OLTP 联机事务处理, on-line transaction processing 强调数据库内存效率 ,强调内存各种指标的命令率 ,强调绑定变量, 强调并发操作 数据在系统中产生 ,对响应时间要求非常高, 用户数量非常庞大,主要是操作人员,数据库的各种操作主要基于索引进行。
多年来,物化视图一直是Postgres期待已久的功能。他们最终到达了Postgres 9.3,尽管当时很有限。在Postgres 9.3中,当刷新实例化视图时,它将在刷新时在表上保持锁定。如果您的工作量是非常繁忙的工作时间,则可以工作,但是如果您要为最终用户提供动力,那么这将是一个大问题。在Postgres 9.4中,我们看到了Postgres实现了同时刷新实例化视图的功能。现在,我们已经完全烘焙了物化视图的支持,但即使如此,我们仍然看到它们可能并不总是正确的方法。
之前写过一篇文章(浅析一个sql server数据库事务死锁问题),简单分析了一个sql server数据库的死锁问题及索引对执行计划的影响;这里继续分享一个postgresql的死锁问题。
insert on conflict语法实现了upsert的功能,即在插入发生主键冲突、或唯一约束冲突时,执行on conflict后面的语句,将insert变成update或do nothing避免报错。
我们知道数据库创建索引可能会锁住创建索引的表,并且用该表上的一次扫描来执行整个索引的构建,这样在创建索引时会影响在线业务,非常大的表创建索引可能会需要几个小时,这样阻塞业务是不被允许的。商业数据库一般都提供在线创建索引的能力,PostgreSQL作为开源数据库,也提供了这样的功能。我们在CREATE INDEX命令中新增CONCURRENTLY选项来实现索引的在线创建。
在 Halodoc,我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务,随着公司的发展,我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量,以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中,我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中,我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略,以拥有一个可扩展的数据平台。
在Postgres中更新大型表并不像看起来那样简单。如果您的表包含数亿行,您将发现很难及时进行简单的操作,例如添加列或更改列类型。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录,附加个人拙见,同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
当多个会话同时访问数据库的同一数据时,理想状态是为所有会话提供高效的访问,同时还要维护严格的数据一致性。那数据一致性通过什么来维护呢,就是通过 MVCC(多版本并发控制) 。
在数据库中,除传统的计算资源(如CPU、RAM、I/O等)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。数据库锁定机制简单来说,就是数据库为了保证数据的一致性,而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。
反应式编程在客户端编程当中的应用相当广泛,而当前在服务端中的应用相对被提及较少。本篇将介绍如何在服务端编程中应用响应时编程来改进数据库操作的性能。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将会介绍如何使用 Flink 实现常见的 TopN 统计需求。首先使用 Python 脚本模拟生成商品购买数据(每秒钟发送一条)并发送到 CKafka,随后
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作者 | Jon Udell 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 渗透测试人员、合规性审计员和其他 DevSecOps 专业人员花了大量时间编写脚本来查询云基础设施。人们喜欢用 Boto3(Python 版 AWS SDK)来查询 AWS API 并处理返回的数据。 它可以用来完成简单的工作,但如果你需要跨多个 AWS 帐户和地区查询数据,事情就变得复杂了。这还不包括访问其他主流云平台(Azure、GCP、Oracle Cloud),更不用说 GitHub、Salesforce、Shodan、Sl
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第四篇,总结了MySQL的锁相关知识。
一个学生管理系统,数据库是sql server,有一个Web API用于创建student。student对象的表结构如下:
行锁就是针对数据表中行记录的锁。事务A更新了一行,而这时候事务B也要更新同一行,须等事务A操作完成后才能更新。
http://amitkapila16.blogspot.com/2021/07/logical-replication-of-in-progress.html
什么是FDW? FDW是外部数据包装器,早在2003年SQL标准中添加一个访问远程数据的规范,这个称为SQL外部数据管理。PostgreSQL从9.1版本已经开发出了FDW.在PostgreSQL中配
MySQL的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。不是所有的引擎都支持行锁,MyISAM就不支持。不支持行锁意味着并发控制只能用表锁,对于这种引擎的表,同一张表上任何时刻只能有一个更新在执行,这就会影响到业务并发度。 InnoDB是支持行锁的,这也是MyISAM被InnoDB替代的重要原因之一。
POSTGRESQL 的数据库体系结构是了解POSTGRESQL 数据库的整体概念的一个开始,而数据库的结构体系这个词有点大,所以这里从三个角度出发来看POSTGRESQL 结构
