前言
PS1: 写在前面:最近比较忙,这篇参会总结一直拖到现在才完成,主要大概把感兴趣的slide按照不同的公司做了个分门别类,方便自己有空再深入的学习阅读。
PS2: 有极个别PPT的链接挂了,过一段时间再刷刷看
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一年一度的Percona Live会议如期在美国Santa Clara会展中心举行,这里聚集了最全面的MySQL社区最前沿的Topic,大量MySQL社区的大神参与该会议。与往年不同,本年度的Percona Live会议全名为“Percona Live Data Performance Conference”,不仅仅包含MySQL主题,还包含了NOSQL, 云计算,大数据等方面的主题。
先说说第一点印象,很多人都在讨论Facebook的MyRock和RockDB,会议期间有多个相关的主题以及一个专门的keynote。Facebook在推广MyRock持有非常开放的态度,所有的源码开发都是在外部的github上进行的,社区的大量使用可以带来软件的进一步成熟,进而反哺其本身的业务。同时Facebook作为本次会议的赞助商之一,设置了自己的展台,全员开发组出动,向其他从业者介绍MyRock及RockDB。
Oracle 有多个主要开发人员参加了这次会议,主要分享集中在宣传MySQL5.7的新特性。有一个meetup讨论了下一个版本的需求,据称下一个版本直接就叫MySQL8.0了...
Percona作为东道主,贡献了最多的技术分享,主要还是集中在性能调优,优化建议方案,另外Percona的CEO也有几场干货满满的演讲,例如InnoDB的内部架构以及关于数据压缩的一些分享。
其他也有大量的互联网公司,技术服务及大数据公司参与了此次会议,分享的内容五花八门。
以下是我列出的本次会议个人觉得有点意思的一些topic,并没有列出全部,感兴趣的自行到官网查阅下载
Oracle MySQL开发组
The Exciting MySQL 5.7 Replication Enhancements
MySQL开发组成员分享MySQL的复制架构,5.7新版本的主要优化等内容:
运维
- 在线启停GTID
- 在线配置Replication Filter,无需重启
- Change Master到另外一个主库无需停止apply线程
- Change Master修改一些日志apply属性(例如master_delay)无需停止IO线程
- 增加大量Performance Schema表用于监控复制
新特性
- Loss-less Semi-sync Replication: 允许在事务提交前等待备库ACK
- Semisync允许配置成主库等待N个ACK才继续提交,增加可用性
- 存储GTID信息到系统表中,这样备库如果无级联的话,就可以直接关闭备库的binlog
- Multi-source Replication:允许从多个主库复制数据到一台备库上
- Group Replication Plugin,多主结构的集群管理插件
性能
- 更好的复制性能(logical_clock):在主库上能够并发的事务,通过利用Group Commit在日志中被标记为能在备库并发执行。从而获得更好的并发apply效率
- Binlog Dump线程不受Lock_log锁影响,预分配并重用用于读取log event的内存
- 独立的ACK线程,用于处理semisync打开场景下备库返还的ack,保证在等待网络时不阻塞binlog dump线程,提升了整体并发度。
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Introducing the MySQL Document Store
介绍了MySQL5.7在GA之后释放的一个新特效: Document Store。其定义了一套新的接口,实现了X PLUGIN及对应的通信协议。通过Document Store,用户可以像MongoDB那样来操作MySQL。你也可以阅读我的另外一篇博文来了解相关知识。
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MySQL Query Optimizer Overview
介绍MySQL的优化器如何工作,优化器架构,如何基于开销进行查询优化,和查询计划选择。
对优化器感兴趣的同学强烈建议阅读,干货非常足!
