一套数据库可以装多个服务器,这被称为数据库的集群部署。数据库的集群部署可以提高系统的可靠性、可扩展性和性能。
在数据库集群中,有多种常见的架构,如主从复制、多主复制和分片。这些架构可以根据实际需求选择合适的方案。
多租户技术(Multi-TenancyTechnology) 又称多重租赁技术:是一种软件架构技术,是实现如何在多用户环境下(此处的多用户一般是面向企业用户)共用相同的系统或程序组件,并且可确保各用户间数据的隔离性。简单讲:在一台服务器上运行单个应用实例,它为多个租户(客户)提供服务。从定义中我们可以理解:多租户是一种架构,目的是为了让多用户环境下使用同一套程序,且保证用户间数据隔离。那么重点就很浅显易懂了,多租户的重点就是同一套程序下实现多用户数据的隔离
大家有没这种感觉,不论甲方还是乙方,拿到一套数据库我们很难快速的知道他的配置,数据库状态以及性能状态
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为了解决上述问题,专家们设计出更加利于管理数据的东西——数据库,它能更有效的管理数据
编者: 本系列分析行业动态,关注“数据和云( OraNews )”回复:下载。可以找到下载链接。 本文来自 中信证券 发布的《信创市场,空间测算:计算机行业“构筑中国科技基石”系列报告》 核心结论: 信创产业发展持续深化,信创核心品类有望继续横向拓宽、纵向下沉,以区县信创为代表的党政事业单位信创有望进一步打开千亿级空间,区县级信创市场规模或超过市级以上信创市场的三倍。 相关人数测算:核心信创市场涉及人员或超3000 万。小口径:政府机关,共计 1957 万人;大口径:政府机关、事业单位,不含央国企,共 55
其实对于Datapump迁移而言,如果参与过XTTS,OGG,Veritas SF,外部表增量等迁移方式的话,会发现Datapump还是很简单清晰的,一个优点就是操作简单清晰,想必于imp而言性能要好。所以不要小看这种迁移 方式,不是说哪些迁移方式就是最好的,数据迁移中也没有银弹,最合适的就是最好的。 迁移之前我们还是需要做一些准备工作,尽量避免临时的忙乱,减少出错概率,要知道升级迁移都是在大早上,大晚上,都是精力比较差的时候,如果迁移前的准备不足,没有充足的准备,就会忙乱一团。所以在这点上有一个
🍒在我们服务器安装完 MySQL 服务之后,经常会看到两种概念,分别是 mysql 和 mysqld ,二者有什么区别呢?
最近在和研发同学聊天的时候发现他们有一套数据库开发环境,严格的说这是一套混合环境,算是开发和测试环境的合体。其中负责管理这套环境的研发同学已经受不了了,不禁发出了感叹:什么事情都找我,我又不是DBA.
对于Docker的认识应该是两年前的事儿了,记得当时有个项目是用Docker进行构建,然后发布。当时并不了解Docker只是迫于形势,简单学习了Docker的几个概念,容器,镜像,仓库...
为了解决上述问题,专家们设计出更加利于管理数据的东西——数据库,它能更有效的管理数据。数据库的水平是衡量一个程序员水平的重要指标。
独立数据库 这是第一种方案,即一个租户一个数据库,这种方案的用户数据隔离级别最高,安全性最好,但成本也高。 优点: 为不同的租户提供独立的数据库,有助于简化数据模型的扩展设计,满足不同租户的独特需求; 如果出现故障,恢复数据比较简单。 缺点: 增大了数据库的安装数量,随之带来维护成本和购置成本的增加。 这种方案与传统的一个客户、一套数据、一套部署类似,差别只在于软件统一部署在运营商那里。如果面对的是银行、医院等需要非常高数据隔离级别的租户,可以选择这种模式,提高租用的定价。如果定价较低,产品走低价路线,这种方案一般对运营商来说是无法承受的。 共享数据库,隔离数据架构 这是第二种方案,即多个或所有租户共享 Database,但是每个租户一个 Schema。 优点: 为安全性要求较高的租户提供了一定程度的逻辑数据隔离,并不是完全隔离;每个数据库可以支持更多的租户数量。 缺点: 如果出现故障,数据恢复比较困难,因为恢复数据库将牵扯到其他租户的数据; 如果需要跨租户统计数据,存在一定困难。 共享数据库,共享数据架构 这是第三种方案,即租户共享同一个 Database、同一个 Schema,但在表中通过 TenantID 区分租户的数 据。这是共享程度最高、隔离级别最低的模式。 优点: 三种方案比较,第三种方案的维护和购置成本最低,允许每个数据库支持的租户数量最多。 缺点: 隔离级别最低,安全性最低,需要在设计开发时加大对安全的开发量; 数据备份和恢复最困难,需要逐表逐条备份和还原。 如果希望以最少的服务器为最多的租户提供服务,并且租户接受以牺牲隔离级别换取降低成本,这种方案最适合。
