1.Elasticsearch7.8.0集成IK分词器改源码实现MySql5.7.2实现动态词库实时更新
2.数据库实时转移之Confluent介绍（一）
3.一体化实时HTAP数据库StoneDB，实时数据如何替换MySQL并实现近百倍分析性能的库源提升
4.Flink mysql-cdc connector 源码解析
5.PostgreSQL 技术内幕（十七）：FDW 实现原理与源码解析
6.FlinkCDC数据实时同步Mysql到ES

Elasticsearch7.8.0集成IK分词器改源码实现MySql5.7.2实现动态词库实时更新

       本文旨在探讨 Elasticsearch 7.8.0 集成 IK 分词器的改源码实现，配合 MySQl 5.7.2 实现动态词库实时更新的实时数据方法。

       IK 分词器源码通过 URL 请求文件或接口实现热更新，库源无需重启 ES 实例。实时数据然而，库源引流公众 源码这种方式并不稳定，实时数据因此，库源采用更为推荐的实时数据方案，即修改源码实现轮询查询数据库，库源以实现实时更新。实时数据

       在进行配置时，库源需下载 IK 分词器源码，实时数据并确保 maven 依赖与 ES 版本号相匹配。库源引入 MySQl 驱动后，实时数据开始对源码进行修改。

       首先，创建一个名为 HotDictReloadThread 的新类，用于执行远程词库热更新。接着，修改 Dictionary 类的 initial 方法，以创建并启动 HotDictReloadThread 实例，执行字典热更新操作。

       在 Dictionary 类中，找到 reLoadMainDict 方法，针对扩展词库维护的逻辑，新增代码加载 MySQl 词库。为此，需预先在数据库中创建一张表，用于维护扩展词和停用词。同时，在项目根路径的 config 目录下创建 jdbc-reload.properties 配置文件，用于数据库连接配置。

       通过 jdbc-reload.properties 文件加载数据库连接，执行扩展词 SQL，将结果集添加到扩展词库中。类似地，实现同步 MySQl 停用词的逻辑，确保代码的清晰性和可维护性。

       完成基础配置后，打包插件并将 MySQl 驱动 mysql-connector-java.jar 与插件一同发布。将插件置于 ES 的棋牌源码 教程 plugins 目录下，并确保有相应的目录结构。启动 ES，查看日志输出，以验证词库更新功能的运行状态。

       在此过程中，可能遇到如 Column 'word' not found、Could not create connection to database server、no suitable driver found for jdbc:mysql://...、AccessControlException: access denied 等异常。通过调整 SQL 字段别名、确认驱动版本匹配、确保正确配置环境以及修改 Java 政策文件，这些问题均可得到解决。

       本文通过具体步骤和代码示例，详细介绍了 Elasticsearch 7.8.0 集成 IK 分词器，配合 MySQl 5.7.2 实现动态词库实时更新的完整流程。读者可根据本文指南，完成相关配置和代码修改，以实现高效且稳定的词库管理。

数据库实时转移之Confluent介绍（一）

       本文主要探讨了数据库实时转移中Confluent平台的应用。Confluent平台，由Kafka的创建者之一创立，以其高性能和可靠性被用于实时数据过滤转移，延迟控制在毫秒级。尽管在国内使用该平台的用户较少，资料匮乏，但通过官网的英文文档学习和源码阅读，作者成功搭建并稳定运行了数据转移系统。

       Confluent平台的核心是Kafka，一个强大的分布式消息系统，而Confluent Platform则是其商业化版本，提供了Connectors、REST Proxy、KSQL、Schema-Registry等服务。社区版免费且功能已能满足需求，商业版则包含更多企业级特性。Zookeeper负责集群元数据存储，Kafka负责数据传输，Kafka REST Proxy提供RESTful接口，Schema-Registry管理数据格式，库存c 源码Connect用于数据源和目的地的连接，而KSQL则提供了SQL操作流数据的能力。

       通过本文，读者可以对Confluent有初步了解，虽然初次使用可能感到复杂，但官网文档详尽，社区支持活跃。作者鼓励读者在遇到问题时，进一步利用官网资源。下文将深入介绍搭建数据转移系统的过程，欲了解更多，可关注公众号“七分熟pizza”。

