环境准备 自建MySQL环境主机 主机：iZbp1e*****krn92qrx0Z 内网ip: 10.26.254.217 客户端ecs主机 主机：iZbp1e6*****zkrn92qrwzZ 内网ip: 10.24.236.231 说明 说明：mysql的account的组成为’user’@’host’ 常见问题分析 ERROR 1045 (28000) 现象描述 ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'testcon'@'10.24.236.231' (
最近的互联网线上事故发生比较频繁，9月19日网上爆料出顺丰近期发生了一起线上删库事件，在这里就不介绍了。
配置之前先powershell 超级管理员运行winrm quickconfig -force
作者简介：崔秋，PingCAP 联合创始人，重度开源爱好者，曾任职于搜狗、豌豆荚，长期从事广告系统基础组件相关的研究，现主要从事开源 NewSQL 数据库 TiDB/TiKV 相关的设计和研发工作。
基于check-point实现图数据构建任务针对这篇文章提出的方案增加了数据分块操作与任务状态回滚操作。 数据分块：控制加载到内存的数据量，避免占用过多堆内存保证图数据库可靠运行。 任务状态回滚：回滚到构建节点的任务状态，下一次构建节点关系时从回滚点开始操作【构建任务分为节点TASK和关系TASK，任务回滚操作是在关系TASK中进行回滚】。
MySQL性能压测或者基准测试看起来很简单，使用sysbench，tpcc工具跑跑拿到数据就好，其实压测是一个技术活儿，尤其是涉及到性能对比的测试，因为不同场景/不同厂商的产品的参数设置不同，测试的结果也不一样。如果不阐明具体的参数配置差异，直接给出压测结果可能给其他人带来误导。
•每个任务都需要获取锁然后执行数据构建逻辑，不管构建逻辑是否成功执行TASK结束时必须释放锁•[NODE-TASK]负责锁的node_check-point更新以及后续任务的rel_check_point同步•[REL-TASK]负责node_check-point的回滚和任务状态同步rel_check_point=node_check_point
这两年一直在做MySQL迁移到PolarDB for MySQL的问题，基本上是迁移一个项目反馈都是好的，优秀的，没有马失前蹄，终于在昨天掉进了陷马坑，MySQL 迁移到 POLARDB FOR MYSQL 后报表任务无法运行，业务强制回滚了。
答：云数据库是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。云数据库是在云计算的大背景下发展起来的一种新兴的共享基础架构的方法，它极大地增强了数据库的存储能力，消除了人员、硬件、软件的重复配置，让软、硬件升级变得更加容易，同时，也虚拟化了许多后端功能。云数据库具有高可扩展性、高可用性、采用多租形式和支持资源有效分发等特点。
苹果一直在尝试把iPad做成电脑，但效果始终不如真正的PC理想。如果能在iPad上运行PC软件，如完整版的Office，那一定是一种非常理想的方式。我小时候电脑启蒙使用的第一个软件就是Office 97里的Word，这也是第一款引入Office助手（大眼夹）的版本。为了纪念7岁就夭折的大眼夹，我决定让它在22年后的iPad Pro上复活。
当应用程序访问数据时， MySQL 将数据从磁盘读取到内存，或将内存数据写入磁盘是数据库系统常见的IO操作。相比内存操作，磁盘IO操作运行速度相对较慢，需消耗较多的时间。当出现大规模数据读取 比如全表扫描，频繁数据读写请求时，高并发的写入更新数据，IO操作可能成为系统瓶颈。
OLAP 是一个很卷的赛道，创业公司也众多。在本文中，笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验，就目前的主流趋势：离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考，抛砖引玉，希望能与各位共同探讨。
总第514篇 2022年 第031篇 全量SQL（所有访问数据库的SQL）可以有效地帮助安全进行数据库审计，帮助业务快速排查性能问题。一般可通过开启genlog日志或者启动MySQL审计插件方式来进行获取，而美团选用了一种非侵入式的旁路抓包方案，使用Go语言实现。无论采用哪种方案，都需要重点关注它对数据库的性能损耗。 本文介绍了美团基础研发平台抓包方案在数据库审计实践中遇到的性能问题以及优化实践，希望能对大家有所帮助或启发。 1 背景 2 现状及挑战 3 分析及优化 3.1 数据采集端介绍 3.2 基础性
counties.rds是一个包含美国每个县人口统计数据的数据集，使用R包UScensus2010收集，也可从这下载
是允许我们处理客户端数据的一系列服务的统称, 主要可以为公司节约计算机的硬件成本.
