在数据库读写操作中,经常会有人问到数据库读写同步的问题,即在数据库操作中,数据正处于写状态,此时要读取的数据为空状态,问怎么操作。其实,说到这就不得不提到数据库的一个重要的机制WAL,不管是后端的PostSql还是前端的SqlLite,都会涉及到WAL机制。
WAL的全称是Write Ahead Logging,它是很多数据库中用于实现原子事务的一种机制,SQLite在3.7.0版本引入了该特性。
SQLite在3.7.0版本引入了WAL (Write-Ahead-Logging),WAL的全称是Write Ahead Logging,它是很多数据库中用于实现原子事务的一种机制,引入WAL机制之前,SQLite使用rollback journal机制实现原子事务。 rollback journal机制的原理是:在修改数据库文件中的数据之前,先将修改所在分页中的数据备份在另外一个地方,然后才将修改写入到数据库文件中;如果事务失败,则将备份数据拷贝回来,撤销修改;如果事务成功,则
上篇文章简单的实现了基于LSM数据库的初步版本,在该版本中如数据写入到内存表后但还未持久化到SSTable排序字符串表,此时正好程序崩溃,内存表中暂未持久化的数据将会丢失。
WAL(Write Ahead Log)预写日志,是数据库系统中常见的一种手段,用于保证数据操作的原子性和持久性。
简介 SQLite,是一款轻型的数据库,是遵守ACID的关系型数据库管理系统。它的设计目标是嵌入式的,目前Android和iOS的设备内置的都是SQLite数据库。SQLite虽然娇小,但也支持事务和多数的SQL92标准。 主要特点 Zero-Configuration 无需安装和管理配置。 Serverless 无需服务器支持。 Single Database File 数据文件存储在一个单一的磁盘文件。 Stable Cross-Platform Database File 数据库文件格式跨平台,无论
本文介绍了HBase的WAL(Write Ahead Log)机制,包括其线程模型、多生产者单消费者模型以及日志落盘策略。HBase通过WAL机制将随机写转化为顺序写,提高了读写性能和可靠性。同时,WAL机制也保证了HBase的容错能力,即当发生故障时,可以从最近的备份中恢复数据。
1、WAL预写日志系统。数据库中的高效日志算法,对于非内存数据库来说,磁盘I/O操作是数据库效率的一个重要瓶颈。
MySQL WAL(Write-Ahead Logging)技术:是 MySQL 数据库的一种重要机制,主要关于数据库系统中的事务处理和日志管理。
Spark Streaming 是一种构建在 Spark 上的实时计算框架,它扩展了 Spark 处理大规模流式数据的能力。Spark Streaming 的优势在于:
开启SQLite的WAL模式(Write-Ahead-Log),多线程的并发性将得到进一步的提升。
逻辑复制(Logical Replication)或Pglogical是表级别的复制。两者都是基于WAL的复制机制,允许在两个实例之间复制指定表的WAL。这两个看起来让人迷惑,到底有什么区别呢?Logical Replication是PostgreSQL10.0引入的内置新特性,而pglogical则是一个插件。PG10版本之前可以使用该插件进行逻辑复制,通过持续发展,pglogical的所有特性都集成到了Logical Replication中。换句话说,pglogical插件变成了Logical Replication。Logical Replication最基本的优势在于不用安装任何插件,安装插件受限的环境中,可以推荐使用该逻辑复制。
AntDB数据库是一款国产自研的MPP架构的分布式数据库,高度兼容Oracle语法,在通信、金融、交通等多个行业应用广泛。用户在使用AntDB数据库的过程中,经常由于误操作、应用程序Bug等,导致了误删数据或者误更新数据,影响业务正常使用。误删数据不是某个数据库的个例,几乎所有的数据库都会遇到类似问题,并且大多数数据库都会提供一个【数据闪回】的工具,利用该工具可以快速恢复误操作数据。
将数据从一个服务器复制到另一个服务器的过程就是PG复制。源数据库服务器通常称为Master,而接收复制数据的数据库服务器称为Replica服务器。
在正式介绍 PostgreSQL 主从同步复制 之前,我们先了解一下 PostgreSQL 的预写日志机制(WAL)。
转载自:https://yq.aliyun.com/articles/669316
前文简要介绍了非易失性WAL buffer的PostgreSQL email,本文开始主要介绍其实现机制。
研究PG WAL机制时想到个问题:进行插入、删除、更新等操作时,需要通过WAL来保证其一致性,以及复制构建高可用环境,当修改数据页页头等元数据信息时是否会产生WAL?
