通常在数据量较少的情况下,我们从一个数据源将全部数据加载到目标数据库的时候可以采取的策略可以是:先将目标数据库的数据全部清空掉,然后全部重新从数据源加载进来。这是一个最简单并且最直观的并且不容易出错的一种解决方案,但是在很多时候会带来性能上的问题。
摘要 幂等概念来自数学,表示N次变换和1次变换的结果是相同的。这里讨论在某些场景下,客户端在调用服务没有达到预期结果时,会进行多次调用,为避免多次重复的调用对服务资源产生副作用,服务提供者会承诺满足幂等。HTTP/1.1中对幂等性的定义是:一次和多次请求某一个资源对于资源本身应该具有同样的副作用(网络超时等问题除外)。也就是说,其任意多次执行对资源本身所产生的影响均与一次执行的影响相同。
最近有同学私信到数据库分布式id设计的时候,咨询这一块是怎么设计的,所以趁着周末,总结了根据现有业务来探讨分布式ID技术与实现。
对于这项规定,很多研发小伙伴不理解。本文就来深入简出地分析MySQL索引设计背后的数据结构和算法,从而可以帮你释疑如下问题:
在之前的文章中已经为大家介绍了java并发编程的工具:BlockingQueue接口、ArrayBlockingQueue、DelayQueue、LinkedBlockingQueue、PriorityBlockingQueue、SynchronousQueue、BlockingDeque接口,本文为系列文章第八篇。
存储过程简介 什么是存储过程:存储过程可以说是一个记录集吧,它是由一些T-SQL语句组成的代码块,这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能(对单表或多表的增删改查),然后再给这个代码块取一个名字,在用到这个功能的时候调用他就行了。 存储过程的好处: 1.由于数据库执行动作时,是先编译后执行的。然而存储过程是一个编译过的代码块,所以执行效率要比T-SQL语句高。 2.一个存储过程在程序在网络中交互时可以替代大堆的T-SQL语句,所以也能降低网络的通信量,提高通信速率。 3.通过存储过程能够使没
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说明:next 为指向下一个节点的指针,是我们熟悉的链表节点结构,单向链表,用于处理键哈希冲突问题。
批处理领域,作业的输入和输出是文件(也许在分布式文件系统)。流处理领域中的等价物是啥呢?
文章使用markdown写的,编辑的时候行间距还可以,显示的时候行间距好小,我也没办法。
Redis Hashes 是我们日常使用中比较高频的 Redis 数据类型,内部使用 Redis 字典结构存储,底层实现之一为哈希表结构。
在文件I/O中,要从一个文件读取数据,应用程序首先要调用操作系统函数并传送文件名,并选一个到该文件的路径来打开文件。该函数取回一个顺序号,即文件句柄(file handle),该文件句柄对于打开的文件是唯一的识别依据。要从文件中读取一块数据,应用程序需要调用函数ReadFile,并将文件句柄在内存中的地址和要拷贝的字节数传送给操作系统。当完成任务后,再通过调用系统函数来关闭该文件。
本文只整理MySQL的自增字段方案,Oracle和SQL Server的自增长方案就不介绍了。
关系键是关系数据库的重要组成部分。关系键是一个表中的一个或几个属性,用来标识该表的每一行或与另一个表产生联系。 其中就包括外键
UUID是通用唯一识别码 (Universally Unique Identifier),在其他语言中也叫GUID,可以生成一个长度32位的全局唯一识别码。
对于mysql中注重事务优化的就是innodb引擎,我们学习一下innodb事务;
幂等是一个数学与计算机学概念,在数学中某一元运算为幂等时,其作用在任一元素两次后会和其作用一次的结果相同。
有三个比较类似的功能:他们分别是:SCOPE_IDENTITY、IDENT_CURRENT 和 @@IDENTITY,它们都返回插入到 IDENTITY 列中的值。 IDENT_CURRENT 返回为任何会话和任何作用域中的特定表最后生成的标识值。IDENT_CURRENT 不受作用域和会话的限制,而受限于指定的表。IDENT_CURRENT 返回为任何会话和作用域中的特定表所生成的值。 @@IDENTITY 返回为当前会话的所有作用域中的任何表最后生成的标识值。 SCOPE_IDENTITY 返回为当前会话和当前作用域中的任何表最后生成的标识值
本节主要介绍openGauss中如何保证单机事务的ACID,在此基础上,在之后文章的第四节中将说明如何保证分布式事务的ACID。
大家好,我是柒八九。在前天(周六)利用一天的时间,看了关于前端工程化的相关书籍和知识点,里面涉及到很多关于工程化的细节点和设计细节。但是其中有一点,说到关于「客户端缓存」
INSERT或UPDATE语句是INSERT语句的扩展(它与INSERT语句非常相似):
关于MYSQL的读写的需求,大部分都是在跟读作战,怎么读写分离,是在应用上实现, 或者通过的dns 转接,还是通过简单的中间件实现, 实际上这和需求以及当时可以满足需求的技术以及功耗比有关, 当然这也和数据库的量有关,所以没有那个更好,各花入个眼,没有那个更....
