springboot oracle数据库没有成功应对双11流量洪峰、“健康码”等场景的数据库厂商，很难知道如何解决海量数据、超高并发交易洪峰等实际业务问题
多年后的今天，我们看甲骨文收购Mysql这一案例，为其布局凶狠、毒辣所折服；为了保持盈利，甲骨文有一万种方式，能让用到Mysql代码的用户继续花钱（今天的韭菜，明天依然是韭菜，而且是长得更加茂盛的韭菜）
4.3 实时数据分布架构农行实时数据的分布架构，是通过数据复制工具、网络旁路工具、日志采集工具等工具把不同的元数据汇总到实时数据交换层
此外，你还可以利用亚马逊CloudWatch Service来查看实例的关键运行指标
举个特别简单的例子：云下只需要考虑 RBAC 数据库内部的权限，但在云上就非常复杂，需要考虑从网络到存储一整套的用户健全安全的体系
比如触发了某个老客户的潜在逾期风险时，就可以引导相关团队提前关注，在情况恶化前及时止损
撇开厂商不谈，一款真正的混合数据库的魅力在于，用户可以采用SQL和Xquery请求来操作两种类型的数据
在与多家企业的接触和交流过程中，我总结了以下几点，希望对大家有用
没有类似ORACLE中的回滚段实现的多版本读功能
最后，增强的身份识别系统放弃了使用IP地址和主机名识别系统的老做法
假定您需要为一个表单中要用到的帐号建立一个文件，经理要看今年（2004年）所有的订单（Orders），它们并不对DDL感兴趣，并且需要文件有逗号分隔，因为这样就很容易导入到Excel中
现在有一个能力和需求的缺口，大家对数据分析这方面的需求几乎是很高的上涨曲线，目前在行式数据库基础上能够实现的功能是有限的，而且没有突破
对GPS来说，在以往的技术条件下，如果输入“长安街”根本查不到需要的结果，必须输入“东长安街”、“西长安街”;对“北大”也是如此，必须输入全称“北京大学”，否则就只能是查询无果，这也太不人性化了
为了看到攻击者对那几台开放端口的主机做了什么，把界面切换到“TCP会话”，深入分析攻击者进行漏洞扫描的行为
参数： 对于运行一个Oracle实例的Solaris系统，改变/etc/system文件中的一些关于共享内存的参数，以使Oracle实例可以正常运行
以上这个架构主要运用了MySQL的一些组件，包括三种引擎，左边是实时库集群，这个集群使用的是InnoDB引擎，集群中的设备性能很好，IO能力强，内存大，CPU也很好，里面有几百套的分组，因为微信支付的交易很复杂，涉及到分布式事务、同城容灾、跨城容灾等等很多方面
SLB当时物理机是6台，RDS当时也是基于物理机去部署的，最少要两台服务器
但是这些信息系统可能由不同的品牌导入实施，只关注于各自领域内的数据与业务处理，由于缺少相应的接口标准和规范，它们各自为政，相互之间无法进行信息共享与业务集成，从而形成“信息孤岛”
