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【精品问答】大数据计算技术1000问

问问小秘 2019-12-01 21:57:13 6895 浏览量 回答数 2

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【精品问答】python技术1000问(1)

问问小秘 2019-12-01 21:57:48 456417 浏览量 回答数 22

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在我们进行合理讨论之前,需要澄清和解决某些问题。 前提条件解决 标签 在需要精确度的行业中,重要的是我们使用精确的标签,以避免混淆,以便我们可以进行交流而不必使用冗长的描述和限定词。 。 什么你已经张贴FixedTables,是Unnormalised。足够公平,可以尝试使用“第三范式”形式,但是实际上它是一个平面文件,非规范化(不是“非规范化”)。确切地说,您发布为AbstractTables的是Entity-Attribute-Value,几乎,但不完全是第六范式,因此比3NF规范化得多,当然,假设正确完成。 未规范化的平面文件未“非规范化”。它充满了重复(没有做任何操作来删除重复的组和重复的列或解决依赖项)和Null,它在许多方面都是性能浪费,并防止了并发。 为了进行Denormlaise,必须先对其进行归一化,然后出于某些充分的理由而使归一化稍微后退。由于首先没有对其进行归一化,因此无法对其进行归一化。它只是未归一化。 不能说它是“为了性能”而被非规范化的,因为它是性能猪,它与性能完全相反。好吧,他们需要缺乏形式化设计的理由],“为了性能”就可以了。即使是最小的正式审查也暴露了错误的陈述(但是很少有人可以提供,因此它一直隐藏着,直到他们让局外人解决,您猜对了,这是巨大的性能问题)。 规范化结构的性能远优于未规范化结构。标准化程度较高的结构(EAV / 6NF)比标准化程度较低的结构(3NF / 5NF)更好。 我同意OMG小马的主旨,但不同意其标签和定义 而不是说“除非必须,否则不要“非正规化””,而是说“忠实地标准化,定期”和“如果存在性能问题,则表示您未正确标准化”。 。 Wiki 关于Normal Forms和Normalization的条目完全是个笑话。具体来说,这些定义是不正确的。他们混淆了普通表格;他们对规范化过程一无所知;它们对很久以前就被揭穿的荒谬或可疑NF给予同等的重视。结果是,Wiki增加了一个本已混乱且鲜为人知的主题。因此,不要浪费您的时间。 。 但是,为了取得进展,在没有该提法构成障碍的情况下,我要说这句话。 3NF的定义稳定,没有改变。 3NF和5NF之间存在很多NF混淆。事实是,这是过去15年中取得进展的领域。许多组织,学者和供应商都对其产品进行了限制,他们跳起来创建了一个新的“ Normal Form”来验证他们的产品。所有服务于商业利益和学术上不健全。3NF处于其原始未篡改状态,旨在并保证某些属性。 总的来说,今天的5NF就是15年前3NF的目标,您可以跳过商业玩笑和两者之间的大约十二种“特殊”(商业和伪学术)NF,其中一些是在Wiki中识别,甚至用混淆的术语表示。 。 由于您已经能够理解和实施帖子中的EAV,因此理解以下内容将没有问题。当然,真正的关系模型是先决条件,强键等。第五范式是,因为我们跳过了第四种: 第三范式 简单来说,每个表中的每个非键列与表的主键之间具有1 :: 1的关系, 并且没有其他非关键列 零数据重复(结果,如果勤奋地进行标准化,则不是单靠智力或经验,或者是通过努力将其作为目标而没有正式过程来实现) 无更新异常(当您在某处更新一列时,不必更新位于其他地方的同一列;该列存在于一个且仅一个位置)。 。 第六范式当然是第五范式,再加上: 消除丢失的数据(列)。这是Null问题(也称为处理缺失值)的一种真正解决方案,结果是没有Nulls的数据库。(这可以在5NF下使用标准和Null替代品完成,但这不是最佳选择。)如何解释和显示缺失值是另一回事。 。 EAV与第六范式 的比较我编写的所有数据库(除一个以外)都是纯5NF。我已经使用(管理,修复,增强)了几个EAV数据库,并且已经实现了一个真正的6NF数据库。EAV是6NF的宽松实现,通常由对标准化和NF不太了解但可以看到EAV的价值并需要EAV灵活性的人员完成。你是一个完美的例子。区别在于:因为它比较松散,并且因为实现者没有忠实的参考(6NF),所以他们仅实现所需的东西,并全部用代码编写;最终导致模型不一致。 。 鉴于纯6NF实现确实具有纯学术参考点,因此通常更加严格且一致。通常,这显示在两个可见元素中: 6NF有一个包含元数据的目录,并且所有内容都是在元数据中定义的,而不是代码。EAV没有一个,一切都在代码中(实现者跟踪对象和属性)。显然,目录使添加列,导航变得容易,并允许形成实用程序。 当理解6NF时,它可以真正解决Null问题。EAV实现者由于缺少6NF上下文,因此会不一致地处理代码中丢失的数据,或者更糟的是,允许数据库中的Null。6NF实现者禁止使用Null,并一致而优雅地处理丢失的数据,而无需代码构造(对于Null处理;当然,您仍然必须为丢失的数据编写代码)。 。 例如。对于具有目录的6NF数据库,我有一组proc将[重新生成]执行所有SELECT所需的SQL,并且我为所有用户提供5NF视图,因此他们不需要了解或理解底层6NF结构。 。他们被驱逐出目录。因此,更改是容易且自动化的。由于没有目录,EAV类型手动执行此操作。 现在,我们可以开始 讨论区 “如果预先定义了值,那么当然可以更加抽象(例如:专业可以拥有自己的列表)” 当然。但是不要太“抽象”。保持一致性,并以与其他列表相同的EAV(或6NF)方式实施此类列表。 “如果我采用抽象方法,它可能会非常灵活,但是带有许多联接的查询将变得更加复杂。但是,我不知道这是否会影响这些“更复杂”的查询的性能。” 关系数据库中的联接是行人。问题不在于数据库,问题在于处理联接时,SQL非常麻烦,尤其是复合键。 EAV和6NF数据库具有更多的Joins,它们与行人一样多。当然,如果您必须手动编写每个SELECT的代码,那么麻烦就变得很麻烦。 可以通过(a)在EAV上使用6NF以及(b)实施目录来消除整个问题,从中可以(c)生成所有基本SQL。也消除了整个错误类别。 一个普遍的神话是,加入某种方式会产生成本。完全错误。该联接是在编译时实现的,对于“成本” CP​​U周期没有实质性影响。问题是要联接的表的大小,而不是这些相同表之间的联接的成本。在正确的PK⇢FK关系上连接两个表,每个表具有数百万行,每个表具有适当的索引(在parent [FK]侧为唯一;在Child侧为唯一)。; 如果Child索引不是唯一的,但是至少前导列是有效的,则它慢一些;没有可用索引的地方,那当然很慢。它与加入成本无关。在返回许多行的地方,瓶颈将是网络和磁盘布局。不是加入处理。 因此,您可以随心所欲地获得“复杂”的东西,没有成本,SQL可以处理它。 我想知道这两种方法的优点和缺点。我可以自己想象,但是我没有经验来确认这一点。 就实施,易用性(开发人员和用户),维护而言,5NF(对于尚未取得进展的人而言,则为3NF)是最简单,最好的。缺点是,每次添加列时,都必须更改数据库结构(表DDL)。在某些情况下很好,但在大多数情况下不是这样,因为适当的变更控制非常繁重。