我最近开发了一个maven项目，想使用spark读取/写入greenplum的数据，但是由于jdbc的传输速度限制。所以想采用greenplum-spark connect这个连接器。当我使用--jars将项目和这个依赖包一起提交上去的时候出现了jar包冲突 报错:classnotfound。所以我又尝试使用jarjar.jar修改相应的包名    但是现在又出现了新的问题，代码中的postgresql依赖找不到对应的class类名报错。   既然外部没办法搞定就从内部项目入手 ……  由于这个依赖属于第三方并不是maven仓库官方提供所以没法加载进入项目中。我尝试加入私有仓库然后再放入我的本地项目中使用maven-shade-plugin将类名包名重定向。不知道是不是第三方依赖的原因，只要提交到cluster上后就会显示找不到类，相当于没有加上这个greenplum-spark依赖。请各位大佬看看是什么原因。 我这边在本地用idea或者Local模式提交都是可以成功的

数据库：因为mysql逐渐向商业化转进，这里提出了另一个数据库Mariadb两者的操作，性能基本一致（不过在华为云服务里面基本使用的是MYSQL,但是操作相似所以不影响就是的了初始化Mariadb服务yum install -y mariadb-server在安装后通过systemctl来启动和开机自启然后是对数据库的初始化过程mysql_secure_installation在防火墙开启的情况下我们需要对mysql服务放行：firewall-cmd --permanent --add-service=mysqlfirewall-cmd --reload通过初始化的时候设置的用户名和密码来实现登入数据库mysql -u root -p通过华为云的DAS发现不可以的实现远程访问需要在数据库中加入如下权限开启           grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'Huawei@111' with grant option;flush privileges;就可以实现图形化界面来管理数据库了通过图形化界面方面的实现创建，管理用户，创建，管理表等sql语句简单了解;在创建之后就需要对数据库实现切换use mybook创建表create table mybook (name char(15),price int,pages int);添加数据insert into mybook(name,page,price) values ('mybook','145','25');查找数据select name,price,page from mybook;查询语句可以灵活的使用where命令来确定查询范围修改数据update mybook set price=30 where pages='145';update修改一个值的时候需要一个定位点删除数据delete from mybook：完全删除数据表删除同样可以使用where来定点delete from mybook where pages>100; 简单脚本编写：这里直接例子来看，脚本的基本结构#! /bin/sh：这里做为脚本的开始，表示的是脚本需要使用sh解释器来工作接下来为执行的命令，和linux命名行的命令差不读最后对脚本授权：chmod 777 ***.sh就可以执行脚本里面的内容（不开权限是执行不了内容的

1. 断电后系统的 hostname和cluster配置文件中的不一致，导致openGauss不能启动， 2. 我修改了hostname文件，改回去和cluster配置文件一致的名字，3. reboot重启系统，4. 重启openGauss会出现这几个warning怎么消除呢？

多年不用PageHelper了，最近新入职的公司，采用了此工具集成的框架，作为一个独立紧急项目开发的基础。项目开发起来，还是手到擒来的，但是没想到，最终测试的时候，深深的给我上了一课。我的项目发生了哪些奇葩现象?一切的问题都要从我接受的项目开始说起, 在开发这个项目的过程中,发生了各种奇葩的事情, 下面我简单说给你们听听:账号重复注册?你肯定在想这是什么意思? 就是字面意思,已经注册的账号,可以再次注册成功!!!else if (UserConstants.NOT_UNIQUE.equals(userService.checkUserNameUnique(username)) ||"匿名用户".equals(username)){     // 注册用户已存在     msg = "注册用户'" + username + "'失败"; }如上所示: checkUserNameUnique(username)用来验证数据库是否存在用户名:<select id="checkUserNameUnique" parameterType="String" resultType="int">    select count(1) from sys_user where user_name = #{userName} limit 1 </select>正常来说,是不会有问题的,那么原因我们后面讲,接着看下一个问题。查询全部分类的下拉列表只能查出5条数据？如上所示,明明有十多个结果,怎么只能返回5个?我也没有添加分页参数啊？相信用过PageHelper的同学已经知道问题出在哪里了。修改用户密码报错?当管理员在后台界面重置用户的密码的时候，居然报错了？报错信息清晰的告诉了我：sql语句异常,update语句不认识 “Limit 5”到此为止，报错信息已经告诉了我，我的sql被拼接了该死的“limit”分页参数。小结上面提到的几个只是冰山一角，在我使用的过程中，还有各种涉及到sql的地方，会因为这个分页参数导致的问题，我可以分为两种：1）直接导致报错的：明确报错原因的比如insert、update语句等，不支持limit，会直接报错。2）导致业务逻辑错误，但是代码没有错误提示如我上面提到的用户可以重复注册，却没有报错，实际在代码当中是有报错的，但是当前方法对异常进行了throw，最终被全局异常捕获了。不分页的sql被拼接了limit，导致没有报错，但是数据返回量错误。异常不是每次出现，是有一定纪律的，但是触发几率较高，原因在后面会逐渐脱出。PageHelper是怎么做到上面的问题的？PageHelper使用我这里只讲解项目基于的框架的使用方式。代码如下：@GetMapping("/cms/cmsEssayList") public TableDataInfo cmsEssayList(CmsBlog cmsBlog) {     //状态为发布     cmsBlog.setStatus("1");     startPage();     List<CmsBlog> list = cmsBlogService.selectCmsBlogList(cmsBlog);     return getDataTable(list); }使用起来还是很简单的，通过 startPage()指定分页参数，通过getDataTable(list)对结果数据封装成分页的格式。有些同学会问，这也没没传分页参数啊，并且实体类当中也没有，这就是比较有意思的点，下一小结就来聊聊源码。startPage()干啥了？