阿里巴巴数据库操作手册
polardb使用手册
polardb使用手册摘要：1. PolarDB 简介2.PolarDB 的安装与配置3.PolarDB 的基本使用方法4.PolarDB 的数据类型与存储结构5.PolarDB 的查询语言6.PolarDB 的事务处理7.PolarDB 的备份与恢复8.PolarDB 的性能调优9.PolarDB 的安全性10.PolarDB 的常见问题及解决方案正文：PolarDB 是一个高性能、可扩展、兼容MySQL 的数据库管理系统，它具有优秀的读写性能、高可用性和易用性，广泛应用于互联网、企业等领域。
本文将详细介绍PolarDB 的使用手册。
1.PolarDB 简介PolarDB 是阿里巴巴集团开发的一款分布式关系型数据库，它支持标准的SQL 语言，并提供了一系列高级特性，如分布式事务、多版本并发控制(MVCC) 等。
PolarDB 采用存储与计算分离的设计理念，可以实现数据和计算能力的弹性扩展，满足不同场景下的性能需求。
2.PolarDB 的安装与配置PolarDB 支持多种平台，包括Linux、Windows 等。
安装过程主要包括下载安装包、解压、配置环境变量、编译和安装。
在安装过程中，需要根据实际情况配置参数，如数据存储路径、日志路径等。
3.PolarDB 的基本使用方法PolarDB 的使用方法与MySQL 相似，可以通过命令行、图形界面等方式进行操作。
用户需要熟悉基本的SQL 语句，如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 等，以及PolarDB 特有的SQL 方言。
此外，PolarDB 还支持事务处理、存储过程、触发器等高级功能。
4.PolarDB 的数据类型与存储结构PolarDB 支持常见的数据类型，如整型、浮点型、日期时间型等。
此外，PolarDB 还支持自定义数据类型，如字符集、集合等。
在存储结构方面，PolarDB 采用行存储和列存储相结合的方式，以提高查询性能。
阿里云DataWorks（数据工场）用户指南说明书
DataWorks（数据工场）用户指南用户指南控制台阿里云数加平台管理控制台中，您可通过概览页面找到最近使用的项目，进入工作区或对其进行项目配置，也可以创建项目、一键导入CDN。
以组织管理员（主账号）身份登录DataWorks管理控制台页面。
如下图所示：注意：概览界面是根据您的使用情况和创建时间，仅显示三个项目。
一般显示您最近使用和最近的创建时间项目。
页面说明如下：项目：显示您最近打开的三个项目，您可单击对应项目后的项目配置或进入工作区对项目进行具体操作。
您也可进入项目列表下进行相关操作，详情请参见项目列表。
常用功能：您可在此创建项目。
您也可在此一键导入CDN。
注意：如果子账号登录时，没有创建相应的项目，会提示请联系管理员，开通项目权限。
子账号最多显示两个项目，您可以进入项目列表页面查看全部项目。
如果子账号是部署的权限，则不能进入工作区。
阿里云数加平台管理控制台中，您可通过项目列表页面找到该账号下所有项目，可以对项目进行修改服务、进入工作区、配置项目、删除/激活和重试等操作，也可在此创建项目和刷新列表。
操作步骤以组织管理员（主账号）身份登录 DataWorks（数据工场，原大数据开发套件）产品详情页。
单击管理控制台，进入控制台概览页面。
导航至项目列表页面，该页面将显示此账号下的全部项目。
如下图所示：功能说明项目状态：项目一般分为正常、初始化中、初始化失败、删除中、删除五种状态。
创建项目开始会进入初始化中，后一般会显示两种结果初始化失败或正常。
项目创建成功后，您可以执行禁用和删除操作。
项目禁用后，您也可以激活和删除项目，激活后项目正常。
开通服务：您的鼠标移到服务上，会将您开通的服务全部展现出来，一般正常服务的图标会显示蓝色、欠费服务图标显示为红色并有相应的欠费标志、欠费已删除的服务是显示为灰色，一般服务欠费7天之后会自动删除。