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Innodb 5.7 Features & Highlights
Sunny Brain介绍了MySQL5.7在InnoDB层做的一些性能优化和新的特性
性能优化:
- 事务:事务对象池;优化读写事务链表扫描为Memcpy; 移除只读事务链表;Cache Read view; 隐式锁转换优化以减少大锁持有时间; 事务优先级;
- 临时表:独立临时表表空间;独立undo;不记录redo; 不做fsync; 使用innoDB临时表作为优化器的中间结果表
- Buffer Pool: 多个page cleaner线程;更高效的flush策略;
- Redo Log: 通过padding修复read-on-write的问题;默认CRC32 checksum; 增加日志格式的版本信息;
- Memcached: 修复一系列的性能瓶颈
- 索引锁,增加SX锁类型,允许索引分裂时的读负载;
- TRUNCATE操作通过文件日志保证原子性
- Index Rename及修改varchar长度可以立刻完成
- 自底向上的索引创建,效率更高
- AHI分区
新特性:
- 分区表: 下推到引擎层,可以减少内存分配,并为未来的并发查询、外键和全文索引支持打下基础; 支持IMPORT/EXPORT
- General tablespace: 支持多个表存储到一个Ibd文件中
- Buffer pool: 可以在线resize
- Undo: 在打开独立undo表空间时,支持undo文件的truncate操作
- 更大的page size,开始支持32k及64k的page
- Spatial Index/GIS:支持更完整的GIS特性;InnoDB R-TREE实现
- Virtual Column: 支持虚拟列及在虚拟列上创建索引
- 数据文件加密
- 全文索引: 对中文更友好的分词插件
- 其他: transparent page compression; Sandisk/FusionIO Atomic Writes; 允许更大的index prefix
- Performance schema: 监控内存分配;监控DDL执行过程;
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Performance schema and sys schema in MySQL 5.7
介绍MySQL5.7 Performance Schema,以及基于Performance Schema及Information_Schema构建的视图集合sys schema。个人非常喜欢这套视图,非常便于发现系统问题及性能瓶颈。
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A MySQL Sys Schema Deep Dive
Sys Schema的深入介绍
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High Availability Using MySQL Group Replication
MySQL Group Replication,是MySQL官方出品的一组插件,用于管理多点写入的集群,可多点写入,自动冲突检测,集群自动同步和恢复等等。不过还没GA,感兴趣的可以自己玩一下
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MySQL Router: New High Availability Building Block
官方出品HA及负载均衡方案,可和另外一个工具Fabric结合使用
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MySQL Performance: Scalability & Benchmarks
MySQL性能测试
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What's New in MySQL
概览了5.7的一些新特性(不全面),以及booking部署MySQL5.7的一些经验
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Optimizer: What’s New in 5.7, JSON and More.....
MySQL5.7的优化器
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MySQL Document Store: Under the Hood
介绍MySQL最新出的document store,提供了X PLUGIN及新的协议,允许用户像使用mongodb那样使用mysql
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MySQL Performance: Demystified Tuning & Scalability
Mysql性能测试,分析及调优
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Percona
InnoDB Architecture and Performance Optimization for MySQL 5.7
Percona CEO主讲,介绍了InnoDB的主要架构,关键配置,物理文件存储,内存结构, 锁系统,MVCC等等方方面面的内容,对InnoDB感兴趣的同学推荐一读。
还顺带介绍了Percona及MariaDB所做的一些改进。
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TokuDB: Stories from the Battlefield
演讲者为Percona的CTO Vadim,主要介绍了Tokudb的Fratal Tree的实现。由于现在Percona已经收购了Tokudb,你可以从发布的Percona Server上直接使用Tokudb存储引擎。
Slides由介绍b-tree的优缺点引出fractal tree,介绍了其内部的数据组织结构,tokudb的一些参数建议,以及PerconaFT相关的一些内核实现。
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Schema Review 101: How and What You Should Be Looking at
关于Schema Design之类,适合DBA同学阅读
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MySQL and Ceph
介绍了Ceph的架构,以及基于其上调优MySQL
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另外几个和Ceph相关的slide:
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MySQL Performance Troubleshooting Best Practices
Trouble Shoutting最佳实践
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Preventing and Resolving MySQL Downtime
常见的产生宕机时间的场景,以及解决方案;性能问题排查
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Compression for Open Source Databases
介绍开源数据库的各种压缩方案。
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MySQL 5.7 and MongoDB: Geospatial Introduction
介绍了MySQL5.7的GIS及MongoDB的GIS, 一些示例。
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Cost Optimizations Through MySQL Performance Optimizations
基于例子给出一些性能优化建议,随便看看
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Percona XtraDB Cluster Reference Architecture 2016
Percona XtraDB Cluster,不知道有没人用,反正我没玩过...这篇slide介绍了如何设置cluster,并介绍了一些内部实现,例如异步slave,proxy,负载均衡,备份及监控
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Using Apache Spark and MySQL for Data Analysis
介绍如何使用Apache Spark集合MySQL来做数据分析
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Performance Schema for MySQL Troubleshooting
使用Performance Schema来排查问题
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Top Most-Overlooked MySQL Performance Optimizations
讨论了从硬件选择,配置,索引到表设计及架构,各个方面的优化点
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Solid State Storage for your MySQL Databases: What you need to Know to Optimize Performance
Percona的CTO Vadim介绍了关于底层存储的一些分享
- Flash设备的架构
- AHCI vs NVMe
- 不同的存储硬件产品
对硬件不太懂,有空再看看
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Galera Replication Demystified: How Does It Work?
