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整体大纲 数据库 实现数据持久化 使用完整的管理系统统一管理，易于查询 数据库的相关概念 DB：数据库（database）：存储数据的“仓库”。它保存了一系列有组织的数据。 DBMS 数据库管理系统（Database Management System）。数据库是通过DBMS创建和操作的容器常见的数据库管理系统：MySQL、Oracle、DB2、SqlServer等。 SQL 结构化查询语言（Structure Query Language）：专门用来与数据库通信的语言。 SQL的优点：①简单易学；②不是某个特定数据库供应商专有的语言，几乎所有DBMS都支持SQL；③虽然简单，但实际上是一种强有力的语言，灵活使用其语言元素，可以进行非常复杂和高级的数据库操作。 数据库存储数据的特点 将数据放到表中，表再放到库中 一个数据库中可以有多个表，每个表都有一个的名字，用来标识自己。表名具有唯一性。 表具有一些特性，这些特性定义了数据在表中如何存储，类似java中 “类”的设计。 表由列组成，我们也称为字段。所有表都是由一个或多个列组成的，每一列类似java 中的”属性”。 表中的数据是按行存储的，每一行类似于java中的“对象”。 MySQL 启动和停止MySQL服务 方式一：右击此电脑—管理—服务—启动或停止MySQL服务 方式二： 启动：net start 服务名 停止：net

MYSQL数据库适用场景广泛，相较于Oracle、DB2性价比更高，Web网站、日志系统、数据仓库等场景都有MYSQL用武之地，但是也存在对于事务性支持不太好（MySQL 5.5版本开始默认引擎才是InnoDB事务型）、存在多个分支、读写效率瓶颈等问题。 一.内核性能的优化 由于腾讯云上的DB基本都需要跨园区灾备的特性，因此CDB for MySQL的优化主要针对主从DB部署在跨园区网络拓扑的前提下，重点去解决真实部署环境下的性能难题。经过分析和调研，我们将优化的思路归纳为：“消除冗余I/O、缩短I/O路径和避免大锁竞争”。以下是内核性能的部分案例： 1.主备DB间的复制优化 问题分析 如上图所示，在原生MySQL的复制架构中，Master侧通过Dump线程不断发送Binlog事件给Slave的I/O线程，Slave的I/O线程在接受到Binlog事件后，有两个主要的动作： 写入到Relay Log中，这个过程会和Slave SQL线程争抢保护Relay Log的锁。 更新复制元数据(包含Master的位置等信息)。 优化方法 经过分析，我们的优化策略是： 优化效果 如上图所示，经过优化：左图35.79%的锁竞争(futex)已经被完全消除；同压测压力下，56.15%的文件I/O开销被优化到19.16%，Slave I/O线程被优化为预期的I/O密集型线程。 2

http://www.zdnet.com/article/dxc-returns-to-profit-by-banking-au2-4-million-during-fy19/ Image: DXC Technology DXC Technology Australia is back in the black after recording a profit after tax of AU$2.4 million for the financial year to 31 March 2019, an improvement on the AU$1.16 million net loss after tax during the same restated period last year. Meanwhile, the company's revenue decreased slightly by 1% from AU$2.35 billion to AU$2.32 billion. "The decrease in revenue reflects the ongoing migration out of legacy infrastructure environments, partially offset by growth in our cloud

友情提示：全文2000多文字，预计阅读时间8分钟 云堡垒机 一、简介 云堡垒机是移动云为用户提供的云资源安全管理平台，帮助用户更加精细的管理云上资产，实现对云上资产运维过程的事前规划、事中控制和事后审计，同时，移动云堡垒机还支持自动化运维、资产拓扑发现、工单审批等功能，帮助用户建立完善的运维管理与内控体系，建立安全、高效、可控的运维管理机制。 二、产品优势 2.1 精细化访问控制 支持对用户访问时间、IP、剪切板使用、文件传输等进行精细化管控，同时支持对指令和脚本的精准拦截，防止越权操作、误操作及恶意操作的发生。 2.2 远程会话协同 支持用户实现远程会话协同，只需创建者分享链接，参与者即可加入其中，创建者可根据自身需求实现多种应用，例如远程协助，统一培训，多方协同会话等，灵活性强，操作便捷。 2.3 异步动态授权 支持敏感指令触发工单系统进行审批复核方可执行，同时针对核心资产的访问，借鉴银行金库模型，可设置双人授权，授权人需要现场授权才能访问目标资源。 2.4 自动化运维 针对重复性的运维工作，支持预置脚本和任务，云堡垒机据此进行定期的自动化执行，并将执行结果记录下来，供运维人员查看，大大提高运维管理的效率。 三、产品功能 3.1 身份管理 云堡垒机主账号通过本地认证、AD认证、RADIUS认证等多种认证方式，将主帐号与实际用户身份一一对应，确保行为审计的一致性

