揭秘!PolarDB-X存储引擎如何玩转“时间魔术”?Lizard多级闪回技术让你秒回数据“黄金时代”!

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
简介: 【8月更文挑战第25天】PolarDB-X是一款由阿里巴巴自主研发的云原生分布式数据库,以其高性能、高可用性和出色的可扩展性著称。其核心竞争力之一是Lizard存储引擎的多级闪回技术,能够提供高效的数据恢复与问题诊断能力。本文通过一个电商公司的案例展示了一级与二级闪回技术如何帮助快速恢复误删的大量订单数据,确保业务连续性不受影响。一级闪回通过维护最近时间段内历史数据版本链,支持任意时间点查询;而二级闪回则通过扩展数据保留时间并采用成本更低的存储方式,进一步增强了数据保护能力。多级闪回技术的应用显著提高了数据库的可靠性和灵活性,为企业数据安全保驾护航。

PolarDB-X,作为阿里巴巴自主研发的云原生分布式数据库,以其卓越的性能、高可用性、以及强大的扩展性,在业界赢得了广泛的认可。其中,Lizard 存储引擎的多级闪回技术更是其核心竞争力的体现,为用户提供了前所未有的数据恢复与问题诊断能力。本文将通过案例分析,详细解析PolarDB-X Lizard 多级闪回技术的运作机制及其实用性。

案例背景
某电商公司在使用PolarDB-X数据库进行业务运营时,不慎发生了误删除操作,导致大量订单数据丢失。传统的数据恢复方法需要依赖复杂的备份与恢复流程,不仅耗时耗力,还可能对业务连续性造成严重影响。幸运的是,该公司采用了PolarDB-X的多级闪回技术,迅速恢复了丢失的数据。

技术解析
一级闪回
PolarDB-X的一级闪回区域维护了最近一段时间(如1800秒)内的所有历史版本数据。这些数据被组织成版本链,通过链式回溯,可以查询到任意时间点的数据状态。

示例代码:

sql
-- 假设t为发生误操作的表
SET GLOBAL innodb_undo_retention = 1800; -- 设置保留时间
SELECT * FROM t AS OF TIMESTAMP '2023-04-01 12:00:00'; -- 查询特定时间点的数据
在上述案例中,通过一级闪回,公司数据库管理员快速定位到了误删除操作发生前的时间点,并成功恢复了丢失的订单数据。这一操作几乎不影响生产环境,确保了业务的连续性。

二级闪回
当数据超过一级闪回区域的保留时间后,PolarDB-X会将其转移到二级闪回区域。二级闪回区域允许用户为特定表设置Flashback Area,进一步延长数据保留时间(如7天),并且这些数据可以存储在更廉价的存储设备上,如阿里云的OSS服务。

设置Flashback Area Table:

sql
-- 假设我们为订单表设置Flashback Area
ALTER TABLE orders SET FLASHBACK_AREA = TRUE;
查询二级闪回区域数据:
虽然PolarDB-X并未直接提供SQL命令来查询二级闪回区域的数据,但用户可以通过内部API或管理工具来实现这一功能。在实际应用中,公司可以定期导出二级闪回区域的数据到本地进行备份,以满足更长期的数据保留需求。

实战效果
通过Lizard 多级闪回技术,该电商公司不仅快速恢复了误删除的订单数据,还大大提升了数据库的可靠性和灵活性。在未来的运营中,即使再次发生类似的数据丢失事件,公司也能迅速应对,减少业务损失。

总结
PolarDB-X的Lizard 多级闪回技术,以其高效、灵活、低成本的特点,为数据库管理员和开发人员提供了一种强大的数据恢复与问题诊断工具。无论是误操作修复、数据恢复演练,还是问题诊断和合规审计,该技术都能提供强有力的支持。随着云计算和大数据技术的不断发展,PolarDB-X的多级闪回技术将在更多领域展现其独特的价值。

