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从starrocks安装说起和Oracle的OLAP殊途同归
StarRocks是一款分析型数据库（他的定语也很多，分布式存算分离等等）。作为数据库他的运行和维护迟早也是落在我这里的。对于做数据库的人都知道什么是交易型数据库，什么是分析型数据库。以及什么是事务分析混合型数据库。但是对于非这块领域的人根本不知道为什么选择某个产品。某些产品是好，但是为什么好不知道。只是傻子过年看街坊，别人这样用了，那我也这样用。至于为什么不知道。其实行式存储对交易友好，因为写入
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DBA不仅仅是管理数据库--也要管理好需求
看到这个标题可能觉得我在乱说，其实只管数据库其实管不好的，树欲静而风不止。 有很多时候我被问能不能保证数据库稳定？这真不好说。我说如果能按照开发规范（我制定过一个数据库设计开发规范）做是可以的。请注意我这个不是说数据库开发规范。数据库开发规范是告诉开发人员如何写SQL的。而我的这个规范还有设计规范。先设计再开发。我多年经验告诉我，在设计一塌糊涂的前提下，优化显得苍白无力。 这种
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DBA不仅仅是管理数据库--也要管理中间件
看到这个标题可能觉得我在乱说，其实很多中间件作为数据库的上下游，它们的稳定取决于数据库的稳定。这里我主要指的是SQL。 很早之前我说开发的主题语言其实更多的是SQL（这里并没有说Java不重要的意思），只是Java中并没有太多的业务逻辑。真正的业务逻辑主要还是在SQL中体现的。说的直白一点是如何写数据，如何读数据。 我现在工作不太做数据库安装、备份等。更多的是看看开发这里的问题
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对比上次MySQL的DDL
MySQL的DDL未必都是可以快速完成的，那么Oracle同等场景下如何？ 这个是在Oracle19C下的实验，特别说明。因为在Oracle11G下有些结论是不成立的。 表thousand有大约4000万行记录 SQL> set timin
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即使在MySQL8上也不是所有DDL都是秒过的
从前有些开发人员问我，如果在MySQL的一个大表上加字段怎么办？我一般都让他们尽可能停应用去做。直到MySQL升级到8以后这个问题得到了大大的缓解。 MySQL8的特性借鉴了Oracle 11G的设计，将表结构放在数据字典上管理。使得可以快速增加字段。但是有些场景上我还是遇到过盲点。因为有时候字段扩长度，我觉得很慢但是相关DBA告诉我很快。有时候我觉得应该很快，但是相关DBA告诉我很慢。
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致IT领域那些忽悠过的概念
概念1：大数据。这个概念出现的较早，只是在我国实际上变得口口相传实在2010年前后，其实大数据这个就开始流行起来。以至于我父辈的亲戚中都说我是搞大数据的。其实和他们也解释不通，别说他们了，就是和周围的开发同事或者都是做技术的也解释不清楚（也可能是很多人清楚但是装着不清楚）。这里我要说的是：1：Hadoop是大数据解决方案之一，是个代名词，但是不是全部。2：除了少数公司，绝大多数（99.
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数落这些年我给的不靠谱的方案--痛心疾首
确实干过一些有问题方案。方案1：一次接一个电话就到会议室，简单告诉我背景。就说原来有个A数据库，后来由于种种原因吧，有了一个B数据库。业务在使用过程中就发现B数据库必须用到A数据库的数据，目前需要2个表。且一致性和实时性非常高。要求解决，且（重点来了），不能增加开发工作量，最好48小时以后就可以用。数据库是同构数据库Oracle。基于以上的条件我只能给出了在B数据库上建立一个到A数据库的物化视图的
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数据库选型其实技术维度不太重要
看到这个标题可能觉得我在乱说，数据库选型要从多个角度和维度看来，还有各种POC。很多供应商朋友告诉我POC是一个漫长的过程，非常痛苦，要解决各种技术问题。怎么能说和技术无关呢？因为从我的经历和周围听说的经验来说，技术只占很少的一部分。甚至可以忽略。如果是DBA主导，那么这事情就单纯了。纯技术的角度哪个产品安稳易用（安全、稳定、容易使用）用哪个。实际上是技术账、商务账等等多方面的。而这里同样一个问题
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2024年开年的荣誉--来自国产数据库
上周在北京参加了阿里云的开发者大会，我因为去年做了一点小贡献。非常荣幸的获得了阿里云的MVP的这个殊荣。（期间也认识了一些大神级的人物）还有就是一些网上认识的打卡们线下见面。这个也是我一直追求的荣誉。几乎在同时P（PingCAP）社为了感谢我去年做出的一点小贡献，也给我颁发了一些荣誉。对我来说是双喜临门。 有人诋毁我一直说国产的坏话，这是不实言论
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应用适配数据库还是数据库适配应用
这个题目有点拗口，和最近有些话题有点关系，但是更多的还是我作为这些年过来的一些矛盾的阐述。 从前有个笑话。一队军舰在水域巡航，这天晚上大雾。军舰看看到前方有灯光，立刻发出“海军灯语”。请立即让开。对方也给这艘军舰发出灯语，请你绕开。军舰不服，打出灯语：“我是旗舰，你必须要让我先通过。”对只回应说：“你让开，我是灯塔。我在这里已经很久了，我为所有的船
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看看关系型数据库是怎么吊打Hadoop的
题目有点过分是不是？大家看完文章再看看是不是过分。不少公司OLTP的数据库都是关系型数据库，这些数据库在OLAP的场景上表现一般。所以在不少架构中，会看到使用ETL的方式将数据库送到Hadoop中，使用其分布式存储和分布式计算的特点来进行分析。但是ETL很难解决实时性问题，而且如果上游删除数据，ETL是干瞪眼没有办法解决，只能承担数据的不一致。还有就是严重依赖上游时间戳
