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？
作者简介 资深前端开发工程师 京东前台技术委员会委员 微信手Q运营产品前端开发组组长 目前负责微信手Q购物入口的前端基础建设及portal开发工作 这篇文章主要讲述了Hawaii框架设计的背景、特
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。
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）
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 《云数据库架构》一书全面介绍了主流数据库的技术特点，结合业务场景讲解了数据库技术选型和数据库架构的最佳实践。下面我们摘取本书第1章中对阿里云RDS MySQL三节点企业版的重点内容，让读者先睹为快。 数据库的高可用是个悠久的话题，目前以最常见的主备模式为例, 它主要有异步和半同步两种方式，但这两种方式都有各自的缺陷。 异步在主库宕机后，最后更新的记录有可能没有推送到从库，从而引发数据丢失。 半同步虽然会保证最少有一个从库接收到binlog，但同样有丢
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
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。
关于发号器的使用，其实有一个大背景，那就是关于主键的一些设计问题，在MySQL中如果一张表没有主键，实际的数据处理就有点麻烦了。
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？
大家好，不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。
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）。
在AWS 上的生产环境性能分析案例一文中，记录了我对客户应用生产环境的一次性能分析。接下来，我们要根据所发现的性能问题进行架构优化，以提升可用性和性能。同时，这篇文章也总结了应用迁移到云上的套路。
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（
笔者刚开始进入公司的时候，主要是忙于分布式MySQL系统----MyShard的构建，公司使用了大量的IDC机房，基于这种网络特点，MyShard设计当初完全是为了是一套支持Multi-Master操作的高可用性的分布式数据库，可以在多个机房中部署的业务上提供快速的写操作，实现了分布式高可用存储能力。
一 、引子 笔者刚开始进入公司的时候，主要是忙于分布式MySQL系统----MyShard的构建，公司使用了大量的IDC机房，基于这种网络特点，MyShard设计当初完全是为了是一套支持Multi-Master操作的高可用性的分布式数据库，可以在多个机房中部署的业务上提供快速的写操作，实现了分布式高可用存储能力。 在业务增长期，MyShard解决了公司的很多大型的数据库存储业务，随着公司业务逐渐稳定下来，分布式存储需求越来越少。而公司却有大量的小业务以及不断尝试的各种新业务，需要越来越多的小数据量的数据库存
Elasticsearch 的数据备份是通过快照机制实现的。为了完成集群的快照，需要依赖一个共享存储系统，即所有节点需要挂载到共享存储的同一个目录，并且每个节点对此目录需有读写权限，最初我们使用 NAS（即 NFS）来实现备份，这个方案也已经稳定运行多年。
今天我就给大家讲一下我们这边做的数据库运维的自动化平台，他是怎么样子的。首先我会给大家简单介绍一下我们做平台的背景，以及平台的一些技术架构，以及针对我们DBA和开发的需求的全套解决方案。 首先是背景，我们为什么要做RDS，在做RDS之前其实我们也有一套自己的自动化系统，可是我们有了这套自动化系统我们发现有了之后我们DBA还是很忙，每天忙于工单处理，大表DDL，集群搭建，扩容，数据迁移等等。这些东西不能说没有价值，但是对于DBA来说，每一次的重复操作，都会让这个价值指数级下降，并且不能带来成长。所以我们对这些
随着得物 App 的用户流量增长，业务选择的数据库越来越多样化，异构数据源之间的数据同步需求也逐渐增多。为了控制成本并更好地支持业务发展，我们决定自建 DTS 平台。本文主要从技术选型、能力支持与演化的角度出发，分享了在 DTS 平台升级过程中获得的经验，并提供一些参考。
内容来源：2017 年 12 月 21 日，驻云科技资深架构师翟永东在“云时代企业架构的搭建”进行《云上架构如何实现高性能和高可用》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。 阅读字数：2851 | 8分钟阅读 摘要 云上架构需要关注多方面的因素，本次主要讲的是高可用和高性能，从这两方面展开深度的解析如何搭建完善的云上架构。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4sKQd8 云上架构概述 云上搭建架构不单单需要考虑到性能和可用性
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。
