转转二手交易网 —— 把家里不用的东西卖了变成钱,一个帮你赚钱的网站。由腾讯与 58 集团共同投资。为海量用户提供一个有担保、便捷的二手交易平台。转转是 2015 年 11 月 12 日正式推出的 APP,遵循“用户第一”的核心价值观,以“让资源重新配置,让人与人更信任”为企业愿景,提倡真实个人交易。
计费组是为网易互娱产品提供统一登录和支付高效解决方案的公共支持部门,对内是互娱的各个游戏工作室,对外是国内外数百个渠道。由于业务场景的特殊性,我们为各个游戏产品部署了不同的应用服务,其中大产品环境独立,小产品集中部署。
凤凰网(纽交所上市公司,代码:FENG) 是全球领先的跨平台网络新媒体公司,整合旗下综合门户凤凰网、手机凤凰网和凤凰视频三大平台,秉承"中华情怀,全球视野,兼容开放,进步力量"的媒体理念, 为主流华人提供互联网、无线通信、电视网的三网融合无缝衔接的新媒体优质内容与服务。
今天我就给大家讲一下我们这边做的数据库运维的自动化平台,他是怎么样子的。首先我会给大家简单介绍一下我们做平台的背景,以及平台的一些技术架构,以及针对我们DBA和开发的需求的全套解决方案。 首先是背景,我们为什么要做RDS,在做RDS之前其实我们也有一套自己的自动化系统,可是我们有了这套自动化系统我们发现有了之后我们DBA还是很忙,每天忙于工单处理,大表DDL,集群搭建,扩容,数据迁移等等。这些东西不能说没有价值,但是对于DBA来说,每一次的重复操作,都会让这个价值指数级下降,并且不能带来成长。所以我们对这些
MySQL数据库托管的一点感悟 开始之前,聊一点题外话,最近好像股市和基金都大跌,我自己买的股票和基金也都跌了。我本身没有这方面的经验,也是小白一个,但是感觉遇到了这种下跌,很容易让人崩溃。之前也有朋友买了很多,那天开玩笑对我说:中午跌的时候,他差点都跳楼了。😄 虽然是句玩笑话,但是从中能够感受到,大家还是很在意亏损的。 有调查显示,亏钱带来的厌恶是赚钱带来的快乐的2倍。举个例子就是:亏损1w块钱对你的影响需要你赚2w块钱才能抵消。我觉得普通人,如果不靠股市发财,就要做到对短期波动置之不理
Mobikok(可可网络)成立于 2013 年,是一家快速成长的移动互联网营销公司,专注于移动 eCPM 营销。总部在中国深圳,聚焦于订阅 offer 的海外流量变现业务。Mobikok 提供的接口方式支持各类手机端流量(API、SDK、Smartlink),RTB(实时竞价系统)对接海外的 DSP(Demand-Side Platform,需求方平台)高效优化客户的广告效果。截止目前,系统已对 2 亿用户进行广告优化,已接入上百家广告主以及上百家渠道,Mobikok 致力于高效,便捷,专业的帮助广告主以及渠道互惠共赢。
在做业务架构的过程中,你是否遇到过类似的痛点? (1)数据量太大,容量复杂性上移到业务层; (2)并发量太大,性能复杂性上移到业务层; (3)前台与后台存储异构,满足不同查询需求; (4)线上与线下存储异构,满足大数据需求; (5)存储系统迁移成本高,不敢轻易做重构; (6)... 职业生涯十五年,基本都在使用MySQL做线上业务的存储。最近这几年,遇到的问题慢慢多起来,严重影响了研发效率。TiDB近年甚火,于是最近做了一些调研,与大家分享。 如一贯风格,更多的聊:TiDB究竟解决什么问题,以及为什么这
昨天做了一个数据迁移流程的优化,直到发生了一些严重的问题,才明显重视起来这个问题。
专职做 DBA 已经 6 年多的时间了,一路走来,感触非常深。看同行、同事犯了太多的错误,同样我自己也犯了非常多的错误,然而绝大多数的错误其实都是很低级的错误。 有的是因为不了解某个引擎的特性导致、有的是因为对线上环境不了解导致、有的是因为经验不足导致。一路上,跌跌撞撞,从小公司 DBA,到腾讯高级 DBA,再到现在的金融数据库 DBA。 不由得想起 5 年前的我,刚进入 DBA 行业,缺乏经验,经常犯错误,不是我不够努力,更多的是初来乍到的我根本不知道应该在哪方面下功夫。 本文就是基于这方面的考虑
