问题一:PolarDB-X中刚才看用的是最新版本的镜像722M的那个,删除表应该就会出现这个问题,怎么解决?
PolarDB-X中刚才看用的是最新版本的镜像722M的那个,我自己打了这个tag,这是我们正式环境系统表,确实不太方便,您可以试一下,就是建个表大概2w条数据,delete一下,完了删除表应该就会出现这个问题。
是这个版本的镜像。
参考回答:
这个应该是没有包含修复的镜像,这个bug是近一个月内修复的。
polardbx-sql的镜像也更新了,可以试一下 polardbx/polardbx-sql:5.4.18-20231130094900
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问题二:PolarDB-X中polardb 有透明加密的功能吗?
PolarDB-X中polardb 有透明加密的功能吗?
参考回答:
有的,https://help.aliyun.com/zh/polardb/polardb-for-xscale/configure-tde
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问题三:统一DB访问层 是如何实现,90天内订单读写在线库,90天前订单读写历史库的
基于X-Engine引擎的历史订单数据库方案:历史库存储引擎切换为X-Engine,保存超过90天的所有交易订单数据,超过90天的订单读写,直接操作历史库。
统一DB访问层 是如何实现,90天内订单读写在线库,90天前订单读写历史库的?
参考回答:
统一DB访问层可以通过以下方式实现:
- 使用读写分离策略,将90天内的订单数据存储在在线库中,90天前的数据存储在历史库中。这样,当需要读取或写入订单数据时,可以根据时间范围选择相应的数据库进行操作。
- 使用分布式缓存系统(如Redis)来缓存最近90天内的订单数据。当需要读取订单数据时,首先从缓存中获取,如果缓存中没有数据或者数据已过期,则从在线库中查询并更新缓存。
- 对于超过90天的订单数据,可以使用X-Engine引擎的历史订单数据库方案。将历史库存储引擎切换为X-Engine,保存超过90天的所有交易订单数据。当需要读取或写入超过90天的订单数据时,直接操作历史库。
以下是一个简单的示例代码:
import datetime import pymysql from redis import StrictRedis # 连接在线库和历史库 online_db = pymysql.connect(host='online_db_host', user='user', password='password', db='db') history_db = pymysql.connect(host='history_db_host', user='user', password='password', db='db') # 连接Redis缓存 redis_client = StrictRedis(host='redis_host', port=6379, db=0) def get_order_data(order_id): # 尝试从缓存中获取订单数据 order_data = redis_client.get(f'order_{order_id}') if order_data: return order_data # 如果缓存中没有数据,从在线库中查询 with online_db.cursor() as cursor: sql = f"SELECT * FROM orders WHERE id = {order_id}" cursor.execute(sql) order_data = cursor.fetchone() # 如果在线库中也没有数据,从历史库中查询 if not order_data: with history_db.cursor() as cursor: sql = f"SELECT * FROM orders WHERE id = {order_id}" cursor.execute(sql) order_data = cursor.fetchone() # 将查询到的订单数据存入缓存,设置过期时间为90天 if order_data: redis_client.setex(f'order_{order_id}', 90 * 24 * 60 * 60, order_data) return order_data def update_order_data(order_id, new_data): # 更新在线库中的订单数据 with online_db.cursor() as cursor: sql = f"UPDATE orders SET data = '{new_data}' WHERE id = {order_id}" cursor.execute(sql) online_db.commit() # 更新历史库中的订单数据(如果需要) with history_db.cursor() as cursor: sql = f"UPDATE orders SET data = '{new_data}' WHERE id = {order_id}" cursor.execute(sql) history_db.commit() # 更新Redis缓存中的订单数据 redis_client.setex(f'order_{order_id}', 90 * 24 * 60 * 60, new_data)
这个示例代码展示了如何使用Python连接到在线库、历史库和Redis缓存,以及如何根据订单ID获取和更新订单数据。在实际项目中,还需要考虑事务处理、错误处理等细节。
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问题四:polardb-x 比mysql查询性能怎么样?
polardb-x 比mysql查询性能怎么样?
参考回答:
官网有性能数据
https://doc.polardbx.com/performance/distributed/sysbench-performance.html
如果是和单机MySQL比的话,还是需要看具体的场景,比如低并发的小数据量查询,单机MySQL在时延等方面是会更优的;并发上来时、或者分析型的大数据查询,PolarDB-X的分布式会更占优一些
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问题五:PolarDB-X我按照文档里面部署快速体验版:pxd tryout,怎么mysql是5.6?
PolarDB-X我按照文档里面部署快速体验版:pxd tryout,怎么mysql是5.6?
参考回答:
这个是pxd脚本里一个环境变量设置的问题,如果是k8s部署的PolarDB-X实例,这里是会展示8.0的版本号的
这里的5.6展示主要是原来为了给驱动做兼容,而不是说数据库的内核是5.6的版本,所以这里也是不影响正常使用的(包括用jdbc8.0的驱动去连接、或者使用8.0的一些功能,都是没问题的)
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