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前几天，一早起来，就发现 RDS 挂了，然后也无法重启，后面发现是 bin-log 日志过大，把 RDS 的空间塞满了。
本文介绍了如何利用Rust语言和Cargo管理大型游戏服务器的程序架构，实现了游戏服务器的模块化设计，并利用Websocket通信机制实现了跨平台的游戏服务器通信。同时，本文还介绍了一些重要的基础概念和技术，包括Rust语言、Cargo、Websocket、游戏服务器、分布式系统、同步复制、负载均衡、Rust设计模式等。通过本文的学习，读者可以掌握利用Rust和Cargo开发高性能、可扩展、跨平台的游戏服务器的程序架构和技巧。
这样就将nodejs_redis下载一份，放到当前目录下了。看看，多了一个文件夹：node_modules\redis
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一、增加列 数据仓库最常碰到的扩展是给一个已经存在的维度表和事实表添加列。本节说明如何在客户维度表和销售订单事实表上添加列，并在新列上应用SCD2，以及对定时装载脚本所做的修改。假设需要在客户维度中增加送货地址属性，并在销售订单事实表中增加数量度量值。 先看一下增加列时模式发生的变化。 修改后源数据库模式如下图所示。
最近的互联网线上事故发生比较频繁，9月19日网上爆料出顺丰近期发生了一起线上删库事件，在这里就不介绍了。
一、迟到的事实简介 数据仓库通常建立于一种理想的假设情况下，这就是数据仓库的度量（事实记录）与度量的环境（维度记录）同时出现在数据仓库中。当同时拥有事实记录和正确的当前维度行时，就能够
上一篇详细讲解了如何用Canal和Kafka，将MySQL数据实时全量同步到Greenplum。对照本专题第一篇中图1-1的数据仓库架构，我们已经实现了ETL的实时抽取过程，将数据同步到RDS中。本篇继续介绍如何实现后面的数据装载过程。实现实时数据装载的总体步骤可归纳为：
三、维度子集 有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据，可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。这些特定维度包含在从细节维度选择的行中，所以叫维度子集。维度子集比细节维度的数据少，因此更易使用，查询也更快。 本节中将准备两个特定维度，它们均取自现有的维度：月份维度（日期维度的子集），Pennsylvania州客户维度（客户维度的子集）。 1. 建立月份维度表 执行下面的脚本建立月份维度表。注意月份维度不包含promo_ind列，该列不适用月层次上，因为一个月中可能有多个促销期，而且并不是一个月中的每一天都是促销期。促销标记适用于天这个层次。
九、退化维度 本节讨论一种称为退化维度的技术。该技术减少维度的数量，简化维度数据仓库模式。简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度，此时需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。 1. 退化订单维度 本小节说明如何退化订单维度，包括对数据仓库模式和定期装载脚本的修改。使用维度退化技术时你首先要识别数据，分析从来不用的数据列。例如，订单维度的order_number列就可能是这样的一列。但如果用户想看事务的细节，还需要订单号。因此，在退化订单维度前，要把订单号迁移到sales_order_fact表。下图显示了迁移后的模式。
本文作者Shirley博、烧鱼，来自携程Cloud Container团队，目前主要从事Service Mesh在携程的落地，负责控制面的可用性及优化建设，以及推进各类基础设施服务的云原生化。
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系统的数据，就是公司的生命。哪怕是狗屎，我们也要将它冷冻起来冰封以备后用。垃圾的产品设计就比较让人费解，会时不时从冰柜中将屎取出，想要品尝其中残留的味道。
本文介绍了在技术社区中，如何从技术角度、业务角度、架构角度、运维角度等多个维度出发，进行社区技术内容的分类、规划、建设、管理、优化，并阐述了在此过程中的技术选型和社区机制建设。同时，本文还分享了基于机器学习和数据挖掘的技术内容管理方法，以及面向知识图谱、智能问答、科技情报等场景的技术实践。
我司在某云的MySQL数据库占硬盘空间大于90%，RDS空间总空间为 700G，表A分析之后。某渠道统计的表有5亿，单表空间超过350G。
说说最近的一个案例吧，线上阿里云RDS上的一个游戏日志库最近出现了一点问题，随着游戏人数的增加，在线日志库的数据量越来越大，最新的日志库都已经到50G大小了，在线变更的时间非常长。
十、杂项维度 本节讨论杂项维度。简单地说，杂项维度就是一种包含的数据具有很少可能值的维度。例如销售订单，它可能有很多离散数据（yes-no这种类型的值），如
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十三、无事实的事实表 本节讨论一种技术，用来处理源数据中没有度量的需求。例如，产品源数据不包含产品数量信息，如果系统需要得到产品的数量，很显然不能简单地从数据仓库中直接得到。这时就要用到无事实的事实表技术。使用此技术可以通过持续跟踪产品的发布来计算产品的数量。可以创建一个只有产品（计什么数）和日期（什么时候计数）维度代理键的事实表。之所以叫做无事实的事实表是因为表本身并没有度量。 1. 产品发布的无事实事实表 本小节说明如何实现一个产品发布的无事实事实表，包括新增和初始装载product_count_fact表。下图显示了跟踪产品发布数量的数据仓库模式（只显示与product_count_fact表有关的表）。
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
容器技术并非Docker的创新，容器技术所依赖的一些基础技术，如namespace、cgroup、chroot等等，也都不是Docker的首创。
十一、多重星型模式 从“进阶技术”开始，已经通过增加列和表扩展了数据仓库，在进阶技术（五） “快照”里增加了第二个事实表，month_end_sales_order_fact表。这之后数据仓库模式就有了两个事实表（第一个是在开始建立数据仓库时创建的sales_order_fact表）。有了这两个事实表的数据仓库就是一个标准的双星型模式。 本节将在现有的维度数据仓库上再增加一个新的星型结构。与现有的与销售关联的星型结构不同，新的星型结构关注的是产品业务领域。新的星型结构有一个事实表和一个维度表，用于存储数据仓库中的产品数据。 1. 一个新的星型模式 下图显示了扩展后的数据仓库模式。
