• 关于 本地DRDS云服务 的搜索结果

问题

DRDS 特定 SQL 使用方式

猫饭先生 2019-12-01 21:24:45 1050 浏览量 回答数 0

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DRDS:Distributed Relational Database Service,是阿里巴巴致力于解决单机数据库服务瓶颈问题而自主研发推出的分布式数据库产品。DRDS 高度兼容 MySQL 协议和语法,支持自动化水平拆分、在线平滑扩缩容、弹性扩展、透明读写分离,具备数据库全生命周期运维管控能力。详细的DRDS介绍请参考DRDS概述章节。 RDS:Relational Database Service,是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。基于阿里云分布式文件系统和SSD盘高性能存储,并且提供了公共云数据库的容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案。详细的RDS介绍请参考什么是RDS章节。 HDM:Hybrid Cloud Database Management,是混合云数据库管理平台,帮助企业打通混合云数据库架构,提供多环境统一管理、快速弹性、容灾切换的能力。对于混合云灾备场景下,使用阿里云HDM可便捷、快速的将本地IDC的数据同步至云上,并进行容灾切换演练,故障发生时可通过HDM进行容灾切换,保障数据库的可用性。详细的HDM介绍请参考混合云数据管理章节。 DTS:Data Transmission Service,是阿里云提供的一种支持多种数据源之间数据交互的数据流服务。它提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输能力。在数据库灾备解决方案中,使用阿里云DTS可实现各数据库间的数据迁移与实时同步,从而为数据库灾备打好最重要的基础。DTS的数据迁移、数据同步详细架构设计及原理请参见产品架构章节。 DMS:Data Management,支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、MongoDB、Redis等关系型数据库和NoSQL的数据库管理,同时还支持Linux服务器管理。它是一种集数据管理、结构管理、访问安全、BI图表、数据趋势、数据轨迹、性能与优化和服务器管理于一体的数据管理服务。详细的DMS介绍请参考数据管理章节。 CloudDBA:CloudDBA是监控和管理RDS实例性能及运行状况的服务,在RDS控制台的实例管理页面,目前只适用于MySQL类型的实例。针对SQL语句的性能、CPU使用率、IOPS使用率、内存使用率、磁盘空间使用率、连接数、锁信息、热点表等,CloudDBA提供了智能的诊断及优化功能,能最大限度发现数据库存在的或潜在的健康问题。CloudDBA的诊断基于单个实例,该诊断会提供问题详情及相应的解决方案,可为您管理实例运行状况带来极大的便利。

剑曼红尘 2020-03-23 15:42:07 0 浏览量 回答数 0

问题

【精品问答】带你进入数据库领域

谙忆 2020-04-07 20:45:48 12 浏览量 回答数 1

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全局事务服务 GTS 常见问题有哪些?