一体化实时HTAP数据库StoneDB，如何替换MySQL并实现近百倍分析性能的提升

       众所周知，MySQL 是世界上最流行的 OLTP 数据库之一，拥有超过%的市场份额（数据来源：Slintel网站）。许多企业依赖 MySQL 实现业务系统的运行。然而，随着数据量的增长，MySQL 在处理复杂分析任务如 BI 报表、可视化和大数据应用时面临挑战。MySQL 的架构（基于流式迭代器模型 Volcano Iterator 的执行引擎，没有充分利用现代多核 CPU 的并行处理能力，采用按行存储的存储引擎）在 AP 场景中存在天然缺陷。为解决这个问题，业界提出了多种解决方案，主要是围绕 MySQL 建立的异构 HTAP（同时支持事务处理和分析处理）数据库系统。

        HTAP 的定义：在年，Gartner 定义 HTAP 旨在打破事务型负载和分析型负载之间的壁垒，允许系统在两个系统之间更自由地流动数据，并基于这些数据进行实时业务决策。传统架构中，通过一套事务处理系统加一套分析系统，通过 ETL 进行数据同步，以满足实时性需求，这是当前搭建 HTAP 的主流方案。

        业界基于 MySQL 的 HTAP 解决方案：

        1. MySQL + Hadoop：将 MySQL 数据通过 ETL 工具同步至开源大数据系统（如 Hive、Hadoop、Spark 等）的数据仓库进行分析。

        2. MySQL + 数据湖：通过 ETL 工具将 MySQL 数据同步至数据湖平台，基于数据湖进行数据分析。vlc开源码

        3. MySQL + ClickHouse/Greenplum：使用 ETL 工具将 MySQL 数据迁移到 ClickHouse/Greenplum 进行分析。ClickHouse 社区版 MaterializeMySQL 引擎允许将 ClickHouse 作为 MySQL 的从库同步主节点数据。

        4. 基于多副本的 Divergent Design：如 TiDB，采用自研列式存储（TiFlash）以响应复杂 AP 查询，并通过智能路由功能自动选取数据源，实现分布式 HTAP 数据库系统。

        以上方案存在一些问题，而 StoneDB 提供了一种全新的解决方案。

       StoneDB 是一款开源的 MySQL 兼容的一体化实时 HTAP 数据库，采用原生 MySQL 架构，具备一体化行列混合存储能力，以极低的成本实现高性能实时 HTAP。StoneDB 的设计初衷是通过一套数据库同时解决事务处理和分析处理的问题，更轻量、更优雅、更便捷。其架构与国外厂商（如 Oracle、SQL Server、DB2）的方案类似，但 StoneDB 是开源的。

       StoneDB 以插件形式接入 MySQL，通过查询/写入接口与 MySQL server 层进行交互。主要特性包括：

       数据组织形式：数据按列进行组织，对各类压缩算法友好，可根据数据类型选择合适的高效压缩算法，节约 IO 和 Memory 资源。具备列数据压缩、数据组织结构与知识网格等优点。

       知识网格概览：基于知识网格的查询优化，通过剪枝、解压、数据节点分类等策略优化查询效率。

       处理流程：通过知识网格确定关联性和不确定性数据节点，执行计划构建时规避非关联节点，减少数据访问。

       全面兼容 MySQL 生态的 StoneDB 一体化 HTAP 系统优势显著，包括：

       高性能、低延迟、高可扩展性、易于部署和管理、低 TCO 等特点。tcp 通信 源码

       StoneDB 2.0 版本将引入基于内存计算的列存引擎，实现 AP 负载的全内存计算，进一步提升性能。更多信息请关注 StoneDB 官方网站。

       StoneDB 开源仓库：

       <a href="github.com/stoneatom/st...

       作者：

       李浩，StoneDB PMC、首席架构师，拥有华为、爱奇艺、北大方正等公司的数据库内核核心架构设计经验，擅长查询引擎、执行引擎、大规模并行处理等技术，拥有数十项数据库发明专利，著有《PostgreSQL查询引擎源码技术探析》。

       高日耀，StoneDB PMC、HTAP 内核架构师，毕业于华中科技大学，专注于主流数据库架构和源码研究，8年数据库内核开发经验，曾参与 CirdroData、RadonDB 和 TDengine 的内核研发工作。

Flink mysql-cdc connector 源码解析

       Flink 1. 引入了 CDC功能，用于实时同步数据库变更。Flink CDC Connectors 提供了一组源连接器，支持从MySQL和PostgreSQL直接获取增量数据，如Debezium引擎通过日志抽取实现。以下是Flink CDC源码解析的关键部分：

