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。
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。
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.
在上一篇文章《MySQL常见加锁场景分析》中，我们聊到行锁是加在索引上的，但是复杂的 SQL 往往包含多个条件，涉及多个索引，找出 SQL 执行时使用了哪些索引对分析加锁场景至关重要。
之前做过一些项目会用到MySQL中的事物，也会根据需要配置事物的隔离级别，比如下图在切面中添加事物：
锁定某一行可以用lock in share mode(共享锁) 和for update(排它锁)
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。
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。
随着数据的日益增多和数据的重要性在企业中的不断提升，数据库测试成为了一个非常重要的环节。在数据库测试中，我们需要验证数据库的完整性、准确性、一致性等方面的问题，保证数据的稳定性和可靠性。而 Python datatest 是一种非常流行的数据库测试技术，它可以帮助我们更加方便地进行数据库测试，本文将对其进行详细介绍。
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。
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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。
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
在关系型数据库中，锁和多版本并发控制（MVCC）是两个关键的机制，用于管理并发访问数据的方式。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，它使用锁和MVCC来保证数据的一致性、隔离性和并发性。在本文中，我们将深入探讨MySQL中的锁和MVCC机制，了解它们的工作原理，并学习如何使用它们来确保数据的安全和可靠性。
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大家好！我是黄啊码，MySQL的入门篇已经讲到第16个课程了，今天我们继续讲讲大白篇系列——科技与狠活之恢复数据库
今天的分享来满足这位读者的需求，想读“关于数据库sql或者MySQL的，就那种Python来处理数据库，比如Python爬虫爬到数据，然后封存到数据库里面，然后再从sql里面读取，进行分析可视化”。
START TRANSACTION 或者 BEGIN ，作用是显式开启一个事务。
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。
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。
MySQL的InnoDB引擎具有不同的事务隔离级别，不同事务隔离级别通过视图创建时机的不同来实现。
以Col1为主键，则上图是一个MyISAM表的主索引（Primary key）示意
最近在读 《MySQL 技术内幕 InnoDB 存储引擎》，里面提到的各种概念都很新鲜，以前听说过脏读、幻读、不可重复读，但是对于概念不甚了解，于是查了一下，这里做个笔记。
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。事务由事务开始与事务结束之间执行的全部数据库操作组成。
最近在面试，有被问到，MySQL的InnoDB引擎是如何实现事务的，又或者说是如何实现ACID这几个特性的，当时没有答好，所以自己总结出来，记录一下。
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+
过年回来的第二周了，终于有时间继续总结知识了。这次来看一下SQL调优的知识，这类问题基本上面试的时候都会被问到，无论你的岗位是后端，运维，测试等等。 像本文标题中的两个问题，就是我在实际面试过程中遇到的，所以这次就主要围绕着这两个问题来总结一下。
mysql隔离级别在面试中经常出现，今天我就分析一下这几个隔离级别，mysql提供了四种隔离级别,以及解决可以解决哪种问题,如下图
不知不觉，银 4 已经走过一半了，明显能感受到大家的学习热情在减退，不管是 24 届春招，还是 25 届暑期实习，以及社招，希望大家都能有一个好的去处。
在关系型数据库中设计索引其实并不是复杂的事情，很多开发者都觉得设计索引能够提升数据库的性能，相关的知识一定非常复杂。 然而这种想法是不正确的，索引其实并不是一个多么高深莫测的东西，只要我们掌握一定的方
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？
在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源：
id： select查询的序列号(是一组数字)，表示查询中执行select子句或操作的顺序。分为三种情况
Spark 支持以下六个核心数据源，同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式，能够满足绝大部分使用场景。
前言 每次谈到数据库的事务隔离级别,大家一定会看到这张表. 其中,可重复读这个隔离级别,有效地防止了脏读和不可重复读,但仍然可能发生幻读,可能发生幻读就表示可重复读这个隔离级别防不住幻读吗? 我不管从
SELECT * FROM user LOCK IN SHARE MODE; ** SELECT * FROM user FOR UPDATE;** ** DELETE FROM user WHERE id = 1;** |
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在「HBase」中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀
原因是会造成全表扫描，有位读者说这种说法是有问题的，实际上针对无 where_clause 的 COUNT(*)，MySQL 是有优化的，优化器会选择成本最小的辅助索引查询计数，其实反而性能最高，这位读者的说法对不对呢
事务(Transaction)是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。事务通常由高级数据库操纵语言或编程语言（如SQL，C++或Java）书写的用户程序的执行所引起，并用形如begin transaction和end transaction语句（或函数调用）来界定。事务由事务开始(begin transaction)和事务结束(end transaction)之间执行的全体操作组成。
对于行级锁与表级锁的折中，开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般
有一个功能，按照算法得出的权重值，分页展示一批列表数据，权重值越大越靠前。研发同学反馈查询速度慢且排序不稳定。
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