如果是用户主生产环境，通常不会有用户会开启这个功能。 但如果是在ADG备库端，就会有不少客户选择开启这个功能，这可以有效补充误操作应急处置方法。 今天给某客户做技术支持的时候，在现场遇到一个蛮有意思的问题： XTTS测试场景，库非常大，数据文件很多，远超db_files的默认值。 在表空间元数据导入
# 背景 这篇文章是写给有缘人的，为什么这么说呢，因为本篇主要讲讲数据库连接池之c3p0-0.9.1.2版本。 年轻的朋友，可能没怎么听过c3p0了，或者也仅限于听说，这都很正常，因为c3p0算是200几年时比较流行的技术，后来，作者消失了好几年，12年重新开始维护，这时候已经出现了很多第二代线程池
# 背景 本篇是c3p0连接泄露问题的第二篇，在前面一篇里面，大体介绍了问题，问题就是，我们发现线上服务不响应的原因是拿不到连接。而为啥拿不到连接呢，因为空闲链表为空，那么为什么空闲链表为空呢？ 这个我一开始的猜测就是，估计是某处代码从连接池里获取了连接，用完了没有归还，那么，怎么才能找到这些罪恶的
# 前言 本篇其实是承接前面两篇的，都是讲定位线上的c3p0数据库连接池，发生连接泄露的问题。 第二篇讲到，可以配置两个参数，来找出是哪里的代码借了连接后没有归还。但是，在我这边的情况是，对于没有归还的连接，借用者的堆栈确实是打印到日志了，但是我在本地模拟的时候，发现其实这些场景是有归还连接的，所以
1 背景 我们的业务服务随着功能规模扩大，用户量扩增，流量的不断的增长，经常会遇到一个问题，就是数据存储服务响应变慢。 导致数据库服务变慢的诱因很多，而RD最重要的工作之一就是找到问题并解决问题。 下面以MySQL为例子，我们从几个角度分析可能产生原因，并讨论解决的方案。 2 定位慢查询的原因并优化
1 介绍 在MySQL数据库查询过程中，索引覆盖和避免不必要的回表，是减少检索步骤，提高执行效率的有效手段。下面从这两个角度分析如何进行MySQL检索提效。 2 数据准备 模拟一个500w数据容量的部门表 emp，表结构如下，并通过工具模拟500w的数据： CREATE TABLE `emp` (
# 1 背景 在大型互联网场景中，数据库的高可用性显得尤为重要，为了保证稳定性，一般需要采用强化的架构模式，以保证数据层能够提供持续有效的稳定支撑。 # 2 高可用架构的基本演进过程 ## 2.1 基本的数据库架构 每个服务对应一个存储服务实例（基本是数据库单实例模式），使用 IP+Port 进行连
学习&&转载文章：隐私计算安全基座-数据库安全 数据安全 用数据生命周期的全链路思考，可以得出如下的结论： 数据存储态安全：对数据的存储安全负责，保障数据的静存储态安全，不泄露。 数据传输态安全：对数据的转移安全负责，保障数据的转移态安全，不泄露。 数据计算态安全：对数据的动态计算的安全负责，保障数
近日，华为分析服务6.9.0版本发布，正式上线探索能力。开发者可自由定义与配置分析模型，支持报告实时预览，数据洞察体验更加灵活与便捷。 新上线的探索能力中，有漏斗分析、事件归因、会话路径分析三个高级分析模型。在原有能力的基础上，时效性进一步增强，开发者在完成配置与报告创建后，即能查看具体内容。通过低
大数据技术的发展是一个非常典型的技术工程的发展过程，荣辛通过对于谷歌经典论文的盘点，希望可以帮助工程师们看到技术的探索、选择过程，以及最终历史告诉我们什么是正确的选择。 何为大数据 “大数据”这个名字流行起来到现在，差不多已经有十年时间了。在这十年里，不同的人都按照自己的需要给大数据编出了自己的解释
数据库运维面临着大规模数据库实例难以有效运维、数据库难以做好资源弹性伸缩以及个人隐私数据安全难以保障这三个方面的挑战。对此，vivo给出了自身的应对方案。
编者按：本内容源自葡萄城客户——政采云前端技术团队。政采云公司以全球领先的云计算、大数据、人工智能等数字技术为基础，搭建了全国首个政府采购云服务平台——政采云平台，目前该平台已成为行业内服务范围最广、用户数量最多、交易最活跃的跨区域、跨层级、跨领域的一体化采购云服务平台。 ## 前言 数据可视化包含
网络(network)是一些通过链接(links)连接起来的对象集合，它包含以下成分：对象：节点(nodes)/顶点(vertices)， 用N表示；交互：链接(links)/边(edges)，用E表示；对象和交互组成的系统我们就称为网络(或图，graph)，用G(N,E)表示。
哈佛大学心理学教授斯坦利·米尔格拉（Stanley Milgram）早在1967年就做过一次连锁实验，他将一些信件交给自愿的参加者，要求他们通过自己的熟人将信传到信封上指明的收信人手里。他发现，296封信件中有64封最终送到了目标人物手中。而在成功传递的信件中，平均只需要5次转发，就能够到达目标。也就是说，在社会网络中，任意两个人之间的“距离”是6。这就是所谓的六度分隔理论，也称小世界现象。尽管他
我们现在来研究网络中的传播。事实上，在网络中存在许多从节点到节点级联的行为，就像传染病一样。这在不同领域中都有所体现，比如生物中的传染性疾病；信息技术中的级联故障与信息的传播；社会学中的谣言、新闻、新技术的传播以及虚拟市场。其中在信息技术中信息就会经由媒体来进行扩散（diffusion）。接下来我们看如何基于网络构建传播模型。以传染病为例，传染病会沿着网络的边进行传播。这种传播形成了一个传播树，也
这篇博客让我们来介绍基于概率的传播模型，这种模型基于对数据的观测来构建，不过不能对因果性进行建模。基于随机树的传染病模型是分支过程（branching processes）的一种变种。在这种模型中，一个病人可能接触d个其他人，对他们中的每一个都有概率q>0将其传染，接下来我们来看当d和q取何值时，流行病最终会消失（die out）
我们发现，现实世界许多网络的节点度分布与幂函数乘正比。事实上，航空网络的度分布常常满足幂律分布；而高速公路网络的度分布则常常满足泊松分布（指数族分布的一种），其均值为平均度。幂律分布就是一种典型的重尾分布（就像我们前面所展示的节点度高度倾斜）。但需要注意的是，正态分布和指数分布不是重尾分布。
数据抽象屏障是控制复杂性的强有力工具，然而这种类型的数据抽象还不够强大有力。从一个另一个角度看，对于一个数据对象可能存在多种有用的表示方式，且我们希望所设计的系统能够处理多种表示形式。比如，复数就可以表示为两种几乎等价的形式：直角坐标形式（实部和虚部）和极坐标形式（模和幅角）。有时采用直角坐标更方便，有时采用幅角更方便。我们希望设计的过程能够对具有任意表示形式的复数工作。
数据类型是编程语言中的一个重要概念，它定义了数据的类型和提供了特定的操作和方法。在 python 中，数据类型的作用是将不同类型的数据进行分类和定义，例如数字、字符串、列表、元组、集合、字典等。这些数据类型不仅定义了数据的类型，还为数据提供了一些特定的操作和方法，例如字符串支持连接和分割，列表支持排序和添加元素，字典支持查找和更新等。因此，选择合适的数据类型是 python 编程的重要组成部分。
 