导语 专职做 DBA 已经 6 年多的时间了,一路上,跌跌撞撞,从小公司 DBA,到腾讯高级 DBA,再到现在的金融数据库 DBA。看同行、同事犯了太多的错误,自己也犯了非常多的错误。一路走来,感触非
mysq迁移.png 刚接触Django的时候,测试数据存到了mysql,在数据库往线上环境迁移的时候遇到了问题,因为图形化界面Navicat连不上远程的默认权限的数据库,后来把登录权限调的很高才勉强连上... ---- 后来随着学习的深入,接触了linux的scp命令(scp无法在windows使用),加上mysql自带的mysqldump,能很快的完成数据库的迁移 将本地的数据库(fangyuanxiaozhan)导出为sql文件(fangyuanxiaozhan.sql) mysqldump
参见 Laravel 5.4 migrate 时报错: Specified key was too long error
MariaDB作为一款免费开源的数据库管理系统,由世界上最流行的开源数据库MySQL的创始人主导开发,提供丰富而强大的功能,在某些场景下甚至优于MySQL的表现,现在主要由开源社区来维护。为了促进MariaDB开发者和用户的进一步交流,MariaDB基金会举办了MariaDB Server Fest线上大会,腾讯专家作为分享嘉宾受邀参加。 大会简介 MariaDB Server Fest线上大会国际范围内最早将在2020年9月14日星期一举办,北京时区会议于9月18日星期五14:00开始,直到9月2
线上某IOT核心业务集群之前采用MySQL作为主存储数据库,随着业务规模的不断增加,MySQL已无法满足海量数据存储需求,业务面临着容量痛点、成本痛点问题、数据不均衡问题等。
本系列文章就是向大家介绍, 从 SQL Server 迁移到 MySQL 所面临的问题和我们的解决方案。
迁移工具内置通过配置值,使用不同的数据库驱动,执行不同的sql组成,达到创建相同结构的表的需求
杨亚洲,前滴滴出行专家工程师,现任OPPO文档数据库MongoDB负责人,负责数万亿级数据量文档数据库MongoDB内核研发、性能优化及运维工作,一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。后续持续分享《MongoDB内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》。
这是学习笔记的第 2417篇文章 今天和研发团队沟通一个数据存储方案的设计和改造,大体的背景是在数据库中有些id类数据,如果数据类型是int,则存在一定的溢出风险,在程序层面需要提前考虑修改为int64,在MySQL中可以简单理解为bigint. 我们假设这个id字段为uid,如果是用户业务,则很多业务逻辑都是和这个uid强相关的,那么就会存在大量的业务梳理和研发代码的接入,如果底层数据存储的压力和风险过大,则这个事情的改进周期和影响范围就会更难以评估和控制。 所以这个问题从长期来看是未
小红书使用 TiDB 历史可以追溯到 2017 年甚至更早,那时在物流、仓库等对新技术比较感兴趣的场景下应用,在 2018 年 5 月之后,我们就开始逐步铺开,延展到其他适合 TiDB 的场景中去。截止目前,小红书使用的 TiDB 节点数在 200+ 个,未来也有更大扩展空间。
MySQL在业界流行多年,很好地支撑了携程的业务发展。但随着技术多元化及业务的不断发展,MySQL也遇到了新的挑战,主要体现在:业务数据模型呈现多元化,OLTP和OLAP出现融合的趋势;在MySQL数据库上慢查询治理成本高;使用传统的分库分表方案对开发不友好,核心数据库改造成分库分表方案,时间一般以年为单位。
这个你必须面对的事,就是当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。
突然! 扩容了,扩容成6个库,每个库需要12个表,你怎么来增加更多库和表? 当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容,咋办?