一、数据库基本概念 1、关系数据库 （1）关系操作 　　 关系操作所操作的对象和结果都是集合，成为一次一集合的方式。而非关系数据模型的数据库操作方式为一次一记录的方式。 　　关系数据模型中最重要的是关系查询操作，主要分为：选择（select）、投影（project）、连接（jion）、除（divide）、并（union）、差（except）、交（intersection）和笛卡尔积等。其中，选择、投影、并、差、笛卡尔积是5种基本的操作。 （2）关系型数据库语言 　　在实际的关系数据库系统中，为实现选择、投影、并、差等操作，为用户提供了一种介于关系代数和关系验算之间的语言SQL（Strutured Query Language，结构化查询语言）。SQL语言是用于关系数据库查询的结构化语言，目前许多关系型数据库管理系统支持SQL语言，如SQL Server、Access、Oracle、DB2、MySQL等。 　　SQL语言的功能包括数据查询、数据操纵、数据定义和数据控制四个部分。SQL语言简洁、方便、实用，为完成其核心功能只用了6个动词——SELECT、CREATE、INSERT、UPDATE、DELETE和GRANT（REVOKE）。作为关系型数据库标准语言虽然被众多商用数据库管理系统产品采用，但是不同的数据库管理系统在实践过程中都对SQL规范做了某改编和扩充。所以

商业智能(BI)和分析平台长期以来一直是商业的重要组成部分，但由于自助BI工具的兴起，在数据科学家和数据库管理员的支持下，分析的责任已经从IT转移到了商业分析师身上。 因此，BI已经从生成月度报告的记录系统，转变为基于各种内部和外部来源的数据，交互式地发现和共享趋势、预测以及对业务问题的回答。采用自助BI的企业可以在几天内决定行动方案，而不是需要长达几个月的时间。 1、部署使用 Tableau 为C／S架构，需要在用户终端安装desktop进行分析的设计，在服务器端安装server，将模块数据与分析发布在server上，使用reader查看客户端生成的分析，可以在web断和移动端查看在server上发布的分析。体量较大，布署稍复杂，使用时需要客户端配合。 Smartbi 采用B/S架构，容易部署、升级简便。让大数据应用和分析走进员工和管理者工作中，激发各层人员对数据的认知、挖掘和运用；通过推动全员自助分析、数据共享，提升企业数据资产价值，促进业务发展、风险控制和内部管理，进而推动数字化转型。也可以集成到自己开发的项目中使用。 2、平台界面 Tableau是服务器与客户端分离的，平台管理与设计分开进行，产品的逻辑清晰，易于理解、便于用户的操作，但不利于IT部门管控和配合。 Smartbi是把整个平台和设计都放在一个界面上，利用权限管理，来控制每个使用者显示的界面。有利于企业级的管控。

简介 作为一名架构师，我们要专业，要能看懂代码，及时光着臂膀去机房，也能独挡一面！及时同事搞不定问题，或者撂挑子，你也能给老大一个坚定的眼神：不怕，有我在！还能在会议室上滔滔不绝，如若无人，让不懂技术的妹子看你时眼神迷离，就好想落霞与孤鹜齐飞！ 分布式架构是一个非常复杂的体系，任何技术都不是孤立的存在，任何技术都无法适应所有场景。作为一名分布式系统架构或者资深研发人员，我们必须尽可能多的学习与之相关的各种知识，掌握各种技术的演进路线，正式从一名码农蜕变成为架构师 什么是分布式？ 互联网应用的特点是：高并发，海量数据。互联网应用的用户数是没有上限的(取决于其开放特性)，这也是和传统应用的本质区别。高并发指系统单位时间内收到的请求数量（取决于使用的用户数），没有上限。海量数据包括：海量数据的存储和海量数据的处理。这两个工程难题都可以使用分布式系统来解决。 简单理解，分布式系统就是把一些计算机通过网络连接起来，然后协同工作。协同工作需要解决两个问题： 1）任务分解 把一个问题拆解成若干个独立任务，每个任务在一台节点上运行，实现多任务的并发执行。 2）节点通信 节点之间互相通信，需要设计特定的通信协议来实现。协议可以采用RPC或Message Queue等方式。 分布式和集群的关系 分布式：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上 集群：同一个业务，部署在多个服务器上 计算机发展历史

