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数据库课程设计 “数据库课程设计”是数据库系统及应用课程的后续实验课,是进一步巩固学生的数据库知识,加强学生的实际动手能力和提高学生综合素质。 一、 课程设计目的 课程设计为学生提供了一个既动手又动脑,独立实践的机会,将课本上的理论知识和实际有机的结合起来,锻炼学生的分析解决实际问题的能力。提高学生适应实际,实践编程的能力。课程设计的目的: 1. 加深对数据库原理、程序设计语言的理论知识的理解和应用水平; 2. 在理论和实验教学基础上进一步巩固已学基本理论及应用知识并加以综合提高; 3. 学会将知识应用于实际的方法,提高分析和解决问题的能力,增强动手能力; 4. 为毕业设计和以后工作打下必要基础。 二、课程设计要求 运用数据库原理的基本理论与应用知识,在微机RDBMS(SQL Server)的环境上建立一个数据库应用系统。要求把现实世界的事物及事物之间的复杂关系抽象为信息世界的实体及实体之间联系的信息模型,再转换为机器世界的数据模型和数据文件,并对数据文件实施检索、更新和控制等操作。 1. 用E-R图设计选定题目的信息模型; 2. 设计相应的关系模型,确定数据库结构; 3. 分析关系模式各属于第几范式,阐明理由; 4. 设计应用系统的系统结构图,确定系统功能; 5. 通过设计关系的主码约束、外码约束和使用CHECK实现完整性控制; 6. 为参照关系设计插入、删除、修改触发器; 7. 实现应用程序设计、编程、优化功能; 8. 对系统的各个应用程序进行集成和调试,进一步优化系统功能、改善系统用户界面完成实验内容所指定的各项要求; 9. 分析遇到的问题,总结并写出课程设计报告; 10. 自我评价 三、实验环境 开发环境VC++、C#、ASP或JAVA;ODBC/JDBC;数据库SQL Server 四、上机实现内容 1. 创建数据库的结构 2. 创建各基本表的结构 3. 编制系统各功能模块,完成数据的管理(增、删、改)及统计查询。对于程序运行界面不做考核的重点。 五、课程设计考核 1.对学生到实验室的情况进行不定时统计; 2.出勤率+课程设计报告+课程设计所开发的应用系统+其他(上机抽查和提问)=综合评定成绩。 3.课程设计结束时请将下列资料上交: (1) 课程设计报告; (2) 所开发的应用系统的源程序、安装和使用说明; (3) 将(1)(2)中的资料压缩成一个压缩包,压缩包文件的命名规则:班级+学号(末2位)+姓名(例如:计科090101王鹏晓); (4) 班长将本班每人的(3)中的压缩包刻录成光盘连同打印的课程设计报告收齐,交给任课教师。 附录﹑课程设计题目 题目1:课程设计选题管理系统(1,24) 包括三大模块:  课程设计题目维护与查询:题目的添加、修改和删除;按题目类型、名称和关键字查询以及已选与未选题目的查询;  学生信息维护与查询;  学生选题维护与管理:学生选题及查询; 具体功能细化:  前台学生选题:学生上网登录系统进行选题;  前台教师出题:  教师添加、修改和删除题目;  教师确认学生的选题;  后台管理出题和选题  添加用户及权限 题目2:书店管理系统(23) 包括四大模块:  售书(图书销售管理及销售统计,查询)  进书(通过书目,向发行商下定单订购图书)  库存(图书库存,统计)  相关查询 题目3:图书馆管理系统(11) 包括四大模块:  图书的查询  借书  还书  图书的预约 题目4:库存管理系统(8) 包括四大模块:  商品目录建立  商品入库管理  商品出库管理  商品库存查询 题目5:工资管理系统(1 人)41 包括四大模块:  系统数据初始化  员工基本信息数据的输入、修改、删除;  员工个人信息及工资表的查询;  员工工资的计算; 参考数据如下:  员工基本状况:包括员工号、员工姓名、性别、所在部门、工资级别、工资等级等。  工资级别和工资金额:包括工资等级、工资额。  企业部门及工作岗位信息:包括部门名称、工作岗位名称、工作岗位工资等。  工龄和工资金额:包括工龄及对应工资额。  公司福利表:包括福利名称、福利值。  工资信息:包括员工号、员工姓名、员工基础工资、员工岗位工资、员工工龄工资、公司福利、员工实得工资。 题目6:酒店客房管理系统 (1 人)14,26 包括四大模块:  前台操作:包括开房登记、退房结账和房状态查看  预订管理:包括预订房间、预订入住和解除预订  信息查询:包括在住客人列表、预订客人列表和历史客人列表  报表统计:包括开房记录统计、退房结账和预订房间统计  员工基本信息数据的输入、修改、删除; 参考数据如下:  住店管理:客人姓名、证件号码、房号、入住时期、预计离开日期、结账离开日期、应付金额  客人信息:姓名、性别、证件类型、证件号码、联系电话  房间信息:房号、房类型、价格、押金、房状态 预订房间  客人姓名、性别、房类型、房号、价格、证件类型、证件号码、联系电话、入住日期、预计离开日期、历史信息 题目7:旅行社管理信息系统(1 人)3 包括如下模块:  旅游团队、团队团员及旅游路线相关信息的输入  旅游团队、团队团员及旅游路线相关信息的维护(修改、浏览、删除和撤销)  旅游团队管理信息的查询(如按团队编号)  团队团员基本情况的查询(可选多种方式)  旅游路线相关信息的查询(如按线路编号)  旅游路线排行榜发布。  数据备份,更改密码。 参考数据如下:  团员信息表(路线编号,团队编号,团员编号,姓名,性别,电话,通信地址,身份证号码, 团费交否,备注)  线路信息表(路线名称,团费,简介,图形,路线编号)  团队信息表(团队编号,路线编号,团员人数,出发日期,返程日期)  旅游团队信息表(团队编号,团队负责人,团员人数,建团时间,是否出发,团费,盈亏) 密码信息(操作员,密码) 题目8:报刊订阅管理系统 (1 人)25,35 包括如下模块:  登录功能:登录统为身份验证登录。分为管理员登录和一般用户登录。分别通过不 同的用户名和密码进入报刊订阅管理界面,新的用户需要注册。  录入新信息功能:对于管理员,包括新用户信息和新报刊信息的录入功能,信息一旦 提交就存入到后台数据库中;普通用户自行注册进行可以修改个人信息。  订阅功能:用户可以订阅报刊,系统自动计算所需金额,并显示在界面上;管理员不 可订阅报刊,必须以用户身份订阅报刊。  查询功能:用户可以查询并显示自己所订阅的信息;管理员可以按人员、报刊、部门 分类查询。查询出的信息显示在界面上,并且可以预览和打印出结果。  统计功能:管理员可以按用户、部门、报刊统计报刊的销售情况,并对一些重要的订 阅信息进行统计;普通用户可以统计出自己的订阅情况,并且可以预览和打印出结果。  系统维护功能:数据的安全管理,主要是依靠管理员对数据库里的信息进行备份和恢 复,数据库备份后,如果出了什么意外可以恢复数据库到当时备份的状态,这提高了系统和 数据的安全性,有利于系统的维护 参考数据如下:  管理员表(Adminuser) :管理员名、密码。  部门表(Department) :部门号,部门名。  用户表(Users) :用户账号、密码、真实姓名、身 份证号、联系电话,联系地址,部门号(和部门表有关)等。  报刊类别表(NewspaperClass) :分类编号、 分类名称。  报刊信息表(Newspaper) :报刊代号、报刊名称、出版 报社、出版周期、季度报价、内容介绍、分类编号(和报刊类别表有关)等。  订单表(Order) :订单编号、用户编号、报刊代号、订阅份数、订阅月数等。 题目9:计算机等级考试教务管理系统(2 人)32 包括四大模块:  用户设置:对考点代码,考点名称进行设置,设置用户与密码;系统复位:即清除上一次考试数据(在之前存入历史)  报名管理: 报各库录入(姓名不能不空,之间不能有空格) 增加、删除、修改、浏览  准考证管理:准考证生成规则:xxx+yy+zz+kk,其中 XXX 为考点代码;YY 为语言代码,XX 为考场号,KK 为座位号 同一级别、语言应根据报名初始库信息按随机数生成准考证,同一考点最多可有 99*30=2970 名考生;如已生成准考证号,再重新生成准考证号,应该给予提示。 准考证打印  考务管理:考生信息查询、浏览、打印  成绩管理:成绩数据录入、接收 成绩合成(总成绩=笔试成绩*0.6+上机成绩*0.4),按大于或等于 60 合格 参考数据如下:  初始报名表(准考证号(为空) ,报名号(主键) ,级别+语言种类(外键) ,姓名,性别, 出生年份,民族,身份证号,联系地址,联系电话,照片,备注,参加培训)  含准考证号的报名表(准考证号(为主键) ,报名号,级别+语言种类(外键) ,姓名,性别, 出生年份,民族,身份证号,联系地址,联系电话,照片,备注,参加培训)  成绩表(准考证号,笔试成绩,上机成绩,总成绩) 级别语言代码表(级别语言代码,级别+语言)  用户信息表(考点代码,考点名称,用户名,密码) 题目10:人事管理系统(1 人)21 包括四大模块:  登录管理:包括操作员管理,口令设置,权限管理  人员管理:包括人事数据维护、人事信息查询和人事信息统计  工资管理  部门管理:包括部门表,职称表和年份表  查询及报表打印 参考数据如下:  人事表(编号,姓名,性别,出生日期,工作日期,部门代码,职称,婚否,简历,相片)  工资表(基本工资,岗位津贴,奖励,应发工资,水电,保险,实发工资)  部门表(代码,部门名称)  职称表(职称代码,职称名称)  年份表(年份代码,年份名称)  操作员表(操作员代码,操作员姓名,口令,部门,电话) 系统日志表(操作员代号,操作员姓名,登录时间,离开时间) 题目11:商品销售管理系统(1 人)19 包括四大模块:  用户登录  基本信息管理:包括销售情况、商品信息、库存表、员工表等信息的录入、浏览、修改、撤销、删除和查询等  商品销售管理:包括商品售出、退回和入库  盘点:包括库存盘点、当日销售盘点 参考数据如下:  商品信息表(商品编号,商品名称,品牌,型号,销售单价) 商品编号=类别代码(1 位)+品名代码(1 位)+品牌代码(2 位)+型号代码(2 位)  销售情况表(成交编号,商品编号,销售数量,总金额,销售日期,员工编号)  库存表(商品编号,供货商编号,进货日期,进货价,库存数量)  员工表(员工编号,员工姓名,性别,基本工资,职务,密码)  供货商表(供货商编号,供货商名称,所在地,联系电话)  员工资料表(员工编号,员工姓名,是否党员,简历,照片) 题目12:学生成绩管理系统(1 人)29 包括四大模块:  基本数据管理:包括院系管理,专业管理(设置院系下面的专业),班级管理(设置专业下面的班级),课程管理(设置相应专业下面的课程)  学生信息管理:包括基本信息录入、基本信息修改  学生成绩管理:包括学生成绩录入、学生成绩修改  信息查询:包括基本信息查询、成绩信息查询、学校人数统计  系统管理:用户管理、数据备份和系统帮助 参考数据如下:  院系信息(院系代码,院系名称)  院系专业信息(班级、院系代码,专业)  学生基本信息(班号,学号,姓名,性别,出生年月,籍贯,政治面貌,身份证号,入学年月,家庭地址,邮政编码,图片信息,备注)  学生成绩表(学号,课号,成绩,备注)  课程表(课号,课程名称,学期,备注)  班表(班号,班级名称)  用户信息表(用户名,密码,用户标识) 题目13:火车售票管理系统(4 人)36 包括四大模块:  售票管理  订票管理  信息查询  系统维护 参考数据如下:  车次信息表(车次,始发站,终点站,发车时间,到达时间)  订票信息表(车次,座位号,发车时期,发车时间,座位等级,票价)  车次座位等级分配及座位占用表(车次,座位号,座位等级,票价,占用标志)  用户信息表(用户名,密码,用户标识) 题目14:小型物业管理系统(1 人) 包括四大模块:  房源管理:对原始资料的录入、修改、查询和刷新。一般用户可以查询与房间有关 的统计资料;物业主管可其进行增、删、改、插等操作  租房管理:对房产出租,退租以及租房面积调整。其中物业主管可对其进行房租金 额计算和收款操作,一般用户对其查询  水电处理:根据租房资料,结合当月水、电量进行分摊,完成应收水电费。其中物 业主管对其进行计算,其他查询  交款处理:提供收款和发票打印以及交款数据查询  查询处理:对租房资料、交款资料,发票资料进行查询 参考数据如下:  房源资料(名称,面积,月租,物业,仓库)  租房资料(名称,面积,单位,月租,物业,押金,仓库)  水电资料(单位,电量,水量,电费,水费)  交费资料(收费项目,应收日期,应收金额,已收金额,未收金额,本次收款)  发票资料(单位,房租,电费,水费,物业)  权限资料(用户,密码,房源管理,租房管理,水电管理,交费管理,发票管理,系统维护) 其中系统管理员,有权进行系统维护;单位内部物业主管,有权进行物业资源调配、单元出 租,退租和收款开票操作;物业管理员,有权进行水电处理和收款处理等操行;租户代表, 有权进行种类费的查询操作 题目15:机房收费管理系统(1 人)7,34 包括四大模块:  登录模块  上机管理模块 说明:上机登记时,余额不足 3 元或卡处于挂失状态,则拒绝登记 每位同学的一次上机形成一条记录,每 36S 遍历一次上机记录表,对表中所有正上机字段为 TRUE 的记录的上机用时增加 36S,同时从上机卡表的余额减少  上机卡管理模块  充值挂失模块  查找统计模块:统计某天上机的总时数、每次上机的平均时数和机房的收入;某学 生上机的次数、上机总时数、每次上机平均时间;挂失和查询余 参考数据如下:  上机卡(卡号,姓名,专业班级,余额,状态) 状态的取值有:正常(能自费上机)  挂失上机记录(卡号,上机日期,开始时间,上机用时,正上机,管理号代码),上机用时记录学生上机时间(S);正上机是一个布尔型,为 True 表示正上机,每 36 秒刷新 其上机用时并扣除上机费用,为 False 表示上机结束。上机记录表永久保存,用于事后查询 和统计 管理员(代码,姓名,口令)  题目16:高校药房管理(1 人)31 包括四大模块:  基础数据处理:包括医生和药剂师名单的录入,修改,删除及查询  营业数据处理:包括药品进货上柜,处理划价,配药,柜存药品查询,处方综合查 询,交接班结转清。 参考数据如下:  药品信息表(货号,货名,计量单位,进货数量,进货单价,出售单价,进货日期,收货人 和供应商)  处方信息(编号,患者姓名,医生姓名,药剂师姓名,处方日期,配药日期) 处方药品信息(处方编号,药品货号,计量单位,配药数量,销售单价,已配药否)  医生名单和药剂师名单表(姓名)  题目17:考勤管理系统(2 人)40 包括四大模块:  记录每个员工每天所有进入公司的时刻和离开公司的时刻。  每天结束时自动统计当天的工作时间  每天结束时自动统计当天迟到或早退的次数。  对于弹性工作制,每天结束时自动统计当月的工时,并自动算出当月欠缺或富余的 时间  每个月末统计该月的工作时间判断是束足够  每个月末统计该月的工作天数并判断是否足够  管理人员查询并修改工作时间(特殊情况下修改)  管理人员账户管理(如设置密码等)  管理人员设定早退及迟到的条件,每个月的工作时间  管理人员设定每个月的工作日期及放假日期 参考数据如下:  员工信息(工号,姓名,年龄,入职时间,职位,性别,密码)  配置信息(上班时间小时,上班时间分钟,下班时间小时,下班时间分钟,每天工作时间)  每月统计数据表(工号,姓名,剩余的时间,迟到的次数,早退的次数,工作天数)  每天统计信息表(工号,姓名,小时,分钟,动作,时间) 其中动作指的时入或离开公司  题目18:单位房产管理系统(2 人)33,10 包括四大模块:  系统模块:完成数据库维护、系统关闭功能  物业费用模块:完成本月物业的计费、历史资料查询和财务部门接口传送数据、物 业相关费用单价设置  房屋资源模块:对房屋资源进行添加、列表显示、查询  职工信息模块:对职工进行添加、列表显示、查询以及相应部门、职务进行维护  帮助模块:对用户使用本系统提供在线帮助 参考数据如下:  职工(编号,姓名,性别,参加工作时间,行政职务,专业技术职务,评上最高行政职务时 间,评上最高专业技术职务时间,双职工姓名,现居住房号,档案号,房产证号,所在部门 编号,是否为户主)  部门(编号,部门名称) 住房级别表(编号,级别,住房标准,控制标准,级别分类)  房产情况(编号,房号,使用面积,现居住人 id,上一个居住人 id,最早居住人 ID,阳台面积)  物业费用(编号,房号,水基数,水现在值,电基数,电现在值,燃气基数,燃气现在值, 当前年份,当前月份)  价格标准(编号,水单价,电单价,燃气单价) 题目19:标准化考试系统 (2 人)15,39 功能要求: 设计一个简单的标准化考试系统,仅有单项选择题、多项选择题和判断题功能即可。 包括四大模块:  题库管理:实现试题的录入、修改、删除功能;  考试子系统:能够实现考生做题、结果自动存入到数据库中,有时间提示;  选择身份(登录)功能:系统能够记录考生输入的登录信息及交卷信息;  自动评分功能:考生交卷后能自动评分;  查看成绩功能:能够查询考生相关信息(包含成绩等)。 参考数据如下: 其它可供选择的题目: 网上教务评教系统130,127,133 16 学生日常行为评分管理系统232,110,230 网上鲜花店 38 基于BS结构的工艺品销售系统12 基于BS结构的校园二手物品交易网站 37 大学生就业管理系统201,208,234 题库及试卷管理系统 数据库原理及应用 课程设计报告 题目: 课程设计选题管理系统 所在学院: 班 级: 学 号: 姓 名: 李四 指导教师: 2011年12月 日 目录 一、 概述 二、需求分析 三、概念设计 四、逻辑设计 五、系统实现 六、小结 一、概述

