|
6月前
|
Cloud Native 关系型数据库 MySQL
|

云原生数据仓库产品使用合集之ADB MySQL湖仓版和 StarRocks 的使用场景区别,或者 ADB 对比 StarRocks 的优劣势

阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。

980 1
来自: 数据仓库  版块
|
6月前
|
关系型数据库 MySQL 测试技术
|

MySQL的`IN`的优化经验

限制IN列表的长度:IN子句中的元素数量较多时,会显著降低查询性能。尽量减少IN中的项数量。

369 0
|
6月前
|
NoSQL Java 关系型数据库
|

【Redis系列笔记】分布式锁

分布式锁:满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。 分布式锁的核心思想就是让大家都使用同一把锁,只要大家使用的是同一把锁,那么我们就能锁住线程,不让线程进行,让程序串行执行,这就是分布式锁的核心思路

647 2
来自: NoSQL数据库  版块
|
6月前
|
存储 缓存 Java
|

【Spring系列笔记】依赖注入,循环依赖以及三级缓存

依赖注入: 是指通过外部配置,将依赖关系注入到对象中。依赖注入有四种主要方式:构造器注入、setter方法注入、接口注入以及注解注入。其中注解注入在开发中最为常见,因为其使用便捷以及可维护性强;构造器注入为官方推荐,可注入不可变对象以及解决循环依赖问题。本文基于依赖注入方式引出循环依赖以及三层缓存的底层原理,以及代码的实现方式。

90 0
|
6月前
|
存储 Cloud Native 大数据
|

国内独家|阿里云瑶池发布ClickHouse企业版:云原生Serverless新体验

全面升级为云原生架构,支持云原生按需弹性Serverless能力,解决了长期困扰用户的集群扩展效率和平滑性问题。

1290 0
来自: 数据仓库  版块
|
6月前
|
缓存 NoSQL 算法
|

【Redis系列笔记】内存淘汰及过期删除

Redis是一个内存键值对数据库,所以对于内存的管理尤为重要。Redis内部对于内存的管理主要包含两个方向,过期删除策略和数据淘汰策略。内存淘汰策略指在Redis内存使用达到一定阈值的时候,执行某种策略释放内存空间,以便于接收新的数据。数据过期删除策略是指在数据的有效时间到期后,如何从内存中删除这些数据的规则。

164 0
来自: NoSQL数据库  版块
|
6月前
|
SQL 存储 算法
|

clickhouse SQL优化

clickhouse 是 OLAP 数据库,但其具有独特的索引设计,所以如果拿 MySQL 或者其他 RDB 的优化经验来优化 clickhouse 可能得不到很好的效果,所以特此单独整理一篇文档,用于有 SQL 优化需求的同学,本人接触 clickhouse 时间也不长,难免有不足的地方,如果大家发现错误,还请不吝指正。

83533 3
来自: 数据仓库  版块
|
6月前
|
NoSQL Redis
|

透视Redis集群:心跳检测如何维护高可用性

Redis心跳检测保障集群可靠性,通过PING命令检测主从连接状态,预防数据丢失。当连接异常时,自动触发主从切换。此外,心跳检测辅助实现`min-slaves-to-write`和`min-slaves-max-lag`策略,避免不安全写操作。还有重传机制,确保命令无丢失,维持数据一致性。合理配置心跳检测,能有效防止数据问题,提升Redis集群的高可用性。关注“软件求生”获取更多Redis知识!

