2.表是一种结构化的文件，可用来存储某种特定类型的数据。表可以保存顾客清单、产品目录，或者其他信息清单;
如果不提供列名，则必须给每个表列提供一个值。如果提供列名，则必须对每个列出的列给出一个值。
视图包含行和列，就像一个真实的表。视图中的字段就是来自一个或多个数据库中的真实的表中的字段。
锁（Lock）: 在介绍悲观锁和乐观锁之前，让我们看一下锁。锁，在我们生活中随处可见，我们的门上有锁，我们存钱的保险柜上有锁，是用来保护我们财产安全的。程序中也有锁，当多个线程修改共享变量时，我们可以给修改操作上锁（syncronized）。当多个用户修改表中同一数据时，我们可以给该行数据上锁（行锁）。因此，锁其实是在并发下控制多个操作的顺序执行，以此来保证数据安全的变动。 并且，锁是一种保证数据安全的机制和手段，而并不是特定于某项技术的。悲观锁和乐观锁亦是如此。
多个并发的事务对同一行数据进行更新，且更新的数据是基于这一行数据更新前的数据计算的结果，造成了此行数据更新的问题。
岳毅，携程高级研发经理，负责酒店数据智能平台研发，大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
SQL Server 2005仍然不直接地支持负载均衡——但是它为以前SQL Server版本中可用的所有负载均衡方法提供了令人激动的改善和支持。 目录 1、端到端拓扑的事务性复制 2、表分割 3、备份和重新存储上的改善(片段式重新存储) 4、数据库镜像和快照 端到端拓扑的事务性复制 SQL Server 2005对端到端(P2P)的拓扑结构上的事务性的复制加强了支持。 SQL Server 2000支持双向的复制，这就可以让两台服务器同时对彼此发布和订阅数据。服务器可以更新同一个共享数据，但是在这样的
聚集索引，在索引页里直接存放数据，而非聚集索引在索引页里存放的是索引，这些索引指向专门的数据页的数据。
一.视图的概念和作用 1.视图的概述 视图其实就是一条查询sql语句，用于显示一个或多个表或其他视图中的相关数据。视图将一个查询的结果作为一个表来使用，因此视图可以被看作是存储的查询或一个虚拟表。视图来源于表，所有对视图数据的修改最终都会被反映到视图的基表中，这些修改必须服从基表的完整性约束，并同样会触发定义在基表上的触发器。(Oracle支持在视图上显式的定义触发器和定义一些逻辑约束) 2.视图的存储 与表不同，视图不会要求分配存储空间，视图中也不会包含实际的数据。视图只是定义了一个查询，视图中的数据是从基表中获取，这些数据在视图被引用时动态的生成。由于视图基于数据库中的其他对象，因此一个视图只需要占用数据字典中保存其定义的空间，而无需额外的存储空间。 3.视图的作用 用户可以通过视图以不同形式来显示基表中的数据，视图的强大之处在于它能够根据不同用户的需要来对基表中的数据进行整理。视图常见的用途如下：
在软件开发中，程序在高并发的情况下，为了保证一致性或者说安全性，我们通常都会通过加锁的方式来解决，在 MySQL 数据库中同样有这样的问题，一方面为了最大程度的利用数据库的并发访问，另一方面又需要保证每个用户能以一致的方式读取和修改数据，就引入了锁机制。
5、Hash索引与BTree索引区别。（MyISAM与InnoDB不支持Hash索引）
根据格像科技公司的业务需求，我们需要搭建一个近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor，即 ANN）搜索引擎，以便将在线向量相似搜索功能应用到公司其他业务中。我们搭建的 ANN 搜索引擎需要满足以下几个要求：
第一章：数据类型和操作数据表 MySQL语句的规范 (1):关键字与函数名称全部大写 (2):数据库名称，表名称，字段名称全部小写 (3):SQL语句必须以分号结尾 1:命令行模式启动mysql服务
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。
在Android开发领域，RecyclerView是展示动态数据列表的强大工具，凭借其灵活性和高性能，成为了面试中的热门话题。本文旨在深入探讨与RecyclerView相关的高频面试问题，并提供详尽的解答技巧，帮助求职者在面试中脱颖而出。
统计信息，没有数据是没有的，但统计信息怎么收集，标准是什么，怎么使用，就值得去看看了。
你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？
聚集函数（aggregate function） 运行在行组上，计算和返回单个值的函数
一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话，最好不要做这个方案，即：读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。
只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题
dataVersion：数据版本号，每次对节点进行set操作，dataVersion的值都会增加1（即使设置的是相同的数据），可有效避免了数据更新时出现的先后顺序问题。
分布式缓存是现在很多分布式应用中必不可少的组件，但是用到了分布式缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？
来源：https://blog.csdn.net/chang384915878/article/details/86756463
若系统不是严格要求缓存/数据库必须一致性，缓存可以稍微和数据库偶尔不一致，最好不要做双写。 读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致。 串行化后，就会导致系统吞吐量骤降，就需要比正常情况下多几倍的机器去支撑线上环境请求。
那么在分布式数据管理的过程中，怎么保证原子性呢？ 试想有这样一个场景，微服务1 中需要更新数据，同时发布一个数据更新的事件到服务2，那么在执行这个事务的过程中，微服务1刚更新完数据，系统出现了故障，数据更新的事件没有发布出去，怎么保证事务的一致性呢。
