能力说明:
可对MySQL数据库进行备份与恢复,可较为熟练的使用SQL语句进行单表多表查询等操作,可快速上手阿里云RDS MySQL数据库,可进行MySQL云数据库的创建、设置、数据迁移等工作。了解常见NOSQL数据库,如MongoDB、Redis、Memcached的概念、安装、配置等相关基础知识。
赵渝强老师,20年以上的行业从业经历,清华大学计算机软件工程专业毕业。曾任京东大数据学院院长,Oracle中国有限公司高级技术顾问;阿里云官方认证讲师;华为官方认证讲师。曾在BEA、甲骨文、摩托罗拉等世界500强公司担任高级软件架构师或咨询顾问。精通大数据、数据库、容器技术、中间件技术和Java。
Kafka消费者是从Kafka集群中消费数据的客户端。单消费者模型在数据生产速度超过消费速度时会导致数据堆积。为解决此问题,Kafka引入了消费者组的概念,允许多个消费者共同消费同一主题的消息。消费者组由一个或多个消费者组成,它们动态分配和重新分配主题分区,确保消息处理的高效性和可靠性。视频讲解及示意图详细展示了这一机制。
Kafka生产者支持三种消息发送方式:1. **fire-and-forget**:发送后不关心结果,适用于允许消息丢失的场景;2. **同步发送**:通过Future对象确保消息成功送达,适用于高可靠性需求场景;3. **异步发送**:使用回调函数处理结果,吞吐量较高但牺牲部分可靠性。视频和代码示例详细讲解了这三种方式的具体实现。
Kafka生产者(Producer)将消息序列化后发送到指定主题的分区。整个过程由主线程和Sender线程协调完成。主线程创建KafkaProducer对象及ProducerRecord,经过拦截器、序列化器和分区器处理后,消息进入累加器。Sender线程负责从累加器获取消息并发送至KafkaBroker,Broker返回响应或错误信息,生产者根据反馈决定是否重发。视频和图片详细展示了这一流程。
Spark RDD通过`persist`或`cache`方法可将计算结果缓存,但并非立即生效,而是在触发action时才缓存到内存中供重用。`cache`方法实际调用了`persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)`。RDD缓存可能因内存不足被删除,建议结合检查点机制保证容错。示例中,读取大文件并多次调用`count`,使用缓存后执行效率显著提升,最后一次计算仅耗时98ms。
Spark通过Checkpoint机制将RDD状态持久化到磁盘,以支持容错。当任务执行出错时,可以从检查点位置重新计算,减少开销。Checkpoint目录可设置为本地文件夹或HDFS。建议生产系统使用高可靠的文件系统保存检查点。文中详细介绍了在本地和HDFS上设置检查点目录的步骤,并附有代码示例和视频讲解。
达梦数据库是达梦公司推出的新一代自研数据库,融合分布式、弹性计算与云计算优势,支持超大规模并发事务处理和HTAP混合业务。产品体系包括DM8、DMDSC、DM DataWatch、DMMPP和DMRWC,分别适用于通用关系型数据库、共享存储集群、数据守护集群、大规模数据分析及读写分离场景,满足不同需求并保障高可用性和安全性。
Spark RDD之间的依赖关系分为窄依赖和宽依赖。窄依赖指父RDD的每个分区最多被一个子RDD分区使用,如map、filter操作;宽依赖则指父RDD的每个分区被多个子RDD分区使用,如分组和某些join操作。窄依赖任务可在同一阶段完成,而宽依赖因Shuffle的存在需划分不同阶段执行。借助Spark Web Console可查看任务的DAG图及阶段划分。
在K8s集群中,kubelet通过探针(如livenessProbe、readinessProbe和startupProbe)检查容器健康状态。探针支持HTTPGetAction、ExecAction和TCPSocketAction三种检查方法。本文重点介绍TCPSocketAction,它通过尝试建立TCP连接来检测容器的健康状况。示例中创建了一个Nginx Pod,并配置了两个探针(readinessProbe和livenessProbe),它们每隔5秒检查一次容器的8080端口,首次检查在启动后10秒进行。若连接失败,容器将重启。视频讲解和命令演示进一步详细说明了这一过程。
在K8s集群中,kubelet通过三种探针(存活、就绪、启动)检查容器健康状态,支持HTTPGet、Exec和TCP检查方式。本文重点介绍ExecAction探针,通过在容器内执行Shell命令返回码判断健康状态,并附带视频讲解和实例演示,展示如何配置和使用ExecAction探针进行健康检查。
