在实际项目开发中,我们经常将Mysql作为业务数据库,ES作为查询数据库,用来实现读写分离,缓解Mysql数据库的查询压力,应对海量数据的复杂查询。
前些天处理了一个需求,当时的数据库环境是Oracle,我算是想尽了Oracle相关的方案,而且在问题的处理过程中,还在不断的琢磨,如果失败了还有什么其他的方案。 所以尽管Oracle这么一个成熟的商业数据库,做起来还是有些难度,需要一些额外的技巧,比如规避bug,间接实现需求等。 但是换个角度,2亿多数据的表,其实MySQL也不是新鲜事儿了。如果MySQL碰到了这种情况,该怎么处理呢。 梳理业务需求 假设业务需求还是不变,如下: 业务同学反馈,数据库中有一个表数据量很大,因
我们在写数据时,可以配置同步Hive参数,生成对应的Hive表,用来查询Hudi表,具体来说,在写入过程中传递了两个由table name命名的Hive表。例如,如果table name = hudi_tbl,我们得到
序:map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句,将会拿到所有数据到map的客户端,安装jdbc的原理,数据全部缓存在内存中,但是内存没有出现爆掉情况,这是因为1.3以后,对jdbc进行了优化,改进jdbc内部原理,将数据写入磁盘存储了。
chown -R mysql.mysql /backup/ 把备份的目录所属人所属组改为mysql
继大改版之后,经过一个月的努力,Squids DBMotion再添一项利器——增加了对MySQL to ClickHouse的支持。除此之外,还新增了一些特性以及其它功能的变更。
引言 国内较多的互联网公司都是采用MySQL作为数据库系统,随着业务的发展,难免会碰到需要新建索引来优化某些SQL执行性能的情况。在MySQL实现online create index之前,新建索引意味着业务要停止写入,这是非常影响用户使用体验的,为此,MySQL引入了online create index,极大地减少了业务停写的时间,使得新建索引期间业务能够持续正常的工作。本文主要是对其实现原理的总结以及关键步骤的解释说明。
众所周知,mysql等数据库的LIKE模糊搜索不支持索引,因此查询效率极低,需要结合第三方索引引擎程序(索引程序)来提高查询性能。
索引系统需要通过主查询来获取所有的文档信息,一个简单的实现是整个表的数据到内存,但是这可能会导致整个表被锁定,并且使其它操作被阻止(例如:在MyISAM格款式上INSERT操作)。同时,会浪费大量的内存来存储查询结果。喜欢它的问题。 为了避免出现这样的情况。CoreSeek/Sphinx支持一种被称为 区段查询的技术. 首先,CoreSeek/Sphinx从数据库中取出文档ID的最小值和最大值。将由最大值和最小值定义自然数区间分成若干份,一次获取数据。建立索引。现举比例如以下:
apache doris在小米演进架构中的应用,原来的方式是来自各平台的数据,都要有一个数据汇总的平台,但是由于数据量巨大,如果还用传统的mysql来做数据筛选,mysql的查询语句会变得越来越复杂,而且每天产生的都是pb级别的数据量,这种级别的数据,不搭建hadoop大数据平台的话,根本没有这样海量数据的处理能力。但是要维护一个大数据处理平台,运维成本是相当高的。而且每进行一次数据的汇总运算的话,可能服务集群的所有资源都要让度出来供该次运算得出结果,对整体集群的上其他一些服务的影响也特别大,所以引入了apache doris平台。支持了本地数据的上传,支持insert into select from的查询语句,也支持routing keys直接订阅kafka的broker(这好像是rabbitmq中的概念呀),这些数据导入之后,就可以在apache doris进行汇总了。现在apache doris已经在天星数科、新零食、用户画像、BI广告投放等业务上广泛被使用,大大提高的服务的运算性能。服务的演进过程也是宽查询,就是建立相应的表
MyISAM:默认的MySQL插件式存储引擎,它是在Web、数据仓储和其他应用环境下最常使用的存储引擎之一。
本文详细介绍了转转业财系统亿级数据存储优化的实践。面对系统数据量大、慢查询多等挑战,转转业财采取了 TiDB 方案优化数据量问题,同时引入 Elasticsearch(ES)解决慢查询难题。实践表明,通过底层数据存储切换和 ES 接入,系统成功突破了存储瓶颈,显著提升了查询效率和响应速度,为大规模数据处理提供了有效的优化路径。
快手的传统离线链路和很多公司是一致的,基于 Hive做离线分层数仓的建设。在入仓环节和层与层之间是基于 Spark 或者 Hive做清洗加工和计算。这个链路有以下四个痛点:
