本文目录：
- 1、腾讯云CKafka压测踩坑记录
- 2、python怎么安装acl包
- 3、2019数据架构选型必读：1月数据库产品技术解析
- 4、腾讯云Logstash实战4-使用Logstash消费kafka数据并写入到Elasticsearch
腾讯云CKafka压测踩坑记录
由于最近项目要上腾讯云，不得不对腾讯云CKafka进行压测，评估kafka的处理性能是否满足项目需求。（项目期望Kafka能够处理上千万级别的MQ）
一、 明确测试目的
本次性能测试在UAT环境下腾讯云服务器上CKafka处理MQ消息能力进行压力测试。测试包括对Kafka写入MQ消息和消费MQ消息进行压力测试，根据100w、500w和1000w级别的消息处理结果，评估Kafka的处理性能极限值。
二、 Kafka测试前期准备
2.1 Kafka的性能测试主要测试kafka的吞吐量，kafka吞性能为生产者在向kafka传入消息时的写入量，kafka的吐性能为消费者在kafka集群中消费的能力，也就是读取量。
2.2 Borker相关
Kafka的borker是kafka集群的缓存代理，消息中间件处理结点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群。具体可参考kafka官方文档。
2.3 Cousumer相关
Consumer为kafka的消费者，同一个topic消费者越多越快，但是需要注意的是，消费者的数量不能超过topic的分区数量，因为每个topic的每个分区只能被一个消费者消费，多出来的消费者会无信息可消费。导致资源浪费。具体可参考腾讯云Ckafka指南。
三、Kafka常用参数配置
3.1 生产端常用参数配置如下：
消费者参数配置如下：
Broker 配置参数说明如下：
四、场景设计
4.1 Kafka写入消息压力测试
4.2 Kafka消费压测测试
五、测试方法
5.1 在服务器上使用Kafka自带的测试脚本，分别模拟100w、500w和1000w的消息写入请求，查看Kafka处理不同数量级的消息数时的处理能力，包括每秒生成消息数、吞吐量、消息延迟时间。Kafka消息吸入创建的topic命名为test-2，使用命令发起消费该topic的请求，查看Kafka消费不同数量级别的消息时的处理能力。
5.2 压测命令（脚本执行目录：bin/）
zookeeper脚本：./kafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper IP:port --topic forbid_resources_topic --fetch-size 1048576 --messages 10000 --threads 1
写入脚本命令的参数解析：
消费脚本参数解析：
六、测试结果
写入100W结果：
消费100W结果：
注意：这里的坑就来了实际消费数量与脚本设置的消费数量不一致，在这里的这个问题查了很多资料发现两个问题,一会下面慢慢解释，先来看每个字段的意思。
我们先来看看消费的每个数据字段的含义，如下图：
上图我们可以看出，data.consumed.in.nMsg（总消费消息数）与脚本中messages设置的值不一致；设置消费100W，实际消费121431条消息。
坑就在这里，由于是买的腾讯云的PASS服务，很多东西都没办法获取权限查看，只能一步步和客服沟通，挨个排查。
腾讯售后客服也给发了案例和教程，发现教程里也是实际消费和设置消费数不一致；，此处省略一万字。。。
最终在无意之间更改了Topic分区数之后再次运行脚本发现问题消失了，测试环境的Topic分区设置为1，后续增加分区数发现能实际消费和设置消费消息数一致。最后经过多次测试最终Topic分区数设置为3。这次之后发现忽略了腾讯云提供的压测指南中的底部有几句话；
在多次和腾讯售后客服沟通和交流，后续也有和腾讯相关后端开发沟通，发现竟然连开发都解释不清楚出现这个问题的原因，只要深入了解，就会含糊解释说：“我们卖了这么多产品，Kafka肯定不会有问题的”，其内部也没有关于Kafka相关的压测分析案例。可能是我寡闻，在此记录，也是分享出此次压测的踩坑经历。
python怎么安装acl包
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文档中心 消息队列 CKafka SDK 文档 Python SDK 公网 SASL_SSL 方式接入
