TenDB Cluster 是腾讯游戏 CROS DBA 团队提供的 MySQL 分布式关系型数据库解决方案。主要特点包括：透明分库分表、高可用的 MySQL 集群服务，透明及在线的扩容及缩容；使得开发者可以仅专注于业务逻辑的开发及运营，无需编写数据分片逻辑。在海量用户并发情况下，也无须关心存储层的负载压力。
Redis 从 3.0 版本开始，提供了官方的集群支持，也就是 Redis Cluser。Redis Cluster 相比于单个节点的 Redis，能保存更多的数据，支持更多的并发，并且可以做到高可用，在单个节点故障的情况下，继续提供服务。
Elasticsearch 是什么？一个开源的可扩展、高可用、分布式的全文搜索引擎。
大家对 MySQL 的存储结构应该是很清楚的，所以咱们在学习 ES 存储结构时，同时类比 MySQL，这样理解起来会更透彻。MySQL 的数据模型由数据库、表、字段、字段类型组成，自然 ES 也有自己的一套存储结构。
答: • 支持 SQL 92 标准； • 支持 Mysql 集群，可以作为 Proxy 使用； • 支持 JDBC 连接多数据库； • 支持 NoSQL 数据库； • 支持 galera for mysql 集群，percona-cluster 或者 mariadb cluster，提供高可用性数据分片集群； • 自动故障切换，高可用性； • 支持读写分离，支持 Mysql 双主多从，以及一主多从的模式； • 支持全局表，数据自动分片到多个节点，用于高效表关联查询； • 支持独有的基于 E-R 关系的分片策略，实现了高效的表关联查询； • 支持一致性 Hash 分片，有效解决分片扩容难题； • 多平台支持，部署和实施简单； • 支持 Catelet 开发，类似数据库存储过程，用于跨分片复杂 SQL 的人工智能编码实现，143 行 Demo 完成跨分片的两个表的 JION 查询； • 支持 NIO 与 AIO 两种网络通信机制，Windows 下建议 AIO，Linux 下目前建议 NIO； • 支持 Mysql 存储过程调用； • 以插件方式支持 SQL 拦截和改写； • 支持自增长主键、支持 Oracle 的 Sequence 机制。
最近翻译了好几篇关于NDB的文章，相信有很多人会有疑问，NDB Cluster究竟是个什么东西？它是一款新产品吗？它和InnoDB Cluster有什么不同？它是MySQL吗？它怎么使用？在这篇文章里，我将为大家介绍一下MySQL NDB Cluster是什么？它的架构和特征，以及它的适用场景。
在海量数据的场景下，单节点的 CH 可能不能满足我们的需求了，因此可以考虑使用 CH 集群，从而解决单节点存储和查询的瓶颈。
对于电商系统来说，商品搜索是其核心功能之一，如何能保证在海量的数据中，能低延时的搜索到关心的商品信息直接影响到用户的使用体验，在商品搜索中，如根据用户画像定向的做推荐，或是基于位置信息如美团O2O类搜索，这些个性化搜索是关系型数据库无法完成的，这时候搜索引擎ElasticSearch+Redis就能发挥关键作用。
随着微服务这种架构的兴起，我们应用从一个完整的大的应用，切分为很多可以独立提供服务的小应用。每个应用都有独立的数据库。
背景简介 Grab 是东南亚的打车巨头，app 下载量已有 5500 万，司机有 120 万 app 与 server 通信时需要使用一个认证 token，Grab 使用 Redis 来缓存 toke
分布式主从规则为，前三个实例节点是主，对应的后面三个实例节点为从节点，如果replicas 2，那就多加3个实例节点
我们做数据库选型的时候首先要问：需求是谁提出的，也就是说谁选型？是负责采购的同学、 DBA 还是业务研发？
QFusion作为国内首个云上数据库超市，是沃趣科技研发为用户提供各类关系型数据库服务的私有云管理平台。现已支持MySQL、Oracle、MSSQL等关系型数据库，此次升级更是加入了业界使用最广泛的缓存中间件之一的Redis，使其如虎添翼，在数据库生态领域更上一层楼。
首先是运维成本，包括监控告警是否完善、是否有备份恢复机制、升级和迁移的成本是否高、社区是否稳定、是否方便调优、排障是否简易等；
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。
es提供了一个可以获取集群健康状态的api，访问http://esurl:9200/_cluster/health?pretty 和 Elasticsearch 里其他 API 一样，cluster-
MySQL 高可用方案之 MMM（Multi-Master Replication Manager）是一种常用的解决方案，用于实现 MySQL 数据库的高可用性和负载均衡。
本文介绍从 MySQL 作为源到 ClickHouse 作为目标的整个过程。MySQL 数据库更改通过 Debezium 捕获，并作为事件发布在到 Kafka 上。ClickHouse 通过 Kafka 表引擎按部分顺序应用这些更改，实时并保持最终一致性。相关软件版本如下：
本篇演示使用 ClickHouse 的 MaterializeMySQL 数据库引擎和物化视图，实时将 MySQL 库表中的数据同步到 ClickHouse 的库表中。相关软件版本如下：
ElasticSearch6.3.2下载地址（Linux、mac OS、Windows通用，下载zip包即可）：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-6-3-2。ES历史版本下载页面：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch。
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。ClickHouse最初是一款名为Yandex.Metrica的产品，主要用于WEB流量分析。ClickHouse的全称是Click Stream,Data WareHouse，简称ClickHouse。
