MySQL
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Logisches Denken bei Netzwerkproblemen
Klassischer Fall 1 Viele Softwareprofis haben nicht das nötige tiefgehende Wissen über die Logik des TCP/IP, was oft dazu führt, dass Probleme fälschlicherweise als mysteriöse Probleme identifiziert werden. Einige lassen sich von der Komplexität der TCP/IP-Netzwerkliteratur entmutigen, während andere durch verwirrende Details in Wireshark in die Irre geführt werden. Beispielsweise könnte ein DBA, der mit Leistungsproblemen konfrontiert ist, die Daten aus der Paketaufzeichnung in Wireshark falsch interpretieren und fälschlicherweise zu dem Schluss kommen, dass TCP-Retransmissionen die Ursache sind. Figure 1.…
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Umfassende Analyse der Leistungsverschlechterung von MySQL 8.0
Benutzer nehmen tendenziell einen Rückgang der Leistung bei niedriger Parallelität leichter wahr, während Verbesserungen der Leistung bei hoher Parallelität oft schwerer zu erkennen sind. Daher ist die Aufrechterhaltung der Leistung bei niedriger Parallelität entscheidend, da sie die Benutzererfahrung und die Bereitschaft zur Aktualisierung direkt beeinflusst [1]. Nach umfangreichem Benutzerfeedback haben die Benutzer nach dem Upgrade auf MySQL 8.0 im Allgemeinen einen Rückgang der Leistung wahrgenommen, insbesondere bei Batch-Insert- und Join-Operationen. Dieser Abwärtstrend ist in höheren Versionen von MySQL deutlicher geworden.…
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Wie man eine MySQL-Datenbank in einem Docker-Container ausführt
Die Verwendung einer lokalen containerisierten Datenbank bietet Flexibilität und vereinfacht die Einrichtung. Sie ermöglicht die enge Nachbildung von Produktionsumgebungen ohne die Komplexität traditioneller Datenbankinstallationen. Docker beschleunigt diesen Prozess und ermöglicht es, Datenbanken in isolierten Containern mit nur wenigen Befehlen zu bereitstellen, zu verwalten und zu skalieren. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie: eine lokale containerisierte Datenbank betreiben in die Shell einer containerisierten Datenbank zugreifen von Ihrem Host zu einer containerisierten Datenbank eine Verbindung herstellen Datenbankdaten in einem Volume speichern…
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Wie man korrupte MySQL-Datenbanktabellen Schritt für Schritt reparieren
In der modernen Welt sind Unternehmen nicht nur von einer bestimmten Datenbank-Server-Plattform abhängig. Es gibt viele Datenbank-Plattformen, die ausreichend sind, um mäßige Workloads und Kundenanforderungen an High Availability und Datenverlustsicherung zu bewältigen. MySQL ist eine dieser Datenbankplattformen, die viele Features bietet und hohe Leistung bringt. Genau wie andere RDBMS, ist MySQL auch anfällig für Datenbank- und Tabelle Korruption. Der jüngste Ausfall durch Microsoft und CrowdStrike hat auch MySQL-Datenbankserver beeinträchtigt. Durch Betriebssystemfehler kommt es zu Korruption von Datenbanktabellen oder ganzen Datenbanken.…
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Wie die Skalierbarkeit von MySQL für BenchmarkSQL TPC-C-Testungen verbessert werden kann?
Aktueller Zustand von MySQL 5.7 MySQL 5.7 ist im Hinblick auf Skalierbarkeit nicht ideal. Der folgende Diagramm illustriert die Beziehung zwischen TPC-C Durchsatz und Konkurrenzfähigkeit in MySQL 5.7.39 unter einer bestimmten Konfiguration. Dies beinhaltet das Setzen des Transaktionsisolationsgrades auf „Read Committed“ und diejustierung des Parameters innodb_spin_wait_delay, um eine Verringerung des Durchsatzes zu vermeiden. Abbildung 1: Skalierungsprobleme in MySQL 5.7.39 während BenchmarkSQL-Testen Aus der Abbildung ist zu erkennen, dass die Skalierungsprobleme den Zuwachs des MySQL-Durchsatzes erheblich begrenzen. Zum Beispiel beginnt der…
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Überwachen von Redis-Droplets mittels Redis Exporter Service
Einführung Eine effektive Überwachung von Redis-Datenbanken ist entscheidend, um optimale Leistung zu gewährleisten, potenzielle Engpässe zu erkennen und die allgemeine Systemzuverlässigkeit sicherzustellen. Der Redis Exporter Service ist ein robustes Werkzeug, das dazu dient, Redis-Datenbanken mit Prometheus zu überwachen. Dieses Leitfaden führt Sie durch die komplette Einrichtung und Konfiguration des Redis Exporter Service, sodass Sie eine mühelose Überwachungslösung einrichten. Indem Sie diesen Leitfaden folgen, erreichen Sie eine voll funktionsfähige Überwachungseinrichtung, um die Leistungsmessungen Ihrer Redis-Datenbank effektiv zu überwachen. Hinweis: Die etwaige…
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Die Kraft von AWS Aurora für skalierbare und zuverlässige Datenbanken nutzen
In der digitalen Transformationära sind für Unternehmen Datenbanklösungen erforderlich, die Skalierbarkeit und Verlässlichkeit bieten. AWS Aurora, eine relationale Datenbank, die MySQL und PostgreSQL unterstützt, ist zu einer beliebten Wahl für Unternehmen geworden, die hohe Leistung, Festigkeit und Kosteneffizienz suchen. In diesem Artikel geht es in die Vorteile von AWS Aurora ein und zeigt ein reales Beispiel, wie es in einer Online-Social-Media-Plattform verwendet wird. Vergleich von AWS Aurora: Vorteile vs. Herausforderungen Key Benefits Description Challenges Description High Performance and Scalability Die…
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Entwicklung für Produktion: Web-Anwendungen — Backups
Einführung Nachdem Sie einen Wiederherstellungsplan für die verschiedenen Komponenten Ihrer Anwendung erarbeitet haben, sollten Sie das benötigte Backup-System einrichten. Dieser Tutorial konzentriert sich auf die Verwendung von Bacula als Backupsolution. Die Vorteile einer vollen Laufwerksbackupsysteme wie Bacula sind, dass Sie individuell über den Level der Dateien zu backen und wieder herstellen sowie Backups und Wiederherstellungen nach einem Zeitplan zu schaffen, der für Sie am besten ist. Lösungen wie DigitalOcean Droplet Backups (Snapshots des gesamten Droplets) sind leicht zu setzen und…
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Streaming-Daten in RDBMS über den Kafka JDBC Sink Connector ohne Nutzung des Schema Registry
Im heutigen M2M (Machine to machine)-Kommunikationsumfeld besteht ein großer Bedarf an der Streamung von digitalen Daten von heterogenen IoT-Geräten zu verschiedenen RDBMS für weitere Analyse über das Dashboard, wodurch verschiedene Ereignisse ausgelöst werden, um zahlreiche Aktionen durchzuführen. Um die oben genannten Szenarien zu unterstützen, fungiert Apache Kafka als zentrales Nervensystem, in dem Daten von verschiedenen IoT-Geräten aufgenommen und in verschiedene Arten von Repositorys, RDBMS, Cloud-Speicher usw. persistiert werden können. Darüber hinaus können verschiedene Arten von Datenpipelines vor oder nach der…