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EFCore cannot get new value in docker, if use rsync replace sqlite file
这是最经典的 缓存+数据库 读写模式，操作如下： ①读的时候，先读缓存，缓存没有就读数据库，然后将取出的数据放到缓存，同时返回请求响应。
Linux同平台数据库整体物理迁移 需求：A机器不再使用，要将A机器的Oracle迁移到B机器。 之前写过类似需求的文章：http://www.cnblogs.com/jyzhao/p/3968504.html 本文这次旨在更多用到自动化通用的整合脚本去实现同平台的数据库整体迁移。
如果大表原本跟业务无关，此时没有太多的关系，但如果一旦大表加入了业务，就会对业务产生严重的性能影响。
当初学习 Linux 的使用，从基础到服务到集群，都是在虚拟机做的，虽然老师告诉我们跟真机没有什么差别，可是对真实环境的渴望日渐上升，不过虚拟机的各种快照却让我们养成了各种手贱的习惯，以致于拿到服务器操作权限时候，就迫不及待的想去试试。
作者：高级架构师 文章来自：https://my.oschina.net/u/3772106/blog/1616343 nginx 对于中间件nginx常用来做流量的分发，同时nginx本身也有自己的
对于高并发架构，毫无疑问缓存是最重要的一环，对于大量的高并发，可以采用三层缓存架构来实现，nginx+redis+ehcache nginx 对于中间件nginx常用来做流量的分发，同时nginx本身
一. 衡量指标 用什么来衡量一个系统的负载能力呢？有一个概念叫做每秒请求数（Requests per second），指的是每秒能够成功处理请求的数目。比如说，你可以配置tomcat服务器的maxConnection为无限大，但是受限于服务器系统或者硬件限制，很多请求是不会在一定的时间内得到响应的，这并不作为一个成功的请求，其中成功得到响应的请求数即为每秒请求数，反应出系统的负载能力。 通常的，对于一个系统，增加并发用户数量时每秒请求数量也会增加。然而，我们最终会达到这样一个点，此时并发用户数量开始“压倒
SQLite 是一个轻量级数据库，它是D. Richard Hipp建立的公有领域项目，在2000年发布了第一个版本。它的设计目标是嵌入式的，而且占用资源非常低，在内存中只需要占用几百kB的存储空间，这也是Android移动设备采用SQLite数据库的重要原因之一。
InnoDB是MySQL数据库中最常用的存储引擎之一，它是一个支持ACID事务的高性能引擎，提供了一些重要的功能，如行级锁定、外键约束和崩溃恢复等。在本文中，我们将详细介绍InnoDB存储引擎的工作原理、优势和限制等方面。
从事运维一年半，遇到过各式各样的问题，数据丢失，网站挂马，误删数据库文件，黑客攻击等各类问题，今天想简单整理一下，主要有以下几点： 1.线上操作规范 测试使用 Enter前再三确认 忌多人同时操作 先看再备份后改 2.涉及数据 慎用rm -rf 备份大于一切 稳定大于一切 保密大于一切 3.涉及安全 ssh 防火墙 精细权限控制粒度 入侵检测和日志监控 4.日常监控 系统运行状况 服务运行状况 日志监控（安全） 5.性能调优 深入了解运行机制 调优框架以及先后 每次只调一个参数 基准测试 6.运维心态 控制
一、线上操作规范 1.测试使用 当初学习Linux的使用，从基础到服务到集群，都是在虚拟机做的，虽然老师告诉我们跟真机没有什么差别，可是对真实环境的渴望日渐上升，不过虚拟机的各种快照却让我们养成了各种手贱的习惯，以致于拿到服务器操作权限时候，就迫不及待的想去试试，记得上班第一天，老大把root密码交给我，由于只能使用putty，我就想使用xshell，于是悄悄登录服务器尝试改为xshell+密钥登录，因为没有测试，也没有留一个ssh连接，所有重启sshd服务器之后，自己就被挡在服务器之外了，幸好当时我备份了
报错原因：修改数据库存储位置，修改完了就报错了！连接不上本地数据库 ERROR 2003 (HY000): Can’t connect to MySQL server on ‘localhost’ (10061)
你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？
所谓的快照，就是记录某一个瞬间东西，比如当我们给风景拍照时，那一个瞬间的画面和信息就记录到了一张照片。
Zset，即有序集合（Sorted Set），是 Redis 提供的一种复杂数据类型。Zset 是 set 的升级版，它在 set 的基础上增加了一个权重参数 score，使得集合中的元素能够按 score 进行有序排列。
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查
据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、
不知道这个能不能放在首页，不行的话我会测下来的。 另外这个算不算是一种架构呢？ 欢迎大家多多批评指教！ 说在前面： 1、 配置文件并不是 web.config文件，显然要往配置文件里放很多的东西，we
工程师反馈数据库服务器内存使用率高，并且之前曾触发告警，登录服务器使用top -u mysql查看进程使用内存信息：
ORA-02374: conversion error loading table "QBJMES"."PROJECT"
前几天刚面完百度，这不，没两天就收到二面邀请了，还有点小激动呢！来看看这次都问了哪些面试题吧，附答案仅供参考。
作为内存数据库，内存空间大小对于 Redis 来说是至关重要的。内存越多，意味着存储的数据也会越多。但是不知道你有没有遇到过这样的情况，明明空间很大，但是内存的使用却不是很理想。
