最近，当开发人员David Glasser了解MongoDB默认执行脏读的糟糕方式时，MongoDB再次成为Reddit的佼佼者。在本文中，我们将解释什么是隔离级别和脏读以及如何在流行的数据库中实现它们。
问题导读 1.动态表有什么特点？ 2.流处理与批处理转换为表后有什么相同之处？ 3.动态表和连续查询是什么关系？ 4.连续查询本文列举了什么例子？ 5.Flink的Table API和SQL支持哪三种编码动态表更改的方法？ 由于Flink对流式数据的处理超越了目前流行的所有框架，所以非常受各大公司的欢迎，其中包括阿里，美团、腾讯、唯品会等公司。而当前也有很多的公司在做技术调研而跃跃欲试。
您可以创建ACID（原子性，一致性，隔离性和持久性）表用于不受限制的事务或仅插入的事务。这些表是Hive托管表。数据与Schema一起位于Hive metastore中。或者，您可以创建一个外部表用于非事务性使用。数据位于Hive Metastore外部。模式元数据位于Hive Metastore内部。因为外部表受Hive的控制很弱，所以该表不符合ACID。
越来越多的公司在采用流处理技术，并将现有的批处理应用程序迁移到流处理或者为新的应用设计流处理方案。其中许多应用程序专注于分析流数据。分析的数据流来源广泛，如数据库交易，点击，传感器测量或物联网设备。
尽管存在这些差异，但使用关系查询和SQL处理流并非不可能。高级关系数据库系统提供称为物化视图的功能。物化视图定义为SQL查询，就像常规虚拟视图一样。与虚拟视图相比，物化视图缓存查询的结果，使得在访问视图时不需要执行查询。缓存的一个常见挑战是避免缓存提供过时的结果。物化视图在修改其定义查询的基表时会过时。Eager View Maintenance是一种在更新基表后立即更新实例化视图的技术。
实例：指定了锁定id=1的行且数据存在①，在更新1时lock wait超时②，但是更新id不为1的项目时可以直接更新③，释放锁后④，可以任意更新⑤
日志文件中记录的到底是什么呢？mysql支持了两种日志格式，这两种日志格式也体现了各自的复制方式
Table API 和 SQL，本质上还是基于关系型表的操作方式；而关系型表、关系代数，以及SQL 本身，一般是有界的，更适合批处理的场景。这就导致在进行流处理的过程中，理解会稍微复杂一些，需要引入一些特殊概念。接下来就分别讲一下这几种概念。
以下局部变量在嵌入式SQL中具有特殊用途。这些局部变量名称区分大小写。在过程启动时，这些变量是不确定的。它们由嵌入式SQL操作设置。也可以使用SET命令直接设置它们，或使用NEW命令将其重置为未定义。像任何局部变量一样，值将在过程持续期间或直到设置为另一个值或使用NEW进行定义之前一直存在。例如，某些成功的嵌入式SQL操作未设置％ROWID。执行这些操作后，％ROWID是未定义的或保持设置为其先前值。
传统行存储数据压缩率低，必须按行读取，即使读取一列也必须读取整行。在分析性的作业以及业务负载的情况下，数据库往往会遇到针对大量表的复杂查询，而这种复杂查询中往往仅涉及一个较宽（表列数较多）的表中个别列。此类场景下，行存储以行作为操作单位，会引入与业务目标数据无关的数据列的读取与缓存，造成了大量IO的浪费，性能较差。因此openGauss提供了列存储引擎的相关功能。创建表的时候，可以指定行存储还是列存储。
现在MySQL 8和PostgreSQL 10已经发布，现在是重新审视两个主要的开源关系数据库如何相互竞争的好时机。
:q 退出 :q! 强行退出（不存盘） :wq 强制性写入文件并退出。即使文件没有被修改也强制写入，并更新文件的修改时间。 :x 写入文件并退出。仅当文件被修改时才写入，并更新文件修改时间，否则不会更新文件修改时间。 用ESC键只能切换到命令状态
Elasticsearch 提供了 _mget 和 _bulk API 来执行批量操作，它允许你在单个 HTTP 请求中进行多个索引获取/删除/更新/创建操作。这种方法比发送大量的单个请求更有效率。
仅从ACID或非ACID角度考虑问题是不够的，你应知道你的数据库支持何种事务隔离级别。
