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Nutanix数据库管理工具Era有哪些成功案例？

能为用户带来实实在在价值应该就是很成功了，江苏省中医院100%的核心业务系统都运行在Nutanix的平台之上，因为采用了Nutanix数据库管理工具Era，置备新数据库的时间减少了90%，克隆所需的时间由以前的4天缩短到4个小时，新服务上线的周期也从2～4天缩短到4～6小时▪⋅

除此之外，Nutanix数据库管理工具Era在金融、医疗、制造等不同领域均有成功案例，而且还在不断“加厚”自身平台，增加了包括 Nutanix Era 在内的 PaaS 层的功能和服务，此外还有安全服务、Nutanix Flow、KPS 平台等，完全可以通过自动化来简化数据库管理。

相关问答

Q1: 5分钟搞定MySQL/PostgreSQL/Oracle到StarRocks数据迁移同步-CloudCanal实战

CloudCanal 2.1.0.x 版本开始支持 StarRocks 作为对端的数据迁移同步能力

本文通过 MySQL-StarRocks 的数据迁移同步案例简要介绍这个源端的能力。链路特点：

StarRocks 提供了多种导入方式。CloudCanal 采用了 StreamLoad 的方式进行导入，源端的消息会转成字节流，通过 HTTP 协议发往 StarRocks。

相比直接通过 SQL 写入的方式，StreamLoad 方式会有更好的性能，写入的数据直接经 FE 转发给 BE 处理。如果直接采用 SQL 写入，在 FE 侧，会有额外的 SQL 解析开销。

CloudCanal 提供了 StreamLoad 可配置的丰富参数，包括：

过快的写入会导致 StarRocks 来不及 compaction，从而产生异常。CloudCanal 提供了两个任务参数，支持在一批数据写入后自动停顿一段时间，避免这种问题。参数为：

CloudCanal 任务详情页，点击参数修改，即可调整

StarRocks 作为实时数仓，采用主键模型或者聚合模型较多。CloudCanal默认采用主键模型，能够实时同步源端的 INSERT / UPDATE / DELETE 。

基于 StreamLoad 的写入方式，实际写入对端的操作均为 INSERT。CloudCanal 同步时会自动将 UPDATE/DELETE 转成INSERT语句，并修改 __ops 值，StarRocks 会自动进行compaction。

StarRocks 不支持 \n 等特殊符号写入，CloudCanal 任务通过参数设置( enableEscape 参数) 开启自动转义。

对于高流量的场景，建议使用 4G 及以上的任务规格配置，并且对相关参数进行调优，调优建立在任务无 GC 问题、对端 StarRocks 没有 compaction 瓶颈的情况下。

本文简单介绍了如何使用 CloudCanal 进行MySQL到StarRocks 的数据迁移同步。各位读者朋友，如果你觉得还不错，请点赞、评论加转发吧。

默认任务参数配置下，如果导入数据过于频繁可能会任务异常，这时候可以调节上文提到的fullBatchWaitTimeMs和increBatchWaitTimeMs参数或者调整StarRocks的Server侧的合并策略。下图为StarRocks官方提供的常见问题FAQ

CloudCanal-免费好用的企业级数据同步工具，欢迎品鉴。

了解更多产品可以查看官方网站：

CloudCanal社区：

Q2: 该选择哪个开源数据库

如果打算为项目选择一款免费、开源的数据库，那么你可能会在MySQL与PostgreSQL之间犹豫不定。MySQL与PostgreSQL都是免费、开源、强大、且功能丰富的数据库。你主要的问题可能是：哪一个才是最好的开源数据库，MySQL还是PostgreSQL呢？该选择哪一个开源数据库呢？

在选择数据库时，你所做的是个长期的决策，因为后面如果再改变决定将是非常困难且代价高昂的。你希望一开始就选择正确。两个流行的开源数据库MySQL与PostgreSQL常常成为最后要选择的产品。对这两个开源数据库的高层次概览将会有助于你选择最适合自己需要的。

