MySQL实现并发控制和数据一致性的原理主要依赖于锁机制和多版本并发控制（MVCC）。
可能谈到保持Redis与Mysql双库的数据一致性，可能很多人最先想到的方案就是读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。但是这个方案有着一个致命的缺点：读请求和写请求串行化会导致系统的吞吐量大幅度降低，需要使用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。Redis与Mysql双库的数据一致性问题为何会出现呢？其实我们可以考虑这么一个业务场景：我们需要更新部分数据，我们首先更新数据库数据，然后清除Redis缓存中的数据。但是数据库更新操作成功了，然而Redis清除缓存出现异常了，这样会导致出现这么一种情况：数据库中的数据已经更新为最新数据，但是Redis缓存中的数据依旧还是老数据，这时候就会出现Redis与Mysql双库的数据一致性问题。
以下是 SQL SELECT 语句使用 WHERE 子句从数据表中读取数据的通用语法：
【解决Jmeter无法连接jdbc】Jmeter Cannot load JDBC driver class ‘com.mysql.jdbc.Driver’
双写一致性：只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致，返回正确的数据。
MVCC即多版本并发控制主要是为了解决数据库中并发事务读写的一致性问题，那么多个事务并发执行的时候事务的隔离到底是怎么实现的呢？Mysql默认的RR隔离级别是怎样避免不可重复读的问题呢？我们好好来分析一下。
幻读是 MySQL 中一个非常普遍，且面试中经常被问到的问题，如果你还搞不懂什么是幻读？什么是 MVCC？以及 MySQL 中的锁？那么请好好收藏和阅读本篇文章，因为它非常重要。
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我们知道在 MySQL 中使用 SQL SELECT 命令来读取数据， 同时我们可以在 SELECT 语句中使用 WHERE 子句来获取指定的记录。
事务具有四个特征：原子性( Atomicity )、一致性( Consistency )、隔离性( Isolation )和持续性( Durability )。这四个特性简称为 ACID 特性。
事务是应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤消。也就是事务具有原子性，一个事务中的一系列的操作要么全部成功，要么一个都不做。
随着MYSQL 8 越来越稳定，并且开始使用的人和公司越来越多起来，掌握MYSQL 8 的工具变得越来越重要。不赶到别人前头，那就只能follower.
好几年没写技术博客了，今天写一个小的技术点给大家分享，关于MySQL JDBC StreamResult的原理分享，难度不大，就当程序员的闲聊。
shell-mysql （1）脚本背景: 由于要在Linux上，远程读取mysql的表的数据，然后做一定清洗后，把数据上传至Hadoop集群中，使用Java写吧，感觉太麻烦了，得在Win上开发好，还得打成jar包， 上传到Linux上，如果那里出了问题，还得重复这样，非常不方便，那就用shell写一个吧，也不需要什么jdbc驱动包，只需要在Linux上装个MySQL的 客户端即可，用一行yum命令即可搞定，所以就花了点时间，封装了一个小脚本 （2）功能介绍: 直接在Linux下使用shell脚本远
在MySQL中，锁是用于控制对数据库对象的并发访问的一种机制。锁可以防止多个事务同时对同一数据进行修改或删除，以确保数据的完整性和一致性。
MVCC 和间隙锁是两种完全不同的机制，但它们的目的都是相同的，都是用来保证数据库并发访问的，我们先来看二者的定义。
脏读 : 就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据
MySQL 的不可重复读（Nonrepeatable Read）是指在事务执行过程中，两次读取同一行数据，得到的结果不一致的情况。也就是说，当一个事务在读取数据期间，另一个事务修改了同一行数据并提交后，第一个事务再次读取该行数据时，会得到不同的结果。
MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，具有强大的数据存储和查询功能。在某些情况下，我们需要以一种逐行或逐批处理的方式来访问查询结果集，这时MySQL游标（Cursor）就派上了用场。本文将深入探讨MySQL游标的作用、用法以及适用场景，帮助您更好地理解和应用这一数据库技术。
Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业中常常使用，如：
目的：为Apache，php配置受限制的用户权限。保护系统安全。需要的朋友可以参考下。
本文首发于《.NET 5/.NET Core使用EF Core 5(Entity Framework Core)连接MySQL数据库写入/读取数据示例教程》
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MySQL InnoDB Lock主要从5个部分介绍，这篇文章介绍前2部分，下一篇会详细介绍后3部分。 ---- 数据库数据一致性 InnoDB事物一致级别 InnoDBLock基础知识 RR一致级别下SQL对应InnoDBLock情形 InnoDBLock定位分析 ---- 数据库数据一致性 u 脏读：dirty read，事物A读取到事物B未提交的事物。不符合一致性。 u 不可重复读：事物A读取数据，事物B读取到此数据并且更新此数据，事物A为了对读取数据进行检验再次读取数据时，2次读取获得不同的数据。在
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 3 篇，第 1 ~ 2 篇请看这里： MySQL 简单查询语句执行过程分析（一）词法分析 & 语法分析 MySQL 简单查询语句执行过程分析（二）查询准备阶段
摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU实现获得数倍的性能提升。
在前几章节中，我们已经学会了如何在一张表中读取数据，这是相对简单的，但是在真正的应用中经常需要从多个数据表中读取数据。
📷 Python可视化数据分析09、Pandas_MySQL读写 📋前言📋 💝博客：【红目香薰的博客_CSDN博客-计算机理论,2022年蓝桥杯,MySQL领域博主】💝 ✍本文由在下【红目香薰】原创，首发于CSDN✍ 🤗2022年最大愿望：【服务百万技术人次】🤗 💝Python初始环境地址：【Python可视化数据分析01、python环境搭建】💝 ---- 环境需求 环境：win10 开发工具：PyCharm Community Edition 2021.2 数据库：MySQL5
MySQL支持多种数据存储引擎，其中最常见的是MyISAM和InnoDB引擎。可以通过使用"show engines"命令查看MySQL支持的存储引擎。
实际上之前的一段时间，我的认知也是4种隔离级别，这是通过我们的ANSI SQL 表中中定义的 isolation level。
脏读指的是一个事务读取到了另一个事务未提交的数据。当一个事务修改数据但还没有提交时，另一个事务读取到了这个未提交的数据，并做出了相应的操作。如果第一个事务回滚，那么第二个事务读取到的数据就是无效的。
本篇文章详细介绍Thinkphp5 如何同时使用Mysql和MongoDB数据库。
只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致，返回正确的数据。
在前几章节中，我们已经学会了如果在一张表中读取数据，这是相对简单的，但是在真正的应用中经常需要从多个数据表中读取数据。
数据分析的本质是为了解决问题，以逻辑梳理为主，分析人员会将大部分精力集中在问题拆解、思路透视上面，技术上的消耗总希望越少越好，而且分析的过程往往存在比较频繁的沟通交互，几乎没有时间百度技术细节。
众所周知，从内存中读取要比从硬盘上速度要快好几百倍。故而，现在绝大部分应用系统都会最大程度的使用缓存（内存中的一个存储区域），来提高系统的运行效率。
MySQL的主从同步机制非常方便的解决了高并发读的应用需求，给Web方面开发带来了极大的便利。但这种方式有个比较大的缺陷在于MySQL的同步机制是依赖Slave主动向Master发请求来获取数据的，而且由于服务器负载、网络拥堵等方面的原因，Master与Slave 之间的数据同步延迟是完全没有保证的。短在1秒内，长则几秒、几十秒甚至更长都有可能。
同事在客户现场利用DTS工具，从A实例将数据迁移到B实例过程中，发现几乎稍大点的表在迁移完成后，目标端表空间大小差不多都是源端的3倍，也就是说表空间膨胀了2倍。
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