MySQL 的主从同步应该是被各个 DBA 熟知的技术了，从 MySQL 3.23.15 开始一直迭代改进到 8.0 版本。经过这么多年的改进，目前 8.0 提供的复制技术是最新的 WriteSet 机制，这个功能也被合并到了 5.7.21 版本，解决了 5.7 并行复制的一些问题。
至此可以确认消费能力不足导致，那就使用增加资源大法，调大任务并行度，看似一起都非常完美，
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阿里云RDS FOR MySQL（MySQL5.7版本）数据库业务表每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现大表慢查询,在业务高峰期主业务表的慢查询需要几十秒严重影响业务
同时处于执行状态的所有事务，是否可以并行？ 不可以。因为多个执行中的事务是由可能出现锁冲突的，锁冲突之后会产生锁等待问题。
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。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 Mysql 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，这一节讲述搭建Mysql三高架构中的复制，Mysql的复制在实战中实现比较简单，但是Mysql针对复制的内部优化却是一直在进行，这样说明这是值得重视和学习的内容，所以本节针对复制这一特征介绍相关的理论内容。
TXSQL Parallel DDL 功能建设 DDL（Data Definition Language）是用来修改数据库和表结构的一类操作，是数据库所有操作中最高危也是最重要的一类操作，常见的DDL操作包括：加减列、修改列类型、加减索引等。由于DDL操作涉及到数据库表结构、表数据的重构，尤其是在云数据库场景下，表的数据量急速上涨，DDL操作的效率受到了极大的挑战，一条慢速的DDL操作甚至需要花费几天的时间来完成，在这期间DDL操作持续持有锁，意味着业务可能会面临长时间等待锁的情况，几天的等待对于业务来说是
mysql复制中最常见的问题就是主从复制延迟问题，mysql从一开始不支持并行复制，到一步一步的优化改进多线程复制，下面介绍一下mysql复制单线程到多线程复制的历程
众所周知， Java 在处理数据量比较大的时候，加载到内存必然会导致内存溢出，而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据，在做数据处理中，我们常见的手段是分解，压缩，并行，临时文件等方法;
如果愿意的话，可以把合并表看成一种较老的、有更多限制的分区表，但是它们也有自己的用处，并且能提供一些分区表不能提供的功能。
在2000年代初，许多开发者使用中心化的版本控制系统（如CVS、Subversion）进行项目开发。然而，随着项目规模的不断扩大，这些系统逐渐暴露出一些问题，如代码冲突解决困难、分支管理繁琐等。为了解决这些问题，Linus Torvalds开始着手开发Git。Git的初衷是作为一种过渡方案来替代BitKeeper，为Linux内核开发提供更高效、更灵活的版本控制解决方案。
GreatSQL是源于Percona Server的分支版本，除了Percona Server已有的稳定可靠、高效、管理更方便等优势外，特别是进一步提升了MGR（MySQL Group Replication）的性能及可靠性，以及众多bug修复。此外，GreatSQL还合并了由华为鲲鹏计算团队贡献的两个Patch，分别针对OLTP和OLAP两种业务场景，尤其是InnoDB并行查询特性，TPC-H测试中平均提升聚合分析型SQL性能15倍，最高提升40多倍，特别适用于周期性数据汇总报表之类的SAP、财务统计等业务。
GreatSQL马上正式开源了，这次又新增了两个重磅特性：InnoDB事务锁优化 以及 InnoDB引擎的并行查询优化，这两个特性是由华为鲲鹏计算团队贡献的Patch合并而来。
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。
一、引言 对于商业数据库 [5] [6] [7]、开源数据库[8]、云原生数据库[9] [10] ，或者大数据系统[32]，并行计算[33]都是多核处理环境下提高性能的基本技术手段。本文分析如何通过关键抽象来划分层次和管理复杂性，在庞大的 MySQL 代码库上构建并行计算能力，并通过基准测试数据来体现加速效果。 二、摘要 腾讯云托管数据库 TencentDB for MySQL [1] (本机存储，Binlog 复制集群) 和云原生数据库 TDSQL-C for MySQL [2] (共享存储， Red
