我猜,你曾经无数次的翻开讲数据库的书籍和文章,但总是看着看着就被劝退,太多的专业术语把人头都搞大了。
SQLite 前言 之前介绍过Android中保存数据的两种方式:SharedPreferences和File,这篇介绍另一种存储数据的方式——数据库。 数据库:简单来说可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 想必大家对数据库都不陌生,想当年上数据库课的时候,被那些命令整得不要不要的。 扯远了... 进入正题,在Android开发的过程中,保存数据是难免的。如果数据量较小的时候可用SharedPreferences或File来保存,当数据量较大
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?
分批读取大量数据的excel文件,每次读取1000行数据,然后插入数据库,并且去执行一个方法,执行完毕后更新此行数据的状态。需要获取已更新数据的占比,即计算百分比。
MVCC (Multi-Version Concurrency Control),多版本并发控制。数据库实现并发访问请求,就是基于 MVCC 实现的。
说MVCC(Multiversion concurrency control,多版本并发控制)之前,先从数据库的ACID说起。ACID其中一个就是I。也就是Isolation,隔离性。
阅读完本文,我想你对于使用Java配合Easyexcel操作Excel是完全没有问题的啦。
当Python 有读写 MySQL 数据的需求时,我们经常使用PyMySQL这个第三方库来完成。
标准的隔离级别中,Oracle 只有 Read committed, Serializable 两种,此外还有 ReadOnly, WriteOnly 两种级别。其中 ReadOnly 是 Serializable 的子集。
最快的速度把10亿条数据导入到数据库,首先需要和面试官明确一下,10亿条数据什么形式存在哪里,每条数据多大,是否有序导入,是否不能重复,数据库是否是MySQL?
关于这个问题,我们还得从数据库的管理系统说起,当数据库管理系统在写入或者更新数据的过程中,为了保证数据是正确可靠的,需要满足四个特性:原子性、一致性、隔离性和持久性,简称 ACID !
日志数量虽然不多,但不可能一股脑的塞给用户,难看不说,还拖累服务器性能,因而分页必不可少
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
1.对于chunk类型的Step,spring batch为我们提供了用于管理它的状态
LSM tree (log-structured merge-tree) 是一种对频繁写操作非常友好的数据结构,同时兼顾了查询效率。LSM tree 是许多 key-value 型或日志型数据库所依赖的核心数据结构,例如 BigTable、HBase、Cassandra、LevelDB、SQLite、Scylla、RocksDB 等。
原文链接:http://www.cnblogs.com/xitang/archive/2011/06/06/2073447.html 在游戏中有很多的数据,有些数据可能会经常变换,有些数据就会一直不变。针对这些数据,可以简单的进行一个分类:永远不会改变的数据;经常进行读取和改变的数据;下面就对游戏中的数据进行一个分类。 a) 永远不会进行改变的数据。 如策划填写的资源数据。这些数据在游戏中可能会涉及到数据的重载,但是不会在游戏中由程序控制进行更改。并且这些数据会大量的在程序中被使用。所以这些数据会长期驻留在
@Transactional(isolation = Isolation.READ_UNCOMMITTED):读取未提交数据(会出现脏读, 不可重复读) 基本不使用
在前面的章节中,我们已经懂得如何获取数据库连接 以及 单元测试,下面我们来使用 Statement 来实现 JDBC 的增删查改。
上一篇的文章里,有提到像数据库里面插入一条数据,今天主要是把《小程序云开发:向云数据库插入一条数据》单独拉出来写个小的demo,方便记忆和理解。 参考文档: https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/wxcloud/guide/database/add.html
一.抽取CSV文件csv.extract.csv中的数据保存至数据库extract中的数据表csv中。
上面就是mysql客户端和服务端的交互流程,然后结合实际中的抓包工具来看先这个过程。这里使用php的PDO扩展连接数据库并执行一条查询语句,抓包情况如下
主要是在 Step 阶段,在 Step 阶段,我们可以执行一个 Tasklet,我们也可以按照 Chunk 来执行。
事务指的是逻辑上的一组操作,这组操作要么都执行,要么都不执行。最典型的就是转账的例子:
LSM Tree(log-structured merge-tree)是一种文件组织结构的数据结构,目前在不少数据库中都有使用到,如SQLite、LevelDB、HBase在Mongodb中也有一个LSM引擎;
本文章参考:http://www.cnblogs.com/ssrsblogs/p/6108423.html
这篇文章不会涉及到Kafka 的具体操作,而是告诉你 Kafka 是什么,以及它能在爬虫开发中扮演什么重要角色。
INSERT INTO table_name ( field1,field2,...fieldN )
通常事务的隔离级别定义为以下4种(基于3种在并发事务中需要避免的现象来划分的):
本文主要讲解了MongoDB安装及Python3操作MongoDB数据库详细方法与实例,更多关于Python3操作MongoDB数据库的技巧请查看下面的相关链接
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多个事务互相影响,并没有隔离好,就是我们刚才提到的事务的四大特性中的 隔离性(Isolation) 出现了问题 事务的隔离级别并没有设置好,下面我们来看下事务究竟有哪几种隔离级别
中我们初步了解了 MVCC 的原理及其实现。 随着数据库并发事务处理能力的增强,数据库资源的利用率也会大大提高,从而提高了数据库系统的事务吞吐量,可以支持更多的用户并发访问。
事务(Transaction)是数据库系统中一系列操作的一个逻辑单元,所有操作要么全部成功要么全部失
一直不知道性能优化都要做些什么,从哪方面思考,直到最近接手了一个公司的小项目,可谓麻雀虽小五脏俱全。让我这个编程小白学到了很多性能优化的知识,或者说一些思考方式。真的感受到任何一点效率的损失放大一定倍数时,将会是天文数字。最初我的程序计算下来需要跑2个月才能跑完,经过2周不断地调整架构和细节,将性能提升到了4小时完成。
其实本部分的标题也可以换成批处理+预排序。clickhouse通过block的设计来实现批处理,通过lsm算法来实现预排序。我们分别来分析一下,这个组合对查询速度的影响。
脏读: 一个事务a修改或添加了一条数据,在a事务提交之前,另一个事务b读到了这条数据,并进行了操作。a如果回滚的话,脏读可能会导致b操作不存在的数据。
SQLite 是一个轻量级数据库,它是D. Richard Hipp建立的公有领域项目,在2000年发布了第一个版本。它的设计目标是嵌入式的,而且占用资源非常低,在内存中只需要占用几百kB的存储空间,这也是Android移动设备采用SQLite数据库的重要原因之一。
Get 接口和 Put 接口比较像,除了 leveldb::ReadOptions 参数是用来控制读操作的,具体见链接指向的代码。
pymongo 提供了mongdb和python交互的所有方法 安装方式: pip install pymongo
每次插入一条数据,其 ID 都是比上一条插入的数据的 ID 大,就算上一条数据被删除。
MongoDB在插入一条数据后,会自动增加一个_id自动,作为主键,如果插入的文档省略了id字段,则会自动生产一个Object_id字段
我们还可以通过命令,查看日志,来看我们的MongoDB是否启动成功。
一个类里面只要实现了__enter__和__exit__方法,这个类所创建出来的对象就是个上下文管理器对象了。
当前分布式数据库架构有不少,但是总体架构相差不大,主要组件都包含协调节点、数据分片、元数据节点、全局时钟。一种常见的分布式架构如下图:
事务的四大ACID 属性:Atomicity 原子性、Consistency 一致性、Isolation 隔离性、Durability 持久性。
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