玄学酱 2019-12-02 01:22:25 0 浏览量 回答数 0

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当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下: 限定数据的范围: 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如:我们当用户在查询订单历史的时候,我们可以控制在一个月的范围内。;读/写分离: 经典的数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读;缓存: 使用MySQL的缓存,另外对重量级、更新少的数据可以考虑使用应用级别的缓存; 还有就是通过分库分表的方式进行优化,主要有垂直分表和水平分表 垂直分区: 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。 例如,用户表中既有用户的登录信息又有用户的基本信息,可以将用户表拆分成两个单独的表,甚至放到单独的库做分库。 简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。 如下图所示,这样来说大家应该就更容易理解了。 垂直拆分的优点: 可以使得行数据变小,在查询时减少读取的Block数,减少I/O次数。此外,垂直分区可以简化表的结构,易于维护。 垂直拆分的缺点: 主键会出现冗余,需要管理冗余列,并会引起Join操作,可以通过在应用层进行Join来解决。此外,垂直分区会让事务变得更加复杂; 垂直分表 把主键和一些列放在一个表,然后把主键和另外的列放在另一个表中 适用场景 1、如果一个表中某些列常用,另外一些列不常用 2、可以使数据行变小,一个数据页能存储更多数据,查询时减少I/O次数 缺点 有些分表的策略基于应用层的逻辑算法,一旦逻辑算法改变,整个分表逻辑都会改变,扩展性较差 对于应用层来说,逻辑算法增加开发成本 管理冗余列,查询所有数据需要join操作 水平分区: 保持数据表结构不变,通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。 水平拆分可以支撑非常大的数据量。 水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。举个例子:我们可以将用户信息表拆分成多个用户信息表,这样就可以避免单一表数据量过大对性能造成影响。 水品拆分可以支持非常大的数据量。需要注意的一点是:分表仅仅是解决了单一表数据过大的问题,但由于表的数据还是在同一台机器上,其实对于提升MySQL并发能力没有什么意义,所以 水平拆分最好分库 。 水平拆分能够 支持非常大的数据量存储,应用端改造也少,但 分片事务难以解决 ,跨界点Join性能较差,逻辑复杂。 《Java工程师修炼之道》的作者推荐 尽量不要对数据进行分片,因为拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度 ,一般的数据表在优化得当的情况下支撑千万以下的数据量是没有太大问题的。如果实在要分片,尽量选择客户端分片架构,这样可以减少一次和中间件的网络I/O。 水平分表: 表很大,分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数,同时也降低了索引的层数,提高查询次数 适用场景 1、表中的数据本身就有独立性,例如表中分表记录各个地区的数据或者不同时期的数据,特别是有些数据常用,有些不常用。 2、需要把数据存放在多个介质上。 水平切分的缺点 1、给应用增加复杂度,通常查询时需要多个表名,查询所有数据都需UNION操作 2、在许多数据库应用中,这种复杂度会超过它带来的优点,查询时会增加读一个索引层的磁盘次数 下面补充一下数据库分片的两种常见方案: 客户端代理: 分片逻辑在应用端,封装在jar包中,通过修改或者封装JDBC层来实现。 当当网的 Sharding-JDBC 、阿里的TDDL是两种比较常用的实现。 中间件代理: 在应用和数据中间加了一个代理层。分片逻辑统一维护在中间件服务中。 我们现在谈的 Mycat 、360的Atlas、网易的DDB等等都是这种架构的实现。 分库分表后面临的问题 事务支持 分库分表后,就成了分布式事务了。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务,将付出高昂的性能代价; 如果由应用程序去协助控制,形成程序逻辑上的事务,又会造成编程方面的负担。 跨库join 只要是进行切分,跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据。 分库分表方案产品 跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题 这些是一类问题,因为它们都需要基于全部数据集合进行计算。多数的代理都不会自动处理合并工作。解决方案:与解决跨节点join问题的类似,分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。和join不同的是每个结点的查询可以并行执行,因此很多时候它的速度要比单一大表快很多。但如果结果集很大,对应用程序内存的消耗是一个问题。 数据迁移,容量规划,扩容等问题 来自淘宝综合业务平台团队,它利用对2的倍数取余具有向前兼容的特性(如对4取余得1的数对2取余也是1)来分配数据,避免了行级别的数据迁移,但是依然需要进行表级别的迁移,同时对扩容规模和分表数量都有限制。总得来说,这些方案都不是十分的理想,多多少少都存在一些缺点,这也从一个侧面反映出了Sharding扩容的难度。 ID问题 一旦数据库被切分到多个物理结点上,我们将不能再依赖数据库自身的主键生成机制。一方面,某个分区数据库自生成的ID无法保证在全局上是唯一的;另一方面,应用程序在插入数据之前需要先获得ID,以便进行SQL路由. 一些常见的主键生成策略

剑曼红尘 2020-03-31 11:34:39 0 浏览量 回答数 0

问题

云计算之路:为什么看不见CPU在坐过山车,磁盘IO在蹦极

cnblogs 2019-12-01 21:10:36 7868 浏览量 回答数 6

新用户福利专场,云服务器ECS低至102元/年

新用户专场,1核2G 102元/年起,2核4G 699.8元/年起

问题

「运维」和「研发」,谁是故障的始作俑者?

sunny夏筱 2019-12-01 21:36:00 5551 浏览量 回答数 7

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这个官方没有给出解决方法,个人想法是先上传到一个缓存目录,定时清理,草稿和发布成功的就更改到图片路径,还有,为什么一上传你就要保存图片到数据库呢,先用获取上传文件服务器路径,提交文章的时候一起提交就不存在改id的情况了。######回复 @Silentboy : 貌似没有清理没有用到的图片~######回复 @摔死的鸟 : 那这样岂不是数据库压力增加了么?每次定时执行都要查数据库看哪些图片没被用到,然后再删除,还不如来个缓存目录,你上传的图片只要提交文章时用到了,就存到正常目录下,缓存目录的每天删一次,这样数据库压力也小了, @卜祥龙 OSC博客默认kindeditor,这个问题是怎么处理的?######回复 @Silentboy : 比较有效的方法还是 定时执行,检查数据是否被使用统一清除。若客户部分实现太多这样的操作,会影响开发进度,而且容易出BUG。 槽糕的方法,也许是最好的解决方法。######回复 @摔死的鸟 : 嗯,目前我只想到这个方法去删除那些上传但没有使用的图片,莫非你有更有效的方法?说来学习学习哇######晕,这个编辑器官方没关系。本身他就是调用图片地址实现显示的。你还搞缓存目录,到时候提交你还要去整个文章的内容进行地址修改,不蛋疼吗?###### 这些编辑器就是有种种蛋疼问题. discuz那种可能会好点. ######回复 @Tuesday : 有些不是太喜欢DZ的,杂糅的太多。不过喜欢dz的图片上传的样式,打开上传时不会把网页全部遮盖######回复 @欣儿 : 我有discuz的.######DZ那个扣不下来。###### 还不简单 文章提交后 遍历 文章中的图片地址 然后更改图片的文章ID 图片保存里用文件的md5保存 命名 这样就很好查找了 ###### 引用来自“Silentboy”的答案 这个官方没有给出解决方法,个人想法是先上传到一个缓存目录,定时清理,草稿和发布成功的就更改到图片路径,还有,为什么一上传你就要保存图片到数据库呢,先用获取上传文件服务器路径,提交文章的时候一起提交就不存在改id的情况了。 一起提交?这个好像不行啊。比如怎么在一起提交时加入数据库(主要还是不知道怎么获取返回的路径,用js保存在本地)? “草稿和发布成功的就更改到图片路径”这个要怎么更改啊?都不知道图片的具体信息,就一个返回的路劲信息,还是用在文章里,提交时该怎么处理? ###### 这事和编辑器有毛线关系 用户开始编辑的时候就分配一个id,上传的图片就和这个id关联起来。 ######回复 @欣儿 : 数据库里的自增ID呗,销毁只能定期扫描了######那,有实现的方法吗?比如分配的这个ID是以什么样的方式分配?又怎样销毁这个不用的ID?######+1024,这个确实不是人家编辑器做的事,要在后端处理###### 引用来自“leo108”的答案 这事和编辑器有毛线关系 是这样吗? ###### 要么上传文章后扫下内容,把没用的图片删掉 要么把图片当作文章的附件,给用户自己管理 ######直接入数据库,反查没在库的图片,在执行定时删除。######但是,要怎么知道哪些图片没用啊?

