文章目录一.Flink SQL 背景二、Flink SQL Hello_world三、Flink SQL 的语法和算子3.1 Flink SQL 的语法3.1 常用算子3.1.1 滚动窗口语法3.1.2滑动窗口语法3.1.3 Session Window语法 一.Flink SQL 背景Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQ
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2023-08-18 16:37:46
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1、基本概念无界和有界数据。任何类型的数据都可以形成一种事件流。信用卡交易、传感器测量、机器日志、网站或移动应用程序上的用户交互记录，所有这些数据都形成一种流。数据可以被作为 无界 或者 有界 流来处理。无界流 有定义流的开始，但没有定义流的结束。它们会无休止地产生数据。无界流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需要立刻处理。我们不能等到所有数据都到达再处理，因为输入是无限的，在任何时候输入都不会完
# MySQL 如何保证事务的完整性与一致性
在现代的数据库系统中，事务管理是一项至关重要的功能。无论是电商平台的订单处理，还是银行的账户管理，确保数据的一致性和完整性是必须的。MySQL提供了多种机制来保障事务的一致性和完整性，包括ACID特性、锁机制、隔离级别等。本文将探讨MySQL如何保证事务，重点解决一个实际问题，并给出相关示例。
## 事务的ACID特性
ACID是事务处理的四个重
## 项目方案：同时写入 Redis 和 MySQL 的事务保证方案
### 概述
在某些场景下，我们需要将数据同时写入 Redis 和 MySQL，并保证数据的一致性和可靠性。为了实现这一目标，我们可以采用以下方案来处理并发写入的情况。
### 方案设计
为了保证同时写入 Redis 和 MySQL 的事务一致性，我们可以使用以下步骤来处理数据的写入过程：
1. 开启 MySQL 事务
2
一、前言 由于mysql开源、体积小、速度快，总体拥有成本低，目前已广泛被大小公司使用，特别是在互联网，全球前20大互联网网站有18家使用了MYSQL，有些公司除使用外还在mysql的功能基础上做一定的优化和改造，使之更加适合公司特殊业务场景，比如说阿里。 另外，由于mysql的生态越来完善，像阿里的canal、唯品会的RDP、VDB都是基于mysql的binlog,及时监控表的数据变化，让其它
如何设置并行度Apache Flink支持在不同的级别设置并行度。配置文件、env级别、算子级别。配置文件默认 在我们提交一个Job的时候如果没有考虑并行度的话，那么Flink会使用默认配置文件中的并行度。我们可以通过命令查看Flink配置文件的并行度。$ cat flink-conf.yaml |grep "parallelism.default"
parallelism.default: 1&
一、保证事务一致性的3种模式：
1.可靠事件模式：
a.适合场景：微服务A完成某个业务时，需要触发微服务B、微服务C、微服务D、微服务E...。因为链路比较长，直接调用各个服务的接口时，如果当中某个服D务因为一些原因，没有收到调用会导致整个要完成的业务受到影响。如果这个服务D是个不需要回应服务A的，且不对后续其他服务执行产生影响的变更数据服务。那么可以将这个
在使用关系型数据库的时候，为了保证数据的ACID（Atomicity：原子性，Consistency：一致性，Isolation：隔离性，Durability：持久性）我们经常会使用事务，要么全部提交成功，要么失败全部失败，不会存在中间状态。那么我们Redis也会有事务，只不过它不能保证原子性，Redis已经在系统内部进行功能简化，这样可以确保更快的运行速度，因为Redis不需要事务回滚的能力。r
相信从事大数据开发的人员，越来越多的人从事实时计算方向，flink技术就显示十分重要，说该技术重要，不仅仅是因为它的流式计算，更多的是和其他技术的整合比较强大，在开发过程中，除了写入消息中间件等场景，有的时候也需要写入传统的数据库，如Oracle或者MySql。我们习惯于连接关系型数据库的时候采用一些连接池如c3p0，在传统的业务开发或者数据量不是很大的时候，是没有问题的，但是在大数据量的情况，这
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2023-08-30 18:56:08
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方式一 通过JDBCOutputFormat在flink中没有现成的用来写入MySQL的sink，但是flink提供了一个类，JDBCOutputFormat，通过这个类，如果你提供了jdbc的driver，则可以当做sink使用。JDBCOutputFormat其实是flink的batch api，但也可以用来作为stream的api使用，社区也推荐通过这种方式来进行。JDBCOutputFor
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2023-05-23 14:47:34