protected void startPage(){     // 通过request去获取前端传递的分页参数，不需控制器要显示接收     PageDomain pageDomain = TableSupport.buildPageRequest();     Integer pageNum = pageDomain.getPageNum();     Integer pageSize = pageDomain.getPageSize();     if (StringUtils.isNotNull(pageNum) && StringUtils.isNotNull(pageSize))     {         String orderBy = SqlUtil.escapeOrderBySql(pageDomain.getOrderBy());         Boolean reasonable = pageDomain.getReasonable();         // 真正使用pageHelper进行分页的位置         PageHelper.startPage(pageNum, pageSize, orderBy).setReasonable(reasonable);     } }PageHelper.startPage(pageNum, pageSize, orderBy).setReasonable(reasonable)的参数分别是：pageNum：页数pageSize：每页数据量orderBy：排序reasonable：分页合理化，对于不合理的分页参数自动处理，比如传递pageNum是小于0，会默认设置为1.继续跟踪，连续点击startpage构造方法到达如下位置：/**  * 开始分页  *  * @param pageNum      页码  * @param pageSize     每页显示数量  * @param count        是否进行count查询  * @param reasonable   分页合理化,null时用默认配置  * @param pageSizeZero true且pageSize=0时返回全部结果，false时分页,null时用默认配置  */ public static <E> Page<E> startPage(int pageNum, int pageSize, boolean count, Boolean reasonable, Boolean pageSizeZero) {     Page<E> page = new Page<E>(pageNum, pageSize, count);     page.setReasonable(reasonable);     page.setPageSizeZero(pageSizeZero);     // 1、获取本地分页     Page<E> oldPage = getLocalPage();     if (oldPage != null && oldPage.isOrderByOnly()) {         page.setOrderBy(oldPage.getOrderBy());     }      // 2、设置本地分页     setLocalPage(page);     return page; }到达终点位置了，分别是：getLocalPage()和setLocalPage(page)，分别来看下：getLocalPage()进入方法：/**  * 获取 Page 参数  *  * @return  */ public static <T> Page<T> getLocalPage() {     return LOCAL_PAGE.get(); }看看常量LOCAL_PAGE是个什么路数？protected static final ThreadLocal<Page> LOCAL_PAGE = new ThreadLocal<Page>();好家伙，是ThreadLocal，学过java基础的都知道吧，独属于每个线程的本地缓存对象。当一个请求来的时候，会获取持有当前请求的线程的ThreadLocal，调用LOCAL_PAGE.get()，查看当前线程是否有未执行的分页配置。setLocalPage(page)此方法显而易见，设置线程的分页配置：protected static void setLocalPage(Page page) {     LOCAL_PAGE.set(page); }小结经过前面的分析，我们发现，问题似乎就是这个ThreadLocal导致的。是否在使用完之后没有进行清理？导致下一次此线程再次处理请求时，还在使用之前的配置？我们带着疑问，看看mybatis时如何使用pageHelper的。mybatis使用pageHelper分析我们需要关注的就是mybatis在何时使用的这个ThreadLocal，也就是何时将分页餐数获取到的。前面提到过，通过PageHelper的startPage()方法进行page缓存的设置，当程序执行sql接口mapper的方法时，就会被拦截器PageInterceptor拦截到。PageHelper其实就是mybatis的分页插件，其实现原理就是通过拦截器的方式，pageHelper通PageInterceptor实现分页效果，我们只关注intercept方法：@Override public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable {     try {         Object[] args = invocation.getArgs();         MappedStatement ms = (MappedStatement) args[0];         Object parameter = args[1];         RowBounds rowBounds = (RowBounds) args[2];         ResultHandler resultHandler = (ResultHandler) args[3];         Executor executor = (Executor) invocation.getTarget();         CacheKey cacheKey;         BoundSql boundSql;         // 由于逻辑关系，只会进入一次         if (args.length == 4) {             //4 个参数时             boundSql = ms.getBoundSql(parameter);             cacheKey = executor.createCacheKey(ms, parameter, rowBounds, boundSql);         } else {             //6 个参数时             cacheKey = (CacheKey) args[4];             boundSql = (BoundSql) args[5];         }         checkDialectExists();         //对 boundSql 的拦截处理         if (dialect instanceof BoundSqlInterceptor.Chain) {             boundSql = ((BoundSqlInterceptor.Chain) dialect).doBoundSql(BoundSqlInterceptor.Type.ORIGINAL, boundSql, cacheKey);         }         List resultList;         //调用方法判断是否需要进行分页，如果不需要，直接返回结果         