kun坤 2020-06-06 14:35:51 0 浏览量 回答数 0

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首先,我们先来聊聊各类数据模型。下列相关信息参考自Emil Eifrem的博文及NoSQL数据库说明。文档类数据库传承:受Lotus Notes启发而来。数据模型:文档汇总,包括键-值汇总。实例: CouchDB, MongoDB优势: 数据建模自然、程序员易于上手、开发流程短、兼容网页模式、便于达成CRUD(即添加、查询、更新及删除的简称)。图形类数据库传承:来自 Euler 及图形理论。数据模型:节点及关系,二者结合能够保持键-值间的成对状态实例: AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j优势:轻松玩转复杂的图形问题、处理速度快关系类数据库传承:源自 E. F. Codd在大型共享数据库中所提出的数据关系模型理论数据模型:以关系组为基础实例: VoltDB, Clustrix, MySQL优势:性能强大、联机事务处理系统扩展性好、支持SQL访问、视图直观、擅长处理交易关系、与程序员间的交互效果优异面向对象类数据库传承:源自图形数据库方面的研究成果数据模型: 对象实例: Objectivity, Gemstone优势:擅长处理复杂的对象模型、快速的键-值访问及键-功能访问并且兼具图形数据库的各类功能键-值存储传承: Amazon Dynamo中的paper概念及分布式hash表数据模型:对成对键-值的全局化汇总实例: Membase, Riak优势:尺寸掌控得当、擅长处理持续的小规模读写需求、速度快、程序员易于上手BigTable Clones传承自:谷歌BigTable中的paper概念数据模型:纵列群,即在某个表格模型中,每行在理论上至少可以有一套单独的纵列配置实例: HBase, Hypertable, Cassandra优势:尺寸掌控得当、擅长应对大规模写入负载、可用性高、支持多数据中心、支持映射简化数据结构类服务传承: 不明实例: Redis数据模型: 执行过程基于索引、列表、集合及字符串值优势:为数据库应用引入前所未有的新鲜血液网格类数据库传承:源自数据网格及元组空间研究数据模型:基于空间的构架实例: GigaSpaces, Coherence优势:优良的性能表现及上佳的交易处理扩展性我们该为自己的应用程序选择哪套方案?选择的关键在于重新思考我们的应用程序如何依据不同数据模型及不同产品进行有针对性的协同工作。即用正确的数据模型处理对应的现实任务、用正确的产品解决对应的现实问题。要探究哪类数据模型能够切实为我们的应用程序提供帮助,可以参考“到底NoSQL能在我们的工作中发挥什么作用?”一文。在这篇文章中,我试着将各种不同特性、不同功能的常用创建系统中的那些非常规的应用实例综合起来。将应用实例中的客观需求与我们的选择联系起来。这样大家就能够逆向分析出我们的基础架构中适合引入哪些产品。至于具体结论是NoSQL还是SQL,这已经不重要了。关注数据模型、产品特性以及自身需要。产品总是将各种不同的功能集中起来,因此我们很难单纯从某一类数据模型构成方式的角度直接找到最合用的那款。对功能及特性的需求存在优先级,只要对这种优先级具备较为清晰的了解,我们就能够做出最佳选择。如果我们的应用程序需要…复杂的交易:因为没人愿意承受数据丢失,或者大家更倾向于一套简单易用的交易编程模式,那么请考虑使用关系类或网格类数据库。例如:一套库存系统可能需要完整的ACID(即数据库事务执行四要素:原子性、一致性、隔离性及持久性)。顾客选中了一件产品却被告知没有库存了,这类情况显然容易引起麻烦。因为大多数时候,我们想要的并不是额外补偿、而只是选中的那件货品。若是以扩展性为优先,那么NoSQL或SQL都能应对自如。这种情况下我们需要关注那些支持向外扩展、分类处理、实时添加及移除设备、负载平衡、自动分类及整理并且容错率较高的系统。要求持续保有数据库写入功能,则需要较高的可用性。在这种情况下不妨关注BigTable类产品,其在一致性方面表现出众。如有大量的小规模持续读写要求,也就是说工作负载处于波动状态,可以关注文档类、键-值类或是那些提供快速内存访问功能的数据库。引入固态硬盘作为存储媒介也是不错的选择。以社交网络为实施重点的话,我们首先想到的就是图形类数据库;其次则是Riak这种关系类数据库。具备简单SQL功能的常驻内存式关系数据库基本上就可以满足小型数据集合的需求。Redis的集合及列表操作也能发挥作用。如果我们的应用程序需要…在访问模式及数据类型多种多样的情况下,文档类数据库比较值得考虑。这类数据库不仅灵活性好,性能表现也可圈可点。需要完备的脱机报告与大型数据集的话,首选产品是Hadoop,其次则是支持映射简化的其它产品。不过仅仅支持映射简化还不足以提供如Hadoop一样上佳的处理能力。如果业务跨越数个数据中心,Bigtable Clone及其它提供分布式选项的产品能够应对由地域距离引起的延迟现象,并具备较好的分区兼容性。要建立CRUD应用程序,首选文档类数据库。这类产品简化了从外部访问复杂数据的过程。需要内置搜索功能的话,推荐Riak。要对数据结构中的诸如列表、集合、队列及发布/订阅信息进行操作,Redis是不二之选。其具备的分布式锁定、覆盖式日志及其它各种功能都会在这类应用状态下大放异彩。将数据以便于处理的形式反馈给程序员(例如以JSON、HTTP、REST、Javascript这类形式),文档类数据库能够满足这类诉求,键-值类数据库效果次之。如果我们的应用程序需要…以直观视图的形式进行同步交易,并且具备实时数据反馈功能,VoltDB算得上一把好手。其数据汇总以及时间窗口化的表现都非常抢眼。若是需要企业级的支持及服务水平协议,我们需要着眼于特殊市场。Membase就是这样一个例子。要记录持续的数据流,却找不到必要的一致性保障?BigTable Clone交出了令人满意的答卷,因为其工作基于分布式文件系统,所以可以应对大量的写入操作。要让操作过程变得尽可能简单,答案一定在托管或平台即服务类方案之中。它们存在的目的正是处理这类要求。要向企业级客户做出推荐?不妨考虑关系类数据库,因为它们的长项就是具备解决繁杂关系问题的技术。如果需要利用动态方式建立对象之间的关系以使其具有动态特性,图形类数据库能帮上大忙。这类产品往往不需要特定的模式及模型,因此可以通过编程逐步建立。S3这类存储服务则是为支持大型媒体信息而生。相比之下NoSQL系统则往往无法处理大型二进制数据块,尽管MongoDB本身具备文件服务功能。如果我们的应用程序需要…有高效批量上传大量数据的需求?我们还是得找点有对应功能的产品。大多数产品都无法胜任,因为它们不支持批量操作。文档类数据库或是键-值类数据库能够利用流畅的模式化系统提供便捷的上传途径,因为这两类产品不仅支持可选区域、添加区域及删除区域,而且无需建立完整的模式迁移框架。要实现完整性限制,就得选择一款支持SQL DLL的产品,并在存储过程或是应用程序代码中加以运行。对于协同工作极为依赖的时候就要选择图形类数据库,因为这类产品支持在不同实体间的迅速切换。数据的移动距离较短且不必经过网络时,可以在预存程序中做出选择。预存程序在关系类、网格类、文档类甚至是键-值类数据库中都能找到。如果我们的应用程序需要…键-值存储体系擅长处理BLOB类数据的缓存及存储问题。缓存可以用于应对网页或复杂对象的存储,这种方案能够降低延迟、并且比起使用关系类数据库来说成本也较低。对于数据安全及工作状态要求较高的话可以尝试使用定制产品,并且在普遍的工作范畴(例如向上扩展、调整、分布式缓存、分区及反规范化等等)之外一定要为扩展性(或其它方面)准备解决方案。多样化的数据类型意味着我们的数据不能简单用表格来管理或是用纵列来划分,其复杂的结构及用户组成(也可能还有其它各种因素)只有文档类、键-值类以及Bigtable Clone这些数据库才能应付。上述各类数据库都具备极为灵活的数据类型处理能力。有时其它业务部门会需要进行快速关系查询,引入这种查询方式可以使我们不必为了偶尔的查看而重建一切信息。任何支持SQL的数据库都能实现这类查询。至于在云平台上运行并自动充分利用云平台的功能——这种美好的愿望目前还只能是愿望。如果我们的应用程序需要…支持辅助索引,以便通过不同的关键词查找数据,这要由关系类数据库及Cassandra推出的新辅助索引系统共同支持才能实现。创建一套处于不断增长中的数据集合(真正天文数量级的数据)然而访问量却并不大,那么Bigtable Clone是最佳选择,因为它会将数据妥善安排在分布式文件系统当中。需要整合其它类型的服务并确保数据库提供延后写入同步功能?那最好的实现方式是捕捉数据库的各种变化并将其反馈到其它系统中以保障运作的一致性。通过容错性检查了解系统对供电中断、隔离及其它故障情况的适应程度。若是当前的某项技术尚无人问津、自己却感觉大有潜力可挖,不妨在这条路上坚持走下去。这种情况有时会带来意料之外的美好前景。尝试在移动平台上工作并关注CouchDB及移动版couchbase。哪种方案更好?25%的状态改善尚不足以让我们下决心选择NoSQL。选择标准是否恰当取决于实际情况。这类标准对你的方案有指导意义吗?如果你的公司尚处于起步阶段,并且需要尽快推出自己的产品,这时不要再犹豫不决了。无论是SQL还是NoSQL都可以作为参考。

a123456678 2019-12-02 03:00:14 0 浏览量 回答数 0

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在工程实践上,为了保障系统的可用性,互联网系统大多将强一致性需求转换成最终一致性的需求,并通过系统执行幂等性的保证,保证数据的最终一致性。但在电商等场景中,对于数据一致性的解决方法和常见的互联网系统(如 MySQL 主从同步)又有一定区别,分成以下 6 种解决方案。(一)规避分布式事务——业务整合业务整合方案主要采用将接口整合到本地执行的方法。拿问题场景来说,则可以将服务 A、B、C 整合为一个服务 D 给业务,这个服务 D 再通过转换为本地事务的方式,比如服务 D 包含本地服务和服务 E,而服务 E 是本地服务 A ~ C 的整合。优点:解决(规避)了分布式事务。缺点:显而易见,把本来规划拆分好的业务,又耦合到了一起,业务职责不清晰,不利于维护。由于这个方法存在明显缺点,通常不建议使用。(二)经典方案 - eBay 模式此方案的核心是将需要分布式处理的任务通过消息日志的方式来异步执行。消息日志可以存储到本地文本、数据库或消息队列,再通过业务规则自动或人工发起重试。人工重试更多的是应用于支付场景,通过对账系统对事后问题的处理。消息日志方案的核心是保证服务接口的幂等性。考虑到网络通讯失败、数据丢包等原因,如果接口不能保证幂等性,数据的唯一性将很难保证。eBay 方式的主要思路如下。Base:一种 Acid 的替代方案此方案是 eBay 的架构师 Dan Pritchett 在 2008 年发表给 ACM 的文章,是一篇解释 BASE 原则,或者说最终一致性的经典文章。文中讨论了 BASE 与 ACID 原则在保证数据一致性的基本差异。如果 ACID 为分区的数据库提供一致性的选择,那么如何实现可用性呢?答案是BASE (basically available, soft state, eventually consistent)BASE 的可用性是通过支持局部故障而不是系统全局故障来实现的。下面是一个简单的例子:如果将用户分区在 5 个数据库服务器上,BASE 设计鼓励类似的处理方式,一个用户数据库的故障只影响这台特定主机那 20% 的用户。这里不涉及任何魔法,不过它确实可以带来更高的可感知的系统可用性。文章中描述了一个最常见的场景,如果产生了一笔交易,需要在交易表增加记录,同时还要修改用户表的金额。这两个表属于不同的远程服务,所以就涉及到分布式事务一致性的问题。文中提出了一个经典的解决方法,将主要修改操作以及更新用户表的消息放在一个本地事务来完成。同时为了避免重复消费用户表消息带来的问题,达到多次重试的幂等性,增加一个更新记录表 updates_applied 来记录已经处理过的消息。基于以上方法,在第一阶段,通过本地的数据库的事务保障,增加了 transaction 表及消息队列 。在第二阶段,分别读出消息队列(但不删除),通过判断更新记录表 updates_applied 来检测相关记录是否被执行,未被执行的记录会修改 user 表,然后增加一条操作记录到 updates_applied,事务执行成功之后再删除队列。通过以上方法,达到了分布式系统的最终一致性。进一步了解 eBay 的方案可以参考文末链接。(三)去哪儿网分布式事务方案随着业务规模不断地扩大,电商网站一般都要面临拆分之路。就是将原来一个单体应用拆分成多个不同职责的子系统。比如以前可能将面向用户、客户和运营的功能都放在一个系统里,现在拆分为订单中心、代理商管理、运营系统、报价中心、库存管理等多个子系统。拆分首先要面临的是什么呢?最开始的单体应用所有功能都在一起,存储也在一起。比如运营要取消某个订单,那直接去更新订单表状态,然后更新库存表就 ok 了。因为是单体应用,库在一起,这些都可以在一个事务里,由关系数据库来保证一致性。但拆分之后就不同了,不同的子系统都有自己的存储。比如订单中心就只管理自己的订单库,而库存管理也有自己的库。那么运营系统取消订单的时候就是通过接口调用等方式来调用订单中心和库存管理的服务了,而不是直接去操作库。这就涉及一个『分布式事务』的问题。分布式事务有两种解决方式优先使用异步消息。上文已经说过,使用异步消息 Consumer 端需要实现幂等。幂等有两种方式,一种方式是业务逻辑保证幂等。比如接到支付成功的消息订单状态变成支付完成,如果当前状态是支付完成,则再收到一个支付成功的消息则说明消息重复了,直接作为消息成功处理。另外一种方式如果业务逻辑无法保证幂等,则要增加一个去重表或者类似的实现。对于 producer 端在业务数据库的同实例上放一个消息库,发消息和业务操作在同一个本地事务里。发消息的时候消息并不立即发出,而是向消息库插入一条消息记录,然后在事务提交的时候再异步将消息发出,发送消息如果成功则将消息库里的消息删除,如果遇到消息队列服务异常或网络问题,消息没有成功发出那么消息就留在这里了,会有另外一个服务不断地将这些消息扫出重新发送。有的业务不适合异步消息的方式,事务的各个参与方都需要同步的得到结果。这种情况的实现方式其实和上面类似,每个参与方的本地业务库的同实例上面放一个事务记录库。比如 A 同步调用 B,C。A 本地事务成功的时候更新本地事务记录状态,B 和 C 同样。如果有一次 A 调用 B 失败了,这个失败可能是 B 真的失败了,也可能是调用超时,实际 B 成功。则由一个中心服务对比三方的事务记录表,做一个最终决定。假设现在三方的事务记录是 A 成功,B 失败,C 成功。那么最终决定有两种方式,根据具体场景:重试 B,直到 B 成功,事务记录表里记录了各项调用参数等信息;执行 A 和 B 的补偿操作(一种可行的补偿方式是回滚)。对 b 场景做一个特殊说明:比如 B 是扣库存服务,在第一次调用的时候因为某种原因失败了,但是重试的时候库存已经变为 0,无法重试成功,这个时候只有回滚 A 和 C 了。那么可能有人觉得在业务库的同实例里放消息库或事务记录库,会对业务侵入,业务还要关心这个库,是否一个合理的设计?实际上可以依靠运维的手段来简化开发的侵入,我们的方法是让 DBA 在公司所有 MySQL 实例上预初始化这个库,通过框架层(消息的客户端或事务 RPC 框架)透明的在背后操作这个库,业务开发人员只需要关心自己的业务逻辑,不需要直接访问这个库。总结起来,其实两种方式的根本原理是类似的,也就是将分布式事务转换为多个本地事务,然后依靠重试等方式达到最终一致性。(四)蘑菇街交易创建过程中的分布式一致性方案交易创建的一般性流程我们把交易创建流程抽象出一系列可扩展的功能点,每个功能点都可以有多个实现(具体的实现之间有组合/互斥关系)。把各个功能点按照一定流程串起来,就完成了交易创建的过程。面临的问题每个功能点的实现都可能会依赖外部服务。那么如何保证各个服务之间的数据是一致的呢?比如锁定优惠券服务调用超时了,不能确定到底有没有锁券成功,该如何处理?再比如锁券成功了,但是扣减库存失败了,该如何处理?方案选型服务依赖过多,会带来管理复杂性增加和稳定性风险增大的问题。试想如果我们强依赖 10 个服务,9 个都执行成功了,最后一个执行失败了,那么是不是前面 9 个都要回滚掉?这个成本还是非常高的。所以在拆分大的流程为多个小的本地事务的前提下,对于非实时、非强一致性的关联业务写入,在本地事务执行成功后,我们选择发消息通知、关联事务异步化执行的方案。消息通知往往不能保证 100% 成功;且消息通知后,接收方业务是否能执行成功还是未知数。前者问题可以通过重试解决;后者可以选用事务消息来保证。但是事务消息框架本身会给业务代码带来侵入性和复杂性,所以我们选择基于 DB 事件变化通知到 MQ 的方式做系统间解耦,通过订阅方消费 MQ 消息时的 ACK 机制,保证消息一定消费成功,达到最终一致性。由于消息可能会被重发,消息订阅方业务逻辑处理要做好幂等保证。所以目前只剩下需要实时同步做、有强一致性要求的业务场景了。在交易创建过程中,锁券和扣减库存是这样的两个典型场景。要保证多个系统间数据一致,乍一看,必须要引入分布式事务框架才能解决。但引入非常重的类似二阶段提交分布式事务框架会带来复杂性的急剧上升;在电商领域,绝对的强一致是过于理想化的,我们可以选择准实时的最终一致性。我们在交易创建流程中,首先创建一个不可见订单,然后在同步调用锁券和扣减库存时,针对调用异常(失败或者超时),发出废单消息到MQ。如果消息发送失败,本地会做时间阶梯式的异步重试;优惠券系统和库存系统收到消息后,会进行判断是否需要做业务回滚,这样就准实时地保证了多个本地事务的最终一致性。(五)支付宝及蚂蚁金融云的分布式服务 DTS 方案业界常用的还有支付宝的一种 xts 方案,由支付宝在 2PC 的基础上改进而来。主要思路如下,大部分信息引用自官方网站。分布式事务服务简介分布式事务服务 (Distributed Transaction Service, DTS) 是一个分布式事务框架,用来保障在大规模分布式环境下事务的最终一致性。DTS 从架构上分为 xts-client 和 xts-server 两部分,前者是一个嵌入客户端应用的 JAR 包,主要负责事务数据的写入和处理;后者是一个独立的系统,主要负责异常事务的恢复。核心特性传统关系型数据库的事务模型必须遵守 ACID 原则。在单数据库模式下,ACID 模型能有效保障数据的完整性,但是在大规模分布式环境下,一个业务往往会跨越多个数据库,如何保证这多个数据库之间的数据一致性,需要其他行之有效的策略。在 JavaEE 规范中使用 2PC (2 Phase Commit, 两阶段提交) 来处理跨 DB 环境下的事务问题,但是 2PC 是反可伸缩模式,也就是说,在事务处理过程中,参与者需要一直持有资源直到整个分布式事务结束。这样,当业务规模达到千万级以上时,2PC 的局限性就越来越明显,系统可伸缩性会变得很差。基于此,我们采用 BASE 的思想实现了一套类似 2PC 的分布式事务方案,这就是 DTS。DTS在充分保障分布式环境下高可用性、高可靠性的同时兼顾数据一致性的要求,其最大的特点是保证数据最终一致 (Eventually consistent)。简单的说,DTS 框架有如下特性:最终一致:事务处理过程中,会有短暂不一致的情况,但通过恢复系统,可以让事务的数据达到最终一致的目标。协议简单:DTS 定义了类似 2PC 的标准两阶段接口,业务系统只需要实现对应的接口就可以使用 DTS 的事务功能。与 RPC 服务协议无关:在 SOA 架构下,一个或多个 DB 操作往往被包装成一个一个的 Service,Service 与 Service 之间通过 RPC 协议通信。DTS 框架构建在 SOA 架构上,与底层协议无关。与底层事务实现无关: DTS 是一个抽象的基于 Service 层的概念,与底层事务实现无关,也就是说在 DTS 的范围内,无论是关系型数据库 MySQL,Oracle,还是 KV 存储 MemCache,或者列存数据库 HBase,只要将对其的操作包装成 DTS 的参与者,就可以接入到 DTS 事务范围内。一个完整的业务活动由一个主业务服务与若干从业务服务组成。主业务服务负责发起并完成整个业务活动。从业务服务提供 TCC 型业务操作。业务活动管理器控制业务活动的一致性,它登记业务活动中的操作,并在活动提交时确认所有的两阶段事务的 confirm 操作,在业务活动取消时调用所有两阶段事务的 cancel 操作。”与 2PC 协议比较,没有单独的 Prepare 阶段,降低协议成本。系统故障容忍度高,恢复简单(六)农信网数据一致性方案电商业务公司的支付部门,通过接入其它第三方支付系统来提供支付服务给业务部门,支付服务是一个基于 Dubbo 的 RPC 服务。对于业务部门来说,电商部门的订单支付,需要调用支付平台的支付接口来处理订单;同时需要调用积分中心的接口,按照业务规则,给用户增加积分。从业务规则上需要同时保证业务数据的实时性和一致性,也就是支付成功必须加积分。我们采用的方式是同步调用,首先处理本地事务业务。考虑到积分业务比较单一且业务影响低于支付,由积分平台提供增加与回撤接口。具体的流程是先调用积分平台增加用户积分,再调用支付平台进行支付处理,如果处理失败,catch 方法调用积分平台的回撤方法,将本次处理的积分订单回撤。用户信息变更公司的用户信息,统一由用户中心维护,而用户信息的变更需要同步给各业务子系统,业务子系统再根据变更内容,处理各自业务。用户中心作为 MQ 的 producer,添加通知给 MQ。APP Server 订阅该消息,同步本地数据信息,再处理相关业务比如 APP 退出下线等。我们采用异步消息通知机制,目前主要使用 ActiveMQ,基于 Virtual Topic 的订阅方式,保证单个业务集群订阅的单次消费。总结分布式服务对衍生的配套系统要求比较多,特别是我们基于消息、日志的最终一致性方案,需要考虑消息的积压、消费情况、监控、报警等。

