数据库系统

master数据库 master作为数据库的主要数据库，记录着SQL Server系统的所有系统级信息，例如登录用户、系统配置设置、端点和凭证以及访问其他数据服务器所需要的信息。master数据库还记录着启动服务器实例所需要的初始化信息，每个其它数据库的主文件位置。master数据库是SQL Server启动的时候打开的第一个数据库。SQL Server是从这个数据库里找到其它数据的信息的。如果master数据库有问题，整个SQL Server都将无法启动。 master数据库本身不大，做一次备份很快。建议要经常做master的完整数据库备份，以充分保护您的数据。如果master数据库已损坏，可以通过还原master数据库的最近完整数据库备份，轻松修复已损坏的数据库。 如果由于master数据库损坏严重大无法启动服务器实例，有没有备份，这时候只能重建了。重建master数据将使的所有的系统数据库恢复到其原始状态。例如，重建master数据库会删除并重新创建msdb数据库。这将导致丢失所有的计划信息以及备份和还原历史记录。所以重建master数据库后，SQL Server就像被重装过一样。所有的用户记录都会丢失，用户数据库需要再次附加，SQL Server任务记录都要重建。这是一个很折腾的过程。重建master数据库是个万不得已的选择。

Oracle 表空间的概念 表空间 在数据库系统中，存储空间是较为重要的资源，合理利用空间，不但能节省空间，还可以提高系统的效率和工作性能。 Oracle 可以存放海量数据，所有数据都在数据文件中存储。而数据文件大小受操作系统限制，并且过大的数据文件对数据的存取性能影响非常大。同时Oracle 是跨平台的数据库， Oracle 数据可以轻松的在不同平台上移植，那么如何才能提供统一存取格式的大容量呢？ Oracle 采用 表空间 来解决。 表空间只是一个逻辑概念，若干操作系统文件（文件可以不是很大）可以组成一个表空间。表空间统一管理空间中的数据文件，一个数据文件只能属于一个表空间。一个数据库空间由若干个表空间组成。如图所示： Oracle 中所有的数据（包括系统数据）， 全部保存在表空间中 ，常见的表空间有： Ø系统表空间：存放系统数据，系统表空间在数据库创建时创建。表空间名称为 SYSTEM。存放 数据字典 和 视图 以及数据库结构等重要系统数据信息，在运行时如 果 SYSTEM 空间不足，对数据库影响会比较大，虽然在系统运行过程中可以通过命 令扩充空间，但还是会影响数据库的性能，因此有必要在创建数据库时适当的把数 据文件设置大一些。 ØTMEP 表空间：临时表空间，安装数据库时创建，可以在运行时通过命令增大临时 表空间。临时表空间的重要作用是数据 排序 。比如当用户执行了诸如

一、总结 首先要明确SQLServer的系统数据库一共有5个：Master、Model、Msdb、Tempdb、Resource。 1、Master数据库 　　（1）master数据库记录了所有系统级别的信息，包括元数据（登录账户）、端点、链接服务器和系统的配置设置。需要注意的是系统对象不在master库中，而在resource库中； 　　（2）mater数据库还记录了所有其他数据库的存在、数据库的文件的位置； 　　（3）master数据库不可用，则SQLServer实例就无法启动； 　　（4）不能给master数据库添加文件或文件组，不能更改master数据库的排序规则，默认是实例的排序规则； 　　（5）不能删除master数据库，不能删除guest用户 　　（6）不能创建触发器，不能启动CDC（数据变更捕获），不能参与数据库镜像，不能设置为只读，不能设置为OFFLINE(脱机) 2、Model数据库 3、Msdb数据库 4、Tempdb数据库 5、Resource数据库 二、Resource数据库的总结 来源： https://www.cnblogs.com/jialanyu/p/11571112.html

