在某些情况下,重复确实会导致问题,并且它们常常由于隐式动作或MariaDB命令的宽松策略而出现。 有多种方法可以控制此问题,查找重复项,删除重复项,并防止重复创建。
在网络上看了几篇关于幻读的文章,总有些不对劲的地方,要么是解释过于官方看不懂,要么压根儿就是错的,于是我找到了著名论文 A Critique of ANSI SQL Isolation Levels ,对幻读问题做了归纳和总结,希望能帮助大家真正理解幻读,大纲如下:
上一篇文章中,我们介绍了 mysql 的 crash safe 机制,也是 ACID 中原子性的实现 — redolog 的原理和配置方法。 mysql 异常情况下的事务安全 — 详解 mysql redolog
之前在深入了解数据库理论的时候,了解到事物的不同隔离级别可能存在的问题。为了更好的理解所以在MySQL数据库中测试复现这些问题。关于脏读和不可重复读在相应的隔离级别下都很容易的复现了。但是对于幻读,我发现在可重复读的隔离级别下没有出现,当时想到难道是MySQL对幻读做了什么处理?
前言 这段时间自己会把之前学的东西都总结一遍,希望对自己以后的工作中有帮助。其实现在每天的状态都是很累的,但是我要坚持! 进入我们今天的正题: 为什么MySQL要 有事务呢?事务到底是用来干什么的?我们通过一个例子来说明: 事务广泛的运用于订单系统、银行系统等多种场景。如果有以下一个场景:A用户和B用户是银行的储户。现在A要给B转账500元。那么需要做以下几件事: 1)检查A的账户余额>500元; 2)A账户扣除500元; 3)账户增加500元; 正常的流程走下来
这是我总结的事务的四种隔离机制,比较好理解,主要是有些地方文字游戏说不清楚很容易混淆:ReadUn数据库
一直以来对数据库的事务隔离机制的理解总是停留在表面,其内容也是看一遍忘一边。这两天决定从原理上理解它,整理成自己的知识。查阅资料的过程中发现好多零碎的概念如果串起来足够写一本书,所以在这里给自己梳理一个脉络,具体的内容参考引文或在网上搜一下。由于平时接触最多的是MySQL,所以文章中某些部分是MySQL特有的特性,请读者注意。 数据库并发操作会引发的问题: 多个事务同时访问数据库时候,会发生下列5类问题,包括3类数据读问题(脏读,不可重复读,幻读),2类数据更新问题(第一类丢失更新,第二类丢失更新): 脏读
I want to pull out duplicate records in a MySQL Database. 我想在MySQL数据库中提取重复记录。 This can be done with: 这可以通过以下方式完成:
本文我们来看一个场景,两台MySQL实例使用主从复制,当master故障,触发高可用切换,新master上线后,通过备份重建旧master并建立复制后,数据发生丢失。
数据库事务( transaction)是访问并可能操作各种数据项的一个数据库操作序列,这些操作要么全部执行,要么全部不执行,是一个不可分割的工作单位。事务由开始和结束之间执行的全部数据库操作组成。
where peopleId in (select peopleId from people group by peopleId having count(peopleId) > 1)
之前对事务的了解仅限于知道要么全部执行,要么全部不执行,能背出 ACID 和隔离级别,知其然但不知其所以然,现在觉得非常有必要系统学一下,关于事务,关于 LBCC,关于 MVCC,关于死锁 ……
原子性是数据库事务的核心特性之一,它要求事务中的所有操作要么全部完成,要么全部不完成。这种“全或无”的特性确保了数据库在事务处理过程中的一致性。在MySQL中,原子性的实现主要依赖于事务日志,特别是redo log(重做日志)和undo log(撤销日志)。
在系统性能问题中,数据库往往是性能的瓶颈关键因素。那么如何去检测mysql的性能问题,如何构建高性能的mysql,如何编写出高性能的sql语句?为此,整理一些建议。
间隙锁(Gap Lock)是Innodb在可重复读提交下为了解决幻读问题时引入的锁机制。当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不存在的记录,叫做“间隙(GAP)”,InnoDB也会对这些“间隙”进行加锁,这种锁机制就是所谓的间隙锁(NEXT-KEY)锁。
如今AI智能如火如荼,如果不会点ChatGPT总感觉有点落后了。最近刚好重新复习了一遍Docker,这里尝试通过ChatGPT来生成一篇关于Docker文章。来看效果。
mysql小结(1) MYSQL索引特性小结
索引:提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了。不用加内存,不用改程序,不用调 sql,只要执行正确的 create index ,查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的,这些写操作,增加了大量的IO。所以它的价值,在于提高一个海量数据的检索速度,即查找数据的速度。
SS可以兼容的,XS、SX、XX之间是互斥的,即读锁之间可以共享,读写和写写之间是不兼容的
事务是数据库操作的最小工作单元,是作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作,这些操作作为一个整体一起向系统提交,要么都执行、要么都不执行,是一组不可再分割的操作集合。
众所周知,实际生产环境许多主机是相同或类似的,为一个主机创建的一组实体(项目,触发器,图形,…)可能对许多人有用。当然,也可以将它们复制到每个新的主机上,但需要费很大功夫。
事务的产生是为了简化我们的编程模型,使我们在开发的过程中不用考虑各种潜在的错误和并发问题,而不是伴随着数据库系统天生就存在的。
SQL结构化查询语言(Structured Query Language),一种特殊目的的编程语言,是一种数据库查询和程序设计语言,用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
继我的上篇博客:Oracle索引知识学习笔记,再记录一篇MySQL的索引知识学习笔记,本博客是我在学习尚硅谷的学习教程后,做的笔记,当然我不是为了所谓宣传,仅仅是学习记录的笔记。本来可以不分享出来,不过,分享出来的笔记不仅可以给网上的学习者参考学习,同时写在csdn比较方便,可以支持图片上传,也方便自己以后查找复习
6.索引B+树的叶子节点都可以存哪些东西(或问聚簇索引与非聚簇索引的区别?)(必考)
