MongoDB为提供MongoDB数据库服务的云服务合作伙伴推出认证计划
Certified by MongoDB DBaaS计划还将为云计算合作伙伴提供构建深度技术集成所需的专业支持,同时还将携手MongoDB合作伙伴生态系统(MongoDB Partner Ecosystem)共同推出一系列联合的进入市场举措,使云服务合作伙伴能够助力其客户快速走向成功。
性能30%↑|阿里云AnalyticDB X AMD EPYC,数据分析步入Next Level
阿里云原生数仓 AnalyticDB for PostgreSQL 与 AMD 新一代硬件深度优化,结合全自研计算引擎及行列混合存储实现性能升级,综合性能提升30%。结合丰富的企业级能力帮助企业构建离在线一体、流批一体综合数据分析平台,采用同一引擎即可满足离线批处理、流式加工,交互式分析三种场景,在开发运维、时效性及成本上具备更高的性价比。
运用MongoDB Atlas释放开发者潜能同时把控成本
MongoDB的专业服务团队会先对您的环境进行深度评估,再据此构建量身定制的优化方案,继而协助您执行方案。请联系我们,了解我们如何支持您实现成本优化目标!
SpringBoot同时可以处理多少请求?
Spring Boot 的并发处理能力取决于其内置的 Web 容器,如 Tomcat、Undertow 或 Jetty。默认是 Tomcat,最大连接数为 8192,最大等待数为 100,因此默认可同时处理 8292 个请求。可通过配置 `server.tomcat.max-connections` 和 `server.tomcat.accept-count` 修改这些值。另外,可以通过排除 Tomcat 并引入 Jetty 或 Undertow 的依赖来更换 Web 容器。
性能30%↑|阿里云AnalyticDB*AMD EPYC,数据分析步入Next Level
第4代 AMD EPYC加持,云原生数仓AnalyticDB分析轻松提速。
【有奖活动】使用PolarDB和ECS搭建门户网站赢三合一数据线
使用云服务器ECS实例和PolarDB数据库实例安装WordPress,快速一个门户网站,在活动期间完成,可领取专属好礼。
MYSQL数据库查询优化
MySQL 中的 `EXPLAIN` 语句用于查看 SQL 查询的执行计划,帮助分析查询如何使用索引以及优化查询性能。`EXPLAIN` 输出包括多个列,例如 `id`、`select_type`、`table`、`type`、`possible_keys`、`key`、`key_len`、`ref`、`rows` 和 `Extra`,这些列提供了关于如何处理查询的详细信息。
mysql 存储过程返回更新前记录
MySQL存储过程帮助我们在更新数据后获取旧记录,适用于审计和回滚操作。通过`BEFORE UPDATE`触发器和临时表,可以捕获并保存更新前的记录。示例展示了如何创建存储过程,当更新`employees`表时,将旧记录保存至临时表`old_records`。此外,还探讨了存储过程在数据版本控制、审计和回滚操作中的应用,以及如何与事务结合确保数据一致性。通过学习和使用存储过程,可以更有效地管理和保护数据库中的数据。
记录线上数据库飙升到60%的性能优化
有一天,dba在数据库告警群找到我,说我们数据库CPU有规律性的尖刺,qps每次突然增加500+,尖刺时cpu飙升到60%,没尖刺时只有5%左右
【苹果安卓通用】xlsx 和 vCard 文件转换器,txt转vCard文件格式,CSV转 vCard格式,如何批量号码导入手机通讯录,一篇文章说全
本文介绍了如何快速将批量号码导入手机通讯录,适用于企业客户管理、营销团队、活动组织、团队协作和新员工入职等场景。步骤包括:1) 下载软件,提供腾讯云盘和百度网盘链接;2) 打开软件,复制粘贴号码并进行加载预览和制作文件;3) 将制作好的文件通过QQ或微信发送至手机,然后按苹果、安卓或鸿蒙系统的指示导入。整个过程简便快捷,可在1分钟内完成。
在数据库中的规范设计
【5月更文挑战第16天】关系数据库规范化理论涉及函数依赖和超键概念。函数依赖如X->Y表示X能唯一确定Y。超键是能唯一标识元组的属性集合,候选键是最小超键,无冗余。主键是用户选定的候选键,外键关联不同表的主键。Armstrong公理用于推导函数依赖。数据库范式从1NF到5NF,消除部分和传递依赖,确保数据完整性。实际操作中,反规范化有时用于优化,如增加冗余列、派生列、重组表和分表策略,以提升查询效率和性能。
数据库实体与关系模型
【5月更文挑战第16天】本文介绍了数据库模型和UML关系,UML包括依赖、关联(聚合、组合)、泛化和实现4类关系。UML有13种图,分为结构图、行为图和交互图。数据库的基本数据模型包括外模式(用户视图)、概念模式(全局逻辑结构)和内模式(物理存储)。数据模型三要素是数据结构、操作和约束条件。简单易用的缓存数据模型适用于需求灵活、高性能、大数据量且不要求强一致性的场景。
如何给application.yml文件的敏感信息加密?
