一、方案背景

订单系统存在于各行各业，如电商订单、银行流水、运营商话费账单等，是一个非常广泛、通用的系统。对于这类系统，在过去十几年发展中已经形成了经典的做法。但是随着互联网的发展，以及各企业对数据的重视，需要存储和持久化的订单量越来越大。

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对生产环境中遇到的2个慢查询案例进行了详细的分析和调优。

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本文记录了从租服务器、购买域名到服务器安装各种程序最后使用域名访问部署到阿里云服务器的javaweb网站的全过程。因为是刚刚接触阿里云并且运维知识有限，所以知识点都比较浅显，有写的不到位的地方还请多多包涵！（一）购买篇 本篇的主要内容有：租服务器、购买域名和备案。

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如今硬件的性价比越来越高，网络传输速度越来越快，数据库分层的趋势逐渐显现，人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题，而是通过分层，让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。 TiDB 作为一款 HTAP 数据库，在高性能的实现 OLTP 特性基础之上，也同时提供基于实时交易数据的实时业务分析需求。

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说在前面

之前的文章我们已经详细的讲解了微服务的概念，以及分析了Dubbo与SpringCloud这两个SOA框架的区别。传送门1（SpringCloud(1):说说什么是微服务）：https://www.jianshu.com/p/183871ec8add 传送门2：（SpringCloud(2)：注册中心Eureka的搭建）:https://www.jianshu.com/p/79b1000e068f 那么概念了解了，注册中心也已经搭建好了，我们来搭建服务生产者吧。

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1. 概述

得益于LSM-Tree结构，RocksDB所有的写入并非是update in-place，所以他支持起来事务的难度也相对较小，主要原理就是利用WriteBatch将事务所有写操作在内存缓存打包，然后在commit时一次性将WriteBatch写入，保证了原子，另外通过Sequence和Key锁来解决冲突实现隔离。

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综述 在RocksDB中，将MemTable刷新到磁盘之后,将会有很多sstable,而这些sstable则是可能包含了相同的key的不同时间的值，这样子就会导致两个问题:

浪费磁盘空间 读取内容将会非常慢.

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MySQL当前已经发布到MySQL8.0版本，在新的版本中，可以看到MySQL之前被人诟病的优化器部分做了很多的改动，由于笔者之前的工作环境是5.6，最近切换到最新的8.0版本，本文涵盖了一些本人感兴趣的和优化器相关的部分，主要包括MySQL5.7的cost model以及MySQL8.0的直方图功能。

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一、数据库简介 1. 什么是数据库 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库 2. 数据库发展史 2.1 最早的数据库

通过大量的分类、比较和表格绘制的机器运行数百万穿孔卡片来进行数据处理,其运行结果在纸上打印出来或者制成新的穿孔卡片.

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在空闲的时候刷抖音上刷到过一个程序员小哥因为错误操作将公司服务器全部删除然后各处查找备份，背后一身全是汗。混互联网的都知道天灾人祸在所难免，有一个备份就可以尽可能的减少损失，前借个月就有在某云计算厂商上出现过估值千万的创业公司因为将重要数据存在上面却因未做备份在面临“人祸”的时候丢失数据。

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