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。
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。
读写分离的场景应用 随着业务增长,数据越来越大,用户对数据的读取需求也随之越来越多,比如各种AP操作,都需要把数据从数据库中读取出来,用户可以通过开通多个只读实例,将读请求业务直接连接到只读实例上。使用RDS云数据库的读写分离功能,用户只需要一个请求地址,业务不需要做任何修改,由RDS自带的读写分离中间件服务来完成读写请求的路由及根据不同的只读实例规格进行不同的负载均衡,同时当只读实例出现故障时能够主动摘除,减少对用户的影响。对用户达到一键开通,一个地址,快速使用。 MySQL内核为读写分离的实现提供了支持,包括通过系统variable设置目标节点,session或者是事务的只读属性,等待/检查指定的事务是否已经apply到只读节点上,以及事务状态的实时动态跟踪等的能力。本文会带领大家一起来看看这些特征。说明一下,本文的内容基于RDS MySQL 5.6与RDS MySQL 5.7。
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。
Elasticsearch 的数据备份是通过快照机制实现的。为了完成集群的快照,需要依赖一个共享存储系统,即所有节点需要挂载到共享存储的同一个目录,并且每个节点对此目录需有读写权限,最初我们使用 NAS(即 NFS)来实现备份,这个方案也已经稳定运行多年。
有赞大数据技术应用的早期,我们使用 Sqoop 作为数据同步工具,满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
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。
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。
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:
不论是一对多直播还是一对一直播app制作,关于服务器的配置和成本是大多数运营商比较关心和头疼的问题。一般来说,在直播app运营的每个阶段,所安排的服务器台数和负责的功能都是不一样的。那么如何在有限的成本中搭配出高效的服务器模组?针对这个问题,小编今天就给各位初入直播行业的运营商说明一下。
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。
[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。 时间 消息 2022-05-06 PostgreSQL JDBC 发布新版本42.3.5. 2022-05-06 pg_stat_monitor 发布正式版本. pg_stat_monitor 是一个 Percona 推出的 PostgreSQL 查询性能监控工具。 博客动态 信息来源:网址 作者 文章 (Highgo)cary huang Atomic Commit with 2 Phase Commit i
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势,但是总会写操作达到瓶颈的时候,导致性能提不上去。
导语:“你不是不够好,你只是过时了”这句话用到 IT 行业特别合适,每隔一段时间都会有新的技术出现, 让码农们应接不暇。借着回顾DBA工作中的几个时期,跟大家分享我们对下一代数据库运维架构的理解和目前正在做的工作。 明星 DBA 层出不穷的时期 刚进入阿里时听过一句话一直记到现在,“要像了解自己的老婆一样了解自己管理的数据库”。当年我还没有结婚,对这句话的理解并不深刻。 这应该是@冯春培说的,当年进阿里的面试考官之一,大家都服气的称他为大师。 这句话后面其实隐含了一个背景:相比现在,当时的应用迭代较慢,架构
“你不是不够好, 你只是过时了” 这句话用到 IT 行业特别合适, 每隔一段时间都会有新的技术出现, 让码农们应接不暇. 借着回顾 DBA 工作中的几个时期, 跟大家分享我们对下一代数据库运维架构的理解和目前正在做的工作.
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
摘要 “你不是不够好,你只是过时了”这句话用到 IT 行业特别合适,每隔一段时间都会有新的技术出现, 让码农们应接不暇。借着回顾DBA工作中的几个时期,跟大家分享我们对下一代数据库运维架构的理解和目前正在做的工作。 DBA 层出不穷的时期 刚进入阿里时听过一句话一直记到现在,“要像了解自己的老婆一样了解自己管理的数据库”。当年我还没有结婚,对这句话的理解并不深刻。 这应该是@冯春培说的,当年进阿里的面试考官之一,大家都服气的称他为大师。 这句话后面其实隐含了一个背景:相比现在,当时的应用迭代较慢,架构集中,
云产品 API 是用于与云产品进行通信的编程接口,允许开发者编写代码来控制云资源。通过使用 API,开发者可以实现自动化和标准化的操作,从而提高效率和降低错误率。此外,云产品 API 还可以提供对云服务的扩展和集成,使开发者能够将云服务与自有其他应用系统集成,构建更加丰富和复杂的应用程序。通过使用 API,可以提高开发者的生产力和创新能力,帮助他们更快地开发和部署云应用,从而更好地满足业务需求,实现真正的"DevOps"。
强烈推介IDEA2020.2破解激活,IntelliJ IDEA 注册码,2020.2 IDEA 激活码
一般情况下我们需要分析的数据都是存储在文件中,那么利用 R 分析数据的第一步就是将输入读入 R 语言。如果分析的数据是记录在纸质载体上,还需要将数据手动录入,然后保存为一个文件。在 R 中分析文件一般是文件文件,通常是以逗号分隔的 csv 文件,如果数据本身包含逗号,就需要使用制表符 tab 分隔的文件。有些情况下还有需要处理其他统计软件生成的文件,例如 Excel 生成的 xlsx 格式文件等。R 可以很方便地读写多种格式文件。
笔者刚开始进入公司的时候,主要是忙于分布式MySQL系统----MyShard的构建,公司使用了大量的IDC机房,基于这种网络特点,MyShard设计当初完全是为了是一套支持Multi-Master操作的高可用性的分布式数据库,可以在多个机房中部署的业务上提供快速的写操作,实现了分布式高可用存储能力。
一 、引子 笔者刚开始进入公司的时候,主要是忙于分布式MySQL系统----MyShard的构建,公司使用了大量的IDC机房,基于这种网络特点,MyShard设计当初完全是为了是一套支持Multi-Master操作的高可用性的分布式数据库,可以在多个机房中部署的业务上提供快速的写操作,实现了分布式高可用存储能力。 在业务增长期,MyShard解决了公司的很多大型的数据库存储业务,随着公司业务逐渐稳定下来,分布式存储需求越来越少。而公司却有大量的小业务以及不断尝试的各种新业务,需要越来越多的小数据量的数据库存
