对于SQL相信大家都不陌生，可以通过条件进行查询某一值的个数，或者按某一字段进行聚合计数，例如查看某一分类下的数量。
锁是计算机协调多个进程或纯线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的计算资源（CPU、RAM、I/O）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所在有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。
InnoDB 行锁是通过对索引数据页上的记录（record）加锁实现的。主要实现算法有 3 种：Record Lock、Gap Lock 和 Next-key Lock。
锁是MySQL在服务器层和存储引擎层的并发控制，锁可以保证数据并发访问的一致性、有效性；
案例 这里只是展示方法，用到数据只有15行 案例数据 导入模拟数据 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('模拟数据.xlsx') data.head() 导入模拟数 查看数据行、列 len(data) #数据行数 len(data.columns) #数据列数 data.info() #数据各列详细信息 data.describe() #默认，值统计数值型列 data.describe(inclu
第4章 Schema与数据类型优化 数据类型的设定原则应该遵循更小的往往更好，越简单越好（如能用data就用data而不用字符串），尽量避免NULL。 如果数据允许NULL，对MySQL来说更难优化，因为可为NULL的列使得索引，索引统计，和值比较都比较复杂。 TINYINT，SMALLINT，MEDIUMINT，INT，BIGINT，8,16,24,32,64位整数，还有可选的UNSIGNED属性，只保存无属性的值。 MySQL可以为整数类型指定宽度，但是对大多数应用这是没有意义的，他不会限制值的合法范围
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当前，所有形状都可以移动和旋转，但这并不是它们唯一能做的。我们可以想出一些希望形状表现出来的不同行为。要使形状做其他事情，只需将其代码添加到Shape.GameUpdate中即可。但是，如果我们定义很多行为的话，那么该方法将变得非常庞大。另外，我们可能不希望所有形状的表现都相同。
另外，为了允许行锁和表锁共存，实现多粒度锁机制，InnoDB还有两种内部使用的意向锁（Intention Locks），这两种意向锁都是表锁。
这篇文章能够阐述清楚跟数据库相关的四个概念：事务、数据库读现象、隔离级别、锁机制
零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。因此，zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型
零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。因此，zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型。
懂编程语言最开始是属于程序猿的世界，现在随着国内人们受教育程度的提升、互联网科技的发展，业务人员也开始慢慢需要懂编程语言。从最近几年的招聘需求看，要求会Python则成为刚需。
存储引擎:可以看作是数据表存储数据的一种格式，不同的格式具有的特性也各不相同。 举例说明:只有InnoDB存储引擎支持事务、外键、行级锁等特性，而MyISAM则支持压缩机制等特性。 存储引擎的特点:本身是MySQL数据库服务器的底层组件之一，最大的特点是采用“可插拔”的存储引擎架构。 “可插拔”的理解:指的是对正在运行的MySQL服务器依然可根据实际需求使用特定语句加载（插入，INSTALL PLUGIN语句）或卸载（拔出，UNINSTALL PLUGIN语句）所需的存储引擎文件。
InnoDB串行化隔离级别使用间隙锁（gap lock）解决幻读（事务并发情况下两次查询的数据量不同）问题
pandas是一个提供快速、灵活、表达力强的数据结构的Python库，适合处理‘有关系’或者‘有标签’的数据。在利用Python做数据分析的时候，pandas是一个强有力的工具。 pandas库有
看了前一阵自己写的《javascript 常用代码记录》觉得自己当时真心傻X，但是也懒得改了，还不如重新写个文章来的爽快，于是写了下最近学到的小知识。