猫饭先生 2019-12-01 21:25:08 1360 浏览量 回答数 0

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统一管理 阿里云混合云数据库解决方案可对云下或云上自建数据库、云上RDS/DRDS数据库进行统一的接入管理。对于混合云场景下数据库环境复杂、管理困难的企业用户,可选购阿里云HDM服务便捷的管理多类型、多环境数据库。详细架构如下: 架构说明: 关键部件部署: 在阿里云上开通HDM服务,用于统一管理云下云上单个数据库或者批量管理数据库集群。 在本地IDC,用户仅需要选择一台可以连通阿里云的机器,部署DBGateway,用于采集本地和云上数据库的性能指标信息、拓扑信息,无需在数据库实例上安装任何程序。 云下、云上数据库需通过互联网或专线/VPN 连通阿里云环境。 统一管理优势: 云上云下统一管理:阿里云数据库RDS/DRDS、阿里云ECS自建数据库、本地IDC数据库均可接入HDM,通过HDM对所有数据库统一监控管理,在HDM控制台可以便捷的查看各个数据库的接入监控信息,并提供告警服务。 单实例与集群统一管理:通过HDM可以对数据库单实例进行管理,此外一个或多个相同数据库引擎的数据库实例可组成数据库集群,HDM对数据库集群也可统一管理。 弹性扩展 当企业面临业务突增时,越来越多的企业通过云上数据库解决业务高峰,并在业务恢复后释放云上数据库资源。阿里云数据库混合云解决方案提供便捷的云上弹性伸缩能力。详细架构如下: 架构说明: 关键部件部署:与统一管理类似,在云下部署企业所需业务部件并安装DBGateway,云上部署数据库及HDM,此外云上还需购置阿里云OSS对象存储用于数据备份时的存储。 弹性扩展:当用户在HDM控制台创建弹性扩展任务后: HDM调用DTS服务,将云下数据库数据备份存储至云上OSS,并通过OSS将数据全量恢复到云上数据库中。 HDM同时调用DTS服务,在DBS备份数据的同时进行云下数据库的数据增量同步,将DBS备份期间的增量数据同步至云上数据中,保障云下、云上数据库的一致性。 切换上云: HDM自动完成切换预检查、配置校验、数据校验、账号迁移、数据库切换、切换后检查。 HDM联动切换中间层,将部分业务流量分流到云上数据库中。 数据回流:当业务高峰结束后,可将云上数据库数据回流至云下数据库,并释放云上数据库资源,业务继续运行在本地IDC系统中即可。 容灾建设 当企业对数据库业务高可用性要求较高时,可对数据库进行云下、云上的容灾建。阿里云数据库混合云解决方案提供多种容灾建设方案,例如: 冷备:将云下数据库数据冷备至云上数据库,此种容灾方案成本低,RTO、RPO较大。 轻量级数据库备份:将云上低规格数据库作为云下数据库的轻量级实时备库,容灾时可快速升配,此种容灾方案有低成本、快捷的优势。 实时热备:将云下数据库中的数据实时热备至云上,数据库业务可随时切换,实现秒级RTO。HDM提供一键式容灾建设平台,并提供云下、云上数据库容灾切换演练功能,HDM的容灾建设相关能力将在2018年4月30日正式上线。

剑曼红尘 2020-03-23 14:08:28 0 浏览量 回答数 0

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数据传输服务DTS的功能特性(什么是数据迁移?)

