今天上班的时候接收到了一个业务方的反馈，说是一个数据库在删除表的时候报错了，我让他截给我日志看看，日志中的内容如下：
业务背景: 后台定时任务刷新Redis的数据到数据库中，有多台机器开启了此定时同步的任务，但是需要其中一台工作，其他的作为备用，提高可用性。使用Redis分布式锁进行限制，拿到锁的机器去执行具体业务，拿不到锁的继续轮询。
锁是一种同步机制，用于保护共享资源的访问。当一个线程获得锁时，其他线程必须等待，直到锁被释放。这样可以确保同一时间只有一个线程能够访问和修改共享资源，从而避免了数据竞争和竞态条件。
•每个任务都需要获取锁然后执行数据构建逻辑，不管构建逻辑是否成功执行TASK结束时必须释放锁•[NODE-TASK]负责锁的node_check-point更新以及后续任务的rel_check_point同步•[REL-TASK]负责node_check-point的回滚和任务状态同步rel_check_point=node_check_point
Jmeter 设置如下，一个线程请求1000次，再去查看库存刚好为0，没有任何问题：
本期带来的是题目是《管理你元组的坟地》，带来这个话题的是Chelsea，她服务于一家互联网的金融公司，负责以下的工作范围，参加下图，在此之前他是一个后端的开发工程师，现在他是数据管理团队的Team leader
MySQL 慢日志（slow log）是 MySQL DBA 及其他开发、运维人员需经常关注的一类信息。使用慢日志可找出执行时间较长或未走索引等 SQL 语句，为进行系统调优提供依据。 本文将结合一个线上案例，分析如何正确设置 MySQL 慢日志参数和使用慢日志功能，并介绍下网易云 RDS 对 MySQL 慢日志功能的增强。
解决脏读 修改时加排他锁(写锁)，直到事务提交后才释放，读取时加共享锁(读锁)，其他事务只能读取，不能再有更新操作 ，防止脏读
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
其实是写错了，应该是混沌理论，不过大清早6:00在发这篇的时候，的确是饿了，见谅。
借助 CSI（Container Storage Interface），加上对 Kubenetes 核心代码的少量修改，可以 out-tree 的方式高效且低耦合的方式扩展 Kubenetes 存储管理子模块。
导读：最大连接数1000，高并发指多大的活跃连接数？最大连接数是 1000 的话，根据 rds 的规格来说的话，还是比较低的。在高并发的情况下，指多大的活跃连接数？
作为云原生技术先驱，腾讯云数据库内核团队致力于不断提升产品的可用性、可靠性、性能和可扩展性，为用户提供更加极致的体验。为帮助用户了解极致体验背后的关键技术点，本期带来腾讯云数据库专家工程师王鲁俊给大家分享的腾讯云原生数据库TDSQL-C的架构探索和实践，内容主要分为四个部分： 本次分享主要分为四个部分： 第一部分，介绍腾讯云原生数据库 TDSQL-C 产品架构，包括产品的研发背景和架构主要特性； 第二部分，分享用户场景实践，针对线上真实的用户场景做一些分析和针对性实践； 第三部分，分享系统关键优化； 第四部
本文来源：原创投稿 *爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。
InnoDB使用操作系统线程来处理用户的事务请求。（在事务提交或回滚之前可能给InnoDB引擎带来很多的请求）。在现代化操作系统和多核处理器的服务器上，上下文切换是非常高效的，大多数工作负载运行没有任何并发线程数量的限制。在MySQL 5.5及以上版本中，MySQL做了可伸缩性的改进，它减少了这种在InnoDB内部限制并发执行线程数量的需要。
背景: 因历史原因, 前期多个服务共用一个rds实例和一个redis实例, 在实际使用中经常会因某一个服务异常导致rds或redis负载异常，进而影响其他服务造成雪崩。 故进行基础资源拆分来隔离风险。
mysql的行的数据和体积等指标，我们可以通过定时任务脚本去采集information_schema.tables然后存到库里面。
热启动 易于操作是特使的主要目标之一。除了强大的统计数据和本地管理界面之外，Envoy还具有“热”或“实时”重启的能力。这意味着Envoy可以完全重新加载自己（代码和配置）而不会丢失任何连接。热启动功能具有以下通用架构： 统计和一些锁保存在共享内存区域。这意味着在重启过程中，仪表将在两个过程中保持一致。 两个活动进程使用基本的RPC协议通过unix域套接字相互通信。 新进程完全初始化自己（加载配置，执行初始服务发现和健康检查阶段等），然后再请求旧进程的侦听套接字的副本。新流程开始监听，然后告诉旧流程开始