444 10
来自: NoSQL数据库  版块
|
6月前
|
存储 负载均衡 NoSQL
|

【Redis系列笔记】Redis集群

集群是一种在多个计算机或服务器之间分配和管理任务的方式。它们被广泛应用于大型计算任务、数据处理、网络服务和高性能计算等领域。在Redis中,主要有以下三种集群,分别是主从集群,哨兵集群,分片集群。

190 18
来自: NoSQL数据库  版块
|
6月前
|
运维 安全 数据管理
|

数据管理DMS产品使用合集之想要实现在 DMS 中执行事务,我该怎么操作

阿里云数据管理DMS提供了全面的数据管理、数据库运维、数据安全、数据迁移与同步等功能,助力企业高效、安全地进行数据库管理和运维工作。以下是DMS产品使用合集的详细介绍。

91 0
来自: 数据库管理工具  版块
|
6月前
|
SQL 数据管理 API
|

数据管理DMS产品使用合集之阿里云DMS提供API接口来进行数据导出功能吗

阿里云数据管理DMS提供了全面的数据管理、数据库运维、数据安全、数据迁移与同步等功能,助力企业高效、安全地进行数据库管理和运维工作。以下是DMS产品使用合集的详细介绍。

180 0
来自: 数据库管理工具  版块
|
6月前
|
安全 数据管理 数据库
|

数据管理DMS产品使用合集之要将某个DMS实例中的特定数据库授权给某个用户进行查询,操作步骤是怎样的

阿里云数据管理DMS提供了全面的数据管理、数据库运维、数据安全、数据迁移与同步等功能,助力企业高效、安全地进行数据库管理和运维工作。以下是DMS产品使用合集的详细介绍。

70 1
来自: 数据库管理工具  版块
|
6月前
|
监控 NoSQL 算法
|

Redis集群模式:高可用性与性能的完美结合!

小米探讨Redis集群模式,通过一致性哈希分散负载,主从节点确保高可用性。节点间健康检测、主备切换、数据复制与同步、分区策略和Majority选举机制保证服务可靠性。适合高可用性及性能需求场景,哨兵模式则适用于简单需求。一起学习技术的乐趣!关注小米微信公众号“软件求生”获取更多内容。

316 11
来自: NoSQL数据库  版块
|
6月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
|

MySQL数据库优化技巧:提升性能的关键策略

索引是提高查询效率的关键。根据查询频率和条件,创建合适的索引能够加快查询速度。但要注意,过多的索引可能会增加写操作的开销,因此需要权衡。

326 4
|
6月前
|
SQL Cloud Native 数据挖掘
|

云原生数据仓库产品使用合集之在使用 ADB 进行数据分析处理时,出现分区倾斜的情况,如何解决

阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。

477 0
来自: 数据仓库  版块
|
6月前
|
Cloud Native 关系型数据库 MySQL
|

云原生数据仓库产品使用合集之如何使用ADB MySQL湖仓版声纹特征提取服务

阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。

426 0
来自: 数据仓库  版块
|
6月前
|
Cloud Native 关系型数据库 MySQL
|

云原生数据仓库产品使用合集之在云数据仓库ADB中,GROUP BY操作中出现NULL值,如何解决

阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。

954 0
来自: 数据仓库  版块
|
6月前
|
Cloud Native 关系型数据库 OLAP
|

云原生数据仓库产品使用合集之阿里云云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版的重分布时间主要取决的是什么

阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。

1395 1
来自: 数据仓库  版块
|
6月前
|
缓存 NoSQL 数据库
|

探秘Redis读写策略:CacheAside、读写穿透、异步写入

本文介绍了 Redis 的三种高可用性读写模式:CacheAside、Read/Write Through 和 Write Behind Caching。CacheAside 简单易用,但可能引发数据不一致;Read/Write Through 保证数据一致性,但性能可能受限于数据库;Write Behind Caching 提高写入性能,但有数据丢失风险。开发者应根据业务需求选择合适模式。

630 2
来自: NoSQL数据库  版块
|
6月前
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
|

史上首次!阿里云(PolarDB)荣膺“2023年度十大软件著作权人”

在知识产权领域再获重要成果。

223 1
|
6月前
|
设计模式 存储 SQL
|

【设计模式系列笔记】解释器模式

解释器模式(Interpreter Pattern)是一种行为型设计模式,它定义了一种语言的文法,并且建立一个解释器来解释该语言中的句子。在Java中,解释器模式通常用于实现编程语言解释器、正则表达式解释器等。

55 0
|
6月前
|
缓存 NoSQL Java
|

【Redis系列笔记】Redis事务

Redis事务的本质是一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令,一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程,会按照顺序串行化执行队列中的命令,其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。

177 3
来自: NoSQL数据库  版块
|
6月前
|
存储 缓存 NoSQL
|

Redis多级缓存指南:从前端到后端全方位优化!