if (!dialect.skip(ms, parameter, rowBounds)) {             //判断是否需要进行 count 查询             if (dialect.beforeCount(ms, parameter, rowBounds)) {                 //查询总数                 Long count = count(executor, ms, parameter, rowBounds, null, boundSql);                 //处理查询总数，返回 true 时继续分页查询，false 时直接返回                 if (!dialect.afterCount(count, parameter, rowBounds)) {                     //当查询总数为 0 时，直接返回空的结果                     return dialect.afterPage(new ArrayList(), parameter, rowBounds);                 }             }             resultList = ExecutorUtil.pageQuery(dialect, executor,                     ms, parameter, rowBounds, resultHandler, boundSql, cacheKey);         } else {             //rowBounds用参数值，不使用分页插件处理时，仍然支持默认的内存分页             resultList = executor.query(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, cacheKey, boundSql);         }         return dialect.afterPage(resultList, parameter, rowBounds);     } finally {         if(dialect != null){             dialect.afterAll();         }     } }如上所示是intecept的全部代码，我们下面只关注几个终点位置：设置分页：dialect.skip(ms, parameter, rowBounds)此处的skip方法进行设置分页参数，内部调用方法：Page page = pageParams.getPage(parameterObject, rowBounds);继续跟踪getPage()，发现此方法的第一行就获取了ThreadLocal的值：Page page = PageHelper.getLocalPage();统计数量：dialect.beforeCount(ms, parameter, rowBounds)我们都知道，分页需要获取记录总数，所以，这个拦截器会在分页前先进行count操作。如果count为0，则直接返回，不进行分页：//处理查询总数，返回 true 时继续分页查询，false 时直接返回 if (!dialect.afterCount(count, parameter, rowBounds)) {     //当查询总数为 0 时，直接返回空的结果     return dialect.afterPage(new ArrayList(), parameter, rowBounds); }afterPage其实是对分页结果的封装方法，即使不分页，也会执行，只不过返回空列表。分页：ExecutorUtil.pageQuery在处理完count方法后，就是真正的进行分页了：resultList = ExecutorUtil.pageQuery(dialect, executor,         ms, parameter, rowBounds, resultHandler, boundSql, cacheKey);此方法在执行分页之前，会判断是否执行分页，依据就是前面我们通过ThreadLocal的获取的page。当然，不分页的查询，以及新增和更新不会走到这个方法当中。非分页：executor.query而是会走到下面的这个分支：resultList = executor.query(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, cacheKey, boundSql);我们可以思考一下，如果ThreadLoad在使用后没有被清除，当执行非分页的方法时，那么就会将Limit拼接到sql后面。为什么不分也得也会拼接？我们回头看下前面提到的dialect.skip(ms, parameter, rowBounds):如上所示，只要page被获取到了，那么这个sql，就会走前面提到的ExecutorUtil.pageQuery分页逻辑，最终导致出现不可预料的情况。其实PageHelper对于分页后的ThreaLocal是有清除处理的。清除TheadLocal在intercept方法的最后，会在sql方法执行完成后，清理page缓存：finally {     if(dialect != null){         dialect.afterAll();     } }看看这个afterAll()方法:@Override public void afterAll() {     //这个方法即使不分页也会被执行，所以要判断 null     AbstractHelperDialect delegate = autoDialect.getDelegate();     if (delegate != null) {         delegate.afterAll();         autoDialect.clearDelegate();     }     clearPage(); }只关注 clearPage()：/**  * 移除本地变量  */ public static void clearPage() {     LOCAL_PAGE.remove(); }小结到此为止，关于PageHelper的使用方式就讲解完了。整体看下来，似乎不会存在什么问题，但是我们可以考虑集中极端情况：如果使用了startPage()，但是没有执行对应的sql，那么就表明，当前线程ThreadLocal被设置了分页参数，可是没有被使用，当下一个使用此线程的请求来时，就会出现问题。如果程序在执行sql前，发生异常了，就没办法执行finally当中的clearPage()方法，也会造成线程的ThreadLocal被污染。所以，官方给我们的建议，在使用PageHelper进行分页时，执行sql的代码要紧跟startPage()方法。除此之外，我们可以手动调用clearPage()方法，在存在问题的方法之前。需要注意：不要分页的方法前手动调用clearPage，将会导致你的分页出现问题。还有人问为什么不是每次请求都出错？这个其实取决于我们启动服务所使用的容器，比如tomcat，在其内部处理请求是通过线程池的方式。甚至现在的很多容器是基于netty的，都是通过线程池，复用线程来增加服务的并发量。假设线程1持有没有被清除的page参数，不断调用同一个方法，后面两个请求使用的是线程2和线程3没有问题，再一个请求轮到线程1了，此时就会出现问题了。总结关于PageHelper的介绍就这么多，真的是折磨我好几天，要不是项目紧急，来不及替换，我一定不会使用这个组件。莫名其妙的就会有个方法出现问题，一通排查，发现都是这个PageHelper导致的。虽然我已经全局搜索使用的地方，保证startPage()后紧跟sql命令，但是仍然有嫌犯潜逃，只能在有问题的方法使用clearPage()来打补丁。虽然PageHelper给我带来一些困扰，耗费了一定的时间，但是定位问题的过程中，也学习了mybatis和pagehepler的实现方式，对于热爱源码阅读的同学来说还是有一定的提升的。