其次,您必须更改现有代码(处理新列的代码不算在内,因为这势在必行):在实施好的标准的地方,这要最小化;如果没有它们,范围是不可预测的。 EAV(这是您发布的内容)允许添加列而无需DDL更改。这就是人们选择它的唯一原因。(处理新列的代码不计算在内,因为这是必须的)。如果实施得当,它将不会影响现有代码;如果没有,它将。但是您需要具有EAV功能的开发人员。当EAV实施不当时,这是可恶的,这比5NF实施得不好更糟,但不会比大多数数据库都存在的Unnormalized更糟(错误地表示为“性能非常规”)。当然,拥有强大的Transaction上下文(比5NF / 3NF更为重要),因为列的分布远不止这些。同样,必须保持声明式参照完整性:我所看到的混乱很大程度上归因于开发人员删除了DRI,因为它已成为“ 假设已经针对预期目的合理配置了服务器,则性能没有差异。(好吧,只有在6NF中才有可能实现特定的优化,而在其他NF中则无法实现,但是我认为这超出了本线程的范围。)同样,EAV做得不好会造成不必要的瓶颈,仅此而已。未规范化。 当然,如果您使用EAV,我建议您提供更多的手续;买完整的交换;配6NF;实施目录;产生SQL的实用程序;意见;始终处理丢失的数据;完全消除Null。这减少了您对开发人员质量的脆弱性;他们可以忘记EAV / 6NF深奥的问题,使用Views并专注于应用程序逻辑。 请原谅。来源:stack overflow

保持可爱mmm 2020-05-13 14:49:13 0 浏览量 回答数 0

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你好,这里有208份资料,详情请参考:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《Distributed porgramming liboratory》介绍:分布式编程实验室,他们发表的很多的paper,其中不仅仅是学术研究,还有一些工业界应用的论文. 《MIT Theory of Distributed Systems》介绍:麻省理工的分布式系统理论主页,作者南希·林奇在2002年证明了CAP理论,并且著《分布式算法》一书. 《Notes on Distributed Systems for Young Bloods》介绍:分布式系统搭建初期的一些建议 《Principles of Distributed Computing》介绍:分布式计算原理课程 《Google's Globally-Distributed Database》介绍:Google全球分布式数据介绍,中文版 《The Architecture Of Algolia’s Distributed Search Network》介绍:Algolia的分布式搜索网络的体系架构介绍 《Build up a High Availability Distributed Key-Value Store》介绍:构建高可用分布式Key-Value存储系统 《Distributed Search Engine with Nanomsg and Bond》介绍:Nanomsg和Bond的分布式搜索引擎 《Distributed Processing With MongoDB And Mongothon》介绍:使用MongoDB和Mongothon进行分布式处理 《Salt: Combining ACID and BASE in a Distributed Database》介绍:分布式数据库中把ACID与BASE结合使用. 《Makes it easy to understand Paxos for Distributed Systems》介绍:理解的Paxos的分布式系统,参考阅读:关于Paxos的历史 《There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems》介绍:There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems 《Distributed Systems》介绍:伦敦大学学院分布式系统课程课件. 《Distributed systems for fun and profit》介绍:分布式系统电子书籍. 《Distributed Systems Spring 2015》介绍:卡内基梅隆大学春季分布式课程主页 《Distributed Systems: Concepts and Design (5th Edition)》介绍: 电子书,分布式系统概念与设计(第五版) 《走向分布式》介绍:这是一位台湾网友 ccshih 的文字,短短的篇幅介绍了分布式系统的若干要点。pdf 《Introduction to Distributed Systems Spring 2013》介绍:清华大学分布式系统课程主页,里面的schedule栏目有很多宝贵的资源 《Distributed systems》介绍:免费的在线分布式系统书籍 《Some good resources for learning about distributed computing》介绍:Quora上面的一篇关于学习分布式计算的资源. 《Spanner: Google’s Globally-Distributed Database》介绍:这个是第一个全球意义上的分布式数据库,也是Google的作品。其中介绍了很多一致性方面的设计考虑,为了简单的逻辑设计,还采用了原子钟,同样在分布式系统方面具有很强的借鉴意义. 《The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems》介绍:Google的统面向松散耦合的分布式系统的锁服务,这篇论文详细介绍了Google的分布式锁实现机制Chubby。Chubby是一个基于文件实现的分布式锁,Google的Bigtable、Mapreduce和Spanner服务都是在这个基础上构建的,所以Chubby实际上是Google分布式事务的基础,具有非常高的参考价值。另外,著名的zookeeper就是基于Chubby的开源实现.推荐The google stack,Youtube:The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems 《Sinfonia: a new paradigm for building scalable distributed systems》介绍:这篇论文是SOSP2007的Best Paper,阐述了一种构建分布式文件系统的范式方法,个人感觉非常有用。淘宝在构建TFS、OceanBase和Tair这些系统时都充分参考了这篇论文. 《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》介绍:Ebook:Data-Intensive Text Processing with MapReduce. 《Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System》介绍:Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System. 