在K8s集群中,kubelet通过探针(如livenessProbe、readinessProbe和startupProbe)检查容器健康状态。HTTPGetAction通过HTTP请求检查容器健康,返回状态码在200-400区间视为成功。示例中创建了基于Nginx镜像的Pod,并配置存活探针,每5秒检测一次。通过命令操作验证探针功能,展示了Pod的健康检查机制。 视频讲解:[Bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1DTtueTEMM)
在K8s集群中,kubelet通过三种探针(存活、就绪、启动)检查Pod容器的健康状态。存活探针确保容器运行,失败则重启;就绪探针确保容器准备好服务,失败则从Service中剔除;启动探针确保应用已启动,失败则重启容器。视频讲解和图片详细介绍了这三种探针及其检查方法(HTTPGet、Exec、TCPSocket)。
随着大数据技术的兴起,NoSQL数据库(Not Only SQL)得到广泛应用。它不局限于二维表结构,允许数据冗余。常见的NoSQL数据库包括Redis、MongoDB和HBase。Redis是基于内存的高性能数据库,采用单线程模型和多路复用I/O,支持高效的数据结构。MongoDB使用BSON格式存储文档,查询语言强大,类似关系型数据库。HBase基于HDFS,适合数据分析,采用列式存储,支持灵活的列族设计。视频讲解及更多内容见下文。
Redis慢查询日志用于记录执行时间超过预设阈值的命令,帮助开发和运维人员定位性能问题。每条慢查询日志包含标识ID、发生时间戳、命令耗时及详细信息。配置参数包括`slowlog-max-len`(默认128)和`slowlog-log-slower-than`(默认10000微秒)。实战中可通过`slowlog get`获取日志、`slowlog len`查看长度、`slowlog reset`重置日志。建议线上环境将`slowlog-max-len`设为1000以上,并根据并发量调整`slowlog-log-slower-than`。需要注意的是,慢查询只记录命令执行时间。
在MongoDB数据更新时,WiredTiger存储引擎通过预写日志(Journal)机制先将更新写入日志文件,再通过检查点操作将日志中的操作刷新到数据文件,确保数据持久化和一致性。检查点定期创建,缩短恢复时间,并保证异常终止后可从上一个有效检查点恢复数据。视频讲解及图示详细说明了这一过程。
MongoDB使用WiredTiger存储引擎在文档级别进行并发控制,允许多个写操作同时修改不同文档,但对同一文档的修改需序列化执行。引擎采用乐观锁和意向锁机制处理冲突。通过视频讲解、插入大量文档示例及使用`mongotop`和`db.serverStatus()`命令,演示了如何监控MongoDB的锁信息和读写统计,展示了数据库和集合级别的写锁情况。
MongoDB通过Journal日志保证数据安全,记录检查点后的更新,确保数据库从异常中恢复到有效状态。每个Journal文件100M,存于--dbpath指定的journal子目录。默认已启用Journal日志,可通过--journal参数手动启用。WiredTiger存储引擎使用128KB内存缓冲区,异常关机时可能丢失最多128KB的数据。视频讲解和详细步骤参见附录。
MongoDB的逻辑存储结构由数据库(Database)、集合(Collection)和文档(Document)组成,形成层次化数据模型。用户通过mongoshell或应用程序操作这些结构。视频讲解及结构图详见下文。
PostgreSQL数据库的四个主要参数文件包括:`postgresql.conf`(主要配置文件)、`pg_hba.conf`(访问控制文件)、`pg_ident.conf`(用户映射文件)和`postgresql.auto.conf`(自动保存修改后的参数)。视频讲解和详细说明帮助理解各文件的作用。
本文介绍了PostgreSQL数据库的物理存储结构,重点解析了控制文件,包括其重要性及如何通过`pg_controldata`命令查看控制文件内容。控制文件记录了数据库运行的关键信息,如数据库状态、WAL位置等。
本文介绍了PostgreSQL数据库的物理存储结构,重点讨论了服务器日志文件。通过`pg_ctl`命令启动PostgreSQL实例时,使用`-l`参数指定日志文件位置,记录数据库启动、运行及关闭过程中的关键信息。附有相关视频讲解和日志文件示例。
PostgreSQL数据库的物理存储结构包含多种文件,其中WAL(预写日志)用于确保数据完整性和高效恢复。WAL机制允许在不频繁刷新数据至磁盘的情况下,通过先写日志再改数据的方式,减少I/O操作,提高性能。每个WAL文件默认大小为16MB,位于pg_wal目录下,支持手动和自动切换。WAL不仅有助于数据恢复,还能显著降低I/O成本。
