本文摘自书籍<Flink基础教程> 一.一致性的三种级别 当在分布式系统中引入状态时,自然也引入了一致性问题.一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法,即在成功处理故障并恢复之后得到的结果,与没有发生任何故障时得到的结果相比.在流处理中,一致性分为 3 个级别. at-most-once:数据最多被处理一次.这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后,计数结果可能丢失. at-least-once:数据最少被处理一次.这表示计数结果可能大于正确值,但绝不会小于正确值.也就是说,计数程序在

浏览目录: 1.视图 2.触发器 3.存储过程 4.函数 5.事物 6.数据库锁 7.数据库备份 1.视图 视图:是一个虚拟表,其内容由查询定义.同真实的表一样,视图包含一系列带有名称的列和行数据 视图有如下特点; 1. 视图的列可以来自不同的表,是表的抽象和逻辑意义上建立的新关系. 2. 视图是由基本表(实表)产生的表(虚表). 3. 视图的建立和删除不影响基本表. 4. 对视图内容的更新(添加.删除和修改)直接影响基本表. 5. 当视图来自多个基本表时,不允许添加,修改和删除数据. 1.创建

第五篇 : MySQL 之 视图.触发器.存储过程.函数.事物与数据库锁 一.视图 视图是一个虚拟表(非真实存在的),其本质是‘根据SQL语句获取动态的数据集,并为其命名‘ ,用户使用时只需使用“名称”即可获取结果集,可以将该结果集当做表来使用. 使用视图我们可以把查询过程中的临时表摘出来,用视图去实现,这样以后再想操作该临时表的数据时就无需重写复杂的SQL了,直接去视图中查找即可,但视图有明显的效率问题,并且视图是存放在数据库中的,如果我们程序中使用的SQL过分依赖数据库中的视图,即强耦合,那

Flink安装在CentOS7上,默认时间是UTC时间,查看Flink日志,发现输出时间比当前时间晚8个小时. 通过如下命令,调整成北京时间 cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime 但是查看Flink输出的日志时间格式,输出时间仍然比当前时间晚8个小时! 经过研究,以下操作,可以解决日志输出时间比当前时间晚8小时的问题. 一.jobmanager输出日志时间格式修改 修改$FLINK_HOME/bin/jobmanager.sh中J

redis系列之数据库与缓存数据一致性解决方案 数据库与缓存读写模式策略 写完数据库后是否需要马上更新缓存还是直接删除缓存? (1).如果写数据库的值与更新到缓存值是一样的,不需要经过任何的计算,可以马上更新缓存,但是如果对于那种写数据频繁而读数据少的场景并不合适这种解决方案,因为也许还没有查询就被删除或修改了,这样会浪费时间和资源 (2).如果写数据库的值与更新缓存的值不一致,写入缓存中的数据需要经过几个表的关联计算后得到的结果插入缓存中,那就没有必要马上更新缓存,只有删除缓存即可,等到查询的

一.视图 -- view 视图:是一个虚报表,其内容由查询定义.同真实的表一样,视图包含一系列带有名称的列和行数据. 视图有如下特点: 1.视图的列可以来自不同的表,是表的抽象和逻辑意义上建立的新关系: 2.视图是由基本表(实表)产生的表(虚表): 3.视图的建立和删除不影响基本表: 4.对视图内容的更新(添加.删除和修改)直接影响基本表: 5.当视图来自多个基本表时,不允许添加和删除数据. 1.创建视图 create view 视图名称 as sql 查询语句 2.使用视图 select *

1.视图 视图: 是一个虚拟表,其内容由查询定义: 视图有如下特点;  1. 视图的列可以来自不同的表,是表的抽象和逻辑意义上建立的新关系.  2. 视图是由基本表(实表)产生的表(虚表).  3. 视图的建立和删除不影响基本表.  4. 对视图内容的更新(添加.删除和修改)直接影响基本表.  5. 当视图来自多个基本表时,不允许添加和删除数据. #视图 create view 视图名称 as sql查询语句 -- ALTER VIEW views as select name,num,id f

从图中可以看到,spring已经给出事物提交成功,但数据库并未插入数据,找了老半天发现,数据库表上我加了个触发器,触发器执行失败造成没有数据库commit.但程序没什么不报异常吗?

