业务属性、数据占用的磁盘空间等等。
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中,除传统的计算资源(CPU、RAM、I/O)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说,锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂。
在使用hive进行开发时,我们往往需要获得一个已存在hive表的建表语句(DDL),然而hive本身并没有提供这样一个工具。
某用户A反馈CDB实例读业务数据库没有响应,在控制台界面看到ro节点被剔除,剔除之前数据库监控上面cpu负载正常,活跃线程数出现大量的堆积;提单后,平台紧急介入,观察到ro节点出现大量的waiting for table metadata lock的报错。
在计算机系统中,锁(Lock)是一种同步机制,用于控制对共享资源的访问。它确保在任何给定时间内只有一个线程能够访问受保护的共享资源,从而避免了由并发访问导致的数据竞争和不一致问题。
MySQL的并发控制是在数据安全性和并发处理能力之间的权衡,通过不同的锁策略来决定对系统开销和性能的影响。
2、获取表名称及表创建时间、库名及库注释,以S_ID作为关联关系获取C_ID,字段名称及字段注释在表中。
MySQL的锁包括服务器级别的锁,存储引擎级别的锁,及互斥锁。服务器级别的锁包括表锁和元数据锁,存储引擎的锁是行级别的锁,由InnoDB引擎控制。互斥锁是低级别的锁,适用于内部的资源,用于同步低级别代码的操作,确保一次只有一个线程能够访问,例如,日志文件、自增列的计数器,及InnoDB buffer pool的互斥。
HBase: NoSQL数据库,基于HDFS的分布式数据库,理论上支持无限横向扩展, HBase由HMaster与RegionServer组成,HMaster负责协调调度RegionServer进行数据处理,RegionServer负责数据的增删改查操作,RegionServer由多台分布在DataNode的组成,可以有多个。由HMaster负责RegionServer的调度情况,当RegionServer出现异常情况,HMaster进行对MetaRegionServer中的元数据进行更新管理。 当HBase中表的数据不断变大时,表中数据会进行Region分区,分为Region1,Region2...等,RegionServer1负责Region1,RegionServer2负责Region2等;每个RegionServer负责哪个Region的数据区由MetaRegionServer管理,MetaRegionServer运行在多个RegionServer中的任意一个。 HBase数据存储在HDFS上的存储也是按照层级来管理的,不同的库对应不同的目录,库下不同的表亦对应不同的目录,表下不同的Region对应不同的目录,Region下存放这HBase上的数据,HBase的数据是经过特殊处理的,所以直接看不到数据内容 HMaster支持HA高可用,所以在HBase集群对应的HMaster和RegionServer都启动后,在其他的RegonServer上启动HMaster,则该HMaster为StandBy,第一次启动的为Active。 HBase底层接口处理起来会比较吃力,一般处理方式是应用其他工具进行处理,如Flume,Sqoop MySQL与Hive的区别 MySQL:数据存储会受到限制,可以增删改查数据 Hive:1. 只能进行查询数据,不能进行该数据,可以根据查询结果进行建表存储数据 2. 基于HDFS,支持分布式存储,可以无限扩容 3. 基于MapReduce,支持大数据运算 HBase与MySQL的区别 MySQL:行式存储,适合处理联机事务 HBase:列式存储,适合处理对单列数据(列族归类的数据)进行快缩索引查询 HBase与Hive的区别 HBase:数据库,数据分布式存储在HDFS上的DataNode节点上,根据对数据进行增删改查等。 Hive:数据仓库,数据存储在HDFS上,与DataNodata 关系不大,管理历史数据,数据量会非常庞大,每天都会进来大量数据,不能进行更新删除操作, HBase概念 HMaster: 协调管理RegionServer服务状态及元数据管理 RegionServer: 负责对数据表的增删改差操作,主要负责单个Region的数据管理 RegionData:数据块 MetaRegionServer: 对RegionSever上对应的Region数据块进行索引管理 database 数据库 table: 数据表,定义表时需要指定列族,也可以再表建立后进行列族的管理 RowKey:行键,表示一行数据,一行数据中包含列族定义的东西, ColumnFamily: 列族,对业务进行分类后,可以根据业务对数据进行分类,把业务类似的一类数据分为一个列族,不同的业务可以分为不同的列族。分列族的主要目的是方便后期对数据的高速索引. CELL: 数据单元,保存单个KV字段. 运行逻辑: HMaster协调管理RegionServe,RegionServer主要负责处理Region数据块的处理,MetaRegionServer管理RegionServer对应Region数据的元数据信息。RegionServer服务异常时,HMaster进行元数据迁移,保证对Region数据的管理由对应的RegionServer来管理。 MetaRegionServer管理的元数据信息保存在HDFS上。 Client进行数据处
