数据架构是架构设计中很重要的一环，可能对于很多DBA而言，数据管理，数据优化，数据迁移类的工作居多，而对于数据架构方面的工作也会思考少一些，这方面就会薄弱一些。 如果在这个行业里有一定的经验，就会发现如果细细来看数据架构，原来很多东西我们是在这么用，但是没有一个系统的整理和分类来归纳出来，有些时候我们做技术很容易陷入一个漩涡，那就是很容易去考虑一些非常具体的事情，而很难从整体上来把握。今天下午看了下温昱老师的书《一线架构师实践指南》，这方面的很多盲点都得到了一个系统的解答。 数据架构中的
某公司使用的存储，采用RAID5磁盘阵列，由于未知的原因导致存储忽然崩溃无法启动，RAID5阵列中的虚拟机全部丢失，其中3台虚拟机为重要数据，需要主要针对该3台虚拟机进行数据恢复。
本次分享的案例是关于存储的数据恢复，存储上RAID崩溃导致存储无法启动。存储内部共有6台以上虚拟机，其中LINUX虚拟机3台为客户重要数据。 工程师初步分析得出存储结构为所有物理磁盘均在一个存储池内，再由存储池分出几个LUN，LUN1是vmfs卷，三台LINUX虚拟机也是在这个里面。 1、重组RAID 重组过程中发现本RAID5缺失2块盘（第一掉线盘掉线后热备盘顶替，之后又掉线一块盘使得RAID5处于降级状态。最后在掉线第三块盘时盘片划伤RAID崩溃），无法通过校验直接获取丢失盘的数据，所以只能使用磁盘同等大小的全0镜像进行重组（此方法只可用于紧急情况，因为依赖空镜像组成的RAID文件系统结构会被严重破坏，相当于每个条带都会缺失两个块的数据）。 2、提取LUN 分析存储结构，获取存储划分的MAP块。在找到MAP块之后解析得到各个LUN的数据块指针，编写数据提取程序提取LUN碎片。提取完成后进行碎片拼接，组成完整LUN。导出LUN内所有虚拟机，尝试启动。导出虚拟机后尝试启动，同预想相同，操作系统被破坏虚拟机无法启动。 3、提取虚拟机内文件 在虚拟机无法启动的情况下只能退而求其次，提取虚拟机内文件。在取出文件后进行测试，发现大多数文件都被破坏，只有少部分小文件可以打开。在与客户沟通后得知虚拟机内有MYSQL数据库，因为数据库底层存储的特殊性，可以通过扫描数据页进行数据提取。在找到此虚拟机后发现虚拟机启用快照，父盘和快照文件都被损坏的情况下常规合并操作无法完成，使用北亚自主研发VMFS快照合并程序进行快照合并。 4、获取MYSQL数据页并分析 根据MYSQL数据页特征进行数据页扫描并导出（innodb引擎可以使用此方案，myisam因为没有“数据页”概念所以不可用），分析系统表获取各用户表信息，根据各个表的ID进行数据页分割。 5、提取表结构 因为数据库使用时间已久，表结构也曾多次变更，加上系统表在存储损坏后也有部分数据丢失，记录提取过程遇到很大阻力。首先获取最初版本数据库各个表的表结构：合并快照前的父盘因为写入较早，使用第一块掉线盘进行校验获取到这个文件的完整数据，然后提取出其中数据库各个表的表结构，之后客户方提供了最新版的数据库建表脚本。提取记录：分别使用两组不同表结构对数据记录进行提取并导入恢复环境中的MYSQL数据库内，然后剔除各个表中因为表结构变更造成的乱码数据，最后将两组数据分别导出为.sql文件。 6、数据恢复结果 因为两个版本的数据库表结构不同，所以联系了客户方的应用工程师进行调试。调试完成后导入平台，经验证，数据可用本次数据恢复成功。
RAID5磁盘阵列，由于未知的原因导致存储忽然崩溃无法启动，RAID5阵列中的虚拟机全部丢失，其中3台虚拟机为重要数据，需要主要针对该3台虚拟机进行数据恢复。
在MySQL中有一个UUID () 函数，通常用UUID做唯一标识，需要在数据库中进行存储。使用此函数可以让MySQL生成一个UUID值，并以VARCHAR(36)类型的可读形式返回。如图1：