本文介绍了如何在SpringBoot应用中使用jasypt进行配置信息的加密解密。首先,需要添加jasypt-spring-boot-starter的依赖,版本至少为3.0.5。接着,在配置文件中设置`jasypt.encryptor.password`等参数。jasypt提供`StringEncryptor`接口用于加密解密,通过该接口可以在测试类中对敏感信息(如数据库用户名和密码)进行加解密。加密后的信息需带有`ENC()`前后缀。推荐将加密密码作为系统属性、命令行参数或环境变量传递,而不是直接写入配置文件。
Redis宕机了,如何恢复数据
Redis持久化是为了防止服务宕机导致内存中数据丢失。主要有两种策略:RDB(快照)和AOF(仅追加文件)。RDB在指定时间间隔生成数据集快照,保存到磁盘,通过fork子进程实现,避免阻塞主线程,但可能丢失部分数据。AOF记录每次写操作,实时写回磁盘,提供秒级数据丢失保障,可通过不同同步策略平衡性能和安全性。AOF文件可定期重写以优化空间效率。混合使用RDB和AOF能在数据安全性和恢复速度上找到平衡。
如何优化大表的查询速度?
本文介绍了优化大数据表查询速度的方法。关键点包括:1) 创建索引以加快查询;2) 优化查询语句,避免全表扫描;3) 使用缓存来提高查询效率,利用内存访问速度快和IO操作少的优势;4) 提升硬件配置,如使用固态硬盘和增加内存;5) 数据归档和分离,减少主表数据量;6) 实施数据库分片,如分库分表技术,以分散数据并提高并发性能。分库分表包括只分库、只分表(横向和纵向)以及两者结合,常见的分库分表中间件有ShardingSphere、MyCAT、TDDL和Vitess。这些策略通常结合使用,以应对大数据量查询的挑战。
怎样将MultipartFile和File互转
该文介绍了如何在Java开发中优雅地转换MultipartFile和File。MultipartFile是Spring框架用于接收上传文件的类,而File是操作系统文件的代表。文章提供了三种将MultipartFile转换为File的方法:使用`transferTo`方法、FileOutputStream和Java NIO。另外,还介绍了在测试场景下将File转换为MultipartFile,通过MockMultipartFile实现。
String能存储多少个字符?
这篇内容讨论了Java中String的长度限制。编译时,如果字符串长度大于等于65535,编译器将报错。这是由于`CONSTANT_Utf8`常量池项的长度字段是16位无符号整数,最大值为65535。而在运行时,虽然理论上String的最大长度是2^31-1,但实际长度受限于JVM内存,最大可能占用约2GB内存,超过可能导致OutOfMemoryError。JDK9以后,对于LATIN1字符的字符串,存储优化使用byte数组,节省内存。
【通讯录教程】苹果安卓鸿蒙系统通用,如何大批量导入手机号码到手机的通讯录,下面教你方法,只需1分钟搞定几万个号码的导入手机电话本
该文介绍了一种快速批量导入手机通讯录的方法,适用于处理大量手机号的需求,如微商管理、客户资料整理等。在QQ同步助手开始收费后,提供了免费的替代方案。步骤包括:下载批量导入软件(链接提供腾讯云盘和百度网盘地址),清空通讯录(非必需),制作符合格式的通讯录文件,并按操作系统(苹果、安卓或鸿蒙)进行导入。整个过程只需1分钟,简便快捷。
ClickHouse物化视图里常见的7个坑,你踩过几个?
在 OLAP 的业务场景中,不仅要把数据存起来,还需要把数据处理好。在 ClickHouse 中,为了提高数据处理性能,使用 Materialized View 是有效的方法之一。本文主要探讨 Materialized View(下文称 MV) 的工作原理与最佳实践,并介绍了使用过程中容易踩坑的一些问题和解决方案。
阿里云数据库 SelectDB 版全面商业化!开启现代化实时数据仓库的全新篇章
2024 年 5 月 21 日,由阿里云联合飞轮科技共同举办的「阿里云数据库 SelectDB 版商业化产品发布会」于线上召开。阿里巴巴集团副总裁、阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞宣布,阿里云数据库 SelectDB 版在中国站及国际站全面发布,正式开启商业化的全新篇章!
