墨墨导读:最近电子工业出版社博文视点出版了《PostgreSQL指南:内幕探索》,日前「数据和云」公众号推荐了这本书并赠送了五本,百多位用户参与,几十条留言未能放出,为了让大家更好地学习开源数据PostgreSQL,经出版社官方授权,刊载本书部分章节内容以飨读者,本文节选了第十章《基本备份与时间点恢复》10.1-10.2。
在php中我们要把时间戳转换日期可以直接使用date函数来实现,如果要把日期转换成时间戳可以使用strtotime()函数实现,下面我来给大家举例说明。
开源EasyDarwin视频监控TSINGSEE青犀视频平台EasyCVR能在复杂的网络环境中,将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理,在视频监控播放上,TSINGSEE青犀视频安防监控汇聚平台可支持1、4、9、16个画面窗口播放,可同时播放多路视频流,也能支持视频定时轮播。视频监控汇聚平台EasyCVR支持多种播放协议,包括:HLS、HTTP-FLV、WebSocket-FLV、WebRTC、RTSP、RTMP,并且支持对外分享。
一个MongoDB可以建立多个数据库,MongoDB默认数据库为"db",该数据库存储在data目录中。
InfluxDB是一个时间序列数据库,旨在处理较高的写入和查询负载。它是TICK堆栈的组成部分 。InfluxDB旨在用作涉及大量时间戳数据的任何用例的后备存储,包括DevOps监控,应用程序指标,IoT传感器数据和实时分析。。
由于我日常在mac OS 和ubuntu上进行开发,安装Navicat有点麻烦,,,而Navicat是我比较喜欢的图形化界面,因此在纠结一阵之后决定,,就用命令行搞了吧,,也有优势的,你看我这不是记住好多命令了嘛。
在 Linux 系统上,当我们需要查找特定的文件或目录时,使用强大的搜索工具是非常重要的。find 和 locate 是两个常用的命令,它们提供了在 Linux 系统中进行文件搜索和定位的功能。本文将详细介绍如何使用 find 和 locate 命令来搜索文件。
如标题所言,这一篇文章简单介绍BigTable,其实个人更建议看LevelDB这款开源数据库,因为这数据库也是Bigtable的作者 JeffreyDean 设计的,很多内容不能说像简直就是一模一样。
数据库的事务包含原子性、一致性、隔离性、持久性四个特性。隔离性与一致性紧密相连,它们也容易让人迷惑。SQL标准定义了4个隔离级别,但由于定义使用的是自然语言,而非形式化语言,导致人们对隔离级别的理解有所差异,各个数据库系统的实现方式也有所不同。然而在分布式的场景下,又面临新的问题。 探索前沿研究,聚焦技术创新。本期由腾讯云数据库高级工程师孟庆钟为大家介绍数据库事务一致性的实现,内容包括事务的基本概念以及特性、主要的隔离级别及实现、TDSQL事务一致性的实现。 事务的基本概念及特性 1.1 事务的基本
“当用户使用软件时,会需要面对的两个鸿沟:一个是执行的鸿沟,在这里,用户要弄清楚如何操作,与软件「对话」;另一个是评估的鸿沟,用户要弄清楚操作的结果。” PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭在《做出让人爱不释手的基础软件》中提到,“ 我们作为设计师的使命就是帮助用户消除可观测性和可交互性这两个鸿沟。”
jmeter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具,体积小,功能全,使用方便,是一个比较轻量级的测试工具,使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的,所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的,拿到安装包之后直接解压就可以使用,同时它在linux/windows/macos上都可以使用。 jmeter可以做接口测试和压力测试。其中接口测试的简单操作包括做http脚本(发get/post请求、加cookie、加header、加权限认证、上传文件)、做webservice脚本、参数化、断言、关联(正则表达式提取器和处理json-json path extractor)和jmeter操作数据库等等。
为了帮助设计和实现批量处理系统,基本的批量应用是通过块和模式来构建的,同时也应该能够为程序开发人员和设计人员提供结构的样例和基础的批量处理程序。
本文为 PingCAP Observability 团队研发工程师钟镇炽在 Rust China Conf 2020 大会上所做演讲 《高性能 Rust tracing 库设计》的详细文本,介绍了对性能要求非常苛刻的分布式 KV 数据库 TiKV 如何以不到 5% 的性能影响实现所有请求的耗时追踪。
我们开源了一个订阅分发mysql的binlog的项目,一直用的非常好,忽然有天开发说能不能支持MongoDB的数据订阅呢,MongoDB的使用度也挺广泛的。安排。经过简单的了解后发现MongoDB也有类似binlog的机制,最终花了两天时间把功能完成,并统一抽象集成到binlog开源项目中,使用和binlog同一套订阅分发模型管理MongoDB数据源。整个过程非常顺利,比整mysql的binlog要简单的多了。
乐观锁是一种不会阻塞其他线程并发的机制,它不会使用数据库的锁进行实现,它的设计里面由于不阻塞其他线程,所以并不会引发线程频繁挂起和恢复,这样便能够提高并发能力,所以也有人把它称为非阻塞锁,那么它的机制是怎么样的呢?
