今天来给大家分享一下DBtime抖动的诊断案例。讲到的不足之处还希望大家多多指正，共同提高。案例会分下面几个方面来说。 首先来说问题的背景。因为使用的数据库环境多且复杂，数据库不只有Oracle,
在实际应用中，经常碰到导入数据的功能，当导入的数据不存在时则进行添加，有修改时则进行更新，
Statsbot团队针对不同的客户和不同的商业模型预估了592次LTV（用户生命周期价值，Custom lifetime value）。我们在本文以及免费的电子书中分享了我们如何使用不涉及复杂的统计模型的SQL语句来计算客户生命周期价值。
本节教程非常简单，一个美国地图同时作为数据呈现与选择器，控制统计图呈现各州的对应时间段的税收数额指标。 案例截图如下： 数据文件如下： 简要分析下数据结构：A1为整个图表的标题，黄色部分是地图的州名
在 SQL 中经常会使用JOIN操作来组合两个或多个表。有很多种不同种类的 JOINS操作，并且pandas 也提供了这些方式的实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。
序号（4字节）：TCP是面向字节流传输的，他为每一个字节编了一个序号，该报文段中序号为传输数据第一个字节的序号，例如：一个报文端的数据部分大小为100个字节，他的序号为400，那么下一次报文段的序号就为500
作者简介： 罗海雄 云和恩墨优化专家 ITPUB论坛数据库管理版版主，2012 ITPUB全国SQL大赛冠军得主，他还是资深的架构师和性能优化专家，对 SQL 优化和理解尤其深入；从开发到性能管理，他
一些机密引擎只是存储和读取数据——就像是加密存储数据的 Redis/Memcached 那样。另一些机密引擎会连接到其他服务并按需生成动态凭证。还有一些机密引擎提供加密即服务、totp 生成、证书等等。
在MariaDB中，有如下针对MariaDB与MySQL两种数据库比较的官方说法：
grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用，主要用于大规模指标数据的可视化展现，是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，目前已经支持绝大部分常用的时序数据库。最好的参考资料就是官网（http://docs.grafana.org/），虽然是英文，但是看多了就会啦。
链接：https://www.jianshu.com/p/7e7e0d06709b
update的执行 从客户端 => ··· => 执行引擎 是一样的流程，都要先查到这条数据，然后再去更新。要想理解 UPDATE 流程我们先来看看，Innodb的架构模型。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
操作系统:CentOS 7.4 Python版本 :3.6 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oms 数据处理:pandas 前端展示:highcharts
通过前面的文章，相信大家都知道共享访问签名（SAS）是一种限制访问Azure存储的机制。这是提供对我们的存储帐户的访问的更安全的方法之一。无需访问密钥即可访问对应的Azure存储帐户。
近年来随着我国计算机水平的发展，如今的天气网站信息多，想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息，利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统，可供用户利用自身优势，分析天气信息，从而尽快找到心仪的天气。
编辑手记：祝贺罗海雄老师加入Oracle ACE社区，他是数据库SQL开发和性能优化专家，也是ITPUB论坛的资深版主，我们整理了罗老师一篇AWR裸数据分析的文档，供大家学习参考
导读：面对一个新数据集时，人们往往会关心数据中的异常值、数据的分布形式、行列之间的关系等。SQL是一种专为数据计算设计的语言，其中已经内置了许多数据汇总函数，也支持用户编写SQL命令实现更为复杂的汇总需求。
④网络级。由于大多数数据库系统都允许用户通过网络进行完成访问，因此网络软件内部的安全性是很重要的。
Flink 1.12正式发布后，带来了很多新的特性，本文重点学习和总结一下Flink 1.11和 Flink1.12中时态表的使用和自己的一个小总结，文章如有问题，请大家留言交流讨论，我会及时改正。
