MySQL基础教程适合新手，适合老手！孔祥盛MySQL数据库基础与实例教程之数据库设计概述123本章抛开MySQL讲解关系数据库设计的相关知识，以“选课系统”为例，讲解“选课系统”数据库的设计流程。4内容一览数据库设计的相关知识数据库概述E-R图关系数据库设计123简单地说：数据库（Database或DB）是存储、管理数据的容器；严格地说：数据库是“按照某种数据结构对数据进行组织、存储和管理的容器”。总结：数据永远是数据库的核心。关系数据库关系数据库管理系统结构化查询语言SQL1.1数据库概述1.1.1关系数据库管理系统通过“数据库管理系统”，数据库用户可以轻松地实现数据库容器中各种数据库对象的访问（增、删、改、查等操作），并可以轻松地完成数据库的维护工作（备份、恢复、修复等操作）数据库用户无法直接通过操作系统获取数据库文件中的具体内容

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主要内容1.1什么是SEOSEO就是让搜索引擎更好地理解我们的页面，增加收录数量，缩减收录时间，提升排名，从而为我们带来更多的流量。内容网站收录内容搜索引擎用户搜索内容展示用户所需内容1.2我们为什么要做SEO41%的用户通过搜索引擎知道一个新网站；71%的用户通过搜索引擎获取所需信息；65%的用户只看前10条信息（第一页），20%的用户会看11-20条的内容，5%的人会看第三页。1.2爱西柚和爱布谷的流量来源情况目前，爱西柚和爱布谷是所有子台中SEO效果最佳的产品，公司其他产品通过搜索引擎过来的PV平均处于10%-20%。1.3重要搜索产品与市场份额网页搜索视频搜索新闻搜索框计算产品名称主要厂商产品概述产品规则网页搜索百度、谷歌、搜搜、搜狗、必应、雅虎、有道最重要的搜索产品，用户使用频率最高、流量最大、也最成熟。

数据库优化方法论梁敬彬小余买鱼系列故事1买鱼买出方法论2方法论应用案例3总结4内容小余买鱼系列故事小余买鱼1---诊断与改进一天下午4点多，小余妈妈想做水煮活鱼给家人吃，让小余去买一条草鱼回来。小余骑自行车到20里外的沃尔玛超市买到鱼然后返回。一到家，妈妈就开始责怪小余买鱼的时间花的太长了，因为都已经是下午6点半了，晚上7点一家人都安排好了外出的活动了，这下做水煮活鱼来不及了。。。。。

利用最新一代数据库技术的极限数据库管理MugheesA.Minhas产品管理副总裁以下内容旨在概述产品的总体发展方向。该内容仅供参考，不可纳入任何合同。该内容不构成提供任何材料、代码或功能的承诺，并且不应该作为制定购买决策的依据。此处所述有关Oracle产品的任何特性或功能的开发、发布以及相应的日程安排均由Oracle自行决定。OracleDatabase12c可管理性以最低的风险和工作量提供最优质的服务以最低的风险和工作量提供最优质的服务极限数据库管理OracleEnterpriseManagerDatabaseExpress12c用于数据库管理的集成GUI管理工具点架构EMExpress中的请求处理

Oracle高可用架构与实践罗春@沃趣科技@沃趣科技关于沃趣沃趣科技是由一群来自原阿里巴巴DBA/SA团队的技术男组成的创业团队MariaDB中国区唯一技术合作伙伴我们的产品QMonitor:数据库监控，报警系统，提升自动化运维能力QGuard:数据库高可用自动切换软件QData：高性能数据库一体机我们的服务数据库性能优化，方案设计，健康检查，数据迁移，系统优化。我们的使命凭借我们在大型互联网公司的运维经验，致力于为中小网站,传统企业提供最专业的数据库、系统相关的架构设计、产品及服务。我的话题Oracle性能模型磁盘IOCPU模型Oracle架构方案实践x86PC，SSD/Flash技术的整合共享redo的高可用方案QGuardHA软件ActiveStandbyOracleRACOracle数据库IO模型文件组成Datafile，TempfileRedofile，Archivelog，ControlfileIO类型Redo连续的小IO写操作Datafile离散异步IO等待事件