长连接黑洞重现和分析
这是一个存在多年,遍及各个不同的业务又反反复复地在集团内部出现的一个问题,本文先通过重现展示这个问题,然后从业务、数据库、OS等不同的角度来分析如何解决它,这个问题值得每一位研发同学重视起来,避免再次踩到
在数据库应用中遇到的问题及阿里云数据库解决方案
企业在面临数据库性能瓶颈、可扩展性问题、高可用性不足及运维复杂等挑战时,选择了阿里云数据库解决方案。阿里云RDS和PolarDB通过读写分离、自动化索引优化、多副本架构等提升性能和扩展性;多可用区部署、数据复制等增强高可用性和容灾能力;自动化运维工具简化管理,降低运维成本。实施后,性能大幅提升,可扩展性增强,高可用性提升,运维工作简化,为业务稳定和未来发展奠定基础。
前端项目公共组件封装思想
该文介绍了如何封装通用组件,如表单搜索、表格展示和分页器。首先,通过抽离出公共部分,创建`TableContainer`组件,利用具名插槽插入`navbar`和`table`,并通过props传递标题。然后在父组件中使用具名插槽和子组件实现具体功能。文中还展示了更复杂的组件封装示例,通过props实现数据双向绑定,以`el-pagination`为例,利用`sync`修饰符和`computed`属性监听并更新父组件状态,实现分页功能。文章最后提到了内容来源于哪。
【JVM系列笔记】类加载
类加载器分为两类,一类是Java代码中实现的,一类是Java虚拟机底层源码实现的。常见的类加载器有启动类加载器,拓展类加载器,应用类加载器以及自定义类加载器。以及类加载机制,双亲委托策略,以及打破双亲委托策略的几种方式。
【JVM系列笔记】字节码
本文介绍了Java虚拟机(JVM)的组成,包括类加载子系统、运行时数据区、执行引擎和本地接口。字节码文件由基础信息(如魔数和版本号)、常量池、字段、方法和属性组成。常量池用于存储字符串等共享信息,方法区则包含字节码指令。执行引擎包含解释器、即时编译器和垃圾回收器,负责字节码的解释和优化。文章还提到了字节码工具,如javap、jclasslib和Arthas,用于查看和分析字节码。
【JVM系列笔记】类生命周期
类的生命周期包括加载、连接(验证、准备、解析)、初始化、使用和卸载五个阶段。加载时,类加载器根据全限定名获取字节码,然后在方法区中创建InstanceKlass对象,并在堆上生成对应的Class对象。连接阶段验证字节码的正确性,准备阶段为静态变量分配内存并赋初始值,解析阶段将符号引用转换为直接引用。初始化阶段执行clinit方法,如静态变量赋值和静态代码块。类的初始化在访问静态成员、使用Class.forName、创建类实例或其子类时触发。
MySQL中的12个SQL编写规范
SQL良好习惯提升查询清晰度、效率和安全性,包括使用EXPLAIN分析查询计划、DELETE/UPDATE时加LIMIT限制影响范围、为表和字段添加注释、关键字大写缩进、指定INSERT字段名、先测试后执行、表含主键及时间戳字段、Update/Delete需Where条件、用InnoDB引擎、避免SELECT *,选择UTF8字符集和规范索引命名。
使用关系型数据库PgSql
【5月更文挑战第13天】`PgSql`表空间允许管理员自定义数据库对象文件的位置,以控制磁盘布局和优化性能,如将高频索引放于SSD,归档数据的索引放于普通磁盘。PostgreSQL支持多种索引类型,如B-tree、Hash等,`CREATE INDEX`用于创建索引,`SET default_tablespace`可设置默认表空间。触发器则是在特定操作后自动执行的函数,可用于表或视图,分为行级和语句级。事件触发器则对DDL事件作出反应。
服务架构中的数据驱动设计
【5月更文挑战第13天】数据驱动设计是依据用户数据进行网页设计的方法,旨在通过测试了解用户需求并优化体验,从而增加流量和转化率。设计师应避免主观感受影响设计,因个人偏好可能与用户需求不符。数据驱动设计能减少偏见,提高转化率和销售额,是一个迭代过程,不断实验和优化。虽然有些人担忧可能限制创造力,但其实它仍需要创新和妥协。随着业务、用户和技术变化,数据驱动设计提供持续改进的解决方案。
阿里云数据库 SelectDB 版全面商业化!开启现代化实时数据仓库新篇章
2024 年 5 月 21 日,由阿里云联合飞轮科技共同举办的「阿里云数据库 SelectDB 版商业化产品发布会」于线上召开。阿里巴巴集团副总裁、阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞宣布,阿里云数据库 SelectDB 版在中国站及国际站全面发布,正式开启商业化的全新篇章!