对于很多大文件的增量读取，如果遍历每一行比对历史记录的输钱或者全都加载到内存通过历史记录的索引查找，是非常浪费资源的，网上有很多人的技术博客都是写的用for循环readline以及一个计数器去增量读取，这样是十分脑残的，假如文件很大，遍历一次太久。 我们需要了解获取文件句柄的基本理论，其中包含的指针操作等。 原理是这样子，linux的文件描述符的struct里有一个f_pos的这么个属性，里面存着文件当前读取位置，通过这个东东经过vfs的一系列映射就会得到硬盘存储的位置了，所以很直接，很快。 以下是利用python实战代码,核心函数tell(),seek(). 也是调用的系统调用seek tell seek()的三种模式： （1）f.seek(p,0) 移动当文件第p个字节处，绝对位置 （2）f.seek(p,1) 移动到相对于当前位置之后的p个字节 （3）f.seek(p,2) 移动到相对文章尾之后的p个字节 tell()： 返回当前文件的读取位置。 代码： #!/usr/bin/python fd=open("test.txt",'r') #获得一个句柄 for i in xrange(1,3): #读取三行数据 fd.readline() label=fd.tell() #记录读取到的位置 fd.close() #关闭文件 #再次阅读文件 fd=open("test.txt",'r') #获得一个句柄 fd.seek(label,0)# 把文件读取指针移动到之前记录的位置 fd.readline() #接着上次的位置继续向下读取 后续：今儿有一人问我如何得知这个大文件行数，以及变化，我的想法是 方法1： 可以去遍历'\n'字符。 方法2： 从一开始就用for循环fd.readline()进行计数，然后变化的部分（用上文说的seek、tell函数做）再用for循环fd.readline()进行统计增加行数。
在开发系统的时候，你可能经常需要计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想，一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗？
三篇文章分别通过实际操作，介绍了主键、非主键唯一索引、普通索引、普通字段四个方面介绍了加锁的范围。
鱼皮最新原创项目教程，欢迎学 大家好，我是鱼皮。有的面试官喜欢考手写 SQL 然后问你这个 SQL 语句上面加了哪些锁，很多小伙伴遇到这种问题的时候都是一脸懵逼，所以今天来分享下问题答案 ，希望对大家有啥帮助。 首先众所周知，InnoDB 三种行锁： Record Lock（记录锁）：锁住某一行记录 Gap Lock（间隙锁）：锁住一段左开右开的区间 Next-key Lock（临键锁）：锁住一段左开右闭的区间 哪些语句上面会加行锁？ 1）对于常见的 DML 语句（如 UPDATE、DELETE 和 INS
我们先要做的就是前端的交互。其实很简单，就是个表格，类似于我们接口请求体的form-data那种可以自行增加行数的表格，每行分为key和value，key就是输入条件的名称，value，就是具体的多个子状态（用/隔开）
由定义里可以看出，状态的改变是为了改变对象的行为，所以我们的思路就是将行为封装到对象中，然后利用多态机制来控制行为。
间隙锁（Gap Lock）是Innodb在RR级别下为了解决幻读问题时引入的锁机制，（下面的所有案例没有特意强调都使用可重复读隔离级别）幻读的问题存在是因为新增或者更新操作，这时如果进行范围查询的时候（加锁查询），会出现不一致的问题，这时使用不同的行锁已经没有办法满足要求，需要对一定范围内的数据进行加锁，间隙锁就是解决这类问题的；在可重复读隔离级别下，数据库是通过行锁和间隙锁共同组成的（next-key lock）来实现的；
五子棋是一种流行的棋类游戏，在制作五子棋游戏时，打印棋盘是一个必不可少的步骤。下面，我们将详细介绍如何使用Python来打印五子棋棋盘。
该语句会命中d=5这行，对应主键id=5。 因此在select 语句执行完后，id=5这行会加写锁。因两阶段锁协议，写锁会在执行commit语句时释放。
在界面上拖一个控件dataGridView1，在datagridview添加行事件中添加如下代码：
Hydra是企业级数据仓库的开源替代品。速度快且功能丰富，开发人员可以更快的构建更好的分析。支持列存PG的更新和删除是#1客户功能请求，现在GA了。之前博文“如何为分析构建最快的PG数据库”中，回顾了Hydra团队如何将列存、向量化和查询并行化添加到PG中，以及使用ClickBench的基准测试结果。目前对WHERE进行了向量化。但未用SIMD，声称很快会提供。平均下来，查询性能比基本PG提高了23倍！这也太夸张了吧，可以弄下来测试下，文末有源码地址。
