数据隔离所有表都要加租户

2024-10-22

saas系统多租户数据隔离的实现（一）数据隔离方案

0. 前言前几天跟朋友聚会的时候,朋友说他们公司准备自己搞一套saas系统,以实现多个第三方平台的业务接入需求.聊完以后,实在手痒难耐,于是花了两天时间自己实现了两个saas系统多租户数据隔离实现方案.俗话说“独乐乐不如众乐乐”,所以我把我的“研究成果”写出来,让大家乐呵乐呵. 在分享我的研究成果之前,我们先了解一下相关的定义吧.如果对这部分内容熟悉的同学,可以直接略过. 1. 什么是saas系统引用百度百科上面的描述, “SaaS平台是运营saas软件的平台.SaaS提供商为企业搭建信息化

EEPlat PaaS中的多租户数据隔离模式

EEPlat PaaS支持三种租户的数据隔离技术:Sparce Column.tenantId字段隔离.每一个租户独立数据库. 1)Sparce Column,和Salesforce Appforce 类似,主要通过一个通用表来存放全部自己定义信息,里面有租户字段和非常多统一的数据栏位(比方500个).EEPlat PaaS平台通过租户分区的方式进行租户数据的查询优化. 和Appforce 不同的是.EEPlat PaaS平台产品提供了2层的元数据抽象.EEPlat PaaS平台产品中业务元数据

vivo 评论中台的流量及数据隔离实践

一.背景 vivo评论中台通过提供评论发表.点赞.举报.自定义评论排序等通用能力,帮助前台业务快速搭建评论功能并提供评论运营能力,避免了前台业务的重复建设和数据孤岛问题.目前已有vivo短视频.vivo浏览器.负一屏.vivo商城等10+业务接入.这些业务的流量大小和波动范围不同,如何保障各前台业务的高可用,避免因为某个业务的流量暴增导致其他业务的不可用?所有业务的评论数据都交由中台存储,他们的数据量大小不同.db压力不同,作为中台,应该如何隔离各个业务的数据,保障整个中台系统的高可用? 本文将

DTSE Tech Talk丨第3期：解密数据隔离方案，让SaaS应用开发更轻松

摘要:解读云上前沿技术,畅聊开发应用实践.专家团队授课,答疑解惑,助力开发者使用华为云开放能力进行应用构建.技术创新. 围绕当下许多企业青睐的SaaS应用开发,华为云DTSE技术布道师李良龙为大家带来<SaaS应用开发>系列课程第3期<SaaS数据路由设计实现>的分享. 本期直播详解一个合格的SaaS应用开发必定伴随着租户数据的隔离,同时租户的开销及成本预算各不相同.随着业务规模的变化,我们该如何选择租户数据隔离的方式,如何实现隔离?相信在这期直播里,你可以找到解答. 从7个租户

MySQL 不同隔离级别，都使用了什么锁？

大家好,我是树哥. 在上篇文章,我们聊了「MySQL 啥时候会用表锁,啥时候用行锁」这个问题.在文章中,我们还留了一个问题,即:如果查询或更新时的数据特别多,是否从行锁会升级为表锁?此外,还有朋友留言说到:不同的隔离级别可能会用不同的锁,可以结合隔离级别来聊聊. 其实上面虽然是两个问题,但如果你把不同隔离级别下的加锁问题搞清楚了,那么第一个问题自然也清楚了.今天,就让我带着大家来聊聊不同隔离级别下,都会使用什么锁! 说透 MySQL 锁机制在深入探讨不同隔离级别的锁内容之前,我们需要先回顾一下

如何解决分布式系统数据事务一致性问题（HBase加Solr）

如何解决分布式系统数据事务一致性问题 (HBase加Solr) 摘要:对于所有的分布式系统,我想事务一致性问题是极其非常重要的问题,因为它直接影响到系统的可用性.本文以下所述所要解决的问题是:对于入HBase和Solr的过程,如何保证HBase中写入的数据与Solr中写入的数据完全一致. 关键词:HBase, Solr, 分布式, 事务, 系统架构, 大数据作者:王安琪(博客:http://www.cnblogs.com/wgp13x/) 一.关于分布式系统事务一致性问题 Java 中有三种可

hadoop笔记之Hive的数据存储(内部表)

