数据库并发处理
社区干货
火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计并发控制?
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 分析型数据库设计并发控制的主要原因是为了确保数据的完整性和一致性,同时提高数据库的吞吐量和响应速度。并发控制可以防止多个事务同时对同一数据进行修改,导致数据不一致的情况发生。通过合理的并发控制策略,分析型数据库可以在保证数据一致性的前提下,最大限度地提高数据库的并发处理能力,从而提高整体性能。此外,并发控制也可以...
掘地三尺,搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题 | 社区征文
二是为数据库抵挡了高并发的流量请求,[点我 -> 解密 Redis 为什么这么快的秘密](https://mp.weixin.qq.com/s/z4VjDaDDbspFz1rIBwazIA)。把 Redis 作为缓存组件,需要防止出现以下的一些问题,否则可能会造成生产事故。- [Redis 缓存满了怎么办?](https://mp.weixin.qq.com/s/H7BN-gCvbJ2S2DT31XMzzQ)- [缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩如何解决?](https://mp.weixin.qq.com/s/PZWe5x9cOqrhVCSxOBdVNA)- [Redis 数据过期了会被立...
[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
就可以以Tile为单位处理,可向量化,提高了处理效率。1. 逻辑Tile和物理Tile的转换非常灵活,甚至只有在一颗AST的最顶层和最底层才需要进行逻辑Tile和物理Tile的转换,中间全程用逻辑指针来运算。1. Tile和Tile Group可以根据业务需求灵活变更,例如一个表切分多少个Tile Group,每个Tile Group里纵向切分多少个Tile等等。# MVCC一般我们在支持事务的数据库中提到并发控制,首先会想到MVCC,而提到MVCC后最常见的词无非就是“版本...
十分钟读懂字节跳动的 Doris 湖仓分析实践
数据库,主要面向多维分析,数据报表,用户画像分析等场景。自带分析引擎和存储引擎,支持向量化执行引擎,不依赖其他组件,兼容 MySQL 协议。Apache Doris 具备以下几个特点:- **良好的架构设计,** 支持高并发低延时... **提供了高可用,** 容错处理,高扩展的企业级特性。FE Leader 错误异常,FE Follower 秒级切换为新 Leader 继续对外提供服务。 - **支持聚合表和物化视图。** 多种数据模型,支持 aggregate,replace 等多种数据...
特惠活动
数据库并发处理-优选内容
数据库并发处理-相关内容
应用场景
应对方法性能强劲稳定:云数据库 veDB MySQL 版实例支持 1 个主节点和最多 15 个只读节点,支持分钟级快速升降配和百万级 QPS,提供高并发状态下优秀的数据写入能力,轻松应对业务峰值。 海量数据存储:存储容量按需使用,最多可支持 128TiB 存储空间,免去合区合服的繁琐操作。 企业应用业务特点对数据库的高可用、高可靠、高安全有非常严格的要求,同时要保障数据的一致性。 应对方法数据一致性保障:共享分布式存储的设计,彻底解决主...
产品简介
DBAudit 是专业的数据库应用安全防护产品,帮助用户应对网站运营中的安全风险,为数据库应用提供全方位的防护,提供覆盖数据库使用全生命周期的安全防护解决方案。 产品功能DBAudit 产品功能分成原始信息收集、审计信息标准化、审计信息筛选、预警与报表四大模块。 原始信息收集不改变用户现有网络结构 不占用数据库服务器资源 不影响数据库性能 实现配置与报表的集中管理 并发流量采集与处理、多点存储、多级管理 审计信息标准化支...
创建无锁 SQL 变更工单
优势无锁 SQL 变更可以提高数据库的性能和可扩展性,具体如下所示: 性能高:无锁 SQL 变更在进行数据读取时不会加锁,减少了锁的开销,能够提高系统的处理性能和并发量。 可扩展性强:无锁 SQL 变更通过减少锁定,提高了系统的扩展性,使得系统能够处理更多的并发用户和事务。 执行原理分批执行单条 SQL:数据库工作台 DBW 将单条 SQL 拆分成多个批次执行。默认情况下,按照主键从小到大的顺序分批执行,直到扫描完所有行。 每个批次执...
