前言 之前，笔者发表的《非开发人员看Devops--从一张图谈起》的文章，在不到24小时内，阅读量已经达到1100，说明大家对DevOps和OpenShift此还是很感兴趣的。 笔者另外一篇文章《同时面向运维和开发的企业级PaaS平台--OpenShift》，介绍了OpenShift的相关概念和架构，并截取了在实验中的操作截图。很多朋友反映图比较小，看不清楚，而且命令行显示相对比较枯燥，因此这次笔者展示红帽公司技术专家陈耿的OpenShift视频，以便理解。如果读者对OpenShift此前不了解的话，在
在数字化医疗日益普及的今天，健康体检双系统的开发显得尤为重要。该系统旨在通过前后端分离的方式，利用SpringBoot、Vue3和MySQL集群技术，为用户提供高效、便捷、安全的健康体检服务。本文将探讨如何使用这些技术来构建这样一个系统。
MySQL集群是一个无共享的(shared-nothing)、分布式节点架构的存储方案，其目的是提供容错性和高性能。
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本文介绍如何在Java中通过MySQL JDBC连接AnalyticDB for MySQL集群。
MySQL集群是一个无共享的(shared-nothing)、分布式节点架构的存储方案，其目的是提供容错性和高性能。它采用了 NDB Cluster 存储引擎，允许在 1 个群集中运行多个 MySQL 服务器。初步掌握MySQL集群原理是我们学习MySQL集群要迈出的第一步。
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如果你在寻找一个不会发生单点故障的数据库管理系统，那么水平拓展的MySQL集群分布式多主架构将是您的最佳选择。MySQL集群可以通过MySQL和NoSQL接口访问，并且可以用来服务密集的读/写工作。
以上案例需要用到的处理器有：“CaptureChangeMySQL”、“RouteOnAttribute”、“EvaluateJsonPath”、“ReplaceText”、“PutHiveQL”。
MySQL数据库是作为程序员来说必备的一个组件，而安装相对来说又是非常繁琐的，所以本文就给大家整理下MySQL的各种安装操作。
现今几乎每个大型技术峰会，都离不开互联网金融，企业数字化转型话题。国内外大型云计算独角兽企业，例如阿里云、Amazon、微软Azure等云计算供应商更是提供一站式服务，从底层硬件基础服务到顶层应用业务SaaS软件，帮助企业实现互联网架构的数字化转型。
一、MySQL集群简介 1、什么是MySQL集群 MySQL集群是一个无共享的(shared-nothing)、分布式节点架构的存储方案，其目的是提供容错性和高性能。 数据更新使用读已提交隔离级别（r
时下大受欢迎的数据库 笔者在IBM工作期间，曾进行过大量Oracle RAC的功能性测试，尤其是与双活存储的配合问题。而时下，随着技术的发展，分布式数据库越来越受到关注。MySQL已经排到了第二名：（
在实际的开发环境中，数据的重要性不言而喻，每一个数据都是有其价值的，提供安全可靠的数据保障是技术与运维部门的职责所在；为了保障数据的安全性，大多数的开发都采用了数据库的主从复制，其中MySQL集群主从复制也是保障MySQL数据库数据安全的一道坚不可摧的防线。
以下是架构图（实际架构图根据现有机房架构和实际会比下图复杂，但整体思路不变）：
在实际开发中MySQL集群搭建利用percona-xtradb-cluster，有了docker后会方便很多，SpringBoot项目部署则只需要JDK环境即可，打包运行jar，就可以启动服务了
为了保证数据库的高可用，为了保证性能的扩展，绝大部分公司又会使用主从同步，读写分离的MySQL集群架构。
在大环境下的数据库主要有两种情况会出现负重过载： 1. 海量数据的实时统计，比如报表统计 2. 数据库连接数不够用，网站瞬时访问数过大 在这次分享会上有人提出了mysql集群的概念，其实mysql集群用的并不多，因为mysql用来做集群维护成本实在太高了，而且据我了解没有几个大项目才用了mysql集群，正式投入生产环境的几乎没有。我们一般用主从复制来做就行了。 考虑到实时统计，如果1亿条数据，数据库要做统计并且计算的话，那么效率是很低下的，更别说多表关联了，如果有多个客户端来查看报表的话，那么基本整个数据库
