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数据库外围服务器xp_云数据库 MySQL 版

基于云平台的即开即用、稳定可靠、灵活弹性、易于使用的关系型数据库服务

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【模板推荐】 MySql自动化流程让你快速提高工作效率!

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876412&x-signature=NSzv2S4iIRdKJjhhIqstk%2BDmWAk%3D)集简云平台内置大量自动化流程模板,用户可以在“模板中心”搜索应用名称,选择适合自己的场景,直接使用。本期分享MySql相... 企业内有自建系统开放数据库,可以通过集简云把数据同步到外部系统。此流程通过MySQL数据库添加数据触发,自动在企业微信群机器人内发起工单提醒。**适用人群:**全员**推荐指数:**⭐⭐⭐⭐⭐...

干货|从MySQL到ByteHouse,抖音精准推荐存储架构重构解读

作为一种行式存储的数据库,MySQL对于大量数据的处理效率较低。如果要在MySQL上查询上亿级别的数据,可能需要更高配置的硬件,甚至可能需要采用分片、读写分离等策略来提升性能,这将导致硬件成本显著提高。 因此,技术团队逐渐将兴趣平台基于ByteHouse进行重构。ByteHouse是一款OLAP引擎,具备查询效率高的特点,在硬件需求上相对较低,且具有良好的水平扩展性,如果数据量进一步增长,可以通过增加服务器数量来提升处理能力。 ...

MySQL 8.0:新的身份验证插件(caching_sha2_password)

此插件成为 MySQL 服务器的新默认身份验证插件。caching\_sha2\_password 尝试一个两全其美的结合,既解决安全性问题又解决性能问题。首先,是 caching\_sha2\_password 对用户密码的处理,其实主要是 sha256\_pa... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876441&x-signature=0w6AZE1pl%2BlK75wsFixP%2FuTqRB8%3D)从 MySQL 8.0.24 开始,提供了 caching\_sha2\_password\_digest\_rounds 系统变量,默认值和最小值是 5000,最大值 409500...

数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设计

用户很多都是从 MySQL 这样的系统迁移过来,所以 ANSI SQL 的支持对于用户的迁移十分关键。**系统概览** **数据模型**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/91d64f61c95a4556967fa8db45cb22de~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962856&x-signature=T63eFVD1GjXIiL%2FapIVT6eubwpc%3D)如图所示,Krypton 支持两层分区...

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此插件成为 MySQL 服务器的新默认身份验证插件。caching\_sha2\_password 尝试一个两全其美的结合,既解决安全性问题又解决性能问题。首先,是 caching\_sha2\_password 对用户密码的处理,其实主要是 sha256\_pa... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876441&x-signature=0w6AZE1pl%2BlK75wsFixP%2FuTqRB8%3D)从 MySQL 8.0.24 开始,提供了 caching\_sha2\_password\_digest\_rounds 系统变量,默认值和最小值是 5000,最大值 409500...
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干货|OLAP引擎能力进阶:如何实现海量数据导入

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135656&x-signature=twMYyPa%2FcliOG7PEEGMYVfqlnlY%3D) 本篇文章来源于ByteHouse产品专家在火山引擎数智平台(VeDI)主办的“数智化转型背景下的火山引擎大数据技术揭秘”线下Meet up的演讲,将从ByteHouse数据库架构演进、增强HaKafka引擎实现方案、增强Materialzed MySQL实现方案、案例实践和未来展望四个部分展开分享。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sig...

干货|高性能、高稳定、高扩展:解读ByteHouse实时导入技术演进

[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e28a2998447847ac9b19ded1d87975eb~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876445&x-signature=pM3lMc6CH... 上图是ByteHouse云原生架构的架构图,本文针对实时导入这块介绍几个重要的相关组件。 **●****Cloud Service**首先,总架构分为三层,第一层是Cloud Service,主要包含Server和Catlog两个组件。这一层是...

字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践

[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5357a124a5134af89ad57441c53d42a2~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962859&x-signature=aAyRtLvsR... **图数据库本质也是一个存储系统**,它和常见的 KV 存储系统、MySQL 存储系统相比,主要区别在于目标数据的逻辑关系不同和访问模式不同,对于数据内在关系是图模型以及在图上游走类和模式匹配类的查询,比如社交关系查...

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干货|DataLeap数据资产实战:如何实现存储优化?

MySQL的存储后端。** ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e26bfa42c01b4a6497d7ce0bb68dab75~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=... 对于MySQL最终的读写, **都收敛在Store,** 方法签名中传入StoreTransaction,Store从中取出租户信息和数据库连接,进行数据读写。=============================================================================...

ELT in ByteHouse 实践与展望

字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水ClickHouse。2018年到2019年,字节内部的ClickHouse业务从单一业务,逐步发展到了多个不同业务,适用到更多的场景,包括BI 分析... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135681&x-signature=WcPJn2fVh6YRGVF3bC%2F4zXbHrIw%3D)ByteHouse产品可以分为两个形态:1. **企业版**:PaaS模式、全托管、租户专属资源。1. **数仓版**:SaaS模式,在这个模式...

「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.04

**【新增ByteHouse企业版功能】** - 在社区版本 MaterializeMySQL 库引擎的基础上支持了集群模式(Distributed_mode),支持将 MySQL 中的库同步到集群并自动分布到每个节点。 - 新增导入数据源:Hiv... Trino 集群支持 Public History Server(简称“PHS”),集群释放后,仍然可以通过 PHS 查看查询作业日志。 - 包年包月集群支持对集群退订,便于用户更加灵活的创建、退订集群。- **【更新** **EMR** **软件*...

基于 Apache Calcite 的多引擎指标管理最佳实践|CommunityOverCode Asia 2023

[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e6e61480462741628c0a006a373ea731~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049255&x-signature=Xex8AEsCP... 必须要写一个 DATABASE 的 name。在新建时,需要在广告的数据库下定义一个名为 classify 的 function,这个 function 里面有一个行业 ID 字段。下图中返回的表达式取出了简单的一行,当其行业 ID 是 1999 时,我们返...

干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135656&x-signature=6NuiU%2Fty00PzYo6mR2BOrmf%2B95E%3D)/ 关于 ByteHouse /-----------------### ● ByteHouse 的发展从 2017 年开始,字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水 ClickHouse。 2018 年到 2019 年,字节内部的 ClickHouse 业务从单一业务,逐步发展到了多个不...

「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.04

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