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…
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。
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
MySQL数据库中进行表空间整理，可以用的一种操作就是optimize table，
1.索引列的数据长度能少则少。 说明:为了减少我们简历B+树时候关键字的重量,让结点可以存放更多数据
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。
7、 不要随便执行 chown (chmod) –R （UNIX/Linux） 13
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
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。
Linux,Docker,MySQLCommunity8.0.31,InnoDB。
以前没有了解过麦吉太文，忘了是在哪里看到的，boss还是脉脉上有提到过这家公司，就去搜了搜，感觉还不错就尝试了一下。
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。
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？
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。
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。
对于Online DDL，之前简单分析了一些场景MySQL中的Online DDL(第一篇）(r11笔记第3天)，其实有一个很关键的点没提到，那就是online DDL的算法，目前有三个操作选项，default,inplace,copy可选 具体可以参考 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/innodb-online-ddl.html > select count(*) from newtest; +----------+ | count(*) | +-----
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。
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
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》。
题目就在这里，有的朋友说选B,有的选C，有的说题目不严谨，还有的说没答案，都是错误的。
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。
据外媒称，谷歌联合创始人兼CEO拉里·佩奇宣布将于近日成立公司Alphabet，并于周一宣布了一项大规模重组计划，更清晰地将旗下盈利丰厚的核心搜索和广告业务与其扩展互联网、疾病治疗、机器人和无人驾驶汽车开发等新兴业务分离开来。 谷歌表示，该公司已创立控股公司Alphabet Inc.，该新公司将管理谷歌旗下的各项业务。Alphabet将由包括谷歌首席执行长佩奇联合创始人布林以及首席财务长波拉特在内的谷歌现任高层管理。 谷歌将作为新公司的互联网部门继续存在，并将由Sundar Pichai负责，业务范围涵盖搜
Lab Two 对应的PDF: Lab Checkpoint 2: the TCP receiver
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：
本次故障环境为4台服务器，每台服务器12块盘分为2组raid,共8组raid。经客户描述共4个节点，其中一个节点故障之后仍在继续使用，第二个节故障之后，进行过一系列的重新上线操作，导致管理存储软件无法使用。 为防止在数据恢复过程中由于部分操作对原始磁盘造成不可还原的修改,导致数据出现二次丢失，对原始磁盘进行镜像备份。北亚工程师进行详细分析，获取到5台节点服务器上的所有硬盘的底层镜像。经过分析，发现底层部分索引位图被破坏。对全部镜像文件进行分析，根据底层数据重组raid，并提取每组raid中的map，对数据map进行分析，根据位图手工索引数据，排除部分损坏位图。客户主要数据为SQL server数据库，经初步检测，索引位图有部分损坏，因此若提取数据卷后数据有损坏，可针对数据库进行修复。 【数据恢复过程】 1.重组RAID 工程师对RAID条带大小、盘序、校验方向的关键信息分析后，判断成员盘离线顺序。分别对十组RAID进行重组，并生成RAID镜像文件。
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。
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
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。
Solarwinds的数据库性能分析器是一种用于监控，分析和调整数据库和SQL查询性能的高级工具。其突出的特点包括：
分区机制减少管理负担，是因为与在一个大对象上执行操作相比，在小对象上执行同样的操作更为容易，速度更快，而且占用的资源也更少。
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。
今天小编为大家分享一下NETAPP数据删除数据恢复的过程，故障设备为NETAPP3210存储，做的RAID，由于机房管理员误删除，导致重要数据丢失，联系到北亚技术团队，由于数据紧急，北亚工程师加班加点处理，下面看看北亚工程师是如何对此次故障情况进行操作的吧......
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。
本文主要将node节点之间的报文互转，这个功能在分片报文伪重组和重组、以及nat模块都有使用。在我们公司的业务开发中为了避免后续流程存在多核竞争资源的问题，也加入了handoff功能。主要用于session的管理。
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。
在我们的生产环境中,有一个模糊检索的文档框,但是当数据量级别上去之后,频繁对数据库造成压力,所以想使用Full Text全文索引进行优化 下面是一个总结的简单案例
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。
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。
也不是所有的高级程序语言都是如此，比如python数组下标就支持负数。 原因一：历史原因语言出现顺序从早到晚c、java、javascript。 c语言数组下标是从0开始->java也是->javascript也是。 降低额外的学习和理解成本。 原因二：减少cpu指令运算（1）下标从0开始：数组寻址——arr = base_address + i *type_size（1）…
如果采用的是如下的赋值方式，那么意味着，两个变量存储内容的区域是一致的，指向同一个区域，就会导致修改任意一个变量，会影响到另一个变量。
无论是什么关系型数据库，尤其在OLTP系统中，索引是提升数据访问速度的常用方式之一，但是不同类型的数据库，对索引碎片的处理可能会略有不同。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2
从较高层级了解 Optimistic Rollups 如何工作的，以及解释为什么Optimism被构建为Optimistic Rollup。Optimism描述了一种依赖父区块链安全性的区块链设计。具体来说，Optimistic Rollup利用了父区块链的安全机制而不是自己使用某种机制。
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静态散列要求桶的数目始终固定，那么在确定桶数目和选择散列函数时，如果桶数目过小，随着数据量增加，性能会降低；如果留一定余量，又会带来空间的浪费；或者定期重组散列索引结构，但这是一项开销大且耗时的工作。为了应对这些问题，为此提出了几种动态散列(dynamic hashing)技术，可扩展动态散列(extendable hashing)便是其一。 一、可扩展动态散列 📷 A)用一个数组来存储桶指针的目录，数组的位数为2的D次方，桶的容量为2的L次方，D和L分别称为全局位深度和局部位深度。每次发生桶溢出时，溢出桶
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