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对于Redis，我们业务开发一般都只关心Redis键值对的查询、修改操作，可能因为懒或者只想能用就行，呵呵。很少关心键值对存储在什么地方、键值对过期了会怎么样、Redis有没什么策略处理过期的键、Redis处理过期键又有什么作用？但这些问题却是Java程序员在Redis上进阶的必备知识，不要埋怨Java要学习的系统知识为什么这么多，因为这些确确实实是进阶的程序员所必须掌握的。我们往下看看~
Zero-ETL是阿里云瑶池数据库提供的服务，旨在简化传统ETL流程的复杂性和成本，提高数据实时性。降低数据同步成本，允许用户快速在AnalyticDB中对PolarDB数据进行分析，降低了30%的数据接入成本，提升了60%的建仓效率。Zero-ETL特性包括免费的PolarDB MySQL联邦分析和PolarDB-X元数据自动同步，提供一体化的事务处理和数据分析，并能整合多个数据源。用户只需简单配置即可实现数据同步和实时分析。
云原生数据库PolarDB MySQL版Serverless具有动态弹性升降资源的能力，通过多节点架构保障集群的高可用，自动弹升范围广，单集群支持0~1000核范围内的无感伸缩，可实现秒级弹升，能够从容应对业务负载突增，全程对业务无影响。 本视频将带你免费体验PolarDB MySQL版 Serverless的极致弹性特性，以及观察在业务波动较大的场景下，普通集群和Serverless集群资源使用和规格变化情况。
在大数据时代，企业有着大量分散在不同系统和平台上的业务数据。OLTP数据库不擅长复杂数据查询，不具备全局分析视角等能力，而OLAP数据仓库擅长多表join，可实现多源汇集，因此需要将TP数据库的数据同步到AP数据仓库进行分析处理。传统的ETL流程面临资源成本高、系统复杂度增加、数据实时性降低等挑战。为了解决这些问题，阿里云瑶池数据库提供了Zero-ETL服务，可以快速构建业务系统（OLTP）和数据仓库（OLAP）之间的数据同步链路，将业务系统的数据自动进行提取并加载到数据仓库，从而一站式完成数据同步和管理，实现事务处理和数据分析一体化，帮助客户专注于数据分析业务。
数据库数据恢复环境： 5块硬盘组建一组RAID5阵列，划分LUN供windows系统服务器使用。windows系统服务器内运行了Sql Server数据库，存储空间在操作系统层面划分了三个逻辑分区。 数据库故障： 数据库文件丢失，主要涉及3个数据库，数千张表。数据库文件丢失原因未知，不能确定丢失的数据库文件的存放位置。数据库文件丢失后，服务器仍处于开机状态，所幸未写入大量数据。
通过NineData的数据归档功能，企业可以轻松实现数据库空间的自动化运维管理，提升性能并节省成本。同时，还介绍了具体的配置方法和不同需求场景下的操作方式，以及为避免清理对在线业务产生影响而指定的执行时间段等细节。NineData致力于简化DBA的数据清理工作，提高数据库操作的合规性，为企业实现降本增效提供有力支持。
Redis热升级方案允许在不中断业务的情况下，实现数千级别Redis的无缝更新。通过构建Redis Shell程序保存数据库状态，封装动态连接库，以及在运行时加载新版本库，保持客户端连接，该方法确保了业务连续性和高可用性，且升级仅需几毫秒，显著提升了系统效率。
以小白的视角探究MySQL索引条件下推ICP的优化，其中包括server层与存储引擎层如何交互、索引、回表、ICP等内容
pgbench 是 PostgreSQL 的一个基准测试工具，用于评估数据库的性能。以下是一些常用的 pgbench 命令和选项： 初始化测试环境: bash Copy code pgbench -i -s [scale] [database_name] 其中 -i 用于初始化数据库，-s 指定比例因子，[database_name] 是要测试的数据库名。比例因子决定了数据的总量，例如 -s 10。 执行基准测试: bash Copy code pgbench -c [clients] -j [jobs] -t [transactions] [database_name] 其中 -
`pgbench` 是一个用于 PostgreSQL 的基准测试工具，用于对 PostgreSQL 数据库的性能进行评估。`pgbench` 是 PostgreSQL 附带的一个工具，因此在安装 PostgreSQL 后通常也会自动安装 `pgbench`。 在不同的操作系统上安装 `pgbench` 的方法可能会略有不同。以下是一些常见的操作系统上安装 `pgbench` 的方法： ### 在 Debian/Ubuntu 上 1. 安装 PostgreSQL：`pgbench` 通常会随 PostgreSQL 一起安装。 ```bash sudo apt-get upd
# Redis优化指南 了解如何提升Redis性能，从读写方式（整体与部分）、KV size、Key数量、读写峰值、命中率、过期策略、平均穿透加载时间、可运维性、安全性等方面着手。选择合适的读写策略，如只整体读写或部分读写变更，优化KV size避免过大或差异过大，合理管理Key数量，应对不同读写峰值，监控命中率并持续优化，设置智能过期策略，减少平均穿透加载时间，确保高可运维性并强化安全性。一起探索Redis的性能潜力！
存储设备损坏导致存储中SQL Server数据库崩溃。对数据库文件进行恢复后，用户发现有4个ndf文件的大小变为0KB。该SQL Server数据库每10天生成一个大小相同的NDF文件，该SQL Server数据库包含两个LDF文件。
本篇文章来讨论MySQL字段的字符类型选择并深入实践char与varchar类型的区别以及在千万数据下的性能测试
网易的灵犀办公和云信利用 Apache Doris 改进了大规模日志和时序数据处理，取代了 Elasticsearch 和 InfluxDB。Doris 实现了更低的服务器资源消耗和更高的查询性能，相比 Elasticsearch，查询速度提升至少 11 倍，存储资源节省达 70%。Doris 的列式存储、高压缩比和倒排索引等功能，优化了日志和时序数据的存储与分析，降低了存储成本并提高了查询效率。在灵犀办公和云信的实际应用中，Doris 显示出显著的性能优势，成功应对了数据增长带来的挑战。
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