小川游鱼 2019-12-02 01:46:40 0 浏览量 回答数 0

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转自:阿飞的博客 一、数据库技术选型的思考维度 我们做选型的时候首先要问: 谁选型?是负责采购的同学、 DBA 还是业务研发? 如果选型的是采购的同学,他们更注重成本,包括存储方式、网络需求等。 如果选型的是 DBA 同学,他们关心的: ① 运维成本 首先是运维成本,包括监控告警是否完善、是否有备份恢复机制、升级和迁移的成本是否高、社区是否稳定、是否方便调优、排障是否简易等; ② 稳定性 其次,DBA会关注稳定性,包括是否支持数据多副本、服务高可用、多写多活等; ③ 性能 第三是性能,包括延迟、QPS 以及是否支持更高级的分级存储功能等; ④ 拓展性 第四是扩展性,如果业务的需求不确定,是否容易横向扩展和纵向扩容; ⑤ 安全 最后是安全,需要符合审计要求,不容易出现 SQL 注入或拖库情况。 ⑥ 其他 除了采购和 DBA之外,后台应用研发的同学同样会关注稳定性、性能、扩展性等问题,同时也非常关注数据库接口是否便于开发,是否便于修改数据库 schema 等问题。 接下来我们来看一下爱奇艺使用的数据库类型: MySQL,互联网业务必备系统; TiDB,爱奇艺的 TiDB 实践会有另外的具体介绍; Redis,KV 数据库,互联网公司标配; Couchbase,这个在爱奇艺用得比较多,但国内互联网公司用得比较少,接下来的部分会详细说明; 其他,比如 MongoDB、图数据库、自研 KV 数据库 HiKV 等; 大数据分析相关系统,比如 Hive、Impala 等等。 可以看到爱奇艺的数据库种类还是很多的,这会造成业务开发的同学可能不太清楚在他的业务场景下应该选用哪种数据库系统。 那么,我们先对这些数据库按照接口(SQL、NoSQL)和面向的业务场景(OLTP、OLAP)这两位维度进行一个简单非严谨的分类。 下图中,左上角是面向 OLTP、支持 SQL 的这样一类系统,例如 MySQL,一般支持事务不同的隔离级别, QPS 要求比较高,延时比较低,主要用于交易信息和关键数据的存储,比如订单、VIP 信息等。 左下角是 NoSQL 数据库,是一类针对特殊场景做优化的系统,schema 一般比较简单,吞吐量较高、延迟较低,一般用作缓存或者 KV 数据库。 整个右侧都是 OLAP 的大数据分析系统,包括 Clickhouse、Impala等,一般支持SQL、不支持事务,扩展性比较好,可以通过加机器增加数据的存储量,响应延迟较长。 还有一类数据库是比较中立的,在数据量比较小的时候性能比较好,在数据量较大或复杂查询的时候性能也不差,一般通过不同的存储引擎和查询引擎来满足不同的业务需求,我们把它叫做 HTAP,TiDB 就是这样一种数据库。 二、iQIYI对数据库的优化与完善 前面我们提到了很多种的数据库,那么接下来就和大家介绍一下在爱奇艺我们是怎么使用这些数据库的。 1、MySQL在爱奇艺的使用 ① MySQL 首先是 MySQL。MySQL 基本使用方式是 master-slave + 半同步,支持每周全备+每日增量备份。我们做了一些基本功能的增强,首先是增强了数据恢复工具 Xtrabackup 的性能。 之前遇到一个情况,我们有一个全量库是 300G 数据,增量库每天 70G 数据,总数据量 700G 左右。我们当时只需要恢复一个表的数据,但该工具不支持单表恢复,且整库恢复需要 5 个小时。 针对这个情况我们具体排查了原因,发现在数据恢复的过程中需要进行多次写盘的 IO 操作并且有很多串行操作,所以我们做了一些优化。例如删减过程中的一些写盘操作,减少落盘并将数据处理并行化,优化后整库恢复耗时减少到 100 分钟,而且可以直接恢复单表数据。 然后是适配 DDL 和 DML 工具到内部系统,gh-ostt 和 oak-online-alter-table 在数据量大的时候会造成 master-slave 延时,所以我们在使用工具的时候也增加了延时上的考虑,实时探测Master-Slave 库之间延时的情况,如果延时较大会暂停工具的使用,恢复到正常水平再继续。 ② MySQL高可用 第二是 MySQL 高可用。Master-slave 加上半同步这种高可用方式不太完善,所以我们参照了 MHA 并进行了改动,采用 master + agent 的方式。Agent 在每一个物理机上部署,可以监控这个物理机上的所有实例的状态,周期性地向 master 发送心跳,Master 会实时监测各个Agent的状态。 如果 MySQL故障,会启动 Binlog 补偿机制,并切换访问域名完成 failover。考虑到数据库跨机房跨地区部署的情况,MHA 的 master 我们也做了高可用设计,众多 master 会通过 raft 组成一个 raft group,类似 TiDB 的 PD 模块。目前 MySQL failover 策略支持三种方式:同机房、同地域跨机房以及跨地域。 ③ MySQL拓展能力 第三是提高MySQL扩展能力,以提供更大容量的数据存储。扩展方式有 SDK,例如开源的 ShardingSphere,在爱奇艺的使用也比较广泛。另外就是 Proxy,开源的就更多了。但是 SDK 和 Proxy 使用的问题是支持的 SQL 语句简单,扩容难度大,依赖较多且运维复杂,所以部分业务已经迁移至 TiDB。 ④ 审计 第四是审计。我们在 MySQL 上做了一个插件获取全量 SQL 操作,后端打到 Kafka,下游再接入包括 Clickhouse 等目标端进行 SQL 统计分析。除此之外还有安全策略,包括主动探索是否有 SQL 注入及是否存在拖库情况等,并触发对应的告警。 MySQL 审计插件最大的问题是如何降低对 MySQL 性能的影响,对此我们进行了一些测试,发现使用 General Log 对性能损耗较大,有 10%~20% 的降低。 于是我们通过接口来获取 MySQL 插件里的监控项,再把监控项放到 buffer 里边,用两级的 RingBuffer 来保证数据的写入不会有锁资源竞争。在这个插件里再启动一个线程,从 RingBuffer 里读取数据并把数据打包写到 FIFO 管道里。 我们在每台 MySQL 的物理机里再启动一个 Agent,从管道里阻塞地读取数据发至 Kafka。优化后我们再次进行压测,在每台机器上有 15 万的更新、删除或插入操作下不会丢失数据,性能损耗一般情况下小于 2%。 目前已经在公司内部的集群上线了一年时间,运行比较稳定,上线和下线对业务没有影响。 ⑤ 分级存储 第五是分级存储。MySQL 里会存一些过程性的数据,即只需要读写最近一段时间存入的数据,过段时间这些数据就不需要了,需要进行定时清理。 分级存储就是在 MySQL 之上又用了其他存储方式,例如 TiDB 或其他 TokuDB,两者之间可以进行数据自动搬迁和自动归档,同时前端通过 SDK + Proxy 来做统一的访问入口。这样一来,业务的开发同学只需要将数据存入 MySQL 里,读取时可能从后端接入的任意数据库读出。这种方式目前只是过渡使用,之后会根据 TiDB 的特性进行逐步迁移。 Redis在爱奇艺的使用 接下来是 Redis。Redis 也是使用 master - slave 这种方式,由于网络的复杂性我们对 Sentinel 的部署进行了一些特殊配置,在多机房的情况下每个机房配置一定数量 Sentinel 来避免脑裂。 备份恢复方面介绍一个我们的特殊场景,虽然 Redis 是一个缓存,但我们发现不少的业务同学会把它当做一个 KVDB 来使用,在某些情况下会造成数据的丢失。 所以我们做了一个 Redis 实时备份功能,启动一个进程伪装成 Redis 的 Slave 实时获取数据,再放到后端的 KV 存储里,例如 ScyllaDB,如果要恢复就可以从 ScyllaDB 里把数据拉出来。 我们在用 Redis 时最大的痛点就是它对网络的延迟或抖动非常敏感。如有抖动造成 Redis Master 超时,会由 Sentinel 重新选出一个新的节点成为 Master,再把该节点上的数据同步到所有 Slave 上,此过程中数据会放在 Master 节点的 Buffer 里,如果写入的 QPS 很高会造成 Buffer 满溢。如果 Buffer 满后 RDB 文件还没有拷贝过去,重建过程就会失败。 基于这种情况,我们对 Redis 告警做了自动化优化,如有大量 master - slave 重建失败,我们会动态调整一些参数,例如把 Buffer 临时调大等, 此外我们还做了 Redis 集群的自动扩缩容功能。 我们在做 Redis 开发时如果是 Java 语言都会用到 Jedis。用 Jedis 访问客户端分片的 Redis 集群,如果某个分片发生了故障或者 failover,Jedis 就会对所有后端的分片重建连接。如果某一分片发生问题,整个 Redis 的访问性能和 QPS 会大幅降低。针对这个情况我们优化了 Jedis,如果某个分片发生故障,就只针对这个分片进行重建。 在业务访问 Redis 时我们会对 Master 绑定一个读写域名,多个从库绑定读域名。但如果我们进行 Master failover,会将读写域名从某旧 Master 解绑,再绑定到新 Master 节点上。 DNS 本身有一个超时时间,所以数据库做完 failover 后业务程序里没有立刻获取到新的 Master 节点的 IP的话,有可能还会连到原来的机器上,造成访问失败。 我们的解决方法是把 DNS 的 TTL 缩短,但对 DNS 服务又会造成很大的压力,所以我们在 SDK 上提供 Redis 的名字服务 RNS,RNS 从 Sentinel 里获取集群的拓扑和拓扑的变化情况,如果集群 failover,Sentinel 会接到通知,客户端就可以通过 RNS 来获取新的 Master 节点的 IP 地址。我们去掉域名,通过 IP 地址来访问整个集群,屏蔽了 DNS 的超时,缩短了故障的恢复时间。 SDK 上还做了一些功能,例如 Load Balance 以及故障检测,比如某个节点延时较高的话会被临时熔断等。 客户端分片的方式会造成 Redis 的扩容非常痛苦,如果客户端已经进行了一定量的分片,之后再增加就会非常艰难。 Redis 在 3.0 版本后会提供 Redis Cluster,因为功能受限在爱奇艺应用的不是很多,例如不支持显示跨 DC 部署和访问,读写只在主库上等。 我们某些业务场景下会使用 Redis 集群,例如数据库访问只发生在本 DC,我们会在 DC 内部进行 Cluster 部署。 但有些业务在使用的过程中还是想做 failover,如果集群故障可以切换到其他集群。根据这种情况我们做了一个 Proxy,读写都通过它来进行。写入数据时 Proxy 会做一个旁路,把新增的数据写在 Kafka 里,后台启用同步程序再把 Kafka 里的数据同步到其他集群,但存在一些限制,比如我们没有做冲突检测,所以集群间数据需要业务的同学做单元化。线上环境的Redis Cluster 集群间场景跨 DC 同步 需要 50 毫秒左右的时间。 2、Couchbase在爱奇艺的使用 Redis 虽然提供 Cluster 这种部署方式,但存在一些问题。所以数据量较大的时候(经验是 160G),就不推荐 Redis 了,而是采用另一种存储方式 Couchbase。 Couchbase 在国内互联网公司用的比较少,一开始我们是把他当做一个 Memcached 来使用的,即纯粹的缓存系统。 但其实它性能还是比较强大的,是一个分布式高性能的 KV 系统,支持多种存储引擎 (bucket)。第一种是 Memcached bucket,使用方式和 Memcached 一样为 KV 存储,不支持数据持久化也没有数据副本,如果节点故障会丢失数据; 第二种是 Couchbase bucket,支持数据持久化,使用 Json 写入,有副本,我们一般会在线上配置两个副本,如果新加节点会对数据进行 rebalance,爱奇艺使用的一般是 Couchbase bucket 这种配置。 Couchbase 数据的分布如下图,数据写入时在客户端上会先进行一次哈希运算,运算完后会定位 Key 在哪一个 vBucket (相当于数据库里的某个分片)。之后客户端会根据 Cluster Map 发送信息至对应的服务端,客户端的 Cluster Map 保存的是 vBucket 和服务器的映射关系,在服务端数据迁移的过程中客户端的 Cluster Map 映射关系会动态更新,因此客户端对于服务端的 failover 操作不需要做特殊处理,但可能在 rebalance 过程中会有短暂的超时,导致的告警对业务影响不大。 Couchbase 在爱奇艺应用比较早,2012 年还没有 Redis Cluster 的时候就开始使用了。集群管理使用 erlang 语言开发,最大功能是进行集群间的复制,提供多种复制方式:单向、双向、星型、环式、链式等。 爱奇艺从最初的 1.8 版本使用到如今的 5.0 版本,正在调研的 6.0,中间也遇到了很多坑,例如 NTP 时间配置出错会导致崩溃,如果每个集群对外 XDCR 并发过高导致不稳定,同步方向变更会导致数据丢失等等,我们通过运维和一些外部工具来进行规避。 Couchbase 的集群是独立集群,集群间的数据同步通过 XDCR,我们一般配置为双向同步。对于业务来说,如果 Cluster 1 写入, Cluster 2 不写入,正常情况下客户端会写 Cluster 1。如果 Cluster 1 有故障,我们提供了一个 Java SDK,可以在配置中心把写入更改到 Cluster 2,把原来到 Cluster 1 的连接逐步断掉再与Cluster 2 新建连接。这种集群 failover 的过程对于客户端来说是相对透明和无感的。 3、爱奇艺自研数据库HiKV的使用 Couchbase 虽然性能非常高,并且数据的存储可以超过内存。但是,如果数据量超过内存 75% 这个阈值,性能就会下降地特别快。在爱奇艺,我们会把数据量控制在可用内存的范围之内,当做内存数据库使用。但是它的成本非常高,所以我们后面又开发了一个新的数据库—— HiKV。 开发 HiKV 的目的是为了把一些对性能要求没那么高的 Couchbase 应用迁移到 HiKV 上。HiKV 基于开源系统 ScyllaDB,主要使用了其分布式数据库的管理功能,增加了单机存储引擎 HiKV。 ScyllaDB 比较吸引人的是它宣称性能高于 Cassandra 十倍,又完全兼容 Cassandra 接口,设计基本一致,可以视为 C++ 版 Cassandra 系统。 ScyllaDB 性能的提升主要是使用了一些新的技术框架,例如 C++ 异步框架 seastar,主要原理是在j每台物理机的核上会 attach 一个应用线程,每个核上有自己独立的内存、网络、IO 资源,核与核之间没有数据共享但可以通信,其最大的好处是内存访问无锁,没有冲突过程。 当一个数据读或写到达 ScyllaDB 的 server 时,会按照哈希算法来判断请求的 Key 是否是该线程需要处理的,如果是则本线程处理,否则会转发到对应线程上去。 除此之外,它还支持多副本、多数据中心、多写多活,功能比较强大。 在爱奇艺,我们基于 SSD 做了一个 KV 存储引擎。Key 放在内存里,Value 放在盘上的文件里,我们在读和写文件时,只需要在内存索引里定位,再进行一次盘的 IO 开销就可以把数据读出来,相比 ScyllaDB 原本基于 LSM Tree 的存储引擎方式对 IO 的开销较少。 索引数据全部放在内存中,如果索引长度较长会限制单机可存储的数据量,于是我们通过开发定长的内存分布器,对于比较长的 Key 做摘要缩短长度至 20 字节,采用红黑树索引,限制每条记录在内存里的索引长度至为 64 字节。内存数据要定期做 checkpoint,客户端要做限流、熔断等。 HiKV 目前在爱奇艺应用范围比较大,截至目前已经替换了 30% 的 Couchbase,有效地降低了存储成本。 4、爱奇艺的数据库运维管理 爱奇艺数据库种类较多,如何高效地运维和管理这些数据库也是经历了不同的阶段。 最初我们通过 DBA 写脚本的方式管理,如果脚本出问题就找 DBA,导致了 DBA 特别忙碌。 第二个阶段我们考虑让大家自己去查问题的答案,于是在内部构建了一个私有云,通过 Web 的方式展示数据库运行状态,让业务的同学可以自己去申请集群,一些简单的操作也可以通过自服务平台实现,解放了 DBA。一些需要人工处理的大型运维操作经常会造成一些人为故障,敲错参数造成数据丢失等。 于是在第三个阶段我们把运维操作 Web 化,通过网页点击可以进行 90% 的操作。 第四个阶段让经验丰富的 DBA 把自身经验变成一些工具,比如有业务同学说 MySQL master-slave 延时了,DBA 会通过一系列操作排查问题。现在我们把这些操作串起来形成一套工具,出问题时业务的同学可以自己通过网页上的一键诊断工具去排查,自助进行处理。 除此之外我们还会定期做预警检查,对业务集群里潜在的问题进行预警报告;开发智能客服,回答问题;通过监控的数据对实例打标签,进行削峰填谷地智能调度,提高资源利用率。 三、不同场景下数据库选型建议 1、实用数据库选型树 最后来说一些具体数据库选型建议。这是 DBA 和业务一起,通过经验得出来的一些结论。 对于关系型数据库的选型来说,可以从数据量和扩展性两个维度考虑,再根据数据库有没有冷备、要不要使用 Toku 存储引擎,要不要使用 Proxy 等等进行抉择。 NoSQL 也是什么情况下使用 master-slave,什么情况下使用客户端分片、集群、Couchbase、HiKV 等,我们内部自服务平台上都有这个选型树信息。 2、一些思考 ① 需求 我们在选型时先思考需求,判断需求是否真实。 你可以从数据量、QPS、延时等方面考虑需求,但这些都是真实需求吗?是否可以通过其他方式把这个需求消耗掉,例如在数据量大的情况下可以先做数据编码或者压缩,数据量可能就降下来了。 不要把所有需求都推到数据库层面,它其实是一个兜底的系统。 ② 选择 第二个思考的点是对于某个数据库系统或是某个技术选型我们应该考虑什么?是因为热门吗?还是因为技术上比较先进?但是不是能真正地解决你的问题?如果你数据量不是很大的话就不需要选择可以存储大数据量的系统。 ③ 放弃 第三是放弃,当你放弃一个系统时真的是因为不好用吗?还是没有用好?放弃一个东西很难,但在放弃时最好有一个充分的理由,包括实测的结果。 ④ 自研 第四是自研,在需要自己开发数据库时可以参考和使用一些成熟的产品,但不要盲目自研。 ⑤ 开源 最后是开源,要有拥抱开源的态度。