Started： 俗话说一年之计在于春，一天之计在于晨，当我起床的时候，看见表正指向九点钟，十一点下班，十点上班，这是我现在的工作节奏。来北京马上就一个月了，近二十多天里，每天的天气都非常的妩媚，但是工作原因，只能困在办公室里，真是太遗憾了。 看到MSDN的这篇文章【http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/dd764564.aspx#Y300】好像是今年2月份，快过年的样子。记得HM还特蛋疼的研究了一下lamada的汇编实现。当时看到Visual S
近期，腾讯云云原生数据库TDSQL-C再升级，自主研发并上线并行查询功能，计算性能大幅提升，在面对大数据量表单与复杂SQL语句时，查询时间大幅缩短，加速比最高可达1000%+。 并行查询功能是TDSQL-C当前版本在计算层实现的最为重要且复杂的能力，不仅需要对计算层进行改造，同时在优化器、参数设置、监控项等方面进行了适配，具备零成本性能提升、透明级流程监控、常用语句全面支持和灵活参数设置等功能优势。 让您的查询快起来 当前TDSQL-C MySQL版的并行查询能力支持 实例CPU数4核及以上且数据库版本为M
本专题前面系列文章详细说明了使用Kettle的转换和作业，实现Hadoop上多维数据仓库的ETL过程。通常Hadoop集群存储的数据量是TB到PB，如果Kettle要处理如此多的数据，就必须考虑如何有效使用所有的计算资源，并在一定时间内获取执行结果。
ClickHouse是列式存储数据库（DBMS）——擅长分析数据，主要用于在线分析处理查询OLAP。20.6版本后新增工具：explain
MySQL 因为它的可靠性、高性能和易用性，成为世界上最受欢迎的开源数据库。MySQL 专为事务处理而设计和优化，全球的企业都依赖于MySQL。随着在 MySQL 数据库服务中引入 HeatWave，客户现在拥有一个可以同时进行事务处理和分析处理的单一数据库。它消除了分析处理数据库的 ETL 的需求，并为实时分析提供支持。HeatWave 建立在创新的内存查询引擎之上，该引擎专为可扩展性和性能而设计，并针对云进行了优化。MySQL HeatWave 服务比其他数据库服务（Snowflake、Redshift、Aurora、Synapse、Big Query）更快，而且成本只是其一小部分。
过去几年，数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时，二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构，而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下，2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。InfoQ 希望通过选题的方式对数据湖和数仓融合架构在不同企业的落地情况、实践过程、改进优化方案等内容进行呈现。本文将分享同程艺龙将 Flink 与 Iceberg 深度集成的落地经验和思考。
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：
Flink CDC [1] 是基于数据库的日志 CDC 技术，实现了全增量一体化读取的数据集成框架。配合 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态，Flink CDC 可以高效实现海量数据的实时集成。
这开头还是介绍一下群，如果感兴趣PolarDB ,MongoDB ,MySQL ,PostgreSQL ,Redis, Oceanbase, Sql Server等有问题，有需求都可以加群群内，可以解决你的问题。加群请微信联系 liuaustin3 ，（共2150人左右 1 + 2 + 3 + 4 +5）新入群的将默认分配达到5群）,另欢迎 OpenGauss 的技术人员加入。
谈到并行，我们可能最先想到的是线程，多个线程一起运行，来提高我们系统的整体处理速度；为什么使用多个线程就能提高处理速度，因为现在计算机普遍都是多核处理器，我们需要充分利用cpu资源；如果站的更高一点来看，我们每台机器都可以是一个处理节点，多台机器并行处理；并行的处理方式可以说无处不在，本文主要来谈谈Java在并行处理方面的努力。
关于新的MySQL Shell Dump＆Load实用程序的第二部分旨在演示性能，同时还将其与其他各种逻辑转储和加载工具进行比较：mysqldump，mysqlpump＆mydumper。
Tech 导读 ClickHouse是一款开源的列式数据库管理系统，适用于在线分析处理（OLAP）场景，本文通过介绍ClickHouse，帮助读者今后快速地处理大规模数据，并获得实时的分析结果，为业务提供有力支持。
想合并两个结果集，并将它们转置为两列，另外还想给各组添加列“标题”。
背景 所有业务都会面对“为什么涨、为什么降、原因是什么？”这种简单粗暴又不易定位的业务问题。为了找出数据发生异动的原因，业务人员会通过使用多维查询、dashboard等数据产品锁定问题，再辅助人工分析