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新的U-Lab环境 LINK怎么连接Oracle数据库，我看数据源选项里没有Oracle这一项租户名：Hidsic

GaussDB 的数据库复制工具DRS支持oracle9i的迁移吗cid:link_1 通过drs工具进行oracle数据库到gaussdb数据库的全量数据同步，但不支持oracle9i 数据库论坛11月热门问题合集我要如何从0到开始学习GaussDB目前，我是一名Java后端开发学习人员，对MySQL具有一定的认识，现在我想学习GaussDB，我应该如何做？问题链接:cid:link_2优质解答：您好，这里有个学习的经验帖子，看看能不能帮到你cid:link_6另外，如果还想了解，可以去数据库课程学习cid:link_7我的云服务器 和云数据库 MySQL 在不同地域下（如 C在广州，MySQL 在上海），可以直接内网访问吗？问题链接：cid:link_3您好，跨地域内网默认不能访问，不同区域的云服务之间内网互不相通。您可以通过公网访问，或者通过云连接/VPN打通网络实现内网访问。云数据库 MySQL 执行某个存储过程中误删了部分未备份的数据，能否还原数据？问题链接: cid:link_0优质解答： 如果在云数据库 MySQL 中执行某个存储过程时误删了一些未备份的数据，数据恢复可能会比较困难。但是，还是有一些可能的方法可以尝试：如果开启了binlog日志，可以使用binlog还原数据。基于binlog的增量备份及数据还原方法在很多情况下是有效的，但需要注意的是，这个方法对于删除操作可能存在一定的局限性。可以尝试使用备份还原的方法。如果之前有定期备份数据，那么可以通过还原备份数据来找回误删除的数据。如果有对删除的数据进行了深度解析，那么也可以尝试解析记录来恢复数据。请注意，以上方法并不能保证100%能够恢复数据，因此在进行任何数据恢复操作之前，强烈建议先备份整个数据库，以防止任何意外的数据丢失Gauss DB DWS 通常跑批加工场景下，都是大数量做关联操作，通常不建议使用索引。有些时候因为计划误判导致使用索引的可能会导致严重的性能问题。这句话怎么理解？网址: cid:link_4优质解答：在Gauss DB DWS中，当进行大批量的关联操作时，通常不建议使用索引。这是因为在大批量数据场景下，索引的使用可能会导致性能问题。首先，索引是一种用于快速检索数据的数据库结构。它可以帮助数据库系统快速定位到满足查询条件的数据行。然而，在大批量数据关联操作的场景下，索引可能并不总是最有效的选择。在大批量关联操作中，数据通常以大规模的形式进行处理和交换。如果使用索引，数据库系统需要在关联操作期间频繁地访问索引结构，这可能会导致额外的I/O操作和计算开销。相比之下，全表扫描可能更加高效，因为它可以避免索引查找的开销，并直接读取整个表的数据。此外，由于数据库优化器在选择执行计划时会根据统计信息和成本估计进行决策，有时候可能会出现计划误判的情况。即使索引不是最优选择，优化器仍然可能会选择使用索引。这种情况下，由于索引的使用导致额外的开销和性能下降，可能会出现严重的性能问题。GaussDB（DWS）中，什么是存算分离表，它与传统数据库中的表有什么不同cid:link_5优质解答：GaussDB(DWS)中的存算分离表是一种新型的表存储模式，它将表的存储和计算分离，以提高数据处理效率和灵活性。存算分离表的主要特点是将表的存储和计算分布在不同的节点上，通过高速网络进行连接和通信。这种分离的设计使得存储和计算可以独立扩展，从而提高了整个系统的可扩展性和灵活性。相比之下，传统数据库中的表通常采用存储和计算紧密耦合的方式，即表的存储和计算都在同一个数据库服务器上执行。这种方式在处理小规模和中等规模的数据时可能表现良好，但在处理大规模数据时可能会面临性能瓶颈和扩展性问题。存算分离表的优势在于：灵活性：由于存储和计算可以独立扩展，因此可以根据实际需求灵活地调整存储和计算资源，以适应不同的数据处理需求。可扩展性：存算分离表可以水平扩展，通过增加节点来扩展系统的处理能力，从而满足大规模数据处理的需求。高性能：通过将计算和存储分离，可以减少数据在节点之间的传输延迟，提高数据处理效率。成本效益：存算分离表可以根据实际需求进行弹性扩缩容，从而降低了硬件成本和维护成本。

分布式数据库：概念与解析在现代数据驱动的世界中，数据库管理系统（DBMS）是存储、检索、定义和管理大量数据的核心组件。随着数据量的增长和业务需求的复杂化，传统的单机数据库在某些场景下可能无法满足性能和可伸缩性的需求。这时，分布式数据库（Distributed Database）便成为了一个重要的解决方案。什么是分布式数据库？分布式数据库是一个数据库系统，其中的数据存储在多个物理位置，这些位置通过网络相互连接。每个位置都有一个数据库管理系统（DBMS）的实例，可以独立地处理本地数据。这些DBMS实例可以协同工作，以提供全局的数据访问和管理能力。主要特点：物理分布：数据在物理上分布在多个节点或站点上。逻辑统一：尽管数据在物理上是分布的，但从用户和应用程序的角度来看，它们访问的是一个逻辑上统一的数据库。网络互联：各个节点通过网络相互连接，支持数据的传输和同步。透明性：用户通常不需要知道数据实际存储在哪个节点上，也不需要关心数据的分布和复制细节。可伸缩性和高可用性：通过增加节点，系统可以水平扩展以满足更高的性能需求。同时，数据的冗余存储可以提高系统的可用性和容错能力。分布式数据库的类型根据数据的分布方式和系统的架构，分布式数据库可以分为几种类型：分片式（Sharded）：数据被水平分割成多个片段（shards），每个片段存储在不同的节点上。每个节点独立地管理其本地片段，而全局的数据访问和查询需要通过某种形式的分片键或路由机制来实现。复制式（Replicated）：为了提高可用性和性能，数据在多个节点上进行冗余存储。每个节点都拥有完整的数据副本，可以独立地处理查询和事务。复制式数据库需要解决数据一致性和冲突解决的问题。混合式：结合了分片式和复制式的特点。数据既被分片以提高可伸缩性，又在多个节点上进行复制以提高可用性和性能。分布式NoSQL数据库：这是一种特殊的分布式数据库，它采用非关系型数据模型（如键值对、文档、列族或图形），并且通常设计用于处理大规模的非结构化或半结构化数据。分布式数据库的优势和挑战优势：可伸缩性：通过增加节点来扩展系统的处理能力。高可用性：数据的冗余存储和节点的故障恢复能力提高了系统的可用性。性能优化：数据可以更接近用户存储和处理，减少网络延迟。灵活性：可以根据业务需求灵活地调整数据分布和复制策略。挑战：数据一致性：在分布式环境中维护数据的一致性和完整性是一个复杂的问题。网络通信：节点之间的网络通信可能成为性能和可靠性的瓶颈。复杂性：分布式系统的设计、实现和维护通常比单机数据库系统更复杂。安全性：需要额外的安全措施来保护分布在多个位置的数据。