组织内细胞异质性的基础是细胞转录状态的差异，转录状态的特异性又是由转录因子主导的基因调控网络（GRNs）决定并维持稳定的。因此分析单细胞的GRNs有助于深入挖掘细胞异质性背后的生物学意义，并为疾病的诊断、治疗以及发育分化的研究提供有价值的线索。然而单细胞转录组数据具有背景噪音高、基因检出率低和表达矩阵稀疏性的特点，给传统统计学和生物信息学方法推断高质量的GRNs带来了挑战。Single-cell regulatory network inference and clustering (SCENIC)是一种专为单细胞数据开发的GRNs算法，它的创新之处在于引入了转录因子motif序列验证统计学方法推断的基因共表达网络，从而识别高可靠性的由转录因子主导的GRNs。SCENIC相关的文章2017年首先发表于nature methods，2020年又将流程整理后发表于nature protocls。需要深入了解分析原理和流程的朋友可以参考这两篇文章：
4.域名--->CDN--->负载均衡--->云服务器ECS+数据库RDS(主从)+缓存Redis
从关系数据库抽取图数据，需要考虑的一个场景是新增数据的处理【其中任务状态的依赖与数据依赖关系非常重要】。从一个自动化抽取图数据的工具角度来说，自动化生成脚本可以与如下实现完成对接【即设计好schema之后自动生成如下脚本】。该设计方案可以与自动化抽取图数据的工具无缝集成。 在现有的Airflow调度系统中【可以自行实现调度逻辑或者可以是其它的调度系统，本文的设计思路可以借鉴】，可以设计Task和DAG来完整增量数据的处理，完成线上数据的持续更新需求。在构建TASK时，按照图数据的特点设计了节点TASK和关系TASK，并在同一个DAG中执行调度。【DAG的设计可以是某一类业务数据的处理流程】在下面的案例中主要展示了担保关系图数据的构建设计。
TongRDS（简称 RDS）是分布式内存数据缓存中间件，用于高性能内存数据共享与应用支持。RDS为各类应用提供高效、稳定、安全的内存数据处理能力；同时它支持共享内存的搭建弹性伸缩管理；使业务应用无需考虑各种内存的复杂管理。
作为云原生技术先驱，腾讯云数据库内核团队致力于不断提升产品的可用性、可靠性、性能和可扩展性，为用户提供更加极致的体验。为帮助用户了解极致体验背后的关键技术点，本期带来腾讯云数据库专家工程师王鲁俊给大家分享的腾讯云原生数据库TDSQL-C的架构探索和实践，内容主要分为四个部分： 本次分享主要分为四个部分： 第一部分，介绍腾讯云原生数据库 TDSQL-C 产品架构，包括产品的研发背景和架构主要特性； 第二部分，分享用户场景实践，针对线上真实的用户场景做一些分析和针对性实践； 第三部分，分享系统关键优化； 第四部
云数据库的RDS 产品，在传统开源的系列里面大致可以选择的是 POSTGRESQL 和 MYSQL 两种，诚然在RDS 的里面大部分产品最终的选择还是MYSQL ，今天不想讨论产品的量，而是想讨论以下产品的难度，RDS 产品在 POSTGRESQL 和 MYSQL 两种产品的难度问题。
在数据处理领域，数据分析师在数据湖上运行其即席查询。数据湖充当分析和生产环境之间的接口，可防止下游查询影响上游数据引入管道。为了确保数据湖中的数据处理效率，选择合适的存储格式至关重要。
针对PolarDB for PostgreSQL 提出的特性，其中PG原生数据库最大的问题之一是磁盘空间占用的问题，相对于其他的数据库产品PostgreSQL 数据库会在使用中占用更多的磁盘空间，这是人尽皆知的问题，其他的两个问题也需要进行测试，通过测试来验证PolarDB for PostgreSQL产品是否和宣传的比PostgreSQL RDS产品更具竞争力。
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据实时同步云平台，目前支持 Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、MariaDB、Aliyun MariaDB、Aliyun MongoDB、Aliyun RDS for SQLServer、Aliyun RDS for PG、Aliyun RDS for MySQL、TencentDB for MySQL、TencentDB for MariaDB、TencentDB for PG、TencentDB for SQLServer、TencentDB MongoDB、Vika、Apache Doris、PolarDB MySQL、轻流、PolarDB PostgreSQL、Amazon RDS for MySQL 之间的数据同步，并对用户永久免费。