Mycat是什么 Mycat - 数据库分库分表中间件，国内最活跃的、性能最好的开源数据库中间件！ 一个彻底开源的，面向企业应用开发的大数据库集群 支持事务、ACID、可以替代MySQL的加强版数据库 一个可以视为MySQL集群的企业级数据库，用来替代昂贵的Oracle集群 一个融合内存缓存技术、NoSQL技术、HDFS大数据的新型SQL Server 结合传统数据库和新型分布式数据仓库的新一代企业级数据库产品 一个新颖的数据库中间件产品 Mycat关键特性 支持SQL92标准 支持MySQL、Orac
近期由于数据库需要升级，将原有主从模式改为集群模式，实现搞可用HA。作为没有使用过mysql的小白，花了三周时间研究了下mysql，并了解原理后，完成了公司分派的任务，将mysql-innodb-cluster部署在生产环境。下面就将我这次采坑实战记录下来。
这篇文章将详细地介绍MySQL的高可用解决方案—— MySQL InnoDB Cluster。
Redis 的优点中提到 Redis 支持持久化数据，宕机后可恢复数据，持久化就是基于内存读写的 Redis 数据一旦断电后，数据就无法恢复，为了解决这个问题，Redis 提供了可以将数据保存到磁盘的功能，这个过程称作持久化，被持久化的数据可以在机器重启后重新加载到内存中。
本文目录 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素 1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素 二、Elasticsearch 工作原理 2.1 文档存储的路由 2.2 如何健康检查 2.3 如何水平扩容 三、小结 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素 文档（Document） 文档，在面向对象观念就是一个对象。在 ES 里面，是一个大 JSON 对象，是指定了唯一 ID 的最底层或者根对象。文档的位置由 _index、_type 和 _id 唯一标识。 索引（Index） 索引，用于区分文档成组，即分到一组的文档集合。索引，用于存储文档和使文档可被搜索。比如项目存索引 project 里面，交易存索引 sales 等。 类型（Type） 类型，用于区分索引中的文档，即在索引中对数据逻辑分区。比如索引 project 的项目数据，根据项目类型 ui 项目、插画项目等进行区分。 和关系型数据库 MySQL 做个类比： Document 类似于 Record Type 类似于 Table Index 类似于 Database 1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素 集群（Cluster） 服务器集群大家都知道，这里 ES 也是类似的。多个 ElasticSearch 运行实例（节点）组合的组合体是 ElasticSearch 集群。 ElasticSearch 是天然的分布式，通过水平扩容为集群添加更多节点。 集群是去中心化的，有一个主节点（Master）。主节点是动态选举，因此不会出现单点故障。 那分片和节点的配置呢？ 节点（Node） 一个 ElasticSearch 运行实例就是节点。顺着集群来，任何节点都可以被选举成为主节点。主节点负责集群内所以变更，比如索引的增加、删除等。所以集群不会因为主节点流量的增大成为瓶颈。因为任何节点都会成为主节点。 下面有 3 个节点，第 1 个节点有：2 个主分片和 1 个副分片。如图：
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景。本文将从以下几个方面对它们进行比较和分析：
MySQL Cluster 是官方推出的基于 NDB（Network DataBase）存储引擎的高可用和可伸缩的分布式数据库系统。
代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。
上一节内容，我们聊了 ClickHouse 两分片两副本的搭建（点击传送），那么多分片多副本的情况下，是不是一定得起至少 4 个实例呢？其实是不一定的，如果机器资源紧张，3 台机器甚至 2 台机器都可以搭建一个 ClickHouse 多分片多副本的集群（暂时只聊 1 台机器跑一个 CH 实例的场景），这一节内容就来聊聊 3 台机器搭建的集群。
十多年前，与当时的大多数 Web 应用程序一样，GitHub 也是一个使用 Ruby on Rails 开发的网站，它的大部分数据都保存在 MySQL 数据库中。
一、术语 1、索引(index) 相当于关系数据库当中的数据库 2、文档(document) 相当于MySQL中的一行记录，但是ES中的文档没有固定结构 3、文档类型(type) 一个索引当中可以用不同的文档类型代表不同的数据集合 4、节点(node) 一个节点就是一个实例 5、集群(cluster) 一个集群可以有一个或者多个节点组成(同一个集群下的节点名不能重复) 6、分片(shards) 一个索引会被分割成多个分片，分别存放在集群的不同节点 7、副本 每个分片可以设置多个
MySQL Replication是MySQL官方提供的主从同步方案，用于将一个MySQL实例的数据，同步到另一个实例中。Replication为保证数据安全做了重要的保证，也是现在运用最广的MySQL容灾方案。Replication用两个或以上的实例搭建了MySQL主从复制集群，提供单点写入，多点读取的服务，实现了读的scale out。
Elasticsearch 是一个近实时的搜索平台。这意味着从您索引一个文档开始直到它可以被查询时会有轻微的延迟时间（通常为一秒）。 Lucence;
MyCAT的目标是：低成本的将现有的单机数据库和应用平滑迁移到“云”端，解决数据存储和业务规模迅速增长情况下的数据瓶颈问题。
Elasticsearch （ES）是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎，它不但稳定、可靠、快速，而且也具有良好的水平扩展能力，是专门为分布式环境设计的,Elasticsearch是面向文档型数据库，这意味着它存储的
首次认识mycat，最容易是从示例着手去了解，比如此次示例是结合mysql完成数据的分库分表，进行横向扩展。
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.