深入解析：什么是数据库及其分类？在现代信息技术领域，数据库扮演着至关重要的角色。它们是我们存储、检索、管理和处理数据的核心工具。但对于初学者来说，理解数据库及其不同类型可能是个挑战。本文将为您详细解释什么是数据库，并探讨其主要分类。什么是数据库？数据库是一个结构化的数据存储系统，它允许用户存储、检索、修改和删除数据。这些数据可以是任何类型的信息，如文本、数字、图像、音频或视频。数据库通过一种称为数据库管理系统（DBMS）的软件来管理，该系统提供了与数据库进行交互所需的工具和接口。数据库的主要特点包括：结构化：数据以表格、行和列的形式组织，使得数据查询和操作更加高效。持久性：数据存储在非易失性存储介质上，即使在系统崩溃或重启后也能保持。共享性：多个用户可以同时访问数据库中的数据，而不会相互干扰。安全性：数据库提供了访问控制和加密等安全机制，以保护数据免受未经授权的访问和损坏。数据库的分类根据不同的标准，数据库可以分为多种类型。以下是几种常见的分类方法：1. 根据数据模型分类关系型数据库（RDBMS）：基于关系模型，数据以表格的形式组织，并通过SQL（结构化查询语言）进行查询和操作。常见的RDBMS包括MySQL、Oracle、SQL Server和PostgreSQL。非关系型数据库（NoSQL）：不依赖于固定的数据模型，可以存储和查询非结构化和半结构化的数据。NoSQL数据库通常具有更高的扩展性和灵活性，适用于大数据和实时应用。常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis和Couchbase。2. 根据存储方式分类磁盘数据库：数据主要存储在磁盘上，适用于需要大容量存储和较低成本的应用。内存数据库：数据主要存储在内存中，提供了极快的访问速度，但容量有限且成本较高。常见的内存数据库包括Redis和Memcached。3. 根据部署方式分类单机数据库：数据库部署在单台服务器上，适用于小型和中型应用。分布式数据库：数据分布在多台服务器上，提供了高可用性和可扩展性。分布式数据库可以进一步分为水平分片（数据分布在多个节点上）和垂直分片（不同节点存储不同的数据表或列）。4. 根据访问模式分类OLTP（在线事务处理）数据库：优化用于处理大量小型事务，如银行交易或电子商务订单。OLTP数据库通常具有高并发性和数据一致性要求。OLAP（在线分析处理）数据库：设计用于复杂的数据分析和报告，通常处理大量数据并执行聚合查询。OLAP数据库强调快速查询性能和数据分析功能。

如何设计出高性能的数据库？在现代应用中，数据库是核心组件之一，其性能直接影响到整个系统的用户体验和业务能力。设计出高性能的数据库不仅仅是选择一个优秀的数据库管理系统（DBMS），还需要对业务需求、数据模型、硬件资源、查询优化等多方面进行深入的分析和合理的规划。本文将探讨如何设计出高性能的数据库，提供一些关键的指导和建议。1. 理解业务需求首先，要设计出高性能的数据库，必须深入理解业务需求。这包括了解数据的类型、大小、增长速度、访问模式（读/写比例）、一致性要求、可用性需求等。只有充分理解这些需求，才能为数据库设计出合适的架构和配置。2. 选择合适的数据库类型根据业务需求，选择合适的数据库类型至关重要。关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）适合结构化数据的存储和复杂查询；NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）则更适合非结构化数据和大规模并发读写。此外，还可以考虑使用内存数据库（如Redis）来提高数据访问速度，或使用分布式数据库（如Google Spanner、Amazon Aurora）来实现数据的水平扩展和高可用性。3. 优化数据模型数据模型的设计直接影响到数据库的性能。在设计数据模型时，应遵循以下原则：规范化：通过消除数据冗余，减少数据更新时的开销，但可能导致查询时需要更多的表连接操作。反规范化：通过增加数据冗余来提高查询性能，但可能会增加数据更新时的复杂性和开销。索引优化：为经常用于查询条件的字段创建索引，以加速数据检索。但要注意，过多的索引会降低数据写入性能并占用更多的存储空间。在设计数据模型时，需要权衡这些因素，找到一个适合业务需求的平衡点。4. 硬件和部署优化数据库的性能也受到硬件资源的影响。以下是一些硬件和部署优化的建议：使用高性能的存储设备：例如，使用SSD替代HDD，以提高I/O性能。增加内存：内存越大，数据库越有可能缓存更多的数据和索引，从而提高查询性能。网络优化：确保数据库服务器与应用服务器之间的网络连接具有足够的带宽和低延迟。分布式部署：通过分布式部署和负载均衡，实现数据的水平扩展和高可用性。5. 查询优化查询优化是提高数据库性能的关键环节。以下是一些查询优化的建议：**避免SELECT ***：只查询需要的字段，减少数据传输量。使用连接（JOIN）代替子查询：在可能的情况下，使用连接操作代替子查询，以提高查询性能。避免在WHERE子句中使用函数：这会导致索引失效，降低查询性能。使用预编译语句（Prepared Statements）：预编译语句可以减少SQL解析和编译的开销，提高查询性能。定期分析查询性能：使用数据库提供的查询分析工具（如MySQL的EXPLAIN）定期分析查询性能，找出并优化性能瓶颈。6. 监控和维护设计出高性能的数据库并非一劳永逸，还需要持续的监控和维护。以下是一些建议：定期备份数据：确保数据安全，防止数据丢失。监控数据库性能：使用数据库监控工具（如Prometheus、Grafana）实时监控数据库性能，及时发现并解决问题。定期更新和升级数据库：以获得最新的性能优化、安全补丁和新功能。优化数据库配置：根据业务需求和硬件资源，定期调整数据库配置参数，以达到最佳性能。

引言PostgreSQL，通常被称为PG，是一个功能强大的开源关系型数据库管理系统（RDBMS）。它以其稳定性、可扩展性和对SQL标准的严格遵循而闻名。无论你是一个初学者还是有一定数据库经验的开发者，了解PG的入门知识都是非常重要的。在这篇文章中，我将带你了解PostgreSQL的基础概念和一些基本操作。基础概念数据库（Database）在PostgreSQL中，数据库是一个用于存储数据的物理容器。你可以创建多个数据库，并在其中存储表、视图、索引等对象。表（Table）表是数据库中的基本存储单元，用于存储具有相同结构的数据行。每个表由列和行组成，列定义了数据的结构，而行则包含了实际的数据。列（Column）和行（Row）列是表中的垂直部分，用于存储特定类型的数据。行是表中的水平部分，表示一条记录。每个行都包含与列对应的数据。主键（Primary Key）主键是表中的唯一标识符，用于唯一地标识表中的每一行。主键列的值必须是唯一的，并且不能为null。基本操作安装和配置要开始使用PostgreSQL，你首先需要在你的机器上安装它。你可以从PostgreSQL的官方网站下载适合你操作系统的安装包，并按照说明进行安装。安装完成后，你还需要进行一些基本的配置，如设置数据库的管理员密码、端口号等。连接到数据库安装和配置完成后，你可以使用命令行工具psql或图形化界面工具（如PgAdmin）连接到数据库。通过提供正确的用户名、密码和数据库名称，你可以建立与数据库的连接。创建数据库和表连接到数据库后，你可以使用SQL语句创建新的数据库和表。例如，使用CREATE DATABASE语句创建数据库，使用CREATE TABLE语句创建表。你还可以定义表中的列和数据类型。插入数据创建表后，你可以使用INSERT INTO语句向表中插入数据。你需要指定要插入数据的表和列，并提供相应的值。查询数据使用SELECT语句，你可以从表中检索数据。你可以指定要选择的列，以及用于筛选结果的条件。例如，使用SELECT * FROM语句选择表中的所有数据，或使用WHERE子句添加条件以选择满足特定条件的数据。更新和删除数据如果你需要修改表中的数据，可以使用UPDATE语句。你需要指定要更新的表、要修改的列和新值，以及用于定位要更新的行的条件。同样，使用DELETE FROM语句可以删除表中的数据，你需要指定要删除的表和用于定位要删除的行的条件。