分区是将一个表的数据按照某种方式，逻辑上仍是一个表，也就是所谓的分区表。分区引入了分区键的概念，分区键用于根据某个区间值(或者范围值)、特定值列表或者hash函数值执行数据的聚集，让数据根据规则分布在不同的分区中，让一个大对象变成一些小对象，从而实现对数据的分化管理。作为MySQL数据库中的一个重要机制，MySQL分区表优点和限制也是一目了然的，然而又能够同时实现共存。
这次碰到一个类似需求处于设计阶段,因为时间充足,需求又简单,就照着官网学习下mysql的全文检索,万一很合适的话,后面就可以多一种备用方案了…
花了两天时间写了一个Excel数据转换脚本，原需求除了要把数据转存到Mysql中，还要对每一条数据进行拆分和重组，并不容易。最终我利用R语言完成了这个小需求，本着总结学习的想法，在此处将多余逻辑删除，抽离出了最基本的Excel转存Mysql的功能，这样也可以算一个小轮子了。（仅做学习用，Navicat等工具可以直接导入Excel）
MYSQL 的数据库中表支持单表单文件的特性,而我们的optimize table 主要的面对表在大量UPDATE 或者删除数据后的优化工作。
我接触zblog已经有几年时间了，最初的asp+access，后来15年把原来的asp转换了php+mysql，这里可能有的网友会问，为什么说这些，因为我没接触过SQLite数据库，所以当有网友反馈使用SQLite数据库出错的时候我却无从下手，研究一天还是没有解决，最终弄个测试站，安装SQLite数据库，结果发现在首次启用主题的时候没有任何错误，只是后续启用主题的时候出现“SQLite3::query(): table zbp_cardslee already exists”，其中 zbp_cardslee 是主题自带的数据库表，如图：
MySQL数据库中进行表空间整理，可以用的一种操作就是optimize table，
一、什么是MySQL索引？ 想象一下，你正在图书馆找一本特定的书。如果没有索引，你需要走过每一个书架，查看每一本书的标题，这会非常耗时。但如果有一个索引卡片，告诉你每本书的位置，你就可以直接走到那本书所在的书架，快速找到你想要的书。在MySQL数据库中，索引就类似于这个索引卡片，它帮助数据库快速定位到存储在表中的数据。 索引的好处
前些日子，我们做了DB2 VS MySQL的数据类型的对比，今天我们将体系架构的对比分享给大家，让大家对这两类数据库有更深刻的认识。 DB2体系结构 DB2 for LUW进程模型在DB2v9.5之前
/ect/init.d/mysql restart (前面为mysql的安装路径)
前言： 如果碎片程度小于30%，建议使用重组而不是重建。因为重组不会锁住数据页或者数据表，并且降低CPU的资源。 总得来说，重组会清空当前的B-TREE，特别是索引的叶子节点，重组数据页和消除碎片。和重建不同，重组不会添加任何新数据页。 准备工作： 为了了解是否有必要重组索引，需要首先查看碎片程度，如果在10%以下，那一般没必要做什么维护，如果在10%~30%，就建议进行重组。 步骤： 1、 以下各种重组索引的方法： --不指定参数重组索引： ALTER INDEX [idx_refno] ON [or
7、 不要随便执行 chown (chmod) –R （UNIX/Linux） 13
早上上班，发现监控数据中，好几张表的所占数据空间突增，有的突增甚至达到了8G，仔细检测数据库之后，没有发现数据异常，那么问题出在哪里？
Oracle GoldenGate 是一款实时访问、基于日志变化捕捉数据，并且在异构平台之间迚行数据传输的产品。GoldenGate TDM是一种基于软件的数据复制方式，它从数据库的日志解析数据的变化（数据量只有日志的四分之一左右）。GoldenGate TDM将数据变化转化为自己的格式，直接通过TCP/IP网络传输，无需依赖于数据库自身的传递方式，而且可以通过高达10:1的压缩率对数据迚行压缩，可以大大降低带宽需求。在目标端，GoldenGate TDM可以通过交易重组，分批加载等技术手段大大加快数据投递的速度和效率，降低目标系统的资源占用，可以在亚秒级实现大量数据的复制，并且目标端数据库是活动的。
