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。
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。
最近在工作中我需要把数据从公共的 Data Warehouse（数据仓库）导出来，放到属于我们 team 自己账号的云端存储资源中去，然后再在我们的应用中查询这样的资源。需要导出数据是因为直接从 Data Warehouse 查询数据是一个缓慢而且异步的过程，而我们的应用数据查询需要实时性。现在要解决这个问题有一些 AWS 的服务可供我们可以选择，基本上分成了两大类：
目前云平台逐渐火热起来，国内如：阿里云、腾讯云、华为云等平台，国外如：AWS、Azure、Google GCP等平台，都有不少用户，并在持续的增加中。
AnalyticDB，是阿里云推出的一款数据库产品，主打海量实时数据分析领域。说其是另类“MySQL”，是因为其兼容MySQL生态，可以像MySQL一样去使用，非常简洁方便。不久前，其还推出单机版规格，颇为惊艳，可以说把大数据的门槛大大降低了。正如上图所表现的，"大数据"这头大象也可以敏捷奔跑起来。假期无事，特针对AnalyticDB新推出的单机版与MySQL，在规模数据下的查询表现做了个对比分析。
生成式 AI 时代的到来催生了向量数据库日益增长的需求和应用。亚马逊云科技也在多种数据库服务上实现向量搜索功能，并且他们也认为这是任何数据库都应当具备的一项核心功能。那亚马逊云科技在数据库产品上有什么样的规划、他们如何看待纯向量数据库需求？针对上述问题，近期在 re:Invent 现场，InfoQ 采访了亚马逊云科技数据库和迁移副总裁 Jeff Carter。
日前，第11届PostgreSQL中国技术大会圆满落幕，大会上腾讯云多位顶级技术达人携手亮相，分别对腾讯云PostgreSQL系列产品技术亮点和创新实践案例进行了深入解读，针对TDSQL-C PostreSQL高可用特性、TDSQL-A发展历程、技术架构等做出了详细介绍。 会上腾讯云数据库开源产品TDSQL PostgreSQL版（开源代号Tbase）再次公布升级：分区表能力增强，分区剪枝性能提升30%，分布区表关联查询性能（Join）提升超十倍。此外，异地多活易用性增强、分布式死锁自动检测并解锁功能上线
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？
Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面，也在我们在数据湖支持的用例方面，我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。在这篇博客中，我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取，以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性，以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。
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。
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
随着客户上云的加快，客户越来越希望直接采用云上的数据库系统支撑业务发展，作为服务商来讲，了解云上的数据库的应用场景及常见特性成为必然。否则，将出现与客户交流困难，影响项目成效的麻烦事。今天我们讲五种常见的云数据库，这些内容也是在与客户沟通交流中的常见问题。
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）。
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。
随着云计算的普及和数据分析需求的扩大，数据湖+数据仓库的湖仓一体分析能力成为下一代数据分析系统的核心能力。相对于数据仓库，数据湖在成本、灵活性、多源数据分析等多方面，都有着非常明显的优势。IDC发布的十项2021年中国云计算市场趋势预测中，有三项和数据湖分析有关。可以预见，跨系统集成能力、数据控制能力和更加全面的数据驱动能力，将会是未来数据分析系统重要的竞争领域。
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。
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）
Micro-Batch Processing：100ms延迟 ，Continuous Processing：1ms延迟
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。
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
以容器、Kubernetes、微服务为代表的云原生技术作为一套生产于云时代的技术体系充分沿用云的设计理念，使得应用开发者充分享受云计算带来的分布式、可扩展、高弹性等技术红利，高效的敏捷开发，大幅降低企业试错成本，提升应用的部署和迭代效率。云原生产品也显著降低了云计算的使用门槛，让企业和开发者更加聚焦业务创新。
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。