项目配置您可通过配置项目操作，对当前项目一些基本属性和高级属性进行设置，主要对空间、调度等进行管理和配置。
polardb使用手册
PolarDB是阿里巴巴自研的云原生关系型数据库，采用全球领先的共享存储技术，将数据存储在分布式系统中，并通过多节点并行处理技术，实现了高性能、高可用、可伸缩的数据库服务。
以下是PolarDB 的使用手册：一、安装与环境配置1. 安装环境要求PolarDB需要运行在64位的Linux操作系统上，支持多种发行版，如CentOS、Ubuntu、Debian等。
同时，需要保证系统具备足够的内存、存储和网络带宽等资源。
2. 安装PolarDB可以根据官方文档的指引，下载并安装PolarDB的安装包。
在安装过程中，需要选择合适的版本和配置，例如单机版、集群版等。
3. 环境配置安装完成后，需要进行环境配置。
包括设置环境变量、配置网络、启动服务等一系列操作。
具体配置方法可以参考官方文档。
二、使用流程1. 登录PolarDB控制台使用浏览器打开PolarDB控制台页面，并使用账号登录。
账号可以是阿里云账号或者企业账号，具体账号类型和获取方式可以参考阿里云官方文档。
2. 创建数据库在控制台中，可以创建PolarDB数据库。
根据实际需求，选择数据库类型、版本和配置。
创建完成后，系统会自动生成数据库连接信息，包括主机名、端口号、用户名和密码等。
3. 连接数据库使用数据库连接工具，如MySQL Workbench、Navicat等，连接到创建好的PolarDB数据库。
在连接时，需要输入正确的连接信息。
连接成功后，就可以开始使用数据库了。
4. 执行SQL语句在连接数据库后，可以执行SQL语句来操作数据库。
常见的SQL 语句包括查询数据、插入数据、更新数据和删除数据等。
具体SQL语句的语法和使用方法可以参考MySQL官方文档。
5. 管理数据库除了执行SQL语句外，还可以在控制台中管理数据库。
包括监控数据库性能、备份数据、恢复数据、修改数据库配置等一系列操作。
具体管理方法可以参考官方文档。
阿里巴巴平台操作指南PPT课件
如果同为橱窗产品，先排谁呢？
主要和四个因素有关：信息匹配度、信息完整性、信息专业度、买家喜好度
信息匹配度：按照产品的标题、关键词、简要描述、详细描述等因素进行匹配；匹配 精度越高，排名越靠前； 信息完整性：产品各类专业属性信息填写的完整性、正确性； 信息专业度：客户填写的信息是否是符合买家采购习惯，是否符合行业规范，如一个 产品填写很多不相关的关键字会被买家认为不够专业； 买家喜好度：买家喜欢的产品，曝光率、反馈率高的产品，越有机会排名靠前，这些 和企业的知名度、图片质量、产品价格、买家来源等等都有关系。
4488
供应商建站能力
产品信息质量——产品名称
明确具体，适当添加修饰语
慎用特殊符号
切勿堆砌品名
符合买家拼写习惯
修饰语+关键词
4499
产品信息质量——产品名称
搜索重点在标题
什么是用最少的产品覆盖最多的关键词?? 简单的说，标题中可组合的关键组数越多越好
1. 产品标题: A+B+C+D+E+F +G K1: D+E+F+G K2: E+F+G K3: F+G
8844
提醒：
1. 有业务员离职时需做好帐号管理和业务交接； 2. 交易中提高警惕，做好合同或协议的签订，保存好交易证据，保
护好自身利益 ; 3. 诚信经营 。
8855
每天开门6件事
1、TM自动登录 2、检查橱窗主关键词排名位置（争取在前2页都能找到） 3、找出橱窗主关键词排名最不理想做优化 4、每天坚持发布10-20个产品 5、下班前记得更新橱窗1次（排名第一页的可以不用更新） 6、每周四记得查看数据管家一次，看曝光、点击比上周增
阿里dataworks操作手册