《Distributed Query Processing》介绍:分布式查询入门. 《Distributed Systems and the End of the API》介绍:分布式系统和api总结. 《Distributed Query Reading》介绍:分布式系统阅读论文,此外还推荐github上面的一个论文列表The Distributed Reader。 《Replication, atomicity and order in distributed systems》介绍:Replication, atomicity and order in distributed systems 《MIT course:Distributed Systems》介绍:2015年MIT分布式系统课程主页,这次用Golang作为授课语言。6.824 Distributed Systems课程主页 《Distributed systems for fun and profit》介绍:免费分布式系统电子书。 《Ori:A Secure Distributed File System》介绍:斯坦福开源的分布式文件系统。 《Availability in Globally Distributed Storage Systems》介绍:Google论文:设计一个高可用的全球分布式存储系统。 《Calvin: Fast Distributed Transactions For Partitioned Database Systems》介绍:对于分区数据库的分布式事务处理。 《Distributed Systems Building Block: Flake Ids》介绍:Distributed Systems Building Block: Flake Ids. 《Introduction to Distributed System Design》介绍:Google Code University课程,如何设计一个分布式系统。 《Sheepdog: Distributed Storage System for KVM》介绍:KVM的分布式存储系统. 《Readings in Distributed Systems Systems》介绍:分布式系统课程列表,包括数据库、算法等. 《Tera》介绍:来自百度的分布式表格系统. 《Distributed systems: for fun and profit》介绍:分布式系统的在线电子书. 《Distributed Systems Reading List》介绍:分布式系统资料,此外还推荐Various articles about distributed systems. 《Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems》介绍:Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems. 《Testing a Distributed System》介绍:Testing a distributed system can be trying even under the best of circumstances. 《The Google File System》介绍: 基于普通服务器构建超大规模文件系统的典型案例,主要面向大文件和批处理系统, 设计简单而实用。 GFS是google的重要基础设施, 大数据的基石, 也是Hadoop HDFS的参考对象。 主要技术特点包括: 假设硬件故障是常态(容错能力强), 64MB大块, 单Master设计,Lease/链式复制, 支持追加写不支持随机写. 《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》介绍:支持PB数据量级的多维非关系型大表, 在google内部应用广泛,大数据的奠基作品之一 , Hbase就是参考BigTable设计。 Bigtable的主要技术特点包括: 基于GFS实现数据高可靠, 使用非原地更新技术(LSM树)实现数据修改, 通过range分区并实现自动伸缩等.中文版 《PacificA: Replication in Log-Based Distributed Storage Systems》介绍:面向log-based存储的强一致的主从复制协议, 具有较强实用性。 这篇文章系统地讲述了主从复制系统应该考虑的问题, 能加深对主从强一致复制的理解程度。 技术特点: 支持强一致主从复制协议, 允许多种存储实现, 分布式的故障检测/Lease/集群成员管理方法. 《Object Storage on CRAQ, High-throughput chain replication for read-mostly workloads》介绍:分布式存储论文:支持强一直的链式复制方法, 支持从多个副本读取数据,实现code. 《Finding a needle in Haystack: Facebook’s photo storage》介绍:Facebook分布式Blob存储,主要用于存储图片. 主要技术特色:小文件合并成大文件,小文件元数据放在内存因此读写只需一次IO. 《Windows Azure Storage: A Highly Available Cloud Storage Service with Strong Consistency》介绍: 微软的分布式存储平台, 除了支持类S3对象存储,还支持表格、队列等数据模型. 主要技术特点:采用Stream/Partition两层设计(类似BigTable);写错(写满)就封存Extent,使得副本字节一致, 简化了选主和恢复操作; 将S3对象存储、表格、队列、块设备等融入到统一的底层存储架构中. 《Paxos Made Live – An Engineering Perspective》介绍:从工程实现角度说明了Paxo在chubby系统的应用, 是理解Paxo协议及其应用场景的必备论文。 主要技术特点: paxo协议, replicated log, multi-paxo.参考阅读:关于Paxos的历史 《Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-Value Store》介绍:Amazon设计的高可用的kv系统,主要技术特点:综和运用一致性哈希,vector clock,最终一致性构建一个高可用的kv系统, 可应用于amazon购物车场景.新内容来自分布式存储必读论文 《Efficient Replica Maintenance for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统中的副本存储问题. 《PADS: A Policy Architecture for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统架构. 《The Chirp Distributed Filesystem》介绍:开源分布式文件系统Chirp,对于想深入研究的开发者可以阅读文章的相关Papers. 《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》介绍:经典论文分布式时钟顺序的实现原理. 