MySQL

MySQL相对来说比较年轻，首度出现在1994年。它声称自己是最流行的开源数据库。MySQL就是LAMP（用于Web开发的软件包，包括Linux、Apache及Perl/PHP/Python）中的M。构建在LAMP栈之上的大多数应用都会使用MySQL，包括那些知名的应用，如WordPress、Drupal、Zend及phpBB等。

一开始，MySQL的设计目标是成为一个快速的Web服务器后端，使用快速的索引序列访问方法（ISAM），不支持ACID。经过早期快速的发展之后，MySQL开始支持更多的存储引擎，并通过InnoDB引擎实现了ACID。MySQL还支持其他存储引擎，提供了临时表的功能（使用MEMORY存储引擎），通过MyISAM引擎实现了高速读的数据库，此外还有其他的核心存储引擎与第三方引擎。

MySQL的文档非常丰富，有很多质量不错的免费参考手册、图书与在线文档，还有来自于Oracle和第三方厂商的培训与支持。

MySQL近几年经历了所有权的变更和一些颇具戏剧性的事件。它最初是由MySQL AB开发的，然后在2008年以10亿美金的价格卖给了Sun公司，Sun公司又在2010年被Oracle收购。Oracle支持MySQL的多个版本：Standard、Enterprise、Classic、Cluster、Embedded与Community。其中有一些是免费下载的，另外一些则是收费的。其核心代码基于GPL许可，对于那些不想使用GPL许可的开发者与厂商来说还有商业许可可供使用。

现在，基于最初的MySQL代码还有更多的数据库可供选择，因为几个核心的MySQL开发者已经发布了MySQL分支。最初的MySQL创建者之一Michael "Monty" Widenius貌似后悔将MySQL卖给了Sun公司，于是又开发了他自己的MySQL分支MariaDB，它是免费的，基于GPL许可。知名的MySQL开发者Brian Aker所创建的分支Drizzle对其进行了大量的改写，特别针对多CPU、云、网络应用与高并发进行了优化。

PostgreSQL

PostgreSQL标榜自己是世界上最先进的开源数据库。PostgreSQL的一些粉丝说它能与Oracle相媲美，而且没有那么昂贵的价格和傲慢的客服。它拥有很长的历史，最初是1985年在加利福尼亚大学伯克利分校开发的，作为Ingres数据库的后继。

可靠性是PostgreSQL的最高优先级。它以坚如磐石的品质和良好的工程化而闻名，支持高事务、任务关键型应用。PostgreSQL的文档非常精良，提供了大量免费的在线手册，还针对旧版本提供了归档的参考手册。PostgreSQL的社区支持是非常棒的，还有来自于独立厂商的商业支持。

数据一致性与完整性也是PostgreSQL的高优先级特性。PostgreSQL是完全支持ACID特性的，它对于数据库访问提供了强大的安全性保证，充分利用了企业安全工具，如Kerberos与OpenSSL等。你可以定义自己的检查，根据自己的业务规则确保数据质量。在众多的管理特性中，point-in-time recovery（PITR）是非常棒的特性，这是个灵活的高可用特性，提供了诸如针对失败恢复创建热备份以及快照与恢复的能力。但这并不是PostgreSQL的全部，项目还提供了几个方法来管理PostgreSQL以实现高可用、负载均衡与复制等，这样你就可以使用适合自己特定需求的功能了。

Q3: GO语言商业案例（十八）：stream

切换到新语言始终是一大步，尤其是当您的团队成员只有一个时有该语言的先前经验。现在，Stream 的主要编程语言从 Python 切换到了 Go。这篇文章将解释stream决定放弃 Python 并转向 Go 的一些原因。

