在实际业务场景中，经常会有这样的需求：插入一条记录，如果数据表中已经存在该条记录则更新它的部分字段，比如更新update_time或者在某些列上执行累加操作等。参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法，本文将在简单介绍这三种用法的基础上，深入分析这其各自存在的问题，最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。
要在高并发的场景下，保证基于InnoDB的应用程序的可靠性、性能，理解InnoDB的锁机制是必不可少的。
此前的文章中，我们介绍了 mysql 中的事务和锁机制。 一文讲透 MySQL 的 MVCC 机制 MySQL 锁机制（上） — 全局锁与表级锁 MySQL 锁机制（下） — 细说 InnoDB 行锁（记录锁、间隙锁与临键锁）
InnoDB实现标准的行级锁定，其中有两种类型的锁： 共享（S）锁和排他（X）锁。
INSERT或UPDATE语句是INSERT语句的扩展(它与INSERT语句非常相似)：
在研究InnoDB的存储格式和构建innodb_ruby和innodb_diagrams项目的过程中，我和Davi Arnaut发现了很多InnoDB的bug。我想我应该提几个，因为它们相当有趣。 由于innodb_space实用程序使重要的内部信息以一种以前从未有过的方式可见，所以这些漏洞在很大程度上可以被发现。使用它来检查生产表提供了许多信息，可以继续寻找导致错误的原因。当我们最初查看由innodb_space数据生成的按页空闲空间的图形图时，我们非常惊讶地看到许多页面不到一半的填充(包括许多几乎为空的页面)。经过大量研究，我们找到了所有我们发现的异常现象的原因。
昨天说到REVERSE关键字可以指REVERSE函数和REVERSE索引，简单介绍了下REVERSE函数的含义，今天简单整理下REVERSE索引。
众所周知，事务和锁是mysql中非常重要功能，同时也是面试的重点和难点。本文会详细介绍事务和锁的相关概念及其实现原理，相信大家看完之后，一定会对事务和锁有更加深入的理解。整理了一份328页MySQL，PDF文档
众所周知，事务和锁是mysql中非常重要功能，同时也是面试的重点和难点。本文会详细介绍事务和锁的相关概念及其实现原理，相信大家看完之后，一定会对事务和锁有更加深入的理解。
MySQL，作为最流行的开源关系数据库管理系统之一，被广泛应用于各种应用程序和网站。
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。
Apache Hudi 使用索引来定位更新/删除所属的文件组。 对于 Copy-On-Write 表，通过避免需要连接整个数据集来确定要重写哪些文件，这可以实现快速的 upsert/delete 操作。 对于 Merge-On-Read 表，这种设计允许 Hudi 限制任何给定基本文件需要合并的记录数量。 具体来说，给定的基本文件只需要针对属于该基本文件一部分的记录的更新进行合并。 相比之下，没有索引组件的设计（例如：Apache Hive ACID）可能最终必须根据所有传入的更新/删除记录合并所有基本文件。
创建数据库的视觉解析图，在设计查询时有助于理解数据相连的方式，但模式也能以文字形式表达，看个人。
全局锁主要应用于做全库逻辑备份，这样在备份数据库期间，不会因为数据或表结构的更新，而出现备份文件的数据与预期的不一样。
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
索引是一个关键组件，有助于 Hudi 写入端快速更新和删除，并且它在提高查询执行方面也发挥着关键作用。Hudi提供了多种索引类型，包括全局变化的Bloom索引和Simple索引、利用HBase服务的HBase索引、基于哈希的Bucket索引以及通过元数据表实现的多模态索引。索引的选择取决于表大小、分区数据分布或流量模式等因素，其中特定索引可能更适合更简单的操作或更好的性能。用户在为不同表选择索引类型时经常面临权衡，因为还没有一种能够以最小的操作开销促进写入和读取的通用性能索引。
MySQL是目前世界上最流行的数据库，InnoDB是MySQL最流行的存储引擎，它在大数据量高并发量的业务场景下，有着非常良好的性能表现，之所以如此，是和InnoDB的锁机制相关。
当数据库中多个事务并发存取同一数据的时候，若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。MySQL锁机制的基本工作原理就是，事务在修改数据库之前，需要先获得相应的锁，获得锁的事务才可以修改数据；在该事务操作期间，这部分的数据是锁定，其他事务如果需要修改数据，需要等待当前事务提交或回滚后释放锁。
数据也是一样，在并发的场景下，如果不对数据加锁，会直接破坏数据的一致性，并且如果你的业务涉及到钱，那后果就更严重了。
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：
锁是计算机用以协调多个进程间并发访问同一共享资源的一种机制。MySQL中为了保证数据访问的一致性与有效性等功能，实现了锁机制，MySQL中的锁是在服务器层或者存储引擎层实现的。
这固然没错，但是不那么具有说服力。最近在做商业账号的项目的时候，对这点体会尤为深刻。我觉得设置自增主键的最主要目的是：应对变化。
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。
基本用法：on dupdate key update 语句基本功能是：当表中没有原来记录时，就插入，有的话就更新。
在上一篇文章中，我们讨论了 Hudi 查询类型及其与 Spark 的集成。在这篇文章中，我们将深入研究另一个方面——写入流程，以 Spark 作为示例引擎。在写入数据时可以调整多种配置和设置。因此这篇文章的目的并不是作为完整的使用指南。相反主要目标是呈现内部数据流并分解所涉及的步骤。这将使读者更深入地了解运行和微调 Hudi 应用程序。各种实际使用示例请查阅Hudi的官方文档页面。