目录软件架构视图软件生命周期与软件架构介绍架构设计的GRASP模式质量属性驱动架构设计策略软件架构模式分析及其实际运用架构设计原则面向对象的设计原则架构设计验证数据访问层设计（持久层设计）借鉴RUP中的设计流程领域模型及业务逻辑层在架构设计中的实现设计模式本质SOA的设计思想软件架构实践软件系统架构实践与剖析前言软件系统开始坏死的症状一个软件系统开始坏死时表现的症状有:硬化Rigidity——系统变得越来越难以变更,修复或增添新功能的代价高昂;脆弱Fragility——对系统的任何哪怕是微小的变更都可能造成四处(甚至是与变更处没有逻辑上的关联之处J崩溃;

大型网站建设架构设计与实践探讨-从前端到后台童景文技术架构师@景文童声明本文件中有些图片和文字源自互联网，其版权归属相关图片和文字的所有者。需要了解的一些网络流量术语。即UniqueVisitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。PV(访问量)：即PageView,即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。IP(独立IP)：指独立IP数。00:00-24:00内相同IP地址只被计算一次。大型网站架构的目标与挑战网站的主要分类网站有很多所分类方式1、根据网站所用编程语言分类：例如asp网站、php网站、jsp网站、Asp.net网站等；2、根据网站的用途分类：例如门户网站（综合网站）、行业网站、娱乐网站等；

如何架构和开发高性能，高伸缩性WEB应用系统软件架构师童景文AgendaBASE理论简介:ACID理论的另外选择可伸缩性最佳实践准则几点架构建议经典架构前言前言在我们给客户构建相应的WEB应用系统中，会使用J2EE架构/.NET架构/LAMP架构之一或者其中的混合。在很多场合下我们是不需要考虑整个系统的可伸缩性以具备更好的性能（例如高吞吐量和低响应时间）；因为我们有足够强的硬件资源和用户的压力并不大或者受到项目资源的问题（例如项目的预算，人力资源，技术风险等）。但是对于有些场合下，例如用户的并发用户数很高并且有足够的项目预算或者项目预算也比较充分并且我们需要让我们的软件价值更好地体现（例如我们不需要使用昂贵的硬件资源，仅仅可以利用低成本的硬件就可以让整个系统具有很好的性能和可靠性）。

主要内容一、Docker介绍及原理二、Docker基本操作三、Docker实践案例什么是Docker?Docker的生态圈认识Docker Docker VS VM Docker的原理Docker文件系统Docker三大核心Docker操作-仓库Docker操作-镜像Docker操作-容器Docker操作-DockerfileDocker操作-API待解决的问题案例架构说明容器配置存储-etcd配置管理代理-confd与容器联动第一部分Docker介绍及原理什么是Docker?Docker是一个构建在LXC之上，基于进程容器的轻量级VM解决方案，实现了一种应用程序级别的资源隔离及配额。Docker起源于PaaS提供商dotCloud基于go语言开发

存储需求与现有方案Oceanbase技术方案收藏夹应用案例系统展望海量数据的挑战2010部分运营数据注册会员：3.7亿，来访人群峰值6000万日PV：超过20亿在线商品数：8亿每分钟销售商品：4.8万交易额：单日超10亿，光棍节19.5亿淘宝商品库、评价库、交易订单库、用户库、店铺库…今后几年信息量还将增长几倍到几十倍分库分表也不一定总是奏效数据来源 互联网数据库互联网时代的数据库支持80%以上互联网在线应用数据规模：百TB级，百台机器OLTP：几十万QPS，几万TPSOLAP：支持千万级记录实时计算定义支持的SQL子集标准支持MapReduce等时髦计算模型TPC-E更多，。

