AWR是Automatic Workload Repository的简称，中文叫着自动工作量资料档案库。既然是仓库，又是保存负载数据，所以保存的是数据库性能相关的数据。即特定数据库或者实例在过去运行期间整个性能表现。AWR能实现性能数据的收集，处理，维护，以及给出调整参考等。这些收集到的数据被定期保存到磁盘，可以从数据字典查询以及生成性能报告等。
InfluxDB是一个时间序列数据库，旨在处理较高的写入和查询负载。它是TICK堆栈的组成部分 。InfluxDB旨在用作涉及大量时间戳数据的任何用例的后备存储，包括DevOps监控，应用程序指标，IoT传感器数据和实时分析。。
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。
为了进一步了解软件开发团队处理bug的流程，我们随机抽取了过去的两个月中上传到我们数据库中的3000个bug记录......
EasyCVR基于云边端一体化架构，能支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理。在视频能力上，可提供视频监控直播、视频轮播、视频录像、云存储、回放与检索、智能告警、服务器集群、语音对讲、云台控制、电子地图、平台级联等。
引用一句经典的话：“UNIX下一切皆文件”。 文件是一种抽象机制，它提供了一种方式用来存储信息以及在后面进行读取。
接下来的这个专题为将Linux/unix的CPU内存信息保存起来然后进行分析最后展现在网页中
某天，客户反映其监控平台发现其一套数据库7月20日及24日在早晨7：03分和8：09分两个时间段节点1出现会话数突增情况，持续时间较短，问题时间段应用并未受到影响，客户希望帮其查找原因。
社区讨论问题的时候基本都离不开日志，因为日志是问题分析的第一抓手，也是问题定位的指南针。大家在社区中发的日志非常多，不同日志背后的原因各不相同，我们不可能在这里讨论清楚所有的报错日志。但是关于日志有一些共性的问题，可以给大家一些建议。
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
对于之前碰到的一个数据库负载急剧提升的问题，做了应急处理之后，我们需要再冷静下来，来看看是哪些地方出现了问题，还需要哪些改进。 首先第一个问题就是为什么会突然负载提高，如果感觉，应该是业务层面出现了一些变化吧。当然没有数据，日志都是猜测。 我从监控中拿到了Zabbix监控的部分数据，发现在指定的时间点突然多了300多个进程。 而在数据库的会话层面没有发现任何的抖动，这一点就很难解释的通了。 系统级不会平白无故出现300多个进程，这些进程主要是在忙些什么，这些肯定说不通，我查看了问题时间段的
情况是这样的，有一套测试数据库所在的主机在最近几个月，每个月都会重启一至两次，由于数据库配置了开机自启动，且每次重启时间都比较短暂，便没有得到重视。最近由于测试人员的反馈，每当主机重启后呢会导致大片的测试应用由于断连导致无法使用，每次都需要重启应用才会好。那么我们就需要介入认真排查一下问题所在了，恰巧最近一次的重启时间为 11 月 10 日 18:29 左右，需要针对此问题分析 os 重启原因。
MYSQL 8 已经上线一段时间了,每个数据库系统的内存方面都有自己的特点,MYSQL的内存的特点,下面总结了一些同学们经常会问的一些内存方面的问题.