在线日期/天数计算器: http://tools.zalou.cn/jisuanqi/date_jisuanqi
区块链的发展到了一个关键阶段。向左走,是一眼望不到尽头的公链和交易所。向右走,是一脸茫然的探寻:区块链如何和古典互联网行业相结合。就像文章《货币、区块链和社交扩展性》所阐述的根本原理,区块链是为了扩大人类的协作范围。向左走的交易所和公链,本质上都是走的交易所和市场属性,构建人类的交易协作的市场。由此,可预见的发展趋势是:BitCoin->Ethereum->FileCoin。由于区块链的这个本质属性,和古典互联网行业的结合,也必须得寻找那些需要协作和共享的场景,烟囱型场景不适合区块链。
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
Timestamp 类型在MySQL中通常用于存储日期和时间。然而,Timestamp类型的一个限制是其存储范围,它使用4字节(32位)整数来表示秒数,从而导致在2038年01月19日03:14:07之后无法正确存储时间戳。这是因为32位整数最大可表示的秒数是2^31 - 1,即2147483647秒,相当于约68年。因此,如果使用了timestamp类型则需要考虑在达到时间范围前进行相应处理。
在数据系统中,时钟(clocks)和时间(time)都很重要。应用程序会以很多种形式依赖时钟,举例来说:
docker-compose 是 Docker 生态系统中的一个重要成员,它允许开发人员使用一个简单的配置文件来定义和运行多个 Docker 容器。通过 docker-compose,你可以定义应用程序的各个组件、容器之间的依赖关系以及网络配置,从而实现在一个命令中启动、停止和管理整个应用程序栈。
在分布式系统中,MVCC(Multi-Version Concurrency Control)是一种用于处理并发访问的机制,旨在允许多个事务同时访问和修改共享数据,而不会导致数据的混乱或冲突。MVCC 主要用于数据库管理系统和分布式事务处理中,确保并发事务的隔离性和一致性。以下是MVCC的详细介绍:
admin: 从权限的角度来看,这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库,这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行,比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
亲爱的订阅用户,这篇文章来介绍MySQL面试问题的答案和解释。正确解决的MySQL问题将帮助你准备技术面试和在线选择测试。 1、MySql表中允许多少触发器? MySql表允许以下6个触发器: - B
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该定义暗含着:所有操作会形成一个确定的执行顺序。在图 9-4 中,我们就根据读到的结果来推测出了一个服务器端所有操作的看起来的执行顺序。
同样 v5 Hudi 规范说,确保时间戳是单调的实现是实现者的责任。非单调时间戳违反了规范。即便如此,也需要了解多个写入端之间时间戳冲突的影响。
上一章节主要概述了MongoDB的优劣势、应用场景和发展史。这一章节将快速的概述一下MongoDB的基本概念,带领大家快速入门MongoDB这个文档型的NoSQL数据库。
ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种etl工具的使用,这里介绍一个ETL工具Kettle,这个工具很强大,支持图形化的GUI设计界面,然后可以以工作流的形式流转,在做一些简单或复杂的数据抽取、质量检测、数据清洗、数据转换、数据过滤等方面有着比较稳定的表现。
翻了一下TiDB的文档,对TiDB有了个大概的了解。简单说,TiDB的实现架构是:底层是分布式KV引擎TiKV,上层是SQL引擎TiDB Servers。一般传统数据库也是这么分层实现的,只不过TiKV实现了一个分布式、强一致、支持事务的K/V,不像数据库是单机版K/V。在TiKV之上实现SQL引擎就简化了很多,因此TiDB Servers是无状态的。
事情是这样的,在我们的MySQL 被 POLARDB 打败了后,我们遇到一个问题,就是强一致读的问题,在一个特殊的应用中,在大批量写后,需要立即进行数据的读,之前在MySQL都是打到主库,但基于想利用PolarDB的double 节点,总不能还强制将读都指定到写节点,所以我们采用了原有的方案,但是发现在大量的写后去马上读的中应用给出的延迟在20ms,也就是在大量UPDATE 几百万的数据后,从库的数据延迟应该在20ms内。虽然我们也解决了这个问题,但是实际上POLARDB 还有一个新的功能我们没有用到,POLARDB-SCC 。