因为纳入的数据集有点多，来源于12篇文章：232 single cell transcriptome samples (normal = 31; adjacent = 54; tumor = 148) ，分别来源于：
一般来说，遇到了这样的报错说明其实并没有follow我的教程，而是follow的官方教程。因为我自己就是跟着官方文档跑的时候报错了，才进行了一些小的修改，主要是多线程问题，让我一一道来。
不做铺垫，因为公司在进行数据库转型，ORACLE to MYSQL 基于云上的MYSQL 在使用中主要分为两派 1 传统型的RDS ，也就是与我们自己安装的数据库有差别，但差别不大， 2 根据云上的硬件环境，最大最充分的修改数据库的内部结构，让数据库更能使用到我们的硬件环境，去适配他。
简介和安装 redis简介： 开源高性能key-value存储；采用内存中（in-memory）数据集的方式，也可以采用磁盘存储方式（前者性能高，但数据可能丢失，后者正好相反） 支持字符串（strings）、哈希（hashes）、列表（lists）、集合（sets）和 有序集合（sorted sets）等；支持对复杂数据结构的高速操作。 特性多，支持主从同步、pub/sub等 支持多种客户端（http://redis.io/clients） ... 注：应用场景没有提到，暂时没有太多实际体会，不瞎说，
大家早上好，我今天给大家分享我们的基础软件建设。网易杭州研究院在整个网易集团的主要职责是为网易的非游戏业务构建统一的技术平台，来支撑网易音乐、网易新闻、严选，以及之前的考拉海购的业务需求。在 2019 年的时候，我们把考拉海购出售给阿里集团了，但是在之前，考拉也曾经一度是我们最大的一个支撑对象。所以对我们来讲，重点就是要去探索一个比较统一的、开放的、自主可控的技术架构，来满足我们的业务需求。
从传统关系型数据库到云数据库，数据库在不断演进。与此同时，它也发挥着越来越重要的作用。从云计算、新媒体、音视频、云游戏到移动 App，几乎各行各业都离不开数据库。一方面，数据库作为 IT 基础设施的关键一环，对企业业务的发展起着支撑作用；另一方面，数字化在经济社会中不断深入，数据成为核心要素，围绕数据的生产、存储和消费均依赖数据库。
云数据库rds是什么？这个问题是很多人都想了解的问题，因为大多数人对于云数据库rds并不是很了解，因为大多数人还停留在自建数据库这种意识上，并没有真正地了解到云数据库的优势，以及云数据库未来的发展趋势，也连带着大家对于云数据库RDS不是很了解。那么接下来就为大家简单说一下云数据库rds是什么？有哪些优势？
作者 | Dana Van Aken、Andy Pavlo、Geoff Gordon 编译 | AI100 数据库管理系统（DBMSs）是所有数据密集型应用的最重要组成部分。但是由于他们包含了数百个配置“旋钮”，因此很难管理。这些“旋钮”负责控制一些因素，其中包括用于缓冲储存器的内存容量，以及将数据写入存储盘的频率次数。机构和组织会经常雇佣专家来帮助他们协调各项目，但是很多情况下，聘请这些专家花费过高。 为了让每个人，甚至包括那些没有数据库管理相关技术的人，都能轻松地配置DBMS，卡耐基梅隆大学的学生
沃趣科技 熊中哲·联合创始人/产品研发团队总监 前文我们介绍了基于 Kubernetes 实现的下一代私有 RDS. 其中, 调度策略是具体实现时至关重要的一环, 它关系到 RDS 集群的服务质量和部
前文数据库容器化｜未来已来我们介绍了基于Kubernetes实现的下一代私有 RDS。其中，调度策略是具体实现时至关重要的一环，它关系到RDS 集群的服务质量和部署密度。那么，RDS 需要怎样的调度策略呢？本文通过数据库的视角结合Kubernetes的源码，分享一下我的理解。
Neutrophil profiling illuminates anti-tumor antigen-presenting potency - PubMed (nih.gov)
本次分享将介绍Pigsty：PostgreSQL RDS的Me-Better开源替代。Pigsty是如何从可观测性，可靠性，可维护性，可用性，可扩展性与安全性六个维度上，让裸奔的PostgreSQL内核成为全盛状态的六边形战士，以云数据库5%～30%的成本，提供更好的生产级关系型数据库服务（RDS）。
导 语 前文数据库容器化｜未来已来我们介绍了基于Kubernetes实现的下一代私有 RDS。其中，调度策略是具体实现时至关重要的一环，它关系到RDS 集群的服务质量和部署密度。那么，RDS 需要怎样的调度策略呢？本文通过数据库的视角结合Kubernetes的源码，分享一下我的理解。 It was the best of times, it was the worst of times。 —by Dickens. 人类从爬行到直立用了几百万年，但是我
