前言 随着互联网DT时代的高速发展，业界需要简单高效的数据处理方式在海量数据中挖掘价值，企业厂商和开源界目前较流行的的做法，是提供支持类SQL接口的数据库服务，或者是提供SDK接口的数据处理平台服务。

在SQL接口的数据库服务中，传统的关系数据库，如MySQL、PG等，处理海量数据显得越来越力不从心，既无法突破单机硬件资源限制，又无法并行利用多机硬件资源；大数据NewSQL数据库，必须依赖外部数

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随着互联网快速发展，我们的结构化关系数据库在高并发、海量数据的情况下面临单机扩展性问题，首先是单机数据库容量瓶颈，单机数据库在业务高速增长的情况下依赖硬件升级也会到达天花板，并且使用成本变得非常高，而且扩展性的复杂性也是比较高，传统数据库扩容往往意味着服务中断，很难做到业务无感知或者少感知。

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阿里云数据管理DMS 移动版已于2017.8.31发布，一期提供RDS MySQL和ECS自建MySQL的数据管理服务，提供实例列表、库/表/列管理、SQL查询、实时性能、实例会话和授权审计等功能。

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RDS for MySQL CPU 性能问题浅析

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更新20180205：增加：对ERROR 5 (HY000): Out of memory (Needed 260400 bytes)问题原因进行说明

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0、导读

UCloud数据库高级研发工程师姜建剑老师分享《云数据库实现原理和海量运维方法》。

1、活动总结 上周四晚上，知数堂培训邀请到Ucloud数据库高级研发工程师姜建剑老师分享《云数据库实现原理和海量运维方法》主题。

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RDS for MySQL 通过分区归档历史数据

原始表 分区 用于分区维护的存储过程 每月调用存储过程的事件

随着数据的积累，数据量的增加，越来越多的表体积变的庞大，不但影响查询的执行时间，而且使得管理工作（比如添加删除索引）变的越发复杂和困难。

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标签 PostgreSQL , MySQL , 三节点版 , 金融数据库 , Raft , 分布式共享存储版

背景 土豆哪里去挖？ 土豆郊区去挖。 一挖一麻袋？ 一挖一麻袋。 挖掘机不仅是城市建设的必备法宝，居然也是挖土豆利器。

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正文： Instapaper服务在2月9日（星期三）12:30到2月10日19:30发生长时间的中断。 在做完全恢复的同时，我们首先利用归档恢复到一个时间点，通过有限的访问来保证服务的连续，而昨天（2月14），我们 已经完成了所有的恢复。

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作者尝试了从RDS 的MySQL数据库到MaxCompute的 ODPS 的数据同步过程，并导入成功。有需要的同学赶紧试起来吧～～～

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