茶什i 2019-12-27 14:17:56 0 浏览量 回答数 0

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  关于 SQLite 的优化,首先是能用SQL语句的,就不要单笔操作, Cursor 就更是能不用就不用。比如成批的 DELETE/UPDATE ,将条件组装到 SQL 语句,会比使用 CURSOR 一条条的查再删效率要高很多( 若干年前就曾使用存储过程代替单笔操作,将一次批量计算时间从一晚上缩到了一小时以内 )。其次是对操作的优化:对于 INSERT/UPDATE 操作较多时使用事务,如果SELECT操作较多时,使用索引。   结合现在的工作,发现针对操作的优化,下面 这篇文章 可以翻译出来归档。以下为正文:   SQLite 有一个简洁的SQL接口,且以低内存占用著称。现如今, SQLite 已经在 Android 及 iOS 开发中得到广泛的应用。本文主要讨论在 Android 应用如何优化 SQLite 的性能和资源占用。   1, 使用事务( Transaction )   在默认情况下每一个SQL语句都被包一个全新的事务内,比如执行一个如INSERT这样基本的数据库操作,就会放到一个新创建的事务中执行。一次只需要操作一次数据库操作时,让SQLite自己来进行事务管理当然是明智的。但如果一次有大量的操作要做时,比如循环调用INSERT添加时,这样就显得开销过大了,因为每一笔操作都要重新打开、写入,最后再关闭journal文件, 这个文件是临时用来保存数据操作的中间结果,详细内容看这里( 参考 )。   如果明确地在一系列SQL语句前后以 BEGIN TRANSACTION 及 END TRANSACTION 这样显示地使用事务就可以避免上面的情况。对于那些不会改变数据的操作,这样的方式也同样可以提速(好似数据库操作中单笔的操作效率将远低于批次操作,如果用SQL语句可以搞定的事,就不可使用Cursor进行操作)。   注明:除了发起事务外,你必须还要负责对事务的提交和回滚操作。   在Android应用开发中可以使用类似如下的方式使用 BEGIN TRANSACTION 及 END TRANSACTION :   db.beginTransaction(); try{ for(int i =0; i< LENGTH ; i++,sequenceNum++) { // execute SQL } db.setTransactionSuccessful();// marks a commit } finally{ db.endTransaction(); }   2. 使用索引   如果没有在数据库使用索引,当你在一个没有排序的数据表中使用映射查询(projection query)搜索时,无可避免的要执行一个全序列查找。这种情况通常并不是什么问题,每种数据库,包括SQLite都会为数据集执行索引来降低查找时间。   索引维护着一个表中某一列或某几列的顺序,这样就可以快速定位到一组值,而不用扫遍全表。所有的索引信息会被保存在一个独立的索引表中,所以会产生额外的空间占用,不过绝对物超所值,特别是当你会在数据库中进行大量的读及搜索操作时。   SQLite会自动为每一个UNIQUE栏位创建索引,包括主键(Primary Key)栏位,另外也可以通过CREATE INDEX进行显示地创建。   注:如果你的查询太复杂而无法使用所创建的索引,那你就要好好想想你数据库的结构了。   3. 在Where分支中使用限定符   如果以字串拼接出SQL语句的Where,莫不如使用SQLite的query操作带上'?'来编译查询。以下是它的好处:   a. 有利于SQLite缓存这些查询。   b. 可以避免达到SQLite缓存的上限。使用字串拼接Where的查询,每一个都被视为不同的查询,这就容易达到缓存的上限。   c. 可以避免非法的SQL注入。    “答案来源于网络,供您参考” 希望以上信息可以帮到您!

