数据库的事务包含原子性、一致性、隔离性、持久性四个特性。隔离性与一致性紧密相连，它们也容易让人迷惑。SQL标准定义了4个隔离级别，但由于定义使用的是自然语言，而非形式化语言，导致人们对隔离级别的理解有所差异，各个数据库系统的实现方式也有所不同。然而在分布式的场景下，又面临新的问题。 探索前沿研究，聚焦技术创新。本期由腾讯云数据库高级工程师孟庆钟为大家介绍数据库事务一致性的实现，内容包括事务的基本概念以及特性、主要的隔离级别及实现、TDSQL事务一致性的实现。 事务的基本概念及特性 1.1 事务的基本
在PostgreSQL中，两个时间戳相减会得到一个interval类型的结果，如下：
随着使用数据库的深度和理解能力的提升，有一个问题硬件的提升,与数据量的变化是否对数据库底层的架构有冲击。 我们公认的BTREE B+TREE 是否还能面对现在的硬件的变化。
在本篇博客中，我们将深入解析 PostgreSQL 的事务管理和并发控制机制。事务管理和并发控制是 PostgreSQL 强大功能的基石，它们保证了数据库的数据一致性和并发处理的高效性。
PG14中增强了libpq功能,以跟踪应用程序的服务器/客户端通信的可用性。它添加了新的选项控制输出格式。
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一些用户已经注意到Elasticsearch 8.6、8.7 和 8.8 在很多不同类型数据写入时速度都获得了可观的提升，从简单的Keywords到复杂的KNN向量，再到一些负载比较重的写入处理管道都是这样。写入速度涉及到很多方面：运行写入处理管道、反转内存中的数据、刷新段、合并段，所有这些通常都需要花费不可忽略的时间。幸运的是，我们在所有这些领域都进行了改进，这为端到端的写入速度带来了很不错的提升。例如，在我们的基准测试里面，8.8比8.6写入速度提升了13%，这个基准测试模拟了真实的日志写入场景，其中包含了多种数据集、写入处理管道等等。请参见下图，您可以看到在这段时间内，实施了这些优化措施后写入速率从 ~22.5k docs/s 提升到了 ~25.5k docs/s。
PostgreSQL中的时间线用于区分原始数据库集簇和恢复生成的数据库集簇，它是PITR的核心概念。此文描述了与时间线相关的两件事，分别是时间线标识和时间线历史文件。
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/733/1.html （上）
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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。
首先明白，隔离我们其实就是给它加入一个 标记，这个标记就是 大用例id。再来看看我们的登陆态目前 是个什么 数据类型：
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中，4月14日李跃森的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下就是直播的视频和文字回顾。
1）Tumble Count Window：累积固定个数的元素就视为一个窗口，该类型的窗口无法像时间窗口一样事先切分好。
在上文提到过，水印是数据完整性的度量，也就是说，水印决定了流处理系统（以下用“系统”代指）何时关闭事件时间窗口（event-time window），不再接收任何迟到的数据（late data），开始计算输出结果。这样的描述很容易理解，但不够精确，因此作者基于任意一个事件都包含属于自己的逻辑时间戳的假设和事件消息在流处理系统中可以被划分为“in-flight”和“completed”两个状态，定义水印为：
如图所示，在事件发生之后，生成的数据被收集起来，首先进入分布式消息队列，然后被 Flink 系统中的 Source 算子读取消费，进而向下游的转换算子（窗口算子）传递，最终由窗口算子进行计算处理。
墨墨导读：最近电子工业出版社博文视点出版了《PostgreSQL指南：内幕探索》，日前「数据和云」公众号推荐了这本书并赠送了五本，百多位用户参与，几十条留言未能放出，为了让大家更好地学习开源数据PostgreSQL，经出版社官方授权，刊载本书部分章节内容以飨读者，本文节选了第十章《基本备份与时间点恢复》10.1-10.2。
在这一节中，我们将介绍并发系统中一种特殊一致性模型，它被称为linearizability 线性一致性。人们在提到线性化时有时会说strong consistency强一致性，但 "强一致性"的概念是相当模糊的。我们使用linearizability 线性一致性这个术语，它有一个精确定义的含义。
摘要: 原文可阅读 http://www.iocoder.cn/Fight/MySQL-messy-implementation-of-repeatable-read-isolation-levels 「shimohq」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
在讨论连接时，REDHAWK 中有几个经常被提到的术语：使用（uses）、提供（provides）、端口（port）、接口（interfaces）、接口描述语言（IDL）等等。本节将揭开连接的神秘面纱，介绍一些关键概念，这些概念使基于 REDHAWK 的系统能够轻松与其他 REDHAWK 系统以及在 REDHAWK 范围之外开发的外部工具进行交互。
PostgreSQL是自由的对象-关系型数据库服务器，在灵活的BSD风格许可证下发行。它在其他开放源代码数据库系统和专有系统之外，为用户又提供了一种选择。 我们还是建议您使用云数据库进行搭建，省去数据迁移等麻烦操作，数据库详见：https://cloud.tencent.com/product/cdb-overview
2023年9月14日消息——PostgreSQL全球开发小组今天宣布发布PostgreSQL 16，这是世界上最先进的开源数据库的最新版本。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
含有时间的流处理是有状态流处理的扩展，其中时间在计算中起一定作用。 除其他外，当您进行时间序列分析、基于特定时间段（通常称为窗口）进行聚合时，或者在事件发生的时间很重要的情况下进行事件处理时，就会出现这种情况。
