MySQL 数据库中的事务和存储过程是两个不同的概念,我将会分别解释这两个概念,然后提供一个简单的存储过程示例。1. **事务(Transaction)**:数据库事务是指一个或一组SQL语句的逻辑单元,这个逻辑单元中的操作要么全部执行,要么全部不执行。如果在执行过程中出现错误,那么事务将会回滚(Rollback),即撤销已经执行的操作;如果所有操作都成功执行,那么事务就会被提交(Commit),数据会被永久保存在数据库中。事务的主要特点是可以保证在...
# 简介众所周知,在数据库存储引擎侧通常有两类存储模型,行式存储NSM(N-ary Storage Model)和列式存储DSM(Decomposition Storage Model),两种存储模型各有其特定的擅长场景。在以前,主流存储设备是机械磁盘的情况... 每个query会选一个时间戳,系统保证能看到小于这个时间戳最大的committed的事务。大多数商用优化器和执行器是基于行存的,RS 和 WS 都是列存的,所以需要做一个列存的优化器和执行器。C-Store 的比较创新的 featu...
JanusGraph的存储后端,通常是一个Key-Column-Value模型的系统, **本文主要讲述了使用MySQL作为JanusGraph存储后端时,在设计上面的思考,以及在实际过程中遇到的一些问题。** ![picture.image](https://p3-... 是具体执行读写操作的入口,每一个类型的Store对应一个MysqlKcvStore实例,MysqlKcvStore处理读写逻辑时,根据租户信息完全自主组装SQL语句,SQL语句会由MysqlKcvTx真正执行。 **●****MysqlKcvStoreManage...
Redis 集群模式的原理是把保存在其中的数据做了分片,每一部分数据由不同的 Redis 实例承担。Redis 的典型应用场景有以下 3 种:- **缓存**:因为 Redis 是基于内存的存储,它的读写请求会在内存执行,请求响应的... 我们是用 Secret 来存储的。在 Server Pod 运行的时候通过 volume 机制挂载到 Server Pod 内部。对于 Proxy,通过 HPA,基于 Proxy 的 CPU 利用率,支持 Proxy 服务的动态扩缩容。![Redis-2.png](https://p6-jue...
# 简介众所周知,在数据库存储引擎侧通常有两类存储模型,行式存储NSM(N-ary Storage Model)和列式存储DSM(Decomposition Storage Model),两种存储模型各有其特定的擅长场景。在以前,主流存储设备是机械磁盘的情况... 每个query会选一个时间戳,系统保证能看到小于这个时间戳最大的committed的事务。大多数商用优化器和执行器是基于行存的,RS 和 WS 都是列存的,所以需要做一个列存的优化器和执行器。C-Store 的比较创新的 featu...
不太适用于对数据可靠性和一致性要求较高的场景。 设置缓存过期时间。 对服务端超时等错误信息进行监控,并设置客户端重试机制来应对限流或主备切换等场景。 设置 Redis 实例的监控告警,监控对象包括内存使用率、CP... 获取空闲连接耗时较长;如果该连接被断开,也会影响较多请求。 您可以参考如下方式来计算客户端 SDK 连接池所需连接数:所需连接数 = 期望达成的 QPS ÷ 单个连接的 QPS。其中单个连接的 QPS 可以通过 1 秒内单次请求...
JanusGraph的存储后端,通常是一个Key-Column-Value模型的系统, **本文主要讲述了使用MySQL作为JanusGraph存储后端时,在设计上面的思考,以及在实际过程中遇到的一些问题。** ![picture.image](https://p3-... 是具体执行读写操作的入口,每一个类型的Store对应一个MysqlKcvStore实例,MysqlKcvStore处理读写逻辑时,根据租户信息完全自主组装SQL语句,SQL语句会由MysqlKcvTx真正执行。 **●****MysqlKcvStoreManage...
JanusGraph 的存储后端,通常是一个 Key-Column-Value 模型的系统,本文主要讲述了使用 MySQL 作为 JanusGraph 存储后端时,在设计上面的思考,以及在实际过程中遇到的一些问题。# 起因实际生产环境,我们使用的存储... 是具体执行读写操作的入口,每一个类型的 Store 对应一个`MysqlKcvStore`实例,`MysqlKcvStore`处理读写逻辑时,根据租户信息完全自主组装 SQL 语句,SQL 语句会由`MysqlKcvTx`真正执行。- **MysqlKcvStoreManager*...
传统的数据转换过程一般采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,因而维护成本较高。现在,以火山引擎ByteHouse为例的云原生数据仓库,凭借其强大... 计算冗余以及存储冗余所带来的成本压力也会愈发变大,同时,存储空间的膨胀也会让弹性扩容变得不便利。## 复杂场景从OLAP场景扩展出去,随着数据量的增长和业务复杂度的提升,ClickHouse渐渐不能满足要求,体现在以...
服务端日志又包括业务的运行/运维日志以及业务使用的云产品产生的日志。要管理诸多类型的日志,就需要一套统一的日志系统,对日志进行采集、加工、存储、查询、分析、可视化、告警以及消费投递,将日志的生命周期进行... 但是在使用过程中,我们发现了开源日志系统的不足:- 各业务模块自己搭建日志系统,造成重复建设。- 以 ES 为中心的日志架构可以利用 ES 查询便利的优势,但是资源开销大、成本高。而且 ES 与 Kibana 在界面上强绑定...
(例如日期、时间、地址等),因此列式存储可以更有效地进行数据压缩,从而节省存储空间。1. **数据筛选性能**: 列式存储使得只读取查询所需的列变得非常高效。在执行大量涉及多列的复杂查询时,可以显著减少磁盘 I/O... 这个代价比较大。2. 构建时间比较长 DML 等操作会比较长的时间才能做完,对用户不友好,我们采用方案二。### Part 文件内容part 数据分为两个部分:一是整个 Part 包括 rows/schema/column data 在数据文件中...
> 在云原生计算时代,云存储使得海量数据能以低成本进行存储,但是这也给如何访问、管理和使用这些云上的数据提出了挑战。而 Iceberg 作为一种云原生的表格式,可以很好地应对这些挑战。本文将介绍火山引擎在云原生计... 这就导致 Hive 表在对象存储上的查询开销很大。而 Iceberg 的文件组织形式,从 Metadata File 到 Manifest List,再到 Manifest File,最后到实际的 Data File,通过这种层级关系保存了一个从 Iceberg 表到底层所有数...
传统的数据转换过程一般采用 Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的 ETL 系统,因而维护成本较高。现在,以火山引擎 ByteHouse 为例的云原生数据仓库,凭... 计算冗余以及存储冗余所带来的成本压力也会愈发变大,同时,存储空间的膨胀也会让弹性扩容变得不便利。**复杂场景**从 OLAP 场景扩展出去,随着数据量的增长和业务复杂度的提升,ClickHouse 渐渐不能满足要求,...