Redis 为基础构建了相应的缓存服务、消息队列服务以及内 存存储服务 —— 当你使⽤这些服务时， 你实际上就是在使⽤ Redis 。 除了变得越来越受欢迎之外， Redis 在过去数年的另⼀个变化就是更新速度越来越快， 功能也变得越来越多、越 来越强⼤： ⽐如说， Redis 的数据结构数量已经从过去的五种增加到了九种， RDB-AOF 混合持久化模式的引⼊ 使得⽤户不必再陷⼊“⻥和熊掌不可兼得”的难题中， 不仅可以单机使⽤， 还可以多机使⽤： 通过 Redis ⾃带的复制、Sentinel 和集群功 能， ⽤户可以将⾃⼰的数据库扩展⾄任意⼤⼩。 ⽆论你运营的是⼀个⼩型的个⼈⽹站， 还是⼀个为上千万 消费者服务的热⻔站点， 你都可以在 Redis 找到你想要的功能， 并将其部署到你的服务器⾥⾯。 ⻛驰电掣般的执⾏速度 Redis 是⼀款内存数据库， 它将所有数据都储存在内存⾥⾯。 因为计算机访问内存的速度要远远⾼于访问 可⽤的版本， 读者通过查 阅这⼀信息就可以知道特定的命令和特性在⾃⼰的版本中是否可⽤。 另⼀⽅⾯， 得益于 Redis 极好的向后兼容性， 即使读者将来使⽤的是 Redis 6.0 、7.0 甚⾄更新的版本， 本书 的绝⼤部分知识对于读者来说仍将是有效的。 1.9 读者服务器⽹站 本书配套了读者服务⽹站 RedisGuide.com ， 上⾯列举了书本的介绍信息、购买链接、⽬录、试读章节、示例代

什么是云数据库 Redis 版 云数据库 Redis 版（ApsaraDB for Redis）是兼容开源 Redis 协议标准的、提供持久化的内存数据库服务，基 于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构，满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 云数据库 Redis 版支持字符串（String）、链表（List）、集合（Set）、有序集合（SortedSet）、哈希表 Redis 版支持灵活的部署架构：单副本、双副本、集群版，能够满足不同的业务场景。 单节点架构： 适用于纯缓存场景，支持单节点集群弹性变配，满足高 QPS 场景，提供超高性价比。 双机热备架构：系统工作时主节点（Master）和备节点（Slave）数据实时同步，主节点故障时系统 自动秒级切换，备节点接管业务，全程自动且对业务无影响，主备架构保障系统服务具有高可用性。 集群 备节点作为热备节点不对外提供服务。只读节点承担读请求，Proxy 按权重（目前权重由系统分配 ，暂时不支持自定义）将读写请求转发到主节点或者某个只读节点上 。 说明：系统会将读请求平均分配到主节点和只读节点。比如您购买3个只读实例的配置，读权重是主节点 和3个只读各自25%。 HA 系统自动监控各节点的健康状态，异常时发起主备切换或重搭只读节点，并更新相应的路由及权

DataSet，作为逻辑视图从大宽表选取所需的标签与指标，同 时可以二次定义衍生的标签与指标。 存在的问题：  数仓层：不支持部分列更新，当上游任一来源表产生延迟，均会造成大宽表延迟， 进而导致数据时效性下降。  加速层：不同的标签跟指标特性不同、更新频率也各不相同。由于 ClickHouse 目前 更擅长处理宽表场景，无区别将所有数据导入大宽表生成天的分区将造成存储资源 的浪费，维护成本也将随之升高。 Doris 的优势：  Doris 架构极简易用，部署只需两个进程，不依赖其他系统，运维简单；兼容 MySQL 协议，并且使用标准 SQL。  支持丰富的数据模型，可满足多种数据更新方式，支持部分列更新。  支持对 Hive、Iceberg、Hudi 等数据湖和 MySQL、Elasticsearch 等数据库的联邦查 询分析。  导入方式多样，支持从 HDFS/S3 等远端存储批量导入，也支持读取 数据模型可支持部分列实时更新，因此我们去 掉了 DWM 集市层的构建，直接增量到 Doris / ES 中构建宽表，解决了架构 1.0 中 上游数据更新延迟导致整个宽表延迟的问题，进而提升了数据的时效性。数据（指 标、标签等）通过 Spark 统一离线加载到 Kafka 中，使用 Flink 将数据增量更新到 Doris 和 ES 中（利用 Flink 实现进一步的聚合，减轻了 Doris 和 ES 的更新压力）。