备注：本文是面向数据领域的一篇专业文章，里面有大量的专有术语，阅读完大约需要15分钟左右. 前言，这个数据平台发展史仅是自己经历过由传统数据平台到互联网数据平台发展一些简单回忆，文章引用了历史项目&平台规划架构，在这里不做更深入描述。 我是从2000年开始接触数据仓库，大约08年开始进入互联网行业，那时在互联网接触到数据平台与传统第三代数据架构还是有很大的类似之处，随着互联网的突飞猛进，每一次的技术变革都带来一场从技术、架构、业务的渐进式变革，到今天互联网、非互联网的数据平台架构已经差异非常大。 回顾早期的企业环境，企业的生产与服务是一个很长周期，导致业务数据呈现一种粗粒度模式。随着互联网的快速渗透从早期的PC终端到“裆下“的 移动终端，对用户的需求与服务周期将逐渐的缩短，业务量级、数据类型多样化与存储的暴增，对应着技术、架构、业务呈现出迅猛发展，相应的数据沉淀与积累也成指数暴涨。 从”数据仓库“ 词开始到现在的“大数据”，中间经历了太多的知识、架构模式的演进与变革，比如说“数据仓库、海量数据、大数据”等。（备注：数据仓库一般指的是：在相当长的时间内堆积数据，仅仅需要处理大量数据请求中的少部分的系统。数据仓库不等同于“海量数据” 。恰恰相反，而是其子集。海量数据也包含：通过大量的连接提供每秒百万次服务请求的系统。大数据是海量数据+复杂类型数据基础上的大分析、高宽带、大内容）。

一、数据卷 数据卷（ Data Volumes）是一个可供容器使用的特殊目录，它将主机操作系统目录直接映射进容器，类似于Linux中的mount动作。 数据卷可以提供很多有用的特性： 数据卷可以在容器之间共享和重用，容器间传递数据将变得高效与方便； 对数据卷内的数据修改后会马上生效，无论是容器内操作还是本地操作； 对数据卷的更新不会影响镜像，解耦开应用和数据； 卷会一直存在，直到没有容器使用，可以完全卸载掉它。 Docker提供了volume子命令来管理数据卷： create 创建一个数据卷 inspect 打印一个或多个数据卷的详细信息 ls 列出所有数据卷 prune 删除所有未使用的数据卷 rm 删除一个或多个数据卷 1、创建数据卷 docker volume create www-data 创建一个名为 www-data的数据卷 2、查看数据卷 docker volume ls 3、打印数据卷详细信息 docker volume inspect www-data 其中， Mountpoint表示默认的宿主机的共享目录 4、启动一个容器挂载此数据卷 挂载动作分为两个： -v 格式：-v src:dst --mount 格式：--mount type=' ',source=' ',destination=' ', --mount中type的类型有三种： volume：普通数据卷

传送门： 在Ubuntu下使用MySQL：安装MySQL 操作系统：Ubuntu 17.04 64位 MySQL版本：MySQL 5.7 一、启动MySQL服务 使用以下命令来启动MySQL： service mysql start 顺便提一下，service包含以下一些参数： 启动完之后，使用以下命令可以查看MySQL服务的状态： service mysql status 如下图所是，如果看到了一个绿色的小灯亮起，就表示MySQL服务正在欢快地运行着： 二、关闭MySQL服务 使用以下命令关闭MySQL服务： service mysql stop 关闭之后，可以使用以下命令来观察mysql服务的状态： service mysql status 如下图所示，当mysql服务关闭后，不会出现绿色的小灯： 以上就是 良许教程网 为各位朋友分享的Linux相关知识。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4937611/blog/4938711