业务总量即事务的总量，一般以一段时间的完成的事务数来衡量。如：一年的交易总量，一个月，一日，一个小时。业务发生频度从业务上描述用户对系统某项业务功能的使用情况，比如：可估计大多数用户在一天登录次数。根据业务发生频度再结合系统用户量，可以对系统总体的所需处理的业务量及其压力情况进行有依据的估算。事务吞吐量是指在一段时间内，系统能完成的交易数，比较常用的是每秒事务吞吐量（TPS）和每分钟事务吞吐量（TPM）。TPS即Transactionpersecond，每秒完成的事务数。TPM即Transactionperminute，每分钟完成的事务数。业务吞吐量分平均吞吐量和高峰时的吞吐量。计算方法如下：高峰TPM=用户数量×使用次数×高峰百分比÷（高峰天数×每天高峰小时数×60）平均TPM=用户数量×使用次数÷（天数×每天高峰小时数×60）如果能通过历史数据统计出小时的高峰数，则使用统计分析数据。在线用户数在线用户数是指在一个时间点上同时进入系统的用户数。这个是衡量系统的容量的重要指标。

--向磊Page*Hadoop集群监控Cacti默认Cacti模板太少增加模板我们的模板磁盘IO内存详情单个内核使用CPU总和及IOWaitJMX支持监控HadoopPage*Hadoop集群监控Cacti优点监控每台服务器的详细数据SNMP采集数据可以自己定义相比zabbix：无需客户端安装配置简单spine采集速度快模板众多支持IPMI缺点SNMPD为UDP协议，不够稳定无法获知集群整体运行状况Page*Hadoop集群汇总监控GangliaPage*Hadoop集群汇总监控Ganglia优点集群总体状况和负载汇总采用多播地址降低带宽占用TCP采集数据稳定hadoop原生支持ganglia数据采集缺点配置稍复杂，需安装客户端单台数据不如cacti详细Page*Hive高可用集群Hive存在的问题单一节点Hive ThriftServer故障导致任务失败高可用方案多个HiveThriftServer节点HAProxy+HiveHAProxy在实际应用中出现过的问题和优化Hive日志问题轮询方式优化仍存在不稳定因素，其他方式解决HAProxy+Hive网络拓扑

第1章基础知识1.1机器语言1.9数据总线1.2汇编语言的产生1.10控制总线1.3汇编语言的组成1.11内存地址空间（概述）1.4存储器1.12主板1.5指令和数据1.13接口卡1.6存储单元1.14各类存储器芯片1.7CPU对存储器的读写1.15内存地址空间1.8地址总线引言汇编语言是直接在硬件之上工作的编程语言，首先要了解硬件系统的结构，才能有效的应用汇编语言对其编程。在本章中，对硬件系统结构的问题进行一部分的探讨，以使后续的课程可在一个好的基础上进行。引言当课程进行到需要补充新的基础知识（关于编程结构或其他的）时候，再对相关的基础知识进行介绍和探讨。本书的原则是，以后用到的知识，以后再说。引言汇编课程的研究重点放在如何利用硬件系统的编程结构和指令集有效灵活的控制系统进行工作。

介绍Ceph在佳缘的部署和应用场景介绍使用过程中遇到的坑和解决方案介绍Openstack和Ceph的结合实战介绍calamari监控Ceph集群What？What？Ceph 支持对象存储、块存储、文件存储的分布式存储系统特点：免费，现被红帽收购易管理，部署简单高可用，cephmonitor（paxos算法）易扩展，osd进程支持多副本，保证数据安全，osdpooldefaultsize自定义故障隔离域，crushmap支持海量数据