牧明 2019-12-02 02:17:55 0 浏览量 回答数 0

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呼叫 @中山野鬼######叫我做什么?这些都是教科书的东西。哈。。。基本无视。答的好的未必干的好,干的好的未必答的好。中国有中国的国情。如果要我回答,没有什么异议的我就不说了,我说说可能和标准答案结果不对的我的态度(当然我也不知道标准答案)。 第1题,我没什么异议。不过,在中国,非语言传递的信息,能有5%是可靠的就不错了。纸面上的东西无论再怎么正确,客户决策者的态度,不会在纸面上摆着,不吃饭,不吹牛,怎么摸的清楚? 第2题,比较扯淡,标准学院派的。因为“缺陷”的定义是动态的。同样的问题,对于不同的客户关注点是不同的。例如OA系统,报表是个大头,但对于数据库,LOG足够。即便有BUG,重要性才决定它是否算是个缺陷。这种动态的东西怎么可能后面有个基本排序原则。   例如,第4题,更接近实际情况的是a,进度问题。但我不知道上面的标准答案是什么。 例如第7题,这个题目称述有问题,因为客户在扩大项目范围时,项目经理要做的是递烟,泡澡,塞纸钱而使得甲方另起项目,而不是在原有项目中扩充,或修改合同。项目经理看到的并不是个计划的实施,而是一个合同。对合同外的描述内容,应该以增补和另立合同为主此已经超出了项目经理的职权范围。项目范围扩大65%,成本增加4倍(也就老外想的出,项目范围扩大4倍,成本增加65%倒更贴近实际,否则更本就是不能接的单子),这就不是一个项目内可接受的现实。如果甲方非要如此,还是上面的三个步骤,不然就死破脸走官司路线。公司就是关门,也不能自己贴钱这么给甲方耍,没底线的乙方,是做不成甲方认可的东西的,也是活不长久的乙方。 第8题表示,整个题目是老外出的,哈。以我的经验,大头是项目计划实施。 简答题中,第5题也是有问题的,至少我有很大异议,原型更本就不应该在项目中出现。除非原型设计就是项目本身,此时也就不存在针对项目的原型一说。 国内,很多问题不是问题,只要问题本身不是人的问题。是问题的,都是人的思想问题。国内从老板到一线员工,出了问题,感性的很多,就是屁股决定意识的很多。所以国内做项目经理,最要紧的还是靠嘴巴说。要么中国怎么“厚黑”能成个学问呢。######主要想看你对简答那块的经验######如果是简答题,上面没有说的题目我补充一下,也当给这里的朋友提点片面的意见,以后要面试或许能用上,无论正面还是反面。 1、这个题目比较虚。得看什么类型的项目。但无非是计划、实施(执行),验收,三个环节。我说了,不能出现变更,当然实际情况不能没有变更。项目经理和其他人员要和甲方互动到,形式变更实质没变更的程度才行。项目实施不存在规划问题,这个是售前的事情。计划属于售前规划后的细化。实施是计划的落地和推进。验收这块存在调整,但在计划和实施中需要提前和甲方互动,项目实施的整体其实就围绕一个核心,就是合同的履行,所以所有工作都是围绕验收来忙。 2、这个问题很小白。工期是计划时间表,工作量是执行量。两个东西毛关系没有。而且工作量和业务本身的形态有关,有些东西先进场,有些东西后才到,比如你代码没写好,测个毛啊?当然这里说的不是测试代码本身的构造,只是基于测试代码已经存在的情况。工期和工作量没有对等关系。 3、这个问题问的比较好。就我的经验,明确谈什么,这是第一。明确想要什么,这是第二。余下就是开会。开会其实有三种。一种是传达信息。一种是说服别人,一种是汇总信息。每种不一样。传达信息,确认大家明确就OK。说服别人重点不在于用谁的意见说服,重点在于大家一致认可。汇总信息重点在明确大家说清楚了该说的内容。 4、这个我个人觉得是挺白痴的问题,可能对有些企业有些项目经理的考核是需要的。这个问题如同有次我去算法的面试,有人问我XX版本管理工具会不会?确实不会。当时不仅有种弱智感,同时还有种BS惜BS的感觉。我还没无聊到靠工具来维护自己的技术水平证明的低级趣味阶段。 6、这个问题,只有一个结论。就是硬抗过去。没有它法。因为资源不足,你分包,或者卖掉都不切合实际。 7、项目经理主要做哪些内容,其实也很简单,首先是协调,组内协调,甲乙双方的协调。其次是决策调整,根据组内和甲乙双方的情况调整规划和审核内容,最后是审核阶段情况。 不能反过来做,先审核内部,再去协调和和调整。项目实施是有时间期限的,多拖一天,公司多投入一份,回款的变数也多一份。好的项目经理在于先能搞清楚哪些是需要拖的问题,哪些是需要解决的问题。前者尽快留资源准备,后者尽量掩盖以回避。 虽然上面有些话说的很负面,但实际上都是中立的话。做事情就是做事情。把事情做好皆大欢喜,而不存在什么吭蒙拐骗一说。而好和不好,对乙方就是少投入,收回款。对甲方就是保护好甲方投入的价值存在。 后面一句话可能很多人又不理解了。我先说个做人的道理,你不考虑对方,对方就不会考虑你。再简单举个例子:比如客户要上个项目,那么你搞不清楚客户上项目的更本动力在哪,你就无法从客户的角度来判断,你所带的项目,哪些是能给你客户带来价值的。哪些对他是没价值的。客户投钱,不是你的钱,也只是给你所在公司的,但是既然你是做项目经理,你就要对这笔钱的投入保护好,也就是让该展现的展现。什么是该展现的?不是客户的某个代表认为有价值的,而是确实对客户有价值的。 如果你只以客户的某个代表的喜好来判断客户(抽象的)投入的价值点,那么迟早会倒霉。如果你真从客户的角度来判断价值点,你也迟早会说服客户。###### 引用来自“中山野鬼”的答案 如果是简答题,上面没有说的题目我补充一下,也当给这里的朋友提点片面的意见,以后要面试或许能用上,无论正面还是反面。 1、这个题目比较虚。得看什么类型的项目。但无非是计划、实施(执行),验收,三个环节。我说了,不能出现变更,当然实际情况不能没有变更。项目经理和其他人员要和甲方互动到,形式变更实质没变更的程度才行。项目实施不存在规划问题,这个是售前的事情。计划属于售前规划后的细化。实施是计划的落地和推进。验收这块存在调整,但在计划和实施中需要提前和甲方互动,项目实施的整体其实就围绕一个核心,就是合同的履行,所以所有工作都是围绕验收来忙。 2、这个问题很小白。工期是计划时间表,工作量是执行量。两个东西毛关系没有。而且工作量和业务本身的形态有关,有些东西先进场,有些东西后才到,比如你代码没写好,测个毛啊?当然这里说的不是测试代码本身的构造,只是基于测试代码已经存在的情况。工期和工作量没有对等关系。 3、这个问题问的比较好。就我的经验,明确谈什么,这是第一。明确想要什么,这是第二。余下就是开会。开会其实有三种。一种是传达信息。一种是说服别人,一种是汇总信息。每种不一样。传达信息,确认大家明确就OK。说服别人重点不在于用谁的意见说服,重点在于大家一致认可。汇总信息重点在明确大家说清楚了该说的内容。 4、这个我个人觉得是挺白痴的问题,可能对有些企业有些项目经理的考核是需要的。这个问题如同有次我去算法的面试,有人问我XX版本管理工具会不会?确实不会。当时不仅有种弱智感,同时还有种BS惜BS的感觉。我还没无聊到靠工具来维护自己的技术水平证明的低级趣味阶段。 6、这个问题,只有一个结论。就是硬抗过去。没有它法。因为资源不足,你分包,或者卖掉都不切合实际。 7、项目经理主要做哪些内容,其实也很简单,首先是协调,组内协调,甲乙双方的协调。其次是决策调整,根据组内和甲乙双方的情况调整规划和审核内容,最后是审核阶段情况。 不能反过来做,先审核内部,再去协调和和调整。项目实施是有时间期限的,多拖一天,公司多投入一份,回款的变数也多一份。好的项目经理在于先能搞清楚哪些是需要拖的问题,哪些是需要解决的问题。前者尽快留资源准备,后者尽量掩盖以回避。 虽然上面有些话说的很负面,但实际上都是中立的话。做事情就是做事情。把事情做好皆大欢喜,而不存在什么吭蒙拐骗一说。而好和不好,对乙方就是少投入,收回款。对甲方就是保护好甲方投入的价值存在。 后面一句话可能很多人又不理解了。我先说个做人的道理,你不考虑对方,对方就不会考虑你。再简单举个例子:比如客户要上个项目,那么你搞不清楚客户上项目的更本动力在哪,你就无法从客户的角度来判断,你所带的项目,哪些是能给你客户带来价值的。哪些对他是没价值的。客户投钱,不是你的钱,也只是给你所在公司的,但是既然你是做项目经理,你就要对这笔钱的投入保护好,也就是让该展现的展现。什么是该展现的?不是客户的某个代表认为有价值的,而是确实对客户有价值的。 如果你只以客户的某个代表的喜好来判断客户(抽象的)投入的价值点,那么迟早会倒霉。如果你真从客户的角度来判断价值点,你也迟早会说服客户。 请问先生,这些知识或者叫经验,你是怎么学到的,或者说知道的? 我想学习你的学习能力。 ######我奇怪的是如果世上所有的项目经理都是这个标准来考核那将没有经理可言,因为这些题都是针对那些有丰富经验的项目经理,刚上任的经理能答出这些题目算见鬼了。######对单选题表示无语。###### 引用来自“李渊”的答案 引用来自“中山野鬼”的答案 如果是简答题,上面没有说的题目我补充一下,也当给这里的朋友提点片面的意见,以后要面试或许能用上,无论正面还是反面。 1、这个题目比较虚。得看什么类型的项目。但无非是计划、实施(执行),验收,三个环节。我说了,不能出现变更,当然实际情况不能没有变更。项目经理和其他人员要和甲方互动到,形式变更实质没变更的程度才行。项目实施不存在规划问题,这个是售前的事情。计划属于售前规划后的细化。实施是计划的落地和推进。验收这块存在调整,但在计划和实施中需要提前和甲方互动,项目实施的整体其实就围绕一个核心,就是合同的履行,所以所有工作都是围绕验收来忙。 2、这个问题很小白。工期是计划时间表,工作量是执行量。两个东西毛关系没有。而且工作量和业务本身的形态有关,有些东西先进场,有些东西后才到,比如你代码没写好,测个毛啊?当然这里说的不是测试代码本身的构造,只是基于测试代码已经存在的情况。工期和工作量没有对等关系。 3、这个问题问的比较好。就我的经验,明确谈什么,这是第一。明确想要什么,这是第二。余下就是开会。开会其实有三种。一种是传达信息。一种是说服别人,一种是汇总信息。每种不一样。传达信息,确认大家明确就OK。说服别人重点不在于用谁的意见说服,重点在于大家一致认可。汇总信息重点在明确大家说清楚了该说的内容。 4、这个我个人觉得是挺白痴的问题,可能对有些企业有些项目经理的考核是需要的。这个问题如同有次我去算法的面试,有人问我XX版本管理工具会不会?确实不会。当时不仅有种弱智感,同时还有种BS惜BS的感觉。我还没无聊到靠工具来维护自己的技术水平证明的低级趣味阶段。 6、这个问题,只有一个结论。就是硬抗过去。没有它法。因为资源不足,你分包,或者卖掉都不切合实际。 7、项目经理主要做哪些内容,其实也很简单,首先是协调,组内协调,甲乙双方的协调。其次是决策调整,根据组内和甲乙双方的情况调整规划和审核内容,最后是审核阶段情况。 不能反过来做,先审核内部,再去协调和和调整。项目实施是有时间期限的,多拖一天,公司多投入一份,回款的变数也多一份。好的项目经理在于先能搞清楚哪些是需要拖的问题,哪些是需要解决的问题。前者尽快留资源准备,后者尽量掩盖以回避。 虽然上面有些话说的很负面,但实际上都是中立的话。做事情就是做事情。把事情做好皆大欢喜,而不存在什么吭蒙拐骗一说。而好和不好,对乙方就是少投入,收回款。对甲方就是保护好甲方投入的价值存在。 后面一句话可能很多人又不理解了。我先说个做人的道理,你不考虑对方,对方就不会考虑你。再简单举个例子:比如客户要上个项目,那么你搞不清楚客户上项目的更本动力在哪,你就无法从客户的角度来判断,你所带的项目,哪些是能给你客户带来价值的。哪些对他是没价值的。客户投钱,不是你的钱,也只是给你所在公司的,但是既然你是做项目经理,你就要对这笔钱的投入保护好,也就是让该展现的展现。什么是该展现的?不是客户的某个代表认为有价值的,而是确实对客户有价值的。 如果你只以客户的某个代表的喜好来判断客户(抽象的)投入的价值点,那么迟早会倒霉。如果你真从客户的角度来判断价值点,你也迟早会说服客户。 请问先生,这些知识或者叫经验,你是怎么学到的,或者说知道的? 我想学习你的学习能力。 吹水的说一句,无论你信不信,曾经在一家公司,我只是个技术人员。做算法写代码。不过平时对于公司管理的东西也带这思考。公司整体的每月运营支出,我的估算和外面朋友做的调研基本上接近。我觉得没什么刻意学吧,如同你对数字感兴趣,对很多数学问题就会很敏感。如果你对管理有兴趣,对很多组织化的东西就会很敏感。沉淀久了,多少也能算水多。。。 ######学习了######请参考 信息系统项目管理师 这本教材,虽然这是理论,现实项目中不一定这样,但是你要去应聘一个比较大的项目的项目经理时,还是要有一定的理论支撑的,项目越大作用越明显######哈。水平的深度是由理论的高度决定的嘛。希望我关于对学院派的鄙夷不要误导大家理解理论。######嗯 项目越大越明显######PMP例题?######这个是考试题,不是面试题######回复 @dedenj : 呵呵 专业的PM 这是基础######个人觉得,如果我去应聘PM,别人甩一张这个试卷来,我直接闪人。至少说明一点,这个公司的HR不知道到底如果招聘PM。。 我们不是来考PM证的,要考证至少要加几题,PM主要职责是什么,关键路径和成本控制,沟通原则,呵呵######就是面试时做的一份简单试卷

