PolarDB产品使用问题之为什么无法删除备份
PolarDB产品使用合集涵盖了从创建与管理、数据管理、性能优化与诊断、安全与合规到生态与集成、运维与支持等全方位的功能和服务,旨在帮助企业轻松构建高可用、高性能且易于管理的数据库环境,满足不同业务场景的需求。用户可以通过阿里云控制台、API、SDK等方式便捷地使用这些功能,实现数据库的高效运维与持续优化。
PolarDB产品使用问题之如何进行表分区
PolarDB产品使用合集涵盖了从创建与管理、数据管理、性能优化与诊断、安全与合规到生态与集成、运维与支持等全方位的功能和服务,旨在帮助企业轻松构建高可用、高性能且易于管理的数据库环境,满足不同业务场景的需求。用户可以通过阿里云控制台、API、SDK等方式便捷地使用这些功能,实现数据库的高效运维与持续优化。
PolarDB产品使用问题之如何使用定时任务来指定时间进行扩容配置
PolarDB产品使用合集涵盖了从创建与管理、数据管理、性能优化与诊断、安全与合规到生态与集成、运维与支持等全方位的功能和服务,旨在帮助企业轻松构建高可用、高性能且易于管理的数据库环境,满足不同业务场景的需求。用户可以通过阿里云控制台、API、SDK等方式便捷地使用这些功能,实现数据库的高效运维与持续优化。
PolarDB测试
在CentOS 7.9环境下,作者探索实践了PolarDB-X的分布式与集中式部署,强调了PolarDB-X的稳定性和与MySQL的高兼容性。测试涵盖Anolis OS和openEuler系统,涉及PXD工具和Kubernetes部署。部署步骤包括环境调整、Python 3、Docker和MySQL客户端的安装。在集群部署中,遇到镜像源和版本匹配问题,通过PXD解决。总结中建议官方改进文档、丰富生态工具并提供更多案例,以促进其发展。这次体验展现了PolarDB-X的技术潜力和国产数据库的重要性。
设计模式第五讲-装饰器模式和代理模式详解
远程代理,这种方式通常是为了隐藏目标对象存在于不同地址空间的事实,方便客户端访问。例如,用户申请某些网盘空间时,会在用户的文件系统中建立一个虚拟的硬盘,用户访问虚拟硬盘时实际访问的是网盘空间。
设计模式-值类型与引用类型、深拷贝与浅拷贝、原型模式详解
如果拷贝的时候共享被引用的对象就是浅拷贝,如果被引用的对象也拷贝一份出来就是深拷贝。(深拷贝就是说重新new一个对象,然后把之前的那个对象的属性值在重新赋值给这个用户)
设计模式第八讲:观察者模式和中介者模式详解
定义一个中介对象来封装一系列对象之间的交互,使原有对象之间的耦合松散,且可以独立地改变它们之间的交互。中介者模式又叫调停模式,它是迪米特法则的典型应用。
详解Redis的主从同步原理
只不过在主节点中叫做master_repl_offset; 从节点也有一个偏移量叫做slave_repl_offset,用来记录从节点已经从主节点的repl_backlog_buffer中同步到的最新写指令的位置;
设计模式第七讲-外观模式、适配器模式、模板方法模式详解
系统要求所有的数据库帮助类必须实现ISqlHelp接口,面向该接口编程,如SQLServerHelp类。 此时第三方提供了一个新的MySql的帮助类(假设是dll,不能修改),它的编程规范和ISqlHelp不兼容,这个时候就需要引入适配器类,使二者能相互兼容。
高并发场景下,6种方案,保证缓存和数据库的最终一致性!
在解决缓存一致性的过程中,有多种途径可以保证缓存的最终一致性,应该根据场景来设计合适的方案,读多写少的场景下,可以选择采用“Cache-Aside结合消费数据库日志做补偿”的方案,写多的场景下,可以选择采用“Write-Through结合分布式锁”的方案,写多的极端场景下,可以选择采用“Write-Behind”的方案。
互联网大厂的缓存策略:抵抗超高并发的秘密武器,已开源!
