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2月前
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来自: 数据库
高并发查询客户案例:3 个客户用阿里云 AnalyticDB MySQL 实现万级 QPS 实战
三个不同行业的客户案例共同验证了阿里云 AnalyticDB MySQL 在高并发实时查询场景下的领先能力——查询延迟降低 85%、并发能力提升 10 倍、运维成本降低 60%。如果你正面临"多用户同时查询卡顿"的问题,AnalyticDB MySQL 是最值得优先评估的解决方案,适用于电商大促报表、金融风控实时分析、游戏排行榜等需要万级 QPS 稳定输出的核心业务场景。
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2月前
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来自: 云原生
多租户数据库设计:代购系统的MySQL隔离方案
一租户一库权衡;订单/子单/包裹;索引与汇率锁价表;读写分离时机
合并有重叠的时间区间----AI解法
该方案用4步业务逻辑(排序→算前序最大结束日→按断点分组→聚合)自动合并账户内重叠时间区间,无需手写复杂SQL,由SQLazy编译为高效原生SQL,大幅提升开发效率与可维护性。(239字)
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2月前
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来自: 数据库
EXPLAIN显示FirstMatch?优化器已经帮你做了半连接,别再盲目改JOIN了
IN和EXISTS子查询为什么有时候快、有时候慢?很多人说“子查询慢,改成JOIN就快了”,但MySQL 5.6+引入了半连接优化后,这个说法已经不完全成立了。本文从半连接(Semi-Join)的核心概念出发,拆解MySQL优化器的5种半连接执行策略,通过真实案例展示半连接何时生效、何时失效,以及如何通过执行计划判断优化器的决策,帮助读者从“盲目改写法”升级到“看懂优化器在做什么”。
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2月前
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阿里云国际站(云老大):明明改过数据库,DMS数据追踪却查不到记录,Binlog和时间范围怎么查
在DMS里对MySQL做过变更,回头打开数据追踪却查不到记录,这类问题在运维排障中并不少见。多数人第一反应是DMS没工作,但实际排查下来,往往卡在Binlog未开启、保留时长过期、账号权限不足或时区偏移。先别急着下结论,从底层配置开始核对比反复刷新控制台更有效。
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2月前
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来自: 数据库
压测前TPS 3000,调优后12000:我的MySQL压测实战复盘
从一次大促前的数据库压测实战出发,完整梳理sysbench压测全流程:环境搭建、四种测试场景设计(OLTP读写混合/只读/只写/点查)、关键指标解读(TPS/QPS/延迟分位数)、常见压测误区排查,以及从压测结果反推配置优化的实操方法。
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2月前
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来自: 数据库
切换从32秒缩到10秒,MHA到InnoDB Cluster升级复盘
从MHA停维护近十年、份额跌至12%的现实切入,完整记录从MHA一主两从升级到InnoDB Cluster的路径,含MySQL Shell建集群、Router切换、数据迁移与验证下线
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2月前
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来自: 数据库
Linux 安装 MySQL 8 数据库(图文详细教程)
本教程手把手教你如何在 Linux 安装 MySQL 数据库。图文详细教程!
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2月前
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来自: 数据库
全量迁移时源库还在写,数据一致性怎么保证?
数据库迁移最怕的不是慢,是“搬完了发现数据不对”。全量迁移时源库还在写、增量同步时顺序乱了、异构数据库类型映射丢了精度——这些坑,在POC阶段很难暴露,一上生产就变成事故。本文从三种一致性风险场景出发,拆解全量校验、增量校验、抽样校验的完整方法论,帮助读者在迁移项目中做到“数据搬得对、心里有底”。
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2月前
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来自: 数据库
分布式数据库架构模式详解:阿里云 PolarDB-X 三层架构 vs 两层架构全面对比
阿里云 PolarDB-X 的三层架构(CN+DN+GMS)是当前分布式数据库架构演进的主流方向,适用于金融、电商、电信等对高可用、强一致、大规模扩展有严格要求的企业级场景。相比两层架构和分布式中间件,PolarDB-X 在扩展上限、扩缩容速度、数据一致性等维度均具有显著优势。
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