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TDSQL是如何滿足了金融級場景的數(shù)據(jù)庫要求

1ujk_Tencent_TE ? 來源:騰訊技術(shù)工程官方號 ? 2019-12-08 10:54 ? 次閱讀
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2014年:基于分布式的基礎(chǔ)架構(gòu)

微眾銀行在2014年成立之時,就非常有前瞻性的確立了微眾銀行的IT基礎(chǔ)架構(gòu)的方向:摒棄傳統(tǒng)的基于商業(yè)IT產(chǎn)品的集中架構(gòu)模式,走互聯(lián)網(wǎng)模式的分布式架構(gòu)。眾所周知,傳統(tǒng)銀行IT架構(gòu)體系非常依賴于傳統(tǒng)的商業(yè)數(shù)據(jù)庫,商業(yè)存儲以及大中型服務(wù)器設(shè)備,每年也需要巨大的IT費(fèi)用去維護(hù)和升級,同時這種集中式的架構(gòu),也不便于進(jìn)行高效的實(shí)現(xiàn)水平擴(kuò)展。從過往經(jīng)驗(yàn)來看,當(dāng)時除了oracle等少數(shù)傳統(tǒng)的商業(yè)數(shù)據(jù)庫,能滿足金融級銀行場景的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品并不多。當(dāng)時騰訊有一款金融級的分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品TDSQL,主要承載騰訊內(nèi)部的計(jì)費(fèi)和支付業(yè)務(wù),其業(yè)務(wù)場景和對數(shù)據(jù)庫的可靠性要求,和銀行場景非常類似,同時也經(jīng)受了騰訊海量計(jì)費(fèi)業(yè)務(wù)場景的驗(yàn)證。微眾銀行基礎(chǔ)架構(gòu)團(tuán)隊(duì),經(jīng)過多輪的評估和測試,最終確定和騰訊TDSQL團(tuán)隊(duì)合作,共同將TDSQL打造為適合銀行核心場景使用的金融級分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品,并將TDSQL用于微眾銀行的核心系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。

Why TDSQL?

為什么會選用TDSQL,作為微眾銀行的核心數(shù)據(jù)庫呢?本章節(jié)將會詳細(xì)介紹TDSQL架構(gòu)、以及TDSQL的核心特性,看看TDSQL是如何滿足了金融級場景的數(shù)據(jù)庫要求。

TDSQL架構(gòu)介紹

TDSQL是基于MySQL/Mariadb社區(qū)版本打造的一款金融級分布式數(shù)據(jù)庫集群方案。在內(nèi)核層面,TDSQL針對MySQL 社區(qū)版本和Mariadb 社區(qū)版本的內(nèi)核,在復(fù)制模塊做了系統(tǒng)級優(yōu)化,使得其具備主備副本數(shù)據(jù)強(qiáng)一致同步的特性,極大提升了數(shù)據(jù)安全性,同時相對原生的半同步復(fù)制機(jī)制,TDSQL強(qiáng)一致復(fù)制的性能也有極大提升。

TDSQL集成了TDSQL Agent、TDSQL SQLEngineSQLEngine、TDSQL Scheduler等多個模塊,實(shí)現(xiàn)了讀寫分離、AutoSharding、自動主備強(qiáng)一致性切換、自動故障修復(fù)、實(shí)時監(jiān)控、實(shí)時冷備等一系列功能。TDSQL架構(gòu)模型如圖1所示:

圖1 TDSQL架構(gòu)模型與SET模型

我們可以從橫向和縱向兩個維度來理解TDSQL的架構(gòu)。

橫向是TDSQL的請求處理路徑,請過通過APP發(fā)出,經(jīng)過負(fù)載均衡模塊,轉(zhuǎn)發(fā)到TDSQL SQLEngine集群;TDSQL SQLEngine收到請求后,進(jìn)行請求解析,然后轉(zhuǎn)發(fā)到set單元內(nèi)的數(shù)據(jù)庫實(shí)例節(jié)點(diǎn)上(寫請求到master,讀請求可以到master或slave);數(shù)據(jù)庫實(shí)例處理好請求后,回包給TDSQL SQLEngine,TDSQL SQLEngine再通過負(fù)載均衡模塊回包給app。