Go 非常快。性能类似于 Java 或 C++。对于用例，Go 通常比 Python 快 40 倍。

对于许多应用程序来说，编程语言只是应用程序和数据库之间的粘合剂。语言本身的性能通常并不重要。然而，Stream 是一个API 提供商，为 700 家公司和超过 5 亿最终用户提供提要和聊天平台。多年来，我们一直在优化 Cassandra、PostgreSQL、Redis 等，但最终，您会达到所使用语言的极限。Python 是一门很棒的语言，但对于序列化/反序列化、排名和聚合等用例，它的性能相当缓慢。我们经常遇到性能问题，Cassandra 需要 1 毫秒来检索数据，而 Python 会花费接下来的 10 毫秒将其转换为对象。

看看我如何开始 Go 教程中的一小段 Go 代码。（这是一个很棒的教程，也是学习 Go 的一个很好的起点。）

如果您是 Go 新手，那么在阅读那个小代码片段时不会有太多让您感到惊讶的事情。它展示了多个赋值、数据结构、指针、格式和一个内置的 HTTP 库。当我第一次开始编程时，我一直喜欢使用 Python 更高级的功能。Python 允许您在编写代码时获得相当的创意。例如，您可以：

这些功能玩起来很有趣，但是，正如大多数程序员会同意的那样，在阅读别人的作品时，它们通常会使代码更难理解。Go 迫使你坚持基础。这使得阅读任何人的代码并立即了解发生了什么变得非常容易。注意：当然，它实际上有多“容易”取决于您的用例。如果你想创建一个基本的 CRUD API，我仍然推荐 Django + DRF或 Rails。

作为一门语言，Go 试图让事情变得简单。它没有引入许多新概念。重点是创建一种非常快速且易于使用的简单语言。它唯一具有创新性的领域是 goroutine 和通道。（100% 正确CSP的概念始于 1977 年，所以这项创新更多是对旧思想的一种新方法。）Goroutines 是 Go 的轻量级线程方法，通道是 goroutines 之间通信的首选方式。Goroutines 的创建非常便宜，并且只需要几 KB 的额外内存。因为 Goroutine 非常轻量，所以有可能同时运行数百甚至数千个。您可以使用通道在 goroutine 之间进行通信。Go 运行时处理所有复杂性。goroutines 和基于通道的并发方法使得使用所有可用的 CPU 内核和处理并发 IO 变得非常容易——所有这些都不会使开发复杂化。与 Python/Java 相比，在 goroutine 上运行函数需要最少的样板代码。您只需在函数调用前加上关键字“go”：

Go 的并发方法很容易使用。与 Node 相比，这是一种有趣的方法，开发人员必须密切关注异步代码的处理方式。Go 中并发的另一个重要方面是竞争检测器。这样可以很容易地确定异步代码中是否存在任何竞争条件。

我们目前用 Go 编写的最大的微服务编译需要 4 秒。与以编译速度慢而闻名的 Java 和 C++ 等语言相比，Go 的快速编译时间是一项重大的生产力胜利。我喜欢在程序编译的时候摸鱼，但在我还记得代码应该做什么的同时完成事情会更好。

首先，让我们从显而易见的开始：与 C++ 和 Java 等旧语言相比，Go 开发人员的数量并不多。根据StackOverflow的数据， 38% 的开发人员知道 Java， 19.3% 的人知道 C++，只有 4.6% 的人知道 Go。GitHub 数据显示了类似的趋势：Go 比 Erlang、Scala 和 Elixir 等语言使用更广泛，但不如 Java 和 C++ 流行。幸运的是，Go 是一种非常简单易学的语言。它提供了您需要的基本功能，仅此而已。它引入的新概念是“延迟”声明和内置的并发管理与“goroutines”和通道。（对于纯粹主义者来说：Go 并不是第一种实现这些概念的语言，只是第一种使它们流行起来的语言。）任何加入团队的 Python、Elixir、C++、Scala 或 Java 开发人员都可以在一个月内在 Go 上发挥作用，因为它的简单性。与许多其他语言相比，我们发现组建 Go 开发人员团队更容易。如果您在博尔德和阿姆斯特丹等竞争激烈的生态系统中招聘人员，这是一项重要的优势。