我们曾经分享过一篇文章，云时代的DBA，何去何从？，在文中我们讨论了Oracle最近几年重点转而向云的变革，它全力以赴在做的一件事情就是把所有的产品和服务转移到云上来。 云技术改变了数据库领领域的竞争
随着业务容器化的推进，经常有客户抱怨应用 QPS 无法和在物理机或者云主机上媲美，并且时常会出现 DNS 查询超时、短连接 TIME_OUT、网络丢包等问题，而在容器中进行调优与诊断的效果因为安装工具的复杂度大打折扣。本文基于网易轻舟中间件业务容器化实践，总结容器场景下的性能调优心得，供读者参考。
因为buck中，占空比一般比较小，所以上管的导通时间是比较短的，这就需要上管尽快的导通，以响应电流的需求。
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）
云服务器已经成为了如今建立网络平台或程序的主选趋势，而云服务器只是作为主机搭载，在创建的过程当中尽管也会提供存储空间，但是并不会提供独立的数据库。所以如果需要大型数据的存储和运行的话，一般都会选择单独配备云数据库。而云数据库rds怎么选自然也是在选配当中所需要考虑到的问题，一般情况下会先评估网站或程序对数据库的使用需求。
MOS管开关电路是利用MOS管栅极（g）控制MOS管源极（s）和漏极（d）通断的原理构造的电路。因MOS管分为N沟道与P沟道，所以开关电路也主要分为两种。
大约四五年前，小编偶然在网上看到这篇 <程序员练级攻略> (首发于酷壳网）, 文笔流畅，内容实在，十分受用。到今天，技术届的发展天翻地覆，再来回顾这篇“大文”，别有一番感慨。 观点一：用户界面 你也许会很奇怪为什么下面的东西很偏 Unix/Linux，这是因为我觉得 Windows 下的编程可能会在未来很没有前途，原因如下： 现在的用户界面几乎被两个东西主宰了，1）Web，2）移动设备 iOS 或 Android. Windows 的图形界面不吃香了。 越来越多的企业在用成本低性能高的Linux和各种开源
该系列的第一篇为：PG空闲连接的资源消耗：https://amazonaws-china.com/cn/blogs/database/resources-consumed-by-idle-postgresql-connections/讨论PG如何管理连接以及空闲连接如何消耗内存和CPU。本文讨论空闲连接对PG性能的影响。
跟其他公司合作，他们的wiki用的Requarks/wiki，看了一眼文档搭建还是很简单的：https://docs.requarks.io/install/docker。顺便国内搜了一下文档：https://blog.csdn.net/weixin_26750481/article/details/108131866。先不说翻译的咋样，yaml文件能不能保证一下格式？写的也太乱了！看了一下原文：https://medium.com/swlh/deploy-wiki-js-on-kubernetes-686cec78b29还是看原文吧！简单作一个wiki跑一下！
这个纯粹就是生物信息学领域的“马太效应”，大家都用monocle2做拟时序，所以后来者就简单的追随即可，而且绝大部分人其实并不关心算法细节，仅仅是为了做拟时序而做，那么就无所谓选择哪个软件了。我们也简单的展示了目前的可以做拟时序分析的软件的测评，详见：拟时序的多种算法大比拼（拟时序一本通03） 。但是，测评归测评，最终大家还是得使用monocle2做拟时序分析，所以不得不把重点放它的细节剖析上面，我们后面也会介绍一下其它软件和方法：
本文介绍了如何提升云可扩展性的三种方法。首先，使用自动缩放（Auto-scaling）可以自动根据负载调整实例数量。其次，水平扩展数据库层（Horizontally scaling the database tier）可以通过增加只读实例来提高数据库性能。最后，使用分区的EBS卷可以进一步提高性能。
在 Kubernetes 中运行大规模以 Web 为中心的工作负载，最关键的需求之一就是在 L7 层实现高效流畅的入口流量管理。自从第一批 Kubernetes Ingress Controller 开发完成以来，Envoy（由 Matt Klein 和 Lyft 团队开发）已经成为云原生生态系统中的新生力量。Envoy 之所以受到支持，因为它是一个 CNCF 托管的项目，与整个容器圈和云原生架构有着天然的支持。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
