这种现象就是 不可重复读。 幻读(Phantom read), 一个事务的两次执行相同的查询, 结果集数目不一致. 幻读 可以 认为是 受 INSERT 和 DELETE 影响 不可重复读 的特例。...ANSI SQL 标准的事务隔离级别 为了避免 事务与事务之间 并发执行 引发的副作用, 最简单的方法是 串行地 执行事务, 但是 串行化 会大幅降低系统吞吐量, 降低系统资源利用率。...可串行化： 可串行化基本提供最严格的事务隔离。这个级别模拟串行的事务执行，就好像事务将一个接着一个地串行（而不是并行）执行。不过，使用这个级别的应用必须准备在串行化失败的时候重新启动事务。...\set AUTOCOMMIT off这种方式，只适合在psql中使用，因为AUTOCOMMIT是psql的一个变量。...这是因为 锁 是一种预防性机制, 写会阻塞读, 读会阻塞写; MVCC 是一种后验性机制, 等到提交的时候才检查是否有冲突。
，但是为什么呢？ ...B+树的非叶子节点是不存储数据的，仅存储键值，而B树节点中不仅存储键值也会存储数据。...因为B+树索引的所有数据均存储在叶子节点上，而且数据时按照顺序排列的，那么B+树使得范围查找，排序查找，分组查找一级去重查找变得异常简单。而B树因为数据分散在各个节点，要实现这一点是很不容易的。...这是因为innodb是把数据存放在B+树中的，二B+树的键值就是主键，在B+树的叶子节点中，存储了表中所有的数据，这种以主键作为B+树索引的键值二构建的B+树索引，我们称之为聚集索引 非聚集索引：以主键以外的列主作为键值构建的...在Postgres，Postgres的Repeatable Read在提交时会提供一个“提交的修改的依赖是否被修改“的检测（好绕口，但就是这个意思）。如果依赖已经被改掉了，当前事务提交一定会失败。
专栏持续更新中：MySQL详解 一、间隙锁概念 当我们用范围条件而不是相等条件检索数据， 并请求共享或排他锁时，InnoDB 会给符合条件的已有数据记录的索引项加锁；对于键值在条件范围内但并不存在的记录...查看表结构，id、age、name都有索引 场景1：用不可重复的主键id测试间隙锁 范围查询 事务2的select操作只给三行数据加了共享锁，为什么插入id为24的数据也不行呢？...由于id=9的数据已经存在，主键和唯一键是不能重复的，事务2进行等值查询时，事务1插入一个新的数据，不用担心这条新插入的数据和查询条件是一样的，如果主键一样，SQL语句执行失败，所以肯定能成功 2....） 奇怪的是，我们插入age=17、16、15都被阻塞了，而14、13成功了 这是因为，为了防止幻读，除了age=18这条数据加了共享锁，其两侧也被加上了间隙锁，因为在这种情况下，插入(age=18,id...=10)和(age=18,id=8)是会发生幻读的，所以在一切会影响select * from user where age=18查询结果的地方都加上了间隙锁，但这也会导致一些本不影响查询结果的语句也执行失败
Upsert场景执行流程介绍 对于Hudi Upsert 操作整理了比较核心的几个操作如下图所示 1.开始提交：判断上次任务是否失败，如果失败会触发回滚操作。...3.数据去重:一批增量数据中可能会有重复的数据，Hudi会根据主键对数据进行去重避免重复数据写入Hudi 表。...2.3 数据去重 在upsert 场景中数据去重是默认要做的操作，如果不进行去重会导致数据重复写入parquet文件中。当然upsert 数据中如果没有重复数据是可以关闭去重操作。...在上次任务失败且数据分区字段值反复变更时可以避免数据重复。...但是某些情况下我们的设置的分区列的值就是会变那么必须要使用全局索引保证数据不重复，这样upsert 写入速度就会慢一些。
对于 MySQL、Postgres 等事务性数据源，我们开始利用基于 CDC 的方法进行数据提取。...大多数仪表板将建立在这些报告表和物化视图之上，从而减少为重复性任务和报告用例连接不同表的计算成本。一旦我们将平台实现为不同的层，下一个挑战就是选择能够支持我们大多数下游用例的组件。...Dynamicdb 平台中使用 Dynamodb 将失败的事件存储在控制表中发布。开发了一个再处理框架来处理失败的事件并按预定的频率将它们推送到控制表。 3. 为什么选择基于 CDC 的方法？...基于 CDC 还解决了数据量大增长的问题，因为我们开始以最大分钟间隔迁移，而不是每小时间隔数据。 4. 使用Apache Hudi HUDI 提供内置功能来支持开放数据湖。...同样，在湖中拥有大分区会降低读取查询性能，因为它必须合并多个文件来进行数据处理。