mysql本质上是基于C(mysql)S(mysqld)模式的一种网络服务。因此可以看到特定的端口号。
MySQL基础使用 连接mysql服务器 MySQL与文件的关系 服务器管理 服务器、数据库和表关系
近年来,中国移动不断加强业务运营IT支撑系统的自主可控建设。亚信科技AntDB数据库已在运营商核心系统深耕15年,在通信行业的多个领域完成上线并保障持续平稳运行,完全具备国外数据库所具备的能力。因其技术领先性与稳定性,湖南移动借力亚信科技AntDB数据库,积极推进核心业务数据库的国产替代工作。
在本篇中,我们将首先介绍数据库设计的基本方法,并附上了一个设计MS-SQL Server数据库的例子。然后以Delphi5为开发工具,标准的paradox表为后台数据库,来向大家介绍如何进行最简单的数据库编程。 我们将实现对一个数据表单的添加、修改、删除以及对表中数据进行查询的功能。本例所使用的计算机软硬件环境为:Windows NT 4.0 Server,MS-SQL Server7.0,Borland Delphi 5,PIII550,256M内存。当然啦,一般的朋友在Win98的环境下或者Win2000的环境下都可以按照本例的步骤来编程序的。笔者的机器主要用作服务器,所以就在服务器上编啦。步骤如下。 一、数据库设计的基本方法 数据库设计是建立数据库及其应用系统的核心和基础,它要求对于指定的应用环境,构造出较优的数据库模式,建立起数据库应用系统,并使系统能有效地存储数据,满足用户的各种应用需求。一般按照规范化的设计方法,常将数据库设计分为若干阶段…… 二、MS-SQL Server数据库设计示例 下面,笔者还为各位网友准备了一套数据库大餐,这就是在MS-SQL Server下的Client/Server结构编程示例…… 三、数据库编程示例 在本次讲座中,我们以Delphi5为开发工具,标准的paradox表为后台数据库,来向大家介绍如何进行最简单的数据库编程。在本例中,我们将实现对一个数据表单的添加、修改、删除以及对表中数据进行查询的功能…… 四、大型数据库设计原则 一个好的数据库产品不等于就有一个好的应用系统,如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能。一般来讲,在一个MIS系统分析、设计、测试和试运行阶段,因为数据量较小,设计人员和测试人员往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低……
之前在外企做UI自动化的时候,有一套所谓的Seed data。这套数据是产品的一部分,安装完就有,业务上主要给客户做demo用。我们用它来做自动化的上下文。 譬如在项目管理系统JIRA中,如果需要报告一个缺陷,需要的上下文是:项目、缺陷工作流、系统、版本、报告人员、开发人员等业务对象。 所谓的Seed Data就是类似一个项目A、几个系统B/C,若干个人员(甲乙丙丁、admin)以及默认的工作流等等这些业务对象的集合。 有了这个套数据之后,类似新建缺陷、新增任务等测试用例就可以直接在包含了这套数据中运行了。 如以下的一个用例:
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
1、adodb数据库类介绍(http://adodb.sourceforge.net/) 虽然 PHP 是建构 Web 系统强有力的工具,但是 PHP 存取数据库的功能,一直未能标准化,每一种数据库,都使用另一种不同且不兼容的应用程序接口(API)。为了填补这个缺憾,因此才有 ADODB 的出现。一旦存取数据库的接口予以标准化,就能隐藏各种数据库的差异,若欲转换至其它不同的数据库,将变得十分容易 使用 ADODB 最大的优点之一是:不管后端数据库如何,存取数据库的方式都是一致的,开发设计人员不必为了某一套