介绍Galera的复制原理的,没了解过
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To Shard or Not to Shard
To shard or not to shard, that's a question...来自Percona CEO的又一分享。
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Amazon Aurora: the Benefits and the Drawbacks
- Aurora的架构设计介绍: Aurora是AWS基于InnoDB之上的深度定制。存储和数据分离;在存储上独立使用日志进行异步apply,因此计算节点无需写数据文件,只需要传递redo日志;可自由扩展读节点。类似Oracle RAC的实现
- Redo log: 1. replica节点使用redo更新内存内的page;2. 失效Query Cache; 3.目标存储上异步的进行日志apply.
- 其他:thread pool; buffer pool warmup; 快速崩溃恢复; Fast ordered insert
- 缺点: 不支持change buffer; 写入性能受网络影响(需要传递redo消息);
- 性能测试
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MySQL Multi-Source Replication
多源复制,包括Mariadb及MySQL各自的使用介绍
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XtraDB 5.7: Key Performance Algorithms
Percona对MySQL5.7 InnoDB的性能优化,例如multi lru flush, split double write buffer
Implementing Multi-Source Replication With MySQL 5.7 @ Verisure (and How We Got There)
5.7多源复制
Amazon
Introducing Amazon Aurora: A New MySQL-Compatible Database
AWS的VP介绍Aurora,测试数据,及一些比较上层的实现架构。
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Facebook
The highs and lows of semi-synchronous replication
- 介绍了异步/同步/半同步复制
- Fb-mysql让mysqlbinlog支持semisync,如何做高可用,如何恢复老主库
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MyRocks, MongoRocks and RocksDB
Mark Callaghan的keynote演讲。介绍rockdb,及其衍生组件myrocks及mongorocks的优势和特点
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MyRocks Internals
实际上这是Memsql的工程师的分享,但因为MyRock是Facebook开发的,所以放在这一栏。大概介绍了些概念性的内容。
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MyRocks Deep Dive: Flash Optimized LSM Database for MySQL, and its Use Case at Facebook
Rockdb及MyRock的深度介绍,想了解其底层实现,这篇slide是必读的,干货满满
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RocksDB: Key-Value Store Optimized for Flash-Based SSD
介绍Rockdb的设计和架构,同样是满满干货, 后面有时间再慢慢研究
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Mariadb
MariaDB 10.1- what’s new
MariaDB 10.1特性介绍
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Window functions in MariaDB
MariaDB的window function实现,MariaDB在server层一如既往的走在前面
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谷歌
Vitess: The Complete Story
Youtube的分布式中间件Vitess介绍
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Not Just a Bunch of Disks: Storage Architecture of Google Cloud SQL
暂无PPT,主要是Google云在底层文件存储层的一些特性。
Twitter
InnoDB as backend of Manhattan - Twitter's distributed database
介绍Twitter的底层存储解决方案(MHBtree),基于其业务特点定制,MySQL实际上被当成了kv引擎,使用特定的协议,通过一个插件直接访问Handler。这个架构还蛮有意思的,例如
- 做了基于时间戳的行级别冲突检测
- 热点key更新: 发现到热点Key行锁拿不到时,返回插件cache请求
- 通过大量的代码hack,实现了InnoDB表级一致性快照的备份。解决了传统物理备份需要备份整库的问题
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Linkedin
Espresso: LinkedIn's distributed document store on top of MySQL
介绍Linkedin的分布式NoSQL系统,其架构在MySQL之上。加上一堆组件,例如apache helix, router, api server, kafka等等. MySQL只是作为存储节点;
在MySQL层,对GTID的功能进行了扩展,binlog的row event使用snappy进行压缩
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Booking
MySQL Scalability: Dimensions, Methods and Technologies