分布式SQL优化器，复杂查询免调优 • MPP多节点全并行计算，PB级数据秒级响应 • 基于列存储的高性能大表扫描，及高压缩比 在线数据探索 • 高并发 • 任意维度随机查询 • 实时入库更新 • 高吞吐数据写入及更新 （INSERT/UPDATE/DELETE） • 行存储及多种索引（Btree, Bitmap 等），点查询毫秒级返回 • 支持分布式事务，标准数据库隔离级别 基于AnalyticDB “冷数据”需要时直接查询无需重新进 行导入。  支持CSV，ORC, PARQUET。 Jul Nov Oct Sep 冷热数据统一管理，基于OSS云存储构筑数据湖分析（规划中） ...... 热数据：需要高性能分析计算的数据存放在本地 盘，可设为行存或列存适合不同业务的实时分析 冷数据：存储在OSS外部存储 保存价格低廉，数据在线可查询 Year - 3 非结构化数据向量检索， “以图搜图”

数据库、R、Madlib、pgcrypto 各类加密算法、gptext 全文检索都 是通过这种方式实现功能扩展的。 4) 在诸如 ACID 事物处理、数据强一致性保证、数据类型支持、独特 的 MVCC 带来高效数据更新能力等还有很多方面，Postgresql 似 乎在这些 OLAP 功能上都比 mysql 更甚一筹。 5) Postgresql 许可是仿照 BSD 许可模式的，没有被大公司控制，社区 比较纯洁，版本和路线控制非常好，基于 并行调度 + 分布式事务两阶段提交”， Greenplum 还研发了非常多的高级数据分析管理功能和企业级管理模 块，如下这些功能都是 Postgresql 没有提供的： ·外部表并行数据加载 ·可更新数据压缩表 ·行、列混合存储 ·数据表多级分区 ·Bitmap 索引 ·Hadoop 外部表 ·Gptext 全文检索 ·并行查询计划优化器和 Orca 优化器 ·Primary/Mirror 左右。 Big Date2.indd 15 16-11-22 下午3:38 16 由于 HADOOP 本身 Append-only 的特性，SQL-On-Hadoop 大多不 支持数据局部更新和删除功能 (update/delete)；例如 Spark 计算时， 需要预先将数据装载到 DataFrames 模型中； 基本上都缺少索引和存储过程等特征 除 HAWQ 外，大多对于 ODBC/JDBC/DBI/OLEDB/

选择数据仓库类型：Greenplum 是 EMC 开源的数据仓库产品、Udpg 是基于 PostgreSQL 开发的⼤规模并⾏、完全托管的 PB 级数据仓库服务。 选择节点个数：UDW 是分布式架构、所有节点数据都是双机热备,实际可⽤总容量略⼩于节点个数*节点磁盘⼤⼩/2，请根据实际数据⼤⼩选择合适的节点。 3.设置数据仓库信息 必选项有数据仓库名称、DB管理员⽤⼾名、管理员密码。可选项有默认DB,默认DB的名称为 row[2] print "SALARY = ", row[3], "\n" print "Operation done successfully"; conn.close() ⽰例5. 更新 update.py #!/usr/bin/python import psycopg2 conn = psycopg2.connect(database="dev", user="username" echo "SALARY = ".$row[4] ."\n\n"; } echo "Operation done successfully\n"; pg_close($db); ?> ⽰例5. 更新 update.php