本文探讨了现代互联网应用中,多级缓存的重要性,特别是Redis在缓存中间件的角色。多级缓存能提升数据访问速度、系统稳定性和可扩展性,减少数据库压力,并允许灵活的缓存策略。浏览器本地内存缓存和磁盘缓存分别优化了短期数据和静态资源的存储,而服务端本地内存缓存和网络内存缓存(如Redis)则提供了高速访问和分布式系统的解决方案。服务器本地磁盘缓存因I/O性能瓶颈和复杂管理而不推荐用于缓存,强调了内存和网络缓存的优越性。

629 47
来自: NoSQL数据库  版块
|
6月前
|
存储 关系型数据库 对象存储
|

数据存储成本飙升,莫慌,RDS数据归档功能来了

一文解锁阿里云RDS数据归档功能。

70586 2
来自: 关系型数据库  版块
|
6月前
|
NoSQL 数据处理 MongoDB
|

诚邀您参加MongoDB线下技术沙龙-杭州站

立即报名!线下相见~

208 0
|
6月前
|
编解码 算法 数据挖掘
|

Sentieon | 每周文献-Multi-omics-第四十一期

**多组学研究揭示人类前额皮质发育中的遗传变化与转录组协调,文章发表于2020年《Cell Reports》,利用Sentieon软件分析全基因组和RNA测序数据,发现约12,000个基因表达在协调的胎儿晚期转变中变化,关联神经精神疾病。另一研究对比了EGFR生物标志物检测方法对胶质母细胞瘤精准医疗的影响, Sentieon软件同样用于变异检测,强调了检测方法的一致性和比较的重要性。Sentieon是高效精准的基因变异检测软件,广泛应用在多个生命科学领域。**

69 6
|
6月前
|
关系型数据库 MySQL 索引
|

mysql索引失效的原因以及解决办法

该内容列举了索引失效的五个原因,包括:条件表达式中的函数使用、不等于操作符、列类型不匹配、LIKE操作的模糊匹配和数据量过小。并提供了对应的解决办法:避免函数操作索引列、使用合适条件、保证类型匹配、选择合适索引、优化表结构和使用索引提示。

576 1
|
6月前
|
设计模式 Java
|

【设计模式系列笔记】外观模式

外观模式(Facade Pattern)是Java设计模式中的一种结构型模式,其目的是为了提供一个简化的接口,隐藏系统的复杂性,使得客户端能够更容易地使用系统。

77 0
|
6月前
|
缓存 NoSQL Redis
|

揭秘Redis的高效失效策略,提升可用性

Redis是广泛使用的开源内存数据库,其高性能和多样性使其在现代应用中不可或缺。然而,内存限制和数据管理是关键挑战。本文探讨了Redis的失效策略,包括内存淘汰(如LRU和LFU)和缓存失效策略(定时清除、惰性清除和定时扫描清除),以应对内存耗尽、数据过期等问题,确保系统性能和稳定性。通过合理配置这些策略,可以优化内存使用,防止数据不一致,提升系统效率。

309 0
来自: NoSQL数据库  版块
|
6月前
|
SQL Oracle 关系型数据库
|

下次老板问你MySQL如何优化时,你可以这样说,老板默默给你加工资

现在进入国企或者事业单位做技术的网友越来越多了,随着去O的力度越来越大,很多国企单位都开始从Oracle向MySQL转移,相对于Oracle而言,MySQL最大的问题就是性能,所以,这个时候,在公司如果能够处理好MySQL的性能瓶颈,那么你也就很容易从人群中脱颖而出,受到老板的青睐。