縱向是TDSQL集群的管理路徑:TDSQL的一個管理單元稱為一個set,每個set單元的每個數(shù)據(jù)庫實(shí)例上,都會部署一個TDSQL Agent模塊。Agent模塊會收集所在數(shù)據(jù)庫實(shí)例的所有監(jiān)控信息(包括節(jié)點(diǎn)主備角色信息/節(jié)點(diǎn)存活狀態(tài)/請求量/TPS/CPU負(fù)載/IO負(fù)載/慢查詢/連接數(shù)/容量使用率等等),上報到zookeeper集群;zookeeper相當(dāng)于整個TDSQL集群元數(shù)據(jù)存儲管理中心,保存了集群所有元數(shù)據(jù)信息;TDSQL Scheduler模塊會監(jiān)控zookeeper的所存儲的上報信息,并根據(jù)集群狀態(tài)啟動不同的調(diào)度任務(wù),相當(dāng)于TDSQL集群的大腦,負(fù)責(zé)整個集群的管理和調(diào)度。

TDSQL noshard與shard模式

TDSQL提供了noshard與shard兩種使用模式,如圖2所示。

所謂noshard模式,就是單實(shí)例模式,不做自動的分庫分表,在語法和功能上完全兼容于MySQL,缺點(diǎn)是只支持垂直擴(kuò)容,這會受限于單實(shí)例服務(wù)器的性能和容量上限,無法進(jìn)行水平擴(kuò)展。

Shard模式即AutoSharding模式。通過TDSQL SQLEngine模塊,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的Sharding和分布式事務(wù)功能,底層的數(shù)據(jù)打散在多個數(shù)據(jù)庫實(shí)例上,對應(yīng)用層還是統(tǒng)一的單庫視圖。Shard模式可以實(shí)現(xiàn)容量和性能的水平擴(kuò)展,通過兩階段XA支持分布式事務(wù)和各種關(guān)聯(lián)操作,但是目前還不支持存儲過程,同時在建表的時候需要業(yè)務(wù)指定shard key,對部分業(yè)務(wù)開發(fā)來說覺得會有一定的侵入性 。

圖2 TDSQL noshard與shard模式

微眾銀行當(dāng)時在做系統(tǒng)架構(gòu)的時候充分考慮了是采用shard版本的純分布式數(shù)據(jù)庫還是從應(yīng)用層的角度來做分布式,通過大量的調(diào)研分析,最終覺得采用應(yīng)用做分布式是最可控,最安全,最靈活,最可擴(kuò)展的模式,從而設(shè)計(jì)了基于DCN的分布式可擴(kuò)展架構(gòu),通過在應(yīng)用層做水平拆分,數(shù)據(jù)庫采用TDSQL noshard模式,保證了數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的簡潔性和業(yè)務(wù)層兼容性,這個后面會詳述。

主備強(qiáng)一致切換與秒級恢復(fù)

TDSQL通過針對mysql內(nèi)核源碼的定制級優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)真正意義上的多副本強(qiáng)一致性復(fù)制,通過主備部署模式,可以實(shí)現(xiàn)RPO=0,即數(shù)據(jù)0丟失,這對于金融場景是至關(guān)重要也是最基礎(chǔ)的要求;同時基于TDSQL Agent和Scheduler等模塊,也實(shí)現(xiàn)了自動化的主備強(qiáng)一致切換,在30秒內(nèi)可以完成整個主備切換流程,實(shí)現(xiàn)故障RTO的秒級恢復(fù)。

Watch節(jié)點(diǎn)模式

TDSQL slave節(jié)點(diǎn)提供了兩種角色,一種是follower節(jié)點(diǎn),一種是watch節(jié)點(diǎn)。Fllower節(jié)點(diǎn)與watch節(jié)點(diǎn)都從master節(jié)點(diǎn)實(shí)時同步數(shù)據(jù),但watch節(jié)點(diǎn)不參與主備選舉和主備切換,只作為觀察者同步數(shù)據(jù)。Follower節(jié)點(diǎn)和watch節(jié)點(diǎn)的角色可以在線實(shí)時調(diào)整。

自動化監(jiān)控與運(yùn)維

TDSQL配套提供了赤兔管理平臺系統(tǒng),來支持整個TDSQL集群的可視化、自動化的監(jiān)控和運(yùn)維功能。如圖3所示,為TDSQL赤兔管理平臺的運(yùn)行界面。