因为前面小伙伴对 data_locks 应该有了一定的了解，这里就直接分析 data_locks 的数据信息。
InnoDB与MyISAM有两处不同： 1）InnoDB支持事务； 2）默认采用行级锁（也可以支持表级锁）
该语句会命中d=5一行，对应主键id=5。 因此在select 语句执行完后，id=5一行会加写锁。因两阶段锁协议，写锁会在执行commit语句时释放。
iptables/ip6tables 是 IPv4/IPv6 包过滤和 NAT 的管理工具。
现在，我们已经知道了。在编写并发程序时，如果不谨慎，没有考虑清楚共享资源的访问方式和同步机制，那么就会发生竞态条件和数据竞争这些问题，那么如何避免踩坑？避免发生竞态条件和数据竞争的办法有哪些？请看下面：
“ 本章节是数据预处理的第一步：了解数据（集）。只有充分了解了数据，我们才能对数据做进一步的预处理和后续深入的分析。”
1、R中的数据结构-Array #一维数组 x1 <- 1:5; x2 <- c(1,3,5,7,9) x3 <- array(c(2, 4, 6, 8, 10)) #多维数组 xs <- array(1:24, dim=c(3,4,2)) #访问 x1[3] x2[c(1,3,5)] x3[3:5] xs[2, 2, 2] xs[2, 2, 1] #增加 x1[6] <- 6 x2[c(7, 9, 11)] <- c(11, 13, 15) #动态增加 x1[length(x1) + 1] <
下午，我正爽歪歪地喝着咖啡，看着Power BI每秒钟刷新一次，静静等待某个分公司完成本月绩效任务，自动调用Python在钉钉群中发送喜报：
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!!!
线程主要通过共享对相同对象的访问进行通信。因此，在对象变化时读取可能会产生意外的结果。同样，同时更改对象可能会使它处于不一致的状态。
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下载了几个歪果仁做的Excel表格，非常的漂亮： 再看看我们最常见的表格，难看的瞬间爆表 兰色对歪果仁的表格好看的原因进行了归纳，下面我们按歪果仁的思路改造我们的表格。 第1步：更换和弱化表格线，突
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）：
“软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西，但是要知道如何快速查找重·要的知识点。”
在上一篇文章最后，我给你留了一个关于加锁规则的问题，今天，我们就从这个问题说起吧。
在上一篇文章《MySQL next-key lock 加锁范围是什么？》中已经介绍了主键索引的加锁范围，现在来回顾一下：
DWD（Data WareHouse Detail）数据明细层，主要是将从业务数据库中同步过来的ODS层数据进行清洗和整合成相应的事实表。事实表作为数据仓库维度建模的核心，需要紧紧围绕着业务过程来设计。在拿到业务系统的表结构后，进行大概的梳理，再与业务方沟通整个业务过程的流转过程，对业务的整个生命周期进行分析，明确关键的业务步骤，在能满足业务需求的前提下，尽可能设计出更通用的模型。
条件 while 条件为真就会执行代码. while(条件为真){ 执行的代码; } do…while 先执行后判断条件,如果为真则循环. do{ 执行的代码; }while(条件为真); 计数 for 根据写的次数确定循环次数. for(初始化循环计数器的值; 评估每个循环迭代; 增加循环计数器的值){ 执行的代码; } foreach 适合用于数组循环,遍历数组中的每个键或值. foreach (数组变量 as 临时变量) { code to be ex
不少人在开发的时候，应该很少会注意到这些锁的问题，也很少会给程序加锁(除了库存这些对数量准确性要求极高的情况下)，即使我们不会这些锁知识，我们的程序在一
因为数据也是一种供许多用户共享的资源，如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素，所以进一步学习MySQL，就需要去了解它的锁机制。
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