《Making reliable distributed systems in the presence of sodware errors》介绍:面向软件错误构建可靠的分布式系统,中文笔记. 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》介绍:MapReduce:超大集群的简单数据处理. 《Distributed Computer Systems Engineering》介绍:麻省理工的分布式计算课程主页,里面的ppt和阅读列表很多干货. 《The Styx Architecture for Distributed Systems》介绍:分布式系统Styx的架构剖析. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上面的一个问答:有哪些关于分布式计算学习的好资源. 《RebornDB: The Next Generation Distributed Key-Value Store》介绍:下一代分布式k-v存储数据库. 《Operating System Concepts Ninth Edition》介绍:分布式系统归根结底还是需要操作系统的知识,这是耶鲁大学的操作系统概念书籍首页,里面有提供了第8版的在线电子版和最新的学习操作系统指南,学习分布式最好先学习操作系统. 《The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction》介绍:分布式系统Log剖析,非常的详细与精彩. 中文翻译 | 中文版笔记. 《Operating Systems Study Guide》介绍:分布式系统基础之操作系统学习指南. 《分布式系统领域经典论文翻译集》介绍:分布式系统领域经典论文翻译集. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能维护. 《Computer Science from the Bottom Up》介绍:计算机科学,自底向上,小到机器码,大到操作系统内部体系架构,学习操作系统的另一个在线好材料. 《Operating Systems: Three Easy Pieces》介绍:<操作系统:三部曲>在线电子书,虚拟、并发、持续. 《Database Systems: reading list》介绍:数据库系统经典论文阅读列,此外推送github上面的db reading. 《Unix System Administration》介绍:Unix System Administration ebook. 《The Amoeba Distributed Operating System》介绍:分布式系统经典论文. 《Principles of Computer Systems》介绍:计算机系统概念,以分布式为主.此外推荐Introduction to Operating Systems笔记 《Person page of EMİN GÜN SİRER》介绍:推荐康奈尔大学的教授EMİN GÜN SİRER的主页,他的研究项目有分布式,数据存储。例如HyperDex数据库就是他的其中一个项目之一. 《Scalable, Secure, and Highly Available Distributed File Access》介绍:来自卡内基梅隆如何构建可扩展的、安全、高可用性的分布式文件系统,其他papers. 《Distributed (Deep) Machine Learning Common》介绍:分布式机器学习常用库. 《The Datacenter as a Computer》介绍:介绍了如何构建仓储式数据中心,尤其是对于现在的云计算,分布式学习来说很有帮助.本书是Synthesis Lectures on Computer Architecture系列的书籍之一,这套丛书还有 《The Memory System》,《Automatic Parallelization》,《Computer Architecture Techniques for Power Efficiency》,《Performance Analysis and Tuning for General Purpose Graphics Processing Units》,《Introduction to Reconfigurable Supercomputing》,Memory Systems Cache, DRAM, Disk 等 《helsinki:Distributed Systems Course slider》介绍:来自芬兰赫尔辛基的分布式系统课程课件:什么是分布式,复制,一致性,容错,同步,通信. 《TiDB is a distributed SQL database》介绍:分布式数据库TiDB,Golang开发. 《S897: Large-Scale Systems》介绍:课程资料:大规模系统. 《Large-scale L-BFGS using MapReduce》介绍:使用MapReduce进行大规模分布式集群环境下并行L-BFGS. 《Twitter是如何构建高性能分布式日志的》介绍:Twitter是如何构建高性能分布式日志的. 《Distributed Systems: When Limping Hardware Is Worse Than Dead Hardware》介绍:在分布式系统中某个组件彻底死了影响很小,但半死不活(网络/磁盘),对整个系统却是毁灭性的. 《Tera - 高性能、可伸缩的结构化数据库》介绍:来自百度的分布式数据库. 《SequoiaDB is a distributed document-oriented NoSQL Database》介绍:SequoiaDB分布式文档数据库开源. 《Readings in distributed systems》介绍:这个网址里收集了一堆各TOP大学分布式相关的课程. 《Paxos vs Raft》介绍:这个网站是Raft算法的作者为教授Paxos和Raft算法做的,其中有两个视频链接,分别讲上述两个算法.参考阅读:关于Paxos的历史 《A Scalable Content-Addressable Network》介绍:A Scalable Content-Addressable Network. 《500 Lines or Less》介绍:这个项目其实是一本书( The Architecture of Open Source Applications)的源代码附录,是一堆大牛合写的. 《MIT 6.824 Distributed System》介绍:这只是一个课程主页,没有上课的视频,但是并不影响你跟着它上课:每一周读两篇课程指定的论文,读完之后看lecture-notes里对该论文内容的讨论,回答里面的问题来加深理解,最后在课程lab里把所看的论文实现。当你把这门课的作业刷完后,你会发现自己实现了一个分布式数据库. 《HDFS-alike in Go》介绍:使用go开发的分布式文件系统. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上关于学习分布式的资源问答. 