如何实现数据访问权限的控制
Ranger是云原生多模数据库 Lindorm管理多用户数据访问权限的安全组件。本文主要介绍基于Lindorm Ranger安全组件的功能实践，分别介绍通过Ranger服务页面和通过SQL来配置用户权限的方法，帮助您轻松地配置不同用户的访问权限，让数据访问更加高效、安全、可控。
RDS MySQL读写分离实践
如果您的业务是少写多读场景，随着业务的不断发展，主实例会面临越来越大的读请求压力，进而影响到主实例的整体性能。为了解决这个问题，您可以创建只读实例，通过数据库代理实现读写请求自动分发，将读请求分流到只读实例上，降低主实例负载。
RDS SQL Server实践方案：利用CLR集成扩展RDS SQL Server
本文介绍如何在阿里云RDS SQL Server中部署和使用CLR集成函数，通过在RDS SQL Server中部署一个情绪偏好分析函数，用于对用户评论进行情感评分。
部署高可用的Dify服务
Dify on DMS支持通过对象存储OSS的数据共享能力，实现多副本部署方案。您可以为Dify配置双副本规格，当一个副本发生故障时，另一个副本可以继续为Dify提供服务。多副本部署方案可以提高Dify服务的高可用性、性能和容错能力。本文为您介绍如何一键购买资源并部署Dify和基于现有资源部署Dify。
MariaDB Spider数据库分库分表实践
分库分表一般来说，数据库分库分表，有以下做法：按哈希分片：根据一条数据的标识计算哈希值，将其分配到特定的数据库引擎中；按范围分片：根据一条数据的标识（一般是值），将其分配到特定的数据库引擎中；按列表分片：根据某些字段的标识，如果符合条件则分配到特定的数据库引擎中。分库分表的做法有很多种，例如编写代码库，在程序中支持多数据库，程序需要知道每个数据库的地址，并要编写代码进行支持；使用中间件将多个数据....
阿里巴巴数据库分库分表的实践（6）
正是有了这样简单易用的用户体验，使得精卫平台在应用的接入效率和用户满意度上都有非常不错的表现。（4）平台管控和统计在精卫的平台中，每天都运行着上千亿次的数据同步和复制任务，必然需要对这些任务的执行有一个清晰的管控，甚至可以从中找出对业务数据变化的趋势。实现的方法是定时轮询Zookeeper集群中对应任务的节点进行监控，如图5-17所示。目前提供以下三个方面监控：心跳监控。延迟堆积监控。任务状态、....
阿里巴巴数据库分库分表的实践（5）
（1）多线程管道实现在精卫平台应用的早期，数据的同步均是采用单线程管道任务模式，即如图5-12中对binlog进行单线程的处理。随着业务的发展，需要同步的数据量越来越大，单纯的单线程管道任务已经成为系统的瓶颈，后来开发了对多线程管道任务的支持（如图5-14所示）。但多线程管道就会带来数据同步的顺序问题。在对binlog数据进行多线程并行处理后，就不能保证在源数据库中执行的SQL语句在目标数据库的....
阿里巴巴数据库分库分表的实践（4）
这时再来看看买家test1在获取订单信息进行页面展现时，应用对于数据库的访问流程就发生了如图的5-11变化。在有了订单索引表后，应用首先会通过当前买家ID（以图示中test1为例），首先到订单索引表中搜索出test1的所有订单索引表（步骤①），因为步骤②SQL请求中带了以buyer_ID的分库分表键，所以一次是效率最高的单库访问，获取到了买家test1的所有订单索引表列表并由DRDS返回到了前端....
阿里巴巴数据库分库分表的实践（1）
1.阿里巴巴分布式数据层平台发展和演变业务数据从原来的单库单表模式变成了数据被拆分到多个数据库，甚至多个表中，如果在数据访问层做一下功能的封装和管控，所有分库分表的逻辑和数据的跨库操作都交给应用的开发人员来实现，则对开发人员的要求变得相对高一点，稍有不慎，可能会对平台的业务包括数据带来较大的影响。在2006年阿里巴巴B2B团队以开源方式研发了Cobar这一关系型数据的分布式处理系统。该系统在很大....
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