服务云轻松设置、运行和管理云中的 MySQL  使用 MySQL 分组复制来确保数据库的高可用性  通过 MySQL 企业级可扩展性应对指数级增长的用户和数据量  通过 MySQL 企业级备份执行热备份和恢复，从而降低数据丢失的风险  通过 MySQL 企业级安全性来利用现有安全基础架构  使用加密、密钥生成和数字签名保护敏感数据  通过 MySQL 企业级防火墙阻止针对数据库的攻击（如 面临的问题和挑战。 Oracle 标准 MySQL 支持服务具有下列特点：  24 x 7 生产支持服务  无限制的支持事件  知识库  维护版本、错误修复、补丁和更新  MySQL 咨询支持服务 MySQL 版本 MySQL 提供了 4 个商业版本：  MySQL 企业版  MySQL 标准版  MySQL Cluster

MPP ： 大规模并行处理 算子 ： 执行计划中的运算操作 背景简介 多年前，编者翻译了 GP4.2.2 的 AdminGuide，如今，GP 已经历经了无数个版 本更新和迭代，编者也有了更多的感悟，放眼 GP 的中文资料，为之动容，就想着再为 GP 的发展壮大多做那么一点点贡献，挤出一点时间，重新梳理和打磨这个文档，并完 全根据最新的版本特性进行重新整理，希望能对中文爱好者提供一些帮助，在编写过程 如果您在阅读和参考本书的过程中发现有任何不妥之处，或者有任何的建议和意见， 欢迎联系编者，本书主要针对 GP 数据库的爱好者进行编写，包括产品的安装和使用说 明，以及最佳实践等内容。本书的发布更新情况与编者的时间有关，不做承诺。 编写： 陈淼 电邮： miaochen@mail.ustc.edu.cn Greenplum Database 管理员指南 V6.2.1 版权所有：Esena(陈淼 ......................................................................................... - 169 - 更新记录.................................................................................................

MySQL 同步数据到 TiDB。 – 合并单行数据的多次变更 (Compact multiple updates on a single row into one statement) – 点查更新合并为批量操作 (Merge batch updates of multiple rows into one statement) • 增加 DM 的 OpenAPI 以更方便地管理集群（实验特性） 修复在将某些类型的列编码为 Avro 格式时，TiCDC 进程可能 panic 的问题 #2648 – TiDB Binlog * 修复当大部分表被过滤掉时，在某些特殊的负载下，checkpoint 不更新的问题 #1075 2.3 TiDB 基本功能 本文列出了 TiDB 功能在各版本的支持变化情况。请注意，实验特性的支持可能会在最终版本发布前发生变化。 2.3.1 数据类型，函数和操作符 40 GROUP BY �→ expr ORDER BY expr。 详情参见SELECT。 2.6.2.8 UPDATE 语句 详情参见UPDATE。 2.6.2.9 视图 TiDB 中的视图不可更新，不支持 UPDATE、INSERT、DELETE 等写入操作。 2.6.2.10 临时表 详见TiDB 本地临时表与 MySQL 临时表的兼容性。 62 2.6.2.11 存储引擎 •

TopN/Limit 估算的准确度。例如，对于包含 order by col limit x 的大表分页查询，TiDB 可以更容易地选对索引，降低查询响应时间。 – 提升对越界估算的准确度。例如，在当天统计信息尚未更新的情况下，对于包含 where date=Now() 的查询，TiDB 也能准确地选中对应索引。 – 引入变量 tidb_opt_limit_push_down_threshold 控制优化器对 GROUP BY �→ expr ORDER BY expr。 详情参见SELECT。 2.6.2.8 UPDATE 语句 详情参见UPDATE。 2.6.2.9 视图 TiDB 中的视图不可更新，不支持 UPDATE、INSERT、DELETE 等写入操作。 2.6.2.10 存储引擎 • 仅在语法上兼容创建表时指定存储引擎，实际上 TiDB 会将元信息统一描述为 InnoDB 存储引擎。TiDB 文件的实际位置修改命令。 source .bash_profile 3. 安装 TiUP 的 cluster 组件： tiup cluster 4. 如果机器已经安装 TiUP cluster，需要更新软件版本： tiup update --self && tiup update cluster 5. 由于模拟多机部署，需要通过 root 用户调大 sshd 服务的连接数限制： 1. 修改