公网 SASL_SSL 方式接入
最近更新时间：2021-12-28 09:54:00
操作场景
前提条件
操作步骤
步骤1：准备工作
步骤2：生产消息
步骤3：消费消息
操作场景
该任务以 Python 客户端为例，指导您使用公网 SASL_SSL 方式接入消息队列 CKafka 并收发消息。
前提条件
安装 Python
安装 pip
配置 ACL 策略
下载 Demo
下载 SASL_SSL 证书
操作步骤
步骤1：准备工作
创建接入点。
在 实例列表 页面，单击目标实例 ID，进入实例详情页。
在 基本信息 接入方式 中，单击添加路由策略，在打开窗口中选择：路由类型：公网域名接入,接入方式：SASL_SSL。
创建角色。
在用户管理页面新建角色，设置密码。
创建 Topic。
在控制台 topic 管理页面新建 Topic（参见 创建 Topic）。
添加 Python 依赖库。
执行以下命令安装：
pip install kafka-python
步骤2：生产消息
修改生产消息程序 producer.py 中配置参数。
producer = KafkaProducer(
bootstrap_servers = ['xx.xx.xx.xx:port'],
api_version = (1, 1),
#
# SASL_SSL 公网接入
#
security_protocol = "SASL_SSL",
sasl_mechanism = "PLAIN",
sasl_plain_username = "instanceId#username",
sasl_plain_password = "password",
ssl_cafile = "CARoot.pem",
ssl_check_hostname = False,
)
message = "Hello World! Hello Ckafka!"
msg = json.dumps(message).encode()
producer.send('topic_name', value = msg)
print("produce message " + message + " success.")
producer.close()
参数
描述
bootstrap_servers
接入网络，在控制台的实例详情页面接入方式模块的网络列复制。
sasl_plain_username
用户名，格式为 实例 ID + # + 用户名。实例 ID 在 CKafka 控制台 的实例详情页面的基本信息获取，用户在用户管理创建用户时设置。
sasl_plain_password
用户密码，在 CKafka 控制台实例详情页面的用户管理创建用户时设置。
topic_name
Topic 名称，您可以在控制台上 topic管理页面复制。
CARoot.pem
采用 SASL_SSL 方式接入时，所需的证书路径。
编译并运行 producer.py。
查看运行结果。
在 CKafka 控制台 的 topic管理页面，选择对应的 Topic ， 单击更多 消息查询，查看刚刚发送的消息。
步骤3：消费消息
修改消费消息程序 consumer.py 中配置参数。
consumer = KafkaConsumer(
'topic_name',
group_id = "group_id",
bootstrap_servers = ['xx.xx.xx.xx:port'],
api_version = (1,1),
#
# SASL_SSL 公网接入
#
security_protocol = "SASL_SSL",
sasl_mechanism = 'PLAIN',
sasl_plain_username = "instanceId#username",
sasl_plain_password = "password",
ssl_cafile = "CARoot.pem",
ssl_check_hostname = False,
)
for message in consumer:
print ("Topic:[%s] Partition:[%d] Offset:[%d] Value:[%s]" %
(message.topic, message.partition, message.offset, message.value))
参数
描述
bootstrap_servers
接入网络，在控制台的实例详情页面接入方式模块的网络列复制。
