产品介绍： 混合云数据库管理的挑战： 1、数据库种类多，实例多，环境多，管理成本高； 2、开发部署和运维管理复杂、易出错，稳定性得不到保障； 3、数据库有状态，弹性上云困难，云上业务受限； 4、借助云资源进行数据库容灾建设需求强烈，但是难度大。

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针对不同数据库间数据实时同步难的问题，日前，阿里云宣布推出混合云数据同步一站式解决方案，便于广大云产品用户实现实时数据同步的混合云支持，更为方便的是，该功能让本地Oracle也能实现与云上数据库的实时同步。

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相比于传统的IT资源交付， 云时代给我们提供的资源的速度更快，成本更低，可以让企业更专注于业务层面，但是由于历史原因、公司策略或者政策等原因，也引起了一些新的问题，混合云数据库管理就是是其中一个非常具有挑战的问题。

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每年电商双11大促对阿里技术人都是一次大考，对阿里数据库团队更是如此。经过9年的发展，双11单日交易额从2009年的0.5亿一路攀升到2017年的1682亿，秒级交易创建峰值达到了32.5万笔/秒。支撑这一切业务指标的背后，是底层技术体系的一次次迭代升级。

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今年双11是X-DB的第一次大考，本次双11X-DB服务于天猫/淘宝核心交易系统、核心物流系统、核心IM系统，经受了零点业务32.5万笔/秒峰值的性能考验,同时X-DB支撑起了新一代单元化架构.

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当一个大型系统在建立时，会发现，数据库虽然可以存储海量的数据，可是一旦数据关系复杂，比如学生表（学号、姓名、年龄），学生成绩表（学号、科目、成绩），如需要姓名、科目、成绩组成关系，这样的情况我们选择创建一个新表是非常浪费资源的动作，为此，视图诞生了！

一、视图概述： （1）什么是视图？ 视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表。

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标签：同步 mysql IDC

尝试1：Master→Relay →Slave 一、特点： 1. Slave和前端在一个IDC； 2. DB集中写, cache本地写； 3. 某一机房是核心。 二、挑战： 1.不适合写入量大的业务； 2.Cache清理机制复杂； 3.注意同步延时问题； 4.Relay容灾。

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   本文主要是讨论下两个类似产品：ZooKeeper和Diamond在配置管理这个应用场景上的异同点。    Diamond，顾名思义，寄寓了开发人员对产品稳定性的厚望，希望它像钻石一样，提供稳定的配置访问。

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目前暂时还没有哪款数据库产品是专门针对跨IDC进行的优化，在理论上被业界认为最优的方案是采用基于Paxos协议（暂时只有google做出了实现，google f1），今天只讨论MySQL在这方面的注意事项： 对于跨IDC的情况基本都会设计到以下问题： 1、MySQL多IDC的数据同步，数据一致性 2、多IDC之间的高可用

3、多IDC的多点写入问题  

4、运维监控 对于MySQL多IDC数据之间的同步问题：

1、MySQL的复制是异步的（对于5.5的半同步来说，还是属于“异步的”），MySQL同步依赖的因素很多，同步的网络环境，硬件配置，SQL语句是否高效，以及数据量的大小。

【监控】  【消息队列】   …

现在个人博客越来、个人网站越来越多，身边大部分人都扮演着小小站长的角色，每个人手下都有着不同配置的VPS，作为一个Linux运维人员，拥有一个VPS的小小站长，细心经营捣鼓着自己的服务器/VPS，努力而细心的“经营”着自己的这份工作与爱好。

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