阿里dataworks操作手册一、概述阿里dataworks是阿里巴巴集团推出的一款数据开发与运维一体化的云端数据集成解决方案，为用户提供了完整的数据开发生命周期解决方案，包括数据准备、数据开发、数据质量管理、数据运维和数据安全等功能。
作为阿里巴巴集团内部使用的数据管理评台，dataworks 已经成熟、稳定，并且在多个业务场景中得到了验证。
二、功能概述1.数据准备1.1 数据源管理：支持多种数据源接入，包括关系型数据库、非关系型数据库、Hadoop、文件等，用户可以自主创建数据源连接。
1.2 数据抽取：支持各类数据的抽取和数据同步，包括全量抽取、增量抽取、实时同步等。
1.3 数据准备：支持数据清洗、数据整理、数据归档等数据准备工作。
2.数据开发2.1 数据建模：支持数据模型的设计和管理，包括逻辑数据模型、物理数据模型等。
2.2 数据开发：提供完善的数据开发工具，支持SQL编辑、数据建模、数据计算等功能。
2.3 数据调度：支持数据调度的配置和管理，用户可以设置数据作业的调度周期、依赖关系等。
3.数据质量管理3.1 数据质量监控：提供数据质量监控功能，用户可以实时监控数据质量的情况。
3.2 数据质量评估：支持对数据质量进行评估和分析，用户可以了解数据质量的整体情况。
4.数据运维4.1 运维监控：提供数据运维监控功能，用户可以实时监控数据作业的运行状态。
4.2 运维报警：支持对数据运维情况进行报警，用户可以设置报警规则和接收报警通知。
5.数据安全5.1 数据权限管理：支持数据权限的管理和控制，包括用户权限、角色权限等。
5.2 数据安全审计：提供数据安全审计功能，记录用户操作日志、数据访问日志等。
三、操作手册1.数据源管理1.1 新建数据源1.1.1 登入dataworks控制台，在左侧导航栏选择“数据源”。
1.1.2 点击“新建数据源”，选择数据源类型，填写相应的连接信息。
1.1.3 测试连接，验证数据源连接是否成功。
阿里云分析型数据库-使用手册
第一章 快速开始
1.1 开通阿里云分析型数据库服务
在公共云上，满足开通条件的用户可以在 https:///ads 上进行按量付费开通，或访问 https:///?commodityCode=prepaid_ads#/buy 购买包月套餐。 在专有云中，开通分析型数据库服务的方式请咨询您的系统管理员或运维人员。
1.2 创建数据库
分析型数据库中，需要通过DMS for Analytic DB页面进行创建数据库。 在目前的分析型数据库版本中，创建数据库时，需要填写数据库名，注意这个数据库名称需要在分析型数据库 全部集群上全局唯一。然后选择分析型数据库的Region所在地，如杭州、北京等。 分析型数据库以ECU（弹性计算单元）作为资源计量的最小单位。ECU（弹性计算单元）拥有多种型号，每种 型号的ECU，标识着不同的vCPU核数、内存大小、磁盘空间大小。用户在创建数据库时需要根据自己的需求选 择这个数据库的ECU型号，以及初始的ECU数量（必须是偶数个，至少两个），ECU型号DB创建后不可修改 ，ECU数量可以在使用中随时调整（扩容/缩容），关于ECU的详细信息，详见 2.4节 ECU详解。 填好所有选项后，点击创建数据库，若返回错误，则根据错误提示进行修正（通常是数据库名称重复或不符合 规范，或提交的ECU资源量超过了分析型数据库允许的最大限制），否则则创建成功。十分钟以内DMS界面中 会显示出新的数据库的连接地址。
1.4 导入数据