概述 最近几年,特别是随着云计算的发展,出现了行业向后重叠和推动的情况。数据库龙头企业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
调节三者之间的关系,实现整个系统(硬件、操作系统、应用)的性能最优化,不断满足现有的业务需求。
在上一篇内容我们介绍了如何利用低代码开发套件实现低代码应用与U8+系统的对接集成,本次给大家带来的是如何将用友U8+系统中的数据进行价值扩展和实际应用。 我们以生产物料齐套分析为例来说明如何利用低代码将U8+系统中的系统进行扩展和应用。在开始之前,先来看看什么是生产物料齐套。
最近越发觉的数据这个东西越来越重要了。未来除了学习前端之外,有可能会花时间去学习数据相关的知识吧。
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
通过对于闲鱼Coder学Docker(一):什么是容器技术学习,大家应该对容器技术有了一定的了解。那么什么是Docker呢? Docker其实就是容器技术众多具体实现中的一种,当然,是比较优秀那种。Docker是基于Go语言实现的开源实践项目。具体发展流程这里就不过多赘述了,大家可以自行Google一下。 Docker的构想是要实现“Build, Ship and Run Any App, Anywhere”,即通过对应用的封装、分发、部署、运行生命周期进行管理,达到应用组件级别的“一次封装,到处运行”。这里的应用组件,既可以是一个Web应用、一个编译环境,也可以是一套数据库平台服务,甚至是一个操作系统或集群。 和其他优秀的工具一样,Docker并不是从0直接蹦到100,而是在其他的容器技术基础上进行相应的扩展和优化。其中较为重要的一个容器技术就是Linux容器技术,即LXC技术(对于LXC技术,有兴趣的同学可以自行Google)。
云计算彻底改变了数据存储的世界,它使企业可以远程存储数据并随时随地从任何位置访问数据。
近几年腾讯云开发技术持续发力,更新升级速度非常迅猛,功能也是越来越强大易用,该网站的实现几乎用到了云开发所有的主流功能,也看到了云开发的无限可能。下面就给大家分享下云开发在站点应用中的功能吧。
导语 2022腾讯全球数字生态大会已圆满落幕,大会以“数实创新、产业共进”为主题,聚焦数实融合,探索以全真互联的数字技术助力实体经济高质量发展。大会设有29个产品技术主题专场、18个行业主题专场和6个生态主题专场,各业务负责人与客户、合作伙伴共同总结经验、凝结共识,推动数实融合新发展。 本次大会设立了微服务与中间件专场,本专场从产品研发、运维等最佳落地实践出发,详细阐述云原生时代,企业在开发微服务和构建云原生中间件过程中应该怎样少走弯路,聚焦业务需求,助力企业发展创新。 随着大数据时代的到来,企业在生产和经
今天公司停电,没上班。跑上来更新个博客,跟大家分享一下我常用的几个第三方 Python 库。Python 语言之所以能够如此流行,除了本身内置许多程序库来保障快速开发之外,目不睱接的第三方库也是一大主因。结合我目前的工作(网游开发),我常用的几个第三方库如下:
当前,数据呈现指数型增长,构建发掘制造行业数字化发展体系,挖掘释放数据效能,正在成为制造行业转型升级的新引擎。
| 写在前面 | 进攻数据库,本文将介绍一个Navicat注册机,此注册机可用于破解最新版的Navicat Premium 12.0.22.0,同样可以用此注册机来破解Navicat其他系列软件,如:Navicat for MySQL~ | Navicat Premium 简介 | Navicat Premium 是一套数据库开发工具,让你从单一应用程序中同时连接 MySQL、MariaDB、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 和 SQLite 数据库。它与 Amazon RDS
在数据分析领域,词云图已经成为在文本分析中装逼的首选图表,大家热烈地讨论如何在Python上做数据分析、做词云图。
