mysql集群方案
社区干货
排查主备节点存储空间不一致问题
# **问题现象**用户使用火山引擎 RDS for MySQL 高可用版实例,整个集群具有一个主节点,一个备节点,三个只读节点,发现其中一个只读节点磁盘占用率高,我们该如何排查此类问题?# **排查步骤**### 查看碎片率查看... 因为 MySQL InnoDB 使用了 Undo Log 中记录的历史版本数据来满足 MVCC 的需求,存在长时间未执行完的 SQL / 未提交的事务,会阻塞 undo 的清理动作。# 解决方案在此场景中,只需要 kill 掉次长时间运行的 SQL,即可使...
迁移AWS Aurora MySQL前的准备工作
# **场景介绍**如果您需要从 AWS Aurora for MySQL 迁移到火山引擎 RDS MySQL,建议您提前查看此 [[使用限制(源库为 MySQL)]](https://www.volcengine.com/docs/6390/79140),其中提到,如果您需要实现增量复制,需要... 在自建 MySQL 中,开启 binlog 日志记录,需要设置此参数:log_bin。而在 AWS Aurora for MySQL 中,如果需要打开 binlog 日志记录,需要在集群参数组中修改参数 binlog_format = ROW。需要注意的是,您无法修改默认参数...
ByteHouse MaterializedMySQL 增强优化
MaterializedMySQL 数据同步方案的优势有:- 简单易用:使用一个 DDL 语句就能创建整库同步任务,能将数百数千张表一键同步至 ClickHouse,操作简单。- 架构简单:使用 ClickHouse 本身的计算资源进行数据增量同... 如果在集群中每个节点都建一个同步库,则源端一份数据会被同步一份全量至每个 ClickHouse 节点,既浪费了存储空间,降低了查询性能,又会对源端产生巨大的压力。ByteHouse 支持构建分布式模式的 MaterializedMySQL 库...
只需五步,ByteHouse实现MaterializedMySQL能力增强
**MaterializedMySQL 数据同步方案的优势有:****●****简单易用:**使用一个DDL语句就能创建整库同步任务,能将数百数千张表一键同步至ClickHouse,操作简单。**●****架构简单:**使用ClickHouse本身的计... 社区版MaterializedMySQL的每个同步任务会将源端的一个库同步至ClickHouse的某个节点,不支持按分片逻辑将数据分布到所有节点,无法利用ClickHouse集群的分布式计算存储能力;如果在集群中每个节点都建一个同步库,则源...
特惠活动
mysql集群方案-优选内容
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使用托管 Prometheus 监控 MySQL
MySQL 是常用的关系型数据库,在 Kubernetes 中,可借助开源的 mysqld-exporter 来使用 托管 Prometheus(VMP) 监控 MySQL 的运行状态,本文为您介绍如何在 VKE 集群中部署 mysqld-exporter,并实现对 MySQL 的监控。 前提条件已注册并开通火山引擎托管 Prometheus(VMP)服务。 已创建托管 Prometheus 工作区,详情请参见 创建工作区。 容器服务集群已接入托管 Prometheus,详情请参见 接入托管 Prometheus。 已在集群中创建 CRD 资源,详...
基于 StarRocks 的准实时数据分析
本文将通过示例为您介绍如何基于火山引擎 E-MapReduce(EMR)StarRocks 构建分钟级准实时分析。 1 场景介绍方案架构此次实践架构流程示意图如下: 2 前提条件已创建 EMR StarRocks 集群,具体操作请参见创建集群。 已创建 RDS MySQL 实例,具体操作请参见创建RDS MySQL实例。 已创建 RDS MySQL 库表信息,具体操作请参见创建RDS MySQL数据库。 已开通 DataSail、DataLeap 产品能力,具体操作请参见 DataSail 服务开通、DataLeap 服务...