分析型数据库支持多种接入数据的方式，您可以直接将数据通过insert/delete SQL写入实时表（详见使用手册 第四章），或通过Kettle等ETL工具将本地文件写入分析型数据库，或是通过阿里云数据传输从阿里云RDS中实 时同步数据变更（见使用手册8.5节），或者建立批量导入表从阿里云MaxCompute（原名ODPS）大批量的导 入数据。 如果在建立表时选择数据来源是批量导入，则分析型数据库提供多种数据导入的方式，如通过data pipeline系 列命令（详见5.1），等方式。在这里，作为测试使用，我们通过控制台界面进行数据导入。 在操作导入数据之前，我们需要对数据的来源表进行授权，例如数据的来源表在odps上，在公有云上则需要在 ODPS上对 garuda_build@ 授予describe和select权限（各个专有云授权的账号名参照专有云的相 关配置文档，不一定是这个账号）。另外要注意，分析型数据库目前仅允许操作者导入自身为Project Owner的ODPS Project中，或者操作者是ODPS表的Table Creator的数据。 进入DMS页面，选择菜单栏上的导入按钮，弹出导入对话框。这里我们的数据源表在阿里云ODPS上。因此数 据导入路径按照 "odps://project_name/table_name/partition_spec" 的格式来填写。关于导入数据的分区信 息，在仅有Hash分区的情况下iDB Cloud会帮我们自动识别并填写。填写完毕后，如下图所示，点击"确定"按 钮。
阿里数据库规范
阿里数据库规范阿里数据库规范是阿里巴巴集团内部制定的一套数据库设计和管理的规范，旨在提高数据库的性能、可伸缩性和可靠性。
以下是阿里数据库规范的主要内容：1. 数据库设计规范：- 表结构规范：规定表名、字段名的命名规范，避免使用保留字和特殊字符，命名应清晰易懂。
- 数据类型规范：选择适合业务的数据类型，减少存储空间和提高查询性能。
- 索引规范：根据查询需求和数据访问模式，合理设计索引以提高查询效率。
- 主键规范：每个表必须有主键，且主键应简单、稳定、唯一。
- 外键规范：明确外键关系，保持数据的完整性。
- 视图规范：视图应尽量避免复杂计算，以提高查询性能。
2. 数据库操作规范：- SQL编写规范：SQL语句应简洁明了，避免使用SELECT *，尽量减少IO次数。
- 事务规范：合理划分事务边界，减少事务锁竞争，尽量缩短事务执行时间。
- 并发控制规范：选择合适的事务隔离级别，避免死锁和性能问题。
- 锁规范：减少锁的数量和持有时间，以提高并发性和数据库性能。
- 存储过程规范：存储过程应尽量简单，避免过多的逻辑和计算。
3. 数据库连接规范：- 连接池规范：使用连接池管理数据库连接，减少连接的创建和销毁开销。
- 连接参数规范：合理配置数据库连接参数，包括连接数、超时时间等。
- 连接关闭规范：及时关闭无用的数据库连接，避免连接泄漏和资源浪费。
4. 数据库备份和恢复规范：- 定期备份规范：按照业务需求制定备份策略，包括全量备份和增量备份。
- 备份校验规范：定期验证备份文件的完整性和可恢复性。
- 灾备规范：建立灾备机制，保证数据的容灾和可用性。
5. 监控和优化规范：- 监控规范：实时监控数据库的性能指标，包括CPU使用率、磁盘使用率、内存使用率等。
- 优化规范：根据实际情况，进行索引优化、查询优化、存储优化等工作。
- SQL审查规范：定期审查和优化慢查询语句，排除性能问题。
总结起来，阿里数据库规范是一套包括数据库设计、操作、连接、备份恢复、监控和优化等方面的规范。
阿里云数据管理 使用手册说明书
使用手册功能总览数据管理(Data Management) 支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、Redis等关系型数据库和NoSQL的数据库管理，同时还支持Linux服务器管理。
数据管理服务支持多种环境，如RDS、ECS、万网、ADS、TAE、聚石塔等公有云环境，用户IDC公网和私网数据库等非云环境。
MySQL版风格以下是数据管理MySQL版首页图。
SQL Server版风格以下是数据管理SQL Server版首页图。
Linux版风格以下是数据管理Linux版首页图。