Mycat中的概念 数据库中间件 前面讲了Mycat是一个开源的分布式数据库系统,但是由于真正的数据库需要存储引擎,而Mycat并没有存储引擎,所以并不是 完全意义的分布式数据库系统。 那么Mycat是什么?Mycat是数据库中间件,就是介于数据库与应用之间,进行数据处理与交互的中间服务。由于前面讲的对数 据进行分片处理之后,从原有的一个库,被切分为多个分片数据库,所有的分片数据库集群构成了整个完整的数据库存储。 如上图所表示,数据被分到多个分片数据库后,应用如果需要读取数据,就要需要处理多个数据源的数据。如果没有数据库中间 件,那么应用将直接面对分片集群,数据源切换、事务处理、数据聚合都需要应用直接处理,原本该是专注于业务的应用,将会 花大量的工作来处理分片后的问题,最重要的是每个应用处理将是完全的重复造轮子。 所以有了数据库中间件,应用只需要集中与业务处理,大量的通用的数据聚合,事务,数据源切换都由中间件来处理,中间件的 性能与处理能力将直接决定应用的读写性能,所以一款好的数据库中间件至关重要。 逻辑库(schema) 逻辑库(schema) 前面一节讲了数据库中间件,通常对实际应用来说,并不需要知道中间件的存在,业务开发人员只需要知道数据库的概念,所以 数据库中间件可以被看做是一个或多个数据库集群构成的逻辑库。 在云计算时代,数据库中间件可以以多租户的形式给一个或多个应用提供服务,每个应用访问的可能是一个独立或者是共享的物 理库,常见的如阿里云数据库服务器RDS。 逻辑表(table) 逻辑表 既然有逻辑库,那么就会有逻辑表,分布式数据库中,对应用来说,读写数据的表就是逻辑表。逻辑表,可以是数据切分后,分 布在一个或多个分片库中,也可以不做数据切分,不分片,只有一个表构成。 分片表 分片表,是指那些原有的很大数据的表,需要切分到多个数据库的表,这样,每个分片都有一部分数据,所有分片构成了完整的 数据。 例如在mycat配置中的t_node就属于分片表,数据按照规则被分到dn1,dn2两个分片节点(dataNode)上。
大概是十年前吧,一个朋友突然打电话来说,他们公司有一个数据库,性能超过Oracle 50倍,希望我帮着看看,能不能在一些客户里推广推广。当时我就没把这话当回事,如果你说你们的数据库性能已经快赶上Oracle了,那我可能还会认真的去考虑考虑。后来他觉得我对这件事不上心,亲自飞到深圳,一定要给我上上课。在一个餐馆里,几杯酒下肚后,他拿出了电脑给我介绍他们的十分牛逼的数据库系统。当我看到第一页上的Mysql语法完全兼容的时候,我就说咱们接着喝酒吧,大概我清楚了。
在访问量和数据量急剧膨胀的今天,关系型数据库已经难以支撑庞大复杂的系统规模。在此背景下,备受关注的数据库新理念 HTAP,会是一条“正确”的路吗?在刚过去的 QCon 全球软件开发大会上,PingCAP 实时分析产品负责人马晓宇发表了《TiDB HTAP 的架构演进及实践》的主题演讲,它从 HTAP 的历史入手,详述了 HTAP 的技术挑战以及 TiDB 的应对方案。本文为其演讲整理文,enjoy~ 大家好,今天为大家分享以下几方面内容。首先是分享 HTAP 的历史,其次是 TP 和 AP 之间存储和计算的
前面讲了 Mycat 是一个开源的分布式数据库系统,但是由于真正的数据库需要存储引擎,而 Mycat 并没有存储引擎,所以并不是完全意义的分布式数据库系统。
自2017年下半年,参与一些视觉算法应用尝试和落地的项目,到目前为止已经陆续有一些落地项目及应用,包括AI抠图软件么么照、服装搭配算法、AI互动营销三个方向。AI抠图软件么么照是一款高精度全自动抠图P图类工具,么么照以人像抠图为核心,可实时更换背景/贴纸,并支持全身效果合成,由来自京东硅谷研发中心的团队提供了领先的AI及AR技术,可创造出内容更加丰富的创意表达,极低的学习门槛可轻松上手进行创作。服装搭配算法目前已经在线下智能硬件Mirror+产品上落地,并与商城中台合作,会在商品详情页落地,实现以搭代购,提升购买的连带率。而AI互动营销方面,则通过抠图、换脸、人脸性别年龄等AI技术实现一些好玩的玩法提供给商城业务端进行一些营销活动玩法,另外也实现了自动化证件照、美颜&滤镜等一些视觉算法并应用到商城业务中。
我写这系列博文的目的,是在自己学会、实现并熟练掌握之后,想帮助正在学习的人门,通过将自己的经验传递出去,让你们少走一点弯路,节省大量用在查询和翻阅资料上的时间。