Grafana是一个开源指标分析和可视化套件。 它最常用于可视化基础设施和应用程序分析的时间序列数据，但许多应用于其他领域，包括工业传感器，家庭自动化，天气和过程控制。
某业务CDB实例，每天在特地时间段内（ 00:07:00 - 00:08:00左右）机器对应IO监控出现写入尖刺，且主从实例都有类似现象，从机器监控可以看到，问题确实存在。
MySQL Enterprise Monitor是MySQL官方提供的一款监控和管理MySQL数据库的工具。 其功能之一包括MySQL Query Analyzer工具，通过MySQL Query Analyzer可以帮助用户识别慢查询和瓶颈，监视在MySQL服务器上执行的SQL语句，并显示每个查询的详细信息、执行次数和执行时间等有关性能的详细信息。
线上某核心业务采用了国内某云厂商 Mongo RDS ，版本为 4.2 ，采用4分片集群。
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 一、问题描述 某业务CDB实例，每天在特地时间段内（ 00:07:00 - 00:08:00左右）机器对应IO监控出现写入尖刺，且主从实例都有类似现象，从机器监控可以看到，问题确实存在。 不仅master，进行同步的slave上有相同的现象，业务方希望找到导致该IO尖刺问题稳定出现的原因。 二、问题分析 首先确定问题来源，上图所示监控为机器级别，机器IO写入负载是否来源于mysqld进程？如果来源于mysqld进程，是来自于mysqld进程的哪一部分
本篇文章就概念、工作机制、数据备份、优势与不足4个方面详细介绍了Apache Kylin。
爱站CMS是一款开源免费的CMS内容管理系统，具有开放灵活，安全高效，简洁美观！本次针对iZhanCMS_v2.1版本进行代码审计，发现代码中存在的安全漏洞。
今天处理了一起紧急问题，回过头来看还是有不少需要注意的地方。 首先是收到了报警，有一台DB服务器的负载有一些高，但是会快就恢复了。所以自己也没有在意，但是过了大概40多分钟，又接到一封报警邮件，而且随着报警频繁，感觉真是出了问题，在中控机器上使用ssh连接竟然都抛出了异常。 # ssh 10.127.xxxx Connection timed out during banner exchange 对于这类问题，是因为超出了默认的超时参数，不过我没有纠结在超时的时长，因为这个本身已经不重要，既然中控超时连接，
当一张表的数据达到几千万时，查询一次所花的时间会变长。业界公认MySQL单表容量在 1千万 以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
多用户并发访问 事务：作用于某些数据的一个不可分割的操作 锁：写锁、互斥锁（仅能被一个进程使用） 读锁、共享锁（可被多个进程使用） 更新丢失 脏读 不可重复读 幻影读 隔离级别： 1 READ COMMITTED 每个语句得到完整的视图 2 SERIALIZABLE 事务级别实施串行化 Oracle并发特性 1 回滚段：存储“撤销”信息的数据结构 redo日志用来记录数据库的所有事务；回滚段用于提供事务回滚和读一致性 2 系统改变号 SCN：保证事务执行的顺序 3 数据块中的锁：每个锁只影响数据块
早上8:40左右，地铁上，在跟小伙伴聊天，接到电话“是不是服务出问题了？” 第一个反应，不可能吧。昨天又没有上线，前天刚优化过，并且又没有收到告警。
答：SSD 用于读取缓存 (70%) 和写入缓冲 (30%)。每次写入都会先转到 SSD，稍后再取消暂存到 HDD。
网上分库分表的资料很多，这里主要是重新整理和梳理一下。如有和其他文章类似片段或解决方案，纯属前人总结或者业内标准。
现居珠海，先后担任专职 Oracle 和 MySQL DBA，现在主要负责 MySQL、mongoDB 和 Redis 维护工作。
Apache kylin 能提供低延迟（sub-second latency）的秘诀就是预计算，即针对一个星型拓扑结构的数据立方体，预计算多个维度组合的度量，然后将结果保存在hbase中，对外暴露JDBC、ODBC、Rest API的查询接口，即可实现实时查询。
主要介绍：复制功能介绍，mysql二进制日志，mysql复制拓扑，高可用框架，单点故障，读写分离和负载均衡
