数据库架构

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GaussDB 数据库架构师(八) 等待事件概述-1等待事件：指当数据库会话(session)因资源竞争或依赖无法继续执行时，进入"等待"状态，此时产生的性能事件即等待事件。

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GaussDB 数据库架构师修炼(七) 安全规划2) 采用SQL审核工具（比如华为云UGO工具）防范风险SQL，包括不满足DBA预定义的规范、存在性能风险、存在误删风险等SQL 。

一个天蝎座白勺程序猿

以“融合进化智领未来”之名，金仓Kingbase FlySync：国产数据库技术的突破与创新2025年7月15日14时，中国电子科技集团旗下金仓数据库即将迎来里程碑式的产品迭代。这场以"融合进化智领未来"为主题的发布会，不仅是对新一代KingbaseES V9的揭幕，更是国产基础软件在信创3.0时代的技术宣言。本文将从技术演进、架构革新、生态建设三个维度，带您深入剖析这场影响中国数据库产业格局的重要事件。

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GaussDB 数据库架构师修炼(三) 集群管理概览CM（ Cluster Manager）是一款集群管理软件。提供了集群启停、集群状态查询、进程保活、数据库主备的状态监控、磁盘网卡故障监控、 CPU内存资源监控、故障自动主备切换等能力。

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GaussDB 数据库架构师修炼(四) 备份容量估算公式备份容量C ＝自动全量备份容量C1 ＋自动差量备份容量C2 ＋自动日志归档容量C3 ＋手动全量备份容量C4 全量备份容量C1＝业务总数据量S ×（ ceil（备份保留周期T1 ÷ 备份周期 T2＋1 ）× 压缩比R 差量备份容量C2 ＝每日新增数据量D × 备份保留周期T1 × 压缩比R 日志归档容量C3 ＝每日新增数据量D × 备份保留周期T1 手动全量备份容量C4 ＝业务总数据量S × 手动备份个数N × 压缩比R

【Redis篇】数据库架构演进中Redis缓存的技术必然性—高并发场景下穿透、击穿、雪崩的体系化解决方案💫《博主主页》：　　　🔎 CSDN主页__奈斯DB 　　　🔎 IF Club社区主页__奈斯、 🔥《擅长领域》：擅长阿里云AnalyticDB for MySQL(分布式数据仓库)、Oracle、MySQL、Linux、prometheus监控；并对SQLserver、NoSQL(Redis)有了解 💖如果觉得文章对你有所帮助，欢迎点赞收藏加关注💖

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从性能优化赛到社区Committer，走进赵宇捷在Apache Fory的成长之路Apache Fory 是一个基于JIT和零拷贝的高性能多语言序列化框架，实现了高效紧凑的序列化协议，提供极致的性能、压缩率和易用性。在多语言序列化框架技术领域取得了重大突破，推动序列化技术步入高性能易用新篇章！这一切，都源自全球开发者对开源的热忱。今天，一起走近这些用代码编织跨语言数据之网的Committer～

Java初学者小白

秋招Day14 - MySQL - 数据库架构包括连接层、服务层和存储引擎层在服务层，负责记录导致数据变化的事件，记录了所有对数据库进行更改的操作，用于数据恢复、主从复制等。

RocksDB rate limiter讲解本篇文章分成两部分，先讲解工作原理和源码，尔后讲解其如何被传递使用。第一部分待完善rate limiter既不是lsm特有的组件，也不是rocksdb独创的概念。它是个常见的工具——用于控制系统资源访问速率的限流工具，搞过java后端的朋友可能接触过这种工具。RocksDB为什么用rate limiter呢？按照官方wiki的说法

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DB-GPT V0.7.2 版本更新：图表组件可视化增强、支持混合搜索、支持DeepSeek-R1-0528模型等🍀DB-GPT Dashboard 饼图、表格、柱状图等图表组件可视化增强🍀知识库支持混合搜索🍀新增Chat Data模板

敖行客 Allthinker

写在谷歌云大宕机之后云时代的淬炼进化之路2025年6月13日的谷歌云大规模宕机事件，如同一场突如其来的风暴，让全球科技界陷入短暂的震荡。AWS、Azure、Cloudflare等云服务巨头遭遇波及，Spotify、Shopify、OpenAI等企业服务中断，宕机背后的谷歌IAM问题与流量调度连锁反应，更引发了对云服务依赖性的深刻讨论。然而，当质疑声如潮水般涌来时，我们更需要以冷静的视角审视这场危机——它不仅是技术演进中的一次挫折，更是推动云端服务走向成熟的关键转折点。就像早期淘宝曾被诟病支付安全、移动支付曾被质疑便捷性，今天的云端IDE与云服务

【为什么InnoDB用B+树？从存储结构到索引设计深度解析】本文结合底层存储原理、核心代码实现和性能对比，深入解析InnoDB选择B+树作为索引结构的底层逻辑。通过数据结构对比图、执行过程流程图和代码实现逻辑，展现B+树如何优化磁盘I/O并支撑高性能数据库操作。

GaussDB 分布式数据库调优(架构到全链路优化)GaussDB 分布式数据库的调优是一个复杂而系统的过程，需要从架构设计、硬件资源、数据库配置、查询优化、事务处理、数据分区等多个方面进行综合考虑。通过合理的调优，可以显著提升 GaussDB 的性能、可用性和安全性。以下是一些关键点：

Spark面试精讲（上）By 大数据技术与架构场景描述：这是一个Spark的面试题合集。是我自己作为面试者和作为面试官都会被问到或者问到别人的问题，这个总结里面有大量参考了网上和书上各位老师、大佬的一些原文答案，只是希望可以给出更好的回答，一般上我都会把原文链接贴上，如有侵权请联系删除！

袋鼠云数栈

从SQL Server到分布式大数据平台：重构企业数据架构在企业数字化加速的背景下，越来越多的组织开始意识到：传统的数据系统正逐渐成为增长的“瓶颈”而非“助力”。其中，SQL Server 作为许多企业IT架构中曾经的中坚力量，正面临前所未有的挑战。它曾以稳定、易用、成本可控等优势，在企业各大业务系统中广泛部署。但随着数据规模的指数级增长与使用方式的全面升级，企业正逐步走到这样一个转折点：SQL Server，不够用了。

凉冰不加冰

ShardingSphere源码解析：跨库查询案例分析在分布式系统中，数据分片是解决数据规模增长的重要手段。ShardingSphere作为分布式数据库中间件，提供了强大的分片查询能力。本文将深入ShardingSphere源码，通过一个完整的查询示例，详细解析其如何从不同库中查询数据，特别关注广播表这一关键特性。

Spark 之入门讲解详细版（1）Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕着Spark推出了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台。从各方面报道来看

TDengine （老段）

TDengine 快速体验（云服务方式）TDengine 可以通过安装包、Docker 镜像及云服务三种渠道快速体验 TDengine 的功能。

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