MySQL以其简单易用,功能强大赢得了很多开发人员的喜爱,伴随Web 2.0浪潮,MySQL也正经历着前所未有的黄金时段,使用各种精心设计的工具来管理MySQL数据库要比单纯使用传统的方法轻松得的多,开发人员应该不断寻找那些能够缩短开发时间的工具。
Navicat Premium 是一套数据库开发软件,可以多重连线资料库的管理工具,让你从单一应用程序中同时连接 MySQL、MariaDB、MongoDB、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 和 SQLite 数据库。Navicat Premium 可以快速轻松地创建、管理和维护数据库。让管理不同类型的资料库更加的方便。
为什么需要多环境配置? 真正开发中,环境一般都是分离的,多数情况下都分为:开发环境、测试环境、生产环境等等。 以这三套环境为例,如果这三套环境有三个数据库,每次上线都要修改配置文件中数据库链接,是不太现实的,因为现在几乎都是自动化部署,因此就需要引入多环境配置。 本文以数据库链接为例进行演示,使用到的代码均是前几篇中所产生的; 1、在application.yml中配置开发及测试环境MySQL链接 yml 使用 “---” 来进行内容分离,可以理解为将一个文件分成了几个文件 文末有完整的applicatio
“拍照技术不够,美颜滤镜来凑!”,美颜滤镜已经成了越来越多用户拍照的必备工具。那么如此常见的美颜技术要怎样才能应用在小程序中呢?如何用小程序·云开发结合AI技术制作出颜值与实力并存的智能美颜相册小程序
最近和同事在梳理一个系统的改进方案,里面也涉及到一些汇报思路和技巧,最终的方案是需要申请一些服务器,但是整个分析的过程,是一套严谨的推理过程,总之是让领导认为这是在解决问题,而不是在逃避问题,同时申请服务器是在优化资源配置,而不是无脑一味的要资源。
整理 | 万佳、核子可乐 当今,数据库可以说是网络空间中每一项技术的实现基石。随着世界各地越来越多边缘智能设备接入互联网,敏感数据暴露的风险也在随之提升。过去几年,大规模数据泄露事件越来越司空见惯,百万甚至千万条记录的大规模泄露事件层出不穷。泄露的原因之一,就是直接接入互联网的数据库存在安全性差 / 未经验证保护的问题。 最近,RedHunt 实验室对网上公开的数据库进行研究,结果令人震惊: 21387 个未经验证保护 / 公开的 MongoDB 数据库 20098 个暴露的 elasticsearch 实
看到这报错,很简单对吧,找不到归档日志,便报错了,基本上没什么可说的,但对于初学者而言,还是记录以下,以便后来者参考。先说说这个错误怎么来的吧,事情的经过是这样的(回忆片段走起),上周四晚上回家途中,马上要下地铁了,手机微信里出现了一大片关于数据库的告警,数一数有 7 套数据库同时告警,感觉出大事了,后来说是存储那边出问题了,经过一天的修复,只剩下一台机器有问题了,操作系统无法启动,也修复不了,幸好修复不了的机器只是我们数据库的一个节点,可这就造成了我们其中的一台数据库由RAC 变成单点了。
腾讯大数据最近做了几件事,上线了一个官方网站http://data.qq.com/,将TDW(腾讯大数据库仓库)开源了,封闭的企鹅难得开放了一回。大数据网站上有一些资料,我看到一个叫Hermes爱马仕的系统挺有意思的,今天介绍下。 关于实时分析系统我前面写个几篇文章分析,包括《实时分析系统(HIVE/HBASE/IMPALA)浅析》《MPP DB 是 大数据实时分析系统 未来的选择吗?》《一套数据,多种引擎(impala/Hive/kylin)》《一套数据,多种引擎续---两种数据格式(Parquet/OR
稳定性相关的前置知识在前两篇文章已经说的比较多了,个人也在网上对比看了下稳定性相关的内容,都是偏概念,因此此处更加偏向于系统实战设计实现。
会话(Session)跟踪是Web程序中常用的技术,用来跟踪用户的整个会话。cookie通过在客户端记录信息确定用户身份,session通过在服务器端记录信息确定用户身份
周耀荣:感谢大家坚持到现在,我先介绍一下我自己,我叫周耀荣,曾经任职于腾讯、金蝶、华为,现在在珍爱网,也算是数据库DB运维的老兵。
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