获取mysql的镜像,主从同步尽量保证多台mysql的版本相同,我的ubuntu中存在的mysql是5.7.22版本,所以获取5.7.22版本的镜像为例:
当我在群里说起MySQL MGR时,的确还有人不知道这是啥东东。有群友打趣,说这是:
MySQL单条SQL是单线程的,只能跑满一个core,ClickHouse相反,有多少CPU,吃多少资源,所以飞快; ClickHouse不支持事务,不存在隔离级别。这里要额外说一下,有人觉得,你一个数据库都不支持事务,不支持ACID还玩个毛。ClickHouse的定位是分析性数据库,而不是严格的关系型数据库。又有人要问了,数据都不一致,统计个毛。举个例子,汽车的油表是100%准确么?为了获得一个100%准确的值,难道每次测量你都要停车检查么?统计数据的意义在于用大量的数据看规律,看趋势,而不是100%准确。 IO方面,MySQL是行存储,ClickHouse是列存储,后者在count()这类操作天然有优势,同时,在IO方面,MySQL需要大量随机IO,ClickHouse基本是顺序IO。 有人可能觉得上面的数据导入的时候,数据肯定缓存在内存里了,这个的确,但是ClickHouse基本上是顺序IO,用过就知道了,对IO基本没有太高要求,当然,磁盘越快,上层处理越快,但是99%的情况是,CPU先跑满了(数据库里太少见了,大多数都是IO不够用)。 二、创建库
熟悉 Elastic Stack 的小伙伴对上面的图会感觉并不新鲜,对其中的技术栈也如数家珍,如下图一把梭走起:
如下,该节点被踢出集群,直接执行Stop group_replication;报错:
这里是生成了全部的表,我们可以手动删除不要的模型,不过建议的方法是添加我们想要添加对应的模型,我们可以添加参数 python manage.py inspectdb [models,models...] > 应用/model.py
在生产环境中,数据库的主从配置是很有必要的,主从配置能提供数据源的备份,提供安全性方面的保障,从数据库也能减轻主数据库的访问压力,在出现故障时,也能减少损失。文档中会介绍MySQL5.7.22的主从配置步骤。
今天在睡觉前,突然想明白了一个问题,也就意味着之前困扰我的几个问题都有了解决的思路,算是取得了一个阶段性的成果吧。 接下来的事情就会相对快一些了,我来简单说下。 为了能够方便调试,自己先实现了一个基本
很多大型企业需要对各种销售及营销数据进行实时同步分析,例如销售订单信息,库存信息,会员信息,设备状态信息等等,这些统计分析信息可以实时同步到Doris中进行分析和统计,Doris作为分析型数据库特别适合于对海量数据的存储和分析,我们只需要把MySQL的表单数据实时同步到Doris即可以实现实时数据分析能力。
在实际应用中,经常碰到导入数据的功能,当导入的数据不存在时则进行添加,有修改时则进行更新,
概述 ---- 随着MySQL-8.0新版本不断的迭代推出,修复老版本的缺陷,其稳定性逐渐得到保障。腾讯云在此趋势下,推出具有自身功能特性的MySQL数据库产品TXSQL-8.0。在性能上以及在功能上,既集成了前序TXSQL的特点,又在此基础上进行了大幅度提高。以下,我们将重点介绍一下其中的一些亮点功能。 列存引擎CSTORE InnoDB提供的是OLTP服务的存储引擎,适用于事务密集型的业务场景。对于分析型OLAP的业务场景,InnoDB就无法胜任。为了向TXSQL的用户提供全面的服务层次,借用MyS
那么当轻量的异构数据实时同步工具,遇上轻量的数字化管理工具,将会收获什么样的新体验?此番 Tapdata 与轻流的牵手,或许能给你答案。
传统的升级手段之一,5.7 MGR集群与8.0 MGR集群进行数据传输,程序切换新集群后测试是否正常.
OnZoom是Zoom新产品,是基于Zoom Meeting的一个独一无二的在线活动平台和市场。作为Zoom统一通信平台的延伸,OnZoom是一个综合性解决方案,为付费的Zoom用户提供创建、主持和盈利的活动,如健身课、音乐会、站立表演或即兴表演,以及Zoom会议平台上的音乐课程。
之前发过 Linux 版的kangle 一键脚本,这次要发布的是 Windows 版的 kangle 集成环境,包含 Kangle+PHP+Easypanel+MySQL,绿色免安装,解压即用。Kangle 采用最新 3.5.21.4 企业版并集成授权文件,可免费使用。Easypanel 采用与 Linux 脚本一致的全解密优化版本。
资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
MySQL InnoDB Cluster(MIC) 想必大家已经非常熟悉,由三个组件组成,分别为:MySQL Shell、MySQL Router 、MySQL MGR 。
数据量的增长其实一直是随着互联网的发展呈现爆发式增长的,因为各种各样的数据都在不断的被原样或者是经过少量的更改和增补后拷贝到互联网的各个角落。为了适应互联网数据的海量增长,在后端和架构意义上而言,数据库的发展也大致经历了「单库单表 -> 主从读写分离 -> 分表分库 -> NoSQL -> NewSQL」这样的过程。
转:http://blog.csdn.net/qq394829044/article/details/53203645
随着互联网的发展,网站业务量越来越大,对系统可用性和性能提出了更高的要求。一次系统故障可能会造成巨大的经济损失和负面影响。因此,数据库高可用性成为一个非常重要的话题。
到现在为止TiDB已经开源有三年零两个月,我是TiDB CEO,打杂比较多,偶尔写写代码。
最常见的方式就是为字段设置主键或唯一索引,当插入重复数据时,抛出错误,程序终止,但这会给后续处理带来麻烦,因此需要对插入语句做特殊处理,尽量避开或忽略异常,下面我简单介绍一下,感兴趣的朋友可以尝试一下:
