关系型数据库

HBase和Phoenix的优势大家众所周知，想要落地实践却问题一堆？replication的随机发送、Connection的管理是否让你头痛不已？本次分享中，滴滴以典型的应用场景带大家深入探究HBase和Phoenix，并分享内核改进措施。

经过了四年的发展历程，HBase 2.0终于发布上线，其增加了很多的新特性，能够更好地适应更多的场景，但是也有一些原本计划的特性并没有随之上线。在未来的HBase 3.0版本中，又有哪些特性能够增加进来呢？本文中，技术大牛将论道HBase 3.0那些可能的新特性。

2018年6月6号，由中国HBase技术社区组织，阿里云主办的中国第一次HBase Meetup在北京望京阿里中心举行，来自阿里、小米、滴滴、360等公司的各位HBase的PMC、committer共聚一堂，共同探讨HBase2.

前言 有时候我们操作数据库的时候不小心误删数据，这时候如何找回？mysql里有binlog可以帮助我们恢复数据，但是没有开binlog也没有备份就尴尬了。如果是HBase，你没有做备份误删了又如何恢复呢？ 数据保护 当误删数据发生时候，不管三七二十一，第一要务是进入hbase shell，执行如下.

云HBase2.0也就是我们即将要上线的ApsaraDB for HBase2.0。它不仅兼容开源HBase2.0，也承载着阿里多年大规模HBase使用的技术积淀，还有广大公有云用户喜欢的商业化功能。在大数据量场景中已经具有如此优势的云HBase2.0，如果还能search呢？

MySQL8.0对json进行了比较完善的支持, 我们知道json具有比较特殊的存储格式，通常存在多个key value键值对，对于类似更新操作通常不会更新整个json列，而是某些键值。 对于某些复杂的应用，json列的数据可能会变的非常庞大，这时候一个突出的问题是：innodb并不识别json类型，对它而言这些存储统一都是LOB类型，而在之前的版本中Innodb处理LOB更新的方式是标记删除旧记录，并插入新记录，显然这会带来一些存储上的开销（尽管Purge线程会去后台清理），而写入的redo log和Binlog的量也会偏高，对于超大列，可能会严重影响到性能。

关系型数据库并不新鲜。这个诞生于上世纪70年代的“老古董”，在业内不断涌现出多种不同类型的数据库的情况下，仍然站在舞台的中央，它的地位也依旧不可替代。当前主流的关系型数据库包括Oracle、DB2、SQL-Server、MySQL、PostgreSQL等。

背景 进程模型数据库，需要为每个会话指派独立的进程与之服务，在连接数非常多，且大都是活跃连接时，进程调度浪费或引入的开销甚至远远大于实际任务需要的开销（例如上下文切换，MEMCPY等），性能下降会较为严重。

重要数据结构 Rpl_info 的基类，保存了一些错误信息，如 IO/SQL thread last error class Slave_reporting_capability { // 获取last error Error const& last_error() const ...

概述 在RocksDB中MANIFEST保存了存储引擎的内部的一些状态元数据，简单来说当系统异常重启，或者程序异常被退出之后，RocksDB需要有一种机制能够恢复到一个一致性的状态， 而这个一致性的状态就是靠MANIFEST来保证的.

背景 在常见的PostgreSQL双节点高可用构架中，如果主库挂了且主备无延迟，高可用系统会提升老备库为新主库对外服务。而对于老主库，则可以有很多处理策略，例如： 删掉，重搭新备库。 降级为备库，继续服务。

前言 理解InnoDB行锁，分析一条SQL语句会加什么样的行锁，会锁住哪些数据范围对业务SQL设计和分析线上死锁问题都会有很大帮助。对于InnoDB的行锁，已经有多篇月报进行了介绍，这里笔者借鉴前面月报的内容，综合自己的理解，对源码的基础实现做一个介绍（会包含部分表锁介绍），然后结合具体SQL语句分析加锁类型和加锁范围。

MySQL 8.0已经正式发布。这个版本包含很多有意思的特性，例如，更快、性能更好的Schema和Information Schema、原子DDL、UNDO空间回收等，在很多的网站，博客等上面都有大量的推广介绍。

背景 Online DDL 一直都是 DBA 运维时比较头疼的事，一般都会选择在业务低峰期谨慎的操作，比较常用的几个工具比如 percona pt-online-schema-change , Facebook OSC, 本质上它们都是基于触发器的，简单来讲就是通过数据库的触发器把作用在源表的操作在一个事务内同步到修改后的表中，这在业务高峰期时会极大的加重主库的负载。

It’s great to see MySQL 8.0 has been GA. As a cloud provider in the world, Alibaba Cloud always keeps the pace with Oracle MySQL.

上周末花了几个小时刷完《SQL反模式》这本书，书里介绍了数据库应用开发者最长遇到的一些问题，虽然这本书面向的读者是使用数据库的应用开发者，但它对数据库管理员、数据库开发者同样会有启发，强烈推荐阅读。

背景 当前几乎所有的关系数据库都采用日志先行的方式，也就是所谓WRITE-AFTER-LOG(WAL)，这是因为日志通常是顺序写的，并且写入量相比修改的数据通常要小很多。通过redo log来确保提交的事务必然具有持久性。

标签 PostgreSQL , 阿里云 , 高并发 , 内置pool , Oracle shared server 背景 进程模型数据库，需要为每个会话指派独立的进程与之服务，在连接数非常多，且大都是活跃连接时，进程调度浪费或引入的开销甚至远远大于实际任务需要的开销（例如上下文切换，MEMCPY等），性能下降会较为严重。

标签 PostgreSQL , gist , btree , 空间索引 , 范围扫描 背景 在PostgreSQL中，支持geohash, geometry, geograph三种空间存储结构。