0x00 开头照例扯淡 自从各种脱裤门事件开始层出不穷,在下就学乖了,各个地方的密码全都改成不一样的,重要帐号的密码定期更换,生怕被人社出祖宗十八代的我,甚至开始用起了假名字,我给自己起一新网名”兴才
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。
最近遇到一个问题,需要编写相应的Linux命令,增量同步/var/mysql里的所有文件到另外一个目录/opt/mysql,但是里面相关的日志文件xx.log是不同步的,这个场景,可以使用rsync来实现
Canal [kə'næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费。
数据迁移是指将数据从一个数据库迁移至另一个数据库,按照数据库类型来分类,可分为同构数据库之间的迁移和异构数据库之间的迁移。
备份mysql数据库一直是一个比较恶心的工作,主要就是备份的数据库比较大实在是慢。最近开始使用xtrabackup来备份数据库,速度上快了很多,尤其还原速度要快的多。下面我将从安装开始简要介绍一下如何使用xtrabackup来备份数据库。
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。
主要是解决读数据从Redis缓存,一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题。
最近一段时间,在使用mysql通过logstash-jdbc同步数据到es,但是总是会有一定程度数据丢失。logstash-jdbc无非是通过sql遍历数据表的所有数据,然后同步到es。
摘要:本文由社区志愿者陈政羽整理,内容来源自阿里巴巴高级开发工程师徐榜江 (雪尽) 7 月 10 日在北京站 Flink Meetup 分享的《详解 Flink-CDC》。深入讲解了最新发布的 Flink CDC 2.0.0 版本带来的核心特性,包括:全量数据的并发读取、checkpoint、无锁读取等重大改进。
数据准实时复制(CDC)是目前行内实时数据需求大量使用的技术,随着国产化的需求,我们也逐步考虑基于开源产品进行准实时数据同步工具的相关开发,逐步实现对商业产品的替代。本文把市面上常见的几种开源产品,Canal、Debezium、Flink CDC 从原理和适用做了对比,供大家参考。
前两天因为没注意的误操作, 直接把某个数据表清掉了, 心慌慌. 怪自己学艺不精, 当时整了一下午也没把数据找回来. 当晚回来闭关研究, 终于在凌晨1点多整出来了, 特此记录, 以备不时之需.
在上一篇MySQL备份中我们提到MySQL的备份工具包括用于逻辑备份的SQL语句、将SQL语句与操作系统的命令结合的物理备份工具(例如,“LOCK TABLE”)、MySQL企业版备份(物理备份)、“mysqldump”,及第三方工具。本文将详细介绍MySQL企业版备份工具。
引言 全文约定:$为命令提示符、greatsql>为 GreatSQL 数据库提示符。在后续阅读中,依据此约定进行理解与操作 Rapid 引擎 从 GreatSQL 8.0.32-25 版本开始,新增Rapid存储引擎,该引擎使得 GreatSQL 能满足联机分析(OLAP)查询请求。 GreatSQL Rapid引擎性能表现优异,在32C64G测试机环境下,TPC-H 100G测试中22条SQL总耗时仅需不到80秒
在上篇文章 从 SQL Server 到 MySQL (一):异构数据库迁移 中,我们给大家介绍了从 SQL Server 到 MySQL 异构数据库迁移的基本问题和全量解决方案。全量方案可以满足一部分场景的需求,但是这个方案仍然是有缺陷的:迁移过程中需要停机,停机的时长和数据量相关。对于核心业务来说,停机就意味着损失。比如用户中心的服务,以它的数据量来使用全量方案,会导致迁移过程中停机若干个小时。而一旦用户中心停止服务,几乎所有依赖于这个中央服务的系统都会停摆。
纪成,携程数据开发总监,负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
蔡岳毅,携程酒店大数据高级研发经理,负责酒店数据智能平台研发,大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
目前百度上面关于solr对MYSQL的集成一般都是4.0左右。但是前solr的版本已经到了6.0,很多配置都和一起不一样了。所以我今天就和大家聊聊solr6.0如何进行MYSQL数据库的配置。(配置的前提是已经搭建好solr服务器了,如果有什么不清楚的可以参考这篇博客:点击打开链接)。