产品优势
数据库引擎,代码/应用无需修改或只需少量修改。 强劲性能基于 MySQL 内核深度优化,同时采用物理复制、分布式共享存储,大幅提高综合性能。 实例包含一个主节点和最多 15 个只读节点,满足高并发场景对性能的要求,尤其... 您只需为实际占用的数据库容量付费。 稳定可靠云数据库 veDB MySQL 版无单点故障,通过分布式存储等底层架构设计保障服务的高可靠性和高可用性。 共享分布式存储的设计,彻底解决了主从复制所带来的备库数据非强一致...
[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
就可以以Tile为单位处理,可向量化,提高了处理效率。1. 逻辑Tile和物理Tile的转换非常灵活,甚至只有在一颗AST的最顶层和最底层才需要进行逻辑Tile和物理Tile的转换,中间全程用逻辑指针来运算。1. Tile和Tile Group可以根据业务需求灵活变更,例如一个表切分多少个Tile Group,每个Tile Group里纵向切分多少个Tile等等。# MVCC一般我们在支持事务的数据库中提到并发控制,首先会想到MVCC,而提到MVCC后最常见的词无非就是“版本...
十分钟读懂字节跳动的 Doris 湖仓分析实践
数据库,主要面向多维分析,数据报表,用户画像分析等场景。自带分析引擎和存储引擎,支持向量化执行引擎,不依赖其他组件,兼容 MySQL 协议。Apache Doris 具备以下几个特点:- **良好的架构设计,** 支持高并发低延时... **提供了高可用,** 容错处理,高扩展的企业级特性。FE Leader 错误异常,FE Follower 秒级切换为新 Leader 继续对外提供服务。 - **支持聚合表和物化视图。** 多种数据模型,支持 aggregate,replace 等多种数据...
实例选型指导
缓存数据库 Redis 版当前支持如下两种架构。 实例架构 简介 适用场景 启用分片集群 启用分片集群的 Redis 实例可以通过分片化分区来增加缓存的容量和并发连接数。每个分片包含 1 个主节点和 1~5 个从节点,分片本身... 将写请求发往主节点处理,而读请求全部由从节点处理,提升 Redis 实例的整体读写能力。 当数据从主节点同步至从节点时,会存在一定的延迟。因此读写分离功能不适用于数据一致性要求高的业务。更多详情,请参见读写分离...
一文了解数据库事务和隔离级别 | 社区征文
则其所做的修改就会永久保存到数据库中。此时即使系统崩溃,已经提交的修改数据也不会丢失。## 3. 事务并发我们知道 MySQL 是一个客户端/服务器架构的软件,对于同一个服务器来说,可以有若干个客户端与之连接,每个客户端与服务器连接上之后,就可以称 之为一个会话(Session)。每个客户端都可以在自己的会话中向服务器发出请求 语句,一个请求语句可能是某个事务的一部分,也就是对于服务器来说可能同时处理多个事务。在上面我们...
PostgreSQL 类型的迁移任务完成后,为什么目标端的文件会大于源端文件?
可能原因一由于全量数据迁移会并发执行 INSERT 操作,导致目标库的集合产生碎片,因此全量迁移完成后目标库的集合存储空间会比源库的集合存储空间大。解决方案您可以在迁移任务完成后,通过 vacuum 命令手动整理表碎片。可能原因二在迁移或同步任务中将备库作为源端。在主库存在频繁的数据变动时,备库上的长连接将被断开,因此备库和数据库传输服务 DTS 的长连接会被断开。对于没有主键的表,在 DTS 和备库重新建立连接后会重新进行全...