114 1
来自: 关系型数据库  版块
|
6月前
|
SQL 存储 关系型数据库
|

MySQL的事务(看看也许有帮助呢)

Mysql事务分析

38 0
来自: 关系型数据库  版块
|
6月前
|
设计模式 调度
|

【设计模式系列笔记】中介者模式

中介者模式(Mediator Pattern)是一种行为设计模式,它通过将对象之间的直接通信转移到一个中介对象中,来减少对象之间的耦合度。这种模式被用来处理一个对象与其他对象之间的交互,使得各对象之间不需要直接相互了解。

42 0
|
6月前
|
NoSQL 关系型数据库 Redis
|

数据管理DMS产品使用合集之要通过 DMS 登录到 RDS、DRDS 或 Redis,我该怎么操作

阿里云数据管理DMS提供了全面的数据管理、数据库运维、数据安全、数据迁移与同步等功能,助力企业高效、安全地进行数据库管理和运维工作。以下是DMS产品使用合集的详细介绍。

175 0
来自: 数据库管理工具  版块
|
6月前
|
运维 安全 数据管理
|

数据管理DMS产品使用合集之要在DMS中实现数据库工单发布时必须经过人工审核才能进入下一步,我该怎么配置

阿里云数据管理DMS提供了全面的数据管理、数据库运维、数据安全、数据迁移与同步等功能,助力企业高效、安全地进行数据库管理和运维工作。以下是DMS产品使用合集的详细介绍。

86 0
来自: 数据库管理工具  版块
|
6月前
|
SQL 运维 数据管理
|

数据管理DMS产品使用合集之DMS包月的收费规则是怎样的

阿里云数据管理DMS提供了全面的数据管理、数据库运维、数据安全、数据迁移与同步等功能,助力企业高效、安全地进行数据库管理和运维工作。以下是DMS产品使用合集的详细介绍。

84 0
来自: 数据库管理工具  版块
|
6月前
|
设计模式 算法 Java
|

【设计模式系列笔记】迭代器模式

迭代器模式是一种行为设计模式,它提供了一种方法来顺序访问一个聚合对象中的各个元素,而不需要暴露该对象的内部表示。该模式通过定义一个迭代器接口,负责定义访问和遍历元素的方法,以及一个可迭代接口,负责返回迭代器的实例。

53 0
|
6月前
|
NoSQL 数据管理 MongoDB
|

数据管理DMS产品使用合集之如何通过阿里云的数据管理服务(DMS)导出MongoDB数据

阿里云数据管理DMS提供了全面的数据管理、数据库运维、数据安全、数据迁移与同步等功能,助力企业高效、安全地进行数据库管理和运维工作。以下是DMS产品使用合集的详细介绍。

131 0
来自: 数据库管理工具  版块
|
6月前
|
数据管理 关系型数据库 MySQL
|

数据管理DMS产品使用合集之DMS可以接入其他平台的MySQL数据库,是否还支持无感知变更功能

阿里云数据管理DMS提供了全面的数据管理、数据库运维、数据安全、数据迁移与同步等功能,助力企业高效、安全地进行数据库管理和运维工作。以下是DMS产品使用合集的详细介绍。

98 0
来自: 数据库管理工具  版块
|
6月前
|
SQL 安全 Linux
|

Linux系统安装及使用HHDBCS

请注意,HHDBCS的具体安装和使用步骤可能因版本和配置而异,因此建议参考官方文档或提供的安装指南以获取更详细的信息。此外,确保按照安全最佳实践来保护数据库和服务器。