Hive的数据存储(内部表) Hive的数据存储(内部表) 基于HDFS 可使用hadoop给我们提供的web管理工具查看数据.打开管理工具localhost:9000–>Utilities下的Browse the file system–>/user/hive/warehouse就能看到表目录–>打开表目录能看到表文件–>点击表文件,会询问是否需要下载文件–>点击download,可以用编辑器查看文件没有专门的数据存储格式(因为来自不同的数据库) 存储结构主要包括:数据库

oracle复制表数据，复制表结构

1.不同用户之间的表数据复制 2.同用户表之间的数据复制 3.B.x中个别字段转移到B.y的相同字段 4.只复制表结构加入了一个永远不可能成立的条件1=2,则此时表示的是只复制表结构,但是不复制表内容 5.完全复制表(包括创建表和复制表中的记录) 6.将多个表数据插入一个表中 7.创建用户budget_zlgc,权限和budget相同,(A.只复制所有表结构B.复制所有表所有信息) 1.不同用户之间的表数据复制对于在一个数据库上的两个用户A和B,假如需要把A下表old的数据复制到B下的new

python开发进程数据隔离.守护进程,进程同步工具 180725

进程数据隔离.守护进程,进程同步工具一.进程之间的数据隔离: from multiprocessing import Process n=100 #主程序中变量n= def func(): global n #子进程中引用父进程中变量n, n=n-1 return 111 if __name__=="__main__": # "子进程必须写在它下面" n_l=[] # 创建一个新列表 for i in range(100): #计数 p=Process(targe

查看Orcale数据里的表是否有变化

由于我们公司一个数据库两个应用在使用,导致一个应用修改了数据库,另一个应用用的缓存而不知道有更新还是原来的结果.原来的处理方式是采用session缓存的方式,用户登出了就清空缓存,这样只需要重新登录一次就得到最新的快照放在缓存中了,但现在新的要求是不登出就要实时刷新改了的内容.其实这种方式最好的处理办法是一个应用改了数据库通知另一个应用去刷新缓存,但是线下应用用vb写的成熟的产品,都是一帮老员工很难让他们去改点东西来适合新应用,都是新应用去套他们的.领导本来说直接不用缓存了,每次去读数据库,我觉

MSSQL · 最佳实践 · 利用文件组实现冷热数据隔离备份方案

文件组的基本知识点介绍完毕后,根据场景引入中的内容,我们将利用SQL Server文件组技术来实现冷热数据隔离备份的方案设计介绍如下. 设计分析由于payment数据库过大,超过10TB,单次全量备份超过20小时,如果按照常规的完全备份,会导致备份文件过大.耗时过长.甚至会因为备份操作对I/O能力的消耗影响到正常业务.我们仔细想想会发现,虽然数据库本身很大,但是,由于只有当前年表数据会不断变化(热数据),历史年表数据不会修改(冷数据),因此正真有数据变化操作的数据量相对整个库来看并不大.那么,

frames的对象兼容性获取以及跨域实现数据交换（js文件的加载判断）

1.document.frames()与document.frames[]的区别 <html> <body> <iframe id="ifr_1" name="ifr_1"> </iframe> </body> </html> js: alert(document.frames("ifr_1"));//火狐,谷歌,ie都无法识别这个方法 alert(document.fram

结合Bootbox将后台JSON数据填充Form表单

本文介绍了如何结合Bootbox将后台JSON数据填充到Form表单中,同时也介绍了一些需要使用的知识的学习途径,并附上了参考文档地址与学习网址,对此感兴趣的伙伴可以直接访问学习.为了方便介绍,使用了一个小例子模拟这一过程帮助理解与分析.本文内容不深奥但是挺实用,也有一定的扩展性,我觉得值得与大家一起分享. 序言: 刚结束公司的三个月试用期,意味着我即将正式步入社会成为广大从事IT行业的一员.作为一个编程小白,无论从技术层面还是知识层面都是比较薄弱的,想要成为一个优秀的程序员不断的学习与探索是不

GreenPlum 大数据平台--外部表(三)