云栖大讲堂 2019-12-01 21:23:49 1218 浏览量 回答数 0

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前言 这期我想写很久了,但是因为时间的原因一直拖到了现在,我以为一两天就写完了,结果从构思到整理资料,再到写出来用了差不多一周的时间吧。 你们也知道丙丙一直都是创作鬼才来的,所以我肯定不会一本正经的写,我想了好几个切入点,最后决定用一个完整的电商系统作为切入点,带着大家看看,我们需要学些啥,我甚至还收集配套视频和资料,暖男石锤啊,这期是呕心沥血之作,不要白嫖了。 正文 在写这个文章之前,我花了点时间,自己臆想了一个电商系统,基本上算是麻雀虽小五脏俱全,我今天就用它开刀,一步步剖析,我会讲一下我们可能会接触的技术栈可能不全,但是够用,最后给个学习路线。 Tip:请多欣赏一会,每个点看一下,看看什么地方是你接触过的,什么技术栈是你不太熟悉的,我觉得还算是比较全的,有什么建议也可以留言给我。 不知道大家都看了一下没,现在我们就要庖丁解牛了,我从上到下依次分析。 前端 你可能会会好奇,你不是讲后端学习路线嘛,为啥还有前端的部分,我只能告诉你,傻瓜,肤浅。 我们可不能闭门造车,谁告诉你后端就不学点前端了? 前端现在很多也了解后端的技术栈的,你想我们去一个网站,最先接触的,最先看到的是啥? 没错就是前端,在大学你要是找不到专门的前端同学,去做系统肯定也要自己顶一下前端的,那我觉得最基本的技术栈得熟悉和了解吧,丙丙现在也是偶尔会开发一下我们的管理系统主要是VUE和React。 在这里我列举了我目前觉得比较简单和我们后端可以了解的技术栈,都是比较基础的。 作为一名后端了解部分前端知识还是很有必要的,在以后开发的时候,公司有前端那能帮助你前后端联调更顺畅,如果没前端你自己也能顶一下简单的页面。 HTML、CSS、JS、Ajax我觉得是必须掌握的点,看着简单其实深究或者去操作的话还是有很多东西的,其他作为扩展有兴趣可以了解,反正入门简单,只是精通很难很难。 在这一层不光有这些还有Http协议和Servlet,request、response、cookie、session这些也会伴随你整个技术生涯,理解他们对后面的你肯定有不少好处。 Tip:我这里最后删除了JSP相关的技术,我个人觉得没必要学了,很多公司除了老项目之外,新项目都不会使用那些技术了。 前端在我看来比后端难,技术迭代比较快,知识好像也没特定的体系,所以面试大厂的前端很多朋友都说难,不是技术多难,而是知识多且复杂,找不到一个完整的体系,相比之下后端明朗很多,我后面就开始讲后端了。 网关层: 互联网发展到现在,涌现了很多互联网公司,技术更新迭代了很多个版本,从早期的单机时代,到现在超大规模的互联网时代,几亿人参与的春运,几千亿成交规模的双十一,无数互联网前辈的造就了现在互联网的辉煌。 微服务,分布式,负载均衡等我们经常提到的这些名词都是这些技术在场景背后支撑。 单机顶不住,我们就多找点服务器,但是怎么将流量均匀的打到这些服务器上呢? 负载均衡,LVS 我们机器都是IP访问的,那怎么通过我们申请的域名去请求到服务器呢? DNS 大家刷的抖音,B站,快手等等视频服务商,是怎么保证同时为全国的用户提供快速的体验? CDN 我们这么多系统和服务,还有这么多中间件的调度怎么去管理调度等等? zk 这么多的服务器,怎么对外统一访问呢,就可能需要知道反向代理的服务器。 Nginx 这一层做了反向负载、服务路由、服务治理、流量管理、安全隔离、服务容错等等都做了,大家公司的内外网隔离也是这一层做的。 我之前还接触过一些比较有意思的项目,所有对外的接口都是加密的,几十个服务会经过网关解密,找到真的路由再去请求。 这一层的知识点其实也不少,你往后面学会发现分布式事务,分布式锁,还有很多中间件都离不开zk这一层,我们继续往下看。 服务层: 这一层有点东西了,算是整个框架的核心,如果你跟我帅丙一样以后都是从事后端开发的话,我们基本上整个技术生涯,大部分时间都在跟这一层的技术栈打交道了,各种琳琅满目的中间件,计算机基础知识,Linux操作,算法数据结构,架构框架,研发工具等等。 我想在看这个文章的各位,计算机基础肯定都是学过的吧,如果大学的时候没好好学,我觉得还是有必要再看看的。 为什么我们网页能保证安全可靠的传输,你可能会了解到HTTP,TCP协议,什么三次握手,四次挥手。 