圖3 TDSQL赤兔管理平臺

通過TDSQL赤兔管理平臺,可以實(shí)現(xiàn)監(jiān)控數(shù)據(jù)的采集與顯示,告警和策略配置,日常運(yùn)維操作(主備切換,節(jié)點(diǎn)替換,配置更改等),數(shù)據(jù)庫備份與恢復(fù),慢查詢分析,性能分析等一系列功能,極大的提升了運(yùn)維效率和運(yùn)維準(zhǔn)確性。

基于以上的TDSQL的架構(gòu)和特性,我們認(rèn)為TDSQL很好了滿足金融業(yè)務(wù)場景中對數(shù)據(jù)庫的高可用、高可靠、可運(yùn)維的要求,同時基于MySQL和X86的軟硬件平臺,也能極大的降低數(shù)據(jù)庫層面的IT成本,從而極大降低戶均成本,非常適用互聯(lián)網(wǎng)時代的新一代銀行架構(gòu)。

基于DCN的分布式擴(kuò)展架構(gòu)

前文提到,微眾銀行為了實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)模的水平擴(kuò)展,設(shè)計(jì)了基于DCN的分布式可擴(kuò)展架構(gòu),從而即實(shí)現(xiàn)了擴(kuò)展性,也保證了數(shù)據(jù)庫層面架構(gòu)以的簡潔性。

DCN,即Data Center Node(數(shù)據(jù)中心節(jié)點(diǎn)),是一個邏輯區(qū)域概念,DCN是一個自包含單位,包括了完整的應(yīng)用層,接入層和數(shù)據(jù)庫庫。可以通俗的理解為,一個DCN,即為一個微眾銀行的線上的虛擬分行,這個虛擬分行只承載微眾銀行某個業(yè)務(wù)的一部分客戶。通過一定的路由規(guī)則(比如帳戶號分段),將不同的客戶劃分到不同的DCN內(nèi)。一旦某個DCN所承載的客戶數(shù)達(dá)到規(guī)定的上限,那么這個DCN將不再增加新的客戶。這時通過部署新的DCN,來實(shí)現(xiàn)容量的水平擴(kuò)展,保證業(yè)務(wù)的持續(xù)快速發(fā)展。

不同的客戶保存在不同的DCN,那么就需要有一個系統(tǒng)來保留全局的路由信息,記錄某個客戶到底在哪個DCN,這個系統(tǒng)就是GNS(Global Name Service),應(yīng)用模塊會先請求GNS,拿到對應(yīng)客戶的DCN信息,然后再去請求對應(yīng)的DCN。GNS使用了redis緩存,以保證較高的查詢QPS性能,同時采用TDSQL做持久化存儲,以保證數(shù)據(jù)的安全性。

RMB(Reliable Message Bug),可靠消息總線,是DCN架構(gòu)的另一個核心模塊,主要負(fù)責(zé)各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間高效、準(zhǔn)確、快速的消息通信。DCN的整體架構(gòu)如圖4所示

圖4 DCN架構(gòu)模型

微眾銀行IDC架構(gòu)

有了基于DCN的基礎(chǔ)架構(gòu)模型,下一步就是基礎(chǔ)物理環(huán)境的建設(shè)。微眾銀行經(jīng)過4年多的發(fā)展,目前已發(fā)展成為兩地六中心的架構(gòu),如圖5所示:

圖5 微眾銀行IDC架構(gòu)

其中兩地位于深圳和上海,深圳作為生產(chǎn)中心,在深圳同城有5個IDC機(jī)房,上海作為跨城異地容災(zāi),有1個IDC機(jī)房。深圳5個同城IDC,通過多條專線兩兩互聯(lián),保證極高的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和帶寬,同時任何兩個IDC之間的距離控制在10~50公里左右,以保證機(jī)房間的網(wǎng)絡(luò)ping延遲控制在2ms左右。這一點(diǎn)非常重要,是實(shí)現(xiàn)TDSQL同城跨IDC部署的前提。

基于TDSQL的同城應(yīng)用多活

基于以上的 DCN 架構(gòu)和 IDC 架構(gòu),我們設(shè)計(jì)了TDSQL數(shù)據(jù)庫在微眾銀行的部署架構(gòu)。如圖6所示:

圖6 微眾銀行基于TDSQL的同城多活架構(gòu)