飞信核心平台任职7年，带领飞信服务器侧核⼼开发团队⽀撑飞信产品迭代同时,保障亿级⽤用户、数百万在线系统的平稳运行，全程参与飞信架构设计与核心代码编写，对承载亿级用户的高可用应用云平台架构有深刻理解。组建、带领开发团队打造中东陌生人交友App，从开始写第一行代码到产品商用，全程主导产品的开发，包括通信协议设计、各平台协议栈实现、数据库设计、服务器高可用架构等。深度理解互联网应用开发技术，包括高效的二级制协议栈，服务器端高可用框架设计，面向海量数据的JAVA应用开发，WEB前端开发，JAVA性能调优等。

MySQL和Redis的运营管理；关注自动化运维设计和开发@RogerZhuoAgendeMySQL开发规范简介基础规范统一使用utf8字符集和utf8_general_ci字符排序规则，按需对表级设置utf8mb4表存储引擎使用InnoDB;默认使用REPEATABLE-READ事务隔离级别统一命名规范：默认全小写，禁用关键字和合理使用前缀禁止使用存储过程和函数、视图、触发器、外键约束和Event各环境进行隔离，避免混用风险：dev->test->staging->production生产数据安全隐私为首重，要求项目数据闭环和数据范围可控制库表设计规范单实例表个数控制在3w以内,单表行数500w~1000w内某类分表个数控制在1000，避免过度拆分(DDL操作痛苦)采用统一的分库分表原则，二进制或十进制禁用MySQL自带分区表每个表必须设置主键，尽量使用数值类型和增长趋势核心业务表避免使用自增列，使用外部ID生成器字段设置原则：Simpleisgood,Smallerisusuallybetter字段和类型从产品角度按需设置，禁用预留字段，避免存储浪费字段都设置notnull和default值索引设计规范

目录Redis概述 ；Redis应用注意事项 ；Redis运维踩过的坑 ；Redis cluster介绍Redis概述高性能的KEY-VALUE内存存储支持主从同步丰富的APIRedis概述数据模型字符串(String)字符串列表(List)无序不重复的字符串集合(SET)有序不重复的字符串集合(ZSET)键、值的字符串的哈希表(HASH)Redis概述数据存储内存ADBAOF Redis应用注意事项Redislist的使用PUSH、POP操作保证在同一个节点上队列长度添加监控队列与别的Redis业务分开使用Redis应用注意事项过期KEY的使用对于包含过期时间的KEY操作，保持在同一个节点上对于过期KEY的redis，可以设置最大内存限制配置LRU策略Redis应用注意事项HASH的使用避免使用HGETALL、HKEYS、HVALSRedis应用注意事项SERVER端操作注意事项禁用KEYS*、SAVE、….默认使用数据库0、不要使用SELECT选择多个数据库Redis运维踩过的坑一主多从(级联情况)Redis运维踩过的坑一主多从(级联情况)。

介绍在商业智能领域（BI，businessintelligence），海量数据的搜集和分析发展尤为迅速，意味着使用传统的数据仓库解决方案会变得极其昂贵。Hadoop是一个流行的开源框架，实现了map-reduce，使用普通硬件就能对海量数据进行存储和处理。然而，map-reduce编程模型较底层，需要开发者编写很多程序，这些程序又难于维护和复用。本文将展示Hive，它是一个基于Hadoop之上的开源数据仓库解决方案。Hive提供了与SQL类似的一种查询语言HiveQL，用于支持查询表达并能将其转化为map-reduce任务在hadoop中执行。HiveQL还支持在查询中插入自定义的map-reduce脚本。HiveQL包含了一个类型系统，用来支持表中出现的原始类型、类似于数组和map的集合类型以及由他们嵌套组成的类型。可以扩展其基本IO库进行自定义格式的数据查询。Hive还包括了一个系统目录(systemcatalog)Hive-Metastore，此系统提供模式（schemas）和统计，用于数据挖掘和查询优化。在Facebook公司，Hive数据仓库中存有数千张容量至少为2PB的表，有超过100人使用其做报告和查询分析之用。