近日，客户在使用软件过程中反映，在添加一条新客户记录后，存盘时，系统给出一个“系统无法处理的异常”的错误提示，无法保存该条记录。 根据客户的反馈，经过长达数小时的跟踪和确认，终于将问题定位在OleDataAdapter的Update()方法上，并得到Debug提示“违反并发性: UpdateCommand 影响了预期 1 条记录中的 0 条”。 并且，该问题仅出现在下列情况中： 1.登录后，
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2009-07-09 15:47:50
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MySQL有三种锁的级别：页级、表级、行级。 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁：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 算法： next KeyLocks锁，同时锁住记录(数据
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2024-01-10 11:21:20
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前言B+树是1970年Rudolf Bayer教授在《Organization and Maintenance of Large Ordered Indices》一文中提出的[1]。它采用多叉树结构，降低了索引结构的深度，避免传统二叉树结构中绝大部分的随机访问操作，从而有效减少了磁盘磁头的寻道次数，降低了外存访问延迟对性能的影响。它保证树节点中键值对的有序性，从而控制search/insert/d
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2024-09-03 19:18:10
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一、最大并发数 并发数是指同一时刻数据库能处理多少个请求，由max_connections和max_user_connections决定。max_connections是指MySQL实例的最大连接数，上限值是16384，max_user_connections是指每个数据库用户的最大连接数。 M
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2023-06-01 19:59:08
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一般而言，slave相对master延迟较大，其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发。简单说，在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的，而在slave上，复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply，所以难怪slave在高并发时会远落后master。ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制，配置选项 slave_paral
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2023-11-01 15:16:58
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一、Mysqlslap介绍mysqlslap是MySQL5.1之后自带的benchmark基准测试工具，类似Apache Bench负载产生工具，生成schema，装载数据，执行benckmark和查询数据，语法简单，灵活，容易使用。该工具可以模拟多个客户端同时并发的向服务器发出查询更新，给出了性能测试数据而且提供了多种引擎的性能比较。mysqlslap为mysql性能优化前后提供了直观的验证依据
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2023-11-28 02:03:57
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1、事务的四个特性， 简称ACID属性原子性（Atomicity）：由DBMS的事务管理子系统来实现事务是一个原子操作单元，其对数据的修改，要么全都执行，要么全都不执行。 一致性（Consistent）：由DBMS的完整性子系统执行测试任务 在事务开始和完成时，数据都必须保持一致状态。这意味着所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改，以保持数据的完整性；事务结束
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2023-09-05 17:12:41
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原标题：mysql如何处理高并发mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。高并发大多的瓶颈在后台，在存储mysql的正常的优化方案如下：(1)代码中sql语句优化(2)数据库字段优化，索引优化(3)加缓存，redis/memcache等(4)主从，读写分离(5)分区表(6)垂直拆分，解耦模块(7)水平切分方案分析：1、
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2023-08-15 18:48:31
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先来看查询的sql 语句： select id, t1,t2 from t_table where id in(232922924); 以上查询语句造成数据库的运行线程高，导致页面响应比较缓慢。那么需要从哪些方面来优化查询sql呢？ 一般优化s
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2023-06-25 14:37:50
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mysql insert 并发性能优化
