达梦数据库的I/o相关参数介绍

This is impacting the overall performance on a production DB server.SQL*Net break/reset to client represent some error in the SQL statement submitted by the application ,SQL*Net break/reset happens when an error/unhandled exception is raised during a call .

在 云和恩墨 的 MogDB 产品中，通过 pg_database_size 可以查看数据库的大小。因为 openGauss 是基于 PostgreSQL 开发的，很多能力相同。

数据库中那些会被频繁执行增删改查操作的数据行称为热点行。当一个事务对一行数据进行更新时，会对目标数据行加锁，直到事务提交或回滚时才释放。由此可见，对单一热点行的更新请求其实是串行执行的，传统的分库分表策略在性能提升方面并不会有太大帮助。在这些场景下，大量对热点行的更新请求在极短时间间隔内到达后台数据库系统，必然造成严重的行锁竞争和等待，影响系统性能。因此PolarDB在数据库内核层进行了创新性的优化，不但能够自动识别热点行更新请求，而且将一定时间间隔内对同一数据行的更新操作进行分组，不同分组采用流水线的方式并行处理，通过这些优化，极大地提升了系统的性能。为了提升数据库系统的性能，最直接的方法是使用并行处理，但是对同一热点行的更新操作很难做到完全并行，PolarDB创新性地使用了流水线处理方式，最大限度地将热点行更新操作并行化。

一般来说，从数据库层面讲，库存业务会分为两步，第一步是插入一条记录到扣减明细表inventory_detail，第二步是对库存扣减表inventory的一条记录进行扣减，这两步往往是在一个事务中实现的。从上文的架构图不难看出，所有的商品的库存信息都存在单一的表和库里，当商品种类繁多或者业务并发请求暴涨时，单实例的数据库显然会成为容量或者性能瓶颈。该数据库架构一般只是功能性的实现，主要用于微型库存系统或者测试使用。秒杀活动会给电商库存系统带来巨大的挑战，尤其体现在数据库层面。因为往往一个商品id对应于数据库的一行记录，所以在DB架构上按照商品维度做了分库分表也是无效的。阿里巴巴PolarDB-X数据库团队基于以上场景的需求，针对内核优化，引入了先进的水车模型，在识别出热点SQL后，实现了在内核层面优化处理，相比官方MySQL提高了10倍以上的热点行扣减能力,广泛应用于集团电商库存集群，资金平台，权益发放平台等核心数据库集群。

数据库中数据更新的顺序为lock -> update -> unlock，当对数据库中的同一条记录有大量修改请求时，会造成大量的锁争抢与锁等待。请求量增加会导致TPS下降，延迟飙升。例如秒杀场景中对于商品库存的扣减。

1 月 23 日，微软宣布将向 OpenAI 追加数十亿美元的投资，并计划迅速推进 OpenAI 旗下 ChatGPT 商业化，将其整合进 Bing 搜索引擎、Office 全家桶、Azure 云服务、Teams 聊天程序等一系列产品中。

中国的关键信息基础设施大多依赖海外

2007年3月，总部位于美国的事务处理性能委员会宣布批准了名为TPC-E的全新测评标准。一经推出，便受到诸如IBM、DELL等大型厂商的追捧。如今TPC测试模型已经越来越被大家所熟悉和接受，尤其是TPC-C测试模型，更是在IT圈中“家喻户晓”。那TPC组织又是缘何推出新测试模型TPC-E？云起云落，推陈出新，TPC-C与TPC-E的内容与关联将在下面的文章中为大家一一阐述。OLTP测试模型一直是TPC组织的重点测试标准，TPC-C的前身TPC-A就是TPC组织发布的第一个测试标准。TPC-C发布于1992年7月，至今已有16年的历史。TPC-C测试模拟了一个比较复杂的OLTP应用环境，其操作环境由一系列仓库组成，每个仓库有若干个终端，分别代表销售站点和查询站点，并给出两个基准测试指标——性能指标tpmC和性价比指标$/tpmC。TPC-C测试的系统所执行的事务处理包括3种“前台”交易和2类“后台”事务处理。但取代过程不是一蹴而就的，目前状态是TPC-C与TPC-E测试并存。TPC-E在测试模型上进行了巨大的革新与改进。

随着列式数据库的发展，传统的行式数据库加入了列式存储的支持，形成具有两种存储方式的数据库系统。例如，随着Oracle 12c推出了in memory组件，使得Oracle数据库具有了双模式数据存放方式，从而能够实现对混合类型应用的支持，当然列式数据库也有对行式存储的支持比如HP Vertica。

基于以上行存和列存的特性，在实际业务中，OLTP系统一般是采用基于行存的数据库产品，像mysql,oracle等，然后将业务数据离线导入到基于列存的产品，进行后续的分析，这种模式的实时性是很差的，一般用于分析T-1的离线数据，如果有需求要实时分析在业务系统中实时产生的数据，这种模式就无法满足了

在计算机科学中，很多学科、名词之间是联系、关联、交叉在一起的，例如 DB、AI、DM、ML、PR 等，这是一则读书笔记，收集信息的解惑。

众所周知，国有银行以前存量核心体系核心都是 DB2，OLTP 系统是 Oracle，这种架构类型很成熟，但是运营费用昂贵，机器和服务随便就要几千万几亿资金的支出。

如同Oracle的 DB Link 一下，Mysql自带的FEDERATED引擎可以完美的帮我们解决问题。

Using RMAN, Pluggable database (PDBs) can be transported and plugged into a destination multitenant container

Silo是一个MIT做的一个内存数据库，使用一种OCC并发控制协议，主要的index结构是Masstree，一种为内存数据库设计的B+tree和trie的结合体。

在migration的时候，有一个库建表失败，查询log显示：”BLOB,TEXT,GEOMETRY...

MySQL可以运行在不同的模式下，而且可以在不同的场景下运行不同的模式，这主要取决于系统变量 sql_mode 的值。

美国国防部（United States Department of Defense）是美利坚合众国政府下属的一个部门，简称DOD或DoD.