Oracle 的安全 commit &checkpoint commit ---lgwr 事务相关的操作,保证事务的安全. commit标志着事务的结束.意味着别人对你事务操作的结果可见. commit后数据可能在内存里,也可能在磁盘里, commit后没有机会回滚了,除非恢复数据. 标识着用户的决定,数据的生效. commit后,这条记录产生的redo重做日志是放在log buffer内存里面的,oracle会让log buffer将redo重做日志写到磁盘上,commit才会返回提交完成.

1.创建一个分区表,并插入一些数据,同时查询出每个分区的数据. 答:创建分区表如下 2.创建一个视图,并给出一个查询语句. 3.在当前用户下创建一个同义词,用于查询scott用户下的dept表,并给出一个查询语句. 报错了,原因是没有创建同义词的权限,使用sysdba授权test后即可创建同义词成功. 4.创建一个sequence,并给出一个获得sequence号的语句. 答:创建一个最小值为1,最大值为1000,每次增加1的序号,其中如果设置了CACHE值,ORACLE将在内存里预先放置一些s

1.自带三种登录方式: Scott/tiger   sys/manager   system/manager 2.基本的操作 1)  建数据库 create tablespace 表空间的名称 datafile ‘路径+文件.dbf’ size 初始大小m autoextend on    --是否为自动增长 eg: create tablespace myspace datafile 'e:\a.dbf' size 5m autoextend on 2)建用户 create  user 用户名

英文原文:Understanding the Git Workflow 如果你不理解Git的设计动机,那你就会处处碰壁.知道足够多的命令和参数后,你就会强行让Git按你想的来工作,而不是按Git自己的方式来.这就像把螺丝刀当锤子用,也能把活干完,但肯定干的差极了,花费很长时间,还会弄坏螺丝刀. 想想常见的Git工作流程是怎么失效的吧. 多数时候这样做的效果会如你所愿,因为从你创建分支到合并回去之间,Master一般都会有些变动.然后,有一天当你想把一个功能(feature)分支合并进Master

SSD和内存数据库技术 自己的理解还是不是很对 SSD 提升的是 随机读 并没有对顺序写有多大的提升, 因为数据库采用的是redo的模式. 理论上写入 时是顺序写 所以 写并发的提升不会很大 但是会很大的提升读取的速度. 2016-04-26 10:57:47 dingdingfish 阅读数 7650更多 分类专栏: 内存数据库 In-Memory Computing Technology   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.

关于持久性 持久性是指,事务提交后,对系统的影响必须是永久的,即使系统意外宕机,也必须确保事务提交时的修改已真正永久写入到永久存储中. 最简单的实现方法,当然是在事务提交后立即刷新事务修改后的数据到磁盘.但是磁盘和内存之间的IO操作是最影响数据库系统影响时间的,一有事务提交就去刷新磁盘,会对数据库性能产生不好影响. WAL机制的引入,即保证了事务持久性和数据完整性,又尽量地避免了频繁IO对性能的影响. WAL过程分析 Write-Ahead Logging,前写日志. 在MVCC的部分中,我们已

[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(1) --- 总体思路 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(1) --- 总体思路 0x00 摘要 0x01 痛点 0x02 难点 0x03 TorchElastic 3.1 历史 3.1.1 PyTorch 1.7 3.1.2 PyTorch 1.9 3.2 设计理念 3.2.1 基本功能 3.2.2 新设计概述 3.2.3 bare-bones 3.3 小结 0x04 问题 4.1 VS Horovod 4.2 TE 问题 0

行政区划sql数据脚本 IF (EXISTS(SELECT * FROM sys.objects WHERE object_id = OBJECT_ID(N'[dbo].[TB_Province]') AND type ='U')) BEGIN DROP TABLE [dbo].[TB_Province] END GO SET ANSI_NULLS ON SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO CREATE TABLE [dbo].[TB_Province] ( [ID] big

什么是checkpoint? 在Oracle 数据库中checkpoint的意思是将内存中的脏数据强制写入到磁盘的事件,其作用是保持内存中的数据与磁盘上的数据一致.SCN是用来描述该事件发生的准确的时间点. 而GoldenGate中出现的checkpoint有着不同的含义.简单的说就是position,位置的意思.它记录了Extract进程在抽取事务时的进度.使用INFO showch 命令可以查看当前正在运行的Extract进程中所记录的checkpoint. 当GoldenGate被计划内或

Flink在流上最大的特点,就是引入全局snapshot,   CheckpointCoordinator 做snapshot的核心组件为, CheckpointCoordinator /** * The checkpoint coordinator coordinates the distributed snapshots of operators and state. * It triggers the checkpoint by sending the messages to the re