事务A读取到t_bs_user表中的id为1的数据zt为0，此时事务B修改了id为1的数据，将zt置为1，但是没有提交，事务A再次读取t_bs_user表的数据，发现zt为1，如果事务B做了回滚操作，那么事务A读取的将是脏数据。脏读可以通过增加事务隔离级别来避免。
如果并发进程量大（>实例所承载的进程量），最长执行时间比较大（>1s）可从云平台或者grafana的监控上总体对比数据库前后时间段的压力情况（主要从tps，qps，网络流量，连接数），
处理大规模数据集时常是棘手的事情，尤其在内存无法完全加载数据的情况下。在资源受限的情况下，可以使用 Python Pandas 提供的一些功能，降低加载数据集的内存占用。可用技术包括压缩、索引和数据分块。
存储引擎说白了就是如何存储数据、如何为存储的数据建立索引和如何更新、查询数据等技术的实现方法。因为在关系数据库中数据的存储是以表的形式存储的，所以存储引擎也可以称为表类型（即存储和操作此表的类型）。MySQL5.5以后默认使用InnoDB存储引擎。
关系型数据库在TPS上的瓶颈往往会比其他瓶颈更容易暴露出来，尤其对于大型web系统，由于每天大量的并发访问，对数据库的读写性能要求非常高;而传统的关系型数据库的处理能力确实捉襟见肘;以我们常用的MySQL数据库为例，常规情况下的TPS大概只有1500左右(各种极端场景下另当别论)。
若系统不是严格要求缓存/数据库必须一致性，缓存可以稍微和数据库偶尔不一致，最好不要做双写。 读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致。 串行化后，就会导致系统吞吐量骤降，就需要比正常情况下多几倍的机器去支撑线上环境请求。
小伙伴们，在前面的几篇文章中，我们谈到了Android开发中的几种数据存储方式，本文我们总结介绍下Android数据持久化的一些内容。
关键词：ORA-04030、(pga heap,kgh stack)、(kxs-heap-c,kprbalo temp memory)。
MySQL 导入 sql 时报错：ERROR 1071 (42000) at line 1236: Specified key was too long; max key length is 1000 bytes
原子性是数据库事务的核心特性之一，它要求事务中的所有操作要么全部完成，要么全部不完成。这种“全或无”的特性确保了数据库在事务处理过程中的一致性。在MySQL中，原子性的实现主要依赖于事务日志，特别是redo log（重做日志）和undo log（撤销日志）。
WAL的全称是Write Ahead Logging，它是很多数据库中用于实现原子事务的一种机制，SQLite在3.7.0版本引入了该特性。
我们通常将 Redis 作为缓存使用，提高读取响应性能，一旦 Redis 宕机，内存中的数据全部丢失，假如现在直接访问数据库大量流量打到 MySQL 可能会带来更加严重的问题。
服务端的优化，主要可以通过消息队列、减少数据库请求（缓存）、并发处理、页面静态化等方式处理。
如果想要使用以上参数来指定一些配置信息，那么不能使用service memcached start，而应该使用/usr/bin/memcached的方式来运行。比如/usr/bin/memcached -u memcache -m 1024 -p 11222 start。
当我们收到反馈说数据库响应慢或者压测过程中数据库有报错，第一步先收集数据库服务器资源使用情况，这一步是处理所有故障的前提。
数据库备份是DBA的典型任务，可以将数据从一个系统传输到另外一个系统，也可以基于生产系统的特定状态创建一个开发服务器。除此之外，备份还用于数据库恢复，可以将一个发生故障的系统恢复，也可以将系统恢复到发送用户错误之前的特定状态。利用备份的系统可以将其与生产系统分离，在不影响生产系统的性能的前提下，对数据进行审计和分析。
后端开发中大家肯定遇到过实现一个线程安全的计数器这种需求，根据经验你应该知道我们要在多线程中实现 共享变量 的原子性和可见性问题，于是锁成为一个不可避免的话题，今天我们讨论的是与之对应的无锁 CAS。本文会从怎么来的、是什么、怎么用、原理分析、遇到的问题等不同的角度带你真正搞懂 CAS。
ClickHouse 是基于 MPP 架构的分布式 ROLAP分析引擎，真正的列式数据库管理系统。让查询变得更快，最简单且有效的方法是减少数据扫描范围和数据传输时的大小， 而clickhouse的数据始终是按列存储的，同时使用了数据压缩，和日志合并树，稀疏索引和 CPU 功能
在数据库读写操作中，经常会有人问到数据库读写同步的问题，即在数据库操作中，数据正处于写状态，此时要读取的数据为空状态，问怎么操作。其实，说到这就不得不提到数据库的一个重要的机制WAL，不管是后端的PostSql还是前端的SqlLite，都会涉及到WAL机制。
预编译语句可以重复使用这些计划，减少 SQL 编译所需要的时间，还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题；只传参数，比传递 SQL 语句更高效；相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率。
事务处理几乎是每一个信息系统中都会涉及到的问题，它存在的意义就是保证系统中的数据是正确的，不同数据间不会产生矛盾，也就是保证数据状态的一致性（Consistency）。
对于数据库，可能很多数据分析师或者算法工程师都认识不深，但是他们的日常工作又经常用到，所以想起了写一个关于数据库主题的文章。准备从大家都非常熟悉的文件系统出发，来介绍数据库系统的各种基础概念。
下面的步骤都是按照 9.6 版本进行安装的，如果时境过迁，9.6 也不支持了，只需要更改下面的版本号即可，将 9.6 版本改为你安装的版本，例如版本 10 ，只需要将下面所有的 9.6 改为 10 。
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