kun坤 2020-06-08 11:13:54 0 浏览量 回答数 0

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DMS for linux 6月23日更新预告,敬请期待 更新啦!更新啦!更新啦!本周(6月28号)dms for linux 将发布新版本,内容如下,尽情期待         1、命令终端支持rz文件上传命令,只要能ssh登陆,无论跳几级,都可以上传。支持目录哦,真心赞!具体包括: 文件/目录点击上传; 文件/目录拖动上传; 命令行文件上传进度;                       2、服务管理兼容centos7+的systemd协议的管理,提供更高效地服务管理模式                    3、右上角开放更直接的问题反馈入口,链接可以直达本帖,如果您在使用过程中遇到什么问题,或者对我们产品有什么诉求,欢迎轰炸我们程序员GG哦,我们会第一时间内反馈。 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 如果您第一次点入本帖,欢迎使用阿里云数据管理产品: https://dms.console.aliyun.com/#/dms/rsList 阿里云数据管理旨在一站式管理您所有云上资源 ------------------------- 回 2楼(龙吟风) 的帖子 数据管理DMS支持数据库管理、Linux管理,无需安装,易用专业,目前在云上已经有30W用户,你可以试下 https://www.aliyun.com/product/dms ------------------------- 回 6楼(大一中) 的帖子 谢谢支持,O(∩_∩)O哈哈~ ------------------------- 各位在使用dms的过程中遇到什么问题,或者有什么建议,直接在这个帖子下面提问喔 ------------------------- 回 9楼(付一二) 的帖子 您好,谢谢反馈,您说的这种是不是针对类似于apache的应用配置管理?我们目前已经正在计划深挖常用应用的管理功能包括apache,mysql等,包括配置管理,服务性能监控等,这个的确对服务的运维很有用处。我们会在后续版本加入此功能,敬请期待哦,O(∩_∩)O~。 ------------------------- 回 11楼(cokll) 的帖子        抱歉给您工作带来不便,请问这个问题只是出现在实时监控模块吗?其他模块没有报这个错么?        这个问题主要原因是您当前主机的sshd服务对单个session上的channel数量作了限制导致的。dms for linux 的实时监控模块在加载页面时需要建立多个channel执行命令,如果当前保持的channel的数量超出您主机的限制,继续建立channel就会抛出channel未打开的错误,这个配置项是/etc/ssh/sshd_config 里面的MaxSessions的配置。        我刚刚检查了一下我们的代码,发现代码中存在长时间保持单个channel的情况,导致新建channel不成功。我们代码中的bug将在下一个版本修复(约7月13号(周三))。届时请如果还有问题,请及时联系我们喔。       再次感谢您的反馈。    ------------------------- 回 11楼(cokll) 的帖子 您好,麻烦检查下您机器上的/etc/ssh/sshd_config 中是否有配置过MaxSessions这个参数,如果最大的session数被限制为1,您主机只能支持终端登陆,就用不了dms for linux的其他的功能了。 我们经过测试,能支持dms的最小的session数量为3,也就是MaxSession的值应当不小于3(默认值为10)。如果可以的话,您可以修正下这个配置然后重启下sshd服务。 如果还有问题,烦请及时反馈,谢谢亲 ------------------------- 回 15楼(山水佳) 的帖子 您好, 抱歉回复晚了,请问您是使用实时监控的查看线程栈的功能遇到这个错误的吗?实时监控模块一般不会抛出这个错,可否截一下图看看? ------------------------- 回 18楼(caesar.w.h) 的帖子 您好, 感谢您的反馈,请问您当前用的是什么浏览器?有没有在浏览器上做过某些安全性的限制? 这个问题一般是浏览器禁用了跨域请求导致我们dms控制台的登陆请求没法到达dms应用的服务器。 我们建议一般使用chrome或者火狐浏览器访问dms,如果可以的话可以换一下浏览器重新尝试下。。 如果还有问题请保持沟通过哦O(∩_∩)O~ ------------------------- 回 22楼(caesar.w.h) 的帖子 您好,抱歉回复晚了,请问是所有数据库实例都添加不了还是仅一个实例是这样? 如果仅一个实例,那么这个实例是什么类型的数据库? 如果所有实例都添加不了,有没有尝试过把浏览器卸载重装后结果还是一样?或者是,用一台新机器上的浏览器试试是否是相同的情况? 这个问题我们之前是遇到过的,主要原因是添加数据库的请求没有发送出去,还没到连接数据库那一步呢,可能是浏览器阻拦的原因,上次我们也是通过更换浏览器解决的。麻烦您按照上面的步骤再尝试下,如果还不行的话,还请保持联系噢。 感谢您对dms的支持O(∩_∩)O~ ------------------------- 回 24楼(無名塵客) 的帖子 您好,这个问题您是否已经通过工单和我们客服团队反馈过? 抱歉给您带来不便,这个问题具体原因是这样的: 您这个实例是mysql5.1版本,不支持INNODB_BUFFER_POOL_READ_REQUESTS,INNODB_BUFFER_POOL_READS这两个参数导致我们dms首页会出现500错误。目前dms支持的mysql版本是5.4之后的版本。 这个问题涉及到对老版本mysql的兼容,具体怎么改得和我们负责这一块的开发人员沟通下 ------------------------- 回 26楼(caesar.w.h) 的帖子 您好,请问用谷歌浏览器具体是什么情况?登陆会报什么错? 目前我们后台统计,使用dms的大部分是chrome用户,没有遇到类似的问题,可能是浏览器中存在某些插件原因吧。 ------------------------- 回 30楼(斯斯) 的帖子 谢谢反馈,这个问题我们已经在看,主要原因是我们现在的监控模块对部分主机的性能数据兼容性不够强,也说明我们的代码健壮性不够强。 目前我们正在查看日志寻找错误原因,预计下个发布可以修复(约下周二之前),届时麻烦线上验证下。谢谢 ------------------------- 引用第32楼ivmmff于2016-07-27 14:31发表的  : 命令终端不能粘贴命令太蛋疼 [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=286015&pid=807524][/url] 您好,目前我们没有支持右键粘贴的功能。 您可以使用Ctrl + V、Shift + Insert 等方式进行粘贴。 后续我们会支持右键粘贴的功能,感谢您的关注。 ------------------------- 回 31楼(galphy) 的帖子 你好,目前我们没有对命令终端的操作超时做控制,正常情况下没有操作,至少6分钟之后才会断开,如果少于6分钟,可能是您主机设置了空闲超时时间。 请参考一下: http://blog.chinaunix.net/uid-8473611-id-3069386.html 后续我们会加上链接超时控制,届时您可以自己设置超时时间,敬请期待。 ------------------------- 回 29楼(胡胡abc) 的帖子 您好,请问这台主机是linux是什么发行版本,是ECS么? ------------------------- 回 30楼(斯斯) 的帖子 不好意思哦,刚刚我们翻了下日志,并没能找到有记录ArrayIndexOutOfBound的错误。为了节省沟通成本,能否提供一下您当前主机的ip,和权限比较低的账号,密码供我们测试下? 如果可以的话能否提供下旺旺账号,我们可以去加你下。或者可以加我的账号,旺旺搜索"帅博"。 希望能高效地解决您的问题,感谢支持。 ------------------------- 回 43楼(不羁的行者) 的帖子 你好,目前文件管理模块还不支持上传文件夹。 建议打开dms的命令终端,直接输入rz命令上传噢。支持文件,文件夹,批量上传,拖动上传,功能很好用噢,O(∩_∩)O~ ------------------------- 回 48楼(fightgod) 的帖子 您好,我们以后会加入设置终端声音的功能,下个版本我们会暂时先去掉终端声音,等设置功能上线后再加上。O(∩_∩)O~ ------------------------- 回 50楼(fightgod) 的帖子 您好,windows系统和linux相比其内部机制和实现方式要复杂很多,目前我们的技术宅们正努力探索中。。。。 一旦技术方案定下来我们就会开展实施支持windows系统,敬请期待哦O(∩_∩)O~ ------------------------- 回 63楼(woaj01) 的帖子 您好,请问您的那台主机在ECS上已被删除多久了?我们这边也是通过api从ECS那边取的主机列表,api返回的数据会有一定的延迟,但也不会很久。 如果您的主机已经删除很久了,麻烦请告诉我们,我们会去和ECS方面沟通,解决这一问题 ------------------------- 回 66楼(fightgod) 的帖子 您好,您提的批量操作命令的界面,我们会认真考虑,如何去优化在主机较多的时候用户对终端返回的信息的同步。 您说的批量文件上传方面,我们恰巧将近期上线批量rz的功能,敬请期待哦O(∩_∩)O~ ------------------------- 回 69楼(初一) 的帖子 你好,能否详述一下你遇到的问题,是什么功能授权失败? ------------------------- 回 72楼(汇爱家) 的帖子 您好,您的建议我们会记录,并选择合适的配色方案,改进我们的用户体验,感谢反馈 ------------------------- 回 75楼(初一) 的帖子 您好,目前dms for linux的文件管理是支持更改文件所有者的。您可以右键->授权,弹出的授权框中可以更改所有者和用户组的信息。                                                                                      ------------------------- 回 76楼(meenet) 的帖子 您好,您是指怎么在线编辑文件? 我们的文件管理的功能可以直接编辑和保存文件的,如果是二进制文件还可以直接用二进制的方式打开,类似于UE的功能。 ------------------------- 回 79楼(啊彬彬) 的帖子 你好,请问你重启的是什么服务?一些系统服务是不能关闭的,关闭会导致系统不稳定甚至崩溃,重启下主机就可以恢复了。 ------------------------- 回 85楼(koder) 的帖子 您好,如果使用证书登录后目前仅可以查看非sudo权限的服务状态,需要sudo权限的服务,暂时是获取不到信息,通过控制台的系统管理-->服务管理可以进入相应页面。如果您想看所有服务的状态请先到控制台切换密码登陆。您的密码在我们后台都是经过严格加密处理的,所以您不用担心安全问题。 后续我们会针对证书登录用户,提供临时输入密码的交互。敬请继续关注我们dms产品 ------------------------- 回 86楼(樱花雾翔eva) 的帖子 您好,抱歉,我们dms控制台目前不支持删除数据库和ecs资源,资源列表是从ecs和rds控制台同步过来的,如果有资源过期被释放,dms控制台上相应也会释放。 我们后续控制台会加入资源隐藏的选项,可以暂时隐藏暂时不用的资源。感谢关注dms产品 ------------------------- 回 92楼(jasonyao525) 的帖子 您好,ssh服务关闭后就不能使用dms了,命令终端也不可以使用,您可以通过ecs控制台或者联系客服来重新开启该服务。 ------------------------- 回 90楼(jrl_limeng) 的帖子 您好,终端的颜色我们之前已经调整过,能否截个图看看?

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sunny夏筱 2019-12-01 21:41:32 7450 浏览量 回答数 3

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大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。   大数据有四个基本特征:一、数据体量巨大(Vomule),二、数据类型多样(Variety),三、处理速度快(Velocity),四、价值密度低(Value)。   在大数据的领域现在已经出现了非常多的新技术,这些新技术将会是大数据收集、存储、处理和呈现最强有力的工具。大数据处理一般有以下几种关键性技术:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。   大数据处理之一:采集。大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。   在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。   大数据处理之二:导入和预处理。虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。   导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。   大数据处理之三:统计和分析。统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。   统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。   大数据处理之四:挖掘。与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。   整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤,才能算得上是一个比较完整的大数据处理。   大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理,而是有一点数据就处理一点,更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量,对辅助存储器的要求反而不高。批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块,之后对其进行处理。重点在于把大化小——把划分的小块数据形成小任务,分别单独进行处理,并且形成小任务的过程中不是进行数据传输之后计算,而是将计算方法(通常是计算函数——映射并简化)作用到这些数据块最终得到结果。   当前,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域,可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域,大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如,抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代,可通过实时监测,跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。   目前大数据在医疗卫生领域有广为所知的应用,公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库进行全面疫情监测。5千万条美国人最频繁检索的词条被用来对冬季流感进行更及时准确的预测。学术界整合出2003年H5N1禽流感感染风险地图,研究发行此次H7N9人类病例区域。社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台,医生借此可获得院外临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析,可以实现对症下药的个性化治疗。   在医药研发方面,大数据的战略意义在于对各方面医疗卫生数据进行专业化处理,对患者甚至大众的行为和情绪的细节化测量成为可能,挖掘其症状特点、行为习惯和喜好等,找到更符合其特点或症状的药品和服务,并针对性的调整和优化。在医药研究开发部门或公司的新药研发阶段,能够通过大数据技术分析来自互联网上的公众疾病药品需求趋势,确定更为有效率的投入产品比,合理配置有限研发资源。除研发成本外,医药公司能够优化物流信息平台及管理,更快地获取回报,一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年,使用数据分析预测则能帮助医药研发部门或企业提早将新药推向市场。   在疾病诊治方面,可通过健康云平台对每个居民进行智能采集健康数据,居民可以随时查阅,了解自身健康程度。同时,提供专业的在线专家咨询系统,由专家对居民健康程度做出诊断,提醒可能发生的健康问题,避免高危病人转为慢性病患者,避免慢性病患者病情恶化,减轻个人和医保负担,实现疾病科学管理。对于医疗卫生机构,通过对远程监控系统产生数据的分析,医院可以减少病人住院时间,减少急诊量,实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。武汉协和医院目前也已经与市区八家社区卫生服务中心建立远程遥控联系,并将在未来提供“从医院到家”的服务。在医疗卫生机构,通过实时处理管理系统产生的数据,连同历史数据,利用大数据技术分析就诊资源的使用情况,实现机构科学管理,提高医疗卫生服务水平和效率,引导医疗卫生资源科学规划和配置。大数据还能提升医疗价值,形成个性化医疗,比如基于基因科学的医疗模式。   在公共卫生管理方面,大数据可以连续整合和分析公共卫生数据,提高疾病预报和预警能力,防止疫情爆发。公共卫生部门则可以通过覆盖区域的卫生综合管理信息平台和居民信息数据库,快速监测传染病,进行全面疫情监测,并通过集成疾病监测和响应程序,进行快速响应,这些都将减少医疗索赔支出、降低传染病感染率。通过提供准确和及时的公众健康咨询,将会大幅提高公众健康风险意识,同时也将降低传染病感染风险。   在居民健康管理方面,居民电子健康档案是大数据在居民健康管理方面的重要数据基础,大数据技术可以促进个体化健康事务管理服务,改变现代营养学和信息化管理技术的模式,更全面深入地从社会、心理、环境、营养、运动的角度来对每个人进行全面的健康保障服务,帮助、指导人们成功有效地维护自身健康。另外,大数据可以对患者健康信息集成整合,在线远程为诊断和治疗提供更好的数据证据,通过挖掘数据对居民健康进行智能化监测,通过移动设备定位数据对居民健康影响因素进行分析等等,进一步提升居民健康管理水平。   在健康危险因素分析方面,互联网、物联网、医疗卫生信息系统及相关信息系统等普遍使用,可以系统全面地收集健康危险因素数据,包括环境因素(利用GIS系统采集大气、土壤、水文等数据),生物因素(包括致病性微生物、细菌、病毒、真菌等的监测数据),经济社会因素(分析经济收入、营养条件、人口迁徙、城镇化、教育就业等因素数据),个人行为和心理因素,医疗卫生服务因素,以及人类生物遗传因素等,利用大数据技术对健康危险因素进行比对关联分析,针对不同区域、人群进行评估和遴选健康相关危险因素及制作健康监测评估图谱和知识库也成为可能,提出居民健康干预的有限领域和有针对性的干预计划,促进居民健康水平的提高。 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 02:15:59 0 浏览量 回答数 0