pg数据库，即PostgreSQL数据库，是一种强大的开源关系型数据库系统。以下是其一些基本用法：连接到数据库：你可以使用psql命令行工具连接到PostgreSQL数据库。例如，psql -U username -d databasename，其中username是你的数据库用户名，databasename是你要连接的数据库名。创建数据库：你可以使用CREATE DATABASE databasename;语句创建新的数据库。需要确保你已经连接到PostgreSQL服务器，并且有创建数据库的权限。删除数据库：使用DROP DATABASE databasename;语句可以删除一个数据库。同样，你需要确保你有删除数据库的权限。创建表：在连接到特定数据库后，你可以使用CREATE TABLE语句创建新表。例如，CREATE TABLE tablename (column1 datatype, column2 datatype, ...);。删除表：使用DROP TABLE tablename;语句可以删除一个表。插入数据：你可以使用INSERT INTO语句向表中插入数据。例如，INSERT INTO tablename (column1, column2, ...) VALUES (value1, value2, ...);。查询数据：使用SELECT语句可以从表中查询数据。例如，SELECT * FROM tablename;会返回表中的所有数据，而SELECT column1, column2 FROM tablename WHERE condition;则会根据特定条件返回特定列的数据。更新数据：UPDATE语句用于修改表中的数据。例如，UPDATE tablename SET column1 = value1, column2 = value2 WHERE condition;会根据特定条件更新特定列的数据。删除数据：使用DELETE FROM语句可以从表中删除数据。例如，DELETE FROM tablename WHERE condition;会根据特定条件删除数据。以上都是SQL语句的基本用法，它们可以直接在psql命令行中执行，也可以通过其他PostgreSQL客户端工具（如PgAdmin、DBeaver等）执行。请注意，为了执行上述操作，你可能需要相应的权限。例如，创建和删除数据库通常需要超级用户或具有特定权限的用户才能执行。同时，务必小心操作，尤其是当执行可能会删除或修改大量数据的操作时。在执行这些操作之前，最好先备份你的数据。最后，PostgreSQL还支持许多高级特性和功能，如索引、视图、存储过程、触发器等，这些都可以帮助你更有效地管理和查询你的数据。

AntDB性能调优CPU 适用场景interlAMDARM1.批量运行大数据量查询2.大量数据排序AntDB4.X以上版本，基于pg9.6内核，支持并行，单个操作可以在多个core处理，因此CPU速度可以通过更多的廉价的cores来弥补。并且将cpu调优为 性能模式cpupower frequency-set --governor performancememory 1.结果集小的数据库，不建议购买大内存。2.表数据量巨大，以至于全表扫描时，内存不能全部加载的数据库，与其购买大内存或不断扩内存，不如购买IO性能更好的硬盘。disk 类型指标SATA转速：7,200 是标准，部分可达 10KSAS转速：10 K or 15 KSSDTP类业务要求SSD磁盘raid 类型适用场景数据冗余/数据安全Raid10是一种重写的方式，适合读多于写的环境。至少4块盘，2块盘组成RAID1，再将这2组RAID1组成RAID0。 数据冗余实际按 1:1 冗余。Raid5是一种重读的方式，读性能有所降低。至少3块盘，每块盘都保留奇偶校验信息，只允许损坏1块盘，则可以恢复数据。如果在损坏1块盘期间，又损坏另一块盘，则是灾难性，数据无法恢复。Raid6是一种较新的磁盘冗余方案，只有在较新的磁盘阵列卡才支持raid6模式。可以像raid5一样提供更大的磁盘空间，同时像raid10一样提供更佳的磁盘读能力。IO调度器调优 1.普通盘选择deadline模式echo deadline > /sys/block/sdb/queue/scheduler2.扇区预读提升至65536 (建议区间 4096 to 65536，一个扇区是0.5KB，也就是块预热 32MB)blockdev --setra 65536 /dev/sdb注：该设置影响顺序读，在AntDB中有大量全表扫描、或 读取csv文件copy导入 场景提升调度器请求队列深度echo 4096 > /sys/block/sdb/queue/nr_requestswrite-back caching回写缓存 类型说明系统层sync （sync会调用 fsync or fdatasync ）pg 通过 wal_sync_method 参数控制硬盘控制器层a battery-backed write cache（电池支持的回写高速缓存）mode：1.write-back：快 （注意配合机房UPS电源一起使用）。当 battery 异常，有可能自动切换至 write-though 模式。2.write-though：性能下降硬盘层做了raid或有控制器的磁盘，建议禁用磁盘本身的回写缓存，尽量使用raid或控制器的回写缓存更安全。一般 系统回写缓存高达 1G 以上，控制器回写缓存在 128MB 至 512MB 之间，磁盘本身的回写缓存在 8MB 至 32MB 之间。启用写缓存：hdparm -W 1 /dev/sdc禁用写缓存：hdparm -W 0 /dev/sdc显示信息：hdparm -I /dev/sdc文件系统层mount时指定-o 选项设置data=writeback/ordered/journalbarrier=0/1综上所述，建议的磁盘配置，raid阵列(支持a battery-backed write cache)+启用raid阵列write-back cache +禁用磁盘本身的write-back cache+机房UPS不间断电源，这是一种读写效率最佳 且 数据安全的搭配方案。文件系统调优 data存储模式 在上述建议配置的存储情况下：data=writebackbarrier=0否则：data=orderedbarrier=1ext4 默认打开barrier。