Oracle checkpoint详解 topcheckpoint扫盲 top什么是checkpoint 在数据库系统中,写日志和写数据文件是数据库中IO消耗最大的两种操作,在这两种操作中写数据文件属于分散写,写日志文件是顺序写,因此为了保证数据库的性能,通常数据库都是保证在提交(commit)完成之前要先保证日志都被写入到日志文件中,而脏数据块着保存在数据缓存(buffer cache)中再不定期的分批写入到数据文件中.也就是说日志写入和提交操作是同步的,而数据写入和提交操作是不同步的.这样就

在实例经过分配内存结构,加载控制文件后,然后要打开数据库的时候,需要做到控制文件,数据文件,联机重做日志保持相互状态一致性,数据库才可以打开.当数据库发生实例不正常关闭时(比如系统掉电或者Shutdown abort 进行关闭),要进行实例恢复,Oracle 数据库具有相应的机制来实现这一点. 像任何一家公司一样,不同的员工具有不同的技能专长,负责不同的工作,但是一个成功的项目,需要一个优秀的项目经理,来保持,督促项目中的成员各自工作步调相互一致.在Oracle 实例中,这样的一个重要角色,被检

Mysql怎么判断繁忙,innodb的主要参数,checkpoint机制,show engine innodb status   2018年07月13日 15:45:36 anzhen0429 阅读数:295     show engine innodb status G 四个参数能反应出来什么 Checkpoint详解 引子 check point是做什么的 作用 Checkpoint所做的事情 checkpoint分类 checkpoint的具体解释 Sharp Checkpoint完全检查

How to recover from Extract ERROR 180 encountered commit SCN that is not greater than the highest SCN already processed This is the summary of Metalink Doc:987379.1 This error occurs in an Oracle RAC environment after a transaction is written to the

COMMIT是一个非常快的操作,当我们发布commit命令时,真正困难的动作已经完成,在数据库中已经执行了数据更改,所以已经完成了99%的任务,例如:下列操作已经产生: 1.在SGA(Buffer Cache)中已经生成了undo块:      2.在SGA(Buffer Cache)中已经生成了产生改变的数据块和索引块:      3.在REDO LOG BUFFER生成了前面两项的redo信息;      4.依赖于前三项产生的数据量大小以及操作需要的时间,buffer中的数据可能已经   

上一章的结尾我们留下了一个问题,就是在上一章所介绍的模型中,恢复管理器必须要通过全篇扫描整个undolog进行日志恢复,这样做显然是没有太大必要的,因为系统中断肯定是在最后几个事务受到影响,前面的事务应该已经完成commit或者rollback了,不会出现abort的情况,那我们如何知道哪些事务受到了影响呢,如果我们知道了哪一些事务受到了影响,那我们就可以不用全篇进行扫描,而仅仅扫描很小的一部分就可以了.下面就介绍下,数据库如何知道哪些事务受到了影响,数据库为了得到这个目的,引入了检查点(che

转发请注明原创地址:http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/7700600.html <flink-connector-kafka consumer的topic分区分配源码>一文提到了在flink-connector-kafka的consumer初始化的时候有三种offset提交模式:KAFKA_PERIODIC,DISABLED和ON_CHECKPOINTS. 其中ON_CHECKPOINTS表示在flink做完checkpoint后主动向kafka提交

1 segment的产生 当索引一个文档时,如果存在空闲的segment(未被其他线程锁定),则取出空闲segment list中的最后一个segment(LIFO),并锁定,将文档索引至该segment, 找达到flush条件的segment,然后解锁,归还至空闲segment list,如果有达到flush条件的segment,flush该segment(同步执行). 如果不存在,则创建新的segment,重复上述步骤. 总结1:如果并行的执行向一个索引,索引文档,则需要不同的segment

给实时索引加入了merge策略,持续更新时发现有做merge,但索引文件夹中的段数远远大于RealTimeIndexWriter中的段数,就是有些merge的段应该删除,文件夹中没有删除.而关闭searcher之后索引文件夹就变小了,段数也对了. 定位之后发现IndexFileDeleter构造函数中有个checkpoint(segmentInfos,false),false会将第一个commit增加lastFiles,直到close时才做删除. 因为实时索引的deleter并不是lucene自

本文转自 https://blogs.oracle.com/database4cn/log-file-switch-checkpoint-incomplete-%e5%ae%b9%e6%98%93%e8%a2%ab%e8%af%af%e8%af%8a%e7%9a%84event   首先来看如下的一份AWR,12分钟的采样,DB Time 105分钟. DB Name DB Id Instance Inst num Startup Time Release RAC R11204 21148741