多年来，物化视图一直是Postgres期待已久的功能。他们最终到达了Postgres 9.3，尽管当时很有限。在Postgres 9.3中，当刷新实例化视图时，它将在刷新时在表上保持锁定。...对于大型数据集，这可能会导致扫描大量数据，使缓存无效，并且通常速度较慢。输入实例化视图 物化你的视图 让我们从一个可能包含大量原始数据的示例架构开始。...在这种情况下，一个非常基本的网络分析工具会记录综合浏览量，发生时间和用户的会话ID。...而且，如果我们有一个实时仪表板，我们将为它提供动力，因为它可能花费很长时间来查询原始数据，因此很快变得不可行。...为了可扩展性增量汇总 另一种方法是使用upsert，它使我们能够增量汇总数据而不必重新处理所有基础数据。Upsert本质上是创建或更新。
知识点总结 1.数据库默认隔离级别: mysql —可重复读； oracle,postgres —已提交读 2.mysql binlog的格式三种：statement,row,mixed 3.为什么mysql...用的是可重复读而不是read committed:在 5.0之前只有statement一种格式，而主从复制存在了大量的不一致，故选用repeatable 4.为什么默认的隔离级别都会选用read commited...原因有三：repeatable存在间隙锁会使死锁的概率增大；在可重复读隔离级别下，条件列未命中索引会锁表！...引言 开始我们的内容，相信大家一定遇到过下面的一个面试场景 面试官：“讲讲mysql有几个事务隔离级别？” 你：“读未提交，读已提交，可重复读，串行化四个！...默认是可重复读” 面试官：“为什么mysql选可重复读作为默认的隔离级别？” (你面露苦色，不知如何回答！) 面试官:"你们项目中选了哪个隔离级别？为什么？" 你：“当然是默认的可重复读，至于原因。。
数据库返回的重复结果在很多情况下会导致应用程序逻辑故障。我们最终添加了防御性编程语句，用来检测会出现这个问题的表。这个错误影响到了所有服务器，而在不同的副本实例上损坏的数据行是不一样的。...如果流式复制遇到一个正在执行的事务，而数据库更新影响到了事务范围内的行，那么更新操作就会被阻塞。在这种情况下，Postgres 会暂停 WAL 线程，直到事务结束。...Postgres 9.3 的主数据库不能被复制到 Postgres 9.2 的副本，而 Postgres 9.2 的主数据库也不能被复制到 Postgres 9.3 的副本。...InnoDB 的二级索引有一个指向主键值的指针，而不是指向磁盘位置的指针（如 Postgres 中的 ctid）。...所以，在执行二级查找时，InnoDB 相比 Postgres 略有不利，因为 InnoDB 必须搜索两个索引，而 Postgres 只需要搜索一个。
Deduplication从字面意思也很好理解：“重复数据删除”，总的来说这个功能使得PG数据库有了新的方式去处理重复的索引键值，这大大减小了btree索引所占用的空间，提升了索引扫描的性能，deduplication...可能细心的同学可能会提出一个问题：对于大量重复数据使用deduplication会带来很大的收益，那么对于唯一索引会不会带来较大的性能损耗？答案是影响很小甚至没有影响。...Deduplication的另一个好处在于能够有效预防索引的膨胀，因为PG索引并不关心mvcc机制，也就是说一条元组经过若干次更新后对应的索引中也可能会插入新的行指向新版本的元组。...这里为什么说是可能，而不是一定会产生新的索引元组？...对于大量重复的空值，B-Tree索引去重同样有效，因为根据B-Tree运算符类的相等规则，NULL值永远不会相等。对于空值而言我们可以简单的把它理解成索引值域中的其他值。
这里会涉及到一个问题，就是记录新的binlog水位和全量select之间会有一个先后顺序，这两个步骤中间可能会产生新的binlog，比如：1、先记录新binlog水位，再读取数据，会导致下次读取binlog...水位时会有重复的SQL操作；2、先读取数据，再记录binlog水位，会导致漏掉部分SQL操作，并且读取数据时间越长，漏掉的概率越大。...因为漏数据是无法容忍的，因此平台选择1，为了避免重复的SQL操作，平台增加了约束：采集的mysql表需要包含主键或唯一键，这个约束正常情况下都是完全可以满足的。...当mysql表包含主键或唯一键后，即便出现重复SQL操作也不会有问题，比如重复的新增、更新操作在写入hive表时会先根据主键或唯一键删除旧数据，然后使用新数据替换，重复的删除操作相当于删除一个不存在的数据...，将有效记录存储到文件，因为insert、update操作都可以理解为用新数据替换旧数据，所以将这两个操作的有效记录合并写入到upsert文件，将delete操作的有效记录写入到delete文件。