墨墨导读:Checkpoint是数据库中重要的概念,无论在Oracle,MySQL这个概念,它主要功能是在检查点时刻,脏数据全部刷新到磁盘,以实现数据的一致性和完整性。PostgreSQL为什么要设计Checkpoint呢?跟Oracle一样,其主要目的是缩短崩溃恢复时间。PostgreSQL在崩溃恢复时会以最近的Checkpoint为基础,不断应用这之后的WAL日志。下面我们就从Oracle的角度去学习下PostgreSQL的Checkpoint。
原文:https://www.enmotech.com/web/detail/1/784/1.html
如果数据吞吐量较大,且一次查询返回的数据量较大,则Rowkey 必须进行散列化处理,同时建表必须进行预分区处理。对于以get为主的查询场景,则将表进行hash预分区,均匀分布;如果以scan为主,则需要兼顾业务场景设计rowkey,在满足查询需求的前提下尽量对数据打散并进行负载均衡。
PostgreSQL 本身的复制方式和方法是有一个渐进的历史,这段历史也是证明POSTGRESQL 为何能走到今天越来越热的原因。
PostgreSQL 归档是POSTGRESQL 运维中必须进行的一项工作,但对于归档的事情其实在我们运维的一段时间有很多的疑问,这里总结一些我们遇到的问题以及我们对归档的事情的一些理解。
这些设置控制内建流复制特性(见Section 26.2.5)的行为。服务器将可以是主控服务器或后备服务器。主控机能发送数据,而后备机总是被复制数据的接收者。当使用级联复制(见Section 26.2.7)时,后备服务器也可以是发送者,同时也是接收者。这些参数主要用于发送服务器和后备服务器,尽管某些只在主服务器上有意义。如果有必要,设置可以在集群中变化而不出问题。
Storage Developer Conference 2020有两篇关于PM适配PG的议题。一篇是之前总结过的memhive,一篇为NVM WAL BUFFER。
HBase的原型是Google的BigTable论文,受到了该论文思想的启发,目前作为Hadoop的顶级项目来开发维护,用于支持结构化的数据存储。
摘要:Spark Streaming自发布起就得到了广泛的关注,然而作为一个年轻的项目,需要提升的地方同样很多,比如1.2之前版本driver挂掉可能会丢失数据。这里将分析它的可靠性机制。 眼下大数据领域最热门的词汇之一便是流计算了,其中最耀眼的项目无疑是来自Spark社区的Spark Streaming项目,其从一诞生就受到广泛关注并迅速发展,目前已有追赶并超越Storm的架势。 对于流计算而言,毫无疑问最核心的特点是它的低时延能力,这主要是来自对数据不落磁盘就进行计算的内部机制,但这也带来了数据可靠性的
今天看到PG邮件列表里有非易失性内存在PG应用的讨论,做下记录,接着学习其补丁,如何将WAL buffer改造成非易失性buffer,以及和之前有和区别。该补丁是也是日本NTT公司提供。 一、原文
近期腾讯云某家大客户的hbase master一直无法启动,经过仔细诊断之后发现是由于hbase的WAL文件非常多(达到15TB),导致hbase在zk的节点(存储WAL文件信息的节点)超过4096*1024 默认大小,无法正常提供服务。因此,hbase master无法正常启动。通过增加zk节点的大小参数,并且优化WAL文件,最终解决该问题。
今天看到PG邮件列表里有非易失性内存在PG应用的讨论,做下记录,接着学习其补丁,如何将WAL buffer改造成非易失性buffer,以及和之前有和区别。该补丁是也是日本NTT公司提供。
WAL 机制 write ahead log ,在 PG 中是很重要的,关于数据库的安全和性能都会和 WAL 有牵扯。
HDFS是一种开源的分布式文件系统,基于常见商用硬件构建海量大规模存储集群,提供极低的存储成本,极大的存储容量支持。 HDFS提供高可靠性的数据保障,通常采用三副本冗余存储数据到不同的机器来实现容灾备份能力。 HBase基于HDFS实现存储计算分离架构的分布式表格存储服务
如果不看实现只看概念,不活跃事务提交状态也可以在XLOG中查询,CLOG可以视作一种XLOG commit/rollback日志的缓存、映射,一种事务提交状态的快速查询方式。
(1) Driver挂掉,所有executor都会挂掉,那么所有未保存的数据都丢掉了,replication就不管用了;(数据不丢失的问题)
lock_timeout 锁等待超时。语句在试图获取表、索引、行或其他数据库对象上的锁时等到超过指定的毫秒数,该语句将被中止。 不推荐在postgresql.conf中设置,因为会影响所有的会话。
前言 随着微信 iOS 客户端业务的增长,在数据库上遇到的性能瓶颈也逐渐凸显。在微信的卡顿监控系统上,数据库相关的卡顿不断上升。而在用户侧也逐渐能感知到这种卡顿,尤其是有大量群聊、联系人和消息收发的重度用户。 我们在对 SQLite 进行优化的过程中发现,靠单纯地修改 SQLite 的参数配置,已经不能彻底解决问题。因此从6.3.16版本开始,我们合入了 SQLite 的源码,并开始进行源码层的优化。 本文将分享在 SQLite 源码上进行的多线程并发、I/O 性能优化等,并介绍优化相关的 SQLite 原