1.首先创建 备份文件夹 mkdir /usr/local/database_backup/ cd /usr/local/database_backup/ 2.创建.sh执行文件并写入代码 vim mysqlbak.sh #!/bin/bash PATH=/bin:/sbin:/usr/bin:/usr/sbin:/usr/local/bin:/usr/local/sbin export PATH #数据库用户名 dbuser='root' #数据库用密码 dbpasswd='123456' #需要备份的数据库，多个数据库用空格分开 dbname='bandu' #备份时间 backtime=`date +%Y%m%d%H%M%S` #日志备份路径 logpath='/usr/local/database_backup/bandu/log' #数据备份路径 datapath='/usr/local/database_backup/bandu/sql' #日志记录头部 echo ‘"备份时间为${backtime},备份数据库表 ${dbname} 开始" >> ${logpath}/log.log #正式备份数据库 for table in $dbname; do source=`mysqldump -u ${dbuser} -p${dbpasswd} ${table}> $

简介 MongoDB是一款为广泛的现代应用程序设计的高性能、可扩展、分布式数据库系统。MongoDB可用于不同规模大小的组织，为那些对系统低延迟、高吞吐量以及可持续性有很高要求的应用提供稳定关键的服务。 尽管MongoDB与传统的关系型数据库的有些特性不一样，但是对于之前部署和操作其他数据库系统的人员来说，MongoDB的很多概念，比如操作、策略、存储过程还是很相似的。公司的DBA和运营团队可以在保持现有系统的前提下，直接把MongoDB集成到生产环境中，并且不需要定制操作流程和工具 本文档为部署和管理MongoDB提供了最佳实践的指导。看本文档的前提需要你熟悉MongoDB的基本架构并理解企业软件部署的相关知识。 关于文档中的涉及到有些话题的更多详情，可以访问MongoDB的在线文档：mongodb.com。本文档也提供了相应的链接。 角色和职责 与其他数据库系统一样，部署在MongoDB的应用需要精心规划以及公司IT团队每个角色的协力合作才能保证稳定的部署。传统数据库中相关的角色以及角色的定位同样适用于MongoDB：数据库管理员、系统管理员、应用开发人员、网络管理员、需求分析人员以及数据架构师。 一般小公司中一个人员可能会担当多个角色，而大公司中，每个角色都是由一个人或者一个团队专门负责的。比如，在大的投资银行中，DBA的职责和系统管理员的职责差别就很大。 DBA

一、什么是高可用 高可用HA （ High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指， 通过设计减少系统不能提供服务的时间 。 假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是100%。 如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，我们说系统的可用性是99%。 很多公司的高可用目标是4个9，也就是99.99%，这就意味着，系统的年停机时间为8.76个小时。 百度的搜索首页，是业内公认高可用保障非常出色的系统，甚至人们会通过www.baidu.com 能不能访问来判断“网络的连通性”，百度高可用的服务让人留下啦“网络通畅，百度就能访问”，“百度打不开，应该是网络连不上”的印象，这其实是对百度HA最高的褒奖。 二、如何保障系统的高可用 我们都知道，单点是系统高可用的大敌，单点往往是系统高可用最大的风险和敌人，应该尽量在系统设计的过程中避免单点。 方法论上，高可用保证的原则是“集群化”，或者叫“冗余” ：只有一个单点，挂了服务会受影响；如果有冗余备份，挂了还有其他backup能够顶上。 保证系统高可用，架构设计的核心准则是：冗余。 有了冗余之后，还不够，每次出现故障需要人工介入恢复势必会增加系统的不可服务实践。所以，又往往是 通过“自动故障转移”来实现系统的高可用 。 接下来我们看下典型互联网架构中，如何通过 冗余+自动故障转移

原创 2016-12-05 58沈剑 架构师之路 一、什么是高可用 高可用HA （ High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。 假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是100%。 如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，我们说系统的可用性是99%。 很多公司的高可用目标是4个9，也就是99.99%，这就意味着，系统的年停机时间为8.76个小时。 百度的搜索首页，是业内公认高可用保障非常出色的系统，甚至人们会通过www.baidu.com 能不能访问来判断“网络的连通性”，百度高可用的服务让人留下啦“网络通畅，百度就能访问”，“百度打不开，应该是网络连不上”的印象，这其实是对百度HA最高的褒奖。 二、如何保障系统的高可用 我们都知道，单点是系统高可用的大敌，单点往往是系统高可用最大的风险和敌人，应该尽量在系统设计的过程中避免单点。方法论上，高可用保证的原则是“集群化”，或者叫“冗余”：只有一个单点，挂了服务会受影响；如果有冗余备份，挂了还有其他backup能够顶上。 保证系统高可用，架构设计的核心准则是：冗余。 有了冗余之后，还不够，每次出现故障需要人工介入恢复势必会增加系统的不可服务实践。所以，又往往是通过“自动故障转移”来实现系统的高可用。