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Re我和iDBCloud登录数据库的故事 11到13年做DBA的时候,最早接触的是iDB,我的理解之所以叫iDB应该是表达我的数据库的含义吧,估计我还是上学的时候就已经有了,目前iDB已经迭代到3.0,明年初会发布4.0,从DBA视角上看iDB就是可以review业务SQL,自动执行线上DDL,业务数据提取的申请和审批,WEB上的数据查询,最近做产品经理后才有机会系统的审视iDB(一个包含研发支撑、安全管控的企业级数据库管理产品),支撑了淘宝、天猫、支付宝(现在叫蚂蚁金服)的研发流程,保障了每年的双十一,但iDB Cloud与iDB不是一个产品,iDB是企业版的数据库管理产品,iDB Cloud则定位于个人版数据管理,相比企业中的流程约束,iDB Cloud更期望给大家提供在约束下的易用性最大化的灵活数据管理服务! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 这个月实例信息-实时性能UI改版发布,新版看起来还是比较舒服的!这个我在5元RDS大促时买的,没有跑业务,所以指标都是0,哈哈 实时性能的原型取自阿里DBA团队的传奇(朱旭)之手:orzdba,貌似很久之前已经开源,谷歌下便知! 翻出之前做DBA使用orzdba观察测试机器压测的截图,orzdba是用perl写的,检查项还是蛮多的,比如io吞吐量、rt、主机的load、swap、innodb row、innodb状态,这些是iDB Cloud没有的功能,iDB Cloud通过用户登录账号访问数据库,只能拿到MySQL进程内存中的状态信息,没有权限拿到主机指标,不过innodb相关信息是可以拿到的,但是考虑一般只有DBA才会关注这些细节,所以没开放,不知道大家还会关注什么指标?有没有办法拿到主机的指标? ------------------------- 回5楼ringtail的帖子 刷新页面,类似关闭并重新打开,啥都没了,这个应该是正常的行为,话说为什么要刷新呢,我记得首页性能指标每5分钟自动刷新,即使点击页面上提供的刷新是没啥事的,而实时性能是每4秒更新一行的,还有什么场景要刷洗整个页面是我没想到的吗? ------------------------- 回7楼ringtail的帖子 目前据我所知,真心还做不到刷新不丢iDB Cloud已经打开的选项卡、sql语句和执行结果什么的,现在只能在刷新时加一个“导航确认”,减少手痒式误刷新,哈哈 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 翻工单时,发现有人关心使用iDB Cloud是否会收取流量费,我也没搞清楚,于是问了几个同事,终于把场景基本覆盖了,最终结论: 只要你不把你的RDS实例切换成外网(公网)模式的同时再导出或查询数据就不会收取流量费! 由于那几个工单已经关闭,我就在这里回复下大家,希望那几个朋友能看到 ------------------------- 回9楼yzsind的帖子 一定不会辜负领导的期望,努力工作,争取升职加薪,当上总经理,出任ceo,迎娶白富美,想想还有点小激动 ------------------------- 回10楼佩恩六道的帖子 可能文字不好理解整体的流量计费情况,中午用我那小学的美术细胞,完成了一副“巨作”! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 刚才看到一个工单(iDB Cloud点击登录无效),这个工单已经处理完毕,但我觉得可以把售后同学的方法和大家分享下! 以后遇到点击登录无效、登录后菜单栏点击无效、页面展示不全,很可能是浏览器兼容设置的问题! 浏览器兼容设置的问题: 1.检查浏览器是否安装了AdBlockPlus(火狐浏览器的一个扩展),用火狐浏览器的用户遇到类似问题要注意这一点 2.IE浏览器的话就调整下兼容性模式(http://jingyan.baidu.com/article/fcb5aff791bb47edaa4a7115.html ),并进入开发者模式再测试下IDB Cloud 如果上述2招还是解决不了,记得留言给我! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 今天看工单时发现有个朋友反馈,包含mediumblob类型字段的表在做导出后,导出文件中没有mediumblob类型字段! 其实导出时默认是不会导出BLOB类型字段,但是在导出-高级选项中是可以选择导出BLOB,但是BLOB字段只能以16进制格式导出,试想一个WORD文档或者一首歌曲,16进制导出后,没啥意义! BOLB字段支持WEB界面上传和下载,是原文件呀,哈哈! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 未来几天休假,去考驾照 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 看工单和论坛中,有用户会抱怨产品不好用,然后就消失了,真的好可惜! 作为产品经理是很想倾听这些抱怨背后的真实想法,期待可以直接对话,无论是功能缺失,还是操作不便,哪怕是使用上的一种感觉或产品散发的味道不对都可以,不求需求,只求对话! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 感谢你的关注和支持! 产品说到底不是产品经理个人的,也不是哪个企业的,而是用户的产品,水能载舟亦能覆舟,产品经理和企业只不过在帮用户把需求实现而已,所以我们会一直坚持下去,坚持和用户一起把iDB Cloud做得更好 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 最近几天公司感冒发烧的同学很多,我也是坚持了好几天才沦陷的,这是在我记忆中来杭州4年第一次发烧,看来20多年在东北积累的体质终于被消耗殆尽,不过意外收获是在高烧间隔清醒之际对最近自己的所作所为反倒有了一些悔悟,有些是工作上,有些是做人上 ------------------------- 回24楼zhouzhenxing的帖子 可以的,iDB Cloud对RDS公网和私网模式都是支持的! 你可以在RDS控制台-账号管理中 新建你的数据库账号,然后还是在RDS控制台的右上角,点击“登录数据库”就可以进入iDB Cloud了,建议你先自己试着玩玩,有困惑的话我们一同讨论 ------------------------- 回24楼zhouzhenxing的帖子 iDB Cloud在官网上有2个手册,写的比较官方,可能对你用处不大,我其实不太喜欢写什么手册,如果一个产品做的体验不好,只能靠手册来弥补还是有点low,不过我已经在想如何不low了,还是那句话 有困惑的话我们一同讨论 http://help.aliyun.com/doc/view/13526530.html?spm=0.0.0.0.6W7Qx1 http://help.aliyun.com/view/11108238_13861850.html?spm=5176.7224961.1997285473.4.Irtizv ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 都说在产品上做加法容易,做减法难,我理解无论产品功能还是工作上,给予总会得到别人的喜欢,而要求或收回时会得到对方的负面情绪,因此趋利避害,尽量不做减法,但有时候很难避免,这就要想想为什么要做减法? 多数都是之前错误选择,做了过多的加法,因为普通的加法很好做,人们往往会趋之如骛,但是真正、正确的加法是要在拒绝几十到上百种选择基础上的最终选择,将复杂解决方案以极简形式展现出来,而不是解决方案和功能的堆积,所以未经严格挑选的加法对产品是有害的,工作也一样,不要贸然接受新工作,保证核心精力投入到核心工作上,摊子铺得太大,一定会遇到心力瓶颈,而心力一旦枯竭,再强的脑力也无法施展,任何一项工作都是以大量心力付出为前提,脑力提升我找到了一些办法,心力提升却一筹莫展,所以只好专注,要不全心投入,要不置身事外,今后功能和工作都要适时做做减法了! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 今天有个同事转给我一个工单,说从深圳云管理系统界面的iDB Cloud上看到库是utf8,而后端开发人员说库是gbk的,我查看了工单中截图附件(RDS控制台-参数设置),虽然从工单中无法完全断定用户遇到的问题,我还是大胆猜测下: 我看到截图上的character_set_server参数,首先character_set_server是RDS唯一开放的关于字符集的参数,但其实这个参数与用户在iDB Cloud上看到数据是否乱码没有关系,character_set_server其实就是默认的内部操作字符集,只有当字段->表->库都没有设置CHARACTER SET,才会使用character_set_server作为对应字段-表-库的默认字符集! 透露一个秘诀(传男也传女): (1)让你的字段-表-库的字符集都是utf8; (2)在iDB Cloud-命令窗口执行set names utf8;#会将character_set_client、character_set_connection和character_set_results都设置成utf8 只要让(1)和(2)字符集保持一致(utf8、gbk、latin1等),乱码就搞定了! 不清楚为什么截图会变成上面这样!把在iDB Cloud-命令窗口上执行的命令和结果也粘下 mysql>set names gbk; 执行成功,花费 7.59 ms. mysql>show  variables like '%char%'; +--------------------------+----------------------------------+ | Variable_name            | Value                            | +--------------------------+----------------------------------+ | character_set_client     | gbk                              | | character_set_connection | gbk                              | | character_set_database   | gbk                              | | character_set_filesystem | binary                           | | character_set_results    | gbk                              | | character_set_server     | gbk                              | | character_set_system     | utf8                             | | character_sets_dir       | /u01/mysql/share/mysql/charsets/ | +--------------------------+----------------------------------+ 共返回 8 行记录,花费 10.51 ms. mysql>set names utf8; 执行成功,花费 7.32 ms. mysql>show  variables like '%char%'; +--------------------------+----------------------------------+ | Variable_name            | Value                            | +--------------------------+----------------------------------+ | character_set_client     | utf8                             | | character_set_connection | utf8                             | | character_set_database   | gbk                              | | character_set_filesystem | binary                           | | character_set_results    | utf8                             | | character_set_server     | gbk                              | | character_set_system     | utf8                             | | character_sets_dir       | /u01/mysql/share/mysql/charsets/ | +--------------------------+----------------------------------+ 共返回 8 行记录,花费 10.32 ms. ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 你的专属BUG: 发现时间 资深用户 专属BUG 2015-02-03 23:06 啊啊啊啊8  实例信息-实时性能-参数说明-【delete】 表示InnoDB存储引擎表的写入(删除)记录行数 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 用户“夫子然”反馈说iDB Cloud感觉没phpMyAdmin方便! 非常感谢这个用户的反馈,我先谈下我的理解,每个人使用产品都有一些固定的用例(use case),我无法承诺针对任何人的任何用例,都做到最短操作路径(方便),这个用户抛出的问题也是我一直在思考的,虽然无法100%,但是我们可以覆盖主流用例,只要绝大多数的常规操作室是方便的,少数非经常用的操作路径长点,应该能接受吧,我们已经在行动! 今天iDB Cloud发布了2.0.2,一个主要变化就是在左侧对象列表上增加了“列”和“索引”,正是我们分析数据看到在众多数据库对象中表的操作是最频繁的,而在表的操作中“列“和”索引“是最频繁的,这个版本将对“列”和“索引”的操作前置,缩短了主流用例路径,与用户“夫子然”的建议不谋而合,这只是开始,只要我们深挖,与功能和体验死磕,终有一天会让大家说iDB Cloud比phpMyAdmin方便! ------------------------- 回31楼sqlserverdba的帖子 非常感谢! 有你们作为后盾,有用户支持,才有iDB Cloud的现在和未来! ------------------------- 消失了几天,终于把科目三和科目四搞定了,昨天终于拿到驾照了之前在【17楼】总结了科目二的一些体会,今天也分享下科目三的一点点感受! 考试前几天,教练说是智能考(据说智能考比较简单,通过率很高),结果就留出考前2天练车时间,结果阴差阳错的换成了人工考(貌似是我们车是4个大老爷们,听教练说他一年最多抽到2次人工考就算多的啦,对此我只能呵呵),现在的问题就来了,4个人2天练车时间,一个人半天,那就从早到晚的练呗,我先简单描述下整个过程! 1.心态(1)从开始练车到考试通过,心情没有特别大的起伏,不过考前失眠还是有的,哈哈(2)另外三个人,有的信心满满,有的吊儿郎当,有的不言不语,我应该也属于不言不语那种 2.练习(1)4个人轮流练,虽然一天下来很累,但还能挺住,开的时好时坏,不过总体上在变好(2)开车的时候几乎意识不到什么的,关键是在后座自己去琢磨,回忆自己错在哪里,为什么会错 3.考试(1)考试单上说7:00考试,结果在寒风中等了1个小时,终于盼来了考官,一共5辆车考试,我们是第二辆车(2)第一辆车是2男2女,2女都挂,当时我们第二辆车是被要求跟在第一辆车后面的,所以看的一清二楚,比如连续3次手刹未放下导致起步失败、4档走转弯到对向车道等(3)接下来到我们了,4男0女,结果挂了2男(信心满满和吊儿郎当) 上面只是简单介绍了科目三过程,下面才是干货! 每年都有成千上万的人拿到驾照,我不认为自己牛,只是把我个人的应对方法和背后的原因拿出来分享下!练车其实就是教练的心智模型-翻译-语言-反译-我们的心智模型,让我们知道在什么情况做什么动作,预测路况,只要我们关于开车拥有了自己的心智模,开车就变成了一种本能,就像一旦学会了骑自行车,很难失去这种技能,在练车之前,我们是有自己关于开车的心智模型的,正所谓没吃过猪肉也见过猪跑,但是我们想想自己关于开车的心智模型是正确的吗?显然不是,不信你就试试去开车吧,抛开被交警抓之外,我想应该也能开起来,至于开的好不好,会不会一直开得好,我说不准,但是绝大多数人一定是开不好的,所以我们报驾校,除了硬性法律规定,驾校教练的确交会了很多东西,虽然很多是应试的技巧,这里就顺便说下这些技巧,技巧具体内容每家教练都会教的,而我想说的技巧其实就是“语言”,通过教练的“心智模型”-翻译出来的“语言”,接下来我们要做什么,“反译”将教练开车技巧的“语言”理解,首先你要虚心去接受,然后再去观察或运用,根据反馈把坏的放弃,把好的保留以便修正自己关于开车的“心智模型”,而“心智模型”最快速的形成方式就是亲身体验,所以一定要实战、要开车,还要经常开车,不断改进关于开车的“心智模型”,拿3个案例具体说下吧!【吊儿郎当】这两天都是下午才过来练车,开车时教练说一句话,他有十句等着,其中五句是解释自己为什么要这么做,另外五句是在问如果这种情况应该怎么做,如果那种情况怎么做,总是在关注自己想象中的场景,而不关注自己正在体验的场景,所以学来学去还是最初始的关于开车的“心智模型”,失败在“反译”这一步,认为只要听过就会了,结果被考官判直接挂掉并不予补考机会 【信心满满】与我们一直练车,对教练的话言听计从,而且也理解了,如果是上学时的考试或科目三智能考试一定没问题,但是面对人工考,评判是由交警而不是电脑,结果转向时没有观察后视镜,被考官迫停在路中间后开始补考,然后还是转向时没有观察后视镜,在路中间起步,之前学的技巧中没有应对的方法,结果还是挂了,教练也很惋惜,如果说他的失败,败于没有改进自己关于开车的“心智模型”,其实“反译”他做的很好,但是在运用、观察和反馈分析上做的不好,“心智模型”不是统一的标准,一定是个性化的,一定是自己认为是好的反馈、行为积累起来的,也只有“心智模型”才能在任何情况下帮助你做出判断,判断效果就取决于“心智模型”是否成熟,成熟的“心智模型”可以让在紧张、突发等情况下依然做出正确的判断,因为那是一种本能 【我】总说别人不好之处,也谈谈我自己,自然这些都是我事后分析总结的,练车过程中可没有感受到,我做的事情也很简单,就是“反译”和改进我的“心智模型”,“反译”,教练说什么,我就听什么,开车时来不及想,就在后座时在脑中模拟上演之前的场景并不断上演我不断修正的剧本,比如我的离合器总是抬的很快,经常熄火,特别是在路况复杂、指令突然时根本来不及思考如何应对,只能靠本能的时候,往往还是会快速抬离合器,因为我的“心智模型”中就是这么认为的,你可以说是离合器太低、座位太靠后,这些都是理由,如果是理由,那就去解决吧!我是这样做的,强制自己将抬离合器的动作拆成3步,即使不开车时也经常练习,慢慢的就变成了“心智模型”的一部分,自然在任何场景下都不会再出现离合器抬快熄火的情况了,这只是一个细节,其他细节也是类似,慢慢我的“心智模型”就建立起来了,开车技巧是很有用的,关键是你要理解这些技巧是要解决什么问题,你要解决相同问题时的做法是否相同,如果有不同之处是否正确,要去不断验证,如果是正确的,就改进到你的“心智模型”吧! PD不光光是要把产品做好,我认为一个好PD应该能让整个世界变得更好! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 近期iDB Cloud将更名:DMS DMS (data management service) 数据管理服务 iDB Cloud从RDS起步,目前已经覆盖包括RDS、ADS、TAE,未来2个月还会覆盖万网和DRDS,同时ECS也开始兼容,“DMS”请各位新老用户,继续支持! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 1.使用HTTPS iDB Cloud这个4月份中旬版本就会支持HTTPS,敬请期待! 2.设置账号是否允许登录iDB 3.31 会发布一个版本,这版本其中一个功能就是授权登录,允许实例owner设置该实例是否允许别人访问,允许谁可以访问 有如此心犀相通的用户,夫复何求!!! 还有什么建议? ------------------------- 回38楼pillowsky的帖子 好的,我先逐条对照分析下 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 RDS数据库?RDS控制台-账号管理,检查下账号对不对,不行就重置密码 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 3.31 DMS(原iDB Cloud) 在RDS上新版本发布! 【实例授权】 DMS for MySQL 2.1发布! 【会话统计】 DMS for SQL Server 2.0发布! 【E-R图】 【对象列表】 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 你是想听客服回复?算了,我还是从DMS PD 看RDS的视角来分享下吧! RDS是一个数据库,在数据库之外包装了一些东西,帮用户做了备份恢复、HA、监控等,回到你提到的账号,root账号在MySQL里是权限最大的,也是风险最大的,为了保证RDS这些备份恢复、HA能7*24小时为你服务,所以就不能让你的账号去影响到这些组件,不然你一个误操作把实例关闭了怎么办,但是我承认目前RDS在控制台上提供的账号的确限制比较死,所以在RDS上你是无法获取root账号的,话说你要root权限做什么,你说的数据库创建在RDS控制台上提供功能了 ------------------------- 回46楼苗教授的帖子 客气了,也不知道能不能帮上你! 如果从外看RDS的使用的话,可以在RDS控制台上去管理RDS实例(用用就熟悉了),或者直接调用OPEN API来完成实例管理操作,然后针对RDS实例中数据管理,就可以登录DMS,有几个常用链接发你看看,有问题可以在这里继续探讨! DMS: http://idb.rds.aliyun.com/ DMS 功能介绍: http://docs.aliyun.com/#/rds/getting-started/database-manage&login-database OPEN API: http://docs.aliyun.com/?spm=5176.383715.9.5.1LioEO#/rds/open-api/abstract RDS控制台: https://rds.console.aliyun.com/console/index#/

佩恩六道 2019-12-02 01:21:37 0 浏览量 回答数 0
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