《SeaweedFS is a simple and highly scalable distributed file system》介绍:SeaweedFS是使用go开发的分布式文件系统项目,代码简单,逻辑清晰. 《Codis - yet another fast distributed solution for Redis》介绍:Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 《Paper: Coordination Avoidance In Distributed Databases By Peter Bailis》介绍:Coordination Avoidance In Distributed Databases. 《从零开始写分布式数据库》介绍:本文以TiDB 源码为例. 《what we talk about when we talk about distributed systems》介绍:分布式系统概念梳理,为分布式系统涉及的主要概念进行了梳理. 《Distributed locks with Redis》介绍:使用Redis实现分布式锁. 《CS244b: Distributed Systems》介绍: 斯坦福2014年秋季分布式课程. 《RAMP Made Easy》介绍: 分布式的“读原子性”. 《Strategies and Principles of Distributed Machine Learning on Big Data》介绍: 大数据分布式机器学习的策略与原理. 《Distributed Systems: What is the CAP theorem?》介绍: 分布式CAP法则. 《How should I start to learn distributed storage system as a beginner?》介绍: 新手如何步入分布式存储系统. 《Cassandra - A Decentralized Structured Storage System》介绍: 分布式存储系统Cassandra剖析,推荐白皮书Introduction to Apache Cassandra. 《What is the best resource to learn about distributed systems?》介绍: 分布式系统学习资源. 《What are some high performance TCP hacks?》介绍: 一些高性能TCP黑客技巧. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能提升. 《A simple totally ordered broadcast protocol》介绍:Benjamin Reed 和 Flavio P.Junqueira 所著论文,对Zab算法进行了介绍,zab算法是Zookeeper保持数据一致性的核心,在国内有很多公司都使用zookeeper做为分布式的解决方案.推荐与此相关的一篇文章ZooKeeper’s atomic broadcast protocol: Theory and practice. 《zFS - A Scalable Distributed File System Using Object Disk》介绍:可扩展的分布式文件系统ZFS,The Zettabyte File System,End-to-end Data Integrity for File Systems: A ZFS Case Study. 《A Distributed Haskell for the Modern Web》介绍:分布式Haskell在当前web中的应用. 《Reasoning about Consistency Choices in Distributed Systems》介绍:POPL2016的论文,关于分布式系统一致性选择的论述,POPL所接受的论文,github上已经有人整理. 《Paxos Made Simple》介绍:Paxos让分布式更简单.译文.参考阅读:关于Paxos的历史,understanding Paxos part1,Understanding Paxos – Part 2.Quora: What is a simple explanation of the Paxos algorithm?,Tutorial Summary: Paxos Explained from Scratch,Paxos algorithm explained, part 1: The essentials,Paxos algorithm explained, part 2: Insights 《Consensus Protocols: Paxos》介绍:分布式系统一致性协议:Paxos.参考阅读:关于Paxos的历史 《Consensus on Transaction Commit》介绍:事务提交的一致性探讨. 《The Part-Time Parliaments》介绍:在《The Part-Time Parliament》中描述了基本协议的交互过程。在基本协议的基础上完善各种问题得到了最终的议会协议。 为了让人更容易理解《The Part-Time Parliament》中描述的Paxos算法,Lamport在2001发表了《Paxos Made Simple》,以更平直的口头语言描述了Paxos,而没有包含正式的证明和数学术语。《Paxos Made Simple》中,将算法的参与者更细致的划分成了几个角色:Proposer、Acceptor、Learner。另外还有Leader和Client.参考阅读:关于Paxos的历史 《Paxos Made Practical》介绍:看这篇论文时可以先看看理解Paxos Made Practical. 《PaxosLease: Diskless Paxos for Leases》介绍:PaxosLease:实现租约的无盘Paxos算法,译文. 《Paxos Made Moderately Complex》介绍:Paxos算法实现,译文,同时推荐42 Paxos Made Moderately Complex. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《2010 NoSQL Summer Reading List》介绍:NoSQL知识清单,里面不仅仅包含了数据库阅读清单还包含了分布式系统资料. 《Raft: Understandable Distributed Consensus》介绍:Raft可视化图帮助理解分布式一致性 《Etcd:Distributed reliable key-value store for the most critical data of a distributed system》介绍:Etcd分布式Key-Value存储引擎 《Understanding Availability》介绍:理解peer-to-peer系统中的可用性究竟是指什么.同时推荐基于 Peer-to-Peer 的分布式存储系统的设计 《Process structuring, synchronization, and recovery using atomic actions》介绍:经典论文 《Programming Languages for Parallel Processing》介绍:并行处理的编程语音 《Analysis of Six Distributed File Systems》介绍:此篇论文对HDFS,MooseFS,iRODS,Ceph,GlusterFS,Lustre六个存储系统做了详细分析.如果是自己研发对应的存储系统推荐先阅读此篇论文 《A Survey of Distributed File Systems》介绍:分布式文件系统综述 《Concepts of Concurrent Programming》介绍:并行编程的概念,同时推荐卡内基梅隆FTP 《Concurrency Control Performance Modeling:Alternatives and Implications》介绍:并发控制性能建模:选择与意义 《Distributed Systems - 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suonayi 2019-12-02 03:17:27 0 浏览量 回答数 0