用Ganos低代码实现免切片遥感影像浏览(二):动态栅格瓦片
本文介绍了Ganos全新发布了动态栅格瓦片能力,帮助用户将库内栅格数据或栅格分析结果快速可视化,无需依赖类似GeoServer等空间服务中间件,技术栈短平快,使用灵活高效。
通过优化索引以消除 MongoDB 中的 "查询目标已超过1000个扫描对象/返回的文档数" 警告
MongoDB NoSQL数据库在处理复杂查询时可能出现“查询目标已超过1000个扫描对象/返回的文档数”警告。文章分析了该问题,展示了一个示例集合和相关索引,并提供了查询示例。通过`explain`命令发现查询未有效利用索引。解决方案是遵循ESR规则,创建新索引从而优化查询并消除警告。
有“备”无患|企业如何才能保障数据安全?
当前全球已逐渐进入数字化时代,数据已成为企业的核心生产要素,任何数据安全事件都是影响重大的,既有可能因为程序日常迭代带来的bug,导致数据库数据写脏;也有可能因为员工出现异常情绪,顶着极大法律风险删库跑路。不论是意外影响还是有意破坏,都有可能导致这份核心资产不可用,日常工作功亏一篑。数据库备份是保护核心数据资产安全的重要方式。阿里云瑶池数据灾备服务是阿里云提供的低成本、高可靠的云原生数据库备份服务,提供无限容量的备份存储、秒级应急恢复和恢复演练,并借助秒级沙箱实例和备份数据查询激活冷数据,是客户首选的企业级混合云统一备份服务。
Apache Doris 2.1.3 版本正式发布
Apache Doris 2.1.3 版本正式发布!该版本在功能特性上对数据湖、物化视图、负载管理等方面进行了多项更新,进一步简化湖仓一体架构、加速了查询性能。 欢迎大家下载体验~
数据库数据恢复—sqlserver数据库分区空间不足导致故障的数据恢复案例
数据库数据恢复环境: 某品牌r520服务器,服务器中有7块SAS硬盘,这7块硬盘组建了一组2盘raid1阵列和一组5盘raid5阵列,raid1阵列存储空间安装操作系统,raid5阵列存储空间存放数据。服务器上部署sql server数据库,数据库存放在C盘。 数据库故障: 工作人员发现服务器的C盘容量即将耗尽,于是将sql server数据库路径指向D盘,在D盘生成了一个.ndf文件。一个多星期后,sql server数据库出现故障,连接失效,无法正常附加查询。
Flink SQL性能优化实践
Apache Flink流处理性能优化指南:探索数据源读取并行度、状态管理、窗口操作的优化策略,包括设置默认并行度、使用RocksDB状态后端、调整窗口大小。调优方法涉及数据源分区、JOIN条件优化、使用Broadcast JOIN。注意SQL复杂度、并发控制与资源调度,如启用动态资源分配。源码层面优化自定义Source和Sink,利用执行计划分析性能瓶颈。异常检测与恢复通过启用检查点,监控任务性能。预处理数据、使用DISTINCT去重,结合UDF提高效率。选择高效序列化框架和启用数据压缩,优化网络传输和系统配置。处理数据倾斜,均衡数据分布,动态调整资源和任务优先级,以提升整体性能。
记一次 MySQL 主从同步异常的排查记录,百转千回!
这篇文章主要讲述了在 MySQL 主从同步过程中遇到的一个问题,即从库的 SQL 线程因 Relay Log 损坏导致同步停止。作者首先介绍了现象,从库的 Slave_IO_Running 正常,但 Slave_SQL_Running 停止,报错信息提示可能是 binlog 或 relay log 文件损坏。
了解如何在关系型数据库中处理事务
【5月更文挑战第12天】数据库事务确保数据的ACID特性,即原子性、一致性、隔离性和持久性。它们用于一组操作,要么全部成功,要么全部不执行,防止数据不一致。MySQL的InnoDB存储引擎严格支持事务。MySQL默认隔离级别为REPEATABLE READ
使用关系型数据库事务的例子
【5月更文挑战第12天】本文介绍了设置MySQL事务的三种方式:全局、当前session和下一个事务,并提供了示例代码展示如何开始事务和设置隔离级别。还简述了引擎设置和数据源DSN格式。最后,讨论了SQL优化策略,包括选择合适的存储引擎、优化字段数据类型、建立索引、避免全表扫描等。
数据库
数据库领域前沿技术分享与交流