能力说明:
可对MySQL数据库进行备份与恢复,可较为熟练的使用SQL语句进行单表多表查询等操作,可快速上手阿里云RDS MySQL数据库,可进行MySQL云数据库的创建、设置、数据迁移等工作。了解常见NOSQL数据库,如MongoDB、Redis、Memcached的概念、安装、配置等相关基础知识。
赵渝强老师,20年以上的行业从业经历,清华大学计算机软件工程专业毕业。曾任京东大数据学院院长,Oracle中国有限公司高级技术顾问;阿里云官方认证讲师;华为官方认证讲师。曾在BEA、甲骨文、摩托罗拉等世界500强公司担任高级软件架构师或咨询顾问。精通大数据、数据库、容器技术、中间件技术和Java。
本文介绍了达梦数据库管理系统的内存结构,包括内存池、缓冲区、排序区和哈希区。内存池分为共享内存池和运行时内存池,能够提高内存申请与释放效率,并便于监控内存使用情况。缓冲区涵盖数据缓冲区、日志缓冲区、字典缓冲区和SQL缓冲区,用于优化数据读写和查询性能。排序区和哈希区分别提供排序和哈希连接所需的内存空间,通过合理配置参数可提升系统效率。文内附有具体配置示例及视频讲解,帮助用户深入理解达梦数据库的内存管理机制。
本文介绍了达梦数据库的存储结构及各类物理文件的作用。达梦数据库通过逻辑和物理存储结构管理数据,包含配置文件(如dm.ini、sqllog.ini)、控制文件(dm.ctl)、数据文件(*.dbf)、重做日志文件(*.log)、归档日志文件、备份文件(*.bak)等。配置文件用于功能设置,控制文件记录数据库初始信息,数据文件存储实际数据,重做日志用于故障恢复,归档日志增强数据安全性,备份文件保障数据完整性,跟踪与事件日志辅助问题分析。这些文件共同确保数据库高效、稳定运行。
本文介绍了达梦数据库的存储结构,包括逻辑和物理存储两部分。逻辑存储结构由数据库(Database)、表空间(Tablespaces)、段(Segments)、簇(Cluster)和页(Page)组成。数据库是最大逻辑单元,包含所有表、索引等;表空间由数据文件组成,用于存储对象;段由簇构成,簇包含连续的数据页;页是最小存储单元。文中还提供了查询表空间、段和页大小的SQL语句,并附有视频讲解和示意图。
达梦数据库包含基本与复杂两大类数据库对象。基本对象如表、索引、视图、序列和同义词,通过单一DDL语句创建和管理。表是数据存储核心,支持多种数据类型;索引提升查询速度,常见类型包括聚集、唯一、函数等索引;视图提供虚表功能;序列生成有序整数;同义词简化对象访问。复杂对象包括存储过程、函数和触发器,需用DMSQL语言开发,适用于更复杂的业务逻辑处理。文中通过实例详细介绍了各类对象的创建与使用方法。
本文介绍了在Docker容器中部署达梦数据库(DM 8)的具体步骤,包括创建文件夹、下载安装包、导入镜像、启动容器、登录数据库及查看状态等操作。同时,通过视频讲解辅助理解。文中还分析了将数据库服务容器化的潜在问题,如数据安全性、硬件资源争用、网络带宽占用和额外隔离带来的挑战,指出数据库服务在生产环境中可能不适合容器化的原因。
达梦数据库提供大规模并行处理(MPP)架构,以低成本实现高性能并行计算,满足海量数据存储和复杂查询需求。DM MPP采用完全对等无共享体系,消除主节点瓶颈,通过多节点并行执行提升性能。其执行流程包括主EP生成计划、分发任务、各EP并行处理及结果汇总返回。为确保高可用性,建议结合数据守护部署。
本文介绍了达梦数据库的多种工具及其使用方法,包括disql交互式查询工具、数据库配置助手DBCA、DM管理工具、DM服务查看器、DM控制台工具、DM数据迁移工具、DM性能监视工具以及DM审计分析工具。每种工具的功能和操作步骤均有详细说明,并配有相关图片和代码示例,帮助用户更好地理解和使用这些工具,提升数据库管理和维护效率。
本文介绍了达梦数据库备份与恢复中重做日志文件的作用,重点讲解了归档模式的必要性及其配置方法。文章分析了非归档模式可能导致的数据丢失问题,并推荐使用归档模式以保障数据一致性和完整性。归档模式分为本地归档和远程归档:本地归档将重做日志存储在本地,而远程归档适用于集群环境,确保所有节点拥有完整日志。文中还详细展示了如何通过SQL命令开启归档模式,包括切换状态、设置路径及验证配置等步骤,并附有视频教程辅助理解。
