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。
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。
我们都知道,随着业务量的增长,数据量也会随之增加,这个时候就需要关注业务大表,因为大表会影响查询性能,DDL变更时间很长,影响业务的可用性,同时导致从库延迟很大,如果业务做了读写分离,导致用户重复操作产生脏数据,例如重复下单。
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。
在做单细胞转录组数据分析时,我们经常遇到特定(通路/功能)基因集合的表达活性分析,目前比较常用的是GSVA以及Seurat软件包的AddModuleScore[1]函数。这里我们介绍一种新的方法UCell[2],它具有以下特点:
使用 MySQLdump 工具的优点是简单易用、容易上手,缺点是停机时间较长,因此它适用于数据量不大,或者允许停机的时间较长的情况。
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' (
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】。
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。
•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
最近在分析单细胞数据,用DoHeatmap画热图的时候遇到一个问题,列标签(也就是每个细胞亚群的名字)出界了,在最后保存的图片里面不能完整显示。从下面的热图中可以看到,最后一个亚群Platelet超出了绘图区域,无法完整显示。
但是公司业务发展的速度实在太快,来了一个厂商或者应用就要求我们上线一个RDS实例,并且要求实例具备高可用、可扩展能力,随时上线或者下线,领导又要求提高物理硬件资源利用率。业务部门整天催着我们快速提供数据库服务,数据库实例多了后,运维难度和复杂度直线上升。公司IT发展战略朝着微服务和互联网化全面改造,DevOps建设又旨在打通运维和开发部门壁垒,作为DBA运维人员该如何适应这种转型?
R怎么读入表格数据最快? R中有6个常用数据读取函数: utils::read.csv: 默认使用的读入方式 (read.table) readr::read_csv: readr包中的读入函数 (RStudio中默认也包含了这一方式) data.table::fread: 来自data.table包 base::load: 加载rda文件 base::readRDS: 读取二进制数据 feather::read_feather: 一种新的feather格式的二进制数据 生成测试数据 set.seed(12
根据云计算权威组织云安全联盟(CSA)对241位行业专家的最新调查,云计算资源配置错误是导致组织数据泄露的主要原因。
从索引上可以看看到底这几年PG 12 -- PG13 --PG 14 他们都做了些什么改进,为什么PG 是最高级的开源数据库。
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。
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,比如MySQL,HDFS等,也可以采集实时变化的数据,比如MySQL binlog,Kafka等,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎,大家如果有兴趣,欢迎来github社区找我们玩~
今天体验了下MySQL Cloud的一些服务,除了网络卡顿延迟比较大之外,其他的体验还可以,简单来说下这个过程。
前几天,一早起来,就发现 RDS 挂了,然后也无法重启,后面发现是 bin-log 日志过大,把 RDS 的空间塞满了。
在读取一行数据之前,应该先考虑下重复数据管理的通用规则,不改写原始数据。原始文件视为只读,保留原始文件名字并说明来源,是一个好办法。
部署在亚马逊的云服务器中被认为是实现高可扩展性的好方法,同时只需要为您所使用的计算能力支付费用。不过您要如何从技术中获得最佳的可扩展性呢?
作者:李志勇 来源: http://www.csdn.net/article/2016-03-21/2826611 偶然在网上看到游族网络运维总监李志勇先生进行的一次分享,作为一个运维人,对其中的运维
导语:推荐系统中个性化推荐最为复杂,个性化推荐涉计到很多基础技术:用户画像,用户曝光记录,推荐算法策略等等,其中用户画像和用户曝光记录的设计好坏直接影响推荐系统的性能和效率,布隆过滤器应用到用户曝光记录,在存储和判断方面,有着非常明显的优势。本文结合自己的实践经验,简单介绍一下如何设计一个优雅的用户曝光记录功能。
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。
容器技术并非Docker的创新,容器技术所依赖的一些基础技术,如namespace、cgroup、chroot等等,也都不是Docker的首创。
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。
[每周 Postgres 世界动态] 本文全网唯一源地址 产品新闻 信息来源:网址基础上整理。 无 博客动态 信息来源:网址 作者 文章
说说最近的一个案例吧,线上阿里云RDS上的一个游戏日志库最近出现了一点问题,随着游戏人数的增加,在线日志库的数据量越来越大,最新的日志库都已经到50G大小了,在线变更的时间非常长。
使用CPM去除文库大小影响 之所以需要normalization,就是因为测序的各个细胞样品的总量不一样,所以测序数据量不一样,就是文库大小不同,这个因素是肯定需要去除。最简单的就是counts per million (CPM),所有样本的所有基因的表达量都乘以各自的文库reads总数再除以一百万即可。(一般miRNA-seq数据结果喜欢用这个) 代码如下: calc_cpm <- function (expr_mat, spikes = NULL) { norm_factor <- colSu
云数据库rds属于关系型数据库,是比较稳定可靠,可弹性伸缩的在线数据库服务,支持多种引擎,可以提供备份,恢复,迁徙等方面的服务,所以在现在的很多场景中都有很好的应用。那么云数据库rds怎么用?云数据库RDS的优势是什么?