       首先，MySQLTableSourceFactory是实现的核心，它通过DynamicTableSourceFactory接口构建MySQLTableSource对象，获取数据库和表的信息。MySQLTableSource的getScanRuntimeProvider方法负责创建用于读取数据的运行实例，包括DeserializationSchema转换源记录为Flink的RowData类型，并处理update操作时的前后数据。

       DebeziumSourceFunction是底层实现，继承了RichSourceFunction和checkpoint接口，确保了Exactly Once语义。open方法初始化单线程线程池以进行单线程读取，run方法中配置DebeziumEngine并监控任务状态。值得注意的是，目前只关注insert, update, delete操作，表结构变更暂不被捕捉。

       为了深入了解Flink SQL如何处理列转行、与HiveCatalog的结合、JSON数据解析、DDL属性动态修改以及WindowAssigner源码，可以查阅文章。你的支持是我写作的动力，如果文章对你有帮助，请给予点赞和关注。

       本文由文章同步助手协助完成。

PostgreSQL 技术内幕（十七）：FDW 实现原理与源码解析

       FDW，全称为Foreign Data Wrapper，是PostgreSQL提供的一种访问外部数据源的机制。它允许用户通过SQL语句访问和操作位于不同数据库系统或非数据库类数据源的外部数据，就像操作本地表一样。以下是从直播内容整理的关于FDW的使用详解、实现原理以及源码解析。

       ### FDW使用详解

       FDW在一定规模的系统中尤为重要，数据仓库往往需要访问外部数据来完成分析和计算。通过FDW，用户可以实现以下场景：

       跨数据库查询：在PostgreSQL数据库中，用户可以直接请求和查询其他PostgreSQL实例，或访问MySQL、Oracle、DB2、SQL Server等主流数据库。

       数据整合：从不同数据源整合数据，如REST API、文件系统、NoSQL数据库、流式系统等。

       数据迁移：高效地将数据从旧系统迁移到新的PostgreSQL数据库中。

       实时数据访问：访问外部实时更新的数据源。

       PostgreSQL支持多种常见的FDW，能够直接访问包括远程PostgreSQL服务器、主流SQL数据库以及NoSQL数据库等多种外部数据源。

       ### FDW实现原理

       FDW的核心组件包括：

       1. **Foreign Data Wrapper (FDW)**：特定于各数据源的库，定义了如何建立与外部数据源的连接、执行查询及处理其他操作。例如，`postgres_fdw`用于连接其他PostgreSQL服务器，`mysql_fdw`专门连接MySQL数据库。

       2. **Foreign Server**：本地PostgreSQL中定义的外部服务器对象，对应实际的远程或非本地数据存储实例。

       3. **User Mapping**：为每个外部服务器设置的用户映射，明确哪些本地用户有权访问，并提供相应的认证信息。

       4. **Foreign Table**：在本地数据库创建的表结构，作为外部数据源中表的映射。对这些外部表发起的SQL查询将被转换并传递给相应的FDW，在外部数据源上执行。

       FDW的实现涉及PostgreSQL内核中的`FdwRoutine`结构体，它定义了外部数据操作的接口。接口函数包括扫描、修改、分析外部表等操作。

       ### FDW源码解析

       FDW支持多种数据类型，并以`Postgres_fdw`为例解析其源码。主要包括定义`FdwRoutine`、访问外部数据源、执行查询、插入、更新和删除操作的逻辑。

       访问外部数据源：通过`postgresBeginForeignScan`阶段初始化并获取连接到远端数据源。

       执行查询：进入`postgresIterateForeignScan`阶段，创建游标迭代器并从其中持续获取数据。

       插入操作：通过`postgresBeginForeignInsert`、`postgresExecForeignInsert`和`postgresEndForeignInsert`阶段来执行插入操作。

       更新/删除操作：遵循与插入操作相似的流程，包括`postgresBeginDirectModify`、`postgresIterateDirectModify`和相应的结束阶段。

       对于更深入的技术细节，建议访问B站观看视频回放，以获取完整的FDW理解和应用指导。

FlinkCDC数据实时同步Mysql到ES

       当需要将数据库数据实时同步到其他系统，如Elasticsearch，一个高效的方法是利用Apache Flink的CDC（Change Data Capture）技术。Flink CDC通过监控数据库日志，捕获数据的增删改操作，并实时将这些变化数据传输到目标系统，满足高实时性的需求。Flink CDC凭借Flink的强大实时处理能力，支持集群部署和高可用性，且与MySQL、Oracle、MongoDB等主流数据库兼容，其Java实现为开发者提供了灵活的开发环境和源码可定制性。