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Kotlin的简介 Kotlin是由JetBrains公司(IDEA开发者)所开发的编程语言,其名称来自于开发团队附近的科特林岛。 多平台开发 JVM :Android; Server-Side Javascript:前端 Native(beta) :开发原生应用 windows、macos、linux Swift与Kotlin非常像 http://nilhcem.com/swift-is-like-kotlin/ kotlin发展历程 image.png java发展历程 image.png JVM语言的原理 image.png JVM规范与java规范是相互独立的 只要生成的编译文件匹配JVM字节码规范,任何语言都可以由JVM编译运行. Kotlin也是一种JVM语言,完全兼容java,可以与java相互调用;Kotlin语言的设计受到Java、C#、JavaScript、Scala、Groovy等语言的启发 kotlin的特性 下面不会罗列kotlin中具体的语法,会介绍我认为比较重要的特性,以及特性背后的东西。 类型推断 空类型设计 函数式编程 类型推断 image.png 类型推断是指编程语言中在编译期自动推导出值的数据类型。推断类型的能力让很多编程任务变得容易,让程序员可以忽略类型标注的同时仍然允许类型检查。 在开发环境中,我们往往写出表达式,然后可以用快捷键来生成变量声明,往往都是很准的,这说明了编译器其实是可以很准确的推断出来类型的。编程语言所具备的类型推断能力可以把类型声明的任务由开发者转到了编译器. java中声明变量的方式是类型写在最前面,后面跟着变量名,这就迫使开发者在声明变量时就要先思考变量的类型要定义成什么,而在一些情况下比如使用集合、泛型类型的变量,定义类型就会变得比较繁琐。 Kotlin中声明变量,类型可以省略,或者放到变量名后面,这可以降低类型的权重,从必选变为可选,降低开发者思维负担。java10中也引入了类型推断。 Javascript中声明变量也是用关键字var,但是还是有本质区别的,Kotlin中的类型推断并不是变成动态类型、弱类型,类型仍然是在编译期就已经决定了的,Kotlin仍然是静态类型、强类型的编程语言。javascript由于是弱类型语言,同一个变量可以不经过强制类型转换就被赋不同数据类型的值, 编程语言的一个趋势就是抽象程度越来越高,编译器做更多的事情。 空类型设计 空类型的由来 image.png 托尼·霍尔(Tony Hoare),图灵奖得主 托尼·霍尔是ALGOL语言的设计者,该语言在编程语言发展历史上非常重要,对其他编程语言产生重大影响,大多数近代编程语言(包括C语言)皆使用类似ALGOL的语法。他在一次大会上讨论了null应用的设计: “我把 null 引用称为自己的十亿美元错误。它的发明是在1965 年,那时我用一个面向对象语言( ALGOL W )设计了第一个全面的引用类型系统。我加入了null引用设计,仅仅是因为实现起来非常容易。它导致了数不清的错误、漏洞和系统崩溃,可能在之后 40 年中造成了十亿美元的损失。” null引用存在的问题 以java为例,看null引用的设计到底存在哪些问题 空指针问题NPE 编译时不能对空指针做出检查,运行时访问null对象就会出现错误,这个就是工程中常见的空指针异常。 null本身没有语义,会存在歧义 值未被初始化 值不存在 也许表示一种状态 逻辑上有漏洞 Java中,null可以赋值给任何引用,比如赋值给String类型变量,String a = null,但是null并不是String类型: a instanceof String 返回的是false,这个其实是有些矛盾的。所以当持有一个String类型的变量,就存在两种情况,null或者真正的String. 解决NPE的方式 防御式代码 在访问对象前判空,但会有冗余代码;会规避问题,而隐藏真正的问题 抛出异常给调用方处理 方法中传参传入的空值、无效值,抛出受检查异常给上层调用方 增加注解 Android中可以增加@NonNull注解,编译时做额外检查 空状态对象设计模式 空状态对象是一个实现接口但是不做任何业务逻辑的对象,可以取代判空检查;这样的空状态对象也可以在数据不可用的时候提供默认的行为 java8 Optional类 java8中引入了Optional类,来解决广泛存在的null引用问题.官方javadoc文档介绍 A container object which may or may not contain a non-null value. If a value is present, isPresent() will return true and get() will return the value. Additional methods that depend on the presence or absence of a contained value are provided, such as orElse() (return a default value if value not present) and ifPresent() (execute a block of code if the value is present). 来看一下是如何实现的。 举一个访问对象读取熟悉的例子 java 8 之前 : image.png java 8: image.png 总结: 1.用Optional还是会比较繁琐,这个也说明了设计一个替代null的方案还是比较难的。 optional的耗时大约是普通判空的数十倍,主要是涉及泛型、使用时多创键了一个对象的创建;数据比较大时,会造成性能损失。 java8 引入Optional的意义在于提示调用者,用特殊类型包装的变量可能为空,在使用取出时需要判断 Kotlin的空类型设计 Kotlin中引入了可空类型和不可空类型的区分,可以区分一个引用可以容纳null,还是不能容纳null。 String vs String? String 类型表示变量不能为空,String?则表示变量可以为空 String?含义是String or null.这两种是不同的类型. 