本文介绍了达梦数据库(DM 8)安装成功后的目录结构查看方法,通过Linux的`tree`命令展示各目录功能,如`bin`存放可执行文件、`data`为数据库实例目录等。还提供了视频讲解及`data`目录下具体文件示例,帮助用户深入了解数据库文件组成与作用。
在PostgreSQL中,创建新数据库时,默认通过拷贝`template1`实现。`template1`包含标准系统对象,可自定义以影响新数据库内容;而`template0`是纯净模板,仅含预定义对象且不应修改。视频讲解和代码示例展示了如何查看现有数据库信息及标识字段的作用。  [视频链接](https://www.bilibili.com/video/BV1szyfY4EQn)
PostgreSQL数据库服务器安装配置完成后,用户可以使用客户端工具连接并操作数据库。本文重点介绍两款常用的PostgreSQL客户端工具:命令行客户端psql和图形化客户端pgAdmin。 **psql**是PostgreSQL自带的命令行工具,支持交互式和非交互式模式。交互式模式下,用户可以直接输入SQL命令进行操作;非交互式模式则通过执行脚本文件来完成任务。 **pgAdmin**是一款功能全面的图形化管理工具,支持Linux、Windows和Mac OS X系统。 通过这两种工具,用户可以高效地管理和操作PostgreSQL数据库。
MongoDB使用`mongod`命令启动服务器。实战中,创建目录`/data/db2`存放数据文件,并通过命令`mongod --dbpath /data/db2/ --port 1234 --fork --logpath /data/db2/db2.log --directoryperdb`启动服务。登录MongoDB后可创建数据库和集合。停止MongoDB服务器有三种方式:1) 使用`db.shutdownServer()`;2) 使用`db.adminCommand({shutdown:1, force:true})`强制关闭;3) 使用操作系统的`kill -2 PID`命令。
Redis 实例的监控是运维管理中的关键内容,主要包括内存、吞吐量、运行时信息和延时的监控。 1. **监控内存**:使用 `info memory` 可查看 Redis 内存使用情况,包括已用内存、峰值内存等。 2. **监控吞吐量**:通过 `info stats` 获取每秒处理命令数(OPS)、网络输入输出流量等。 3. **监控运行时信息**:利用 `info` 命令结合 `grep` 过滤出客户端连接数、拒绝连接数等重要信息。 4. **监控延时**:可以通过客户端手动监控或服务器内部延迟监控来检测延时问题。
HDFS(Hadoop分布式文件系统)由三个核心组件构成:NameNode、DataNode和SecondaryNameNode。NameNode负责管理文件系统的命名空间和客户端请求,维护元数据文件fsimage和edits;DataNode存储实际的数据块,默认大小为128MB;SecondaryNameNode定期合并edits日志到fsimage中,但不作为NameNode的热备份。通过这些组件的协同工作,HDFS实现了高效、可靠的大规模数据存储与管理。
Kafka消费者是从Kafka集群中消费数据的客户端。单消费者模型在数据生产速度超过消费速度时会导致数据堆积。为解决此问题,Kafka引入了消费者组的概念,允许多个消费者共同消费同一主题的消息。消费者组由一个或多个消费者组成,它们动态分配和重新分配主题分区,确保消息处理的高效性和可靠性。视频讲解及示意图详细展示了这一机制。
Kafka生产者支持三种消息发送方式:1. **fire-and-forget**:发送后不关心结果,适用于允许消息丢失的场景;2. **同步发送**:通过Future对象确保消息成功送达,适用于高可靠性需求场景;3. **异步发送**:使用回调函数处理结果,吞吐量较高但牺牲部分可靠性。视频和代码示例详细讲解了这三种方式的具体实现。
