数据库系统概论学习攻略（第四期）第十组SQL：结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL(发音：/ˈes kjuː ˈel/ "S-Q-L")，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户
检测并发
首先使用下面的SQL语句查询数据库的产品表： select* from products where categoryid=1 查
对于一个系统中，数据库层面做了优化之后，那么我们就算是做了最后的努力了。如果系统仍然撑不住，那么，就应该考虑缓存了。（一个系统性能提升的最快路径，就是使用缓存。这个可以处在数据库优化之前）一个系统中，可以用作缓存的节点很多。 系统的缓存节点可以分为 客户端缓存，CDN缓存,反省代理缓存，服务端本地缓存（内存缓存，IO缓存），分布式缓存（Redis，MemberCa
转载
2023-11-28 14:42:08
37阅读
# 使用Java NIO读取大数据的指南
在处理大数据时，我们需要使用更高效的方式来读取文件。Java NIO（非阻塞输入输出）提供了比传统IO更优的性能。本文将逐步指导你如何使用Java NIO读取大文件。
## 读取大数据的流程
我们可以将整个读取大文件的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建一个`Path`对象，指向要读
原创
2024-08-06 11:42:08
30阅读
大并发服务器结构框架基本模型队列 + 连接池 在应用服务器和数据服务器之间有一个数据访问层( DAL )，应用服务器通过 DAL 访问数据服务器，可以将底层的数据库操作对其他层透明化；所以我们给 DAL 抽象出一个统一的接口，供其他层来操作，而底层我们可以分别使用各种ORM工具，或者原生SQL去实现。 它的主要功能：增删改服务、查询、事务管理、并发，另外事务中包括工作单元，查询中包括延迟加载。缓存
转载
2024-01-02 10:57:49
22阅读
ConcurrentHashMap完全允许多个读操作并发进行，读操作并不需要加锁。（事实上，ConcurrentHashMap支持完全并发的读以及一定程度并发的写。）如果使用传统的技术，如HashMap中的实现，如果允许可以在hash链的中间添加或删除元素，读操作不加锁将得到不一致的数据。但是ConcurrentHashMap实现技术是保证HashEntry几乎是不可变的。HashEntry代表每
转载
2023-07-26 20:29:25
54阅读
一、缓存击穿定义： 缓存中的key一般设有过期时间，如果某个key过期了，恰在这个时候，有大量的并发请求访问这个key，则这些请求都会到达DB,导致DB瞬间压力过大，压垮DB。解决方案： 1.设置互斥锁，mutex。当缓存失效时不时立即去访问数据库，而是使用缓存工具的操作成功带返回值的操作，比如redis的setnx（set if not exit），memcache的add，利用setnx实现锁
转载
2023-09-16 00:13:15
2阅读
每个事务都是记录在事务日志中，数据修改首先写到事务日志中，然后在写到数据库中，如果事务的任何部分失败，修改全部回滚，数据库保持在原来的状态，事务使用锁阻止其他用户读取或者修改还没有提交的数据SQL Server默认是自动提交，即每个T-SQL语句执行成功就提交，执行失败就回滚，除非显式开启事务；默认是只回滚产生错误的语句，如果XACT_ABORT设置为ON的话，则出现错误时回滚整个批处理使用WIT
转载
2024-06-14 08:03:02
73阅读
1 并发一致性问题 常见并发并发一致性问题包括：丢失的修改、不可重复读、读脏数据、幻影读（幻影读在一些资料中往往与不可重复读归为一类）。1.1 丢失修改 下面我们先来看一个例子，说明并发操作带来的数据的不一致性问题。考虑飞机订票系统中的一个活动序列: 甲售票点（甲事务）读出某航班的机票余额A,设A=16. 乙售票点（乙事务）读出同一航班的机票余额A,也为16. 甲售票点卖出一张
经常有同学问我，基于Hadoop生态圈的大数据组件有很多，怎么学的过来呢，毕竟精力有限，我们需要有侧重点，我觉得下面这几个组件至关重要，是基础组件，大部分人都需要会的，其它组件可以用的时候再去查查资料学习。hadoopHbaseHiveSparkFlinkKafkaHadoop是大数据的基础组件，很多组件都需要依赖它的分布式存储、计算；主要包括Hdfs、MR、Yarn三部分，这个需要找一些好的资料
Flink是一个非常灵活的处理框架，它支持多种不同的部署场景，还可以和不同的资源管理平台方便地集成集群搭建：集群规划：节点服务器hadoop102hadoop103hadoop104角色JobManager,TaskManagerTaskManagerTaskManager下载解压安装包eg：flink-1.17.0-bin-scala_2.12.tgzvim flink-conf.yamljob