数据管理MySQL版界面布局3大板块：1.左侧区域："对象列表"2.顶部区域："功能导航"3.中心区域："实例状态" 、"实例基本信息"、"常用操作"想看资源的实时使用状态点击"刷新"，资源使用疑问点击"查看诊断报告"，可以获取实例历史性能诊断分析的报告信息。
提示："实例状态"和"查看诊断报告"仅支持RDS实例。
鼠标移到DMS logo上可以查看当前版本的更新日志。
对象列表通过库名和表名的模糊匹配，快速定位到你的表。
鼠标点击表名、列名、索引名，可以打开对应的操作列表。
功能导航顶部功能导航是数据管理一级功能的主要入口。
点击实例信息，打开二级功能列表。
实例状态实例资源规格、使用状况应有尽有，看实时点击"刷新"，有问题点击"查看诊断报告"。
实时性能数据库性能实时刷，不懂点击"参数说明"。
实例会话数据库实例上运行的SQL语句，你可以设置会话备注，也可以杀死可疑会话。
另外，实例会话还提供了多维度会话统计信息。
点击SQL语句可以查看对应的执行计划。
InnoDB锁等待数据库实例上是否存在锁，一试便知。
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阿里巴巴数据库标准操作手册
01-建表
一、目的
明确建表操作的风险及标准流程，最大限度避免建表操作带来的故障。
二、适用范围
l 项目预发布新建表
l 项目正式发布新建表
l 不包含数据订正所建临时表
l 不包含导数据所建的中间表
三、风险评估
l 登录到错误的schema下，导致表建到错误的schema里，而应用无法访问。
l 忽略了TABLESPACE参数，导致表建到了默认表空间，导致后续空间增长和维护困难。
l 对于未来增量较快的表选择了一个空间规划不足的表空间，导致后续空间增长和维护困难。
l 脚本末尾缺少分号，导致该表没有被创建上，而执行DDL的过程又不会报错。
l 其他原因漏建了表，导致应用访问错误。
l 所建的表定义（表名、字段名、字段定义、字段个数、字段顺序）跟测试环境不一致，导致应用访问错误。
l 同步库没有及时创建相应的表，或者没有更新同步配置，导致同步及应用出问题。
四、操作流程
1. 准备工作
a) 在项目需求分析阶段，跟数据库设计人员一起明确新表所存放的数据库。
具体设计原则本文不繁述。
b) 准备发布脚本时，检查tablespace定义，检查tablespace剩余空间，参考表空间自身负荷及新表的预期负荷，为每个新建的表选择合适的表空间，并在建表语句中添加tablespace的配置。
c) 定发布计划时，跟开发接口人一起商定好建表操作的时间点。
如小需求没有发布计划评审，则必须在提交测试时（即表结构冻结时）即开始与开发接口人确定建表时间点。
如果发生计划外的发布建表需求，则要追究项目跟进的应用DBA沟通不力的责任。
d) 以目前的认知，仅建表操作本身不会对数据库造成任何风险，故操作的时间点可以放宽：
在变更时间窗口内，均可以执行建表操作。
e) 建表操作属于预授权变更，在做之前必须在ITIL中提交相应的变更申请。
2. 执行过程
a) 用应用账户登录数据库，SHOW USER检查是否连接到正确的schema。
严禁使用sys、system等用户建表。
b) 执行建表脚本。
若一次建表个数超过三个以上，要求将脚本事先保存为文本文件，上传至数据库服务器，执行时使用@create_table_ddl.sql的方式直接执行。
c) 查看过程若无报错，退出当前登录。
若有报错，找出报错的地方，修改确认再执行，直至全部执行通过，最后退出当前登录。
3. 验证方案
a) 常规检查：@dbcheck
b) 检查表定义是否与测试库一致：
exec pkg_pareObject(’user‘,’TABLE_NAME‘);
c) 立即联系开发接口人进行应用测试，【建表】变更是否成功以应用测试结果为准。
d) 同步库若建表，也需要执行a) 和b) 两个步骤。