当前大数据团队没有一个统一的操作权限控制和管理平台，对于分析师在服务器上的权限，目前都是给予对应分析节点的EC2机器账号，且为了方便操作和管理都是给予的管理员权限，因此安全性风险较大；对于数据开发者，主要通过分配IAM控制AWS的操作权限；对于team的所有人都是通过分配aws的ak,sk在本地进行操作赋权；随着数据平台的不断的丰富和完善，需要在各组件之上做认证，鉴权和审计等管理，数据权限管理平台主要是为了统一所有人的操作权限而设计。开源权限组件apache ranger和apache sentry存在以下问题:
今天是周五，最近睡眠不好，一整天都浑浑噩噩的，状态不是很好，周五了，准备早点回家，早点休息了，今天的内容写写线上的一个案例，主要是关于主从复制过程中的replicate-gnore_table参数的，废话不多说，开始写。
| 写在前面 | 进攻数据库，本文将介绍一个Navicat注册机，此注册机可用于破解最新版的Navicat Premium 12.0.22.0，同样可以用此注册机来破解Navicat其他系列软件，如：Navicat for MySQL~ | Navicat Premium 简介 | Navicat Premium 是一套数据库开发工具，让你从单一应用程序中同时连接 MySQL、MariaDB、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 和 SQLite 数据库。它与 Amazon RDS
五、快照 前面实验说明了处理维度的扩展。本节讨论两种事实表的扩展技术。 有些用户，尤其是管理者，经常要看某个特定时间点的数据。也就是说，他们需要数据的快照。周期快照和累积快照是两种常用的事实表扩展技术。 周期快照是在一个给定的时间对事实表进行一段时期的总计。例如，一个月销售订单周期快照汇总每个月底时总的销售订单金额。 累积快照用于跟踪事实表的变化。例如，数据仓库可能需要累积（存储）销售订单从下订单的时间开始，到订单中的商品被打包、运输和到达的各阶段的时间点数据来跟踪订单生命周期的进展情况。用户可能要取得在某个给定时间点，销售订单处理状态的累积快照。 下面说明周期快照和累积快照的细节问题。 1. 周期快照 下面以销售订单的月底汇总为例说明如何实现一个周期快照。 首先需要添加一个新的事实表。下图中的模式显示了一个名为month_end_sales_order_fact的新事实表。
但是这篇文章主要讲的是缓存数据库读写顺序问题，并没考虑实际搭建场景，这篇文章面向实际开发应用
本篇重点是针对销售订单示例创建并测试数据装载的Kettle作业和转换。在此之前，先简要介绍数据清洗的概念，并说明如何使用Kettle完成常见的数据清洗工作。由于本示例中Kettle在Hadoop上的ETL实现依赖于Hive，所以之后对Hive做一个概括的介绍，包括它的体系结构、工作流程和优化。最后用完整的的Kettle作业演示如何实现销售订单数据仓库的数据转换与装载。
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最近由于业务需求，需要将公有云RDS（业务库）的大表数据归档至私有云MySQL（历史库），以缩减公有云RDS的体积和成本。
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。
windows远程桌面是大家用的比较多的一个服务，经常会遇到一些这样那样的错误，下面我们就2个典型案例分析一下。 一、远程桌面，身份验证错误：要求的函数不受支持 报错现象如下图所示：
前面文章中，我们用Kettle工具实现了Hadoop多维数据仓库的基本功能，如使用Sqoop作业项、SQL脚本、Hadoop file output、ORC output等步骤实现ETL过程，使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。本篇将继续讨论常见的维度表技术，以最简单的“增加列”开始，继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。在说明这些技术的相关概念和使用场景后，我们以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现和测试过程。
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。
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。
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。
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？
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？
redis的出现时间并不长，是NoSQL中的一种，基于键-值型的存储，与memcache类似，但是memcache中只是内存的缓存，而redis不仅是内存中的缓存，还提供持久存储，在2009年第一次发布redis。
是允许我们处理客户端数据的一系列服务的统称, 主要可以为公司节约计算机的硬件成本.
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）。
TongRDS（简称 RDS）是分布式内存数据缓存中间件，用于高性能内存数据共享与应用支持。RDS为各类应用提供高效、稳定、安全的内存数据处理能力；同时它支持共享内存的搭建弹性伸缩管理；使业务应用无需考虑各种内存的复杂管理。
数据仓库中的关联实体经常表现为一种“父—子”关系。在这种类型的关系中，一个父亲可能有多个孩子，而一个孩子只能属于一个父亲。例如，通常一名企业员工只能被分配到一个部门，而一个部门会有很多员工。“父—子”之间形成一种递归型树结构，是一种比较理想和灵活的存储层次关系的数据结构。本小节说明一些递归处理的问题，包括数据装载、树的展开、递归查询、树的平面化等技术实现。销售订单数据仓库中没有递归结构，为了保持示例的完整性，将会使用另一个与业务无关的通用示例。
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