比如: var a:String = “abc” //ok var a:String = null //不允许 var b :String? = null //ok a=b // 不允许 String?类型的值不能给String类型的值赋值 这样就将类型分成了可空类型和不可能类型,每一个类型都有这样的处理;Kotlin中访问非空类型变量永远不会出现空指针异常。 同样上面的例子,采用Kotlin去写,就会简洁很多 image.png 编程范式-函数式编程 编程范式是什么? 编程范式是程序员看待程序和写程序的观点 主要的类型 非结构化编程 结构化编程 面向对象编程 命令式编程 函数式编程 这些类型并不是彼此互斥的,而是按照不同的维度做的划分,一种编程语言可能都支持多个编程范式 非结构化编程 第一代的高级语言往往是非结构化编程 比如 BASIC语言 每一行的代码前面都有一个数字作为行号,通常使用GOTO的跳跃指令来实现判断和循环. 看一下下面这段代码是做什么的: image.png 实际上做的是:程序在屏幕上显示数字 1 到 10 及其对应的平方 采用这种方式写程序,大量的使用goto实现逻辑的跳转,代码一长,可读性和维护性就比较差了,形成“面条式代码” 结构化编程 采用顺序、分支、循环结构来表达,禁用或者少用GOTO; 并用子程序来组织代码,采用自顶向下的方式来写程序 代表语言是C语言 实现同样的逻辑: image.png 可见采用结构化编程,代码的逻辑会更清晰。 面向对象编程 思想: 将计算机程序视为一组对象的集合,而每个对象都可以接收其他对象发过来的消息,并处理这些消息,计算机程序的执行就是一系列消息在各个对象之间传递。 特性: 封装性、继承性、多态性。 命令式编程 把计算机程序视为一系列的命令集合 主要思想是关注计算机执行的步骤,即一步一步告诉计算机先做什么再做什么。 “先做这,再做那”,强调“怎么做” 实现: 用变量来储存数据,用语句来执行指令,改变变量状态。 基本所有的常见的编程语言都具有此范式 函数式编程 声明式语法,描述要什么,而不是怎么做 类似于SQL语句 语言: kotlin swift python javascript scala 函数是第一等公民 可以赋值给变量,可作为参数传入另一个函数,也可作为函数的返回值 纯函数 y=f(x) 只要输入相同,返回值不变 没有副作用:不修改函数的外部状态 举个栗子 公司部门要进行outing,去哪里是个问题,要考虑多个因素,比如花费、距离、天数等等,有多个备选地点进行选择。 定义一个数据类: image.png 要进行筛选了,分别用sql,kotlin,java来实现 找出花费低于2000元的outing地点信息 SQL image.png Kotlin image.png java 7 image.png 可见kotin的写法还是比较接近于sql的思想的,声明式的写法,而不管具体如何实现;其中的:place->place.money<2000 就是函数,可以作为参数传递给fliter这个高阶函数;而且这个函数没有副作用,不改变外部状态。 再来一个复杂一点的: 找出花费低于5000元,时间不多于4天,按照距离排序的outing地点名称 SQL image.png Kotlin: image.png java 7 image.png 由此可见用kotlin的函数式写法,会更简洁,逻辑也更清晰,这段代码的目标一目了然,这种清晰在于实现了业务逻辑与控制逻辑的分离,业务逻辑就是由函数实现的,比如place->place.money<500,而控制逻辑是由filter,sorterBy等高阶函数实现的。 而java的传统写法是基于对数据的操作,避免不了遍历的操作,业务逻辑与控制逻辑交织在了一起,这段代码的目的就不是那么容易清晰看到的了。 总结 kotlin是实用的现代编程语言,吸收了众多编程语言的优点,支持类型推断、空类型安全、函数式编程、DSL等特性,非常值得学习和使用。

问问小秘 2020-04-30 16:33:40 0 浏览量 回答数 0

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您可以通过阿里云RDS管理控制台或API创建RDS实例。本文介绍如何通过控制台创建RDS MySQL实例。 其他引擎创建实例请参见: 创建RDS SQL Server实例 创建RDS PostgreSQL实例 创建RDS PPAS实例 创建RDS MariaDB实例 除了新版本的创建实例页面,您也可以切换回旧版创建实例页面。操作详情请参见: 创建RDS实例(新版) 创建RDS实例(旧版) 优惠活动 首购折扣价:首次购买RDS MySQL享受折扣价。详情请参见优惠活动。 计费说明 关于实例计费说明,请参见计费方式。 前提条件 已注册阿里云账号。具体操作请参见注册阿里云账号。 若您要创建按量付费的实例,请确保您的阿里云账号的余额大于等于100元。 注意事项 包年包月实例无法转为按量付费实例。 按量付费实例可以转为包年包月实例,请参见按量付费转包年包月。 同一个主账号,最多可以创建30个按量付费的RDS实例。如需提高此限额,请提交工单申请。 创建RDS实例(新版) 进入RDS实例创建页面。 说明 您也可以在当前创建RDS实例页面上方单击返回旧版切换到旧版创建RDS实例页面。 设置以下参数。 类别 说明 计费方式 包年包月:属于预付费,即在新建实例时需要支付费用。适合长期需求,价格比按量付费更实惠,且购买时长越长,折扣越多。 按量付费:属于后付费,即按小时扣费。适合短期需求,用完可立即释放实例,节省费用。 地域 实例所在的地域,即实例所在的地理位置。 购买后无法更换地域。 请根据目标用户所在的地理位置就近选择地域,提升用户访问速度。 请确保RDS实例与需要连接的ECS实例创建于同一个地域,否则它们无法通过内网互通,只能通过外网互通,无法发挥最佳性能。 类型 数据库引擎的类型和版本,这里选择MySQL。 当前支持MySQL 5.5、5.6、5.7、8.0。 说明 不同地域支持的数据库类型不同,请以实际界面为准。 系列 基础版:单节点,计算与存储分离,性价比高。 高可用版:一个主节点和一个备节点,经典高可用架构。 三节点企业版(原金融版):一个主节点和两个备节点,位于同一地域的三个不同的可用区,提供金融级可靠性。 说明 不同地域和数据库版本支持的系列不同,请以实际界面为准。关于各个系列的详细介绍,请参见产品系列概述。 存储类型 本地SSD盘:与数据库引擎位于同一节点的SSD盘。将数据存储于本地SSD盘,可以降低I/O延时。 ESSD云盘:增强型(Enhanced)SSD云盘,是阿里云全新推出的超高性能云盘产品。ESSD云盘基于新一代分布式块存储架构,结合25GE网络和RDMA技术,为您提供单盘高达100万的随机读写能力和更低的单路时延。ESSD云盘分为如下三类: ESSD云盘:PL1性能级别的ESSD云盘。 ESSD PL2云盘:相比PL1,PL2性能级别的ESSD云盘大约可提升2倍IOPS和吞吐量。 ESSD PL3云盘:相比PL1,PL3性能级别的ESSD云盘最高可提升20倍IOPS、11倍吞吐量,适合对极限并发I/O性能要求极高、读写时延极稳定的业务场景。 SSD云盘:基于分布式存储架构的弹性块存储设备。将数据存储于SSD云盘,即实现了计算与存储分离。 更多信息,请参见存储类型。 可用区 可用区是地域中的一个独立物理区域,主节点可用区指主实例所在可用区,备节点可用区指备实例所在可用区。 