mysql在主从复制过程中,由于各种的原因,从服务器可能会遇到执行BINLOG中的SQL出错的情况,在默认情况下,服务器会停止复制进程,不再进行同步,等到用户自行来处理。
右键新建的数据库,点击 Set as Default Schema 设置为此次连接的默认数据库。
导历史表还需要程序代码实现吗? 还在用mysql的主从复制吗? Otter都能为你解决。
随着大数据技术的发展,越来越多的企业开始采用分布式系统和云计算技术来处理和存储海量数据。Hadoop是一种开源的分布式系统,可用于存储和处理大规模数据集。MySQL则是最受欢迎的关系型数据库之一,它被广泛应用于企业级应用中。
1.ERROR 2002 (HY000): Can't connect to local MySQL server through socket '/data/mysql/mysql.sock'
我们都知道MySQL 的复制技术,通过主从同步可以实现读写分离,热备份,让服务器更加高可用。MySQL 的复制主要是通过 Binlog 来完成的,Binlog 记录了数据库更新的事件,从库 I/O 线程会向主库发送 Binlog 更新的请求,同时主库二进制转储线程会发送 Binlog 给从库作为中继日志进行保存,然后从库会通过中继日志重放,完成数据库的同步更新
安装前准备 localectl set-locale LANG=zh_CN.utf8 rpm -qa | grep mariadb #卸载mariadb rpm -e --nodeps $(rpm -qa | grep mariadb) 安装 #下载或上传离线安装包 mysql-5.7.31-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar #下载地址https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ wget https://cdn.mysql.com//Downlo
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,
原文标题:You Should Be Aware of These 10 Most Prevalent MySQL Mistakes,作者: mark dc
本篇博客,博主为大家带来的是大数据实战【千亿级数仓】阶段二的内容。
上次 写了阿里巴巴高效的离线数据同步工具DataX: https://mp.weixin.qq.com/s/_ZXqA3H__Kwk-9O-9dKyOQ 安装DataX这个开源工具,并且同步备份了几张数据表。但是发现一个问题,就是每张表都需要单独写一个 job。如果数据表有几百张是不是要写几百个,这个不太现实了。
在高并发的时候,如果所有的数据库操作都只通过一台数据库来操作,那数据库很大程度可能出现宕机,而宕机就有可能导致数据丢失,造成不良后果。所以在并发量高的情况下一般会使用主从同步来实现读写分离。上一篇针对主从同步做了具体的介绍,本篇主要针对读写分离做详细的介绍。
这种情况是不能打开 cdb_forums.MYI造成的,引起这种情况可能的原因有:
otter 基于数据库增量日志解析,准实时同步到本机房或异地机房的mysql/oracle数据库. 一个分布式数据库同步系统
前两篇文章重点讲到了Mysql数据库的主从同步和读写分离,使用主从同步实现从数据库从主数据同步数据保持主从数据一致性,读写分离使用主数据库负责写操作,多个从数据库负责读操作,由于从库可以进行拓展,所以处理更多的读请求也没问题。但是如果业务比较多,写请求越来越多要如何处理呢?可能有人说我可以再加一个master分担写操作,但是两个master数据肯定是需要同步的,主主同步 + 主从同步很显然会让我们的系统架构变得更为的复杂。所以本篇文章主要讨论一个对写操作进行切分的技术:分库分表。