相关实践学习
快速体验PolarDB开源数据库
本实验环境已内置PostgreSQL数据库以及PolarDB开源数据库:PolarDB PostgreSQL版和PolarDB分布式版,支持一键拉起使用,方便各位开发者学习使用。
相关文章
|
3月前
|
存储 人工智能 Cloud Native
云栖重磅|从数据到智能:Data+AI驱动的云原生数据库
在9月20日2024云栖大会上,阿里云智能集团副总裁,数据库产品事业部负责人,ACM、CCF、IEEE会士(Fellow)李飞飞发表《从数据到智能:Data+AI驱动的云原生数据库》主题演讲。他表示,数据是生成式AI的核心资产,大模型时代的数据管理系统需具备多模处理和实时分析能力。阿里云瑶池将数据+AI全面融合,构建一站式多模数据管理平台,以数据驱动决策与创新,为用户提供像“搭积木”一样易用、好用、高可用的使用体验。
云栖重磅|从数据到智能:Data+AI驱动的云原生数据库
|
3月前
|
人工智能 关系型数据库 分布式数据库
拥抱Data+AI|“全球第一”雅迪如何实现智能营销?DMS+PolarDB注入数据新活力
针对雅迪“云销通App”的需求与痛点,本文将介绍阿里云瑶池数据库DMS+PolarDB for AI提供的一站式Data+AI解决方案,助力销售人员高效用数,全面提升销售管理效率。
|
8天前
|
SQL 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB 开源基础教程系列 7.1 快速构建“海量逼真”数据
本文介绍了如何使用PostgreSQL和PolarDB快速生成“海量且逼真”的测试数据,以满足不同业务场景的需求。传统数据库测试依赖标准套件(如TPC-C、TPC-H),难以生成符合特定业务特征的复杂数据。通过自定义函数(如`gen_random_int`、`gen_random_string`等)、SRF函数(如`generate_series`)和pgbench工具,可以高效生成大规模、高仿真度的数据,并进行压力测试。文中还提供了多个示例代码展示.
25 7
|
1月前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB PG 版冷热数据分层功能介绍
本文介绍了云原生数据库PolarDB PG版的冷热数据分层存储功能,涵盖其原理、特性及最佳实践。冷热分层存储通过将冷数据归档至OSS(对象存储服务),实现低成本高效存储,同时保持SQL操作透明性和性能优化。支持多种分层模式,如表与索引分层、大字段独立归档等,并提供压缩和缓存机制以提升访问速度。此外,还介绍了如何通过DDL语句轻松转存数据至OSS,以及一系列最佳实践,包括自动冷热分层、无锁表转存和一键转存等功能。
137 36
|
1月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
1月17日|阿里云云谷园区,PolarDB V2.0技术沙龙,畅聊国产数据库
为了助力国产化项目顺利推进,阿里云邀请企业开发者和数据库负责人到云谷园区,与PolarDB V2.0技术专家面对面交流。扫描海报二维码报名,我们将根据信息为您申请入园。欢迎参与,共同探讨PolarDB的最新技术和应用!
|
3月前
|
关系型数据库 Serverless 分布式数据库
PolarDB Serverless 模式通过自动扩缩容技术,根据实际工作负载动态调整资源,提高系统灵活性与成本效益
PolarDB Serverless 模式通过自动扩缩容技术,根据实际工作负载动态调整资源,提高系统灵活性与成本效益。用户无需预配高固定资源,仅需为实际使用付费,有效应对流量突变,降低总体成本。示例代码展示了基本数据库操作,强调了合理规划、监控评估及结合其他云服务的重要性,助力企业数字化转型。
64 6
|
4月前
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
|
4月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
PolarDB 开源:推动数据库技术新变革
在数字化时代,数据成为核心资产,数据库的性能和可靠性至关重要。阿里云的PolarDB作为新一代云原生数据库,凭借卓越性能和创新技术脱颖而出。其开源不仅让开发者深入了解内部架构,还促进了数据库生态共建,提升了稳定性与可靠性。PolarDB采用云原生架构,支持快速弹性扩展和高并发访问,具备强大的事务处理能力及数据一致性保证,并且与多种应用无缝兼容。开源PolarDB为国内数据库产业注入新活力,打破国外垄断,推动国产数据库崛起,降低企业成本与风险。未来,PolarDB将在生态建设中持续壮大,助力企业数字化转型。
192 2
|
9月前
|
安全 druid Java
Seata 1.8.0 正式发布,支持达梦和 PolarDB-X 数据库
Seata 1.8.0 正式发布,支持达梦和 PolarDB-X 数据库
693 10
Seata 1.8.0 正式发布,支持达梦和 PolarDB-X 数据库
|
9月前
|
存储 DataWorks 监控
DataWorks,一个 polar db 有上万个数据库,解决方案
DataWorks,一个 polar db 有上万个数据库,解决方案

热门文章

最新文章