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。
使用MEMORY存储引擎的表，其数据存储在内存中，且行的长度固定，这两个特点使得MEMORY存储引擎非常快。
Apache Doris 是一个开源实时数据仓库。它可以从各种数据源收集数据，包括关系数据库（MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle等）、日志和来自物联网设备的时间序列数据。能够进行报告、即席分析、联合查询和日志分析，因此可用于支持仪表板、自助式 BI、A/B 测试、用户行为分析等。
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。
MergeTree表引擎是ClickHouse的一种外部存储类型，用于高效地存储和查询分布式数据。MergeTree表引擎将数据存储在多个分区中，并通过合并操作将小分区合并为更大的分区，以减少存储空间和提高查询性能。
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
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。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
目前，大部分的主流关系型数据库都提供了主从复制的功能，通过配置两台（或多台）数据库的主从关系，可以将一台数据库服务器的数据更新同步到另一台服务器上。网站可以利用数据库的这一功能，实现数据库的读写分离，从而改善数据库的负载压力。一个系统的读操作远远多于写操作，因此写操作发向 master，读操作发向 slaves 进行操作（简单的轮循算法来决定使用哪个slave）。
InnoDB是MySQL的默认存储引擎,它使用多版本并发控制(MVCC)和锁机制来实现事务。
在实际应用中，经常碰到导入数据的功能，当导入的数据不存在时则进行添加，有修改时则进行更新，
在创建表的时候，可以给表的字段添加相应的约束，添加约束的目的是为了保证表中数据的合法性、有效性、完整性。 常见的约束有哪些呢？
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。
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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在构建数据仓库总线矩阵完成后，可着手事实表和维度表的设计。数仓总线矩阵里每个业务过程都会生成至少一张事实表（识别业务过程的本质就是识别要构建的事实表），因为有可能一个原子事件涉及多张表的情况。同时，因上游业务系统老旧，表设计水平、使用场景等因素，或并不是都是标准3NF范式设计，将多个业务过程事件发生存储在一张表的情况，对于此种情况做事实表设计时，根据使用场景可能会进行表拆分考虑，这里不再展开。这里重点讲述尽量可能将分散在各个业务系统中相同或相似的业务过程进行整合的情况。
派大星：MySQL是通过MVCC机制来实现的，就是多版本并发控制，multi-version concurrency control。innodb存储引擎，会在每行数据的最后加两个隐藏列，一个保存行的创建事件，一个保存行的删除事件，但是这儿存放的不是时间，而是事务id，事务id是mysql自己维护的自增的，全局唯一。事务id，在mysql内部是全局唯一递增的，事务id=1，事务id=2，事务id=3 在一个事务内查询的时候，mysql只会查询创建时间的事务id小于等于当前事务id的行，这样可以确保这个行是在当前事务中创建，或者是之前创建的；同时一个行的删除时间的事务id要么没有定义（就是没删除），要么是比当前事务id大（在事务开启之后才被删除）；满足这两个条件的数据都会被查出来。
复制解决的基本问题 让一台服务器的数据让其他服务器保持同步，一台主库的数据可以同步到多台备库上，悲苦本身也可以被配置成另外一台服务器的主库。 MySQL支持两种复制方式：基于行的复制和基于语句的复制（逻辑复制）。这两种都是在主库上记录二进制日志，在备库重放日志的方式来实现异步的数据复制， 这说明同一时间主备库存在不一致，并且无法保证主备之间的延迟。 常见的复制用途 数据分布：MySQL通常复制不会造成很大的贷款压力，但基于行的复制会比基于语句的复制带宽压力大， 可以随意停止或开始复制，并在不同的地理位置来分
有两个表名：source 表和 target 表，并且要根据 source 表中匹配的值更新 target 表。
猫猫在做单表增删查改，修改了一条数据，但我不想保存，需要还原到原来的状态。 同样无论我去对表操作多少，增删改，都可以还原到最初的状态。
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。
从Mysql5.5版本开始，InnoDB是默认的表存储引擎。其特点是行锁设计、支持MVCC、支持外键、提供一致性非锁定读、同时被设计用来最有效的利用以及使用内存和CPU。
获得雨果奖的科幻小说《三体》中出现了一个流行词汇：降维打击。更高维度文明对较低维度文明的打击不费吹灰之力。这里的“维度”一词，提醒了我看待事物时更换一个维度，也许会有更好的理解。在研究 MySQL 数据库的数据文件时，把数据页平铺，是不是可以有不同的发现。这里的降维，就是把维度放到数据页的维度，而不是内存或者程序角度。数据页平铺，肯定不是把页内所有内容平铺，可以选择一些内容着重分析，例如：LSN 。
这是一篇介绍悲观锁和乐观锁的入门文章。旨在让那些不了解悲观锁和乐观锁的小白们弄清楚什么是悲观锁，什么是乐观锁。不同于其他文章，本文会配上相应的图解让大家更容易理解。通过该文，你会学习到如下的知识。
