万事万物每时每刻都在产生大量的数据，数据无处不在，如何降低企业大数据的建设门槛，使得大数据分析成为一种人人都可以获得的普惠能力呢？在本文中，阿里云高级算法专家缪长风（刘林豆）就为大家分享了如何基于AnalyticDB构建企业实时数仓。

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　　在工作中会经常遇到一些mongodb的聚合操作，特此总结下。mongo存储的可以是复杂类型，比如数组、对象等mysql不善于处理的文档型结构，并且聚合的操作也比mysql复杂很多。 注：本文基于 mongodb v3.

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MySQL + Kubernetes

1. 简介 在系列文章的第三篇中，讲到了如何使用 PV 和 PVC 挂载 RBD 上建立好的块存储镜像，但这还是不足以满足 cloud native 环境下的需求，试想如果部署一个应用，需要申请十个 R...

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作为历史上首家拿下世界杯直播权的主流视频平台，优酷世界杯直播成功首秀的背后由优酷自研的“智能媒体大脑”、阿里云密集的CDN节点和巨量带宽储备支撑，实质上是一场围绕内容产业的技术升级浪潮。

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slave复制中断 ,别滥用SQL_SLAVE_SKIP_COUNTER 来源：http://blog.chinaunix.net/uid-26364035-id-3588217.html

【问题背景】

 1、从库的复制出现中断，如主键冲突；对应的表或者库不存在；基于row复制时，操作的行不存在； 常常大家会通过使用set global SQL_SLAVE_SKIP_COUNTER=n 来跳过导致复制错误的SQL.

 2、 使用sql_slave_skip_counter跳过，每一次跳过为一个Binlog event group, 也就相当于一个事务。

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使用glibc编译后的mysql二进制安装方法被广泛使用，因为它和Windows下的zip方式一下，简单几个步骤，配置一下环境即可。而在Linux 7版本中，MySQL的自启动，不再建议将启动脚本存放到/etc/init.d目录中，因此，我们需要手动配置一下基于systemd方式的自启动文件。

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在PHP+MYSQL架构网站运行过程中，往往会遇到各种性能问题影响，如MySQL、PHP、CPU、磁盘IO、缓存等，其中MySQL瓶颈就是最常见也最难解决的一种影响网站性能的因素；通常，我们会使用redis、memcached等缓存软件来缓存内容，这确实是最优的解决方案之一，但这需要网站程序的支持，然而多数常用网站程序并不支持或者不能完美支持这些缓存软件，今天我们就来谈谈如何通过MySQL自身的配置调整来优化MySQL性能，以缓解MySQL瓶颈问题。

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MySQL in Kubernetes

MySQL 中的数据是关键信息，是有状态的，不可能随着 MySQL pod 的销毁而被销毁，所以数据必须要外接到一个可靠的存储系统中，目前已经有了 Ceph 系统，所以这里就只考虑如何将 Ceph 作为外部存储的情况，毕竟没有条件去尝试其他存储方案。

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mysql里一条包含分组，排序，取前n条的sql语句如下

select create_time,price,sum(num) num from t1 WHERE sid="a" AND rid="b" GROUP BY price ORDER BY price ASC,create_time A...

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做后台开发的程序猿通常需要写各种各样的sql，可很多时候写出来的sql虽然能满足功能性需求，性能上却不尽人意。如果业务复杂，表结构和索引设计又不合理的话，写出来的sql执行时间可能会达到几十甚至上百秒，对于生产环境来说，这是相当恐怖的一件事。

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