您可以设置实例为单可用区部署或多可用区部署: 单可用区部署指主节点可用区和备节点可用区都处于相同可用区。 多可用区部署指主节点可用区和备节点可用区处于不同可用区,此时您只需要选择主节点可用区,系统会自动选择备节点可用区。 相比单可用区部署,多可用区部署能提供可用区级别的容灾,建议您使用多可用区部署。 可用区 实例规格 入门级:通用型的实例规格,独享被分配的内存和I/O资源,与同一服务器上的其他通用型实例共享CPU和存储资源。 企业级:独享或独占型的实例规格。独享型指独享被分配的CPU、内存、存储和I/O资源。独占型是独享型的顶配,独占整台服务器的CPU、内存、存储和I/O资源。 说明 每种规格都有对应的CPU核数、内存、最大连接数和最大IOPS。详情请参见主实例规格列表。 存储空间 存储空间包括数据空间、系统文件空间、Binlog文件空间和事务文件空间。调整存储空间时最小单位为5GB。 说明 部分本地SSD盘的存储空间大小与实例规格绑定,ESSD/SSD云盘不受此限制。详情请参见主实例规格列表。 单击下一步:网络和资源组。 设置以下参数。 类别 说明 网络类型 经典网络:传统的网络类型。 专有网络:也称为VPC(Virtual Private Cloud)。VPC是一种隔离的网络环境,安全性和性能均高于传统的经典网络。选择专有网络时您需要选择对应的VPC和主节点交换机。 说明 请确保RDS实例与需要连接的ECS实例网络类型一致(如果选择专有网络,还需要保证VPC一致),否则它们无法通过内网互通。 存储引擎 设置实例的默认存储引擎。当前仅MySQL 8.0高可用版(本地SSD盘)实例支持此选项。 关于阿里自研的X-Engine引擎详情请参见X-Engine简介。 说明 X-Engine兼容InnoDB,而且拥有更好的性能表现,建议您使用X-Engine作为默认存储引擎。 参数模板 设置实例参数模板。当前仅高可用版(本地SSD盘)实例支持此选项。 说明 您可以选择系统参数模板或自定义参数模板,详情请参见使用参数模板。 时区 设置实例时区。当前仅本地SSD盘实例支持此选项。 表名大小写 设置实例表名是否区分大小写。当本地数据库区分大小时,您可以选择区分大小写,便于您迁移数据。当前仅本地SSD盘实例支持此选项。 资源组 实例所属的资源组。 单击下一步:确认订单。 确认参数配置,选择购买量和购买时长(仅包年包月实例),勾选服务协议,单击去支付完成支付。 创建RDS实例(旧版) 进入旧版RDS实例创建页面。 选择计费方式。 按量付费:属于后付费,即按小时扣费。适合短期需求,用完可立即释放实例,节省费用。 包年包月:属于预付费,即在新建实例时需要支付费用。适合长期需求,价格比按量付费更实惠,且购买时长越长,折扣越多。 设置以下参数。 参数 说明 地域 实例所在的地理位置。购买后无法更换地域。 请根据目标用户所在的地理位置就近选择地域,提升用户访问速度。 请确保RDS实例与需要连接的ECS实例创建于同一个地域,否则它们无法通过内网互通,只能通过外网互通,无法发挥最佳性能。 资源组 实例所属的资源组。 数据库类型 即数据库引擎的类型,这里选择MySQL。 说明 不同地域支持的数据库类型不同,请以实际界面为准。 版本 指MySQL的版本。当前支持MySQL 5.5、5.6、5.7、8.0。 说明 不同地域所支持的版本不同,请以实际界面为准。 系列 基础版:单节点,计算与存储分离,性价比高。 高可用版:一个主节点和一个备节点,经典高可用架构。 三节点企业版(原金融版):一个主节点和两个备节点,位于同一地域的三个不同的可用区,提供金融级可靠性。仅4个地域提供三节点企业版实例:华东1、华东2、华南1、华北2。 说明 不同数据库版本支持的系列不同,请以实际界面为准。关于各个系列的详细介绍,请参见产品系列概述。 存储类型 本地SSD盘:与数据库引擎位于同一节点的SSD盘。将数据存储于本地SSD盘,可以降低I/O延时。 SSD云盘:基于分布式存储架构的弹性块存储设备。将数据存储于SSD云盘,即实现了计算与存储分离。 说明 SSD云盘支持云盘加密,能够最大限度保护您的数据安全,您的业务和应用程序无需做额外的改动。详情请参见云盘加密。 ESSD云盘:增强型(Enhanced)SSD云盘,是阿里云全新推出的超高性能云盘产品。ESSD云盘基于新一代分布式块存储架构,结合25GE网络和RDMA技术,为您提供单盘高达100万的随机读写能力和更低的单路时延。 更多信息,请参见存储类型。 密钥 云盘加密所使用的的密钥。密钥的创建请参见管理密钥。 可用区 可用区是地域中的一个独立物理区域,不同可用区之间没有实质性区别。您可以选择将RDS实例的主备节点创建在同一可用区或不同可用区。 相比单可用区,多可用区能提供可用区级别的容灾。 网络类型 经典网络:传统的网络类型。 专有网络(推荐):也称为VPC(Virtual Private Cloud)。VPC是一种隔离的网络环境,安全性和性能均高于传统的经典网络。 说明 请确保RDS实例与需要连接的ECS实例网络类型一致,否则它们无法通过内网互通。 规格 每种规格都有对应的CPU核数、内存、最大连接数和最大IOPS。详情请参见主实例规格列表。 RDS实例有以下规格族: 通用型:独享被分配的内存和I/O资源,与同一服务器上的其他通用型实例共享CPU和存储资源。 独享型:独享被分配的CPU、内存、存储和I/O资源。 独占物理机型:是独享型的顶配,独占整台服务器的CPU、内存、存储和I/O资源。 例如,8核32GB是通用型实例规格,8核32GB(独享套餐)是独享型实例规格,30核220GB(独占主机)是独占物理机型实例规格。 存储空间 该存储空间包括数据空间、系统文件空间、Binlog文件空间和事务文件空间。 设置购买时长(仅针对包年包月实例)和实例数量,然后单击右侧的立即购买。 说明 购买包年包月实例时,可以勾选自动续费,系统将根据您的购买时长进行自动续费。例如,您购买3个月的实例并勾选自动续费,则每次自动续费时会缴纳3个月的费用。 对于包年包月实例,您也可以单击加入购物车将实例加入到购物车中,最后单击购物车进行结算。 在订单确认页面,勾选相关协议,根据提示完成支付。 下一步 在控制台左上角,选择实例所在的地域即可查看到刚刚创建的实例。选择地域 创建实例后,您需要设置白名单和创建账号,如果是通过外网连接,还需要申请外网地址。然后就可以连接实例。 如果连接实例失败,请参见解决无法连接实例问题。 常见问题 为什么创建实例后无反应,实例列表也看不到创建中的实例? 看不到创建中的实例可能有如下两个原因: 地域错误 可能您所在地域和您创建实例时选择的地域不一致。您可以在页面左上角切换地域。 选择地域 可用区内资源不足 由于可用区资源是动态分配的,可能您下单后可用区内资源不足,所以会创建失败,建议您更换可用区重试。创建失败您可以在订单列表里看到退款。 如何授权子账号管理RDS实例? 答:请参见云数据库 RDS 授权。 相关API API 描述 CreateDBInstance 创建RDS实例。 操作视频 RDS实例创建

游客yl2rjx5yxwcam 2020-03-09 10:46:09 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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