Apache Hive 是基于 Apache Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并且提供了 Hive SQL 进行查询和分析,在离线数仓中被广泛使用。
之前我们重点建设了数据克隆的一个服务,其实起这个名字也琢磨了好久,说逻辑备份恢复很多业务同学都不大能理解,GET到我们要解决的问题,而数据克隆的概念就比较清晰。
缓存删除后,尚未更新数据库,并发读请求,从数据库读到了旧值,并且更新到缓存导致后续请求都是旧值。
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。
航空公司的市场部计划推出一个新产品或者是一个客户活动,会希望了解哪一种渠道是某类客户最常用的?当想到这个问题的时候,发现航空公司的客户触点太多了。
正式分享之前,先对最近热门的删库事件做一点反思。作为DBA应如何加强预防,改进措施防止再出现类似事件呢?我认为主要从三点出发:一是流程规范,二是技术支撑,三是安全制度。
默认情况下,MongoDB 更侧重高数据写入性能,而非事务安全,MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB,除非能从架构设计上保证事务安全。
在完成数据迁移,数据同步之后,目前的流量是在“已有数据服务”侧,如果要实现服务的平滑迁移,我们可以按照这个流程来进行设计。
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。
作者:王克锋 出处:https://kefeng.wang/2018/07/22/mysql-sharding/ 众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。 1 分库分表概述 在业务量不大时,单库单表即可支撑。当数据量过大存储不下、或者并发量过大负荷不起时,就要考虑分库分表。 1.1 分库分表相关术语 读写分离: 不同的数据库,同步相同
对数据库来说,字符集更加重要,因为数据库存储的数据大部分都是各种文字,字符集对数据库的存储,处理性能,以及日后系统的移植,推广都会有影响。 MySQL5.6目前支持几十种字符集,包括UCS-2,UTF-16,UTF-16LE,UTF-32,UTF-8和utf8mb4等Unicode字符集。 根据应用的需求,考虑以下几方面的因素。
基于 Hive 的离线数仓往往是企业大数据生产系统中不可缺少的一环。Hive 数仓有很高的成熟度和稳定性,但由于它是离线的,延时很大。在一些对延时要求比较高的场景,需要另外搭建基于 Flink 的实时数仓,将链路延时降低到秒级。但是一套离线数仓加一套实时数仓的架构会带来超过两倍的资源消耗,甚至导致重复开发。
业务系统上云后,得益于丰富的云产品,让高并发的系统架构成为可以,如支持海量的用户访问、解决跨运营商的互联问题等以前私有云难以解决的问题。我们今天介绍一下简单的高并发系统设计案例。
Log是关系数据库对计算机行业的伟大贡献。在大数据时代,Log更是基础技术之一。然而在大家热烈讨论GFS, NoSQL,乃至Paxos, LSM tree等词语的时候,Log这个基础技术以及它对大数据行业的巨大贡献却一直以来都被业界所忽略。除了Kafka作者之一Jay Kreps2013年一篇非著名的文章以外,我几乎不能发现太多讨论Log的。不论这种忽略有意无意,都让我觉得有必要写一篇文章。本文结合了Jay的文章的观点和本人在这个领域的实践经验,旨在对我们司空见惯的Log在大数据系统里面的巨大作用做一个
FastDFS系统分为三个角色,跟踪服务器(tracker server),存储服务器(storage server),客户端(client).
近几周互联网企业频繁暴出各类“瘫痪”事件,网易、支付宝也身负重伤,而5月28日携程网站服务及App全站瘫痪,从事故发生至恢复长达近12小时,造成的损失不言而喻。在对携程事件感到惋惜的同时,让大家不由感
学习MySQL时间也不短了,一直习惯于增删改查。近期,系统学习了一下DDL,简单总结一下DDL中的增删改查……
mysqldump-hhostname-uusername-ppassworddatabasename>backupfile.sql
昨天在微信群中有个朋友也是无意中问了一下,说数据库中的表字段想保持一种相对规范的顺序,怎么办?要知道Oracle中这个操作就比较纠结了,因为是按照追加的方式来处理的。没法在已有的字段1,字段2中间添加一个字段3。但是MySQL却可以,这个方面MySQL看起来要灵活的多,这个是什么原因呢,他们在设计上有什么差别呢。 MySQL中对每个表存在一个定义文件,即frm文件,我们来取出一个表,看看能不能简单解析一下。 比如一个表字段的内容如下: > desc zd_warshrine_prostate; +----
mysql版本要求:5.6.5+ 数据库初始化脚本:~nacos/conf/nacos-mysql.sql 配置文件位置:~nacos/conf/application.properties
如果你按照顺序,从第一篇文章读到本文。恭喜你,你已经将 Django 大部分基础知识掌握了。后续的文章是在之前的基础上添砖加瓦或常用的应用。本文将的内容是一个场景应用,新项目使用旧数据库。
For instance : 数据库地址:127.0.0.1 数据库用户名:root 数据库密码:psd 数据库名称:samego samego_2 samego数据库下的两张表 managers_1 managers_2 备份数据库到/home/alic/MySQL/目录下 mysqldump -h 127.0.0.1 -u root -ppsd samego > /home/alic/MySQL/samego.sql 备份MySQL数据库多个些表到/home/alic/MySQL/目录下 mysqld
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