PostgreSQL的物理存储结构包括数据文件、日志文件等。运行日志默认未开启,需配置`postgresql.conf`文件中的相关参数如`log_destination`、`log_directory`等,以记录数据库状态、错误信息等。示例配置中启用了CSV格式日志,便于管理和分析。通过创建表操作,可查看生成的日志文件,了解具体日志内容。
PostgreSQL的物理存储结构主要包括数据文件、日志文件等。数据文件按oid命名,超过1G时自动拆分。通过查询数据库和表的oid,可定位到具体的数据文件。例如,查询数据库oid后,再查询特定表的oid及relfilenode,即可找到该表对应的数据文件位置。
PostgreSQL在初始化时通过环境变量$PGDATA指定的目录下生成各类文件,构成其物理存储结构,包括数据文件、日志文件(如运行日志、WAL预写日志、事务日志和服务器日志)、控制文件及参数文件等,确保数据库的高效运行与数据安全。
PostgreSQL的逻辑存储结构包括数据库集群、数据库、表空间、段、区、块等,以及表、索引、视图等数据库对象。每个对象有唯一的oid标识符,存储于系统目录表中。段、区、块是数据存储的基本单元,其中块是I/O操作的最小单位,默认大小为8KB。通过合理配置这些结构,可以优化数据库性能。
在PostgreSQL中,所有数据库对象均隶属于模式,包括表、索引、视图等,每个对象有唯一的oid标识。创建数据库时,默认生成名为“public”的Schema。用户可自定义模式,如通过SQL语句创建名为demo的模式及其下的表。与Oracle不同,PostgreSQL中用户和模式不是一一对应关系。
本文介绍了PostgreSQL中的表空间概念及其操作方法,包括查看现有表空间、创建新表空间、在特定表空间上创建表、设置默认表空间以及查询表空间信息等步骤,并提供了相应的命令示例。
PostgreSQL的逻辑存储结构涵盖数据库集群、数据库、表、索引、视图等对象,每个对象有唯一的oid标识。数据库集群包含多个数据库,每个数据库又包含多个模式,模式内含表、函数等。通过特定SQL命令可查看和管理这些数据库对象。
PostgreSQL的逻辑存储结构涵盖了数据库集群、数据库、表、索引、视图等对象,每个对象都有唯一的oid标识。数据库集群是由单个PostgreSQL实例管理的所有数据库集合,共享同一配置和资源。集群的数据存储在一个称为数据目录的单一目录中,可通过-D选项或PGDATA环境变量指定。
PostgreSQL的逻辑存储结构包括数据库集群、数据库、表空间、段、区、块等。每个对象都有唯一的对象标识符OID,并存储于相应的系统目录表中。集群由单个服务器实例管理,包含多个数据库、用户及对象。表空间是数据库的逻辑存储单元,用于组织逻辑相关的数据结构。段是分配给表、索引等逻辑结构的空间集合,区是段的基本组成单位,而块则是最小的逻辑存储单位。
阿里云大数据计算服务MaxCompute(原ODPS)提供大规模数据存储与计算,支持离线批处理。针对实时计算需求,阿里云推出Flink版。此外,阿里云还提供数据存储服务如OSS、Table Store、RDS和DRDS,以及数据分析平台DataWorks、Quick BI和机器学习平台PAI,构建全面的大数据生态系统。
MySQL启动时会读取配置文件my.cnf来确定数据库文件位置及初始化参数。该文件分为Server和Client两部分,包含动态与静态参数。动态参数可在运行中通过命令修改,而静态参数需修改my.cnf并重启服务生效。文中还提供了相关代码示例和视频教程。
MySQL全量日志记录所有操作的SQL语句,默认禁用。启用后,可通过`show variables like %general_log%检查状态,使用`set global general_log=ON`临时开启,执行查询并查看日志文件以追踪SQL执行详情。
MySQL的慢查询日志用于记录执行时间超过设定阈值的SQL语句,帮助数据库管理员识别并优化性能问题。通过`mysqldumpslow`工具可查看日志。本文介绍了如何检查、启用及配置慢查询日志,并通过实例演示了慢查询的记录与分析过程。
MySQL的binlog日志记录了所有对数据库的更改操作(不包括SELECT和SHOW),主要用于主从复制和数据恢复。binlog有三种模式,可通过设置binlog_format参数选择。示例展示了如何启用binlog、设置格式、查看日志文件及记录的信息。
本文介绍了MySQL的物理存储结构,重点讲解了InnoDB存储引擎中的撤销日志文件(undo log)和错误日志文件。从MySQL 8.0开始,默认生成两个10MB的undo表空间文件,并支持动态扩容和收缩。错误日志文件记录了MySQL启动、运行、关闭过程中的问题,通过示例展示了如何查看和使用这些日志。