本文仅介绍wal的基本处理,如create、open、close、read等操作,从wal目录中加载snapshot,wal文件的创建,以及读取wal目录中的所有数据(主要是entryType、stateType、metadataType这几类)和接收到node.Ready()之后的写操作。
WAL 即 write ahead log(预写日志),是在 1.2 版本中就添加的特性。作用就是,将数据通过日志的方式写到可靠的存储,比如 HDFS、s3,在 driver 或 worker failure 时可以从在可靠存储上的日志文件恢复数据。WAL 在 driver 端和 executor 端都有应用。我们分别来介绍。
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。
-PostgreSQL高版本中(>9.5)事务的日志不是直接写入到Wal Buffer中,而是先组成XLogRecData链表,然后在转换为一个log record.PG中默认定义了XLogRecData链表数组XLogRecData *rdatas,这个数组长度由XLR_NORMAL_RDATAS=20.另外日志写入中定义了registered_buffer *registered_buffers,用来注册已经被修改的page,数组中每个元素都占用一个槽位。
在CAP能力模型表现方面,hbase主要是面向CP的应用系统,针对数据写入可以满足强一致性需求,从客户端视角来看写入成功之后的数据是即时可见的。然而hbase的CP模型目前还存在很大的短板,比如当有服务节点出现宕机事件时,需要经历很长时间的MTTR过程,耗时主要体现在以下两个方面:
这种新的不基于Receiver的直接方式,是在Spark 1.3中引入的,从而能够确保更加健壮的机制。替代掉使用Receiver来接收数据后,这种方式会周期性地查询Kafka,来获得每个topic+partition的最新的offset,从而定义每个batch的offset的范围。当处理数据的job启动时,就会使用Kafka的简单consumer api来获取Kafka指定offset范围的数据。
Milvus 是一款开源的特征向量相似度搜索引擎,在2020-03-11我们发布了版本0.7.0。在该版本中,Milvus 为存储系统添加了一个新组件— WAL(write-ahead logging,预写日志系统)。今天我们就来详细介绍一下相关背景和实现原理,以及如何能更好地使用它。
0. Intro 从维基百科的ACID词条,我们可以看到: ACID,是指数据库管理系统(DBMS)在写入或更新资料的过程中,为保证事务(transaction)是正确可靠的,所必须具备的四个特性:原子性(atomicity,或称不可分割性)、一致性(consistency)、隔离性(isolation,又称独立性)、持久性(durability)。 特别地,为了保证事务的原子性和持久性,在对数据库内存中维护的各种数据结构修改之前,会将该事务的对数据库的所有操作信息先写入磁盘中日志文件,这个过程被称为预写
WAL日志是Postgres何其重要的一个部分,它活跃在Postgres的各个功能模块,绝大多数的数据库行为都会被记录在WAL日志中。正因为如此我们可以把WAL日志看作是数据库变更的履历,也因为这一特性,WAL日志在数据库恢复、高可用、流复制、逻辑复制等Postgres模块中扮演着极其重要的角色。如下一张图片描述了WAL日志从产生到使用过程中涉及的各种各样的wal相关的配置参数(基于PG12)。弄清楚每一个参数的意义对我们优化数据库性能,配置高可用集群等有举足轻重的作用。我们可以从PostgreSQL文档中找到每一个配置参数的定义,但是我们从简单的几行描述很能很难理解参数的内在意义,或者不知道为什么要有这个参数的存在,更有甚者你在根据别人的博客配置数据库时,发现你的数据库版本不认识博客里面的配置参数。这篇博客将从PostgreSQL 7.1版本最原始的WAL日志开始理解wal日志,迭代wal日志的发展过程。
今天要讲的是POSTGRESQL I/O系统的及周边一些系统的学习sharing .
Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动。 本期,我们邀请了腾讯 WXG iOS 开发工程师——张三华,为大家分享《微信 iOS SQLite 源码优化实践》。 分享内容简介: SQLite是微信iOS选用的数据库,随着微信iOS客户端业务的增长,在重度用户的场景下,性能瓶颈逐渐显现。靠单纯地修改SQLite的参数配置,已经不能彻底解决问题,因此我们尝试从源码开始做深入的优化。 内容大体框架: SQLite对于
TStor OneCOS简介 “ TStor OneCOS海量对象存储,是基于腾讯云公有云存储架构打造的完全自研的分布式软件定义存储,轻松支持单桶万亿对象和EB级容量,集群容量无限伸缩,同时支持自研4U60高密服务器。 ” 经过版本不断迭代,持续加强功能和优化性能,当前最新推出V1.1.1版本,主要更新如下: 小文件合并 处理海量小文件对于对象存储一直是一个巨大挑战,很难实现性能和空间利用率的兼得。基于云上存储实践经验,OneCOS底层Yotta存储引擎选择异步合并方式作为最佳方案。为了保证小文件写入性
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