OBJECT ENCODING key
上一篇博客我们介绍了 redis的五大数据类型详细用法,但是在 Redis 中,这几种数据类型底层是由什么数据结构构造的呢?本篇博客我们就来详细介绍Redis中五大数据类型的底层实现。
关于上次讲的顺序存储结构,我们都知道它是有缺点的,最大的缺点便是在插入和删除数据时需要移动大量元素,显然在运行时需要耗费大量的时间。
平时使用 char 类型定义字段时,往往会指定其长度 M,即 char(M)。其实 M 指的是字符数,即这个字段最多存储多少个字符,M 可不指定,默认为 1,范围是[0,255],单个字母、数字、中文等都是占用一个字符。utf8 字符集下一个中文字符占用3个字节。这个怎么去测试呢。举个例子
运算可谓是与编程息息相关,我们编写的每一个程序可能都带有加减乘除,当然这是最基础的运算了。在大一下的时候学了第一门编程语言C,随着也学到了取余(%)和三目运算符(? :),当时就觉得(? :)真的牛逼
关于这个分布式服务的幂等性,这是在使用分布式服务的时候会经常遇到的问题,比如,重复提交的问题。而幂等性,就是为了解决问题存在的一个概念了。
分库分表后涉及到的另一个问题就是主键如何保证唯一且自增。以前单库单表的时候只需要利用数据库特性进行自增即可,现在因为是各自独立的库表,数据库之间的主键自增无法进行交互,比如数据库1的订单明细表主键自增到了1001,数据库2的订单明细表主键现在是1000,如果现在往数据库2的订单明细表中插入一条数据,这个时候获取到的主键ID会是1001,这样就会造成业务上的主键冲突。
Force.com 平台提供了一个强大的数据库,有很多特性可以帮助你快速和简单的创建应用。在一个关系数据库中,数据存在表中。每个表由不同类型的列组成,例如文本,数字或日期等。信息存储在表的行中,表可以通过主键和外键关联其它表。
使用Apache Hive,您可以查询包括Hadoop数据在内的分布式数据存储。
在数据库设计时,主要就是对实体和关系的设计,实体表现出来就是表,关系表现出来就是外键。而对于一个表,由两部分组成:主键和属性。主键的简单定义就是表中为每一行数据的唯一标识。其实更准确的说法,每一行数据的唯一标识是候选键(Candidate Key),一个表中可以有很多个候选键,主键是候选键中的一个,主要用于更方便的检索和管理数据。一个表中可以有多个候选键,但是只有一个主键。由于主键常常用于检索数据,也用于表之间的关联,所以主键的设计的好坏将会严重影响数据操作的性能。下面来介绍下主键设计的几个考虑因素。
RTP全名是Real-time Transport Protocol(实时传输协议)。它是IETF提出的一个标准,对应的RFC文档为RFC3550(RFC1889为其过期版本)。RFC3550不仅定义了RTP,而且定义了配套的相关协议RTCP(Real-time Transport Control Protocol,即实时传输控制协议)。RTP用来为IP网上的语音、图像、传真等多种需要实时传输的多媒体数据提供端到端的实时传输服务。RTP为Internet上端到端的实时传输提供时间信息和流同步,但并不保证服务质量,服务质量由RTCP来提供。
create table test ( id int identity(1,1) not null, name nvarchar(20) )
这段时间也是发生了不少事情,借疫情的机会我也杂糅着学了不少Unity的东西,越是保持着我之前的“用到不懂再查”的心态,就越是感受到知识缺乏体系的局限性。于是这里把最近的一些小笔记总结起来,然后我一方面是我要来搞论文的事情,另一方面也是希望自己尽量系统点学习这些东西,所以这篇以后可能又要安静一段吧。
周末学习kotlin的时候顺便对Map做了总结,特此记录下来 科特林你好世界 映射,也称为?关联数组,是任何编程语言中的核心数据类型。列表和映射可能是最常见的数据类型。因此,熟悉它们是学习一门新语言的
MongoDB oplog 记录数据库的所有修改操作,除了用于主备同步;oplog 还能玩出很多花样,比如
上次结束了链表部分的内容:链接未来:深入理解链表数据结构(二.c语言实现带头双向循环链表)
Q1:上次留了一个问题,那就是元组中的数据是不可变的,那么列表中的元素可以改变吗?
存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表的,不是基于数据库,存储引擎可被称为表类型,默认InnoDB。
学习MySQL的知识,学习好索引是非常重要的,索引分类、索引如何正确添加、索引失效的场景、底层数据结构等问题是面试中必问的,就这些内容我们一起学习巩固下。
本文继续使用上次的Test.class文件,它是由下面单独的一个类文件编译而成的,没有包。
幂等性的问题不仅是在面试中经常问,在实际项目中也是不得不考虑的一个问题,我以前项目中就出现过因为没有保证幂等性而导致消息重复消费的问题,所以本文就来讲一讲在实际项目中该如何去保证接口的幂等性,并且提供了4种方案可供选择。
多数情况下,可以认为如果一个资源被锁定,它总会在以后某个时间被释放。而死锁发生在当多个进程访问同一数据库时,其中每个进程拥有的锁都是其他进程所需的,由此造成每个进程都无法继续下去。简单的说,进程A等待进程B释放他的资源,B又等待A释放他的资源,这样就互相等待就形成死锁。
表的约束:表中一定要有各种约束,通过约束,让我们未来插入数据库表中的数据是符合预期的。约束本质是通过技术手段,倒逼用户,插入正确的数据。反过来,在 mysql 角度,凡是插入进来的数据,都是符合数据约束的!约束的最终目的就是保证数据的完整性和可预期性。因此我们需要更多的约束条件!
之前的分享内容都是相对零散的知识点,不成体系。以后的每周分享,我会尽量将每篇文章串连起来,于是我决定做一个专栏,名字就叫《学习分享》。这是该系列的第一篇。
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