B-Tree索引可能会碎片化，这会降低查询的效率。碎片化的索引可能会以很差或者无序的方式存储在磁盘上。 根据设计，B-Tree需要随机磁盘访问才能定位到叶子页，所以随机访问是不可避免的。然而，如果叶子页在 物理分布上是顺序且紧密的，那么查询的性能就会更好。否则，对于范围査询、索引覆盖扫描等操作来说，速度可能会降低很多倍；对于索引覆盖扫描这点更加明显。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面Fayson介绍了《如何在CDH中安装和使用StreamSets》和《如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive》，通过StreamSets实现数据采集，在实际生产中需要实时捕获MySQL、Oracle等其他数据源的变化数据（简称CDC）将变化数据实时的
Linux,Docker,MySQLCommunity8.0.31,InnoDB。
对于系统中慢查询的分析，有助于我们更高效的定位问题，分析问题。 mysqldumpslow、ptquerydigest是进行慢查询分析的利器。
一、日志采集系统 记录用户行为（搜索、悬停、点击事件、按钮、输入，请求异常采集等） PC端、App端（Ios，安卓），前端收集埋点数据
Excel作为Office常用办公软件之一，其在一名数据分析师的工作日常中也占有一定地位，比如个人就常常倾向于依赖Excel完成简单的数据处理和可视化作图，其中数据处理部分则主要是运用内置函数+数据透视表两大部分。
导读：hash分片有没有缺点？除了hash分片还有没有其他分片方式呢？我们带着这些问题，来开始本篇的重点——范围分片。
MySQL 8.0开始支持原子数据定义语言（DDL）语句。此功能称为原子DDL。原子DDL语句将与DDL操作关联的数据字典更新，存储引擎操作和二进制日志写入组合到单个原子事务中。即使服务器在操作期间暂停，也会提交事务，并将适用的更改保留到数据字典，存储引擎和二进制日志，或者回滚事务。
本篇讲解 Mysql 的「主键」问题，从「为什么」的角度来了解 Mysql 主键相关的知识，并拓展到主键的生成方案问题。再也不怕被问到 Mysql 时只知道 CRUD 了。
information_schema是mysql自带的一个信息数据库，其保存着关于mysql服务器所维护的所有其他数据库的信息，如数据库名，数据库的表，表栏的数据类型与访问权限等
近日， 据外媒报道，MySQL 数据库创始人二次创业创办的公司 MariaDB 在遭遇重组，现正在放弃战略性产品，并裁员 28%，因为它正在努力克服上市以来面临的财务挑战。该公司还宣布获得 2650 万美元的新贷款额度。
在上一篇中，我们详细介绍了InnoDB 层的锁、事务、及其相关的统计信息字典表，本期我们将为大家带来系列第七篇《InnoDB 层全文索引字典表 | 全方位认识 information_schema》。
应收应付重组是为了使资产负债表真实的反映资产负债的真实情况，需要对应收，应付账款的余额进行实际调整。即将“应收账款”的贷方余额和“应付账款”的借方余额分别调整至“预售账款”账户中。
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。
这一期的数据库测评报告让咱们一起来讨论下数据压缩这一话题。
通过这个 Node.js 和 MySQL 示例项目，我们将看看如何有效地处理 数十亿行 占用 数百GB 存储空间的数据。
表空间是数据库系统中数据库逻辑结构与操作系统物理结构之间建立映射的重要存储结构，它作为数据库与实际存放数据的容器之间的中间层，用于指明数据库中数据的物理位置。任何数据库的创建都必须显式或隐式的为其指定表空间，且数据库中的所有数据都位于表空间中。