某日下午下班后低峰期，现网MySQL一个库突然报出大量慢sql，状态是 statistics，但是过后拿这些sql去执行的时候，实际很快。处于 statistics 状态的线程有个特征：查询的都是视图，但看监控那个时间段并没有明显的update/detele/insert。
numa是控制cpu分配内存的控制手段，比如8核cpu 64G内存，每个核心分为8个核心的内存大家就不会争抢资源了，那为什么要关闭numa呢？
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。
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。
文章主要介绍了如何基于元数据进行维表数据的增量抽取和变更。主要包括三个部分：1. 基于元数据定义的维度表数据模型，包括定义的表、字段、数据模型；2. 基于元数据定义的维度表数据抽取，使用SQL语句从源系统中抽取数据；3. 基于元数据定义的维度表数据变更，使用SQL语句对目标系统中的数据进行变更。
前面我们在介绍TCGA数据库数据挖掘的时候，课程中使用了人了所有miRNA的ID号。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/52054811
针对PolarDB for PostgreSQL 提出的特性，其中PG原生数据库最大的问题之一是磁盘空间占用的问题，相对于其他的数据库产品PostgreSQL 数据库会在使用中占用更多的磁盘空间，这是人尽皆知的问题，其他的两个问题也需要进行测试，通过测试来验证PolarDB for PostgreSQL产品是否和宣传的比PostgreSQL RDS产品更具竞争力。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51837457
No matter who or what, you will not destroy me. If you knock me down, I'll get back up. If you beat me, I will rise and try again.
顺序表应用7：最大子段和之分治递归法 Description 给定n(1<=n<=50000)个整数（可能为负数）组成的序列a[1],a[2],a[3],…,a[n],求该序列如a[i]+a[i+1]+…+a[j]的子段和的最大值。当所给的整数均为负数时定义子段和为0，依此定义，所求的最优值为： Max{0,a[i]+a[i+1]+…+a[j]},1<=i<=j<=n。 例如，当（a[1],a[2],a[3],a[4],a[5],a[6]）=(-2,11,-4,13,-5,-2)时，最大子段和为20。
本文通过介绍如何利用Sqoop对不同数据源进行数据导入，详细描述了Sqoop的导入流程、数据源配置、抽取和加载方式，并通过实例介绍了具体操作。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/80281643
本文介绍了数据仓库及其在技术社区中的应用，并重点讲解了数据仓库中的事实表和维度表的设计。在数据仓库中，通过将事实表与维度表关联，可以灵活地根据维度表中的属性进行查询。同时，通过在事实表和维度表之间建立关联，可以实现灵活的维度与度量之间的转换。最后，本文讲解了如何设计数据仓库以满足技术社区的需求，并提供了相应的示例。
github包网址：https://github.com/cellgeni/sceasy
本文描述了在电商场景中，如何使用阿里云MaxCompute来实现电商订单数据的ETL处理。主要包括了以下步骤：首先在MaxCompute中创建项目，然后使用DataHub模块中的Sqoop组件来实现数据的导入，接着使用DataHub中的Hive表作为外部表，通过Hive SQL进行数据处理。在处理过程中，使用MaxCompute提供的内置函数和UDF进行数据处理，最后将处理后的数据导出到Hdfs。
线上有2台阿里云RDS，一台测试，一台生产。监控是默认每5分钟采集一次，如果要调整为更快，需要收费！