group_id
消费者的组 ID，根据业务需求自定义。
sasl_plain_username
用户名，格式为 实例 ID + # + 用户名。实例 ID 在CKafka 控制台的实例详情页面的基本信息获取，用户在用户管理创建用户时设置。
sasl_plain_password
用户名密码，在 CKafka 控制台实例详情页面的用户管理创建用户时设置
topic_name
Topic 名称，您可以在控制台上 topic管理页面复制。
CARoot.pem
采用 SASL_SSL 方式接入时，所需的证书路径。
编译并运行 consumer.py。
查看运行结果。
在 CKafka 控制台 的 Consumer Group 页面，选择对应的消费组名称，在主题名称输入 Topic 名称，单击查询详情，查看消费详情。
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2019数据架构选型必读：1月数据库产品技术解析
本期目录
DB-Engines数据库排行榜
新闻快讯
一、RDBMS家族
二、NoSQL家族
三、NewSQL家族
四、时间序列
五、大数据生态圈
六、国产数据库概览
七、云数据库
八、推出dbaplus Newsletter的想法
九、感谢名单
为方便阅读、重点呈现，本期Newsletter（2019年1月）将对各个板块的内容进行精简。需要阅读全文的同学可点击文末 【阅读原文】 或登录
进行下载。
DB-Engines数据库排行榜
以下取自2019年1月的数据，具体信息可以参考，数据仅供参考。
DB-Engines排名的数据依据5个不同的因素：
新闻快讯
1、2018年9月24日，微软公布了SQL Server2019预览版，SQL Server 2019将结合Spark创建统一数据平台。
2、2018年10月5日，ElasticSearch在美国纽约证券交易所上市。
3、亚马逊放弃甲骨文数据库软件，导致最大仓库之一在黄金时段宕机。受此消息影响，亚马逊盘前股价小幅跳水，跌超2%。
4、2018年10月31日，Percona发布了Percona Server 8.0 RC版本，发布对MongoDB 4.0的支持，发布对XtraBackup测试第二个版本。
5、2018年10月31日，Gartner陆续发布了2018年的数据库系列报告，包括《数据库魔力象限》、《数据库核心能力》以及《数据库推荐报告》。
今年的总上榜数据库产品达到了5家，分别来自：阿里云，华为，巨杉数据库，腾讯云，星环 科技 。其中阿里云和巨杉数据库已经连续两年入选。
6、2018年11月初，Neo4j宣布完成E轮8000万美元融资。11月15日，Neo4j宣布企业版彻底闭源：
7、2019年1月8日，阿里巴巴以1.033亿美元（9000万欧元）的价格收购了Apache Flink商业公司DataArtisans。
8、2019年1月11日早间消息，亚马逊宣布推出云数据库软件，亚马逊和MongoDB将会直接竞争。
RDBMS家族
Oracle 发布18.3版本
2018年7月，Oracle Database 18.3通用版开始提供下载。我们可以将Oracle Database 18c视为采用之前发布模式的Oracle Database 12c第2版的第一个补丁集。未来，客户将不再需要等待多年才能用上最新版Oracle数据库，而是每年都可以期待新数据库特性和增强。Database 19c将于2019年Q1率先在Oracle cloud上发布云版本。
Oracle Database 18c及19c部分关键功能：
1、性能
2、多租户，大量功能增强及改进，大幅节省成本和提高敏捷性
3、高可用
4、数据仓库和大数据
MySQL发布8.0.13版本
1、账户管理
经过配置，修改密码时，必须带上原密码。在之前的版本，用户登录之后，就可以修改自己的密码。这种方式存在一定安全风险。比如用户登录上数据库后，中途离开一段时间，那么非法用户可能会修改密码。由参数password_require_current控制。
2、配置
Innodb表必须有主键。在用户没有指定主键时，系统会生成一个默认的主键。但是在主从复制的场景下，默认的主键，会对丛库应用速度带来致命的影响。如果设置sql_require_primary_key，那么数据库会强制用户在创建表、修改表时，加上主键。
3、字段默认值
BLOB、TEXT、GEOMETRY和JSON字段可以指定默认值了。