File access times -o noatimeWrite cache sizing调优 /etc/sysctl.confvm.dirty_background_ratio=5vm.dirty_expire_centisecs=6000vm.dirty_writeback_centisecs=500vm.dirty_ratio=10禁用swappiness /etc/sysctl.confvm.swappiness=0优先收缩文件系统缓存，而不是优先进行文件交换swapvm.overcommit_memory=2vm.overcommit_ratio=90vm.min_free_kbytes=2048000vm.drop_caches=3vm.vfs_cache_pressure=100vm.zone_reclaim_mode=0测试CPU/disk速度 --测试cpu速度select sum(generate_series) from generate_series(1, 100000);sum5000050000(1 row)Time: 72.782 msselect sum(generate_series) from generate_series(1, 1000000);sum500000500000(1 row)Time: 514.764 ms--测试磁盘速度create table b1 (id int primary key);insert into b1 select generate_series(1, 100000);INSERT 0 100000Time: 1010.510 msinsert into b1 select generate_series(1, 1000000);INSERT 0 1000000Time: 4148.271 msAntDB 相关分片键尽量选择数据分布均匀、重复率低的字段，建议使用手机号、身份证号等。单表操作时：2.1 通过过滤条件能够使操作仅涉及单节点的情况，尽量采用过滤条件字段作为分片键。如 where phoneNum = xxx，建议phoneNum作为分片键。2.2 操作必须涉及多节点的情况，分片键建议和条件字段保持一致。如 select distinct date_no from，建议date_no作为分片键。如 select stuID,name from xxx order by stuID，建议stuID作为分片键。2.3 根据多个维度分组操作时，建议采用其中的任意一个维度作为分片键。如 select from xxx group by a,b,c,d,e ，建议a、b、c、d、e 任意字段均可作为分片键。2.4 对于继承表，分片键保持与父表一致。另外，如果子表建了索引，建议父表也建上相同的索引（有助于执行计划减少排序，即便是SQL中没有order by，内部也是有可能需要排序的）。多表关联操作时：3.1 为了避免引起数据的重分布，建议数据的分布纬度和查询纬度保持一致。 如 on a.aid = b.bid ,建议表a以aid为分片键，表b以bid为分片键，可以避免引起数据重分布。在此基础上，尽量满足条件1的要求，使得各节点的数据均匀分布，以使各节点能够在一个比较均衡的时间段内返回结果集表数据导入后，建议手工执行一次 analyze tabName 的操作。由于autovacuum触发需要时间间隔，如果在数据导入后，立即执行select 操作，返回结果集会非常慢。建表原则：小表replication，大表hash避免一次处理太多的数据SELECT * FROM EVENTS ORDER BY ID DESC LIMIT 3;id列没有索引，seq scan，排序，返回结果集id创建索引后，index scan后直接返回结果集6.避免内存命中率低7.避免返回的结果集太大LIMIT OFFSET8.避免执行大量的小查询会引发网络延迟简化复杂sqlviewwith as10.加快查询效率加大统计精度 default_statistics_target复合索引 查询字段a，并按字段b排序 CREATE INDEX t1_a_b_ndx ON t1(a,b);部分索引使用继承表重update的表 设置填充因子 ALTER TABLE t1 SET (fillfactor = 70);11.参数设置启动adb的集群计划：set coordinator all (enable_cluster_plan=on);set datanode master all(enable_cluster_plan = on);启动并行set coordinator all (max_parallel_workers_per_gather = 5);set coordinator all (max_worker_processes = 16);排序操作多的局点：适当调高work_mem size，但不要超过96MB，避免内存不足work_mem = 96MBhash操作多的局点：适当调高hash_mem_multiplier，提供2倍的work_mem内存计算hashhash_mem_multiplier = 2对于有继承表实现分区表的局点：避免扫描所有分区表。constraint_exclusion = on对于只有原生分区表的局点：避免原生分区表判断继承表的逻辑，而降低原生分区表的效率constraint_exclusion = off写请求多，导致磁盘IO写非常忙的局点：合并wal flush写请求.wal_writer_delay = 10mscommit_siblings = 5 ———————————————— 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。原文链接：cid:link_0

核心功能 水平扩展 传统的分布式集群存储扩容方案中，需要进行数据迁移，而数据迁移时是禁止对数据进行操作。数据量大的时候，迁移时间就会比较长，这样就影响了数据库的可用性。AntDB提供了hot expasion扩容方案，将数据原有的数据迁移分成数据同步和路由切换两个阶段，从而解决了这个问题。在数据同步阶段，通过热备和流复制技术，保证新增节点增量追加源节点数据，不对表加锁，不影响数据库集群对外提供服务。当新增节点与源节点数据同步时间在秒级时，进入路由切换阶段。锁住集群，暂停集群对外服务，等待并确认源节点与新增节点数据一致后，修改访问路由，最后解锁集群，恢复集群对外服务。通过以上机制，AntDB在进行扩容时对集群可用性的影响时间，从整个数据迁移阶段缩小到路由切换阶段，由于路由切换正常在10秒内可以完成，从而极大的减少扩容对集群可用性的影响。分布式事务 AntDB使用2PC来保证(Two-Phase Commit, 2PC)来实现分布式事务。2PC分两个阶段：第一阶段，协调者询问参与者事务是否可以执行，参与者回复同意(本地执行成功)，回复取消(本地执行失败)。第二阶段，协调者根据第一阶段的投票结果进行决策，当且仅当所有的参与者同意提交事务时才能提交，否则回滚。2PC在AntDB中的实现如下：（1）CN1从GTM请求并获得，集群全局SnapShot。（2）CN1从GTM请求并获取，集群全局唯一TransactionID 事务号100。（3）CN1到DN1上对用户A减去50元。同时到DN2上对B用户加上50元。（4）CN1分别操作A和B用户的数据成功后，需要提交该事务。两阶段的第一阶段，分别到DN1和DN2 预提交。即prepare Transaction T100。（5）DN1和DN2都能预提交成功并且返回成功ACK。（6）CN1本地结束事务号100。（7）CN1分别到DN1和DN2上进行两阶段的第二阶段，真正的提交T100。（8）DN1和DN2提交成功并且返回ACK。如果第5步，任何一个节点返回预提交失败，第6，7 分别需要本地rollback，和两阶段第二阶段rollback prepared T100。通过这样就能实现两个或多个节点，同时成功或同时失败。分层存储 AntDB分布式内存数据库支持以下两种存储结构：内存 磁盘 内存包括通用的DDR内存，以及近年涌现的PMEM持久内存。相比DDR内存，MEM持久内存，适用于要求高性能的缓存业务，与全内存运行相比在牺牲一定响应时间的同时，可以获得更高的性价比。AntDB分布式内存数据库可以通过建表语句指定表单数据的存储介质，目前支持的枚举包括“HOT”和“COLD”两种，从业务视角区分数据的冷、热程度以及存储方式。