安全公司 Mitiga 最新发现显示，亚马逊关系型数据库服务（Amazon RDS）上数百个数据库正在暴露用户个人身份信息（PII）。 安全研究员 Ariel Szarf、Doron Karmi 和 Lionel Saposnik 在与 The Hacker News 分享的报告中表示，泄露的数据库中包含用户姓名、电子邮件地址、电话号码、出生日期、婚姻状况、汽车租赁信息，甚至是公司登录信息，如此详细的用户数据，为潜在攻击者提供了丰富的“素材”。 亚马逊 RDS 是一项 Web 服务，可以在亚马逊网络服务（
高级亚马逊Web服务用户更喜欢自我管理运行在亚马逊弹性计算云上的数据库，而不是数据库即服务产品，至少现在看是这样的。 上周，AWS超级用户在线活动群组创立会议的演示中，关注超级用户如何在AWS上运行数据库。大多数演讲者表示他们在弹性计算云（EC2）上运行类似Cassandra和MySQL这样的自我管理数据库，而不是使用亚马逊的数据库即服务（DBaaS）平台，比如关系型数据库服务（RDS）以及DynamoDB。 然而，一些IT专家在此次活动中也表示有过DBaaS体验，而且一些仍旧在自我管理和DB
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。
中国不乏好电影，但能登得上银幕的那就寥寥无几了，幸亏有了抖音，各种不能登上大雅之堂的都能看到，看完反思自己 what's the point of the life ? meaning no
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。
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 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
传统的关系型数据库，如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based)，在基于行式存储的数据库中， 数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的， 一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。
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？
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
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。
业务程序通过ODBC链接RDSforMysql数据库，程序启动后运行提示：[Microsoft][ODBC 驱动程序管理器] 在指定的 DSN 中，驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配。
近日，沃趣科技作为行业领先的中立企业级数据库云厂商，与某科技地产共建了RDS云数据库的运行管理平台，赋能房地产行业数字化新进程。
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：
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。
众所周知，在数据库的历史上，每次存储介质的变化都会引发软件的变革。从 SAN 存储到 SSD 到大内存到 NVM，都触发了数据库内核从理论到工程的演进。
简单来说，Oracle的Sharding技术就是通过分区（Partioning）技术的扩展来实现的。以前一个表的分区可以存在于不同的表空间，现在可以存在于不同的数据库。不同分区存在于不同数据库，这就将
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。
Greenplum 支持逻辑备份。我们使用Greenplum自带的pg_dump命令实现逻辑备份功能，导出备份文件，再通过 psql 导入到Greenplum中，达到备份的效果。
之前简单介绍了一下列式存储和其起源：和谐号为啥快？因为铁轨是列式存储！ ， 列式存储的起源：DSM 。在人们发现了列式存储的优点之后，就开始设计列存系统了。这些系统基本都是从头设计实现的。但是牛顿说过，要站在巨人的肩膀上。那么能不能在一个传统关系数据库基础上应用列式存储的思想，让其达到列式存储的效果呢？
数据库这个行业是越来越有意思，参与的PEOPLE 是人山人海，锣鼓喧天，鞭炮齐鸣。 商业数据库 ，开源数据库，国产的数据库， 云原生的数据库 ，云RDS 数据库，已经不是百花齐放的，是星空璀璨。
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。
线上的数据库，开发可以直接navicat软件直接操作。一旦发生数据泄露，后果严重。需要禁止使用navicat，使用命令行操作，并且能记录每个开发执行的SQL语句。
In-Memory 是 Oracle 在 12.1.0.2 中引入的新特性，旨在加速分析型 SQL 的速度。传统的 OLTP 应用通过 buffer cache 修改数据，分析性的 SQL 从 IM 列式存储中扫描数据，避免物理读成为性能瓶颈。 列式存储表达式 内存中列存储允许以压缩的列格式将对象（表，分区和子分区）填充到内存中。 内存表达式使经常评估的查询表达式能够在内存中列存储中实现，以供后续重用。 将经常使用的查询表达式的实现值填充到内存中列存储中大大减少了执行查询所需的系统资源，并提供更高的可扩展性
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