经常看到有人写关于锁的事情,但常常感觉给人一个感觉,数据库的ACID 是通过锁来控制的,实际上数据库的ACID 控制是复杂的,MVCC 就是一个对资源并发访问时的提高并发访问的有效的方法
最近整理了一下MySQL 8.0的自动化安装,其中用到了一个MySQL 5.7版本的自定义配置文件,由于没有对(MySQL 8.0)做针对性修改,导致安装过程中出现了一些错误 其中部分原因就是MySQL 5.7时代的配置在MySQL 8.0不再被支持,同时某些参数不再建议使用,如果继续保留在配置文件中,会导致8.0实例无法启动。
假设我们的链表元素是:e1-> e2 -> e3 -> e4 我们要删除 e3这个entry 因为HashEntry中next的不可变,所以我们无法直接把e2的next指向e4,而是将要删除的节点之前的节点复制一份,形成新的链表。它的实现大致如下图所示:
现在MySQL 8和PostgreSQL 10已经发布,现在是重新审视两个主要的开源关系数据库如何相互竞争的好时机。
MySQL数据库的性能调优是数据库管理员和开发者们必须面对的挑战,而性能关键的方式在于参数的调优,其中 innodb_lru_scan_depth 是不可忽视的一项。今天我们一起了解这个参数,探讨如何通过调整它来优化数据库性能。
在本节中,我们将讨论重要的概念和术语,这些概念和术语有助于理解并有效使用这些原语。
如果将应用的所有数据简单地放在一台 MySQL 服务器实例上,就不用谈什么扩展性了。但是业务能稳定持续的增长,那么应用肯定会碰到性能瓶颈。
InnoDB是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎,架构分为两块:内存中的结构和磁盘上的结构。InnoDB 使用日志先行策略,将数据修改先在内存中完成,并且将事务记录成重做日志(Redo Log),转换为顺序IO高效的提交事务。
从根本上讲,ClickHouse,Druid和Pinot都是相似的,因为它们在同一节点上存储数据并进行查询处理,这与去耦BigQuery体系结构不同。最近,我以Druid为例描述了一些固有的问题与耦合结构1,2)。目前没有与BigQuery等效的开源软件(也许是Drill吗?),我已经在本博文中探讨了构建此类开源系统的方法。
使系统快速运行的最重要因素是其基本设计。您还必须知道系统正在执行哪种处理以及其瓶颈是什么。在大多数情况下,系统瓶颈来自以下来源:
InnoDB存储引擎提供了具有提交,回滚,和崩溃恢复能力的事务安全,对比MYISAM 的存储引擎,InnoDB写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。它的特点有如下:
InnoDB是MySQL数据库中最常用的存储引擎之一,它是一个支持ACID事务的高性能引擎,提供了一些重要的功能,如行级锁定、外键约束和崩溃恢复等。在本文中,我们将详细介绍InnoDB存储引擎的工作原理、优势和限制等方面。
导语 混合云可以让您在本地运行您的基础设施,可以按租赁、配置和扩展要求获得一些云功能,然后在准备就绪后可以将应用程序迁移到公共云(也可能是私有云)。实际上,出于监管、安全、带宽或成本等原因,某些数据或
在 Elasticsearch 5.0.0 发布之后,Elasticsearch 在 333 个 commite、2236 个合并请求下,发布了基于 Lucene 7.0.1 的 Elasticsearch 6.0.0 正式版。
2、右外连接,将右表中要丢弃的记录保留在结果集中,左表中对应的部分用null填充。
引言 在angular-start项目中启用了模块热替换(HMR - Hot Module Replacement)功能,关于如何在angular-cli启用HRM,请查看HRM配置 那HMR是个什么东西呢? HMR是webpack提供的一个功能,angular-cli使用了它,它会在应用程序运行过程中替换、添加或删除模块,而无需重新加载整个页面。主要是通过以下几种方式,来显著加快开发速度: 保留在完全重新加载页面时丢失的应用程序状态 只更新变更内容,以节省宝贵的开发时间 调整样式更加快速 - 几乎相当于在
