我最近在帮上海某培训学校里的毕业生做面试辅导，普遍发现很多候选人不是没能力，或者说能力没有差到没有面试机会的程度，但这些同学投出去的简历大多石沉大海，即使有回应，也大多是些外包外派公司或者小公司。
在MySQL使用的过程中，所谓的性能问题，在大部分的场景下都是指查询的性能，导致查询缓慢的根本原因是数据量的不断变大，解决查询性能的最常见手段是：针对查询的业务场景，设计合理的索引结构。
为更好的帮助DBA运维数据库，腾讯云将于每月12日在社群直播开展DBbrain诊断日，腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题，结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力，为大家提供问题优化思路和方法，玩转数据库！ 本期诊断日主要分享内容：如何使用智能管家DBbrain解决MySQL实例CPU使用率过高的问题？ 1 前言 在使用MySQL的过程中，经常会遇到由于数据库性能问题导致的业务故障。对于研发、运营、产品等非运维职能的同事来说，往往更愿意请DBA来协助定位问题和优化。如果公司确有DBA
近年来随着我国计算机水平的发展，如今的天气网站信息多，想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息，利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统，可供用户利用自身优势，分析天气信息，从而尽快找到心仪的天气。
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 一、问题描述 某业务CDB实例，每天在特地时间段内（ 00:07:00 - 00:08:00左右）机器对应IO监控出现写入尖刺，且主从实例都有类似现象，从机器监控可以看到，问题确实存在。 不仅master，进行同步的slave上有相同的现象，业务方希望找到导致该IO尖刺问题稳定出现的原因。 二、问题分析 首先确定问题来源，上图所示监控为机器级别，机器IO写入负载是否来源于mysqld进程？如果来源于mysqld进程，是来自于mysqld进程的哪一部分
yii gridview功能强大，但是时间筛选比较麻烦，与数据库的存储格式有关，本文的时间格式是date类型 那么问题来了，/【当下浏览的服务器和开发工具是哪些】/yii只提供关于时间的text搜索格式，就是只能查找精确日期比如2017-8-10。万能的客户说这样不行，我要搜索时间段！我只要一个输入框！我要自动提交！ 注意要点： 1.首先要在gridview中引入相关js，实现双日期，这里选择了jquery.daterangepicker.js，简单大方（缺点：不能选择年份，需要手动点击，我这里不会大幅度跨年份，可用） 2.要在searchmodel里面对数据进行处理，进行时间查询 3.坑：选择日期后，输入框没有光标，需要二次点击，然后回车才能实现数据刷新，与原装gridview体验相差较大 4.梯：在检测到输入日期数据后，使用jq模拟回车提交动作，完美实现了类似gridview的原装体验，丝般顺滑 view中
公司业务使用到Greenplun数据库，根据查询的时间戳来不断的将每个时间段之间的数据，进行数据交换，但是今天发现，mysql的时间戳没有小数点后6位，即精确度到毫秒级的，所以对于这个问题，将和Greenplum数据库的时间戳后6位保持一样。当然了最大位数是6位，也可以是1-6之间的整数。可以根据自己的业务进行设计。这样进行查询每个时间段之间的数据就不会出现丢失数据和重复数据的情况了。
-连接到数据库上，并执行一条DML语句（insert、update或delete）。
DataEase 是开源的数据可视化分析工具，帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务的改进与优化。DataEase 支持丰富的数据源连接，能够通过拖拉拽方式快速制作图表，并可以方便的与他人分享。DataEase的官方介绍请体跳转至官网—>https://dataease.io/
MySQL Enterprise Monitor是MySQL官方提供的一款监控和管理MySQL数据库的工具。 其功能之一包括MySQL Query Analyzer工具，通过MySQL Query Analyzer可以帮助用户识别慢查询和瓶颈，监视在MySQL服务器上执行的SQL语句，并显示每个查询的详细信息、执行次数和执行时间等有关性能的详细信息。
TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台，专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。你可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它，简单又方便。
在 MySQL 中的日期和时间系列的最后一部分中，我们将通过编写 SELECT 查询来将迄今为止学到的所有知识付诸实践，以获得对数据的与日期相关的细节。