4、优化器
1）Skip Scan
非前缀索引也可以用了。
之前的版本，任何没有带上f1字段的查询，都没法使用索引。在新的版本中，它可以忽略前面的字段，让这个查询使用到索引。其实现原理就是把(f1 = 1 AND f2 40) 和(f1 = 2 AND f2 40)的查询结果合并。
2）函数索引
之前版本只能基于某个列或者多个列加索引，但是不允许在上面做计算，如今这个限制消除了。
5、SQL语法
GROUP BY ASC和GROUP BY DESC语法已经被废弃，要想达到类似的效果，请使用GROUP BY ORDER BY ASC和GROUP BY ORDER BY DESC。
6、功能变化
1）设置用户变量，请使用SET语句
如下类型语句将要被废弃SELECT @var, @var:=@var+1。
2）新增innodb_fsync_threshold
该变量是控制文件刷新到磁盘的速率，防止磁盘在短时间内饱和。
3）新增会话级临时表空间
在以往的版本中，当执行SQL时，产生的临时表都在全局表空间ibtmp1中，及时执行结束，临时表被释放，空间不会被回收。新版本中，会为session从临时表空间池中分配一个临时表空间，当连接断开时，临时表空间的磁盘空间被回收。
4）在线切换Group Replication的状态
5）新增了group_replication_member_expel_timeout
之前，如果某个节点被怀疑有问题，在5秒检测期结束之后，那么就直接被驱逐出这个集群。即使该节点恢复正常时，也不会再被加入集群。那么，瞬时的故障，会把某些节点驱逐出集群。
group_replication_member_expel_timeout让管理员能更好的依据自身的场景，做出最合适的配置（建议配置时间小于一个小时）。
MariaDB 10.3版本功能展示
1、MariaDB 10.3支持update多表ORDER BY and LIMIT
1）update连表更新，limit语句
update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='hechunyang' limit 3;
MySQL 8.0直接报错
MariaDB 10.3更新成功
2）update连表更新，ORDER BY and LIMIT语句
update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='HEchunyang' order by t1.id DESC limit 3;
MySQL 8.0直接报错
MariaDB 10.3更新成功
参考：
2、MariaDB10.3增补AliSQL补丁——安全执行Online DDL
Online DDL从名字上看很容易误导新手，以为不论什么情况，修改表结构都不会锁表，理想很丰满，现实很骨感，注意这个坑！
有以下两种情况执行DDL操作会锁表的，Waiting for table metadata lock（元数据表锁）：
针对第二种情况，MariaDB10.3增补AliSQL补丁-DDL FAST FAIL，让其DDL操作快速失败。
例：
如果线上有某个慢SQL对该表进行操作，可以使用WAIT n（以秒为单位设置等待）或NOWAIT在语句中显式设置锁等待超时，在这种情况下，如果无法获取锁，语句将立即失败。 WAIT 0相当于NOWAIT。
参考：
3、MariaDB Window Functions窗口函数分组取TOP N记录
窗口函数在MariaDB10.2版本里实现，其简化了复杂SQL的撰写，提高了可读性。
参考：
Percona Server发布8.0 GA版本
2018年12月21日，Percona发布了Percona Server 8.0 GA版本。
在支持MySQL8.0社区的基础版上，Percona Server for MySQL 8.0版本中带来了许多新功能：
1、安全性和合规性
2、性能和可扩展性
3、可观察性和可用性
Percona Server for MySQL 8.0中将要被废用功能：
Percona Server for MySQL 8.0中删除的功能：
RocksDB发布V5.17.2版本
2018年10月24日，RocksDB发布V5.17.2版本。