简单的方法是两者都做，例如以柱状和行状两种格式存储数据。通过这种方式，用户可以访问其中之一，或者其他更有意义的。当然，这个选择是有代价的。在这种情况下，数据需要存储两次——将优点和缺点结合起来。
要优化InnoDB事务管理，请在事务功能的性能开销与服务器的工作负载之间找到理想的平衡。例如，如果一个应用程序每秒提交数千次，则可能会遇到性能问题；如果仅每2-3小时提交一次，则可能会遇到不同的性能问题。
在提交了若干更新之后，又或者克隆了某个项目，想回顾下提交历史，可以使用 git log 命令查看。
CassandraTemplate应该始终配置为 Spring bean，尽管我们之前展示了一个示例，您可以在其中直接实例化它。但是，因为我们假设了创建 Spring 模块的上下文，所以我们假设存在 Spring 容器。
来自Transformer家族的预训练生成模型，通常被称为GPT或OPT，已经在复杂语言建模任务中取得了突破性的性能，引起了广泛的学术和实际兴趣。它们的一个主要障碍是计算和存储成本，这些成本在已知模型中排名最高。例如，性能最好的模型变种，例如GPT3-175B，具有约1750亿参数，需要数十到数百个GPU年进行训练。甚至在作者本文中，对预训练模型进行推理的更简单任务也非常具有挑战性：例如，以紧凑的FP16格式存储时，GPT3-175B的参数占用326GB的内存。这超出了甚至最高端的单个GPU的容量，因此推理必须使用更复杂和昂贵的设置，如多GPU部署。
Flink SQL 支持对动态表进行复杂灵活的连接操作。 有几种不同类型的连接来解决可能需要的各种语义查询。
一、引言 对数据库索引的关注从未淡出我的们的讨论，那么数据库索引是什么样的？聚集索引与非聚集索引有什么不同？希望本文对各位同仁有一定的帮助。有不少存疑的地方，诚心希望各位不吝赐教指正，共同进步。[最近首页之争沸沸扬扬，也不知道这个放在这合适么，苦劳？功劳？……] 二、 B-Tree 我们常见的数据库系统，其索引使用的数据结构多是 B-Tree 或者 B+Tree 。例如， MsSql 使用的是 B+Tree ， Oracle 及 Sysbase 使用的是 B-Tree 。所以在最开始，简单地介绍一
一、引言 对数据库索引的关注从未淡出我的们的讨论，那么数据库索引是什么样的？聚集索引与非聚集索引有什么不同？希望本文对各位同仁有一定的帮助。有不少存疑的地方，诚心希望各位不吝赐教指正，共同进步。 二、B-Tree 我们常见的数据库系统，其索引使用的数据结构多是B-Tree或者B+Tree。例如，MsSql使用的是B+Tree，Oracle及Sysbase使用的是B-Tree。所以在最开始，简单地介绍一下B-Tree。 B-Tree不同于Binary Tree（二叉树，最多有两个子树），一棵M阶的B-Tr
Elasticsearch 提供了_mget和_bulk API 来执行批量操作，它允许你在单个 HTTP 请求中进行多个索引获取/删除/更新/创建操作。这种方法比发送大量的单个请求更有效率。
任何一个数据库最主要功能之一是可扩展。如果不删除彼此，则尽可能较少锁竞争从而达到这个目的。由于read、write、update、delete是数据库中最主要且频繁进行的操作，所以并发执行这些操作时不被阻塞则显得非常重要。为了达到这种目的，大部分数据库使用多版本并发控制（Multi-Version Concurrency Control）这种并发模型。这种模型能够将竞争减少到最低限度。
在大数据时代，任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下，数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的，并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
当数据库中一个事务A正在修改一个数据但是还未提交或者回滚时，另一个事务B 来读取了修改后的内容并且使用了，然后事务A进行了提交，此时就引起了脏读。
本篇博客，博主为大家带来的是关于Structured Streaming从入门到实战的一个攻略，希望感兴趣的朋友多多点赞支持!!