ZbxTable 是使用 Go 语言开发的一个开源的 Zabbix 报表系统。基本功能如下： 导出监控指标特定时间段内的详情数据与趋势数据到 xlsx 导出特定时间段内 Zabbix 的告警消息到 xlsx 对特定时间段研内的告警消息进行分析，告警 Top10 等 按照主机组导出巡检报告 对 Zabbix 图形按照数类型进行显示和查看并支持导出到 pdf 主机未恢复告警显示和查询
分布式系统中，全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟，大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID，这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍，进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器，而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些，如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
本人在之前的博客里写了很多面试技巧，这是有个前提：至少候选人被面试了，在这个前提下，候选人哪怕失败了，至少也能用实战来检验和校对面试准备的结果，用句比较时髦的话来说就是试错，多试几次之后总能找到正确的方式。
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。
reverse_sql工具是一个用于数据库恢复的工具，它支持MySQL 5.7/8.0和MariaDB数据库。该工具可以帮助您在发生P0事故（最紧急的事故等级）时快速恢复数据，避免进一步的损失。
双“11”最热门的话题是TB ，最近正好和阿里的一个朋友聊淘宝的技术架构，发现很多有意思的地方，分享一下他们的解析资料：
zabbix运行一段时间之后，会留下大量的历史 数据，会发现zabbix的数据库一直在增大。运行3个月后笔者的数据库达到了5.7G，可能造成系统性能下降，查看历史数据时查询速度缓慢。 zabbix里面最大的表就是历史记录的表了，网上很多人都是写全部清空这些表的数据，其实我们可以按时间来删除里面的历史记录。
双写一致性：只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致，返回正确的数据。
Druid 是一个专为大型数据集上的高性能切片和 OLAP 分析而设计的数据存储系统。
井显生，2019年加入去哪儿，现负责国内机票出票、退款、改签核心业务。在领域驱动设计(DDD)、高并发有大量实践经验。
某后台的功能列表，页面底部为通用分页： 总条数: 16209321 页码：1 2 3 4 5 .... 9819 页面默认展示 10 条数据，默认展示条数可选。 页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件，筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。 拿订单列表查询举例，可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选，如性别等，这些字段肯定不会在订单表存储，所以必然会进行联表。 使用者常常有疑问： 为何页面只有 10 条数据，查询却如此之慢？ 老板会质疑你，做的是什么玩意？查询 10 条数据都要 1 分钟以上的时间？（优化前页面需要转 1 分钟才可显示出数据，页面转圈圈～）
工作11年，从事数据库工作7年，主要在金融行业。主要是做oracle,mysql。现在在农行软开中心主要做数据库应用方面的研究。
GIthub上有两个Druid。其中一个是阿里的数据库连接池，另一个是列式存储的分布式数据存储系统。我曾经一度认为是一个东西，本文介绍后一种Druid。
QAN（Query Analytics）慢查询日志分析工具是 PMM 的一部分，PMM 是 percona 公司提供的一个对于 MySQL 和 MongoDB 的监控和管理平台。官方给出的描述是：The QAN is a special dashboard which enables database administrators and application developers to analyze database queries over periods of time and find performance problems. QAN helps you optimize database performance by making sure that queries are executed as expected and within the shortest time possible. In case of problems, you can see which queries may be the cause and get detailed metrics for them。这是一个慢查询日志的展示工具，能够帮助 DBA 或者开发人员分析数据库的性能问题，给出全面的数据摆脱直接查看 slow-log。那么接下来，给大家介绍下 QAN 和其页面的指标吧。
2020 年 2 月 25 日，微信的朋友圈大量转载微盟遭遇了系统重大故障（36 小时内尚未恢复核心生产数据）。从而想到本人在两周前处理的一个案例：开发人员误删除了生产数据，本人恢复的一个过程。同时给这个故障的处理过程做一个总结，也对学过的知识做一个梳理，希望对运维的同学们有一个警示作用。