我们都是知道,数据库中锁的设计是解决多用户同时访问共享资源时的并发问题。在访问共享资源时,锁定义了用户访问的规则。根据加锁的范围,MySQL 中的锁可大致分成全局锁,表级锁和行锁三类。在本篇文章中,会依次介绍三种类型的锁。在阅读本篇文章后,应该掌握如下的内容:
MySQL提供了不同等级的锁,按限制能力的划分,分为全局锁、表锁、行锁。本文会描述不同锁的应用场景与实现原理。
OnZoom是Zoom新产品,是基于Zoom Meeting的一个独一无二的在线活动平台和市场。作为Zoom统一通信平台的延伸,OnZoom是一个综合性解决方案,为付费的Zoom用户提供创建、主持和盈利的活动,如健身课、音乐会、站立表演或即兴表演,以及Zoom会议平台上的音乐课程。
概念:当并发系统中不同线程出现循环资源依赖,涉及的线程都在等待别的线程释放资源时,就会导致这几个线程都进入无限等待的状态,称为死锁。
实践中,MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面,如下图所示:
全局锁就是对整个数据库实例加锁,当数据库被加上全局锁以后,整个库会处于只读状态,处于只读状态下的库,以下语句会被阻塞:
在上一篇博客中,已经介绍了MySQL的全局锁和表级锁,今天我们就讲一下MySQL的行锁
小胖真的让人不省心。继上次小胖误删数据之后,这次这货直接给我把整个表锁住了。页面无响应,用户疯狂投诉,我特么脸都绿了。。。
9月9日,PostgreSQL全球开发组宣布了9.3版发布的消息。从2010年9.0版开始,PostgreSQL已经连续四个版本稳定地按时在每年9月中旬发布,从一个侧面也显示了开发团队的强大实力。 9.3版的新增点通过官方的特性矩阵能够最直观地看到。官方Wiki中的What‘s New和正式文档中的版本说明有更详细的说明。 比较显著的新增特性包括: 外部数据集成 外部数据封装器现在可写了,大大有助于系统间的双向数据交换。这在目前多种数据库和存储技术共存的复杂IT系统中非常重要。 新增了一个高性能、读/写P
eg : 事务 A 更新了一行,而这时候事务 B 也要更新同一行,则必须等事务 A 的操作完成后才能进行更新
Flush tables with read lock 命令是MySQL 提供的一个加全局读锁的方法,简称FTWRL。
所谓 热点账户 是指产生资金流入流出请求笔数巨大的账户,请求持续时间可能是秒级,也可能较长一段时间。
PG数据库的总控制进程,负责启动和关闭数据库实例,是一个指向PostgreS命令的链接,算是第一个PostgreS进程。Postmaster的主进程,还会fork出一些辅助子进程。
📷 官方手册:https://docs.citusdata.com 📷 脑图大纲 入门 什么是Citus? Citus 可以扩展多远? 何时使用 Citus 多租户数据库 实时分析 使用注意事项 何时 Citus 不合适 快速教程 多租户应用程序 数据模型和示例数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 实时分析 数据模型和样本数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 安装 单节点 Citus Docker (Mac 或 Linux) Ubuntu 或 Debian Fedora, CentOS, 或 Re
本文是微信公众号【Java技术江湖】的《重新学习MySQL数据库》其中一篇,本文部分内容来源于网络,为了把本文主题讲得清晰透彻,也整合了很多我认为不错的技术博客内容,引用其中了一些比较好的博客文章,如有侵权,请联系作者。
性能调优在整个工程中是非常重要的,也是非常有必要的。但有的时候我们往往都不知道如何对性能进行调优。其实性能调优主要分两个方面:一方面是硬件调优,一方面是软件调优。本章主要是介绍Kettle的性能优化及效率提升。
承接上个专题 clickhosue准实时数仓能力探索 留下问题“上游实时数据怎么sink到clickhouse?”,在这里一起探索 CDC ChangeLog Stream实时流sink 到CLICKHOUSE最佳姿势。
MySQL 的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但并不是所有的引擎都支持行锁,比如 MyISAM 引擎就不支持行锁。不支持行锁意味着并发控制只能使用表锁,对于这种引擎的表,同一张表上任何时刻只能有一个更新在执行,这就会影响到业务并发度。InnoDB 是支持行锁的,这也是 MyISAM 被 InnoDB 替代的重要原因之一。
全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL提供了一个加全局读锁的方法,命令是Flush tables with read lock。当需要让整个库处于只读状态的时候,可以使用这个命令,之后其他线程的以下语句会被阻塞:数据更新语句(数据的增删改)、数据定义语句(包括建表、修改表结构等)和更新类事务的提交语句
常见的MySQL主要有两种结构:Hash索引和B+ Tree索引,我们使用的是InnoDB引擎,默认的是B+树
富士通的OSS团队和其他OSS社区成员合作,一直在贡献代码增强PG的逻辑复制功能。
设置: transaction-isolation 的值设置成 READ-COMMITTED
当多个事务并发执行时, 即使每个单独的事务都正确执行, 数据库的一致性也可能被破坏.。
PostgreSQL数据库优化是多方面的,原则是减少系统的瓶颈,减少资源的占用,增加系统的反应速度。例如:
不同的数据库表空间有不同的定义: 在 postgres 中,表空间 允许在文件系统中定义数据库对象存储的位置,实质上就是指定了一个目录。 与数据库的关系 在 postgres 中,一个表空间可以让多个数据库使用,而一个数据库也可以使用多个表空间,属于“多对多”的关系; 在 oracle 中,一个表空间只属于一个数据库,而一个数据库可以使用多个表空间,属于“一对多”的关系。
MySQL 的行锁是引擎层由引擎实现的,并不是所有的引擎都支持行锁,比如 MyISAM 引擎不支持行锁。
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