八、多路径和参差不齐的层次 本节讨论多路径层次，它是对单路径层次的扩展。上一节里数据仓库的月维度只有一条层次路径，即年-季度-月这条路径。在本节中加一个新的级别——促销期，并且加一个新的年-促销期-月的层次路径。这时月维度将有两条层次路径，因此具有多路径层次。本节讨论的另一个主题是不完全层次，这种层次在它的一个或多个级别上没有数据。 1. 增加一个层次 下面的脚本给month_dim表添加一个叫做campaign_session的新列，并建立rds.campaign_session过渡表。
本文总结了使用ETL处理大数据技术进行数据仓库建设的过程，包括数据提取、转换和加载（ETL）过程的构建和部署。主要介绍了ETL处理大数据的几种方法和技术，重点讲解了Apache NiFi和Talend这两个流行的开源ETL工具在大数据环境中的使用。
使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。
从本篇开始，介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例，说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。本篇首先介绍一个小而典型的销售订单示例，描述业务场景，说明示例中包含的实体和关系，并在MySQL数据库上建立源数据库表并生成初始的数据。我们要在Hive中创建源数据过渡区和数据仓库的表，因此需要了解与Hive创建表相关的技术问题，包括使用Hive建立传统多维数据仓库时，如何选择适当的文件格式，Hive支持哪些表类型，向不同类型的表中装载数据时具有哪些不同特性。我们将以实验的方式对这些问题加以说明。在此基础上，我们就可以编写Hive的HiveQL脚本，建立过渡区和数据仓库中的表。本篇最后会说明日期维度的数据装载方式及其Kettle实现。
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。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 项目早期无论是从成本考虑，或者是业务模型考虑，往往难以估量长期的业务变化发展，尤其是数据库的扩容，项目的设计成员往往会单纯得以为，等到数据量膨胀以后，直接扩容数据库的规格，通过堆硬件的方式来解决数据库负载的问题。 在笔者的从业经验来看，这样的思想几乎是行业的“主流思想”，这也无可厚非，从业务角度，底层做得越透明，往往是越成功的。但从数据库的角度来看，单纯的堆硬件扩容依然存在非常大的性能隐患。 如果早期的时候，使用了8C 16G的RDS规格，以支撑1w Q
一、层次维度简介 大多数维度都具有一个或多个层次。例如，示例数据仓库中的日期维度就有一个四级层次：年、季度、月和日。这些级别用date_dim表里的列表示。日期维度是一个单路径层次，因
一般情况下我们需要分析的数据都是存储在文件中，那么利用 R 分析数据的第一步就是将输入读入 R 语言。如果分析的数据是记录在纸质载体上，还需要将数据手动录入，然后保存为一个文件。在 R 中分析文件一般是文件文件，通常是以逗号分隔的 csv 文件，如果数据本身包含逗号，就需要使用制表符 tab 分隔的文件。有些情况下还有需要处理其他统计软件生成的文件，例如 Excel 生成的 xlsx 格式文件等。R 可以很方便地读写多种格式文件。
线上给某个表执行新增索引SQL, 然后整个数据CPU打到100%, 连接数暴增到极限, 最后导致所有访问数据库的应用都奔溃.
rio是一个比较简单,但是又非常强大的一个数据读写包,这个包的特点是：根据文件的拓展名推断文件的类型,然后调用不同的包来读写数据，目前支持的文件类型
在读取一行数据之前，应该先考虑下重复数据管理的通用规则，不改写原始数据。原始文件视为只读，保留原始文件名字并说明来源，是一个好办法。
Oracle 12C正式发布前，我曾经参加过一个中国企业用户与Oracle研发副总裁的圆桌会议，主要是提出国内企业级用户对Oracle数据库的一些需求，供Oracle下一个版本增加功能时参考。当时会上提出的很多需求后来在19c/20c里都看到了响应，不过这些还不是让我印象最深的，印象最深的是针对Oracle 12C SHARDING功能的讨论。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