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?
我司在某云的MySQL数据库占硬盘空间大于90%,RDS空间总空间为 700G,表A分析之后。某渠道统计的表有5亿,单表空间超过350G。
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。
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.
通过阿里云数据传输,并使用 dts-ads-writer 插件, 可以将您在阿里云的云数据库RDS for MySQL中数据表的变更实时同步到分析型数据库中对应的实时写入表中(RDS端目前暂时仅支持MySQL引擎)。 前提条件 您需要在您RDS for MySQL所在的云账号下开通阿里云数据传输服务。并 点击此处 下载dts-ads-writer插件到您的一台服务器上并解压(需要该服务器可以访问互联网,建议使用阿里云ECS以最大限度保障可用性)。服务器上需要有Java 6或以上的运行环境(JRE/JDK)。
客户需要将华为云rds for MySQL和天翼云rds for MySQL做一个双向同步,当华为云rds宕机的时候,可以切换到天翼云继续提供服务,而且此时,天翼云的数据也可以自动同步到华为云rds,平时只使用华为云的rds,和双A方案有点差异,需要注意的是rds环境不能安装任何的软件,所以,我目前想到的方案有:
1、人家告诉你ECS、RDS即有通用属性,又包含自己的特有属性,很明显考的是面向对象中的继承。
在一个风和日丽的下午,姜同学正在研究动态规划算法,突然被临时传递了一个需求,大致就是测试的同学想要做自动化测试。具体的细节略过,姜同学认为需求还比较合理,可以做。要求如下: ● 无损备份线上数据库到文件 ● 支持表级备份 ● 支持字段脱敏 ● 支持版本管理 ● 支持一键还原
1、 S3(Simple Storage Service) a) 对象存储服务 b) 存储任意类型文件 c) 存储桶:可控制对存储桶的访问权限,名称全局唯一,最多100个 d) 对象:单个对象最多5TB e) 对象键:标识唯一 f) S3的存储桶和S3默认私有,只有资源拥有者可访问
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。
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DLA一键建仓上线之后陆续收到很多反馈,其中一个就是RDS的数据能不能投递到AnalyticDB for MySQL里面去,以达到极致的分析速度,最近我们实现了这一特性,今天给大家介绍一下。
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。
标题中的DBA其实包含两层含义:Database Architect 与 Database Administrator,我在这里都简称DBA了。
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,
热备:备份设备与主设备一起工作运转,当主设备故障时,备份设备能立即取代主设备的工作
前面我们在介绍TCGA数据库数据挖掘的时候,课程中使用了人了所有miRNA的ID号。
沃趣科技作为服务国内B端企业的数据库产品和解决方案的国产厂商,多年与传统企业打交道,深知传统企业目前正面临着互联网应用和数字化全面转型的挑战。我们了解到CIO眼里最重要的规划之一,就是如何根据企业自身的业务特点打造合适的私有云平台,来适应日新月异的应用场景变化,快速推出满足市场需求的应用。
Rinetd是为在一个Unix和Linux操作系统中为重定向传输控制协议(TCP)连接的一个工具。Rinetd是单一过程的服务器,它处理任何数量的连接到在配置文件etc/rinetd中指定的地址/端口对。尽管rinetd使用非闭锁I/O运行作为一个单一过程,它可能重定向很多连接而不对这台机器增加额外的负担。
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