该文探讨了如何在互联网大厂项目中设计和使用缓存,以应对百万级流量。作者以秒杀系统为例,提出采用本地缓存+分布式缓存的混合型缓存架构,强调了缓存设计在抗高并发流量中的重要性。文章详细阐述了秒杀系统对缓存的核心诉求,包括流量分层、读写策略和并发控制,以及如何处理缓存失效的情况。此外,还介绍了缓存的使用场景,如接口缓存策略,并分析了缓存集群方案、缓存交互流程和缓存刷新机制。最后,讨论了数据一致性问题和代码的扩展性实现。文中提供了开源的缓存方案链接,包括GitHub、Gitee和GitCode仓库。
PolarDB操作报错合集之数据库访问量低时,可以正常连接数据库,访问量高了所有用户都连接不了数据库,为什么
PolarDB是阿里云推出的一种云原生数据库服务,专为云设计,提供兼容MySQL、PostgreSQL的高性能、低成本、弹性可扩展的数据库解决方案,可以有效地管理和优化PolarDB实例,确保数据库服务的稳定、高效运行。以下是使用PolarDB产品的一些建议和最佳实践合集。
PolarDB操作报错合集之遇到报错:Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: jpcap/JpcapCaptor,该怎么解决
PolarDB是阿里云推出的一种云原生数据库服务,专为云设计,提供兼容MySQL、PostgreSQL的高性能、低成本、弹性可扩展的数据库解决方案,可以有效地管理和优化PolarDB实例,确保数据库服务的稳定、高效运行。以下是使用PolarDB产品的一些建议和最佳实践合集。
PolarDB产品使用合集之可以使用什么来查看查询的执行计划和性能信息
PolarDB是阿里云推出的一种云原生数据库服务,专为云设计,提供兼容MySQL、PostgreSQL的高性能、低成本、弹性可扩展的数据库解决方案,可以有效地管理和优化PolarDB实例,确保数据库服务的稳定、高效运行。以下是使用PolarDB产品的一些建议和最佳实践合集。
PolarDB产品使用合集之当主节点发生切换后,客户端需要重新配置写入节点吗
PolarDB是阿里云推出的一种云原生数据库服务,专为云设计,提供兼容MySQL、PostgreSQL的高性能、低成本、弹性可扩展的数据库解决方案,可以有效地管理和优化PolarDB实例,确保数据库服务的稳定、高效运行。以下是使用PolarDB产品的一些建议和最佳实践合集。
PolarDB产品使用合集之宿主机资源要给多少
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PolarDB产品使用合集之迁移 PolarDB 的数据并启动新的镜像的步骤是什么
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PolarDB产品使用合集之是否支持分表和分区的功能
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PolarDB产品使用合集之polardb支持透明数据加密TDE吗
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PolarDB产品使用合集之是否区分只读实例
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PolarDB产品使用合集之PolarDB-X是否支持MySQL的WITH AS语法
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PolarDB产品使用合集之诊断内核问题时,除了增加日志还有什么诊断手段
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PolarDB产品使用合集之只读结点 0(最低) - 7(最高),只读结点个数不包括已有的一主一只读吗
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PolarDB产品使用合集之只读结点的上下限 0 ~ 7 ,指的是如果不触发伸缩,就不会有serverless增加的只读结点
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PolarDB产品使用合集之计算包是用来干什么的
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PolarDB产品使用合集之集群配置主从1~16pcu,比如innodb_buffer_pool_size,另外线上innodb_buffer_pool_size配置里面是在变动的,该怎么配置
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PolarDB产品使用合集之开启serverless功能,在弹出回缩节点时,会造成用户端连接断开的情况,有什么办法解决
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PolarDB产品使用合集之怎么关闭Binlog
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PolarDB产品使用合集之有的sql里面有自定义存储函数 如果想走列存有什么优化建议吗
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PolarDB产品使用合集之最大库表数量取决于什么最大连接数是否与资源配置规格正相关
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PolarDB产品使用合集之PolarDB支持哪些存储引擎
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PolarDB产品使用合集之优化器对索引的阈值一般是多少
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PolarDB产品使用合集之表列存索引要怎么添加
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PolarDB产品使用合集之serverless监控指标中如何监测某个节点的负载或资源占用情况
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PolarDB 开源评测
阿里云PolarDB,一款分布式云原生数据库,以其高性能(交易性能6倍于开源DB,分析性能高达400倍)、强可扩展性(秒级弹性伸缩)、良好兼容性(100%适配MySQL/PostgreSQL,高度兼容Oracle)和易用性(丰富的监控管理功能,灵活备份恢复)脱颖而出。它是应对高并发业务和突发流量的理想选择,尤其适合寻求高性能、高可用和高扩展性的企业。
「报名中」5月31日,和PolarDB开源社区一起去娃哈哈!