还有进程、线程、协程,什么内存屏障,指令乱序,分支预测,CPU亲和性等等,在之后的编程生涯,如果你能掌握这些东西,会让你在遇到很多问题的时候瞬间get到点,而不是像个无头苍蝇一样乱撞(然而丙丙还做得不够)。 了解这些计算机知识后,你就需要接触编程语言了,大学的C语言基础会让你学什么语言入门都会快点,我选择了面向对象的JAVA,但是也不知道为啥现在还没对象。 JAVA的基础也一样重要,面向对象(包括类、对象、方法、继承、封装、抽象、 多态、消息解析等),常见API,数据结构,集合框架,设计模式(包括创建型、结构型、行为型),多线程和并发,I/O流,Stream,网络编程你都需要了解。 代码会写了,你就要开始学习一些能帮助你把系统变得更加规范的框架,SSM可以会让你的开发更加便捷,结构层次更加分明。 写代码的时候你会发现你大学用的Eclipse在公司看不到了,你跟大家一样去用了IDEA,第一天这是什么玩意,一周后,真香,但是这玩意收费有点贵,那免费的VSCode真的就是不错的选择了。 代码写的时候你会接触代码的仓库管理工具maven、Gradle,提交代码的时候会去写项目版本管理工具Git。 代码提交之后,发布之后你会发现很多东西需要自己去服务器亲自排查,那Linux的知识点就可以在里面灵活运用了,查看进程,查看文件,各种Vim操作等等。 系统的优化很多地方没优化的空间了,你可能会尝试从算法,或者优化数据结构去优化,你看到了HashMap的源码,想去了解红黑树,然后在算法网上看到了二叉树搜索树和各种常见的算法问题,刷多了,你也能总结出精华所在,什么贪心,分治,动态规划等。 这么多个服务,你发现HTTP请求已经开始有点不满足你的需求了,你想开发更便捷,像访问本地服务一样访问远程服务,所以我们去了解了Dubbo,Spring cloud。 了解Dubbo的过程中,你发现了RPC的精华所在,所以你去接触到了高性能的NIO框架,Netty。 代码写好了,服务也能通信了,但是你发现你的代码链路好长,都耦合在一起了,所以你接触了消息队列,这种异步的处理方式,真香。 他还可以帮你在突发流量的时候用队列做缓冲,但是你发现分布式的情况,事务就不好管理了,你就了解到了分布式事务,什么两段式,三段式,TCC,XA,阿里云的全局事务服务GTS等等。 分布式事务的时候你会想去了解RocketMQ,因为他自带了分布式事务的解决方案,大数据的场景你又看到了Kafka。 我上面提到过zk,像Dubbo、Kafka等中间件都是用它做注册中心的,所以很多技术栈最后都组成了一个知识体系,你先了解了体系中的每一员,你才能把它们联系起来。 服务的交互都从进程内通信变成了远程通信,所以性能必然会受到一些影响。 此外由于很多不确定性的因素,例如网络拥塞、Server 端服务器宕机、挖掘机铲断机房光纤等等,需要许多额外的功能和措施才能保证微服务流畅稳定的工作。 **Spring Cloud **中就有 Hystrix 熔断器、Ribbon客户端负载均衡器、Eureka注册中心等等都是用来解决这些问题的微服务组件。 你感觉学习得差不多了,你发现各大论坛博客出现了一些前沿技术,比如容器化,你可能就会去了解容器化的知识,像**Docker,Kubernetes(K8s)**等。 微服务之所以能够快速发展,很重要的一个原因就是:容器化技术的发展和容器管理系统的成熟。 这一层的东西呢其实远远不止这些的,我不过多赘述,写多了像个劝退师一样,但是大家也不用慌,大部分的技术都是慢慢接触了,工作中慢慢去了解,去深入的。 好啦我们继续沿着图往下看,那再往下是啥呢? 数据层: 数据库可能是整个系统中最值钱的部分了,在我码文字的前一天,刚好发生了微盟程序员删库跑路的操作,删库跑路其实是我们在网上最常用的笑话,没想到还是照进了现实。 这里也提一点点吧,36小时的故障,其实在互联网公司应该是个笑话了吧,权限控制没做好类似rm -rf 、fdisk、drop等等这样的高危命令是可以实时拦截掉的,备份,全量备份,增量备份,延迟备份,异地容灾全部都考虑一下应该也不至于这样,一家上市公司还是有点点不应该。 数据库基本的事务隔离级别,索引,SQL,主被同步,读写分离等都可能是你学的时候要了解到的。 上面我们提到了安全,不要把鸡蛋放一个篮子的道理大家应该都知道,那分库的意义就很明显了,然后你会发现时间久了表的数据大了,就会想到去接触分表,什么TDDL、Sharding-JDBC、DRDS这些插件都会接触到。 你发现流量大的时候,或者热点数据打到数据库还是有点顶不住,压力太大了,那非关系型数据库就进场了,Redis当然是首选,但是MongoDB、memcache也有各自的应用场景。 