RocksDB是Facebook在LevelDB基础上用C++写的高效内嵌式K/V存储引擎。相比LevelDB，RocksDB提供了Column-Family，TTL，Transaction，Merge等方面的支持。目前MyRocks，TiKV等底层的存储都是基于RocksDB来构建。
PostgreSQL发布11版本
2018年10月18日，PostgreSQL 11发布。
1、PostgreSQL 11的重大增强
2、PostgreSQL 插件动态
1）分布式插件citus发布 8.1
citus是PostgreSQL的一款sharding插件，目前国内苏宁、铁总、探探有较大量使用案例。
2）地理信息插件postgis发布2.5.1
PostGIS是专业的时空数据库插件，在测绘、航天、气象、地震、国土资源、地图等时空专业领域应用广泛。同时在互联网行业也得到了对GIS有性能、功能深度要求的客户青睐，比如共享出行、外卖等客户。
3）时序插件timescale发布1.1.1
timescale是PostgreSQL的一款时序数据库插件，在IoT行业中有非常好的应用。github star数目前有5000多，是一个非常火爆的插件。
4）流计算插件 pipelinedb 正式插件化
Pipelinedb是PostgreSQL的一款流计算插件，使用这个创建可以对高速写入的数据进行实时根据定义的聚合规则进行聚合（支持概率计算），实时根据定义的规则触发事件（支持事件处理函数的自定义）。可用于IoT，监控，FEED实时计算等场景。
3、PostgreSQL衍生开源产品动态
1）agensgraph发布 2.0.0版本
agensgraph是兼容PostgreSQL、opencypher的专业图数据库，适合图式关系的管理。
2）gpdb发布5.15
gpdb是兼容PostgreSQL的mpp数据库，适合OLAP场景。近两年，gpdb一直在追赶PostgreSQL的社区版本，预计很快会追上10的PostgreSQL，在TP方面的性能也会得到显著提升。
3）antdb发布3.2
antdb是以Postgres-XC为基础开发的一款PostgreSQL sharding数据库，亚信主导开发，开源，目前主要服务于亚信自有客户。
4）迁移工具MTK发布52版本
MTK是EDB提供的可以将Oracle、PostgreSQL、MySQL、MSSQL、Sybase数据库迁移到PostgreSQL, PPAS的产品，迁移速度可以达到100万行/s以上。
DB2发布 11.1.4.4版本
DB2最新发布Mod Pack 4 and Fix Pack 4，包含以下几方面的改动及增强：
1、性能
2、高可用
3、管理视图
4、应用开发方面
5、联邦功能
6、pureScale
NoSQL家族
Redis发布5.0.3版本
MongoDB升级更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch
2018年11月21日，MongoDB升级更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch，助力开发人员提升工作效率。
MongoDB 公司日前发布了多项新产品功能，旨在更好地帮助开发人员在世界各地管理数据。通过利用存储在移动设备和后台数据库的数据之间的实时、自动的同步特性，MongoDB Mobile通用版本助力开发人员构建更快捷、反应更迅速的应用程序。此前，这只能通过在移动应用内部安装一个可供选择或限定功能的数据库来实现。
MongoDB Mobile在为客户提供随处运行的自由度方面更进了一步。用户在iOS和安卓终端设备上可拥有MongoDB所有功能，将网络边界扩展到其物联网资产范畴。应用系统还可以使用MongoDB Stitch的软件开发包访问移动客户端或后台数据，帮助开发人员通过他们希望的任意方式查询移动终端数据和物联网数据，包括本地读写、本地JSON存储、索引和聚合。通过Stitch移动同步功能(现可提供beta版)，用户可以自动对保存在本地的数据以及后台数据库的数据进行同步。
本期新秀：Cassandra发布3.11.3版本
2018年8月11日，Cassandra发布正式版3.11.3。
Apache Cassandra是一款开源分布式NoSQL数据库系统，使用了基于Google BigTable的数据模型，与面向行(row)的传统关系型数据库或键值存储key-value数据库不同，Cassandra使用的是宽列存储模型(Wide Column Stores)。与BigTable和其模仿者HBase不同，数据并不存储在分布式文件系统如GFS或HDFS中，而是直接存于本地。
