PolarDB产品使用合集之polardb支持透明数据加密TDE吗

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
简介: PolarDB是阿里云推出的一种云原生数据库服务,专为云设计,提供兼容MySQL、PostgreSQL的高性能、低成本、弹性可扩展的数据库解决方案,可以有效地管理和优化PolarDB实例,确保数据库服务的稳定、高效运行。以下是使用PolarDB产品的一些建议和最佳实践合集。

问题一:PolarDB-X中刚才看用的是最新版本的镜像722M的那个,删除表应该就会出现这个问题,怎么解决?


PolarDB-X中刚才看用的是最新版本的镜像722M的那个,我自己打了这个tag,这是我们正式环境系统表,确实不太方便,您可以试一下,就是建个表大概2w条数据,delete一下,完了删除表应该就会出现这个问题。

是这个版本的镜像。


参考回答:

这个应该是没有包含修复的镜像,这个bug是近一个月内修复的。

polardbx-sql的镜像也更新了,可以试一下 polardbx/polardbx-sql:5.4.18-20231130094900


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/575766


问题二:PolarDB-X中polardb 有透明加密的功能吗?


PolarDB-X中polardb 有透明加密的功能吗?


参考回答:

有的,https://help.aliyun.com/zh/polardb/polardb-for-xscale/configure-tde


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/575764


问题三:统一DB访问层 是如何实现,90天内订单读写在线库,90天前订单读写历史库的


https://www.alibabacloud.com/help/zh/rds/apsaradb-rds-for-mysql/storage-engine-that-processes-trillions-of-taobao-order-records#task-2469478

基于X-Engine引擎的历史订单数据库方案:历史库存储引擎切换为X-Engine,保存超过90天的所有交易订单数据,超过90天的订单读写,直接操作历史库。

统一DB访问层 是如何实现,90天内订单读写在线库,90天前订单读写历史库的?


参考回答:

统一DB访问层可以通过以下方式实现:

  1. 使用读写分离策略,将90天内的订单数据存储在在线库中,90天前的数据存储在历史库中。这样,当需要读取或写入订单数据时,可以根据时间范围选择相应的数据库进行操作。
  2. 使用分布式缓存系统(如Redis)来缓存最近90天内的订单数据。当需要读取订单数据时,首先从缓存中获取,如果缓存中没有数据或者数据已过期,则从在线库中查询并更新缓存。
  3. 对于超过90天的订单数据,可以使用X-Engine引擎的历史订单数据库方案。将历史库存储引擎切换为X-Engine,保存超过90天的所有交易订单数据。当需要读取或写入超过90天的订单数据时,直接操作历史库。

以下是一个简单的示例代码:

import datetime
import pymysql
from redis import StrictRedis
# 连接在线库和历史库
online_db = pymysql.connect(host='online_db_host', user='user', password='password', db='db')
history_db = pymysql.connect(host='history_db_host', user='user', password='password', db='db')
# 连接Redis缓存
redis_client = StrictRedis(host='redis_host', port=6379, db=0)
def get_order_data(order_id):
    # 尝试从缓存中获取订单数据
    order_data = redis_client.get(f'order_{order_id}')
    if order_data:
        return order_data
    # 如果缓存中没有数据,从在线库中查询
    with online_db.cursor() as cursor:
        sql = f"SELECT * FROM orders WHERE id = {order_id}"
        cursor.execute(sql)
        order_data = cursor.fetchone()
    # 如果在线库中也没有数据,从历史库中查询
    if not order_data:
        with history_db.cursor() as cursor:
            sql = f"SELECT * FROM orders WHERE id = {order_id}"
            cursor.execute(sql)
            order_data = cursor.fetchone()
    # 将查询到的订单数据存入缓存,设置过期时间为90天
    if order_data:
        redis_client.setex(f'order_{order_id}', 90 * 24 * 60 * 60, order_data)
    return order_data
def update_order_data(order_id, new_data):
    # 更新在线库中的订单数据
    with online_db.cursor() as cursor:
        sql = f"UPDATE orders SET data = '{new_data}' WHERE id = {order_id}"
        cursor.execute(sql)
    online_db.commit()
    # 更新历史库中的订单数据(如果需要)
    with history_db.cursor() as cursor:
        sql = f"UPDATE orders SET data = '{new_data}' WHERE id = {order_id}"
        cursor.execute(sql)
    history_db.commit()
    # 更新Redis缓存中的订单数据
    redis_client.setex(f'order_{order_id}', 90 * 24 * 60 * 60, new_data)

这个示例代码展示了如何使用Python连接到在线库、历史库和Redis缓存,以及如何根据订单ID获取和更新订单数据。在实际项目中,还需要考虑事务处理、错误处理等细节。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/575708


问题四:polardb-x 比mysql查询性能怎么样?


polardb-x 比mysql查询性能怎么样?


参考回答:

官网有性能数据

https://doc.polardbx.com/performance/distributed/sysbench-performance.html

如果是和单机MySQL比的话,还是需要看具体的场景,比如低并发的小数据量查询,单机MySQL在时延等方面是会更优的;并发上来时、或者分析型的大数据查询,PolarDB-X的分布式会更占优一些


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/574629


问题五:PolarDB-X我按照文档里面部署快速体验版:pxd tryout,怎么mysql是5.6?


PolarDB-X我按照文档里面部署快速体验版:pxd tryout,怎么mysql是5.6?


参考回答:

这个是pxd脚本里一个环境变量设置的问题,如果是k8s部署的PolarDB-X实例,这里是会展示8.0的版本号的

这里的5.6展示主要是原来为了给驱动做兼容,而不是说数据库的内核是5.6的版本,所以这里也是不影响正常使用的(包括用jdbc8.0的驱动去连接、或者使用8.0的一些功能,都是没问题的)


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/574628


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