建议PC端访问 https://www.liuluanyi.cn 一、为什么学习它？...YAML 的库几乎和 JSON 一样无处不在。除了支持注释、换行符分隔、多行字符串、裸字符串和更灵活的类型系统之外，YAML 也支持引用文件，以避免重复代码。...二、简介 YAML 语言（发音 /ˈjæməl/ ）的设计目标，就是方便人类读写。它实质上是一种通用的数据串行化格式。 YAML 有一个小的怪癖。所有的 YAML 文件开始行都应该是 ---。...对象：键值对的集合，又称为映射（mapping）/ 哈希（hashes） / 字典（dictionary） 数组：一组按次序排列的值，又称为序列（sequence） / 列表（list） 纯量（scalars...重复的内容在YAML中可以使用&来完成锚点定义，使用*来完成锚点引用，例如： defaults: &defaults adapter: postgres host: localhost
两次读取中间被其他事务修改了 3、幻读 幻读是指事务读取某个范围的数据时，因为其他事务的操作导致前后两次读取的结果不一致。...幻读和不可重复读的区别在于,不可重复读是针对确定的某一行数据而言,而幻读是针对不确定的多行数据。...通过区间锁技术避免了幻读 4、串行化(SERIALIZABLE) 串行化可以避免所有可能出现的并发异常,但是会极大的降低系统的并发处理能力 四、数据库日志有哪些？...UPDATE及DELETE操作），记录修改的唯一键值以及old column记录。...使用手动提交 六、事务的ACID特性 1、原子性(Atomicity) 事务中的所有操作作为一个整体像原子一样不可分割，要么全部成功,要么全部失败。
Upsert 具体的顺序为：先插入数据，然后删除重复数据。这样可以确保了操作期间的数据仍然可见。 此外，Upsert 功能还特别考虑了修改主键的场景。在数据更新过程中无法更改主键列。...我们设置了这个限制的主要考量是，Upsert 也包含数据更新操作，更新的数据需要有新的主键值。如果用户提供的主键值与 AutoID 自动生成的主键值发生冲突，那可能会导致数据被覆盖。...所以，已经开启了 AutoID 的 Collection 不可使用 Upsert 功能。后续新版本中我们可能会取消这一限制。 性能开销：Upsert 可能会导致性能成本。...因此，频繁的删除操作可能会导致数据膨胀，影响性能。我们建议不要太过于频繁地使用 Upsert 功能，以确保最佳性能。 02....这两点对于金融和媒体等领域尤为重要，因为都需要实时处理各种来源的流式数据。 优化电商推荐系统：电商平台需要实时根据库存和客户行为动态调整其推荐商品或内容以提升用户体验。
因为 HBase 按字典顺序对行键进行排序，负值的第一位是 1 而正值是 0，所以如果我们不翻转第一位，负值就会“大于”正值。...VARCHAR（即字符串），而“f1”.val 列声明您的 HBase 表将包含具有列族和列限定符“f1”:VAL 的键值，并且它们的值将是一个 VARCHAR。...每个拆分表 Salting 会自动进行表拆分，但如果您想精确控制表拆分发生的位置而不添加额外字节或更改行键顺序，那么您可以预先拆分表。...为什么这么快？ Phoenix很快。100M 行的全表扫描通常在 20 秒内完成（中型集群上的窄表）。如果查询包含键列上的过滤器，这个时间会减少到几毫秒。...为什么 Phoenix 在执行 upsert 时会添加一个空的/虚拟的 KeyValue？ 需要空的或虚拟的 KeyValue（列限定符为 _0）以确保给定的列可用于所有行。
✏️ 编者按： 在《一文解析数据库的三生三世》这篇文章中，我们站在历史的角度认识了数据库的「前世今生」。文中提到在线事务处理等关键场景，那究竟什么是数据库的事务？为什么数据库需要支持事务？...那么一致性跟原子性的区别到底在哪里呢？原子性是指多个用户指令之间必须作为一个整体完成或失败，而一致性更多是数据库内的相关数据规则同时完成或失败。...而 12306 刷火车票，你可以看到有 10 张余票，但是在下单的时候告诉你票卖完了，因为同时有 10 个用户把票买掉了，你需要重新刷余票。这个也是可以接受的。...Postgres 里每一个事务都会保存一个当前系统的事务快照（Snapshot），这个快照里会保存事务创建时当前系统的最高（最晚）事务编号，以及目前还在进行中的事务编号。...相当于做了一个删除标记，而数据没有真正被删除，因此 Postgres 数据库需要定期做数据清理操作（Vacuum）。