一,外部表介绍 Greenplum 在数据加载上有一个明显的优势,就是支持数据的并发加载,gpfdisk是并发加载的工具,数据库中对应的就是外部表所谓外部表,就是在数据库中只有表定义.没有数据,数据都存放在数据库之外的数据文件.greenplum可以对一个外部表执行正常的DML操作,当读取数据的时候,数据库从数据文件中加载数据.外部表支持在segment上并发地告诉从gpfdist导入数据,由于是从segment上导入数据,所以效率很高. 结构图: 外部表需要指定gpfdist的IP和端口,还

Django 08 Django模型基础3（关系表的数据操作、表关联对象的访问、多表查询、聚合、分组、F、Q查询）

Django 08 Django模型基础3(关系表的数据操作.表关联对象的访问.多表查询.聚合.分组.F.Q查询) 一.关系表的数据操作 #为了能方便学习,我们进入项目的idle中去执行我们的操作,通过python manage.py shell 就能进入当前目录下的IDLE,类似于数据库中的python操作 --- import os #导入os ---os.getcwd() #获取当前路径 '/home/pyvip/TK18_07/py_course/hello_django1' ---fr

oracle 复制表数据，复制表结构

1.不同用户之间的表数据复制对于在一个数据库上的两个用户A和B,假如需要把A下表old的数据复制到B下的new,请使用权限足够的用户登入sqlplus:insert into B.new(select * from A.old); 如果需要加条件限制,比如复制当天的A.old数据insert into B.new(select * from A.old where date=GMT); 蓝色斜线处为选择条件 2.同用户表之间的数据复制用户B下有两个表:B.x和B.y,如果需要从表x转移数据到

通过myclipse建立一个简单的Hibernate项目（PS：在单元测试中实现数据的向表的插入）

Hibernate的主要功能及用法: Ⅰ.Hibernate封装了JDBC,使Java程序员能够以面向对象的思想对数据库进行操作 Ⅱ.Hibernate可以应用于EJB的J2EE架构,完成数据的持久化 Ⅲ.Hibernate的核心接口有5个(Session.SessionFactory.Transaction.Query.Configuration) Ⅲ.1.Session:负责保存.更新.删除.加载.查询对象. Ⅲ.2.SessionFactory:负责Hibernate的初始化 Ⅲ.3.Tr

【mysql】 mybatis实现主从表 left join 1:n 一对多分页查询主表从表都有查询条件【mybatis】count 统计+JSON查询

mybatis实现主从表 left join 1:n 一对多分页查询主表从表都有查询条件+count 需求: ======================================== 1.主从表数据是 1:m 2.主从表各自都有查询条件 3.最后查询结果需要分页,并统计总数注意: ======================================= 1.查询的分页,必须在数据库做,否则分页没有意义解决方法: 注意下面的入参中 [第一页的10条] pageN

理解 spring 事务传播行为与数据隔离级别

事务,是为了保障逻辑处理的原子性.一致性.隔离性.永久性. 通过事务控制,可以避免因为逻辑处理失败而导致产生脏数据等等一系列的问题. 事务有两个重要特性: 事务的传播行为数据隔离级别 1.事务传播行为(Transaction Behavior) 传播行为级别,定义的是事务的控制范围.通俗点说,执行到某段代码时,对已存在事务的不同处理方式. Spring 对 JDBC 的事务隔离级别进行了补充和扩展,并提出了 7 种事务传播行为. 1)Spring 中提供的 7 种传播行为 PROPAGATIO

oralce 超过1亿条数据的数据库表清理实践

2018-08-18 16:58 无腿鸟阅读(331) 评论(0) 编辑收藏问题:当一个表的数据量超过一亿条,要删除其中的5000w条,如何处理. 如果直接使用delete语句,会涉及到到大量的磁盘IO,并产生大量的数据库日志,效率很低,删除速度慢,可能导致事务中断,甚至有服务器硬盘空间撑爆的可能. 本文提供的思路是先将数据表需要保留的数据不带索引导出,然后导入一个新表中 ,对新表重建索引后将老表.新表进行重命名,这样就完成了删除操作,效率有了很大提升. 主要分为三步,1.数据导出2. 数

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