Redis 是内存数据库,提供数据持久化功能,支持 RDB 和 AOF 两种方式。AOF 以日志形式记录每个写操作,支持定期重写以压缩文件。默认情况下,AOF 功能关闭,需在 `redis.conf` 中启用。通过 `info` 命令可监控 AOF 状态。AOF 重写功能可有效控制文件大小,避免性能下降。
MySQL的InnoDB存储引擎逻辑存储结构与Oracle相似,包括表空间、段、区和页。表空间由段和页组成,段包括数据段、索引段等。区是1MB的连续空间,页是16KB的最小物理存储单位。InnoDB是面向行的存储引擎,每个页最多可存放7992行记录。
InnoDB是MySQL默认的存储引擎,主要由存储结构、内存结构和线程结构组成。其存储结构分为逻辑和物理两部分,逻辑存储结构包括表空间、段、区和页。表空间是InnoDB逻辑结构的最高层,所有数据都存放在其中。默认情况下,InnoDB有一个共享表空间ibdata1,用于存放撤销信息、系统事务信息等。启用参数`innodb_file_per_table`后,每张表的数据可以单独存放在一个表空间内,但撤销信息等仍存放在共享表空间中。
Redis 是内存数据库,提供数据持久化功能以防止服务器进程退出导致数据丢失。Redis 支持 RDB 和 AOF 两种持久化方式,其中 RDB 是默认的持久化方式。RDB 通过在指定时间间隔内将内存中的数据快照写入磁盘,确保数据的安全性和恢复能力。RDB 持久化机制包括创建子进程、将数据写入临时文件并替换旧文件等步骤。优点包括适合大规模数据恢复和低数据完整性要求的场景,但也有数据完整性和一致性较低及备份时占用内存的缺点。
Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于减轻数据库压力,支持高负载网站。本文介绍了 Memcached 的安装步骤,包括下载、解压、配置和启动服务,帮助用户快速上手。
本文介绍了MySQL数据库的基准测试及其重要性,并详细讲解了如何使用sysbench工具进行测试。内容涵盖sysbench的安装、基本使用方法,以及具体测试MySQL数据库的步骤,包括创建测试数据库、准备测试数据、执行测试和清理测试数据。通过这些步骤,可以帮助读者掌握如何有效地评估MySQL数据库的性能。
本文介绍了MySQL InnoDB存储引擎中的数据文件和重做日志文件。数据文件包括`.ibd`和`ibdata`文件,用于存放InnoDB数据和索引。重做日志文件(redo log)确保数据的可靠性和事务的持久性,其大小和路径可由相关参数配置。文章还提供了视频讲解和示例代码。
Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,通过在内存中维护一个巨大的 Hash 表来存储各种格式的数据,如图像、视频、文件及数据库检索结果等。它主要用于减轻数据库压力,提高网站系统的性能。Memcached 不支持数据持久化,因此仅作为缓存技术使用。其数据分布式存储由客户端应用程序实现,而非服务端。
Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于减轻数据库压力,支持高负载网站。它通过内存中的巨大 Hash 表存储各种数据,但不支持数据持久化。视频讲解和数据存储方式图示详见内容。
本文介绍了Oracle数据库的参数文件和告警日志文件。参数文件分为初始化参数文件(PFile)和服务器端参数文件(SPFile),在数据库启动时读取并分配资源。告警日志文件记录了数据库的重要活动、错误和警告信息,帮助诊断问题。文中还提供了相关视频讲解和示例代码。
在Oracle数据库中,联机重做日志文件记录了数据库的变化,用于实例恢复。每个数据库有多组联机重做日志,每组建议至少有两个成员。通过SQL语句可查看日志文件信息。视频讲解和示意图进一步解释了这一过程。
Hive的分区表与Oracle、MySQL类似,通过分区条件将数据分隔存储,提高查询效率。本文介绍了静态分区表和动态分区表的创建与使用方法,包括具体SQL语句和执行计划分析,附带视频讲解。静态分区表需显式指定分区条件,而动态分区表则根据插入数据自动创建分区。
在Oracle数据库中,数据库由多个表空间组成,每个表空间包含多个数据文件。数据文件存储实际的数据库数据。查询时,如果内存中没有所需数据,Oracle会从数据文件中读取并加载到内存。可通过SQL语句查看和管理数据文件。附有视频讲解及示例。
Oracle的物理存储结构包括数据文件、联机重做日志文件、控制文件、归档日志文件、参数文件、告警日志文件、跟踪文件和备份文件。这些文件在硬盘上存储数据库的各种数据和日志信息,确保数据库的正常运行和故障恢复。视频讲解和详细说明见原文。