       例如，通过Flink SQL，仅需寥寥几行代码就能实现MySQL数据到Elasticsearch的实时同步。首先，确保安装了相关的Flink和SQL插件，如flink-1..0和flink-sql-connector-组件。启动Flink后，通过窗口功能创建与MySQL的连接表，以及与Elasticsearch同步的表。接着编写SQL任务，任务运行后，MySQL的数据即可实时流入Elasticsearch。此外，Flink CDC还支持其他数据源，如Oracle、MongoDB等，可以灵活地通过Kafka等中间件进行进一步处理和分发。

       想了解更多关于Flink CDC的细节和使用方法，可以参考以下链接：

       Flink CDC官网

       Flink CDC GitHub仓库

       Flink官方文档

       通过以上Flink CDC的介绍，实时同步MySQL到Elasticsearch的任务变得简单而强大。

最新IM即时通讯四合一系统源码(PC+WEB+IOS+Android)客户端默往

       本文旨在介绍一套集成PC、WEB、IOS、Android客户端的最新即时通讯系统源码，为用户提供一整套全面的即时通讯解决方案。下面将详细介绍此系统的搭建步骤和环境要求。

       系统搭建主要依赖以下环境和工具：后端框架、服务器环境以及相关组件。

       后端环境构建包括后台账号管理、服务器配置以及服务器管理工具如宝塔。

       具体步骤如下：

       1. 安装并配置宝塔在线命令，此工具将简化服务器管理。

       2. 使用宝塔命令安装核心组件，包括:

       Minio: 为系统提供对象存储服务。

       SSDB: 高性能的键值数据库，用于存储系统配置信息。

       Kafka: 实现消息队列，支持实时数据流处理。

       etcd: 分布式键值存储系统，用于分布式系统中存储配置数据。

       3. 完成数据库导入，确保系统数据的完整性。

       4. 创建并配置网站，整合即时通讯功能。

       在前端开发层面，已提供详细的构建教程，包含界面设计、交互实现以及性能优化技巧。

       这套IM即时通讯四合一系统源码旨在为开发者提供高效、稳定、跨平台的即时通讯解决方案。通过遵循上述步骤，用户可以快速搭建起功能全面、性能优良的即时通讯应用。

时序数据库 -- InlfuxDB

       InlfuxDB是一种高性能查询和存储的时序性数据库。

       时间序列数据如同历史烙印，具有不变性、唯一性和时间排序性。

       时间序列数据是基于时间的一系列数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线，往过去看可以做成多纬度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性；往未来看可以做大数据分析，机器学习，实现预测和预警。

       时序数据库就是存放事件序列数据的数据库，需要支持时序数据的快速写入、持久化、多维度的聚合查询等基本功能。

       InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据库。它由Go写成，着力于高性能地查询与存储时序型数据。

       InfluxDB主要有以下图中的几个概念：Point，Measurement，Tags，Fields，Timestamp，Series，下面依次简单介绍下每个概念的含义。

       InfluxDB自带的各种特殊函数如求标准差，随机取样数据，统计数据变化比等，使数据统计和实时分析变得十分方便。此外它还有如下特性：

       TICK是由InfluxData开发的一套运维工具栈，由Telegraf, InfluxDB, Chronograf, Kapacitor四个工具的首字母组成。

       这一套组件将收集数据和入库、数据库、绘图、告警四者囊括了。

       Telegraf是一个数据收集和入库的工具。提供了很多input和output插件，比如收集本地的cpu、load、网络流量等数据，然后写入InfluxDB或者Kafka等。

       Chronograf绘图工具，有点是绑定了Kapacitor，目前大多数选择了成熟很多的Grafana。

       Kapacitor是InfluxData家的告警工具，通过读取InfluxDB中的数据，根据DLS类型配置TickScript来进行告警。

       InfluxDB本身是支持集群化的，但是开源的不支持。InfluxDB在0.版本开始不再开源cluster源码，而是被用作提供商业服务。

       目前官方开源的InfluxDB-Relay采用的是双写模式，仅仅解决数据备份的问题，并为解决influxdb的读写性能问题。

       即使是单机版，其性能也足以支撑大部分业务。

       InfluxDB目前推出了2.0版本，由于改动较大，所以和1.x版本并存。目前官方推荐的稳定版本依旧是1.x版本。2.0主要的更改包括以下内容：