线上某clickhouse集群,最早采用SAS机器,后来因为容量不足又陆续添加了4台SATA机器。
笔者:花生 PeA,百度前端汪、ACGer。个人博客:pea3nut.blog;个人资料:pea3nut.info。
笔者花生 PeA,百度前端汪、ACGer。个人博客:pea3nut.blog;个人资料:pea3nut.info。
MySQL 大表数据添加新字段 有时候我们在测试环境给一个表添加字段,但是在线上环境添加一个字段,却极其的慢。原因是线上的数据库一般会存有大量的数据(百万级,千万级),基本的添加字段方式在线上数据库已经不太合适了。 > alter table user add column flag tinyint(1) default 0; 基本添加方式,大量数据的表不推荐。执行加字段操作就会锁表,这个过程可能需要很长时间甚至导致服务崩溃。 解决方案 扩展新表方案 创建一个新表user_ext(id,user_id,f
今天业务反馈了一个问题,modify_time字段不允许为null,而业务反馈这个字段是设置了默认值的,具体的业务报错信息如下所示:
作者简介 荣华,携程高级研发经理,专注于后端技术项目研发管理。 军威,携程软件技术专家,负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永,携程资深软件工程师,专注于实时计算,数据分析工程。 俊强,携程高级后端开发工程师,拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来,已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段,在见证了大量业务奇迹的同时,也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
上一篇文章《ShardingJdbc分库分表实战案例解析(上)》中我们初步介绍了使用ShardingJdbc实现订单数据分散存储的分库分表方法,在本篇文章中将重点介绍在不停服的情况下实现数据分片存储的在线扩容。具体将以如下两个常见的场景进行演示:1)、尚未进行分库分表的单库单表系统如何平稳的实施分库分表方案;2)、已经实施过分库分表方案的系统,由于数据量的持续增长导致原有分库分表不够用了,需要二次扩容的情况。
在数据的服务生命周期过程中,经常会因为数据迁移、主从复制、数据集成等原因产生数据流动及复制。在数据复制过程中,由于人为误操作、软件bug或硬件故障等原因,无法完全规避复制数据的准确性。如何有效保障复制数据的一致性变得至关重要。
券商是一个古老的行业,发展至今已经历了三个时代:第一代券商为传统券商,在线下交易大厅进行买卖;第二代券商开始了电子化进程,从线下到线上进行了浅层服务的转移,改善了用户体验,提高了金融服务的效率;第三代券商更多强调“科技赋能”,在功能业务上更创新、更多样,且存在完整的互联网基因,业务依靠线上平台,拥有底层自研能力,如交易、风控等系统。
摩拜单车 2017 年开始将 TiDB 尝试应用到实际业务当中,根据业务的不断发展,TiDB 版本快速迭代,我们将 TiDB 在摩拜单车的使用场景逐渐分为了三个等级:
DTS 作为数据交互引擎,以其高效的实时数据流处理能力和广泛的数据源兼容性,为用户构建了一个安全可靠、可扩展、高可用的数据架构桥梁。云数据库 SelectDB 通过与 DTS 联合,为用户提供了简单、实时、极速且低成本的事务数据分析方案。用户可以通过 DTS 数据传输服务,一键将自建 MySQL / RDS MySQL / PolarDB for MySQL 数据库,迁移或同步至云数据库 SelectDB 的实例中,帮助企业在短时间内完成数据迁移或同步,并即时获得深度洞察。
文章集中整理总结mysql分库分表开源产品,分布式数据库的设计,以及实际应用案例等相关内容,部分附上本文作者实际应用过程中的理解。
今天的文章,没有用过Django的同学可能难以理解我在说什么。但是如果你被Django的migration折腾过,那么你一定会感谢这篇文章。