最近数据库行业还是发生一些事情，例如：NebulaGraph获得获得数千万美元的A轮融资，Oracle将在AWS支持MySQL HeatWave服务，VLDB 2022在悉尼举行，来自中国多篇成果被接收，等等，查看原文
随着业务容器化的推进，经常有客户抱怨应用 QPS 无法和在物理机或者云主机上媲美，并且时常会出现 DNS 查询超时、短连接 TIME_OUT、网络丢包等问题，而在容器中进行调优与诊断的效果因为安装工具的复杂度大打折扣。本文基于网易轻舟中间件业务容器化实践，总结容器场景下的性能调优心得，供读者参考。
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。
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。
该系列的第一篇为：PG空闲连接的资源消耗：https://amazonaws-china.com/cn/blogs/database/resources-consumed-by-idle-postgresql-connections/讨论PG如何管理连接以及空闲连接如何消耗内存和CPU。本文讨论空闲连接对PG性能的影响。
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。
A云Polardb-x 1.0现已全面升级为Polardb-x 2.0，但Polardb-X 1.0有其自有特色，仍然有很多企业在使用Polardb-X 1.0方案。那么，当这些企业想将业务系统迁移至腾讯云时，该如何进行数据库选型？怎么样进行数据同步？其中又会涉及到哪些问题呢？
[每周 Postgres 世界动态] 本文全网唯一源地址 产品新闻 信息来源：网址基础上整理。 PostgreSQL Anomymizer 发布新版本0.10，提出了新引擎和全新文档。PostgreSQL Anonymizer 是一个用于隐藏、替换个人身份信息或商业敏感数据的 PostgreSQL 插件。 pg_dumpbinary 发布新版本v2.7，pg_dumpbinary 是一个以二进制形式转储 PostgreSQL 数据库的工具软件。 pgAdmin 4 发布新版本v6.6、v6.7. pgAdm
在数据处理领域，数据分析师在数据湖上运行其即席查询。数据湖充当分析和生产环境之间的接口，可防止下游查询影响上游数据引入管道。为了确保数据湖中的数据处理效率，选择合适的存储格式至关重要。
今天，AWS首席布道者Jeff Barr在其博客上透露，Amazon消费者业务正式完成了对Oracle数据库的迁移工作，关闭了最后的Oracle数据库。Amazon将近7500个Oracle数据库、75 PB级数据库全部迁移到AWS数据库服务，包括Amazon DynamoDB，Amazon Aurora，Amazon Relational Database Service（RDS）和Amazon Redshift。
秦皇岛佰工钢铁有限公司位于京津冀协同发展与振兴东北老工业基地两大国家战略的交汇点河北省秦皇岛市，占地面积1800亩，总资产达38亿元，员工2600余人，是一家集钢铁冶炼、压延加工、发电、贸易、仓储物流等为一体的综合性民营钢铁企业。
环境准备 自建MySQL环境主机 主机：iZbp1e*****krn92qrx0Z 内网ip: 10.26.254.217 客户端ecs主机 主机：iZbp1e6*****zkrn92qrwzZ 内网ip: 10.24.236.231 说明 说明：mysql的account的组成为’user’@’host’ 常见问题分析 ERROR 1045 (28000) 现象描述 ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'testcon'@'10.24.236.231' (
接《Amazon Aurora：云时代的数据库 ( 上）》 4. 日志驱动 在这一节中，我们介绍了数据库引擎是如何产生日志的，这样可持久化状态、运行时状态、以及复制状态永远是一致的。重点讲述了如何
总第514篇 2022年 第031篇 全量SQL（所有访问数据库的SQL）可以有效地帮助安全进行数据库审计，帮助业务快速排查性能问题。一般可通过开启genlog日志或者启动MySQL审计插件方式来进行获取，而美团选用了一种非侵入式的旁路抓包方案，使用Go语言实现。无论采用哪种方案，都需要重点关注它对数据库的性能损耗。 本文介绍了美团基础研发平台抓包方案在数据库审计实践中遇到的性能问题以及优化实践，希望能对大家有所帮助或启发。 1 背景 2 现状及挑战 3 分析及优化 3.1 数据采集端介绍 3.2 基础性
为方便阅读、重点呈现，本文对各板块内容进行了精简，需阅读完整版可点击文末【阅读原文】或登录云盘下载：https://pan.baidu.com/s/1h8plZz-amxxOMMWTL2eicQ（提取码：dwqg）
前面讲了 Mycat 是一个开源的分布式数据库系统，但是由于真正的数据库需要存储引擎，而 Mycat 并没有存储引擎，所以并不是完全意义的分布式数据库系统。