企业使用数据库，可能面临如下安全风险，该类风险需要完整的事后审计和追溯机制，数据库审计能力就由此诞生。
目前是多点Dmall数据库架构师，更早是聚美数据库团队负责人，擅长高并发下数据库架构，运维保障，数据库平台建设。
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，
作者 | Micah Lerner 译者 | 明知山 策划 | 蔡芳芳 本文对论文“Druid：一个实时分析数据存储系统”进行了概括总结，对 Druid 的架构、存储格式、查询 API 等进行了简要介绍。如需深入了解更多的细节，请查看论文原文。 这篇论文研究的是什么 Druid 是一个开源数据库，可以实现低延迟的近实时和历史数据分析。Druid 最初是由广告技术公司 MetaMarkets 开发的，后来被 Snap 收购，现在已被 Netflix、Confluent 和 Lyft 等公司应
最近这一年多断断续续一直在往 TiDB 中提交一些修改，前两天看了一些 GitHub 提交记录，发现竟然已经累计了 70 来个 PR 了。考虑到最近这一年基本处于疯狂加班的节奏，另外忙里偷闲还基本上刷完了之前列的十几本书的读书清单，我觉得这也算一个不大不小的成就吧，值得 mark 一下。
以下对 DBLE 3.22.01.0 版本的 Release Notes 进行详细解读。
最近碰到了一个奇怪的权限问题，问题的背景是业务同学反馈在下班后，有一个数据表出现了阻塞，导致后续的业务流程都产生了拥堵，在对这个问题进行分析发现，业务同学所谓的拥堵，阻塞是数据库连接出了问题。当然我们进行了一些深入的沟通，对整个问题的情况有了一个更为清晰的了解。
1，在稳定性层面来说，更多的是关注高可用、读写分离、负载均衡，灾备管理等等high level层面的措施（就好比要保证生活的稳定性）
今天发一篇与以往不同的内容，这是一篇来自生产实践的记录。我只是做了一下编辑和修订的工作。
虽然我们在使用 redis 缓存的时候非常的爽，它大大的提高了我们应用程序的性能和效率，尤其是数据查询方面，咱们不用直接去持久化的数据库中查询数据，而是到内存中查询数据即可
今天，我们正式发布 Navicat for Redis 与 Navicat Premium 16.2 两款产品。注入 Redis 能力，这对 Navicat 具有里程碑意义。
背景： 在实际操作中会经常将时间数据以 varchar 类型存入数据库，因为业务要求需要查询最近时间内的数据，所以需要根据时间排序
原子性（Atomic） 一致性（Consistency） 隔离性（Isolation） 持久性（Durability）
网上，关于入侵痕迹分析的文章很多，在此将个人工作中常用的一些方法技巧(班门弄斧了)，以及爬过的坑总结如下（当然，其中有些方法也是从各位前辈的经验中学习的）。入侵痕迹分析，不外乎正向推理，和逆向推理。当已经掌握部分线索时，可通过逆向推理，快速确定事发时间、影响范围、事发原因等；当没有明确的线索，可以入侵者的视角，通过正向思维进行推理，从而发现入侵行为；两种方法都可以以敏感文件、敏感命令、敏感IP、攻击特征关键字为线索，推理出事发时间、事发原因。
首先还是要说两句，1 这个帖子不会说是那个云，读者你也不要问是那个云， 2 丢数，我个人认为在云上这是必然的，不是偶然，只是触发概率的问题。（原因很清楚，我说的这个问题，到那个云都一样，越先进的越会有这个问题）
首先产品经理应不应该学习代码？不同的产品经理持有不同的观点。编程能力在产品经理的工作中是一个非必要的基本功，但会使用编程能力会给我们自己的工作带来加分项。因此在有空闲时间时可以学习代码作为自己的一个加分项，或者学习技术架构里面的逻辑。
人工智能技术与产业发展速度日新月异，从业者需要持续关注动态、提升自身技能，以在错综复杂的变化中，紧跟时代潮流，正确决策，抓住机遇。但由于庞杂的信息源和信息质量的层次不齐，你经常会遇到以下问题：
今天来给大家分享一下DBtime抖动的诊断案例。讲到的不足之处还希望大家多多指正，共同提高。案例会分下面几个方面来说。 首先来说问题的背景。因为使用的数据库环境多且复杂，数据库不只有Oracle,
在某个工作日，突然收到线上的服务告警，有大量的请求延时产生，查看线上服务发现基本上都是获取数据库连接超时，而且影响时间只有34秒钟，服务又恢复了正常。隔了几分钟之后，又出现了大量的告警，还是影响34秒后又恢复正常。 由于我们是底层服务，被重多的上层服务所依赖，这么频繁的异常波动已经严重影响到了业务使用。开始排查问题
前几天同事不小心误操作，将SQLServer库的一张表的一个状态字段给刷成了一个统一状态，由于是update执行所以原来的相关状态无法确定。发生这种事情的时候我的小伙伴背后 一凉。
本次分享，基于数据库事务处理的核心技术并发访问控制技术，TDSQL原创性提出了全态数据的概念和基于历史态数据的可见性判断算法，并基于此实现了全时态数据库。
之前我们知道，加锁可防止脏写：即若两个事务同时尝试写入同一对象，则锁可确保第二个写必须等第一个写完成事务（中止或提交）才能继续。
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