一 索引的原理 1. 索引原理 索引的目的在于提高查询效率,与我们查阅图书所用的目录是一个道理:先定位到章,然后定位到该章下的一个小节,然后找到页数。相似的例子还有:查字典,查火车车次,飞机航班等 本质都是:通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。 数据库也是一样,但显然要复杂的多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等
一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询,就不得不提到索引了。
和其它数据库相比,MySQL有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上,插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。
下面来学习互联网行业使用最为广泛的关系型数据库 MySQL,它的知识点结构图如下所示。
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事务就是执行一组 SQL 语句。这些 SQL 语句就是一条绳上的蚂蚱,要么一起成功(Commit),要么一起失败(RollBack)。
MYSQL数据库-索引 零、前言 一、索引概念 二、认识磁盘 三、理解索引 1、如何理解Page 2、B+ vs B 3、聚簇索引 VS 非聚簇索引 4、普通索引 5、总结 四、索引操作 1、创建索引 2、查询索引 3、删除索引 零、前言 本章主要讲解MYSQL数据库中的索引这一重要知识点 一、索引概念 索引的价值: 提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了:不用加内存,不用改程序,不用调sql,只要执行正确的create index ,查询速度就可能提高成百上千倍,但是查询速度的提高是以插入、更新
MySQL数据库,是当前应用非常广泛的一款关系型数据库 MySQL官网 数据库排名
语法:create table table_name(col_name1 data_type1,col_name2 data_type2,....); 创建t_test数据表,字段为id,name(数据类型中的数字是字段长度)
事务就是将一组SQL语句放在同一批次内去执行 如果一个SQL语句出错,则该批次内的所有SQL都将被取消执行
背景 1. MySQL执行流程 MySQL的执行过程包括多个子阶段:语法分析、语义检查、逻辑优化、物理优化和执行。其中逻辑优化和物理优化统称为查询优化。一个查询优化器的输入是查询树,输出是查询执行计划。 逻辑优化也称为基于规则的查询优化(Rule Based Optimization,简称RBO)。主要是对查询进行逻辑上的等价变换,目的是通过这些变换提高查询的性能。 物理优化也称为基于代价的查询优化(Cost-based Optimization,简称CBO)。主要是通过一些模型,预测一个查询使用某种
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提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 1. 背景 1.1. MySQL执行流程 MySQL的执行过程包括多个子阶段:语法分析、语义检查、逻辑优化、物理优化和执行。其中逻辑优化和物理优化统称为查询优化。一个查询优化器的输入是查询树,输出是查询执行计划。 逻辑优化也称为基于规则的查询优化(Rule Based Optimization,简称RBO)。主要是对查询进行逻辑上的等价变换,目的是通过这些变换提高查询的性能。 物理优化也称为基于代价的查询优化(Cost-based Optimizatio
列表是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推。(python叫列表,而其他语言类叫“数组”)
1、隔离级别有四种: READ UNCOMMITTED(未提交读),同事务中某个语句的修改,即使没有提交,对其他事务也是可见的。这个也叫脏读。 READ COMMITTED(提交读),另一个事务只能读到该事务已经提交的修改,是大多数据库默认的隔离级别。但是有下列问题,一个事务中两次读取同一个数据,由于这个数据可能被另一个事务提交了两次,所以会出现两次不同的结果,所以这个级别又叫做不可重复读。这里的不一样的数据包括虚读(两次结果不同)和幻读(出现新的或者缺少了某数据)。 REPEATABLE READ(可重复读),这个级别不允许脏读和不可重复读,比如MYSQL中通过MVCC来实现解决幻读问题。 SERIALIABLE(可串行化),这儿实现了读锁,级别最高。
假如我们将《0基础学习PyFlink——使用PyFlink的Sink将结果输出到外部系统》中的模式从批处理(batch)改成流处理(stream),则其在print连接器上产生的输出是不一样。
[READ COMMITTED] 首先设置数据库隔离级别为读已提交(READ COMMITTED): set global transaction isolation level READ COMMITTED ; set session transaction isolation level READ COMMITTED ; [READ COMMITTED]能解决的问题 我们来看一下为什么[READ COMMITTED]如何解决脏读的问题: 事务1: START TRANSACTION; ① UPDATE
165. 一张自增表里面总共有 7 条数据,删除了最后 2 条数据,重启 mysql 数据库,又插入了一条数据,此时 id 是几?
-keys,flushall,flushdb,慢的lua脚本,mutil/exec,operate,big value
锁类型/引擎 行锁 表锁 页锁 MyISAM 有 InnoDB 有 有 BDB(被InnoDB取代) 有 有 锁的分类 表锁:开销小,加锁快,不会死锁,粒度大,冲突率高,并发低。 行锁:开销大,加锁慢,会死锁,粒度小,冲突率低,并发高。 页锁:处于表锁和行锁之间,会死锁。 锁的适用场景 表锁:更适用于查询为主,按少量索引条件更新。 行锁:更适用于大量按索引并发更新少量不同数据,同时又有并发查询。 MyISAM表锁 查看锁争用相关参数:show status
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