Shopee(https://shopee.com/)是东南亚和台湾地区领先的电子商务平台,覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、印度尼西亚、泰国、越南和台湾等七个市场。Shopee 母公司 Sea(https://seagroup.com/)为首家在纽约证券交易所上市的东南亚互联网企业。2015 年底上线以来,Shopee 业务规模迅速扩张,逐步成长为区域内发展最为迅猛的电商平台之一:
金融行业该如何在线替换金融核心场景数据库?在 TUG 陆金所企业行活动中,来自陆金所的数据架构 DBA 团队经理万霁春老师分享了陆金所的去 O 之路,以下内容整理自当天活动分享实录。
我们有需要将物理盘上的mysql迁移到ssd上,先说一下生产环境一直有数据产生,且数据量达到500G。 方案一:使用mysqldump,不管是导入导出都太耗时,没有一天拿不下 方案二:直接物理磁盘上拷贝也是非常耗时,拷贝过程中需要停服务,这就导致停服务时间太长。 方案三:这个方案本来是很有优势的,但是实际情况导出导入也需要锁表或锁库,也是需要停服务,本来我们就不需要增量拷贝,innobackupex优势体现在增量拷贝。 方案四:拷贝速度快 综合停服务时间以及操作难易度,最终选择了方案四。 下面描述下操作步骤
set hello world的时候,竟然提示read-only。使用info replication的方法查看当前复制状态,发现role变成了slave,所以使用slaveof no one来修改下属性。
笔者是在两年前接手公司的财务系统的开发和维护工作。在系统移交的初期,笔者和团队就发现,系统内有一张 5000W+ 的大表。
vivo 云服务提供给用户备份手机上的联系人、短信、便签、书签等数据的能力,底层存储采用 MySQL 数据库进行数据存储。
“增删改查”都是查找问题,因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题,其实就是查找快慢问题。
这个方案就跟停机迁移一样,步骤几乎一致,唯一的一点就是那个导数的工具,是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿,有点不太靠谱,因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了,可能多达几亿条,甚至几十亿,你这么玩儿,可能会出问题。
在去年,ACMUG(全称China MySQL User Group,中国MySQL用户组)就和腾讯云一起为大家分享过数据库技术干货。 而本周六(4月17日下午13:30),ACMUG将再度联合数据库行业专家,一起为各位技术爱好者带来精彩的技术分享。下面跟随数据君一起来看看本次讨论腾讯云数据库的专家为大家带来的干货议题吧~ p.s.本次除了可以线上参会外,还可以在杭州进行免费的线下参会哦~参会方式详见文末。 TDSQL全局一致性读的实现 一、嘉宾介绍:腾讯云数据库专家工程师张文,拥有多年分布式数据库系
第二条语句,在MySQL 8.0中group by 字段 ASC/DESC 失效,要改成:
勇敢的打工人,新年前最后一天班,接到线上需求。最近把mysql大量数据迁移进入elasticsearch,一切正常,但出现一个bug,当系统停机发布时候,mysql数据库更改的数据,不会被系统监听到,导致数据不一致。
导读:对于很多大型网站来说,一些不起眼的小功能反而是实现的难点。对于知乎来说,已读服务会随着用户量和内容数量的增长而平方级增长,而且响应时间要求很短,因此是一个有实现难度的系统。本文作者介绍了知乎已读服务的架构设计和演进过程,并对很多技术取舍做了深入剖析,十分值得阅读。
根据公司安全新红线宣导进行整改, 禁止使用已停止维护的版本第三方软件,其中某某服务的MySQL数据库5.6版本已到停止维护时间,故将其版本进行升级至5.7
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云