我們采用同城3副本+跨城2副本的3+2 noshard部署模式。同城3副本為1主2備,分別部署同城的3個IDC中,副本之間采用TDSQL強(qiáng)一致同步,保證同城3 IDC之間的RPO=0,RTO秒級恢復(fù)。跨城的2副本通過同城的一個slave進(jìn)行異步復(fù)制,實(shí)現(xiàn)跨城的數(shù)據(jù)容災(zāi)。基于以上架構(gòu),我們在同城可以做到應(yīng)用多活,即聯(lián)機(jī)的業(yè)務(wù)流量,可以同時從3個IDC接入,任何一個IDC故障不可用,都可以保證數(shù)據(jù)0丟失,同時在秒級內(nèi)可以恢復(fù)數(shù)據(jù)庫服務(wù)。

在同一IDC內(nèi),服務(wù)器之間的ping延遲通常在0.1ms以內(nèi),而同城跨IDC之間服務(wù)器的ping延遲會大大增加,那是否會影響TDSQL主備強(qiáng)同步的性能呢?另外IDC之間的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性能否保證呢?我們通過以下幾個措施來消除或者規(guī)避這個問題。

首先,在基礎(chǔ)設(shè)施層面,我們會保證同城的三個IDC之間的距離控制在10~50公里左右,控制網(wǎng)絡(luò)延遲在2ms左右;同時在IDC之間建設(shè)多條專線,保證網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)馁|(zhì)量和穩(wěn)定性;其次,TDSQL針對這種跨IDC強(qiáng)同步的場景,作了大量的內(nèi)核級優(yōu)化,比如采用隊(duì)列異步化,以及并發(fā)復(fù)制等技術(shù)。通過基準(zhǔn)測試表明,跨IDC強(qiáng)同步對聯(lián)機(jī)OLTP的性能影響僅在10%左右。

從我們實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)營情況來看,這種同城跨IDC的部署模式,對于聯(lián)機(jī)OLTP業(yè)務(wù)的性能影響,完全是可以接受的,但對于集中批量的場景,因?yàn)槔鄯e效應(yīng),可能最終會對批量的完成時效產(chǎn)生較大影響。如果批量APP需要跨IDC訪問數(shù)據(jù)庫,那么整個批量期間每次訪問數(shù)據(jù)庫的網(wǎng)絡(luò)延遲都會被不斷累積放大,最終會嚴(yán)重影響跑批效率。為了解決這個問題,我們利用了TDSQL的watch節(jié)點(diǎn)的機(jī)制,針對參與跑批的TDSQL SET,我們在原來一主兩備的基礎(chǔ)上,額外部署了一個與主節(jié)點(diǎn)同IDC的WATCH節(jié)點(diǎn),同時保證批量APP與主節(jié)點(diǎn)部署在同一APP。如圖7所示:

圖7 TDSQL帶WATCH節(jié)點(diǎn)的部署模式

WATCH節(jié)點(diǎn)與主節(jié)點(diǎn)同IDC部署,從主節(jié)點(diǎn)異步同步數(shù)據(jù)。因?yàn)槭荳ATCH節(jié)點(diǎn)是異步同步,所以主節(jié)點(diǎn)的binlog會確保同步到跨IDC的另外兩個備節(jié)點(diǎn)事務(wù)才算成功,這樣即使主節(jié)點(diǎn)所在的IDC整個宕掉,仍能保證數(shù)據(jù)的完整性,不會影響IDC容災(zāi)特性。當(dāng)主節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障時,scheduler模塊對對比watch節(jié)點(diǎn)和其他2個強(qiáng)同步備機(jī)的數(shù)據(jù)一致性,如果發(fā)現(xiàn)watch節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)跟另外2個idc數(shù)據(jù)一樣新(這是常態(tài),因?yàn)橥琁DC一般都比跨IDC快),則優(yōu)先會將這個watch節(jié)點(diǎn)提升為主機(jī)。這就保證了批量APP與數(shù)據(jù)庫主節(jié)節(jié)點(diǎn)盡量處于同一個IDC,避免了跨IDC訪問帶來的時延影響。

通過以上部署架構(gòu),我們實(shí)現(xiàn)了同城跨IDC級別的高可用,以及同城跨IDC的應(yīng)用多活,極大提升了微眾銀行基礎(chǔ)架構(gòu)的整體可用性與可靠性。