以交易类系统为例，在实际使用过程中，可以将与实时交易过程紧密相关的资料数据、资产数据相关表设定为“HOT”，这部分数据常驻内存，提供极高的访问速率与极低的延时，而针对庞大的运行日志数据则设定为“COLD”，这部分数据存储到廉价的磁盘整列，即不影响数据的访问，又可以提供整体数据库建设方案的性价比。切换策略的设定。AntDB分布式内存数据库在支持多种存储引擎的同时，可以支持表单级的跨存储切换。交易类流水数据在业务上又一个渐冷的过程，例如近期的交易流水查询率较高，不能直接归入冷数据，但超过一定时间的交易流水几乎只有审查的作用，对实时交易过程并没有太多作用。针对这一类场景AntDB分布式内存数据库可以指定表单加条件的切换策略，如trans_yyyymmdd类的交易流水表，以时间轴为条件，定期进行存储的切换。这个过程是自动化的，过程无需人工干预。多租户AntDB提供多租户能力。租户是数据库集群和资源管理的基础。一个租户下面可以包含多个数据库集群，一个集群只属于一个租户。租户之间是完全隔离的。在数据安全方面，租户之间的数据不能相互访问。在资源方面，租户下的数据库分享租户的资源配额，每个数据库副本使用的资源为一个资源单元。资源接入资源管理层接入资源后，这些主机分属于若干个可用区（Zone），每台主机属于一个可用区。可用区是个逻辑概念，表示具有相似硬件可用性的一组节点，它在在不同的部署模式下代表不同的含义。例如，当主机在同一个数据中心（IDC）内的时候，一个可用区的节点可以属于同一个机架，同一个交换机等。当分布在多个数据中心的时候，每个可用区可以对应于一个数据中心。每个可用区具有 IDC 和地域（Region）两个属性，描述该可用区所在的 IDC 及 IDC 所属的地域。一般地，地域指 IDC 所在的城市。可用区的 IDC 和 Region 属性需要反映部署时候的实际情况，以便数据库集群的自动容灾处理和优化策略能更好地工作。根据业务对数据库系统不同的高可用性需求，DBOPS提供了多种集群的部署模式，参见6.2.2。租户的资源分配在租户创建后，可以将接入的资源分配给租户。资源包括CPU、内存、磁盘等。资源分配的时候，可以不指定地域和可用区仅指定量的大小，也可以指定具体的主机列表，列表内的主机CPU、内存、磁盘都归该租户所有。租户分配的资源为租户内所有集群共享。在给租户分配资源之后，可以创建资源单元。资源单元用于描述CPU、内存、存储空间的规格。例如8Core CPU、16G内存、500G磁盘。资源单元用于限制每个分片进程的资源占用情况。集群部署在数据库集群部署的时候，需要选择CN和DN的资源单元。同一集群内的CN和DN对资源的要求不同，可采用2种不同的资源单元，单机版的只需要选择一个资源单元。资源监控资源的监控包括了：系统总体可用资源及资源的使用情况 租户可用资源及资源的使用情况 单主机的资源及资源使用情况 ———————————————— 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。原文链接：cid:link_0

什么是事务在数据库中，事务（Transaction）是一个不可分割的工作单位，它包含了一组要执行的数据库操作。这些操作作为一个整体一起向系统提交，要么都执行、要么都不执行，确保数据的一致性和完整性。一个事务可以是一条或多条SQL语句的集合。事务中的SQL语句执行的结果是一个整体，其效果要么全部完成并提交，要么全部不完成并回滚，不会出现只有部分数据被更新的情况。事务是数据库管理系统中的基本单位，它确保了一系列操作的原子性（Atomicity），即这些操作要么全部完成，要么全部不完成。事务具有四个特性，分别是原子性、一致性、隔离性和持久性。原子性指事务中的操作要么全部完成，要么全部不完成；一致性指事务必须使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态；隔离性指一个事务的执行不能被其他事务干扰；持久性指一旦事务提交，它对数据库中的数据的改变就是永久的。为了确保数据的一致性和完整性，在数据库管理系统（DBMS）中通常提供了事务处理机制来管理事务。事务处理机制负责协调和保证事务的原子性和一致性，并处理事务的并发控制和数据恢复等问题。为什么需要多数据源事务需要多数据源事务的原因有以下几点：数据整合：在某些应用场景中，需要将多个数据源的数据进行整合，以提供统一的数据视图。多数据源事务可以确保在多个数据源之间进行数据交换时的数据一致性和完整性。事务一致性：当多个操作需要同时对多个数据源进行修改时，需要保证这些操作要么全部成功，要么全部失败。多数据源事务可以确保事务的一致性，避免数据不一致的情况发生。提高性能：通过将多个操作合并到一个事务中，可以减少事务的开销和网络通信的次数，从而提高系统的整体性能。灵活性：多数据源事务允许在单个事务中利用多个数据源的特性，使得应用程序更加灵活，可以根据不同的情况选择合适的数据源。数据安全性：通过多数据源事务，可以实现跨多个数据源的事务隔离，从而确保数据的并发访问安全。因此，多数据源事务在处理涉及多个数据源的复杂业务逻辑时非常有用，它可以确保数据的一致性、完整性和安全性，提高系统的性能和灵活性代码实战在Python中处理多数据源事务，可以使用事务管理器（Transaction Manager）来统一管理和协调多个数据源的事务。以下是一个简单的示例，演示如何使用事务管理器处理多数据源事务：from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError # 创建两个数据库连接 engine1 = create_engine('sqlite:///data1.db') engine2 = create_engine('sqlite:///data2.db') # 创建事务管理器 from transaction.manager import TransactionManager transaction_manager = TransactionManager() # 创建会话对象 Session1 = sessionmaker(bind=engine1) session1 = Session1() Session2 = sessionmaker(bind=engine2) session2 = Session2() try: # 开始事务 with transaction_manager: # 在事务中执行操作 session1.add(User(name='user1', email='user1@example.com')) session2.add(User(name='user2', email='user2@example.com')) session1.commit() session2.commit() except SQLAlchemyError as e: # 发生异常，回滚事务 transaction_manager.rollback()在上述示例中，我们使用了两个SQLite数据库作为数据源，并创建了两个会话对象session1和session2，分别与两个数据库连接绑定。然后，我们创建了一个事务管理器transaction_manager，并使用with语句来创建一个事务上下文。在这个上下文中，我们执行了两个数据库操作，并使用session1.commit()和session2.commit()提交了事务。如果在这个过程中发生了异常，我们将使用transaction_manager.rollback()来回滚事务。通过使用事务管理器，我们可以统一管理和协调多个数据源的事务，确保数据的一致性和完整性。同时，事务管理器还提供了其他的特性，如事务隔离级别、事务传播行为等，可以根据实际需求进行配置和使用。