Kafka生产者(Producer)将消息序列化后发送到指定主题的分区。整个过程由主线程和Sender线程协调完成。主线程创建KafkaProducer对象及ProducerRecord,经过拦截器、序列化器和分区器处理后,消息进入累加器。Sender线程负责从累加器获取消息并发送至KafkaBroker,Broker返回响应或错误信息,生产者根据反馈决定是否重发。视频和图片详细展示了这一流程。
Spark RDD通过`persist`或`cache`方法可将计算结果缓存,但并非立即生效,而是在触发action时才缓存到内存中供重用。`cache`方法实际调用了`persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)`。RDD缓存可能因内存不足被删除,建议结合检查点机制保证容错。示例中,读取大文件并多次调用`count`,使用缓存后执行效率显著提升,最后一次计算仅耗时98ms。
Spark通过Checkpoint机制将RDD状态持久化到磁盘,以支持容错。当任务执行出错时,可以从检查点位置重新计算,减少开销。Checkpoint目录可设置为本地文件夹或HDFS。建议生产系统使用高可靠的文件系统保存检查点。文中详细介绍了在本地和HDFS上设置检查点目录的步骤,并附有代码示例和视频讲解。
达梦数据库是达梦公司推出的新一代自研数据库,融合分布式、弹性计算与云计算优势,支持超大规模并发事务处理和HTAP混合业务。产品体系包括DM8、DMDSC、DM DataWatch、DMMPP和DMRWC,分别适用于通用关系型数据库、共享存储集群、数据守护集群、大规模数据分析及读写分离场景,满足不同需求并保障高可用性和安全性。
Spark RDD之间的依赖关系分为窄依赖和宽依赖。窄依赖指父RDD的每个分区最多被一个子RDD分区使用,如map、filter操作;宽依赖则指父RDD的每个分区被多个子RDD分区使用,如分组和某些join操作。窄依赖任务可在同一阶段完成,而宽依赖因Shuffle的存在需划分不同阶段执行。借助Spark Web Console可查看任务的DAG图及阶段划分。
在K8s集群中,kubelet通过探针(如livenessProbe、readinessProbe和startupProbe)检查容器健康状态。探针支持HTTPGetAction、ExecAction和TCPSocketAction三种检查方法。本文重点介绍TCPSocketAction,它通过尝试建立TCP连接来检测容器的健康状况。示例中创建了一个Nginx Pod,并配置了两个探针(readinessProbe和livenessProbe),它们每隔5秒检查一次容器的8080端口,首次检查在启动后10秒进行。若连接失败,容器将重启。视频讲解和命令演示进一步详细说明了这一过程。
在K8s集群中,kubelet通过三种探针(存活、就绪、启动)检查容器健康状态,支持HTTPGet、Exec和TCP检查方式。本文重点介绍ExecAction探针,通过在容器内执行Shell命令返回码判断健康状态,并附带视频讲解和实例演示,展示如何配置和使用ExecAction探针进行健康检查。
在K8s集群中,kubelet通过探针(如livenessProbe、readinessProbe和startupProbe)检查容器健康状态。HTTPGetAction通过HTTP请求检查容器健康,返回状态码在200-400区间视为成功。示例中创建了基于Nginx镜像的Pod,并配置存活探针,每5秒检测一次。通过命令操作验证探针功能,展示了Pod的健康检查机制。 视频讲解:[Bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1DTtueTEMM)
在K8s集群中,kubelet通过三种探针(存活、就绪、启动)检查Pod容器的健康状态。存活探针确保容器运行,失败则重启;就绪探针确保容器准备好服务,失败则从Service中剔除;启动探针确保应用已启动,失败则重启容器。视频讲解和图片详细介绍了这三种探针及其检查方法(HTTPGet、Exec、TCPSocket)。
随着大数据技术的兴起,NoSQL数据库(Not Only SQL)得到广泛应用。它不局限于二维表结构,允许数据冗余。常见的NoSQL数据库包括Redis、MongoDB和HBase。Redis是基于内存的高性能数据库,采用单线程模型和多路复用I/O,支持高效的数据结构。MongoDB使用BSON格式存储文档,查询语言强大,类似关系型数据库。HBase基于HDFS,适合数据分析,采用列式存储,支持灵活的列族设计。视频讲解及更多内容见下文。