对于我们这样规模的团队（约 20 人）来说，生态系统很重要。如果您必须重新发明每一个小功能，您根本无法为您的客户创造价值。Go 对我们使用的工具有很好的支持。实体库已经可用于 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、模板解析、任务调度、表达式解析和 RocksDB。与 Rust 或 Elixir 等其他较新的语言相比，Go 的生态系统是一个重大胜利。它当然不如 Java、Python 或 Node 之类的语言好，但它很可靠，而且对于许多基本需求，你会发现已经有高质量的包可用。

Gofmt 是一个很棒的命令行实用程序，内置在 Go 编译器中，用于格式化代码。就功能而言，它与 Python 的 autopep8 非常相似。我们大多数人并不真正喜欢争论制表符与空格。格式的一致性很重要，但实际的格式标准并不那么重要。Gofmt 通过使用一种正式的方式来格式化您的代码来避免所有这些讨论。

Go 对协议缓冲区和 gRPC 具有一流的支持。这两个工具非常适合构建需要通过 RPC 通信的微服务。您只需要编写一个清单，在其中定义可以进行的 RPC 调用以及它们采用的参数。然后从这个清单中自动生成服务器和客户端代码。生成的代码既快速又具有非常小的网络占用空间并且易于使用。从同一个清单中，您甚至可以为许多不同的语言生成客户端代码，例如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此，内部流量不再有模棱两可的 REST 端点，您每次都必须编写几乎相同的客户端和服务器代码。.

Go 没有像 Rails 用于 Ruby、Django 用于 Python 或 Laravel 用于 PHP 那样的单一主导框架。这是 Go 社区内激烈争论的话题，因为许多人主张你不应该一开始就使用框架。我完全同意这对于某些用例是正确的。但是，如果有人想构建一个简单的 CRUD API，他们将更容易使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或Phoenix。对于 Stream 的用例，我们更喜欢不使用框架。然而，对于许多希望提供简单 CRUD API 的新项目来说，缺乏主导框架将是一个严重的劣势。

Go 通过简单地从函数返回错误并期望调用代码来处理错误（或将其返回到调用堆栈）来处理错误。虽然这种方法有效，但很容易失去问题的范围，以确保您可以向用户提供有意义的错误。错误包通过允许您向错误添加上下文和堆栈跟踪来解决此问题。另一个问题是很容易忘记处理错误。像 errcheck 和 megacheck 这样的静态分析工具可以方便地避免犯这些错误。虽然这些变通办法效果很好，但感觉不太对劲。您希望该语言支持正确的错误处理。

Go 的包管理绝不是完美的。默认情况下，它无法指定特定版本的依赖项，也无法创建可重现的构建。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系统。但是，使用正确的工具，Go 的包管理工作得很好。您可以使用Dep来管理您的依赖项，以允许指定和固定版本。除此之外，我们还贡献了一个名为的开源工具VirtualGo，它可以更轻松地处理用 Go 编写的多个项目。

我们进行的一个有趣的实验是在 Python 中使用我们的排名提要功能并在 Go 中重写它。看看这个排名方法的例子：

Python 和 Go 代码都需要执行以下操作来支持这种排名方法：

开发 Python 版本的排名代码大约花了 3 天时间。这包括编写代码、单元测试和文档。接下来，我们花了大约 2 周的时间优化代码。其中一项优化是将分数表达式 (simple_gauss(time)*popularity) 转换为抽象语法树. 我们还实现了缓存逻辑，可以在未来的特定时间预先计算分数。相比之下，开发此代码的 Go 版本大约需要 4 天时间。性能不需要任何进一步的优化。因此，虽然 Python 的最初开发速度更快，但基于 Go 的版本最终需要我们团队的工作量大大减少。另外一个好处是，Go 代码的执行速度比我们高度优化的 Python 代码快大约 40 倍。现在，这只是我们通过切换到 Go 体验到的性能提升的一个示例。