5月31日(周五),PolarDB开源社区将联合娃哈哈集团共同举办开源数据库技术沙龙! 本次活动我们邀请到PolarDB产品研发、数据库工具、数据库管控平台、数据库人才教育等各领域专家和老师,参与分享和交流,共同推动行业数据库技术水平的提升和发展!
深度测评:PolarDB开源
PolarDB开源版,阿里云自研数据库,兼容MySQL和PostgreSQL,降低迁移成本,提升开发效率。性能测试显示,对比开源PostgreSQL,其读写性能提升30%-40%。凭借存储计算分离架构,实现分钟级弹性扩展,保证业务连续性。高可用性设计,使用X-Paxos算法,确保数据强一致性和高可用性,适合金融、电商等行业。综合测评,PolarDB开源版是高性能、低成本数据库解决方案的理想选择,有望引领数据库技术新潮流。
测试部署PolarDB-X 分布式与集中式
在本文中,作者详述了在CentOS 7.9上部署测试PolarDB-X分布式与集中式数据库的过程。PolarDB-X作为阿里云优化的分布式数据库,提供高稳定性和与MySQL的兼容性,是应对单体数据库扩展性和性能瓶颈的解决方案,同时也符合国产化需求。文章介绍了部署环境准备,包括关闭防火墙和SELinux,设置系统参数,安装Python3和Docker,以及配置MySQL客户端。接着,通过PXD工具部署了PolarDB-X的集中式和分布式版,遇到的问题包括阿里云镜像源异常导致的部署失败以及指定版本安装的困扰。最后,作者进行了初步的压力测试,并对文档完善、生态工具建设以及提供更多使用案例提出了建议。
基于AnolisOS8.6+PolarDB-X部署ZABBIX6.0
在AnolisOS-8.6-x86_64-minimal虚拟环境中,使用VirtualBox配置2 vCPU,4G RAM和60 vDisk,下载并安装PolarDB-X,包括libaio和ncurses-devel依赖。创建polarx用户,设置权限和目录结构,编写my.cnf配置文件,然后初始化并启动PolarDB-X。接着安装ZABBIX 6.0,创建数据库、用户及权限,导入数据,并编辑Zabbix配置文件以匹配PolarDB-X。最后,重启相关服务,启用并检查状态,通过指定IP访问Zabbix Web界面,注意初始账号密码为Admin / zabbix。
PolarDB-X助攻《香肠派对》百亿好友关系实现毫秒级查询
云原生数据库PolarDB分布式版(PolarDB for Xscale,简称PolarDB-X)有极强的线性扩展能力,能够多写多读;它的全局索引能力,是分布式改造的利器,成功解决了传统分布式方案中多维度查询的难题,在《香肠派对》的好友系统上,实现了百亿好友关系20万QPS的毫秒级查询。
PolarDB-X 存储引擎核心技术 | 索引回表优化
数据库系统为了高效地存储、检索和维护数据,采用了多种不同的数据组织结构。不同的组织结构有其特定的用途和优化点,比如提高查询速度、优化写入性能、减少存储空间等,目前 PolarDB-X 采用了 B-Tree 的索引组织结构。
PolarDB开源
PolarDB 开源社区是阿里云数据库开源产品PolarDB的技术交流平台。作为一款开源的数据库产品, 离不开用户和开发者的支持, 大家可以在社区针对PolarDB产品提问题、功能需求、交流使用心得、分享最佳实践、提交issue、贡献代码等。为了让社区成员可以更方便的交流, 促进数据库行业的发展, 社区会组织线上和线下的meetup, 举办高校、企业的交流活动, 组织技术类的竞技活动等。欢迎广大的数据库爱好者、用户、开发者加入社区大家庭。