中国MySQL用户组(ACMUG)2018 上海站

2018年3月11日 9:30 ~ 2018年3月11日 19:00
限额300人
周彦伟
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    IT大咖说线上直播报名链接: http://www.itdks.com/eventlist/detail/1957


    2018.3.11,大上海,我们来了!

    ACMUG 2018年首场技术交流活动落地上海浦东新区。

    中国MySQL用户组联合中国大地保险开发组共同发起ACMUG 2018年上海站活动。

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    感谢中国大地保险开发组的大力支持,为中国MySQL用户组提供了活动的场地和会务。

    感谢中国MySQL用户组全年战略合作伙伴:宝存科技,PingCAP,深圳彩云网影!感谢支持我们的活动,期待更多的赞助商支持我们!


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    本次活动,我们不仅有幸邀请到了新科Oracle ACED彭立勋前来助阵,同时还有来自Oracle、携程网、阿里云、去哪儿网的精彩分享,最后更有追风刀丁奇为本次活动压轴,可谓干货满满!



    本次活动详情:

    地    点:    上海市浦东新区民生路1199弄1号证大五道口广场6楼,大地保险会议室。

    时    间:    2018年3月11日 09:15--19:00

    主办方:    中国MySQL用户组(ACMUG)

    联合主办方:中国大地保险开发组

    联系人:沈坚  ‭135 2426 2968‬

    合作伙伴:IT大咖说


    活动议程


    签到:09:15---09:45

    开幕:09:45---09:50


    主题一:我和我写过的数据库源码


    时间:09:50--10:45


    嘉宾:彭立勋  MariaDB基金会成员,Oracle ACE Director,阿里云高级数据库专家。

    目前在阿里云负责RDS for MySQL产品的MySQL源码核心开发;参与ACMUG(MySQL中国用户组)的发起和组建,担任副主席和杭州地区的组织者;同时,也是MariaDB基金会唯一的中国成员。在2018年新年之际被Oracle授予象征数据库领域最高荣誉的ACED。


    简介:

    在被Oracle授予ACED荣誉之际,ACMUG主席团特邀彭立勋先生为广大的数据库爱好者讲述他个人的发展历程和经验总结。在过去的几年里,P叔始终工作在数据库第一线,参与各种数据库的技术方案实施和源代码编写中,为MySQL和MariaDB贡献了大量代码和功能,同时也为ACMUG做过数十次技术分享,这一次,让我们一起期待P叔的精彩演讲。

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    主题二:When TiDB meets Spark


    时间:10:45--11:40


    嘉宾:马晓宇

    PingCAP 数据库专家负责 OLAP 相关产品设计和开发。曾就职于Quantcast、网易大数据 Infra 团队和 SQL 分析平台负责人负责构建和管理大数据分析平台。关注分布式系统,SQL 引擎开发等领域。


    简介:TiDB 是开源的分布式数据库参考 Google F1/Spanner 实现了水平伸缩一致性的分布式事务多副本同步复制等重要 NewSQL 特性。结合了 RDBMS NoSQL 的优点部署简单在线扩容和表结构变更不影响业务异地多活保障数据安全同时完全兼容 MySQL 协议使迁移使用成本降到极低。

    TiSpark则是在原有TiDB之上基于SparkSQL构建的数据处理和计算层。相对于简单的通过JDBCSparkSQL链接,TiSpark引擎能够理解数据如何在TiDB上组织进行例如更智能的优化例如Partition Pruning;TiDB的协处理器整合则帮助TiSpark下推更多计算例如谓词下推聚合下推等TiSpark能理解TiDB的元数据则更好地帮助优化器进行查询计划选择例如TiDB的统计信息能使进行代价模型优化变成可能。

    这个项目的意义有两部分。

    首先对于TiDB而言,TiSpark是从多样性方面对原有系统的一个补充。不仅BI用户得以通过Spark在原有系统进行SQL分析性查询而且数据科学家和其他角色用户也能使用DatasetSpark APITiDB上工作。

    其次对于大数据生态圈来说,TiSpark是一次对融合OLTP数据库和大数据平台的尝试用户有可能通过一份数据一个平台完成交易和分析两部分工作而无需进行繁琐的数据同步和导入导出。

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    主题三:解锁DBA与BDA,海量业务数据下运维架构的变迁


    时间:11:40--12:35


    嘉宾:许子文

    曾就职于达梦数据库,2015年加入去哪儿网,主要负责金融事业部、平台事业部的MySQL及HBase运维,积极推动大数据运维方案及参与自动化运维平台的开发。在RDBMS拥有多年数据库架构设计、性能优化和运维经验,尤其在海量数据有丰富的运维经验和个人见解。