Cassandra的系统架构与Amazon DynamoDB类似，是基于一致性哈希的完全P2P架构，每行数据通过哈希来决定应该存在哪个或哪些节点中。集群没有master的概念，所有节点都是同样的角色，彻底避免了整个系统的单点问题导致的不稳定性，集群间的状态同步通过Gossip协议来进行P2P的通信。
3.11.3版本的一些bug fix和改进：
NewSQL家族
TiDB 发布2.1.2版本
2018 年 12 月 22 日，TiDB 发布 2.1.2 版，TiDB-Ansible 相应发布 2.1.2 版本。该版本在 2.1.1 版的基础上，对系统兼容性、稳定性做出了改进。
TiDB 是一款定位于在线事务处理/在线分析处理（ HTAP: Hybrid Transactional/Analytical Processing）的融合型数据库产品。除了底层的 RocksDB 存储引擎之外，分布式SQL层、分布式KV存储引擎（TiKV）完全自主设计和研发。
TiDB 完全开源，兼容MySQL协议和语法，可以简单理解为一个可以无限水平扩展的MySQL，并且提供分布式事务、跨节点 JOIN、吞吐和存储容量水平扩展、故障自恢复、高可用等优异的特性；对业务没有任何侵入性，简化开发，利于维护和平滑迁移。
TiDB：
PD：
TiKV：
Tools：
1）TiDB-Lightning
2）TiDB-Binlog
EsgynDB发布R2.5版本
2018年12月22日，EsgynDB R2.5版本正式发布。
作为企业级产品，EsgynDB 2.5向前迈进了一大步，它拥有以下功能和改进：
CockroachDB发布2.1版本
2018年10月30日，CockroachDB正式发布2.1版本，其新增特性如下：
新增企业级特性：
新增SQL特性：
新增内核特性：
Admin UI增强：
时间序列
本期新秀：TimescaleDB发布1.0版本
10月底，TimescaleDB 1.0宣布正式推出，官方表示该版本已可用于生产环境，支持完整SQL和扩展。
TimescaleDB是基于PostgreSQL数据库开发的一款时序数据库，以插件化的形式打包提供，随着PostgreSQL的版本升级而升级，不会因为另立分支带来麻烦。
TimescaleDB架构：
数据自动按时间和空间分片(chunk)
更新亮点：
大数据生态圈
Hadoop发布2.9.2版本
2018年11月中旬，Hadoop在2.9分支上发布了新的2.9.2版本，该版本进行了204个大大小小的变更，主要变更如下：
Greenplum 发布5.15版本
Greenplum最新的5.15版本中发布了流式数据加载工具。
该版本中的Greenplum Streem Server组件已经集成了Kafka流式加载功能，并通过了Confluent官方的集成认证，其支持的主要功能如下：
国产数据库概览
K-DB发布数据库一体机版
2018年11月7日，K-DB发布了数据库一体机版。该版本更新情况如下：
OceanBase迁移服务发布1.0版本
1月4日，OceanBase 正式发布OMS迁移服务1.0版本。
以下内容包含 OceanBase 迁移服务的重要特性和功能：
SequoiaDB发布3.0.1新版本
1、架构
1）完整计算存储分离架构，兼容MySQL协议、语法
计算存储分离体系以松耦合的方式将计算与存储层分别部署，通过标准接口或插件对各个模块和组件进行无缝替换，在计算层与存储层均可实现自由的弹性伸缩。
SequoiaDB巨杉数据库“计算-存储分离”架构详细示意
用户可以根据自身业务特征选择面向交易的SQL解析器（例如MySQL或PGSQL）或面向统计分析的执行引擎（例如SparkSQL）。众所周知，使用不同的SQL优化与执行方式，数据库的访问性能可能会存在上千上万倍的差距。计算存储分离的核心思想便是在数据存储层面进行一体化存储，在计算层面则利用每种执行引擎的特点针对不同业务场景进行选择和优化，用户可以在存储层进行逻辑与物理的隔离，将面向高频交易的前端业务与面向高吞吐量的统计分析使用不同的硬件进行存储，确保在多类型数据访问时互不干扰，以真正达到生产环境可用的多租户与HTAP能力。
2、其他更新信息
1）接口变更：
2）主要特性：
云数据库
本期新秀：腾讯发布数据库CynosDB，开启公测
1、News