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足，后续及时修改。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过
1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在《使用sklearn做单机特征工程》中，我
在今年的Oracle Cloud World，Oracle宣布将发布一款数据库湖仓产品——MySQL HeatWave Lakehouse用以解决存储在数据库之外的文件数据等非结构化数据的查询和处理。
MySQL偶尔会出现OOM（内存溢出）现象,导致MySQl服务重启，以下哪种方式能有效缓解OOM的情况发生（）
这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数，以供参考，需要深入学习的可以参看对应类的源代码。
阅读建议：本文总结Hive应用过程中的「实用技巧」及「需避开的坑」，偏知识总结类文章，欢迎「收藏」「分享」哦。
ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的用于在线分析处理查询（OLAP :Online Analytical Processing）MPP架构的列式存储数据库（DBMS：Database Management System），能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。ClickHouse的全称是Click Stream，Data WareHouse。
Mysql5.5 特性，相对于Mysql5.1 性能提升 默认InnoDB plugin引擎。具有提交、回滚和crash恢复功能、ACID兼容。 行级锁(一致性的非锁定读 MVCC)。 表与索引存储在表空间、表大小无限制。 支持dynamic(primary key缓存内存 避免主键查询引起的IO )与compressed(支持数据及索引压缩)行格式。 InnoDB plugin文件格式Barracuda、支持表压缩、节约存储、提供内存命中率、truncate table速度更快。 原InnoDB只有一个U
ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse，简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse是一款开源的数据分析数据库，由战斗民族俄罗斯Yandex公司研发的，Yandex是做搜索引擎的，就类似于Google，百度等。我们都知道搜索引擎的营收主要来源于流量和广告业务，所以搜索引擎公司会着重分析用户网路流量，像Google有Anlytics，百度有百度统计，那么Yandex就对应于Yandex.Metrica。ClickHouse就是在Yandex.Metrica下产生的技术。
在Innodb存储引擎中，后台线程的主要作用是负责刷新内存池中的数据，保证缓冲池中的内存缓存的是最近的数据。此外它会将已经修改的数据文件刷新到磁盘文件中，保证在发生异常的情况下，Innodb能够恢复到正常的运行状态。
爱可生南区负责人兼技术服务总监，MySQL ACE，擅长数据库架构规划、故障诊断、性能优化分析，实践经验丰富，帮助各行业客户解决 MySQL 技术问题，为金融、运营商、互联网等行业客户提供 MySQL 整体解决方案。
spark是一个大数据分布式的计算框架，有一些并行计算的基础会更容易理解分布式计算框架的概念。对比并行计算，谈三个概念：
时值双十二之际，MySQL官方献上了大礼，Group Replication(后文简称GR)终于正式宣布GA，组合在MySQL 5.7.17版本内部发布出来。 MySQL 5.7.17有很多修正，但
可以在任意个主从库之间建立复杂的复制拓扑结构，如普通的一主一（多）从、双（多）主复制、级联复制，MySQL 5.7.2后新增的多源复制，特殊场景下使用的Blackhole引擎与日志服务器等等。复制中的MySQL服务器须要遵循以下基本原则：
流处理系统由于需要支持无限数据集的处理，一般采用一种数据驱动的处理方式。它会提前设置一些算子，然后等到数据到达后对数据进行处理。
Innodb早期支持通过copy table跟inplace的方式来执行DDL语句，其原理如下：
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
刘伟，云和恩墨软件开发部研究院研究员；前微博DBA，主要研究方向为开源数据库，分布式数据库，擅长自动化运维以及数据库内核研究。
最近有计划写一个程序对数据库做一个压测，这里涉及到大量的数据生成工作，于是我想着测下一下不同语言 for 的执行情况。
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