相当一部分应用的日志是保存在数据库之中的,这些陈旧又稳定的应用在支撑着业务的运行。它们产生的日志通常来说也是有其价值的,但是如果能够融入到目前较为通用的 Elasticsearch 当中的话,可能有助于降低运维工作量,防止信息孤岛,并且进一步挖掘既有应用和业务的商业价值。
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。
Navicat 是一套快速、可靠并价格相宜的数据库管理工具,专为简化数据库的管理及降低系统管理成本而设。它的设计符合数据库管理员、开发人员及中小企业的需要。Navicat 是以直觉化的图形用户界面而建的,让你可以以安全并且简单的方式创建、组织、访问并共用信息。
EasyCVR平台可拓展性强、部署轻松、视频能力丰富,支持海量视频设备接入、视频汇聚与管理、转码与分发、告警上报、平台级联、智能分析等等。平台采用设备树对设备进行分组分级管理,对整合的视频监控资源的应用需求给予相应的操作权限,实现视频监控资源的最大化应用。
在 MySQL 里面,grant 语句是用来给用户赋权的。不知道你有没有见过一些操作文档里面提到,grant 之后要马上跟着执行一个 flush privileges 命令,才能使赋权语句生效。我最开始使用 MySQL 的时候,就是照着一个操作文档的说明按照这个顺序操作的。
本文为 DM 源码阅读系列文章的第八篇,上篇文章 对 DM 中的定制化数据同步功能进行详细的讲解,包括库表路由(Table routing)、黑白名单(Black & white table lists)、列值转化(Column mapping)、binlog 过滤(Binlog event filter)四个主要功能的实现。
随着业务的发展,用户对系统需求变得越来越多,这就要求系统能够快速更新迭代以满足业务需求,通常系统版本发布时,都要先执行数据库的DDL变更,包括创建表、添加字段、添加索引、修改字段属性等。
删库跑路也是个老梗了,可见在运维数据库的过程中误删除数据,或者开发的代码有bug,造成数据的误删除屡见不鲜。不过现在也有许多用于恢复或预防误删除的方案,例如SQL管理系统,将要执行的SQL先交由管理员审核,然后由管理员备份一个镜像数据库,在镜像上执行该SQL,并在执行后还原镜像。这样经过层层把关就可以大大减小出现误操作的几率。
经常会遇到这种情况,我们的业务已经稳定地运行一段时间了,并且流量渐渐已经上去了。这时候,却因为某些原因(比如功能调整或者业务扩展),你需要对数据表进行调整,加字段 or 修改表结构。 可能很多人说 alter table add column … / alter table modify …,轻轻松松就解决了。 这样其实是有风险的 ,对于复杂度比较高、数据量比较大的表。调整表结构、创建或删除索引、触发器,都可能引起锁表,而锁表的时长依你的数据表实际情况而定。 本人有过惨痛的教训,在一次业务上线过程中没有评估好数据规模,导致长时间业务数据写入不进来。 那么有什么办法对数据库的业务表进行无缝升级,让该表对用户透明无感呢?下面我们一个个来讨论。
看到标题,有的童鞋心中暗想“数据删除有什么可提的呢?不就是执行个delete语句吗?有什么难的呀?”其实呢数据删除没有你想的这么简单,一般情况下公司会明确的要求数据只能逻辑删除,不能物理删除。那什么优势逻辑删除,什么又是物理删除呢?