MySQL_to_ByteHouse 云数仓版实时整库同步
创建源端数据源 MySQL 实例,目标端火山引擎 ByteHouse云数仓版。详见创建 MySQL 实例和 开通ByteHouse云数仓版服务。 2 注意事项同步解决方案同时支持选择的表数量目前上限为 1000 张,但建议先以 100 张以下表数量来试用。 目标端 ByteHouse CDW 库需要提前在集群中先创建好,暂不支持在解决方案中自动创建。创建 ByteHouse 数据库,详见数据库表及视图。 3 数据同步解决方案 3.1 数据源配置 3.1.1 MySQL数据源配置(源端) 在配置...
迁移AWS Aurora MySQL前的准备工作
# **场景介绍**如果您需要从 AWS Aurora for MySQL 迁移到火山引擎 RDS MySQL,建议您提前查看此 [[使用限制(源库为 MySQL)]](https://www.volcengine.com/docs/6390/79140),其中提到,如果您需要实现增量复制,需要... 在自建 MySQL 中,开启 binlog 日志记录,需要设置此参数:log_bin。而在 AWS Aurora for MySQL 中,如果需要打开 binlog 日志记录,需要在集群参数组中修改参数 binlog_format = ROW。需要注意的是,您无法修改默认参数...
采集 MySQL Binlog 到数据集成托管消息队列
该方案场景适用于您将源端增量数据同步至目标端数据源库表中,且增量数据较大或者存在波峰波谷时,建议您先进行数据缓存的中间步骤。本文为您介绍如何创建采集解决方案将 RDS MySQL 实例的 Binlog 采集到集成托管消息... 完成实时数据同步解决方案的创建。 说明 更多详细操作详见实时分库分表。 4.4 验证上下游数据同步等待实时采集方案、实时分库分表方案执行完成后,您可前往 Doris 集群目的端数据库中,验证数据的实时接收情况。 ...
ByteHouse MaterializedMySQL 增强优化
MaterializedMySQL 数据同步方案的优势有:- 简单易用:使用一个 DDL 语句就能创建整库同步任务,能将数百数千张表一键同步至 ClickHouse,操作简单。- 架构简单:使用 ClickHouse 本身的计算资源进行数据增量同... 如果在集群中每个节点都建一个同步库,则源端一份数据会被同步一份全量至每个 ClickHouse 节点,既浪费了存储空间,降低了查询性能,又会对源端产生巨大的压力。ByteHouse 支持构建分布式模式的 MaterializedMySQL 库...
只需五步,ByteHouse实现MaterializedMySQL能力增强
**MaterializedMySQL 数据同步方案的优势有:****●****简单易用:**使用一个DDL语句就能创建整库同步任务,能将数百数千张表一键同步至ClickHouse,操作简单。**●****架构简单:**使用ClickHouse本身的计... 社区版MaterializedMySQL的每个同步任务会将源端的一个库同步至ClickHouse的某个节点,不支持按分片逻辑将数据分布到所有节点,无法利用ClickHouse集群的分布式计算存储能力;如果在集群中每个节点都建一个同步库,则源...
如何使用 dbdeployer 快速部署 MySQL 测试环境
# 前言在日常学习以及工作中,为了更方便的测试多个数据库版本之间的功能差异,我们会装不同版本的实例,通常使用二进制安装的大致步骤如下:1. 创建相关目录2. 初始化 MySQL3. 启动 MySQL4. 如果有配置主从的需求,还需要额外的命令整个配置过程如果通过几条命令完成,会大大减少我们的工作量。这里介绍 dbdeployer 工具,它有如下优点:1. 工具安装方便,可以迅速安装和使用不同版本的数据库。2. 配置主从,MGR 集群非常方便,...
如何使用 dbdeployer 快速部署 MySQL 测试环境
# 前言在日常学习以及工作中,为了更方便的测试多个数据库版本之间的功能差异,我们会装不同版本的实例,通常使用二进制安装的大致步骤如下:1. 创建相关目录2. 初始化 MySQL3. 启动 MySQL4. 如果有配置主从的需求,还需要额外的命令整个配置过程如果通过几条命令完成,会大大减少我们的工作量。这里介绍 dbdeployer 工具,它有如下优点:1. 工具安装方便,可以迅速安装和使用不同版本的数据库。2. 配置主从,MGR 集群非常方便,只...