VMware Data Recovery是vSphere新提供的数据备份功能，是一种基于磁盘的数据备份方式，不支持以磁带为目标的备份。VDR由vc插件、运行在ESX主机上的虚拟机以及备份存储这三个部件组成。通过在vc上的插件以向导的方式进行配置和调度备份任务。
主要介绍：复制功能介绍、mysql二进制日志、mysql复制拓扑、高可用框架、单点故障、读写分离和负载均衡介绍等 mysql复制功能介绍 mysql复制功能提供分担读负载 复制解决的问题 实现在不同服务器上的数据分布 利用二进制日志增量进行 不需要太多的带宽 但是使用基于行的复制在进行大批量的更改时会对带宽带来一定得压力，特别是跨IDC环境下进行复制 实现在不同服务器上的数据分布 实现数据读取的负载均衡 需要其他组件配合完成 利用DNS轮询的方式把程序的读连接到不同的备份数据库， 使用LVS，haproxy
TDengine 是一款开源、高性能、云原生的时序数据库（Time Series Database, TSDB）, 它专为物联网、车联网、工业互联网、金融、IT 运维等场景优化设计，基于C语言开发。
作者 | Micah Lerner 译者 | 明知山 策划 | 蔡芳芳 本文对论文“Druid：一个实时分析数据存储系统”进行了概括总结，对 Druid 的架构、存储格式、查询 API 等进行了简要介绍。如需深入了解更多的细节，请查看论文原文。 这篇论文研究的是什么 Druid 是一个开源数据库，可以实现低延迟的近实时和历史数据分析。Druid 最初是由广告技术公司 MetaMarkets 开发的，后来被 Snap 收购，现在已被 Netflix、Confluent 和 Lyft 等公司应
亲爱的订阅用户，这篇文章来介绍MySQL面试问题的答案和解释。正确解决的MySQL问题将帮助你准备技术面试和在线选择测试。 1、MySql表中允许多少触发器? MySql表允许以下6个触发器： - B
数据库监控是系统地跟踪显示数据库执行情况的各种指标的持续过程。 通过观察性能数据，您可以获得有价值的见解并识别可能的瓶颈，并找到提高数据库性能的其他方法。 此类系统通常会实施警报，以便在出现问题时通知管理员。 收集的统计信息不仅可用于改进数据库的配置和工作流程，还可用于改进客户端应用程序的配置和工作流程。
本文转载：http://chaoyouzhuo.blog.163.com/blog/static/126376001201173092514498/
1. 概要 Hadoop的MapReduce及Spark SQL等只能进行离线计算，无法满足实时性要求较高的业务需求，例如实时推荐，实时网站性能分析等，流式计算可以解决这些问题，spark Streaming就是现在常用的流式计算框架。作为spark的五大核心组件之一，spark Streaming原生地支持多种数据源的接入，而且可以与Spark MLLib、Graphx结合起来使用，具有高吞吐量，容错机制，
Zookeeper的安装和配置非常的简单，既可以配置成单机模式，也可以配置成集群模式。如下图所示：
UAVStack是一个全维监控与应用运维平台。UAV.Monitor具备监控功能，包含基础监控、应用/服务性能监控、日志监控、业务监控等。在应用监控中，UAV可以根据应用实例画像；其中应用实例组件可以对日志、服务、客户端等进行画像；基于客户端的画像又分为Http、Dubbo、MQ、Kafka、JDBC、Redis、MongoDB等等。
如果观看抽奖或秒杀系统的请求监控曲线，你就会发现这类系统在活动开放的时间段内会出现一个波峰，而在活动未开放时，系统的请求量、机器负载一般都是比较平稳的。为了节省机器资源，我们不可能时时都提供最大化的资源能力来支持短时间的高峰请求。所以需要使用一些技术手段，来削弱瞬时的请求高峰，让系统吞吐量在高峰请求下保持可控。
Druid是实时分析型数据库(OLAP)，利用面向列的存储布局、分布式非共享体系结构和先进的索引结构，可以在秒量级的延迟内查询百亿行表。
在MySQL中，自带了许多功能比较强大的工具，如mysql、mysqladmin、mysqldump等。 1、mysql命令 Mysql命令是用的最多的一个命令工具了，为用户提供一个命令行接口来操作管理MySQL 服务器。可以通过mysql --help来查看其详细使用方法。
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
即时通信 IM
实时音视频