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
原文:https://segmentfault.com/a/1190000019460946
6月6日晚,林志玲与Akira公布婚讯、徐蔡坤祝福高考同学超常发挥,粉丝们百万的转发和点赞造成微博短暂宕机。
分布式数据库和分布式存储是分布式系统中难度最大、挑战最大,也是最容易出问题的地方。互联网公司只有解决分布式数据存储的问题,才能支撑更多次亿级用户的涌入。
主要目的是实现数据库读写分离,写操作访问主数据库,读操作访问从数据库,从而使数据库具有更强大的访问负载能力,支撑更多的用户访问。
原文链接:http://www.itpub.net/2019/06/28/2306/
摘 要:系统发挥Android 富有创造力和想象力的云应用开发,实现一套Android 客户端软件和完善的后台服务功能来完成点餐功能。该系统主要包括后台数据库服务器、WEB 服务器、无线网络、Android 前端等部分。客户端Android 系统智能手机具有前端处理与计算能力,而且通过无线网络访问WEB 服务器,如果需要数据访问,则访问后台数据库。介绍了系统架构的设计与搭建、技术选型、后台数据库的设计与实现、基本实用的点餐功能的分析、设计与开发。本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/148487.htm
目前用户常用的两款大数据架构包括EMR(数据建模和建仓场景,支持hive、spark、presto等引擎)和DLC(数据湖分析场景,引擎支持spark、presto引擎),其中EMR场景存储为HDFS(支持本地盘和对象存储cos),数据格式支持Iceberg、orc、parquet、text等,均支持内外表;DLC场景存储为cos,内表数据格式为Iceberg,外表数据格式为orc和text。下文通过离线和实时两种模式描述如何通过Inlong实现mysql数据的同步到HDFS和DLC,同时实现下游用户可读。
| 作者 史鹏宙,CSIG云与智慧产业事业群研发工程师 ---- ClickHouse作为OLAP分析引擎已经被广泛使用,数据的导入导出是用户面临的第一个问题。由于ClickHouse本身无法很好地支持单条大批量的写入,因此在实时同步数据方面需要借助其他服务协助。本文给出一种结合Canal+Kafka的方案,并且给出在多个MySQL实例分库分表的场景下,如何将多张MySQL数据表写入同一张ClickHouse表的方法,欢迎大家批评指正。 首先来看看我们的需求背景: 1. 实时同步多个MySQL实例数据
✨ mysql 的备份和恢复 创建备份管理员 创建备份管理员,并授予管理员相应的权限 备份所需权限:select,reload,lock tables,replication client,show view,event,process # 创建管理员 create user 'backup'@'localhost' identified by '123456'; # 给管理员授权 grant select,reload,lock tables,replication client,show view,
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
数据库的弹性伸缩与WebServer相比,复杂了很多倍,对于WebServer的弹性伸缩直接用负载均衡+弹性伸缩组件搞定。但对于数据库的扩容、缩容将面临数据不一致等问题。这些问题在互联网企业上云是必须解决的,为提升我们对大型业务上云的理解,我们今天一起来看一看。
转眼换工作已有5个月之久。从到新公司后就开始从事建设Flink实时数仓相关的设计和开发工作。排坑无数,收货满满。从这篇开始会写一些和Flink实时数仓相关的文章。
作者:苏文鹏,腾讯 CSIG 工程师 一、背景 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。它不仅仅是一个用于大数据分析和 ETL 场景的 SQL 引擎,同样它也是一个数据管理平台,可用于发现、定义和演化数据。Flink 与 Hive 的集成包含两个层面: 一是利用了 Hive 的 Metastore 作为持久化的 Catalog,用户可通过 HiveCatalog 将不同会话中的 Flink 元数据存储到 Hive Metastore 中。例如,用户可以使用 HiveCatalog 将其
Hello 大家好,我是阿粉。不知道大家在日常的工作中有没有遇到这样的场景,很多时候业务数据有变更需要及时加载到缓存、ES 或者发送到消息队列中通知下游服务。
由于zabbix依赖于php,且官方默认使用LAMP网站架构,因此在安装zabbix-web时,会自动安装httpd,并自动生成一个用户zabbix服务的文件,要保障服务正确运行,必须修改/etc/httpd/conf.d/zabbix.conf配置时区(当然,你也可以修改php.ini来实现一样的效果。
Apache Flink 作为流计算引擎,需要持续从上游接收数据流,并向下游输出最新的计算结果。Connector 起到承上启下的作用:Source 负责与上游的 MQ、数据库等源表对接,Sink 则写入各类数据库、数仓、数据湖等目的表。因此,Connector 是 Flink 连接外部生态的桥梁,也是影响作业吞吐量的重要因素之一。
当使用多台服务器架设成集群之后,我们通过负载均衡的方式,同一个用户(或者ip)访问时被分配到不同的服务器上,假设在A服务器登录,如果在B服务器拿不到用户的登录信息session。这时访问到B服务器时就出现未登录情况。
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