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何实现“mysql insert 并发性能”。首先，让我们了解整个流程，并给出每一步需要做什么。
流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 连接数据库
连接数据库 --> 开启事务
开启事务 --> 插入数据
插入数据 --
原创
2023-09-25 00:00:06
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# MySQL 查询并发性能优化指南
在软件开发的实践中，数据库查询的性能直接影响到应用程序的效率及用户体验。本篇文章将带领你了解如何实现 MySQL 查询并发性能的优化，通过步骤图、代码示例以及详解，让你在实践中掌握相关知识。
## 流程概述
在优化 MySQL 查询并发性能的过程中，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
为什么需要基准测试？
观察系统在不同压力下的行为，评估系统的容量，观察系统如何处理不同数据。
基准测试的策略
集成式策略：针对整个系统的整体测试；单组件式策略：单独测试MySQL。通常使用集成式测试
测试指标： 吞吐量：单位时间内的事务处理数。
响应时间/延迟：用于测试任务的总体时间，通常使用百分百响应时间，或者利用折线图来直观地观察分布情况。
并发性：MySQ
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2023-12-07 00:11:27
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# MySQL On Update 并发处理：理解与实践
在现代的数据库系统中，并发处理是一个至关重要的主题。对于许多应用程序来说，多个用户可能会同时访问和修改数据库中的数据。在这种情况下，合理地处理数据一致性和并发访问是非常重要的。MySQL提供了多种机制来处理这种情况，其中之一是`ON UPDATE`触发器。本文将探讨`ON UPDATE`的用法，如何在并发环境下处理数据，并提供相应的代码示
## MySQL并发Update操作的理解
在现代数据库管理系统中，多用户并发操作是常见的现象。在高并发环境下，对同一数据表进行`UPDATE`操作可能导致数据被覆盖或更新冲突。本文将介绍MySQL中并发`UPDATE`的基本概念，并通过示例代码进行说明。
### 1. 并发Update的概念
并发更新是指多个事务同时尝试更新同一条记录。根据事务的隔离级别，相同数据的并发更新可能导致一些问题
原创
2024-09-26 06:31:43
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前言这篇blog是基于处理oracle数据库性能问题的经验写就,它是对常见的性能问题做的总结,它的适用范围: 高并发高负载的系统. 需要先申明的是: 对于所有的调优的方法,都是有适用范围的; 所以下面提到的所有的内容,请” 批判性”阅读.1. OS swapping/paging 引发的数据库concurrency方面的性能问题Oracle数据库在工作的时候, 对于latch/mutex这样的轻量
# 并发更新 MySQL
在开发过程中，我们经常需要处理多个用户同时更新同一条数据的情况。这种情况下，如果不加以控制，可能会导致数据不一致或者丢失更新的问题。在 MySQL 中，我们可以使用事务和行级锁来处理并发更新的问题。本文将介绍并发更新的原理，并提供示例代码来演示如何实现并发更新。
## 并发更新原理
在并发更新的场景下，多个用户同时对同一条数据进行更新，可能会导致以下问题：
1.
原创
2024-01-23 09:08:04
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# 实现mysql并发update操作指南
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要处理数据库并发更新的情况。在这篇文章中，我将教你如何实现mysql的并发update操作，让你能够更好地处理数据的并发更新需求。
## 流程图示例
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 查询数据: 1. 查询需要更新的数据
查询数据
原创
2024-05-15 07:46:50
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前言我们都知道初创公司一开始都是以单体应用为首要架构，一般都是单体单库的形式。但是版本以及版本的迭代，数据库需要承受更多的高并发已经成了架构设计需要考虑的点。那么解决问题，就得说到方案。但是方案有很多，我们该怎么选择呢？优化与方案基本上，我们优化要从几个关键字入手：短距离，少数据，分散压力。短距离所谓的短距离，指的是从前端到数据库的路径要短。页面静态。有些页面的数据是在某些时段是不变的，那么这个页
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2023-07-14 19:00:08
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# MySQL读写并发性能报告
在现代应用程序中，数据库的性能至关重要，尤其是在高并发的环境下。MySQL作为一个广泛使用的关系型数据库，提供了多种方式来提升读写操作的并发性能。在这篇科普文章中，我们将对MySQL的读写并发性能进行探讨，并通过代码示例和关系图表示进行更深入的讲解。
## MySQL的并发控制
MySQL采用了多种机制来处理并发操作，包括**锁机制**和**事务隔离级别**。
# MongoDB vs MySQL：高并发性能对比
在当前互联网时代，随着用户数量的增加和访问量的上升，系统的高并发性能成为一个重要的考量因素。数据库作为系统的核心组成部分之一，其性能和稳定性直接影响整个系统的运行效率。在数据库选择上，有两个常见的选择：MongoDB和MySQL。本文将从高并发性能的角度对比MongoDB和MySQL，并结合代码示例进行说明。
## MongoDB
Mon
原创
2024-05-16 03:41:44
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