rio是一个比较简单,但是又非常强大的一个数据读写包,这个包的特点是:根据文件的拓展名推断文件的类型,然后调用不同的包来读写数据,目前支持的文件类型
我们最先要了解的是我们的工作目录,当文件在当前目录下时我们输入文件名即可, 没有在当前目录我们就要输入数据文件的绝对路径。
HBase自带的Web UI上Region单位的 Read Request Count/Write Request Count,不过这只是个累计值。
随着各行各业电子信息化的不断加深,线上交易数据保持了长时间高速增长的态势,对数据存储的需求越来越大,数据库管理系统(DBMS)面临越来越大的性能、空间和稳定性压力。在此过程中,得利于计算&存储&网络等硬件领域的不断进步,业界流行的数据库管理系统逐步从单机架构向分布式架构演变。笔者希冀从梳理数据库管理系统所面临的一个又一个实际挑战及业界所提出的诸多解决方案的过程中,发现片缕灵感以指引未来的数据库开发工作。
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。
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
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
内容来源:2017 年 12 月 21 日,驻云科技资深架构师翟永东在“云时代企业架构的搭建”进行《云上架构如何实现高性能和高可用》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数:2851 | 8分钟阅读 摘要 云上架构需要关注多方面的因素,本次主要讲的是高可用和高性能,从这两方面展开深度的解析如何搭建完善的云上架构。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:http://suo.im/4sKQd8 云上架构概述 云上搭建架构不单单需要考虑到性能和可用性
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
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。
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。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 《云数据库架构》一书全面介绍了主流数据库的技术特点,结合业务场景讲解了数据库技术选型和数据库架构的最佳实践。下面我们摘取本书第1章中对阿里云RDS MySQL三节点企业版的重点内容,让读者先睹为快。 数据库的高可用是个悠久的话题,目前以最常见的主备模式为例, 它主要有异步和半同步两种方式,但这两种方式都有各自的缺陷。 异步在主库宕机后,最后更新的记录有可能没有推送到从库,从而引发数据丢失。 半同步虽然会保证最少有一个从库接收到binlog,但同样有丢
越来越多的企业在数字化转型和上云进程中选择混合云的形态(云+自建 IDC 或云+其他厂商云)来进行容灾建设,一方面不会过度依赖单一云厂商,另一方面还能充分利用已有的线下 IDC 资源。
作者简介 Roy,携程软件技术专家,负责MySQL双向同步DRC和数据库访问中间件DAL的开发演进,对分布式系统高可用设计、分布式存储,数据一致性领域感兴趣。 一、前言 在携程国际化战略背景下,海外业务将成为新的发力点,为了保证用户高品质的服务体验,底层数据势必需要就近服务业务应用。一套标准且普适的数据复制解决方案能够提升业务决策效率,助力业务更快地触达目标用户。 DRC (Data Replicate Center) 作为携程内部数据库上云标准解决方案,支撑了包括但不限于即时通讯、用户账号、IBU在内的
借助 CSI(Container Storage Interface),加上对 Kubenetes 核心代码的少量修改,可以 out-tree 的方式高效且低耦合的方式扩展 Kubenetes 存储管理子模块。
在AWS 上的生产环境性能分析案例一文中,记录了我对客户应用生产环境的一次性能分析。接下来,我们要根据所发现的性能问题进行架构优化,以提升可用性和性能。同时,这篇文章也总结了应用迁移到云上的套路。
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。
从库严重严重落后于主库,读写分离业务失真,基于从库做的报表数据出不来以及基于从库做的数据探查失效。
读写分离,作为一种常用的数据库访问优化手段,得到广泛的应用。本文尝试从读写分离的技术实现、适用场景及典型产品等角度,阐述这一技术的整体现状。
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。
最近一个群里面有人问问题,关于MYSQL中间件怎么选型的问题,以及怎么读写问题的问题。我当时嘴比较欠,就说了几句。后面想想当时说的有不少有漏洞,所以写一篇文章,为中间件,或者说数据库的中间件来 平反。
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。
云场景攻防:公有云,私有云,混合云,虚拟化集群,云桌面等 云厂商攻防:阿里云,腾讯云,华为云,亚马云,谷歌云,微软云等 云服务攻防:对象存储,云数据库,弹性计算服务器,VPC&RAM等 云原生攻防:Docker,Kubernetes(k8s),容器逃逸,CI/CD等
InnoDB使用操作系统线程来处理用户的事务请求。(在事务提交或回滚之前可能给InnoDB引擎带来很多的请求)。在现代化操作系统和多核处理器的服务器上,上下文切换是非常高效的,大多数工作负载运行没有任何并发线程数量的限制。在MySQL 5.5及以上版本中,MySQL做了可伸缩性的改进,它减少了这种在InnoDB内部限制并发执行线程数量的需要。
核心软件包是ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr和forcats,它们提供了建模、转换和可视化数据的功能。
最近遇到一个关于MySQL单表过大的问题,该表存放的主要是日志文件,且其中有一个字段存放的数据过大,导致占用空间过大以及查询效率的降低,这种设计其实是不合理的。目前该表占用1.2T容量,数据量超过3亿条,而这个RDS数据库的容量总共就2T,且由于种种原因无法扩容,迫不得已急需给出解决方案。
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