ACID特性，为什么需要隔离性呢？...，那就会出现脏读（读取了未commit的数据）、不可重复读（两次查询值不同）、幻读（两次查询数据量不同）等问题，数据的安全性最低，优点是并发效率非常高，一般不会使用 如果我们串行化（靠锁实现），通过锁给所有的事务都排个序...，虽然数据的安全性提高了，并发的效率就太低了，一般也不会使用 所以我们一般用的是已提交读、可重复读这两个隔离级别，平衡了数据的安全性，一致性以及并发的效率 ，是由MVCC多版本并发控制实现的（MVCC是已提交读和可重复读的原理...然而现在我们发现获取name为chenwei的排它锁也获取不到了，这是为什么？...因为现在name走的是索引， 通过zhangsan在辅助索引树上找到它所在行记录的id是7，然后到主键索引树上，获取对应行记录的排他锁（MySQL Server会根据情况，在主键索引树和辅助索引树上加锁
在读取上两者类似 但是在隔离控制上，针对于两种情况，对于不可重复读，只需要锁住满足条件的记录（如出现内部不一致的哪一行数据即可）；对于幻读，因为出现了数据量不一致，不仅需要所著满足条件的记录，甚至于要锁住相近的记录或者...是MySQL默认的隔离级别 4.串行化（Serializable） 事务之间以一种串行的方式执行，安全性非常高 隔离级别 脏读 不可重复读 幻读 读未提交 否 否 否 读已提交 是 否 否 可重复读 是...辅助索引的叶子节点的data域记录着主键的值，在使用辅助索引进行查找时，需要先查到主键值，然后再到主索引中进行查找。...当一张表中的字段更多时，可以尝试将大表拆分成多张子表，高频的主信息放入主表中，其他放入子表），分库（将一个数据库拆分成多个数据库，主数据库用于写入和修改数据，其他的用于同步主数据并提供给客户端查询） （..."Soft state" 可以理解为"无连接"的, 而 "Hard state" 是"面向连接"的 Eventually Consistency -- 最终一致性， 也是 ACID 的最终目的。
但是串行重放因为速度慢，在遇到如批量更新等大事务时，容易产生较大的同步时延，适应不了对数据实时性较高的同步场景。...2、row格式binlog事件的幂等容错 实现幂等逻辑的动机有三个： 因为生产者实现的是at-least-once模式进行消息生产，因此consumer这里必须要能否处理消息重复的问题。...从上面的原理图可以看出，在Kafka队列中，具有相同主键值的记录会被投送到相同的线程，且线程内是有序的。这样的并发方式在下面这样的场景中，会产生数据不一致的情况。以下是对该场景的详细描述。...当线程2执行insert时，因为在这之前线程1已经将唯一索引为lucy的记录写入了DB，因此线程2的操作会失败（唯一索引冲突），从而进入幂等流程。...线程2执行完insert后，线程1执行insert会因为唯一索引约束冲突而报错失败，从而进入幂等流程。
dict 类型使用的两个指向哈希表的指针，其中 0 号哈希表（ht[0]）主要用于存储数据库的所有键值，而 1 号哈希表主要用于程序对 0 号哈希表进行 rehash 时使用，rehash 一般是在添加新值时会触发...自动故障迁移（Automatic failover） - 当一个主服务器不能正常工作时， Sentinel 会开始一次自动故障迁移操作， 它会将失效主服务器的其中一个从服务器升级为新的主服务器， 并让失效主服务器的其他从服务器改为复制新的主服务器...； 当客户端试图连接失效的主服务器时， 集群也会向客户端返回新主服务器的地址， 使得集群可以使用新主服务器代替失效服务器。...LeastActive 最少活跃调用数，相同活跃数的随机，活跃数指调用前后计数差。 使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。...Failover - 失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。可通过 retries="2" 来设置重试次数(不含第一次)。
这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。...数据库的三种索引： 唯一索引：是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。...数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。 主键索引 ：数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。...可重复读(repeatable read) ：禁止不可重复读取和脏读取、以及幻读(innodb 独有)。 串行(serializable)：事务只能一个接着一个地执行，但不能并发执行。...发布/订阅 先操作数据库，成功； 再删除缓存，也成功； 如果原子性被破坏了： 第一步成功(操作数据库)，第二步失败(删除缓存)，会导致数据库里是新数据，而缓存里是旧数据。
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