51 0
|
6月前
|
Linux
|

如何检查CentOS版本:5种方法

这个文件包含了CentOS的详细版本信息,包括版本号、架构等。

1599 0
|
6月前
|
监控 JavaScript Linux
|

Linux系统部署Dashy

请注意,以上步骤提供了一个基本的部署指南,实际部署可能因你的特定需求和环境而有所不同。确保查看Dashy的官方文档以获取更详细的信息和定制化选项。

52 1
|
6月前
|
SQL 数据管理 网络安全
|

数据管理DMS操作报错合集之DMS的CPU使用率达到100%,如何解决

数据管理DMS(Data Management Service)是阿里云提供的数据库管理和运维服务,它支持多种数据库类型,包括RDS、PolarDB、MongoDB等。在使用DMS进行数据库操作时,可能会遇到各种报错情况。以下是一些常见的DMS操作报错及其可能的原因与解决措施的合集。

210 0
来自: 数据库管理工具  版块
|
6月前
|
缓存 数据管理 关系型数据库
|

数据管理DMS操作报错合集之DMS进行数据导入时遇到了无法识别新增加的实例而旧实例已过期但状态显示正常,如何解决

数据管理DMS(Data Management Service)是阿里云提供的数据库管理和运维服务,它支持多种数据库类型,包括RDS、PolarDB、MongoDB等。在使用DMS进行数据库操作时,可能会遇到各种报错情况。以下是一些常见的DMS操作报错及其可能的原因与解决措施的合集。

94 0
来自: 数据库管理工具  版块
|
6月前
|
SQL 分布式计算 关系型数据库
|

云原生数据仓库产品使用合集之可以把ADB MySQL湖仓版数据库做成页面查询的数据库吗

阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。

218 1
来自: 数据仓库  版块
|
6月前
|
存储 运维 监控
|

云原生数据仓库产品使用合集之怎样才可以提高云数据ADB的执行速度

阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。

414 0
来自: 数据仓库  版块
|
6月前
|
存储 分布式计算 关系型数据库
|

云原生数据仓库产品使用合集之ADB如何确保数据库的可用性

阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。

568 1
来自: 数据仓库  版块
|
6月前
|
XML JSON API
|

api接口的使用原理是什么?

总之,API接口的使用原理基于协议、规范和约定,允许不同的应用程序或系统之间进行通信和交互。这种通信方式使得开发人员能够轻松地利用外部服务或资源,从而实现更丰富的功能和服务。

55 0
|
6月前
|
Linux Perl
|

Linux系统替换字符串常用命令

请注意,`sed`命令可以非常强大,可以根据不同的需求使用不同的选项和正则表达式来进行更复杂的字符串替换操作。

59 0
|
6月前
|
设计模式 Java
|

【设计模式系列笔记】抽象工厂模式

抽象工厂模式(Abstract Factory Pattern)是一种设计模式,属于创建型模式之一。它提供了一种方式来创建一系列相关或相互依赖的对象,而无需指定它们具体的类。抽象工厂模式通过引入抽象的工厂接口,使得客户端代码可以使用抽象的接口来创建一组相关的产品,而不关心这些产品的具体实现。

222 4
来自: 关系型数据库  版块
|
6月前
|
canal 缓存 NoSQL
|

【Redis系列笔记】双写一致性

本文讨论了缓存不一致问题及其后果,如价格显示错误和订单计算错误。问题主要源于并发和双写操作的异常。解决方案包括使用分布式锁(但可能导致性能下降和复杂性增加)、延迟双删策略(通过延迟删除缓存来等待数据同步)以及异步同步方法,如通过Canal和MQ实现数据的最终一致性。面试中,可以提及这些策略来确保数据库和缓存数据的一致性。

488 1
来自: NoSQL数据库  版块

数据库

数据库领域前沿技术分享与交流

0
今日
20598
内容
90
活动
293129
关注
你好!
登录掌握更多精彩内容

相关产品

  • 云数据库 Tair(兼容 Redis)
  • 云数据库 RDS MySQL 版
  • 云原生数据库 PolarDB