Redis慢查询日志用于记录执行时间超过预设阈值的命令,帮助开发和运维人员定位性能问题。每条慢查询日志包含标识ID、发生时间戳、命令耗时及详细信息。配置参数包括`slowlog-max-len`(默认128)和`slowlog-log-slower-than`(默认10000微秒)。实战中可通过`slowlog get`获取日志、`slowlog len`查看长度、`slowlog reset`重置日志。建议线上环境将`slowlog-max-len`设为1000以上,并根据并发量调整`slowlog-log-slower-than`。需要注意的是,慢查询只记录命令执行时间。
在MongoDB数据更新时,WiredTiger存储引擎通过预写日志(Journal)机制先将更新写入日志文件,再通过检查点操作将日志中的操作刷新到数据文件,确保数据持久化和一致性。检查点定期创建,缩短恢复时间,并保证异常终止后可从上一个有效检查点恢复数据。视频讲解及图示详细说明了这一过程。
MongoDB使用WiredTiger存储引擎在文档级别进行并发控制,允许多个写操作同时修改不同文档,但对同一文档的修改需序列化执行。引擎采用乐观锁和意向锁机制处理冲突。通过视频讲解、插入大量文档示例及使用`mongotop`和`db.serverStatus()`命令,演示了如何监控MongoDB的锁信息和读写统计,展示了数据库和集合级别的写锁情况。
MongoDB通过Journal日志保证数据安全,记录检查点后的更新,确保数据库从异常中恢复到有效状态。每个Journal文件100M,存于--dbpath指定的journal子目录。默认已启用Journal日志,可通过--journal参数手动启用。WiredTiger存储引擎使用128KB内存缓冲区,异常关机时可能丢失最多128KB的数据。视频讲解和详细步骤参见附录。
MongoDB的逻辑存储结构由数据库(Database)、集合(Collection)和文档(Document)组成,形成层次化数据模型。用户通过mongoshell或应用程序操作这些结构。视频讲解及结构图详见下文。
PostgreSQL数据库的四个主要参数文件包括:`postgresql.conf`(主要配置文件)、`pg_hba.conf`(访问控制文件)、`pg_ident.conf`(用户映射文件)和`postgresql.auto.conf`(自动保存修改后的参数)。视频讲解和详细说明帮助理解各文件的作用。
本文介绍了PostgreSQL数据库的物理存储结构,重点解析了控制文件,包括其重要性及如何通过`pg_controldata`命令查看控制文件内容。控制文件记录了数据库运行的关键信息,如数据库状态、WAL位置等。
本文介绍了PostgreSQL数据库的物理存储结构,重点讨论了服务器日志文件。通过`pg_ctl`命令启动PostgreSQL实例时,使用`-l`参数指定日志文件位置,记录数据库启动、运行及关闭过程中的关键信息。附有相关视频讲解和日志文件示例。
PostgreSQL数据库的物理存储结构包含多种文件,其中WAL(预写日志)用于确保数据完整性和高效恢复。WAL机制允许在不频繁刷新数据至磁盘的情况下,通过先写日志再改数据的方式,减少I/O操作,提高性能。每个WAL文件默认大小为16MB,位于pg_wal目录下,支持手动和自动切换。WAL不仅有助于数据恢复,还能显著降低I/O成本。
PostgreSQL的物理存储结构包括数据文件、日志文件等。运行日志默认未开启,需配置`postgresql.conf`文件中的相关参数如`log_destination`、`log_directory`等,以记录数据库状态、错误信息等。示例配置中启用了CSV格式日志,便于管理和分析。通过创建表操作,可查看生成的日志文件,了解具体日志内容。
PostgreSQL的物理存储结构主要包括数据文件、日志文件等。数据文件按oid命名,超过1G时自动拆分。通过查询数据库和表的oid,可定位到具体的数据文件。例如,查询数据库oid后,再查询特定表的oid及relfilenode,即可找到该表对应的数据文件位置。