作者 | 付帅 策划 | 凌敏 业务背景 橙联股份是一家服务全球跨境电商的科技公司,致力于通过市场分析、系统研发及资源整合,为客户提供物流、金融、大数据等多方面的服务产品,为全球跨境电商提供高品质、全方位的服务解决方案。 随着公司业务的发展和数据的不断增长,早期基于 MySQL 的传统数仓架构已经无法应对公司数据的快速增长。业务的需求和运营的决策对于数据时效性的要求越来越高,对数仓准实时能力的需求越发强烈。 为了适应快速的增长需求,橙联于 2022 年正式引入 Apache Doris,以 Apac
随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为新一代的元数据管理平台,Datahub在近一年的时间里发展迅猛,大有取代老牌元数据管理工具Atlas之势。国内Datahub的资料非常少,大部分公司想使用Datahub作为自己的元数据管理平台,但可参考的资料太少。
如果你删除了数据表中的多条记录,并希望对剩下数据的AUTO_INCREMENT列进行重新排列,那么你可以通过删除自增的列,然后重新添加来实现。 不过该操作要非常小心,如果在删除的同时又有新记录添加,有可能会出现数据混乱。操作如下所示:
MyBatis能够通过获取MySql中的information_schema从而获取表的字段等信息,最后通过这些信息生成代码。 笔者受此启发,将MyBatis-Generator中的核心结构体剥离出来,写成了能自动生成简单CRUD的工具。
元数据打通数据源、数据仓库、数据应用,记录了数据从产生到消费的完整链路。它包含静态的表、列、分区信息(也就是MetaStore);动态的任务、表依赖映射关系;数据仓库的模型定义、数据生命周期;以及ETL任务调度信息、输入输出等。
在第1部分中,我们简要概述了各种协议和机制,这些协议和机制用于MySQL Cluster的数据节点和MySQL服务器的数据字典(DD)之间彼此保持同步。更具体地说,我们探讨了NDB Cluster 7.x版本中用户触发同步的实现问题。NDB Cluster 8.0中通过以下新功能解决了这些问题:自动模式同步(或简称为auto schema sync)。
change和modify都可以修改表的定义,但是change后面需要写两次列名,但是change的优点在于修改列名称,modify则不能。
MySQL与其它的数据库一样,需要一个储存元数据的地方。在MySQL8之前,它们以各种文件的形式保存在不同的地方,例如 .FRM , .TRG ,.TRN等等。随着时间的推移,这些文件逐渐成为了各种环境中的瓶颈。MySQL8推出了支持事务的数据字典。
昨天内容中说了不同类型的DDL操作所采用的的执行方法,以及Online DDL对系统空间的依赖,今天我们说说Online DDL的操作过程,让大家有一个更加直观的认识。
如果你是一名数据分析师,或者是一位经常和 SQL 打交道的研发工程师,那么 OLAP这个词对你一定不陌生。你或许听说过 OLAP、OLTP 技术,但是今天文章的主角OLAP 是由云技术平台提供的一款分布式数据分析服务,下面先简单介绍一下它。
4). 数仓架构分层:一般分为操作数据层(ODS)、公共维度模型层(CDM)和应用数据层(ADS),其中公共维度模型层包括明细数据层(DWD和汇总数据层(DWS)
元数据锁(metadata lock,简称MDL)是用来保证并发访问数据库对象场景下的一致性而设定的。简单理解,它是为了管理数据库元数据而产生的一种锁。关于元数据锁,有以下的知识点需要注意:
在工作中经常会碰到单独迁移、复制或者备份某一张表的需求,一般可以通过逻辑/物理备份来实现。但是在 5.6.6+ 的版本中我们还可以用到一种基于表空间迁移的快速方法,本节内容就来聊聊这一操作。
我们码农平时大多数时间都在撸码或者撸码的路上,很少关注mysql的一些底层原理,当出现问题时没能力第一时间解决问题,出现问题后不去层层剖析问题产生的原因,后续也就可能无法避免或者绕开同类的问题。因此不要单纯做Ctrl+c和Ctrl+V,而是一边仰望星空(目标规划),一边脚踏实地去分析每个问题。 在mysql系列专栏里面,我深入浅出的总结了mysql相关知识,感兴趣的话可以去阅读,有问题就可以随时相互交流学习。
Druid 是一个专为大型数据集上的高性能切片和 OLAP 分析而设计的数据存储系统。
以阿里巴巴OneData建设为例:一般分为操作数据层(ODS:Operational Data Store)、公共维度模型层(CDM)和应用数据层(ADS)。其中公共维度模型层包括明细数据层(DWD和汇总数据层(DWS)。
WordPresss数据库是存储所有网站数据的地方。不仅仅是用户名和密码等基本信息,还包括帖子,页面和评论,甚至是网站主题和WordPress配置等设置。
导读:快手基于Hive构建数据仓库,并把Hive的元数据信息存储在MySql中,随着业务发展和数据增长,一方面对于计算引擎提出了更高的要求,同时也给Hive元数据库的服务稳定性带来了巨大的挑战。本文将主要介绍Hive MetaStore服务在快手的挑战与优化,包括:
MySQL Innodb 的锁可以说是执行引擎的并发基础了,有了锁才能保证数据的一致性。众所周知,我们都知道 Innodb 有全局锁、表级锁、行级锁三种,但你知道什么时候会用表锁,什么时候会用行锁吗?虽然对 MySQL 的知识点挺熟悉的,但一开始看到这个问题,树哥也是有点懵,我还真没从这个角度去思考过。大家可以暂时 1 分钟思考下答案,后面我将带大家弄清楚这个问题。
说到 MySQL 中的锁,相信小伙伴们多多少少都能说出来一些,例如全局锁、表锁、行锁等等。
本文介绍了 vivo 在大数据元数据服务横向扩展道路上的探索历程,由实际面临的问题出发,对当前主流的横向扩展方案进行了调研及对比测试,通过多方面对比数据择优选择 TiDB 方案。同时分享了整个扩展方案流程、实施遇到的问题及解决方案,对于在大数据元数据性能上面临同样困境的开发者本篇文章具有非常高的参考借鉴价值。
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