02-数据订正
一、目的
明确【数据订正】操作的种类、风险，并根据各种类型的数据订正制定完善的步骤和回退方案，最大限度减少此类操作带来的故障。
二、适用范围
l 新建表数据初始化
l 现有表新增数据
l 现有表删除数据
l 现有表上新增字段初始化
l 现有表上现有字段值修改
三、风险评估
l 业务风险：订正本身所包含的业务不正确，导致给客户给公司带来损失。
l 程序风险：订正本身业务正确，但是应用程序无法兼容订正的数据，导致应用出错。
l 数据库风险：订正本身业务正确，应用程序也可以兼容，但是订正速度过快、订正并发压力过大，导致数据库无法正常提供服务。
通常会造成表空间耗尽、undo消耗过快、archive 增长过快、备库恢复压力大等问题。
l 沟通风险：在业务方-开发接口人-DBA三方的沟通交流过程中，信息传递错误或者不及时，导致最终订正的数据没有达到预期的目的。
l 回滚风险：主要是因为业务方的原因，订正完成一段时间后要求回退，若在订正前没有备
份原始数据，则可能导致无法顺利回退或者回退难度极大，给客户给公司带来损失。
l 同步风险：各类同步架构下，数据订正可能导致同步堆积和同步延时，影响正常同步业务，所以有些大规模订正必须要正确屏蔽同步，并在多个库分别执行相同的订正脚本。
l 缓存：有些表在应用层面做了缓存，制定订正计划的时候要考虑到订正后是否需要更新缓存。
四、操作流程
1. 准备工作
a) 需求分析阶段确认项目涉及的数据订正范围和数据量。
b) 跟开发人员确定订正后是否涉及到对缓存的刷新和订正。
c) 根据数据量评估对数据同步的影响，决定是否屏蔽同步。
（应用DBA必须熟悉同步采用的技术、正常情况下的同步量和延时、可以容忍的同步延时、屏蔽同步的具体方法。
）
d) 注意规划订正速度，以防undo消耗殆尽。
e) 订正脚本：
i. 开发接口人直接提供可执行的SQL脚本，DBA只负责拷贝执行。
ii. 开发接口人提供主键及更新字段新值列表，由DBA导入数据库，写SQL脚本关联原表批量订正。
iii. 开发接口人提供订正逻辑，由DBA翻译为批量提交SQL脚本。
iv. 订正脚本要求可断点续跑，可反复执行。
v. 严禁仅用一个事务来处理大规模订正（影响的记录数超过1万笔）。
超过一万笔的订正必须分段提交。
vi. 确认订正脚本的执行计划正确。
vii. 脚本中加入“进度报告”，即调用如下包（但是对于trigger中判断client_info的不允许这样处理。
）：
Dbms_Application_Info.set_client_info(n || ‘ rows commit.’);
–n为变量，累加，表示当前订正的总记录数。
f) 开发阶段跟开发接口人确认数据订正逻辑，完成订正脚本，并跟开发接口人确认脚本是否正确，同时按照需求准备备份脚本。
g) 测试阶段在测试库执行订正脚本，由开发接口人和测试人员验证订正的正确性，应用DBA协助验证。
h) 发布前确定订正速度和并发度，确定订正时间段，预估订正总时长，若涉及量较大，需要跨天做订正，则应规划好每日订正的数据量和时间段。
i) 备份要求：
i. 新建表初始化：无需备份，回退时直接truncate即可。
ii. 现有表新增数据：新建备份表记录下新增记录的主键，或者在新增记录中特定字段标识区分出订正所新增的数据，回退时定向delete这些记录。
iii. 现有表删除数据：新建备份表记录下删除数据的完整记录，回退时直接从备份表中取出数据insert到原表。
iv. 现有表上新增字段初始化：无需备份，回退时将该字段update为NULL或者开发接口人要求的值。
不得将删除字段作为回退手段。
v. 现有表上现有字段值修改：新建备份表记录下所改动记录的主键及所改动字段的原始值，回退时将改动过的字段按照主键更新到原表（若应用程序在回滚前已经修改了记录，则要根据具体业务具体分析回滚方案）。