PostgreSQL在初始化时通过环境变量$PGDATA指定的目录下生成各类文件,构成其物理存储结构,包括数据文件、日志文件(如运行日志、WAL预写日志、事务日志和服务器日志)、控制文件及参数文件等,确保数据库的高效运行与数据安全。
PostgreSQL的逻辑存储结构包括数据库集群、数据库、表空间、段、区、块等,以及表、索引、视图等数据库对象。每个对象有唯一的oid标识符,存储于系统目录表中。段、区、块是数据存储的基本单元,其中块是I/O操作的最小单位,默认大小为8KB。通过合理配置这些结构,可以优化数据库性能。
在PostgreSQL中,所有数据库对象均隶属于模式,包括表、索引、视图等,每个对象有唯一的oid标识。创建数据库时,默认生成名为“public”的Schema。用户可自定义模式,如通过SQL语句创建名为demo的模式及其下的表。与Oracle不同,PostgreSQL中用户和模式不是一一对应关系。
本文介绍了PostgreSQL中的表空间概念及其操作方法,包括查看现有表空间、创建新表空间、在特定表空间上创建表、设置默认表空间以及查询表空间信息等步骤,并提供了相应的命令示例。
PostgreSQL的逻辑存储结构涵盖数据库集群、数据库、表、索引、视图等对象,每个对象有唯一的oid标识。数据库集群包含多个数据库,每个数据库又包含多个模式,模式内含表、函数等。通过特定SQL命令可查看和管理这些数据库对象。
PostgreSQL的逻辑存储结构涵盖了数据库集群、数据库、表、索引、视图等对象,每个对象都有唯一的oid标识。数据库集群是由单个PostgreSQL实例管理的所有数据库集合,共享同一配置和资源。集群的数据存储在一个称为数据目录的单一目录中,可通过-D选项或PGDATA环境变量指定。
PostgreSQL的逻辑存储结构包括数据库集群、数据库、表空间、段、区、块等。每个对象都有唯一的对象标识符OID,并存储于相应的系统目录表中。集群由单个服务器实例管理,包含多个数据库、用户及对象。表空间是数据库的逻辑存储单元,用于组织逻辑相关的数据结构。段是分配给表、索引等逻辑结构的空间集合,区是段的基本组成单位,而块则是最小的逻辑存储单位。
阿里云大数据计算服务MaxCompute(原ODPS)提供大规模数据存储与计算,支持离线批处理。针对实时计算需求,阿里云推出Flink版。此外,阿里云还提供数据存储服务如OSS、Table Store、RDS和DRDS,以及数据分析平台DataWorks、Quick BI和机器学习平台PAI,构建全面的大数据生态系统。
MySQL启动时会读取配置文件my.cnf来确定数据库文件位置及初始化参数。该文件分为Server和Client两部分,包含动态与静态参数。动态参数可在运行中通过命令修改,而静态参数需修改my.cnf并重启服务生效。文中还提供了相关代码示例和视频教程。
MySQL全量日志记录所有操作的SQL语句,默认禁用。启用后,可通过`show variables like %general_log%检查状态,使用`set global general_log=ON`临时开启,执行查询并查看日志文件以追踪SQL执行详情。
MySQL的慢查询日志用于记录执行时间超过设定阈值的SQL语句,帮助数据库管理员识别并优化性能问题。通过`mysqldumpslow`工具可查看日志。本文介绍了如何检查、启用及配置慢查询日志,并通过实例演示了慢查询的记录与分析过程。
MySQL的binlog日志记录了所有对数据库的更改操作(不包括SELECT和SHOW),主要用于主从复制和数据恢复。binlog有三种模式,可通过设置binlog_format参数选择。示例展示了如何启用binlog、设置格式、查看日志文件及记录的信息。
本文介绍了MySQL的物理存储结构,重点讲解了InnoDB存储引擎中的撤销日志文件(undo log)和错误日志文件。从MySQL 8.0开始,默认生成两个10MB的undo表空间文件,并支持动态扩容和收缩。错误日志文件记录了MySQL启动、运行、关闭过程中的问题,通过示例展示了如何查看和使用这些日志。