一个文档是一个可被索引的基础信息单元。比如，可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文档，当然，也可以拥有某个订单的一个文档。文档以JSON（Javascript Object Notation）格式来表示，而JSON是一个到处存在的互联网数据交互格式
Zabbix运维工程师，熟悉Zabbix开源监控系统的架构。乐于分享Zabbix运维经验，个人公众号“运维开发故事”。
SERVER-17397: Dropping a Database orCollection in a Sharded Cluster may not fully succeed 是MongoDB 里老大难的问题，库或集合删除操作如果没有完全执行成功，再新建相同名字的集合，可能导致读到老版本数据的问题。
升级期间，不会影响到现有的系统，系统将保持正常的运行，升级完成后，将进行一段时间的可用性测试，待系统稳定后将替换生产上的监控。
爱可生南区负责人兼技术服务总监，MySQL ACE，擅长数据库架构规划、故障诊断、性能优化分析，实践经验丰富，帮助各行业客户解决 MySQL 技术问题，为金融、运营商、互联网等行业客户提供 MySQL 整体解决方案。
MySQL性能优化策略 1、MySQL内核架构 2、索引原理与查询优化 加速MySQL高效查询数据的数据结构 二分查找（binary search） 二叉树查找（binary tree search） MyISAM引擎和InnoDB使用Balance+Tree作为索引结构 3、内存引擎类型 MyIsam速度快，响应快。表级锁是致命问题 Innodb目前主流存储引擎 1）行级锁 务必注意影响结果集的定义是什么 行级锁会带来更新的额外开销，但是通常情况下是值得的 2）事物提交 对I/O效率提升的考虑
MySQL单条SQL是单线程的，只能跑满一个core，ClickHouse相反，有多少CPU，吃多少资源，所以飞快； ClickHouse不支持事务，不存在隔离级别。这里要额外说一下，有人觉得，你一个数据库都不支持事务，不支持ACID还玩个毛。ClickHouse的定位是分析性数据库，而不是严格的关系型数据库。又有人要问了，数据都不一致，统计个毛。举个例子，汽车的油表是100%准确么？为了获得一个100%准确的值，难道每次测量你都要停车检查么？统计数据的意义在于用大量的数据看规律，看趋势，而不是100%准确。 IO方面，MySQL是行存储，ClickHouse是列存储，后者在count()这类操作天然有优势，同时，在IO方面，MySQL需要大量随机IO，ClickHouse基本是顺序IO。 有人可能觉得上面的数据导入的时候，数据肯定缓存在内存里了，这个的确，但是ClickHouse基本上是顺序IO，用过就知道了，对IO基本没有太高要求，当然，磁盘越快，上层处理越快，但是99%的情况是，CPU先跑满了（数据库里太少见了，大多数都是IO不够用）。 二、创建库
ClickHouse是一个开源的，面向列的MPP架构数据分析数据库（大规模并行处理），由俄罗斯Yandex为OLAP和大数据用例创建。
TenDB Cluster是腾讯游戏CROS DBA团队提供的MySQL分布式关系型数据库解决方案，主要包括兼容MySQL协议、透明分库分表、负载均衡、高可用、在线扩展等特点。业务开发可以仅专注于业务逻辑的开发和运营，无需编写数据分片逻辑，在海量用户并发情况下也无须关心DB存储层的负载压力。 架构介绍 TenDB Cluster主要有三个模块：接入层TSpider，存储层TenDB，控制层Tdbctl。架构图如下： TSpider是TenDB Cluster集群的接入层。TSpider基于Maria
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