Halodoc 数据工程已经从传统的数据平台 1.0 发展到使用 LakeHouse 架构的现代数据平台 2.0 的改造。在我们之前的博客中,我们提到了我们如何在 Halodoc 实施 Lakehouse 架构来服务于大规模的分析工作负载。我们提到了平台 2.0 构建过程中的设计注意事项、最佳实践和学习。本博客中我们将详细介绍 Apache Hudi 以及它如何帮助我们构建事务数据湖。我们还将重点介绍在构建Lakehouse时面临的一些挑战,以及我们如何使用 Apache Hudi 克服这些挑战。
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。
最近登录Jenkins之后,消息提示中反馈说:您的存储中有无法读取或者旧的数据格式。通过Jenkins的系统管理中的管理旧数据可以看到详细说明。
ReplacingMergeTree和SummingMergeTree是ClickHouse中两种常用的MergeTree引擎。
学习目标 倒排索引是不变的优缺点 Elasticsearch持久化 Elasticsearch如何选择master Elasticsearch索引的过程 Elasticsearch搜索的过程 Elasticsearch更新/删除的过程 Elasticsearch是如何避免脑裂现象 游标查询scroll技术 倒排索引是不变的优缺点 优点: 1、不能修改就不用考虑多个进程同时修改的问题,不会加锁 2、不变性,导致从磁盘加载到内存中可以一直保留着,不用变化,提交查询性能 缺点: 1、不变性,导致要更新一个
在数据库的日常维护中,索引的管理是一个关键部分。有时,为了优化查询性能,我们可能会尝试添加、删除或修改索引。但是,直接删除一个索引可能会导致某些查询的性能下降,甚至在某些情况下导致查询失败。为了避免这种情况,MySQL 8引入了隐藏索引的概念。
本文围绕一个问题展开: 假如主机内存只有 100G,现在要对一个 200G 的大表做全表扫描,会不会把数据库主机的内存用光了?
Protocol buffers 是一种语言中立,平台无关,可扩展的序列化数据的格式,可用于通信协议,数据存储等。
Apache Paimon (incubating) 是一项流式数据湖存储技术,可以为用户提供高吞吐、低延迟的数据摄入、流式订阅以及实时查询能力。
最近面试被问到这样一个问题。这里总结一下。关于更多的MySQL真题,你可以直接访问该链接进行查看。
原文:https://mysqlserverteam.com/whats-new-in-mysql-8-0-generally-available/
我的主机内存只有100G,现在要全表扫描一个200G大表,会不会把DB主机的内存用光?
在通常的IT环境下,如果需要保证系统连续不断的运行,需要创建一个容错系统。最常见方法是使用冗余的组件,即使是部分组件出现故障,系统也能够继续按预期运行。基于这种要求,带来了一系列挑战,系统的复杂性非常高。对于数据库来说,不仅仅是管理一台服务器,而且需要维护和管理多台服务器。除了保证系统持续可用以外,还必须解决常见的分布式系统问题,例如网络分区或脑裂情况。
一个系统上线之后,开发和调优将一直贯穿系统的生命周期中,HBase也不列外。这里学习下HBase的调优。
为了在发生故障时提供持久性,MongoDB使用预写日志记录到磁盘journal文件中。
不少分布式系统都在使用ETCD分布式中间件系统作为分布式系统,系统数据的存放地,通过ETCD存储的信息来为分布式系统本身提供节点状态的传递和节点状态的确认依据. 相对于同样支持分布式协议的zookeeper ,ETCD为什么受到不少分布式数据库系统或单机系统高可用的欢迎。
应用程序属性用于支持在不同的环境中工作。在本章中,将学习如何配置和指定Spring Boot应用程序的属性。
SSH是SecureSHell的缩写。它主要是为了在远程访问另一台计算机/服务器时提供安全性而开发的。旧的telnet程序允许发送或接收的任何东西都是可见的,所以外人可以“嗅探”中间的连接(使用Wireshark等程序)来查看您的电子邮件、命令、用户名和密码。SSH对会话进行加密,并提供改进的身份验证工具。它的一些功能包括X会话转发、安全文件传输和端口转发。