为什么有分布式事务 由于业务数据量非常巨大，如淘宝电商系统，后端肯定是分库分表的。因为单个数据库数据量压上来，系统就会产生性能瓶颈。库存和订单分别在不同数据库中。交易系统、库存系统、订单系统。【微服务架构中，像淘宝光一个下单链路可能会涉及10多个系统以上】如果下订单失败库存系统必须回滚数据，保证数据强一致性。 分布式事务种类 数据库的2PC（两阶段提交）又叫做 XA Transactions，强一致性、性能不高 补偿事务（TCC），记住3个单词 try、confirm、cancel，逻辑简单 消息事务，最终一致性，性能好 2PC（两阶段提交）：2阶段提交是分布式事务传统解决方案，目测银行保险都喜欢用这个。 当事务跨越多个节点时，为了保持事务ACID，引入了协调者、参与者 第一阶段：事务协调器要求每个涉及到事务的数据库预提交(precommit)此操作，并反映是否可以提交. 第二阶段：事务协调器要求每个数据库提交数据。 缺点：2PC效率很低，对高并发很不友好 两阶段提交涉及多次节点的网络通信，导致通信时间过长。 非常容易造成长事务，锁定资源时间太长，资源等待时间增多。 大部分高并发场景都应该避免使用。 补偿事务TCC Try 阶段，对业务系统做检测和资源预留 Confirm 阶段对业务系统做确认提交，默认：Try执行成功，Confirm一定成功 Cancel 阶段在业务执行失败

读者您好。今天我将介绍20个属于我常用工具的Python库，我相信你看完之后也会觉得离不开它们。他们是： Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库。每个Python程序员都应该有它。 Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作，那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。 wxPython.Python的一个GUI（图形用户界面）工具。我主要用它替代tkinter。你一定会爱上它的。 Pillow.它是PIL（Python图形库）的一个友好分支。对于用户比PIL更加友好，对于任何在图形领域工作的人是必备的库。 SQLAlchemy.一个数据库的库。对它的评价褒贬参半。是否使用的决定权在你手里。 BeautifulSoup.我知道它很慢，但这个xml和html的解析库对于新手非常有用。 Twisted.对于网络应用开发者最重要的工具。它有非常优美的api，被很多Python开发大牛使用。 NumPy.我们怎么能缺少这么重要的库？它为Python提供了很多高级的数学方法。 SciPy.既然我们提了NumPy，那就不得不提一下SciPy。这是一个Python的算法和数学工具库，它的功能把很多科学家从Ruby吸引到了Python。 matplotlib.一个绘制数据图的库。对于数据科学家或分析师非常有用。 Pygame

1、RDBMS 关系数据库管理系统 2、对象：数据库、索引、事务日志、CLR程序集、表 、报表、文件组、全文目录、图表、用户自定义数据类型 、视图、角色、存储过程、用户、用户 自定义函数、加密密钥 3、安装好的sql server 第一次加载时包括以下4个系统数据库 ：master、model、msdb、tempdb master数据库；保存一组特殊的数据表（系统表）用户跟踪整个系统。 model数据库顾名思义，是指可以基于该模型得到一个副本。model数据库是新建数据库的模板。 msdb数据库是SQL代理进程保存任意系统任务的地方。如果计划对一个数据库每夜进行备份，则在msdb数据库中有一个记录项。 tempdb数据库是服务器的一个主要工作区。在执行复杂或者大型的查询操作时，如果SQL Server需要创建一些中间表来完成，那它就在tempdb数据库中进行。在创建临时表时，即使你是在当前数据库中创建这些表的，但实际也是在tempdb数据库屮创建的。只要需要临时保存数据, 就很可能是将数据保存在tempdb数据库中。 tempdb数据库与其他任意数据库大相径庭。不仅数据库中的对象是临时的，连数据库本身也是临时的。每次动SQL Server时，tempdb数据库是系统中唯一完全重建的数据库。 来源： https://www.cnblogs.com/yuzhou133/p