但是如果要下载成百上千个文件，最好是使用代码批量下载，而且现在单细胞技术的大行其道，使得表达量矩阵文件本身也会很巨大，比如：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE253013 ，可以看到如下所示9.3 Gb文件 ：
这篇演讲来自AIMS NABNY 2020，演讲者是Nextera Video的CEO Jed Deame，主持人是来自LearnlPvideo.com的Wes Simpson，演讲的主题是对于ST 2110 IP的控制系统NMOS。
导语：“你不是不够好，你只是过时了”这句话用到 IT 行业特别合适，每隔一段时间都会有新的技术出现, 让码农们应接不暇。借着回顾DBA工作中的几个时期，跟大家分享我们对下一代数据库运维架构的理解和目前正在做的工作。 明星 DBA 层出不穷的时期 刚进入阿里时听过一句话一直记到现在，“要像了解自己的老婆一样了解自己管理的数据库”。当年我还没有结婚，对这句话的理解并不深刻。 这应该是@冯春培说的，当年进阿里的面试考官之一，大家都服气的称他为大师。 这句话后面其实隐含了一个背景：相比现在，当时的应用迭代较慢，架构
原文链接：https://www.elprocus.com/mosfet-as-a-switch-circuit-diagram-free-circuits/
在这些可选项中，最常见的就是基于主从复制的方案，其次是基于Galera的方案，我们重点说说这两种方案。其余几种方案在生产上用的并不多，我们只简单说下。
Mycat中的概念 数据库中间件 前面讲了Mycat是一个开源的分布式数据库系统，但是由于真正的数据库需要存储引擎，而Mycat并没有存储引擎，所以并不是 完全意义的分布式数据库系统。 那么Mycat是什么？Mycat是数据库中间件，就是介于数据库与应用之间，进行数据处理与交互的中间服务。由于前面讲的对数 据进行分片处理之后，从原有的一个库，被切分为多个分片数据库，所有的分片数据库集群构成了整个完整的数据库存储。 如上图所表示，数据被分到多个分片数据库后，应用如果需要读取数据，就要需要处理多个数据源的数据。如果没有数据库中间 件，那么应用将直接面对分片集群，数据源切换、事务处理、数据聚合都需要应用直接处理，原本该是专注于业务的应用，将会 花大量的工作来处理分片后的问题，最重要的是每个应用处理将是完全的重复造轮子。 所以有了数据库中间件，应用只需要集中与业务处理，大量的通用的数据聚合，事务，数据源切换都由中间件来处理，中间件的 性能与处理能力将直接决定应用的读写性能，所以一款好的数据库中间件至关重要。 逻辑库(schema) 逻辑库（schema） 前面一节讲了数据库中间件，通常对实际应用来说，并不需要知道中间件的存在，业务开发人员只需要知道数据库的概念，所以 数据库中间件可以被看做是一个或多个数据库集群构成的逻辑库。 在云计算时代，数据库中间件可以以多租户的形式给一个或多个应用提供服务，每个应用访问的可能是一个独立或者是共享的物 理库，常见的如阿里云数据库服务器RDS。 逻辑表（table） 逻辑表 既然有逻辑库，那么就会有逻辑表，分布式数据库中，对应用来说，读写数据的表就是逻辑表。逻辑表，可以是数据切分后，分 布在一个或多个分片库中，也可以不做数据切分，不分片，只有一个表构成。 分片表 分片表，是指那些原有的很大数据的表，需要切分到多个数据库的表，这样，每个分片都有一部分数据，所有分片构成了完整的 数据。 例如在mycat配置中的t_node就属于分片表，数据按照规则被分到dn1,dn2两个分片节点(dataNode)上。
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：
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“你不是不够好, 你只是过时了” 这句话用到 IT 行业特别合适, 每隔一段时间都会有新的技术出现, 让码农们应接不暇. 借着回顾 DBA 工作中的几个时期, 跟大家分享我们对下一代数据库运维架构的理解和目前正在做的工作.
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。
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导读：大家好，今天主要分享数据分析平台的平台演进以及我们在上面沉淀的一些数据分析方法是如何应用的。
摘要 “你不是不够好，你只是过时了”这句话用到 IT 行业特别合适，每隔一段时间都会有新的技术出现, 让码农们应接不暇。借着回顾DBA工作中的几个时期，跟大家分享我们对下一代数据库运维架构的理解和目前正在做的工作。 DBA 层出不穷的时期 刚进入阿里时听过一句话一直记到现在，“要像了解自己的老婆一样了解自己管理的数据库”。当年我还没有结婚，对这句话的理解并不深刻。 这应该是@冯春培说的，当年进阿里的面试考官之一，大家都服气的称他为大师。 这句话后面其实隐含了一个背景：相比现在，当时的应用迭代较慢，架构集中，
在某些情况下，有时需要有可能查看客户的用户屏幕以制作一些经过验证的屏幕截图或访问一个打开的 GUI 应用程序窗口，其中包含横向移动的秘密，同时合法用户通过 RDP 与您连接不想把他们踢出会议。
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