TDSQL集群規(guī)模

微眾銀行成立4年多以來,業(yè)務(wù)迅速發(fā)展,目前有效客戶數(shù)已過億級,微粒貸,微業(yè)貸等也成為行業(yè)的明星產(chǎn)品。在業(yè)務(wù)規(guī)模迅速增長的過程中,我們的數(shù)據(jù)庫規(guī)模也在不斷的增長。當(dāng)前微眾銀行的TDSQL SET個數(shù)已達(dá)350+(生產(chǎn)+容災(zāi)),數(shù)據(jù)庫實(shí)例個數(shù)已達(dá)到1700+, 整體數(shù)據(jù)規(guī)模已達(dá)到PB級,承載了微眾銀行數(shù)百個核心系統(tǒng)。在以往的業(yè)務(wù)高峰中,最高達(dá)到日3.6億+的金融交易量,最高的TPS也達(dá)到了10萬+。如圖8所示:

圖8 微眾銀行TDSQL業(yè)務(wù)規(guī)模

在過去4年多的運(yùn)營中,TDSQL也從未出現(xiàn)過大的系統(tǒng)故障,或者數(shù)據(jù)安全問題,同時基于TDSQL的X86的軟硬件架構(gòu),幫助微眾銀行極大的降低IT戶均成本,極大提升了微眾銀行的行業(yè)競爭力。微眾銀行通過實(shí)踐證明,TDSQL作為金融級的核心數(shù)據(jù)庫,是完全勝任的。

微眾銀行數(shù)據(jù)庫現(xiàn)狀及未來發(fā)展

目前,TDSQL承載了微眾銀行99%以上線上數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù),同時我行也大量采用了redis作為緩存,以解決秒殺,搶購等熱點(diǎn)場景,另外還有少量的mongodb滿足文檔類的存儲需求。同時我行從去年開始,也嘗試引入了NEWSQL數(shù)據(jù)庫TiDB,解決少部分無法拆分DCN,但同時又對單庫存儲容量或吞吐量有超大需求的業(yè)務(wù)場景。整體來看,我行目前的數(shù)據(jù)庫主要有TDSQL,TIDB以及Redis/MongoDB,TDSQL主要承載核心系統(tǒng)業(yè)務(wù) ,TIDB作為補(bǔ)充解決單庫需要超大容量或超大吞吐量的非聯(lián)機(jī)業(yè)務(wù)需求,Reids和MongoDB則主要是提供緩存及文檔型的存儲。

當(dāng)然我們并不會止步于此,微眾銀行數(shù)據(jù)庫團(tuán)隊(duì)和騰訊云TDSQL團(tuán)隊(duì)未來會有更加深入的合作。比如我們和騰訊云TDSQL團(tuán)隊(duì)合作的TDSQL智能運(yùn)維-扁鵲項(xiàng)目,目前已在微眾銀行灰度上線,可以實(shí)時分析TDSQL的運(yùn)行狀態(tài)和性能問題,是提升運(yùn)維效率的利器。我們和也在和TDSQL研發(fā)團(tuán)隊(duì)共同調(diào)研和評估MySQL 8.0版本,以及MySQL基于MGR的高可用功能,未來可能會嘗試將MySQL 8.0和MGR集成到TDSQL系統(tǒng)中,并嘗試在銀行核心系統(tǒng)中試用。

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原文標(biāo)題:TDSQL在微眾銀行的大規(guī)模實(shí)踐之路

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    MySQL數(shù)據(jù)庫的安裝 【一】各種數(shù)據(jù)庫的端口 MySQL :3306 Redis :6379 MongoDB :27017 Django :8000 flask :5000 【二】MySQL 介紹
    的頭像 發(fā)表于 01-14 11:25 ?556次閱讀
    MySQL<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b>的安裝

    數(shù)據(jù)庫是哪種數(shù)據(jù)庫類型?

    數(shù)據(jù)庫是一種部署在虛擬計(jì)算環(huán)境中的數(shù)據(jù)庫,它融合云計(jì)算的彈性和可擴(kuò)展性,為用戶提供高效、靈活的數(shù)據(jù)庫服務(wù)。云數(shù)據(jù)庫主要分為兩大類:關(guān)系型
    的頭像 發(fā)表于 01-07 10:22 ?499次閱讀

    數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)恢復(fù)—Mysql數(shù)據(jù)庫表記錄丟失的數(shù)據(jù)恢復(fù)流程

