前段时间和滴滴的一位同学聊到 insert ... on duplicate key update 插入一条记录成功后，影响行数为 2 意味着什么？
记录锁也就是仅仅把一条记录锁上，官方的类型名称为： LOCK_REC_NOT_GAP 。比如我们把id值为8的 那条记录加一个记录锁的示意图如图所示。仅仅是锁住了id值为8的记录，对周围的数据没有影响。
插入排序算法是所有排序方法中最简单的一种算法，其主要的实现思想是将数据按照一定的顺序一个一个的插入到有序的表中，最终得到的序列就是已经排序好的数据。
但是，实际上「插入意向锁」不是意向锁，而是特殊的间隙锁，属于行级锁，注意是「特殊」的间隙锁，并不是我们常说的间隙锁。
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。
1. 锁类型 锁是数据库区别与文件系统的一个关键特性，锁机制用于管理对共享资源的并发访问。 InnoDB使用的锁类型，分别有： 共享锁（S）和排他锁（X） 意向锁（IS和IX） 自增长锁（AUTO-INC Locks） 1.1. 共享锁和排他锁 InnoDB实现了两种标准的行级锁：共享锁（S）和排他锁（X） 共享锁：允许持有该锁的事务读取行记录。如果事务 T1 拥有记录 r 的 S 锁，事务 T2 对记录 r 加锁请求：若想要加 S 锁，能马上获得；若想要获得 X 锁，则请求会阻塞。 排他锁：允许持有该锁
直接插入排序的基本思想是：每次将一个待排序的记录，按其关键字大小插入到前面已经排好序的序列中的适当位置，直到全部记录插入完成为止。
面对这个问题，我相信80%的人都不清楚（包括我自己），那么本文就围绕这个问题展开介绍，在了解索引之前，我们先了解一下B+树，什么是B+树？在了解B+树之前，先了解一下什么是B树？介绍B树和B+树的插入、删除操作。
大概几个月之前项目中用到事务，需要保证数据的强一致性，期间也用到了mysql的锁，但当时对mysql的锁机制只是管中窥豹，所以本文打算总结一下mysql的锁机制。
InnoDB批量建索引深度揭秘 InnoDB在MySQL 5.7版本中推出了批量建索引的功能。WL#7277 InnoDB: Bulk Load for Create Index这个功能就由本人设计与实现的。本文将对该功能的设计与实现进行详尽的介绍。 ---- 一、InnoDB Fast Index Build介绍 最简单的建索引的方法就是走正常的数据库插入流程，将数据逐条插入到索引B树中。要对B树进行查找合适的插入位置，对B树节点进行正常的加锁，对页面记录redo log，undo log，当页面满时进
使用INSERT同时插入多条记录时，MySQL会返回一些在执行单行插入时没有的额外信息，这些信息的含义如下： ● Records：表明插入的记录条数。 ● Duplicates：表明插入时被忽略的记录，原因可能是这些记录包含了重复的主键值。 ● Warnings：表明有问题的数据值，例如发生数据类型转换。
排序的基本概念 排序：给定一组记录的集合{r1, r2, ……, rn}，其相应的关键码分别为{k1, k2, ……, kn}，排序是将这些记录排列成顺序为{rs1, rs2, ……, rsn}的一个序列，使得相应的关键码满足ks1≤ks2≤……≤ksn（称为升序）或ks1≥ks2≥……≥ksn（称为降序）。 正序：待排序序列中的记录已按关键码排好序。 逆序（反序）：待排序序列中记录的排列顺序与排好序的顺序正好相反。 趟：在排序过程中，将待排序的记录序列扫描一遍称为一趟。通常，一次排序过程需要进行多趟扫描才能完成
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
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。
昨天晚上很晚的时候才写完MySQL的常用函数，今天给大家讲一下MySQL的DML。接下来让我们直接来学习了，今天感冒了。身体很难受下午的时候要去买一波药了，不然程序员也扛不住呀。 DML全称Data
最近在看一些关于消息队列和数据仓库的书，越来越发现，作为一个DBA，只涉猎某几个数据库是远远不够的，在云服务横行的年代，提升自己知识的精度和广度是必不可少的。
的时候用版本链readView控制，写的时候加锁。一种是读写都加锁，比如只允许读取最后数据的银行业务。锁又分为共享锁（s锁）和排它锁（x锁），锁的颗粒度分为表锁和行锁，所以当向上表的排他锁的时候，必须里面的行没有上x锁或者s锁，当然不是遍历所有行，于是在上行锁的时候，会有一个is和ix的锁，代表当前表上了行锁。
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面试官最爱考察的是一个被试者对知识掌握的灵活程度和熟练程度，当一道题目可以同时考察到被试者多个知识点的掌握程度和思考能力时，面试官最爱这样的题目，而且对于插入排序这样被大家耳熟能详的知识点，常常成为考点。
在使用加锁的方式来解决读写问题的时候，由于既要允许读-读情况不受影响，又要使写-写或读-写情况中的操作互相阻塞，所以MySQL给锁分为以下两类：
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。
MySQL在RR隔离级别下引入间隙锁来解决数据记录的幻读问题，在RC隔离级别下，通常间隙锁会消失，降级为记录锁，所以在RC隔离级别下能够提高并发写入的性能。
今天上班的时候，遇到了一个问题，有业务同学反应使用并发replace操作的时候，遇到了死锁的问题。针对这个问题，我看了看表的结构，发现表中有一个主键，一个唯一索引，然后用replace的操作去对表中的记录进行插入，如果存在相同的唯一索引，那么就更新这条记录。