扩展MySQL策略
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Bringing code to the data: from MySQL to RocksDB for high volume searches
从MySQL迁移到RockDB来解决Booking的数据检索问题
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MySQL Parallel Replication: inventory, use-case and limitations
MySQL并行复制,老话题
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Yelp
几个PPT都挂了,后面再补上
Let Robots Manage your Schema (without destroying all humans)
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Clusternaut: Orchestrating Percona XtraDB Cluster with Kubernetes
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If You Only Have a Hammer, Everything Looks Like a Thumb
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Dropbox
Rolling out Global Transaction IDs at Dropbox
Dropbox使用GTID的分享: 集群管理,MySQL的复制机制,GTID相关的经验例如failover切换,备份等。
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Troubleshooting Scenarios with Performance Schema
使用performance schema进行trouble shoutting,老话题了
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Github
Reliable crash detection and failover with Orchestrator
使用Orchestrator进行崩溃检测及Failover
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Rookie DBA Mistakes: How I Screwed Up So You Don't Have To
DBA的那些事儿
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MySQL GTID Implementation, Maintenance, and Best Practices
还是GTID和复制的那些事儿
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Intel
Accelerating Ceph for Database Workloads with an all PCIe SSD Cluster
硬件和文件系统都不太懂,标记了后面有空再看
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Performance of Percona Server for MySQL on Intel Server Systems using HDD, SATA SSD, and NVMe SSD as Different Storage Mediums
来自Intel公司的分享,在不同硬件环境下的Percona MySQL性能表现,包括 (1) a RAID of HDD vs. (2) a RAID of SATA SSD vs. (3) a RAID of NVMe SSD。
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Increase MySQL Database Performance with Intel® SSD plus Cache Acceleration Software
还是讲硬件的,使用intel的硬件来提升性能神马...
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SQL with MySQL, or NoSQL with MongoDB?
介绍了几类不同引擎的优缺点
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Alibaba
What's new in AliSQL - Alibaba's branch of MySQL
介绍了Alibaba如何为解决电商业务的高负载、高并发等要求所做的大量源码改进
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Physical Replication Based on InnoDB
基于InnoDB的物理复制,之前已经撰文专门讲过,感兴趣的自取
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Pinterest
Operational Buddhism: Building Reliable Services From Unreliable Components
基于不可靠组件构建高可靠服务 ?
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Zen on MySQL
介绍Pinterest基于MySQL的图片存储系统服务Zen
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Linux系统优化
Tuning Linux for Database performance
优化Linux下的各项配置来提升数据库性能
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Turtles All the Way Down: Tuning Linux for Database Workloads
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Linux Systems Performance
- 如何观察Linux的各项性能指数,介绍了大量的工具..