目前，我国高校管理学籍的工作人员都没有经过系统科学的培训，对于现代科技知识和管理技能存在明显的缺陷和不足，管理人员的力量也十分薄弱，在进行日常的学籍管理时，很容易存在遗漏、敷衍了事等不良现象，这样的现象会在很大程度上影响高校的学籍管理水平。随着高校办学规模的扩大和招生人数的增加，学籍管理维护是学校管理中异常重要的一个环节，作为学校，除了育人，就是育知，学生成绩管理的计算机化是整个学校教务管理中的重要一部分，介于它的重要性，学生成绩管理系统的开发与应用就逐渐提入议程，并占着越来越重要的份量。 运用学生成绩管理维护系统可以减轻学院教学人员的工作量，缩小开支，提高工作效率与准确率，能够节省时间，学生也能够尽快的知道自己的考试成绩，投入新的课程的学习或复习这次没有考过的课程。而学生成绩管理系统的应用也为今天的民办教育在未来市场的竞争力有所提高。 在现代高科技的飞跃发展，人们工作习惯的改变，特别是电脑的大量普及，人们生活节奏越来越快，怎样提高工作效率是人们首先考虑的问题。学生成绩管理是一个非常繁琐与复杂的一项工作，一个原因就是工作量大，不好管。对于一个学校而言，管理好学生的成绩，是非常重要的。因此开发出一套学生成绩管理系统是非常必要的。 摘要：
2 月 19 日，MariaDB 发布公告称正在积极寻求收购。作为同名开源关系数据库管理系统（RDBMS）背后的运营厂商，MariaDB 已确认收到了来自加利福尼亚州投资管理公司 K1 Investment Management 的临时收购要约。
机器之心专栏 作者：快手MMU 在这篇文章中，该研究提出了一个新的网络结构 SSAN，用以实现具有域泛化性的活体检测算法。与过去的方法直接在图像完全表征上提升域泛化性的思路不同，该研究基于内容特征和风格特征在统计特性上的差异，对他们实施不同的处理。该论文已被 CVPR2022 接收。 一：背景和动机 随着各种呈现攻击的不断出现，活体检测算法（Face anti-spoofing）[1] 越来越受到人们的关注。现有的大多数算法都是基于图像的完全表示来实现域泛化性（Domain generalization）[
MySQL日志主要包括查询日志、慢查询日志、事务日志、错误日志、二进制日志等。其中比较重要的是 bin log（二进制日志）和 redo log（重做日志）和 undo log（回滚日志）。
PostgreSQL中大量更新或者删除记录后，加上autovacuum参数未做优化或设置不当，会导致表及索引膨胀。生产环境除了手动使用vacuum之外，还有两个比较常用的工具：一个是pg_repack，另外一个是pg_squeeze。
pandas中最常用的数据结构是DataFrame，而DataFrame相较于嵌套list或者二维numpy数组更好用的原因之一在于其提供了行索引和列名。本文主要介绍行索引的几种变换方式，包括rename与reindex、index.map、set_index与reset_index、stack与unstack等。
分享一篇关于使用Hudi Clustering来优化Presto查询性能的talk
当不少房企还在为如何出清资产获取现金流而焦虑时，大悦城（000031）“随随便便”就和央企保利达成一笔资产出售协议。
我是一个网络监控软件，我被开发出来的使命就是监控网络中进进出出的所有通信流量。这个网络中所有人的上网内容我都看的清清楚楚，是不是很可怕？
10、删除了上图的1386文件，必须关闭Windows文件保护。在这里，我采用了XP Lite软件进行关闭。
Data warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。
在系统业务开发的过程中，都会面临这样一个问题：面对业务的快速扩展，很多版本在当时没有时间去全局考虑，导致很多业务数据存储和管理并不规范，例如常见的问题：
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