掌握Flink中三种常用的Time处理方式，掌握Flink中滚动窗口以及滑动窗口的使用，了解Flink中的watermark。
讲完了今天的内容，你能说一下为什么通过抓包可以判断出响应时间的拆分吗？以及，数据分布不均衡还会带来哪些性能问题？
TBase是一款腾讯自研高性能HTAP数据库，提供高性能的OLTP和OLAP能力，同时保证可扩展全局一致性分布式事务（ACID）。在OLTP方面，TBase采用MVCC+全局时钟+2PC+SSI的方式来实现全局一致性分布式事务，同时引入大量性能优化的设计来减少全局事务带来的开销。在小规模集群上，TBase能够提供超过300万TPMTotal的事务处理吞吐量（工业界标准TPCC测试集）。 本篇文章先介绍TBase的架构体系和数据库事务的基本原理，然后介绍学术界最先进的分布式事务设计方案，最后阐述我们
Percolator是Google在2010年发表的论文《Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notifications》中提出的一种分布式事务解决方案。在论文中该方案是用来解决搜索引擎的增量索引问题的。
8.1 Collaboration and conflict resolution
事务是访问并更新数据库中各个数据项的一个程序执行单元。在事务操作中，要不都做修改，要么都不做。
“ 无界数据于有界数据是一个比较于模糊的概念，无界与有界之间是可以进行转换的。无界数据流在进行某些计算的时候例如每分钟、每小时、每天等操作时都可以看做是有界数据集。Apache Flink使用Windows方式实现了对于无界数据集到有界数据集的计算。”
可以肯定地说，find命令是后端开发人员必须知道的Linux操作之一，除非您使用的是 Windows Server。对于技术面试，这也是一个热门话题。让我们看一个真正的问题：
软件系统性能的提升的重要方法之一是支持并发性编程，尤其是采用多核体系结构的时候。在全局数据库、云计算和区块链应用程序中，并发性对于实现容错和分布式服务也是至关重要的。然而，对并发性的掌握一直是令人畏惧的挑战之一。并发编程是困难的，要同时处理许多可能任务的非确定性行为，包括故障、操作系统、共享内存架构和异步。
蚂蚁集团自研数据库OceanBase已经开源，这对国产分布式数据库来说，是一个重磅消息。一直以来OceanBase作为商业数据库，披露的技术细节并不多,以后又多了一个可以拿来研究的优秀分布式数据库。参考1[1]
业务所有的服务器日志都是通过filebeat进行采集，然后写入到一个公共的ES集群中。因为当前使用的集群无法继续扩容了并且版本也较低(5.6.4), 所以需要把集群迁移到一个新的规模更大的集群，并且升级一下ES的版本，升级到6.4.3.
log_destination (string) PostgreSQL支持多种方法来记录服务器消息，包括stderr、csvlog和syslog。在 Windows 上还支持eventlog。设置这个参数为一个由想要的日志目的地的列表，之间用逗号分隔。默认值是只记录到stderr。这个参数只能在postgresql.conf文件中或在服务器命令行上设置。
腾讯TBase是一款腾讯自研高性能HTAP数据库，提供高性能的OLTP和OLAP能力，同时保证可扩展全局一致性分布式事务（ACID），为用户提供高一致性的分布式数据库服务和高性能的数据仓库服务。一方面解决了传统数据库扩展不足、数据sharding之后数据库事务的严格一致性难题、数据安全、跨地域容灾等问题，同时具备了高性能事务处理、数据治理、混合负载支持等能力。
Kafka作为大数据技术生态的重要组件，尤其是实时流数据处理场景下，作为分布式生产/消费系统，得到广泛的重用。而Kafka在数据生产和消费上，日志是主要的场景。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲kafka日志结构的基础。
Unix时间戳（英文为Unix epoch, Unix time, POSIX time 或 Unix timestamp），是从1970年1月1日（UTC/GMT的午夜）开始到现在所经过的秒数（格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒、北京时间1970年01月01日08时00分00秒)，不考虑闰秒。
说MVCC(Multiversion concurrency control，多版本并发控制)之前，先从数据库的ACID说起。ACID其中一个就是I。也就是Isolation，隔离性。
在分布式数据库领域中，高性能＋强一致性事务是代表数据库水平高低的重要象征，这个领域的代表数据库是Google Cloud Spanner和Azure Cosmos DB以及Apple开源的FoundationDB，YugaByte DB是这个领域的另外一个开源数据库。以下为 YugaByte DB关于开发分布式SQL数据库技术挑战的分享。
Kafka作为一个高性能的消息队列中间件，有着高效的消息存储方式。我们知道在Kafka中，消息是以topic的形式进行逻辑上的隔离，一个topic又可以分为多个分区，当我们发送消息的时候，会根据某种规则（可以是默认规则，也可以是自定义规则），把消息存储到某个分区当中，同时消息会被分配一个序列号，也就是我们常说的offset，这个offset是一个不断递增的数值。
腾讯云从 2009 年便开始在内部的业务上进行尝试，在企业分布式数据库领域的自研过程是比较有经验的。当时主要是为了满足一些较小的需求，比如引入PostgreSQL 作为 TDW 的补充，弥补 TDW 小数据分析性能低的不足，处理的需求量也较小。
今天我们把知识的焦点投向数据库方面，因为数据库是应用程序的基石，是一切生产的动力。先说一个小小的知识点，在存储日期时间时，应该选用 timestamp 时间戳类型，还是应该用 datettime 类型？
Yugabyte DB 是一个全球部署的分布式数据库，和国内的 TiDB 和国外的 CockroachDB 类似，也是受到 Spanner 论文启发，所以在很多地方这几个数据库存在不少相似之处。
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