与 Python 相比，我们系统的其他一些组件在 Go 中构建所需的时间要多得多。作为一个总体趋势，我们看到开发 Go 代码需要更多的努力。但是，我们花更少的时间优化代码以提高性能。

我们评估的另一种语言是Elixir.。Elixir 建立在 Erlang 虚拟机之上。这是一种迷人的语言，我们之所以考虑它，是因为我们的一名团队成员在 Erlang 方面拥有丰富的经验。对于我们的用例，我们注意到 Go 的原始性能要好得多。Go 和 Elixir 都可以很好地服务数千个并发请求。但是，如果您查看单个请求的性能，Go 对于我们的用例来说要快得多。我们选择 Go 而不是 Elixir 的另一个原因是生态系统。对于我们需要的组件，Go 有更成熟的库，而在许多情况下，Elixir 库还没有准备好用于生产环境。培训/寻找开发人员使用 Elixir 也更加困难。这些原因使天平向 Go 倾斜。Elixir 的 Phoenix 框架看起来很棒，绝对值得一看。

Go 是一种非常高性能的语言，对并发有很好的支持。它几乎与 C++ 和 Java 等语言一样快。虽然与 Python 或 Ruby 相比，使用 Go 构建东西确实需要更多时间，但您将节省大量用于优化代码的时间。我们在Stream有一个小型开发团队，为超过 5 亿最终用户提供动力和聊天。Go 结合了强大的生态系统、新开发人员的轻松入门、快速的性能、对并发的可靠支持和高效的编程环境，使其成为一个不错的选择。Stream 仍然在我们的仪表板、站点和机器学习中利用 Python 来提供个性化的订阅源. 我们不会很快与 Python 说再见，但今后所有性能密集型代码都将使用 Go 编写。我们新的聊天 API也完全用 Go 编写。

Q4: 一般常用的数据库有哪些

常见的关系型数据库有mysql 、SQL Server、Oracle、Sybase、DB2等。关系型数据库是目前最受欢迎的数据库管理系统，技术比较成熟。

Q5: 大数据安全有没有较好的解决方案或者案例？

一款合格的大数据安全审计产品须符合以下特性：

实现对非关系型数据库的监控：大数据的数据来源复杂，数据格式繁多，不仅有传统的结构性数据(Oracle,SQLServer等)，还有非结构型数据(Hbase，MongoDB,Caché等)，BAAS全面支持非结构化数据库NOSQL的审计，实现大数据库全面的监控与审计。

全面支持第三方工具对大数据库行为的监控：由于大数据的结构区别于传统的数据库(如ORACLE,SQL等)，如果要做到真正的安全管控，就要支持对Hive、Pig、Mahout等工具的使用进行安全监控。产品对于第三方的工具或系统通过NO SQL语言访问数据库的行为进行监控。

支持的数据库类型：大数据平台下数据库：Hadoop平台下的HBase、MongoDB、Caché等，传统数据库：如 Oracle、MS-SQL 、DB2、MYSQL、Caché DB、 Sybase 、POSTGRESQL、达梦、人大金仓等

实时海量检索：对所有存储的海量信息进行索引，根据任意关键字检索到所有相关信息，高效处理能力；专业级测试仪、构造模拟现场报文进行压力、性能测试，保障大数据下的性能要求。

动态实时可视化监测：将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析及定位。

监测异常行为：对大量的历史日志与安全信息进行机器学习与算法分析来侦测出异常行为模式和隐藏的威胁，无论是外部APT攻击，还是内部人员泄密

实时告警：提供了多种方式来自动进行告警，可以根据告警级别，实时发送短信、邮件、SNMP等方式给相关负责人，方便事故及时处理。

海量数据统计分析报表：昂楷BAAS针对大数据平台分布式文件系统(如HDFS)下存储的海量数据，在数据交互过程中进行实时分析并生成各类统计报表，如：会话行为：登录成功失败报表、用户访问情况报表等;SQL行为：访问失败报表、表对象访问情况报表等;政策性报表：等级保护报表等；还可针对客户需求自由定制报表。