本需求将模拟从MySQL中向Hive数仓中导入数据,数据以时间分区。测试两种导入场景,一种是将数据全量导入,即包含所有时间分区;另一种是每天运行调度,仅导入当天时间分区中的用户数据。
https://www.cnblogs.com/xiaoliu66007/p/9633505.html
innobackupex --user=root --password /fullback
https://www.cnblogs.com/grefr/p/6087942.html#top
最近阅读了大量关于hudi相关文章, 下面结合对Hudi的调研, 设计一套技术方案用于支持 MySQL数据CDC同步至数仓中,避免繁琐的ETL流程,借助Hudi的upsert, delete 能力,来缩短数据的交付时间.
ClickHouse 在执行分析查询时的速度优势很好的弥补了 MySQL 的不足,但是对于很多开发者和DBA来说,如何将MySQL稳定、高效、简单的同步到 ClickHouse 却很困难。本文对比了 NineData、MaterializeMySQL(ClickHouse自带)、Bifrost 三款产品,看看他们在同步时的差异。
ClickHouse 20.8.2.3 版本新增加了 MaterializeMySQL 的 database 引擎,该 database 能 映射到 MySQL 中的某个 database ,并自动在 ClickHouse 中创建对应的ReplacingMergeTree。ClickHouse 服务做为 MySQL 副本,读取 Binlog 并执行 DDL 和 DML 请求,实现了基于 MySQL Binlog 机制的业务数据库实时同步功能。
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移,停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务,并在最短时间内完成数据迁移,此时需要注意停服时间;非停服迁移,即停止所有写数据服务,查询服务并不停止,同样要注意停服时间,防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后,还需要进行数据核对,通常首先要校验迁移前后数据量是否一致,其次还可对迁移前后数据逐条进行校验,还可进行流量回放,保证迁移前后业务表现完全一致。
前篇: 《数据库中间件cobar调研笔记》 13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记,拿出来和大家分享,轻拍。 一,TDDL是什么 TDDL是Taobao Distribute Data Layer的简称 淘宝一个基于客户端的数据库中间件产品 基于JDBC规范,没有server,以client-jar的形式存在 画外音:数据库中间件有基于服务端的,也有基于客户端的,TDDL属于后者;而cobar是一个中间层服务,使用mysql协议,属于前者。 二,TDDL不支持什么SQL 不支持各类join 不支持多表查询
作者:[美]威廉·肯尼迪(William Kennedy)布赖恩·克特森(Brian
现阶段部分业务数据存储在HBase中,这部分数据体量较大,达到数十亿。大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中,进行离线分析,目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。该种方式具有以下痛点:
《小白学习MySQL - 增量统计SQL的需求》中,我们提到了一个MySQL增量统计需求的SQL,其实不止文中用的方案,还会有其他的,很多朋友都提到可以使用MySQL 8.0支持的开窗函数来解决。
首先,我们将讨论支持InnoDB克隆技术的一些内部产品。MySQL企业版备份(MEB)是一种企业级产品,可为MySQL提供备份和恢复。在各种类型的备份中,我们关注下面两种类型:
恢复时间点之前首先将全量备份恢复之后,在此基础上回放增加的binlog直至指定的时间点
在生产业务常有将 MySQL 数据同步到 ES 的需求,如果需要很高的定制化,往往需要开发同步程序用于处理数据。但没有特殊业务需求,官方提供的Logstash 就很有优势了。 在使用 Logstash 我们应先了解其特性,再决定是否使用:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云