MySQL数据库提供了四种默认的隔离级别，读未提交(read-uncommitted)、读已提交(或不可重复读)(read-committed)、可重复读(repeatable-read)、串行化(serializable)。
结合实例分析了自增值保存在哪里，自增值的修改策略，以及自增值不连续的四个场景，希望对各位小伙伴们有所帮助~
当数据库的隔离级别为Repeatable Read或Serializable时,我们来看这样的两个并发事务（场景一）：
《算法（java）》 — — Robert Sedgewick， Kevin Wayne
参考资料 《算法（java）》 — — Robert Sedgewick， Kevin Wayne 《数据结构》 — — 严蔚敏 为什么要使用哈希表 查找和插入是查找表的两项基本操作，对于单纯使用链表，数组，或二叉树实现的查找表来说，这两项操作在时间消耗上仍显得比较昂贵。 以查找为例：在数组实现的查找表中，需要用二分等查找方式进行一系列的比较后，才能找到给定的键值对的位置。而二叉树的实现中也
SQL（结构化查询语言）是一种设计用于检索和操作数据的数据库。它属于美国国家标准协会（ANSI）的一种标准，可用于执行Select（选择）、Update（更新）、Delete（删除）和Insert（插入）等数据任务。
ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程。
ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程
越来越多的公司采用流处理，并将现有的批处理应用迁移到流处理，或者对新的用例采用流处理实现的解决方案。其中许多应用集中在流数据分析上，分析的数据流来自各种源，例如数据库事务、点击、传感器测量或IoT 设备。
好久没有深入地写文章了，这次来发一篇，通过mysql事物 | Joseph's Blog (gitee.io)和其他一些博客有感进行一些补充，InnoDB详解在下期发布
之前对事务的了解仅限于知道要么全部执行，要么全部不执行，能背出 ACID 和隔离级别，知其然但不知其所以然，现在觉得非常有必要系统学一下，关于事务，关于 LBCC，关于 MVCC，关于死锁 ……
之前的一篇文章 《深入理解MySQL的MVCC原理》中总结了一下MySQL中的MVCC，它主要利用隐藏字段、版本链、ReadView来实现，可以用来更好地解决多个事务的并发【读+写】问题，但是如果在多个事务并发【写+写】的情况下，就必须要用到锁了，一般情况下，数据库的锁都是在有数据库操作的过程中自动添加的。
在这个问题中，我们需要使用一个非常大的数组来模拟一个字典，要求在O(1)时间内完成 SEARCH、INSERT 和 DELETE 操作。同时，我们不能一开始就对整个数组进行初始化，因为数组的规模太大。我们可以使用一个附加数组来记录字典中实际存储的关键字数目，以此帮助确定大数组中某个给定的项是否有效。
如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页。如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置， 频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE（optimize table）来重建表并优化填充页面。
1 CREATE DATABASE 句法 2 3 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name 4 5 CREATE DATABASE 以给定名字创建一个数据库。允许的数据库名规则在章节 6.1.2 数据库、表、索引、列和别名 中被给出。 如果数据库已经存在，并且你没有指定 IF NOT EXISTS，这时会产生一个错误。 6 7 在 MySQL 中，数据库以包含数据库表对应文件的目录实现的。因为数据库在初始创建时没有表，所以 CREAT
在大型数据库系统中，查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中，如果单表数据量过大，查询的性能通常会变得很低。
在 第4篇 文章中，我们提到过自增主键，由于自增主键可以让主键索引尽量地保持递增顺序插入，避免了页分裂，因此索引更紧凑。
引言redo log 与 undo log介绍redo logundo logmysql锁技术共享锁和排他锁意向锁记录锁间隙锁下一键锁插入意图锁自动上锁空间索引的谓词锁MVCC基础事务的实现原子性的实现什么是原子性：undo log 的生成根据undo log 进行回滚持久性的实现隔离性实现READ UNCOMMITTEDREAD COMMITTEDREPEATABLE READ(Mysql默认隔离级别)SERIALIZABLE一致性的实现InnoDB和ACID模型原子性与InnoDB一致性与InnoDB隔离性与InnoDB持久性与InnoDB事务调度InnoDB中的死锁InnoDB死锁示例死锁检测和回滚如何最小化和处理死锁总结
哈希（Hash）也称为散列，就是把任意长度的输入，通过散列算法，变换成固定长度的输出，这个输出值就是散列值。
结构化查询语言 (SQL) 是用于与关系数据库通信的标准编程语言。由于业务中的数据使用量以惊人的速度增长，因此对了解 SQL、关系数据库和数据管理的人员的需求也在上升。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说mysql的几种锁_初中常见七种沉淀,希望能够帮助大家进步!!!
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