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如果有人问你“数据库事务有哪些特性”？你可能会很快回答出原子性、一致性、隔离性、持久性即ACID特性。那么你知道InnoDB如何保证这些事务特性的吗？如果知道的话这篇文章就可以直接跳过不看啦(#.#) 先说结论： redo log重做日志用来保证事务的持久性 undo log回滚日志保证事务的原子性
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2019-12-24 16:48:00
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原标题：MySQL PK MongoDB：多文档事务支持，谁更友好？作者介绍贺春旸，凡普金科DBA团队负责人，《MySQL管理之道：性能调优、高可用与监控》第一、二版作者，曾任职于中国移动飞信、安卓机锋网。致力于MariaDB、MongoDB等开源技术的研究，主要负责数据库性能调优、监控和架构设计。MongoDB 4.0已经发布GA版本，并且有许多新功能和改进。在本文中，我们将重点关注主要功能，毫
kafka事务使用和编程示例一、概述 Kafka事务特性是指一系列的生产者生产消息和消费者提交偏移量的操作在一个事务中，或者说是一个原子操作，生产消息和提交偏移量同时成功或者失败。注意：kafka事务和DB事务。在理解消息的事务时，一直处于一个错误理解是，把操作db的业务逻辑跟操作消息当成是一个事务，如下所示：void kakfa_in_tranction(){
// 1.kafa的操作：读
1.在 Flink 中需要端到端精准一次处理的位置有哪三个？2.Flink端到端精准一次处理语义（EOS）包含哪些内容？3.两阶段提交协议是解决哪些问题？在 Flink 中需要端到端精准一次处理的位置有三个： Flink 端到端精准一次处理Source 端：数据从上一阶段进入到 Flink 时，需要保证消息精准一次消费。Flink 内部端：这个我们已经了解，利用 Checkpoint
Mysql存储引擎InnoDB支持事务操作，即支持原子性、一致性、隔离性、持久性（ACID）特性。下面介绍一下InnoDB是怎样做到这几个特性的。原子性：原子性是指事务中的语句要么全部执行成功、要么全部不执行，原子性是通过undo log实现的。持久性：持久性是指事务一旦提交，它对数据库的改变就应该是永久性的，不会因为宕机等原因而丢失数据，持久性是通过redo log实现的。一致性：事务前后的数据
最近看了不少关于MySQL的文章，对MySQL中的事务的概念和原理也有了更加深刻的理解。所以这里也结合自己的一些理解和实战，记录一下。MySQL的事务的四大原则首先，我们先聊一聊事务的四大原则， 即大家耳熟能详的 ACID。原子性（Atomicity）：事务内的一系列的CRUD操作，对于一个事务而言，是一个原子操作。要么全部成功，要么全部失败。隔离性（Isolation）：隔离性是当多个用户并发访
# 项目方案：Python事务管理系统
## 1. 介绍
在软件开发过程中，事务管理是一个重要的概念。事务旨在确保数据库操作的一致性和可靠性，即使在发生故障或错误的情况下也能保证数据的完整性。本项目旨在通过使用Python编程语言，设计和实现一个简单的事务管理系统，以展示如何在Python中保证事务的特性。
## 2. 技术选型
本项目将使用以下主要技术：
- Python编程语言
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原创
2023-08-23 04:34:56
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事务（Transaction）是并发控制单位，一个操作序列组合而成，这些操作要么都执行，要么都不执行。「是一个不可分割的工作单位」。事务在执行时，会提供专门的属性保证：原子性（Atomicity）：一个事务的多个操作必须完成，或者都不完成（ps：MySQL 的原子性靠什么实现呢？欢迎留言区评论）；一致性（Consistency）：事务执行结束后，数据库的完整性约束没有被破坏，事务执行的前后顺序都是
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2023-09-06 12:27:11
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先上张图整体了解Flink中的异步io 阿里贡献给flink的，优点就不说了嘛，官网上都有，就是写库不会柱塞性能更好然后来看一下， Flink 中异步io主要分为两种 一种是有序Ordered 一种是无序UNordered主要区别是往下游output的顺序（注意这里顺序不是写库的顺序既然都异步了写库的顺序自然是无法保证的），有序的会按接收的顺序继续往下游output发送，无序就是谁先
在MySQL中，事务就是一个逻辑工作单元的一系列步骤。事务是用来保证数据操作的安全性。事务的特征:1.Atomicity(原子性)2.Consistency(稳定性,一致性)3.Isolation(隔离性)4.Durability(可靠性)注：事务只针对对数据数据产生影响的语句有效。show engines //查看mysql锁支持的数据引擎MyISAM不支持事物，InnoDB支持事物默认情况下，