MONGODB 实例的内存使用率是一个非常重要的指标，内存使用率过高会导致MONGODB 实例的内存溢出，本文主要通过查看MONGODB的实例内存的使用率得方法，使MONGODB的使用者尽快发现内存方面出现的问题，提早进行相关的应对。
与「深度工作」相对的是「浮浅工作」，「浮浅工作」往往在受到干扰的情况下展开，无法保持专注。
今天的小 C 很不在状态。昔日的她，一大早肯定不会愁容满面，似乎像是星巴巴没有喝够的样子，兴奋不起来！11:30 了，很少听到她 HHKB 落键的清脆声，一定是遇到难题了！
良好的监控环境为腾讯云容器服务高可靠性、高可用性和高性能提供重要保证。您可以方便为不同资源收集不同维度的监控数据，能方便掌握资源的使用状况，轻松定位故障。 腾讯云容器服务提供集群、节点、工作负载、Pod、Container 5个层面的监控数据收集和展示功能。 收集监控数据有助于您建立容器集群性能的正常标准。通过在不同时间、不同负载条件下测量容集群的性能并收集历史监控数据，您可以较为清楚的了解容器集群和服务运行时的正常性能，并能快速根据当前监控数据判断服务运行时是否处于异常状态，及时找出解决问题的方法。例如，您可以监控服务的 CPU 利用率、内存使用率和磁盘 I/O
开发环境 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 上周我们通过一周的
朋友说离线腾讯视频是 qlv 格式的，只能使用腾讯视频软件打开。让我帮忙想想办法，能不能将 qlv 格式转换成 mp4 格式的视频。
2023年8月27日，随着新业务的接入，我们开始进行项目的灰度发布。然而，直到2023年8月31日下午，我们才发现一个新字段并没有进行字段刷新，导致所有数据都是默认值，从而无法继续进行灰度测试。在业务方的要求下，我们需要进行批量更新字段。鉴于我们已经知道了时间范围，我们决定在白天进行批量更新数据。正是在这个过程中，故障发生了！
对于SQL调优，局部SQL，我们可以直接使用执行计划等直接调优，而对于整个系统来说？这时候就可以用Oracle系统自带的报告对系统进行整体分析了，Oracle提供好几种性能分析的报告，比如AWR、ASH、ADDM等等 这篇博客主要介绍AWR
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
这个是我在修专业课《Web应用开发技术》时的结课作业，分组是按5人一组的。结果由于我是大四老学长回来补修的。就自己单干了。采用了asp.net技术开发的，前端用了一些CSS框架进行美化。数据交互采用AJAX，数据库用的SQL Sever。
某天，PongHat 公司 DBA 小王同学收到了业务侧的反馈：”小王啊，我们数据库查询现在突然变得很慢，业务已经紧急停了，能不能看下是什么情况？“
mpstat： mpstat 不但能查看所有CPU的平均信息，还能查看指定CPU的信息。
TSINGSEE青犀视频行人检测需要做到将本地分析人数数据库和票务系统的数据库进行对比，这样可比较每个时间段的人数，系统将一天的人数进行对比完成时，最后会保存一个json文件，用于查看切换的每个时间点。
本次分享，基于数据库事务处理的核心技术并发访问控制技术，TDSQL原创性提出了全态数据的概念和基于历史态数据的可见性判断算法，并基于此实现了全时态数据库。
在 Uber，所有有状态的工作负载都运行在一个跨大型主机的通用容器化平台上。有状态工作负载包括 MySQL®、Apache Cassandra®、ElasticSearch®、Apache Kafka®、Apache HDFS™、Redis™、Docstore、Schemaless 等，并且在许多情况下，这些工作负载位于同一物理主机上。
公司业务使用到Greenplun数据库，根据查询的时间戳来不断的将每个时间段之间的数据，进行数据交换，但是今天发现，mysql的时间戳没有小数点后6位，即精确度到毫秒级的，所以对于这个问题，将和Greenplum数据库的时间戳后6位保持一样。当然了最大位数是6位，也可以是1-6之间的整数。可以根据自己的业务进行设计。这样进行查询每个时间段之间的数据就不会出现丢失数据和重复数据的情况了。
在 Uber，所有有状态的工作负载都运行在一个跨大型主机的通用容器化平台上。有状态的工作负载包括MySQL®、Apache Cassandra®、ElasticSearch®、Apache Kafka®、Apache HDFS™、Redis™、Docstore、Schemaless等，在很多情况下，这些工作负载位于同一台物理主机上。
今天收到一封报警邮件，这引起了我的注意。当然过了一会，有收到了CPU使用率恢复的邮件。 报警邮件内容如下： ZABBIX-监控系统: ------------------------------------ 报警内容: Disk I/O is overloaded on ora_statdb2_s_xxx@xxxxx ------------------------------------ 报警级别: PROBLEM ------------------------------------ 监控项目