meter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具,体积小,功能全,使用方便,是一个比较轻量级的测试工具,使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的,所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的,拿到安装包之后直接解压就可以使用,同时它在linux/windows/macos上都可以使用。
MySQL 数据库在 5.1 版本时添加了对分区(partitioning)的支持。分区的过程是将一个表或索引分解成多个更小、更可管理的部分。就访问数据库的应用而言,从逻辑上来讲,只有一个表或一个索引,但是在物理上这个表或索引可能由数十个物理分区组成。
在流处理之中,当输入是文件时,第一个处理步骤通常是将其解析为一连串的记录。在流处理之中,记录通常被称为事件,每个事件都是一个小的、独立的、不可变的对象,通常每个事件包含一个时间戳,表明事件产生的时间。 在流处理之中,事件由生产者产生,然后可能由多个对应消费者,相关的事件通常被分组到同一个主题之中。
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项目hbase数据库出现很诡异的assignment ,region移动的src和dest都是同一台regionserver,不过时间戳不同,启动的只有一个regionserver, 不知道怎么出现了两个时间戳 分析下源码解决一下 loadbalance只有一个实现 org.apache.hadoop.hbase.master.DefaultLoadBalancer 在HMaster中会启动一个线程 org.apache.hadoop.hbase.Chore,按照设定的hbase.balancer.per
不知道大家有没有遇到这么一种业务场景,在业务中有个唯一约束A,当该业务进行逻辑删除后(设置标记为删除状态),再往唯一约束列插入相同的值时,此时会报Duplicate entry,但在业务上,该值时必须要插入的。今天我们就来聊聊处理这种业务场景的几种思路
所以要是别人再问你乐观锁和悲观锁是什么,你千万别说它是一种具体的锁,它只是一种锁的设计思想,他可以有很多具体的实现类
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中,这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问,分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算,以提高服务的响应速度和可用性。
「CSDN」里有一个页面叫「关注页」,关注页的逻辑十分常见就是将用户关注的创作者发表的文章聚合在一起,按时间倒序排列即可。
在基本的读等待方案中,在处理RO节点上的读请求之前,总是要等待发生在特定时间戳之前的日志被应用,这意味着即使此请求仅访问数据的一个小子集也必须等待所有本地内存数据更新为最新,为避免对于读请求中无关的日志应用而产生的等待,我们提出一种新的修改跟踪协议,以不同的层次来跟踪RW节点最新修改时间戳,使RO节点能够在不同的层级上检查时间戳,并且只需要等待请求的数据更新为最新。
秋天,树上掉下两片叶子,你要和它们说再见。但你如何知道这片叶子,不是另外一片叶子?是通过它的形状,还是通过它的重量?
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中,这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问,分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算,以提高服务的响应速度和可用性。 常见的分布式ID生成策略: ● UUID(Universally Unique Identifier) ● 雪花算法(Snowflake) ● Redis原子自增 ● 基于数据库的自增主键(有些数据库不支持自增主键) ● 取当前毫秒数 本文主要简单介绍下雪花ID算法(Snowflake)的Python语言的计算方法。
掘金里有一个页面叫「关注页」,关注页的逻辑十分常见就是将用户关注的创作者发表的文章聚合在一起,按时间倒序排列即可。
避免MySQL的外部锁定,减少出错几率增强稳定性。 5以前版本skip-locking,新版本skip-external-locking
Redis命令用于在Redis服务器上执行一些操作。 要在Redis服务器上运行命令,需要一个Redis客户端。下面介绍在windows的cmd中的使用,安装配置不再介绍,在Linux中类似。
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