Annotation(注解)是Java JDK5及其以后版本中引入的一个特性。注解是Java的一个新的类型(与接口类似),它与类、接口、枚举是在同一个层次,它们都称为Java的一个类型(TYPE)。它可以声明在包、类、字段、方法、局部变量、方法参数等的前面,用来对这些元素进行说明,注释。它的作用非常多,进行编译检查、生成说明文档、代码分析等。
这些字典在ClickHouse中提供了各种功能,如数据分布、数据合并、数据缓存、数据存储方式和数据转换等。可以根据具体需求选择合适的字典,并使用相应的语句进行定义和关联。
本文讲述了 .NET GC 的一些细节知识,内容大部分来自于书籍 Under the Hood of .NET Memory Management (注:本文假设你了解 .NET 的基础知识,譬如值类型,引用类型等)
有人喜欢用 Excel 的 vlookup 函数来处理。但对于生信人来说,这显然不够优雅,因为我们有更好的办法。
原文地址: https://dev.mysql.com/doc/relnotes/mysql/5.7/en/news-5-7-40.html
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
pg数据库的回滚是瞬间完成的。看到这句话是不是觉得pg很先进,确实是这样,但是也是有代价的,下面聊一聊这个问题。
要高效地使用数据,就必须要有组织,因此业界对数据的结构化组织有很多探索。 1)Cube技术概念 OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是“维”这个概念。“维”(Dimension)是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要属性定义为多个维,使用户能对不同维上的数据进行比较。因此,OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。OLAP的基本多维分析操作有钻取、切片和切块,以及旋转等。
高性能事务系统应用程序通常在提供活动跟踪的历史记录表;同时,事务系统生成$日志记录,用于系统恢复。这两种生成的信息都可以受益于有效的索引。众所周知的设置中的一个例子是TPC-a基准应用程序,该应用程序经过修改以支持对特定账户的账户活动历史记录的有效查询。这需要在快速增长的历史记录表上按帐户id进行索引。不幸的是,基于磁盘的标准索引结构(如B树)将有效地使事务的输入/输出成本翻倍,以实时维护此类索引,从而使系统总成本增加50%。显然,需要一种以低成本维护实时索引的方法。日志结构合并树(LSM树)是一种基于磁盘的数据结构,旨在为长时间内经历高记录插入(和删除)率的文件提供低成本索引。LSM树使用一种延迟和批量索引更改的算法,以一种类似于合并排序的有效方式将基于内存的组件的更改级联到一个或多个磁盘组件。在此过程中,所有索引值都可以通过内存组件或其中一个磁盘组件连续进行检索(除了非常短的锁定期)。与传统访问方法(如B-树)相比,该算法大大减少了磁盘臂的移动,并将在使用传统访问方法进行插入的磁盘臂成本超过存储介质成本的领域提高成本性能。LSM树方法还推广到插入和删除以外的操作。然而,在某些情况下,需要立即响应的索引查找将失去输入/输出效率,因此LSM树在索引插入比检索条目的查找更常见的应用程序中最有用。例如,这似乎是历史表和日志文件的常见属性。第6节的结论将LSM树访问方法中内存和磁盘组件的混合使用与混合方法在内存中缓冲磁盘页面的常见优势进行了比较。
如果小明有一个全部数据都存储在本地的应用,而这部设备被他失手扔进了大海,然后数据也一并烟消云散了。为了避免这种情况发生,我们可以尝试将一个纯本地应用移植到 Web 端。
数据库事务指的是一组数据操作,事务内的操作要么就是全部成功,要么就是全部失败,什么都不做,其实不是没做,是可能做了一部分但是只要有一步失败,就要回滚所有操作,有点一不做二不休的意思。
使用 MSBuild 中的 Copy 这个编译目标可以在 .NET 项目编译期间复制一些文件。不过使用默认的参数复制的时候文件夹结构会丢失,所有的文件会保留在同一级文件夹下。
经常在面试或笔试的时候,会被问到GET请求与POST请求有何区别,区别在哪里,什么时候用GET请求、什么时候用POST请求等等的问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云