- 性能分析方法论
- 系统性能测试,使用perf进行性能分析
- Trace调用栈及性能tuning
个人认为这篇slide非常值得运维人员一读,对于ppt中提到的一些工具可以自己试玩一把,都满实用的
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业界其他
Storage Methods for Nonstandard Data Patterns
非标准数据的存储方案,太长了没看
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The Language of Compression Benchmarking
演讲者是原Tokudb开发成员,分享了如何对数据库的数据进行压缩:
- 为什么压缩: 数据的磁盘存储太高,例如SSD
- 压缩的代价模型:压缩比解压要更困难,通常算法需要去高效的寻找重复串进行编码
- 压缩算法如何工作
- block size、碎片化等对空间影响
- Entropy: High entropy data is less compressible
对压缩理论感兴趣的可以看看。
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Technology comparison: MySQL vs SQLite on various devices
介绍SQLite的内部架构,特点,和MySQL从可移植性、并发性能、网络等各个方面进行比较
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InnoDB Locking Explained With Stick Figures
InnoDB事务锁
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Resurrecting a MySQL Database from the Dead
数据灾难恢复
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Backups, restores and clones for fun and profit
备份及恢复测试,ppt没啥内容
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MySQL Query Performance Tuning: A 12 Step Program
MySQL查询优化技巧
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MySQL and Docker Strategies
通过docket来进行MySQL部署,对在容器中运行mysql感兴趣的可以看看。演讲者是sandbox的作者
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Solr: How to index 10 billion phrases from MySQL and HBase
主要介绍了Aphache Solr的一些架构和特性,并使用solr来解决大数据量级别的索引问题,进而解决业务上的即时搜索问题。
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MySQL and Impala ecosystem: SQL friendly Hadoop
介绍Apache Impala,以及MySQL和impala的对比。后者主打OLAP,支持PB级数据量级,列式存储,线性扩展。
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How SurveyMonkey uses Ansible to manage its MySQL fleet
使用自动化运维工具Ansible来管理Mysql
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MySQL Data Recovery with TwinDB Undrop for InnoDB
来自TwinDB的分享,介绍了如何去灾难恢复InnoDB表
- 介绍了InnoDB的物理数据组织
- 通过工具mysqlfrm 解析frm文件获取其对应的InnoDB表结构
- 如何从数据页中离线抢救合法的记录
- 删除表后的恢复及恢复压缩表,PPT讲的不是很细,你可以从他们的官方博客上获得更多的信息
- PS: TwinDB提供了在线数据恢复服务,但是是有偿的。价格不算贵
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Scaling MySQL: Strategies, Challenges, & A Better Solution
来自Clustrix的分享
- 介绍如何进行MySQL的Scale,常见scale out/up策略的优缺点
- 介绍了他们的集群系统ClustrixDB
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Apache Ignite - In-Memory Data Fabric
介绍Apache Ignite,不了解
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ActorDB - an alternative view of a distributed database
介绍ActorDB,一款兼容MySQL协议的分布式数据库
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Introducing CockroachDB: Make Data Easy
CockroachDB, 一个类似Google Spanner的开源数据库。
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End-to-end encryption for databases
数据库的数据加密介绍,以及该公司的ZeroDB
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Sharding with Spider solutions
使用MySQL存储引擎Spider进行数据库分片。据说spider在腾讯用的比较多,有空研究下
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An efficient way to process a large number of rows with mysql_use_result() or streaming option
通常情况下客户端是使用mysql_store_result先存储结果集,然后再逐行处理。而另外一种方式是mysql_use_result则是逐行在客户端获取再处理,相比前者对客户端的内存占用影响较小。
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Running a Galera Cluster in Kubernetes
在Kubernetes(一款Google开源的Docker容器集群管理系统)上运行Galera Cluster
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Linux Kernel Extension for Databases
介绍Tempesta DB, 它是linux内核的扩展,实现了内存管理,驱逐,IO机制等。它被设计成承担实时负载,需要数据装进RAM中。
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Time series from collection to analysis - examples and use cases
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其他
由于我对其他数据库并不了解,这里仅仅列出相关的Slide及摘要链接,感兴趣的自取
- Run Your Own Open Source Alternative to Ops Manager to Avoid Vendor Lock-In
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- Updated Sharding Guidelines in MongoDB 3.x with Impacts of Different Storage Engines
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- Running Hadoop on Mesos at Uber
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- A Little Cassandra for the Relational Brain
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- MongoDB Chunks – Distribution, Splitting, and Merging
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- events @ Box: Using HBase as a Message Queue
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- Scylla, a distributed Cassandra-compatible NoSQL database in excess of a million requests per second per node
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- Redis Functions and Data Structures
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- Indexing Strategies and Tips for MongoDB
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- MongoDB Replication and Sharding
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- MongoDB 3.2 - New Features Overview
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- Powering a Realtime Analytics Product: the Ups, the Downs, and Sideways
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- MongoDB on AWS With Minimal Suffering
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- Improving MongoDB with Redis
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- MongoDB 3.x Storage Engine Internals
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- How to Automate, Monitor and Manage your MongoDB Servers
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- MongoDB Schema Design for the "Dynamic Schema" World
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- Deep dive into the native multi-model database ArangoDB
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- Tarantool - a Lua based database engine and in-memory data grid
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- Druid: Power Interactive Applications at Scale
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