需求 当下，个性化时代的潮流势不可挡，业界普遍意识到了推荐是网站的一项基本服务。但是，人们对推荐该如何来做，也就是推荐技术本身，还不甚了解。我们经常会遇到这样的疑问：“购买过该商品的用户还购买过哪些商品这种推荐，不是一个SQL语句就搞定了吗？”其实不然，推荐技术远远不是这么简单。广义上讲，推荐技术属于数据挖掘和机器学习范畴，这也意味着好的推荐服务依赖于科学的推荐算法和大量的学习数据。对于电子商务和资讯网站来讲，想在推荐技术领域精耕细作，研发高端的推荐算法并应用到海量数据上是非常困难的。正是在这样的背景下，百
在数据通信中，一个物理网络节点可以是数据电路端接设备（DCE），如调制解调器、集线器、桥接器或交换机；也可以是一个数据终端设备（DTE），如数字手机，打印机或主机（例如路由器、工作站或服务器）。MySQL集群由 4 类节点组成：SQL节点、数据节点、管理节点以及客户机节点。下面我们一起来看看MySQL集群4类节点的概念。
QPS：（Query Per Second：每秒查询率），在互联网领域，指每秒响应请求数（http请求）。
一，架构介绍 生产中由于历史原因web后端，mysql集群，kafka集群(或者其它消息队列)会存在一下三种结构。 1，数据先入mysql集群，再入kafka 数据入mysql集群是不可更改的，如何再
生产中由于历史原因web后端，mysql集群，kafka集群(或者其它消息队列)会存在一下三种结构。
今天有一个开发同事反馈说通过sqoop在大数据和MySQL之间同步数据的时候，报了一个连接失败的错误。
工作中需要将原本部署在物理机或虚拟机上的一些基础服务搬到kubernetes中，在搬的过程中遇到了不少坑，这里记录一下。
传统的数据仓库架构一般有由源系统、ODS、EDW、Data Mart几部分组成。源系统就是业务系统、管理系统、办公系统等等；ODS是操作数据存储；EDW是企业级数据仓库，Data Mart是数据集市。
工作中需要将原本部署在物理机或虚拟机上的一些基础服务搬到kubernetes中，在搬的过程中遇到了不少坑，笔者在此特别分享一下所遇到的问题及相应的解决方法~ 一、异常网络引起的问题 之前使用redis-operator在kubernetes中部署了一套Redis集群，可测试的同事使用redis-benchmark随便一压测，这个集群就会出问题。经过艰苦的问题查找过程，终于发现了问题，原来是两个虚拟机之间的网络存在异常。 经验教训，在测试前可用iperf3先测试下node节点之间，pod节点
背景介绍 Uber的MySQL集群规模很大，超过1000个集群，共有4000多个数据库服务器。 问题 起初是使用Puppet管理，写了很多脚本，再加上一些人工操作，在集群数量比较小时，这个管理方法比较实用，但现在这个规范已经完全不适用了，所以需要其他的管理方案。 对于MySQL集群的管理，有几点基本的需求： 可以在每个主机上运行多个数据库 全自动化 有一个统一入口来管理所有数据中心中的所有集群 解决方案 最后决定基于Docker设计一套解决方案，命名为 Schemadock。 在Docker容器中运行MyS
什么是NoSQL，什么是Redis，我们在了解这个系列之前，先来看一下Redis是从何而来？Why redis is needed? 1、单机MySQL年代 在最早的单机MySQL年代，存在着访问量小
MySQL集群搭建在实际项目中还是非常必须的，我们通过PXC【Percona XtraDB Cluster】来实现强一致性数据库集群搭建。
很多软件后端使用的存储都是mysql，当这些软件系统在生产环境部署时，都会面临一个严峻问题，需要在生产环境中部署一个高可用的mysql集群服务。刚好在最近一周的工作中，需要在kubernetes环境中搭建mysql高可用集群，这里记录一下。
大数据虽然是一个比较宽泛的词，但对于我们来说其实可以简单理解为“海量数据的存储与处理”。之所以人们专门大数据这个课题，是因为海量数据的处理和较小量级数据的处理是不一样的，例如我们对一个mysql表中的数据进行查询，如果是100条数据，那对于mysql来说毫无压力，但如果是从十亿条数据里面定位到一条呢？情况就变得复杂了，换个角度想，十亿条数据是否适合存在mysql里也是尚待讨论的。实时上从功能角度的出发，我们完全可以使用以往的一些技术栈去处理这些问题，只不过高并发高可用高实时性这些都别想了。接下来要介绍的这些腾讯大数据组件就是在这一个问题背景下一个个诞生的。
内容来源：2017 年 10 月 21 日，深奇智慧联合创始人高扬在“PostgreSQL 2017中国技术大会”进行《基于Greenplum,postgreSQL的大型数据仓库实践》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。
我们现在处理什么年代 2020年 大数据时代 适者生存 学习才是在这个社会生存的唯一法则。