本节书摘来自华章计算机《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一书中的第1章，第1.1节,作者 主 编：黄宜华（南京大学）副主编：苗凯翔（英特尔公司）1.1 并行计算技术简介1.1.1 并行计算的基本概念随着信息技术的快速发展，人们对计算系统的计算能力和数据处理能力的要求日益提高。随着计算问题规模和数据量的不断增大，人们发现，以传统的串行计算方式越来越难以满足实际应用问题对计算能力和计算速度的需求
转载
2023-07-31 19:41:49
71阅读
大数据解决方案使用缓存： 使用方式：1，使用程序直接保存到内存中。主要使用Map，尤其ConcurrentHashMap。使用缓存框架。常用的框架：Ehcache，Memcache，Redis等。最关键的问题是：什么时候创建缓存，以及其失效机制。对于空数据的缓冲：最好用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。分布式数据库将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务
转载
2023-12-27 18:09:23
39阅读
1. 问题分析1.1 现象描述某企业客户内部知识管理系统基于微软SharePoint服务器产品并进行了应用扩展开发，NLB负载均衡部署，后台数据库采用SQL Server 2000 企业版，双核 4C 8G内存两节点群集。在两三年的使用过程中，随着系统用户的增多，出现了数据库服务器CPU占用过高的情况，导致前端访问响应速度慢，经常超时等问题。1.2 性能计数器分析用户连接经过对SQL Server
转载
2024-05-06 15:01:30
38阅读
数据库事务之mysql1 数据库并发问题及概念2 存储引擎是否支持事务2.1 mysql自动提交2.2 mysql隐式提交2.3 autocommit和START TRANSACTION辨析3 事务的ACID(acid)属性4 查看及设置mysql数据库事务隔离级别4.1 数据库的4种事务隔离级别5 mysql的MVVC5.1 版本链5.2 ReadView5.3 READ_COMMITED的实
转载
2023-11-27 17:08:01
117阅读
现在都是“大数据”时代，大量的用户数据需要处理，如何保证大量数据在多线程下的安全，成了比较重要的问题。今天要学习的就是java.util.concurrent包下Locks接口的一个实现类，ReadWriteLock，读写锁。读写锁的出现是为了弥补传统同步方式synchronized的缺憾，使用synchronized同步的方法或语句，当多线程读取一个大数据时，每次只能有一个线程读取，其他线程都得
转载
2024-02-03 11:08:52
53阅读
## Redis 并发读的实现指南
Redis 是一个高性能的键值存储数据库，因其高并发读写能力而受到广泛欢迎。在本文中，我们将一起探讨如何实现 Redis 的并发读操作。对于刚入行的小白来说，理解这一过程并不复杂。
### 整体流程
下面的表格展示了我们实现 Redis 并发读的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|--------
原创
2024-09-29 05:54:24
21阅读
前言随着 5G 时代的到来，大数据人工智能产业链又一次迎来了井喷式的爆发，随着岗位需求的不断增加，越来越多的人选择大数据课程，但是没有真正从事大数据工作的人面对企业面试有种无从下手的感觉，面对面试说不到技术的重点，每次面试只能靠队友，靠兄弟支援，尤其是面对架构，编程更是无从下手。于是我决定对市场上大多的有关大数据核心的面试题做一个详细的分析，也希望大家尽可能的做到举一反三，而不是局限于题目本身。1
转载
2023-07-10 23:57:48
221阅读
最近几年想必大家一听到哪里有抢红包可以抢，马上会拿起手机点去~~~~然后问题来了。。。如何控制在同一时间保证数据库中扣减红包余额不会出错。之前我们的做法是直接锁程序，这样子带来的坏处就是等待时间太长，每当一个线程进去之后要经过以下几个过程。过程分别是1. 查表2. 校验信息3. 发送微信服务器4. 等待反馈5. 更新表等这些过程结束之后才轮到下面这个过程。想必这样要等到花儿都谢了~另外发送微信服务
一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。 在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际运行一段时间后，才发现系统的性能在降低，这时再来考虑提高系统性
转载
2024-03-23 12:45:39
190阅读