Confluent提供了业界唯一的企业级事件流平台，Confluent Platform通过将来自多个源和位置的数据集成到公司的单个中央事件流平台中，可以轻松构建实时数据管道和流应用程序。Confluent平台使您可以专注于如何从数据中获取业务价值，而不必担心诸如在各种系统之间传输或处理数据的基本机制。具体来说，Confluent平台简化了将数据源连接到Kafka，使用Kafka构建应用程序以及保护，监视和管理Kafka基础架构的过程。
游标是处理结果集的一种机制，它可以定位到结果集中的某一行，多数据进行读写，也可以移动游标定位到你所需要的行中进行操作数据。一般复杂的存储过程，都会有游标的出现，他的用处主要有：
UPDATE命令更改表中列的现有值。 可以直接更新表中的数据，也可以通过视图进行更新，或者使用括在括号中的子查询进行更新。 通过视图进行更新受制于需求和限制，如CREATE view中所述。
我关注的PG14的性能项目其中一个是加速恢复与VACUUM。在微软的PG团队中，我和PG社区其他成员大部分时间一起致力于PG开源项目。在PG14中（2021的Q3），我提交了一个patch优化compactify元组函数，减少恢复时CPU的使用。这项性能优化可以使PG14的恢复快2.4倍。
稀疏索引的创建过程包括将集合中的元素分段，并给每个分段中的最小元素创建索引。在搜索时，先定位到第一个大于搜索值的索引的前一个索引，然后从该索引所在的分段中从前向后顺序遍历，直到找到该搜索值的元素或第一个大于该搜索值的元素。
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1.什么是ClickHouse？ 2.ClickHouse适合哪些场景？ 3.为什么面向列的数据库查询如此快？ 1.什么是ClickHouse ClickHouse是一个面向列的数据库管理系统（DBMS），用于在线分析处理查询（OLAP）。 在“传统”面向行的DBMS中，数据按以下顺序存储：
选择形状圆，单击公式栏，输入=A1。按下回车键，此时单元格A1中的值就会显示在圆中。当更新单元格A1中的值时，形状圆中的值也会跟着更新。如下图2所示。
视图是一种虚拟表，由执行时通过SELECT语句或几个SELECT语句的UNION从一个或多个物理表中检索到的数据组成。 SELECT可以通过指定表或其他视图的任意组合来访问数据。因此，存储了视图的视图提供了物理表的所有灵活性和安全性特权。
本文来源：https://www.percona.com/blog/2020/10/02/how-to-use-check-constraint-in-mysql-8/
当该文件的『内容数据』变更时，就会更新这个时间！内容数据指的是文件的内容，而不是文件的属性或 权限喔！
-p 除了显示基本信息之外，还附带了每次提交的变化，好处：当进行代码审 review 时，可以快速看到别人提交代码的差异
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 可以先用rpm -q ‘xxx’ 或者 rpm -qf ‘xxx/bin/xxxx.xx’ 来查询一下所属的rpm包的名字。
可以先用rpm -q ‘xxx’ 或者 rpm -qf ‘xxx/bin/xxxx.xx’ 来查询一下所属的rpm包的名字。
昨天在写美团2019秋招笔试题的时候遇到了关于视图是否能更新的问题，突然感觉这个问题之前复习的时候重点关注过，但是却又想不全。今天特地搜了一些资料总结一下。本文主要说明视图的更新限制，如需关于视图的更多知识，参考：MySql视图原理讲解与使用大全
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在本节中，我们将讨论重要的概念和术语，这些概念和术语有助于理解并有效使用这些原语。
【数据库】MySQL进阶四、select mysql中select * for update 注： FOR UPDATE 仅适用于InnoDB，且必须在事务区块(BEGIN/COMMIT)中才能生效。 作用 锁定该语句所选择到的对象。防止在选择之后别的地方修改这些对象造成数据不一致。要保证在统计（查询）执行过程中，记录不被其他用户更新， 则可以使用For update子句进行加锁。这样在这个锁释放前其他用户不能对这些记录作update、delete和加锁。 Select daptno from
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