Mapreduce是一种模式，一种什么模式呢?一种云计算的核心计算模式，一种分布式运算技术，也是简化的分布式编程模式，它主要用于解决问题的程序开发模型，也是开发人员拆解问题的方法。 如下图所示，ma
传统的web站点，经常使用Nginx做反向代理。反向代理作为整个网站的入口，通常会承担流量转发、安全防护等工作，保证其高可用至关重要。为了保证反向代理的高可用，Nginx+Keepalived是一种常用的解决方案。
先搭建一个mysql集群(一主两从)，半同步复制：mysql 半同步复制，三个节点。
实时即未来，最近在腾讯云Oceanus进行实时计算服务，以下为mysql到flink到ES实践。分享给大家~
MySQLCluster是MySQL适合于分布式计算环境的高实用、高冗余版本。Cluster的汉语是“集群”的意思。它采用了NDB Cluster 存储引擎，允许在1个 Cluster 中运行多个MySQL服务器。
MyCat就是一个数据库中间件，数据库的代理，它屏蔽了物理数据库，应用连接MyCat，然后MyCat再连接物理数据库。 Mycat的原理中最重要的一个动词是“拦截”，它拦截了用户发送过来的SQL语句，首先对SQL语句做了一些特定的分析：如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等，然后将此SQL发往后端的真实数据库，并将返回的结果做适当的处理，最终再返回给用户。
在web开发中，业务模版，业务逻辑（包括缓存、连接池）和数据库这三个部分，数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果，是影响网站速度最重要的性能瓶颈。本文主要针对Mysql数据库，在淘宝的去IOE（I 代表IBM的缩写，即去IBM的存储设备和小型机；O是代表Oracle的缩写，去Oracle数据库，采用Mysql和Hadoop代替；E是代表EMC2，去EMC2的设备性，用PC server代替EMC2）,大量使用Mysql集群！而优化数据的重要一步就是索引的建立，对于Mysql出现的慢查询，可以用索引提升查询速度。索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索引，Mysql将全表扫描，从第一条记录开始，然后读完整个表直到找出相关的行。
UP之前都是在自己的阿里云服务器和腾讯云服务器上测试的ES,之前的关于ES以及Kibana的操作都是可以正常的执行的,但是这次在配置ES集群的时候问题却是一直有问题.虽然两者的ES都能够正常启动,但是双方节点都显示找不到对方节点,一直处于ping对方节点的状态.并且由于双方节点都处于这种状态,导致两台服务器的Kibana都无法正常连接到相应的ES,导致后续的操作都无法正常执行.
数据库写入压力增加，读写放于一个库中，数据库压力太大。所以采用主从复制。读写分离的思路，减轻服务器负担
资料：目前假如一个查询SQL跨越30个分片，每个分片上有1000万数据，则总数据规模为3亿，Select × from A orderby field1,field2 Limit 100000,100 即取出排序结果集中从100000到100000+100的这100个记录，所可能采用的一些算法优化策略如下：
线上某IOT核心业务集群之前采用MySQL作为主存储数据库，随着业务规模的不断增加，MySQL已无法满足海量数据存储需求，业务面临着容量痛点、成本痛点问题、数据不均衡问题等。
#基于PhalApi的DB集群拓展 V0.1bate ##前言## 先在这里感谢phalapi框架创始人@dogstar,为我们提供了这样一个优秀的开源框架. 编写本次拓展出于的目的是解决大量数据写入
云原生技术使组织能够在公共、私有和混合云等现代动态环境中构建和运行可扩展的应用程序。容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式 API 就是这种方法的例证。
在高并发流量下,数据库往往是服务端的瓶颈,由于数据库数据需要确保落地,同时保证数据同步,数据即时性,有效性的问题,导致数据库不能像平常后端程序一样负载均衡.
技术层面上，传统的单节点数据库，万一宕机了，就凉凉了。容灾性能差、抗并发能力有限，数据量大的时候查询有瓶颈。学习层面上，作为一个技术人了解一些技术相关的知识那也是无可厚非，爱折腾嘛。所以、本着“不把鸡蛋放在一个篮子里”的思想，我们来一起探讨学习下如何搭建MySQL集群。
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