    简介:大数据时代,传统DBA面向运维管理的数据量越来越大,TB级甚至PB级+的数据量如何更好的支持业务HTAP的需求是传统DBA需要思考和解决的问题。日常运维工作中,在海量运维数据量的推动下,DBA借助开源时代的技术大门往往不经意间就成为了BDA(BigData Administrator)。本次主题将分享DBA面对业务数据的分分合合,HTAP业务场景下如何善用RDBMS、NewSQL、Hadoop、Spark等技术手段进行海量数据的运维管理,在实践中摸索出可随需所动的大数据运维管理方案。


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    12:35--14:00 午餐自理


    主题三:MySQL锁相关源码分析


    时间:14:00--14:55


    嘉宾:姜宇祥

    携程MySQL团队资深数据库工程师

    拥有16年的代码开发经历,涵盖网络通讯、接口编写、数据存储、事务等数据库开发领域。10年数据库核心代码开发经验,相关开发涉及达梦、ORACLE、MySQL数据库。现致力于携程MySQL的底层研发,为业务定制、特殊问题定位和处理提供技术支持。


    简介:从源码角度分析MySQL元数据锁与innodb锁,介绍如何在死锁链路分析上进行增强。

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    主题四:RDS MySQL 读写分离功能与实现


    时间:14:55--15:50


    嘉宾:李静(花名:三套)

    研发工程师@阿里云, 主要从事MySQL源码开发和运维工作.


    简介:这里会大致介绍一下读写分离功能的使用场景, 和业界常见的解决方案.

    主要介绍阿里云 RDS MySQL 读写分离的架构, proxy层是如何合理分发流量. 

    以及在MySQL源码上, 官方原生提供的支持, 和我们做了哪些工作来保证只读库安全, 维持session状态, 等等; 还会介绍, 在此基础上实现的读一致性, 事务拆分等优化针对的场景和实现原理。

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    中场休息:15:50--16:20


    主题五:MySQL 8.0 中的InnoDB的新特性及亮点(Innodb New Features & Highlights in MySQL 8.0)


    时间:16:20--17:15


    嘉宾:赖铮(Allen Lai),现任Oracle InnoDB团队Principle Software Developer。


    简介:

    主要介绍在即将发布的MySQL8.0版本中,InnoDB新增的功能和改进。

    1: 数据字典优化(支持事务,DDL原子性等)

    2: Memcached plugin支持一次获取多行数据及范围查找

    3:自增列的改进

    4:redo,undo log的加密

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    主题六:关于MySQL的几个常见误会


    时间:17:15--18:10


    嘉宾:林晓斌(阿里曾用花名:丁奇)

    曾经有一个中二的网名追风刀,MySQL使用、运维、开发10年老兵,活跃的社区开发者,ACMUG主席团成员&顾问。


    简介:大多数N年工作经验的程序员都有N年的MySQL使用经验,本次分享介绍MySQL那些被误会了N年的细节。为什么有些线程kill不掉?收缩表空间表会不会反而使空间变大?先执行的语句会不会被后执行的语句锁住?



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    本次活动场地,中国大地保险开发组友情提供。

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    关于ACMUG:
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    关于开源数据库论坛(ODF):


    中国MySQL用户组(ACMUG)作为发起人之一,创办了开源数据库论坛(ODF)。众所周知,开源数据库系统以其免费、开源、透明等特点在广大互联网公司中广为应用且起着至关重要的作用。随着互联网产业的蓬勃发展, 开源数据库技术也逐渐步入了传统企业的视野,为传统企业所接受。 同时开源数据库技术在被视为第二次信息革命的云计算和大数据浪潮中所扮演的角色也日益重要。 在生产过程中,各种开源数据库技术的相互融合和优势互补,已经成为在大数据和云时代下,数据库使用和运维的新趋势。


    开源数据库论坛(ODF)顺应此大数据库和云时代之天时,借互联网和信息技术高速发展中国之地利,赖开源数据库社区相互协助之人和,于2017年6月在北京成立,并分别在2017年8月和10月成功举办了 ODF(北京)ODF(台北)大会。收到了广泛关注和支持。2018年8月ODF(北京)将会继续召开,欢迎所有数据库爱好者同ACMUG一起,共同享受开源数据库技术饕鬄盛宴。



    活动视频直播支持:

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    活动技术支持:

    北京极数云舟科技有限公司

    云舟logo.jpg


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