1）腾讯云数据库MySQL2018年重大更新：
2）腾讯云数据库MongoDB2018年重大更新：
3）腾讯云数据库Redis/CKV+2018年重大更新：
4）腾讯云数据库CTSDB2018年重大更新：
2、Redis 4.0集群版商业化上线
2018年10月，腾讯云数据库Redis 4.0集群版完成邀测、公测、商业化三个迭代，在广州、上海、北京正式全量商业化上线。
产品特性：
使用场景：
官网文档：
3、腾讯自研数据库CynosDB发布，开启公测
2018年11月22日，腾讯云召开新一代自研数据库CynosDB发布会，业界第一款全面兼容市面上两大最主流的开源数据库MySQL和PostgreSQL的高性能企业级分布式云数据库。
本期新秀：京东云DRDS发布1.0版本
12月24日，京东云分布式关系型数据库DRDS正式发布1.0版本。
DRDS是京东云精心自研的数据库中间件产品，获得了2018年 ”可信云技术创新奖”。DRDS可实现海量数据下的自动分库分表，具有高性能，分布式，弹性升级，兼容MySQL等优点，适用于高并发、大规模数据的在线交易， 历史 数据查询，自动数据分片等业务场景，历经多次618，双十一的考验，已经在京东集团内大规模使用。
京东云DRDS产品有以下主要特性
1）自动分库分表
通过简单的定义即可自动实现分库分表，将数据实际存放在多个MySQL实例的数据库中，但呈现给应用程序的依旧是一张表，对业务透明，应用程序几乎无需改动，实现了对数据库存储和处理能力的水平扩展。
2）分布式架构
基于分布式架构的集群方案，多个对等节点同时对外提供服务，不但可有效规避服务的单点故障，而且更加容易扩展。
3）超强性能
具有极高的处理能力，双节点即可支持数万QPS，满足用户超大规模处理能力的需求。
4）兼容MySQL
兼容绝大部分MySQL语法，包括MySQL语法、数据类型、索引、常用函数、排序、关联等DDL，DML语句，使用成本低。
参考链接：
RadonDB发布1.0.3版本
2018年12月26日，MyNewSQL领域的RadonDB云数据库发布1.0.3版本。
推出dbaplus Newsletter的想法
dbaplus Newsletter旨在向广大技术爱好者提供数据库行业的最新技术发展趋势，为社区的技术发展提供一个统一的发声平台。为此，我们策划了RDBMS、NoSQL、NewSQL、时间序列、大数据生态圈、国产数据库、云数据库等几个版块。
我们不以商业宣传为目的，不接受任何商业广告宣传，严格审查信息源的可信度和准确性，力争为大家提供一个纯净的技术学习环境，欢迎大家监督指正。
至于Newsletter发布的周期，目前计划是每三个月左右会做一次跟进， 下期计划时间是2019年4月14日~4月25日， 如果有相关的信息提供请发送至邮箱：newsletter@dbaplus.cn
感谢名单
最后要感谢那些提供宝贵信息和建议的专家朋友，排名不分先后。
往期回顾：
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腾讯云Logstash实战4-使用Logstash消费kafka数据并写入到Elasticsearch
Logstash的一个典型应用场景，就是消费kafka中的数据并且写入到Elasticsearch, 使用 腾讯云Logstash 产品，可以通过简单的配置快速地完成这一过程。
在“管道管理”页面，点击“新建管道”按钮，创建一个管道：
进入管道配置页面，点击“引用模板”按钮，同时引用“input-kafka”和“output-elasticsearch”两个模板：
在管道配置中，分别针对“input-kafka”和“output-elasticsearch”进行配置，一些关键的配置参数说明如下：
查看更多参数，可以参考 input-kafka
查看更多参数，可以参考 output-elasticsearch
在配置完管道后，点击“保存并部署”创建一个管道并自动部署:
在控制台查看Logstash的运行日志，如果没有ERROR级别的日志，则说明管道运行正常：
进入到output-elasticsearch中定义的输出端的ES集群对应的kibana页面，在Dev tools工具栏里查看索引是否存在，以及索引的文档数量是否正确：
【腾讯云ckafka】的内容来源于互联网，如引用不当，请联系我们修改。
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