集数据定义语言（DDL），数据操纵语言（DML），数据控制语言（DCL）功能于一体。
全局锁是对整个数据库进行加锁的，执行Flush table with read lock对整个数据库加锁，执行之后会使得整个库处于只读状态，数据更新语句，数据定义语句以及更新类事务的提交语句都会被阻塞。使用 unlock tables解锁。
hudi等数据湖仓框架，常用的是前两种实现数据更新。而Doris则主要用后两种更新数据。
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。
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：
为了解决上述问题，数据库通过锁机制 解决并发访问的问题。根据锁定对象不同：分为行级锁和表级锁；根据并发事务锁定的关系上看：分为共享锁定和独占锁定，共享锁定会防止独占锁定但允许其他的共享锁定。而独占锁定既防止共享锁定也防止其他独占锁定。为了更改数据，数据库必须在进行更改的行上施加行独占锁定，insert、update、delete 和 select for update 语句都会隐式采用必要的行锁定。
我们可以看到mysql分为Server层和存储引擎两部分。Server层包含了连接器、缓存、分析器、优化器、执行器，并且所有的存储过程、触发器等存储功能都在这一层实现。
事情的起源于一个面试，面试官让我说说数据库的隔离级别，以及他们各自对应着什么问题，这个还好说，说出来后他接着追问readcommited的原理，当时楞了一下，因为的确没接触过，虽然知道肯定是锁的作用，但不知道怎么说好，怎么着手，就直接说不清楚了。。。然后就凉了。。。下面记录一下吧！
MySQL 提供了一个加全局读锁的方法，命令是 Flush tables with read lock (FTWRL)。当你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。
ClickHouse是一个用于数据分析（OLAP）的列式数据库管理系统（column-oriented DBMS），诞生于“战斗民族”俄罗斯，由搜索巨头Yandex公司开源。目前国内不少大厂在使用，包括腾讯、今日头条、携程、快手等，集群规模多达数千节点，阿里云更是推出了云产品ClickHouse。官方介绍：
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。
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）。
【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') ;
前言 Hive是Hadoop生态系统中必不可少的一个工具，它提供了一种SQL（结构化查询语言）方言，可以查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统，如MapRFS、Amazon的S3和像HBase（Hadoop数据库）和Cassandra这样的数据库中的数据 第1章 基础知识 Hadoop生态系统就是为处理如此大数据集而产生的一个合乎成本效益的解决方案。Hadoop实现了一个特别的计算模型，也就是MapReduce，其可以将计算任务分割成多个处理单元然后分散到
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
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。
数据库锁机制简单来说，就是数据库在多事务并发处理时，为了保证数据的一致性和完整性，数据库需要合理地控制资源的访问规则。锁是一种资源，这个资源是和事务关联在一起的，当某个事务获取了锁，在提交或回滚之前，就一直持有该锁。
就是对 整个数据库实例 加锁。当你需要让整个库处于 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。全局锁的典型使用 场景 是：做 全库逻辑备份 。
1 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查询 能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势 关系型数据库的性能非常高，但是它毕竟是一个通用型的数据库，并不能完全适应所有的用途，具体来说它并不擅长以下处理： 大量数据的写入处理。 为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更 字段不固定时应用 对简单查询需要快速返回结果的处理 大量数据
有些时候我们会遇到如下情况，我们需要依赖一张表的查询结果来更新另一张表，比如我们存在一张主表和一张关联表，我们需要把关联表的部分字段数据同步到主表的里面。
一个更新语句执行的时候整个过程跟查询的步骤是类似的，具体可以看之前的文章：MySQL实战 | MySQL逻辑架构—一条查询SQL是如何执行的，在一个表上有更新的时候，跟这个表有关的查询缓存会失效，所以这条语句就会把表上所有缓存结果都清空。这也就是我们一般不建议使用查询缓存的原因。 根据id更新某条数据，分析器会通过词法和语法解析知道这是一条更新语句。优化器决定要使用 ID 这个索引。然后，执行器负责具体执行，找到这一行，然后更新。 与查询流程不一样的是，更新流程还涉及两个重要的日志模块：redo log（重做日志）和 binlog（归档日志）。
Wenjun，携程资深软件工程师，负责大住宿数据智能平台的研发与维护，对于大数据领域技术有浓厚兴趣。
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