本文大纲： Abstract Introduction 研究动机 TDSQL整体架构 TDSQL对时态数据库的需求 T-TDSQL核心技术与系统的价值 T-TDSQL解决了的问题 Acknowledgments References 1 Abstract TDSQL是腾讯公司研发的一款事务型分布式数据库。 T-TDSQL是基于TDSQL的一个分布式全时态数据库。其特点是可扩展、多版本事务管理、分布式存储和计算、强数据一致性和强同步机制，且提供有效时间、事务时间双时态的全态数据存储、管理、计算。 这
本文共5500字，建议阅读10+分钟。 一个物理表的数据量太大时，就会影响查询和计算的性能。
当我们谈论服务器管理时，自动化脚本就像是一位无声的英雄，它默默在幕后保持着我们的服务器运行顺畅，确保数据安全，同时还能有效防范网络攻击。
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
如标题所示，本文要讲的就是定时任务，定时任务在某些场景下是必不可少的存在。比如每天的某个时刻爬取一下特定的数据，或者后台定时地进行计算（ 每天零点更新下统计数据啊，或者涉及到个人资产的计算下利息啊什么的 ），又或者定时备份下数据库，当然还有更多情景。
作者 | 邓秋爽：云和恩墨技术工程师，有超过七年超大型数据库专业服务经验，擅长 Oracle 数据库优化、SQL 优化和 Troubleshooting。
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。
近日某客户网站被黑，导致网站首页被篡改并跳转到赌博网站，网站在百度的收录也收录了一些什么彩票内容的快照，网站首页快照也被修改成赌博内容，并被百度直接红色风险拦截提示，百度网址安全中心提醒您：该站点可能受到黑客攻击，部分页面已被非法篡改！我们SINE安全公司根据以上客户被黑的情况，立即进行了全面的网站安全检测，针对网站被黑的情况制定了详细的安全部署方案。
Chaplin，携程资深PMO，平时喜欢解决系统相关的问题，包括但不限于分布式/大数据量/性能/体验等，不畏复杂但更喜欢简单。
本项目基于RuoYi进行搭建，在若依基础上进行功能构建、数据连接。 一、项目概述 此项目为模拟风电场监控项目，模拟一个电厂、六台风机，数据采用随机数实时插入到时序数据库中，再由websocket+quartz从时序数据库中取出推送到界面展示。其中统计信息存放在关系型数据库中。 在线演示地址: http://tenddb.zsis.net:8080 账号:root1 密码:123456 演示环境没有删除、修改权限权限。 二、系统设计 2.1 设计目标 1.显示机组的运行数据，如机组的瞬时发电功率、累计发电
熊军（老熊） 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED，ACOUG核心会员 PC Server发展到今天，在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中，更别说是更高端的PC Server；在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下，x86 CPU在处理能力上不断提升；同时随着制造工艺的发展，在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大，现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展，使得PC Server的处理能力越来越强大，性能越来越高。而在稳定性
作者：datonli，腾讯 WXG 后台开发工程师 背景 开发在定位问题时需要查找日志，但企业微信业务模块日志存储在本机磁盘，这会造成以下问题： 日志查找效率低下：一次用户请求涉及近十个模块，几十台机器，查找日志需要登录机器 grep 日志文件。这一过程通常需要耗费 10 分钟以上，非常低效； 日志保存时间短：单机磁盘存储容量有限，为保存最新日志，清理脚本周期清理旧日志文件腾出磁盘空间，比如：现网一核心存储 7 天日志占用了 90%的磁盘空间，7 天前日志都会被清理，用户投诉因日志被清理而得不到解决；
继 Google Scholar（Google 学术搜索）之后，Google 又为科研工作者推出了一款重磅产品—— Google Dataset Search（Google 数据集搜索）。
之前我们知道，加锁可防止脏写：即若两个事务同时尝试写入同一对象，则锁可确保第二个写必须等第一个写完成事务（中止或提交）才能继续。
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,
最近22届考研出分不久，我是21届考的。回想起我一年前因为出分后就开始筹备找工作。那时候首先就是写简历，当时不少人和我一样，一门心思考研，没有参加大四上秋招，工作经历比较空白，导致简历上实习经验和项目经历十分空缺。眼看春招即将开始，十分焦虑，夜不能寐。
2020 年 2 月 25 日，微信的朋友圈大量转载微盟遭遇了系统重大故障（36 小时内尚未恢复核心生产数据）。从而想到本人在两周前处理的一个案例：开发人员误删除了生产数据，本人恢复的一个过程。同时给这个故障的处理过程做一个总结，也对学过的知识做一个梳理，希望对运维的同学们有一个警示作用。
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
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