MYSQL中约束及修改数据表 28：约束 约束保证数据的完整性和一致性 约束分为表级约束和列级约束 约束类型包括： NOT NULL(非空约束) PRIMARY KEY(主键约束)
只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？
阿里妹导读：用户只需在前端简单配置下指标，系统即可自动生成大宽表，让用户查询到他所需要的实时数据，数据源支持跨库并支持多种目标介质。这样的数据全局实时可视化如何实现？本文从需求分析开始，分享自动生成SQL功能开发中运用到的设计模式和数据结构算法设计。
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
分布式数据库和分布式存储是分布式系统中难度最大、挑战最大，也是最容易出问题的地方。互联网公司只有解决分布式数据存储的问题，才能支撑更多次亿级用户的涌入。
主要目的是实现数据库读写分离，写操作访问主数据库，读操作访问从数据库，从而使数据库具有更强大的访问负载能力，支撑更多的用户访问。
原文链接：http://www.itpub.net/2019/06/28/2306/
MODE 'A' UPDATE 'S' MESSAGES INTO it_messtab. CALL TRANSACTION 'TCODE' USING bdc_tab ... ABAP提供的这个语法是执行BDC的核心，其中bdcdata这个内表的填充方法很多。用事务码 SHDB/SM35可以生成填写这个表的内容，按照ABAP字典结构类型 BDCDATA 的定义对应填写就可以了。 MODE 确定批输入的执行模式，有下面几个可选值： 执行模式，有下列可选值(执行模式常用的是A N) 本帖隐藏的内容 "A" 显示所有输入屏幕，如果在 bdc_tab 中包含该屏幕的功能码，则会出现小窗口显示这个功能码。它也是默认值，如果指定不是下面的值，则都认为是 A。 "E" 只有在出现错误时才显示屏幕，用户可以修正数据，修正后程序可以继续处理。 "N" 不显示屏幕的静默模式。如果到达被调用事务的断点，则系统处理终止，并设置一些系统字段。sy-subrc 为 1001，sy-msgty 为 "S"、sy-msgid 为 "00"、sy-msgno 为 "344"、sy-msgv1 为 "SAPMSSY3"、sy-msgv2 为 "0131"。 "P" 不显示屏幕的调试模式。如果到达被调用事务的断点，则系统自动转到 ABAP 调试器，这种方式主要用于调试过程。 更新模式，有下列可选值(更新模式常用的是S) "A" 异步更新。被调用程序的更新按照没有指定 COMMIT WORK 语句和 AND WAIT 附加的方式执行。也就是说，数据更新被放到更新队列里，由另一个专门的更新进程执行，主程序一旦提交数据就继续执行，而不管提交的更新是否执行完成。这种方式比较适合于用一个事务码大量更新指定数据，比如维护主数据等。 "S" 同步更新。被调用程序的更新按照指定了 COMMIT WORK 语句和 AND WAIT 附加的方式执行。也就是说，数据更新被放到更新队列里，由专门的更新进程执行，但是主程序会等到数据提交完成，返回结果信息后才继续执行。这种方式比较适合于数据一致性要求比较高，多个不同事务码的连续处理。 "L" 本地更新。被调用程序的更新按照执行 SET UPDATE TASK LOCAL 语句的方式执行。也就是说，数据更新在主程序所在的进程中完成，主程序必定等到被调用事务完成才继续执行。
随着公司业务快速发展,数据量的猛增,数据库就会变成系统的瓶颈.随之而来的就会有运维成本高,数据热点等诸多问题.
在逝去的2016后半年，由于项目需要支持数据的快速更新和多用户的高并发，我试水SQL Server 2016的In-Memory OLTP，创建内存数据库实现项目的需求，现在项目接近尾声，系统运行稳定，写一篇博客，记录一下使用内存数据库的经验。
作为快速入门Redis系列的第二篇博客，本篇为大家介绍的是Redis的数据类型。 码字不易,先赞后看!
ClickHouse是一个用于高性能分布式数据库管理系统的开源软件。它专注于处理大规模数据集，具有出色的查询性能和可靠的数据存储。在本文中，我们将重点介绍ClickHouse中的数据插入、更新和删除操作的SQL语法和示例代码。
6月6日晚，林志玲与Akira公布婚讯、徐蔡坤祝福高考同学超常发挥，粉丝们百万的转发和点赞造成微博短暂宕机。
原文：https://segmentfault.com/a/1190000019460946
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来 实现这些访问规则的重要数据结构
【1】 删除学号为201215128的学生记录。 DELETE FROM Student WHERE Sno= 201215128 '; 【1】删除所有的学生选课记录。 DELETE FROM SC; 【1】删除计算机科学系所有学生的选课记录。 DELETE FROM SC WHERE Sno IN (SELETE Sno FROM Student WHERE Sdept= 'CS') ;
常用的SQL语句，除了select用于查询，还有insert、update、delete等。
mongodb中的库就类似于传统关系型数据库中库的概念，用来通过不同库隔离不同应用数据。mongodb中可以建立多个数据库。每一个库都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。默认的数据库为"test"，数据库存储在启动指定的data目录中。
显然RAM可能比磁盘慢，例如单个clnannel RAM与10倍 PCIe 4.0 SSD。
Spring框架对JDBC的简单封装。提供了一个JDBCTemplate对象简化JDBC的开发
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