Redis使用后,真香,真快,但是你会开始担心最开始提到的安全问题,这玩意快是因为在内存中操作,那断点了数据丢了怎么办?你就开始阅读官方文档,了解RDB,AOF这些持久化机制,线上用的时候还会遇到缓存雪崩击穿、穿透等等问题。 单机不满足你就用了,他的集群模式,用了集群可能也担心集群的健康状态,所以就得去了解哨兵,他的主从同步,时间久了Key多了,就得了解内存淘汰机制…… 他的大容量存储有问题,你可能需要去了解Pika…. 其实远远没完,每个的点我都点到为止,但是其实要深究每个点都要学很久,我们接着往下看。 实时/离线/大数据 等你把几种关系型非关系型数据库的知识点,整理清楚后,你会发现数据还是大啊,而且数据的场景越来越多多样化了,那大数据的各种中间件你就得了解了。 你会发现很多场景,不需要实时的数据,比如你查你的支付宝去年的,上个月的账单,这些都是不会变化的数据,没必要实时,那你可能会接触像ODPS这样的中间件去做数据的离线分析。 然后你可能会接触Hadoop系列相关的东西,比如于Hadoop(HDFS)的一个数据仓库工具Hive,是建立在 Hadoop 文件系统之上的分布式面向列的数据库HBase 。 写多的场景,适合做一些简单查询,用他们又有点大材小用,那Cassandra就再合适不过了。 离线的数据分析没办法满足一些实时的常见,类似风控,那Flink你也得略知一二,他的窗口思想还是很有意思。 数据接触完了,计算引擎Spark你是不是也不能放过…… 搜索引擎: 传统关系型数据库和NoSQL非关系型数据都没办法解决一些问题,比如我们在百度,淘宝搜索东西的时候,往往都是几个关键字在一起一起搜索东西的,在数据库除非把几次的结果做交集,不然很难去实现。 那全文检索引擎就诞生了,解决了搜索的问题,你得思考怎么把数据库的东西实时同步到ES中去,那你可能会思考到logstash去定时跑脚本同步,又或者去接触伪装成一台MySQL从服务的Canal,他会去订阅MySQL主服务的binlog,然后自己解析了去操作Es中的数据。 这些都搞定了,那可视化的后台查询又怎么解决呢?Kibana,他他是一个可视化的平台,甚至对Es集群的健康管理都做了可视化,很多公司的日志查询系统都是用它做的。 学习路线 看了这么久你是不是发现,帅丙只是一直在介绍每个层级的技术栈,并没说到具体的一个路线,那是因为我想让大家先有个认知或者说是扫盲吧,我一样用脑图的方式汇总一下吧,如果图片被平台二压了。 资料/学习网站 Tip:本来这一栏有很多我准备的资料的,但是都是外链,或者不合适的分享方式,博客的运营小姐姐提醒了我,所以大家去公众号回复【路线】好了。 絮叨 如果你想去一家不错的公司,但是目前的硬实力又不到,我觉得还是有必要去努力一下的,技术能力的高低能决定你走多远,平台的高低,能决定你的高度。 如果你通过努力成功进入到了心仪的公司,一定不要懈怠放松,职场成长和新技术学习一样,不进则退。 丙丙发现在工作中发现我身边的人真的就是实力越强的越努力,最高级的自律,享受孤独(周末的歪哥)。 总结 我提到的技术栈你想全部了解,我觉得初步了解可能几个月就够了,这里的了解仅限于你知道它,知道他是干嘛的,知道怎么去使用它,并不是说深入了解他的底层原理,了解他的常见问题,熟悉问题的解决方案等等。 你想做到后者,基本上只能靠时间上的日积月累,或者不断的去尝试积累经验,也没什么速成的东西,欲速则不达大家也是知道的。 技术这条路,说实话很枯燥,很辛苦,但是待遇也会高于其他一些基础岗位。 所实话我大学学这个就是为了兴趣,我从小对电子,对计算机都比较热爱,但是现在打磨得,现在就是为了钱吧,是不是很现实?若家境殷实,谁愿颠沛流离。 但是至少丙丙因为做软件,改变了家庭的窘境,自己日子也向小康一步步迈过去。 说做程序员改变了我和我家人的一生可能夸张了,但是我总有一种下班辈子会因为我选择走这条路而改变的错觉。 我是敖丙,一个在互联网苟且偷生的工具人。 创作不易,本期硬核,不想被白嫖,各位的「三连」就是丙丙创作的最大动力,我们下次见! 本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已经收录,有大厂面试完整考点,欢迎Star。 该回答来自:敖丙

剑曼红尘 2020-03-06 11:35:37 0 浏览量 回答数 0
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