默认情况下，InnoDB工作在可重复读隔离级别下，并且会以Next-Key Lock的方式对数据行进行加锁，这样可以有效防止幻读的发生。Next-Key Lock是行锁和间隙锁的组合，当InnoDB扫描索引记录的时候，会首先对索引记录加上行锁（Record Lock），再对索引记录两边的间隙加上间隙锁（Gap Lock）。加上间隙锁之后，其他事务就不能在这个间隙修改或者插入记录。
Locking read（ SELECT ... FOR UPDATE or SELECT ... LOCK IN SHARE MODE），UPDATE以及DELETE语句通常会对通过索引扫描的记录加上 next-key locks ，忽略没有用到索引的那部分where语句。
1、直接插入排序（Straight Insertion Sort）是一种最简单的排序方法，它的基本操作是将一个记录插入到已排好序的有序表中，从而得到一个新的、记录数增1的有序表。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
排序：所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。 排序存在稳定性，稳定性是评估排序的重要标准。 稳定性：假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。 排序可以概括为两大类 、六大排序： 内部排序：数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序：数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据的排序。
最近遇到一个由于唯一性索引，导致并发插入产生死锁的场景，在分析死锁产生的原因时，发现这一块还挺有意思的，涉及到MySql中不少的知识点，特此总结记录一下。
疫情期间在家工作时，同事使用了 insert into on duplicate key update 语句进行插入去重，但是在测试过程中发生了死锁现象:
其中，table_name是要插入数据的表格的名称，column1、column2、column3等是表格的列名，value1、value2、value3等是要插入的数据。请注意，要插入的数据的数量必须与列的数量相同，并且数据的顺序必须与列的顺序相同。
例如当前表中有ID为1,2,3三条记录，把3删除，重启MySQL，新插入记录的ID从哪儿开始？
RU/RC 情况下加锁情况基本一致, 在加锁情况下脏读和不可重复读在任何一个隔离级别下都不会发生（因为读-写操作需要排队进行)
本节主要介绍openGauss中如何保证单机事务的ACID，在此基础上，在之后文章的第四节中将说明如何保证分布式事务的ACID。
MySQL 作为使用范围最广的开源关系型数据库，是每个后端开发人员都绕不开的一道坎。我在上一篇文章中也写了关于 MySQL 中的 MVCC 的细节及各个隔离级别如何使用 MVCC，有兴趣的可以查看。
可以对现有的表使用SQL语句，也可以对相应的持久化类使用ObjectScript操作来修改InterSystems IRIS®数据平台数据库的内容。 不能修改定义为只读的持久类(表)。
疫情期间在家工作时，同事使用了 insert into on duplicate key update 语句进行插入去重，但是在测试过程中发现了死锁现象:
【注】因为id主键的类型为INT，存储长度为4个字节。所以主键列表值为<4, 1> 和 <4, 2>。
插入排序 基本思想 每步将一个待排序的对象，按其关键码大小，插入到前面已经排好序的一组对象的适当位置上，直到对象全部插入为止。即边插入边排序，保证子序列中随时都是排好序的 基本步骤： 在R1..i-1中查找Ri的插入位置； R1..j.key <= Ri.key < Rj+1..i-1.keyundefined直接插入排序（基于顺序查找）排序过程：整个排序过程为n-1趟插入，即先将序列中第1个记录看成是一个有序子序列，然后从第2个记录开始，逐个进行插入，直至整个序列有序。 将Rj+1..i-1中的所有记录均
接下来，就跟聊聊上面两个事务执行 SQL 语句的过程中，加了什么锁，从而导致死锁的。
插入排序
插入排序就是每一步都将一个待排数据按其大小插入到已经排序的数据中的适当位置，直到全部插入完毕。经典的插入排序算法有直接插入排序和希尔排序。 直接插入排序的基本思想是：将一个记录插入到已排序好的有序表中，从而得到一个新，记录数增1的有序表。即：先将序列的第1个记录看成是一个有序的子序列，然后从第2个记录逐个进行插入，直至整个序列有序为止。 图示如下（自百度图片，若有侵权，请告知）：
批量对一张表进行replace into操作，每个SQL操作1000条数据，最近有同事反馈使用并发replace操作的时候，遇到了死锁的问题。针对这个问题，我看了看表的结构，发现表中有一个主键，一个唯一索引，然后用replace的操作去对表中的记录进行插入，如果存在相同的唯一索引，那么就更新这条记录。
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：
其中Next key锁是Gap锁和Record锁的结合，他锁定的是一个范围，并且锁定记录本身。
之前有位小伙伴美团三面，一直被追求「幻读是否被 MySQL 可重复度隔离级别彻底解决了？」
批量插入数据时，发现插入的这批数据中，有某些记录存在唯一键冲突，一个一个跳出来就比较麻烦了，有什么好的办法直接忽略掉冲突的记录么？
事务传播行为是指多个拥有事务的方法在嵌套调用时的事务控制方式 比如XML中配置：XML:<tx:method name="..." propagation="REQUIRED"/> 注解配置：@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)
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