    Mysql數(shù)據(jù)庫故障: Mysql數(shù)據(jù)庫表記錄丟失。 Mysql數(shù)據(jù)庫故障表現(xiàn): 1、Mysql數(shù)據(jù)庫表中無任何數(shù)據(jù)或只有部分
    的頭像 發(fā)表于 12-16 11:05 ?602次閱讀
    <b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b><b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>恢復(fù)—Mysql<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b>表記錄丟失的<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>恢復(fù)流程

    數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)恢復(fù)—MYSQL數(shù)據(jù)庫ibdata1文件損壞的數(shù)據(jù)恢復(fù)案例

    mysql數(shù)據(jù)庫故障: mysql數(shù)據(jù)庫文件ibdata1、MYI、MYD損壞。 故障表現(xiàn):1、數(shù)據(jù)庫無法進(jìn)行查詢等操作;2、使用mysqlcheck和myisamchk無法修復(fù)數(shù)據(jù)庫
    的頭像 發(fā)表于 12-09 11:05 ?624次閱讀

    多維表格數(shù)據(jù)庫Teable的適用場景

    Teable多維表格數(shù)據(jù)庫是一款功能強(qiáng)大的云端數(shù)據(jù)庫和協(xié)作工具,結(jié)合電子表格的靈活性和數(shù)據(jù)庫的強(qiáng)大功能,適用企業(yè)內(nèi)部項(xiàng)目管理 數(shù)據(jù)收集與整
    的頭像 發(fā)表于 10-31 15:48 ?831次閱讀

    數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)恢復(fù)—通過拼接數(shù)據(jù)庫碎片恢復(fù)SQLserver數(shù)據(jù)庫

    一個運(yùn)行在存儲上的SQLServer數(shù)據(jù)庫,有1000多個文件,大小幾十TB。數(shù)據(jù)庫每10天生成一個NDF文件,每個NDF幾百GB大小。數(shù)據(jù)庫包含兩個LDF文件。 存儲損壞,數(shù)據(jù)庫
    的頭像 發(fā)表于 10-31 13:21 ?691次閱讀
    <b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b><b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>恢復(fù)—通過拼接<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b>碎片恢復(fù)SQLserver<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b>

    Oracle數(shù)據(jù)恢復(fù)—異常斷電后Oracle數(shù)據(jù)庫報錯的數(shù)據(jù)恢復(fù)案例

    Oracle數(shù)據(jù)庫故障: 機(jī)房異常斷電后,Oracle數(shù)據(jù)庫報錯:“system01.dbf需要更多的恢復(fù)來保持一致性,數(shù)據(jù)庫無法打開”。數(shù)據(jù)
    的頭像 發(fā)表于 09-30 13:31 ?717次閱讀
    Oracle<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>恢復(fù)—異常斷電后Oracle<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b>啟<b class='flag-5'>庫</b>報錯的<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>恢復(fù)案例

    數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)恢復(fù)—SQL Server數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)823錯誤的數(shù)據(jù)恢復(fù)案例

    SQL Server數(shù)據(jù)庫故障: SQL Server附加數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)錯誤823,附加數(shù)據(jù)庫失敗。數(shù)據(jù)庫沒有備份,無法通過備份恢復(fù)數(shù)據(jù)庫
    的頭像 發(fā)表于 09-20 11:46 ?699次閱讀
    <b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b><b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>恢復(fù)—SQL Server<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b>出現(xiàn)823錯誤的<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>恢復(fù)案例

    基于WDS證券行業(yè)建設(shè)金融信創(chuàng)云承載數(shù)據(jù)庫類關(guān)鍵應(yīng)用

    基于WDS證券行業(yè)建設(shè)金融信創(chuàng)云承載數(shù)據(jù)庫類關(guān)鍵應(yīng)用
    的頭像 發(fā)表于 09-03 10:07 ?483次閱讀
    基于WDS證券行業(yè)建設(shè)<b class='flag-5'>金融</b>信創(chuàng)云承載<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b>類關(guān)鍵應(yīng)用

    基于分布式存儲WDS的金融信創(chuàng)云承載數(shù)據(jù)庫類關(guān)鍵應(yīng)用

    基于分布式存儲WDS的金融信創(chuàng)云承載數(shù)據(jù)庫類關(guān)鍵應(yīng)用
    的頭像 發(fā)表于 08-16 09:42 ?558次閱讀
    基于分布式存儲WDS的<b class='flag-5'>金融</b>信創(chuàng)云承載<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b>類關(guān)鍵應(yīng)用
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