1.数据库事物 1. 什么是事务  事务是应用程序中一系列严密的操作,所有操作必须成功完成,否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤消.也就是事务具有原子性,一个事务中的一系列的操作要么全部成功,要么一个都不做.  事务的结束有两种,当事务中的所以步骤全部成功执行时,事务提交.如果其中一个步骤失败,将发生回滚操作,撤消撤消之前到事务开始时的所以操作. 总结:事物就是一组操作,要么全部完成,要么全部失败! 2.事物特性 ACID 事务具有四个特征:原子性( Atomicity ).一致性( Cons

一.缓存雪崩 回顾一下我们为什么要用缓存(Redis):减轻数据库压力或尽可能少的访问数据库. 在前面学习我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限),所以Redis需要对数据设置过期时间,并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除.Redis对过期键的策略+持久化 如果缓存数据设置的过期时间是相同的,并且Redis恰好将这部分数据全部删光了.这就会导致在这段时间内,这些缓存同时失效,全部请求到数据库中. 1.1.什么是缓存雪崩 Redis挂掉了,请求全部走数据库.

对于缓存和数据库双写,其存在着数据一致性的问题.对于数据一致性要求较高的业务场景,我们通常会选择使用分布式事务(2pc.paxos等)来保证缓存与数据库之间的数据强一致性,但分布式事务的复杂性与对资源的占用问题,使得该处理方式会造成系统性能的降低.对于数据一致性要求没那么高的业务场景,选择分布式事务的处理方式就会显得不是那么必要.为此,在一般情况下,对于数据一致性要求没那么高的业务场景,会选择使用cache-aside-pattern方案来保证缓存与数据库之间,数据的最终一致性,以下文章便是介绍

  非关系型数据库和关系型数据库的区别? 不是以关系模型构建的,结构自由 非关系型数据库不保证数据一致性 非关系型数据库可以在处理高并发和海量数据时弥补关系数据库的不足 非关系型数据库在技术上没有关系型数据库技术成熟   查找操作: db.集合名.find(查找条件,域) 查找条件:     键值对的形式给出要展示的文档 域: 以键值对对的形式给出要展示或不展示的域 0为值不显示该域 1为值显示该域 如果使用0设置某些域不显示默认其他域显示 如果使用1设置某些域显示默认其他域不显示 *_id 只

主键和索引是不可少的,不仅可以优化数据检索速度,开发人员还省不其它的工作, 矛盾焦点:数据库设计是否需要外键.这里有两个问题:一个是如何保证数据库数据的完整性和一致性:二是第一条对性能的影响. 正方观点:1,由数据库自身保证数据一致性,完整性,更可靠,因为程序很难100%保证数据的完整性,而用外键即使在数据库服务器当机或者出现其他问题的时候,也能够最大限度的保证数据的一致性和完整性.eg:数据库和应用是一对多的关系,A应用会维护他那部分数据的完整性,系统一变大时,增加了B应用,A和B两个应用也许

MySQL数据复制的原理 MySQL复制基于主服务器在二进制日志中跟踪所有对数据库的更改(更新.删除等等).因此,要进行复制,必须在主服务器上启用二进制日志. 每个从服务器从主服务器接收主服务器已经记录到其二进制日志的保存的更新,以便从服务器可以对其数据拷贝执行相同的更新. 认识到二进制日志只是一个从启用二进制日志的固定时间点开始的记录非常重要.任何设置的从服务器需要主服务器上的在主服务器上启用二进制日志时的数据库拷贝.如果启动从服务器时,其数据库与主服务器上的启动二进制日志时的状态不相同,从服

概述 一般来说数据库结构一经设计,不能轻易更改,因为更改DDL(Data Definition Language)操作代价很高,所以在进行数据库结构设计时需要谨慎. 但是业务发展是未知的,特别是那些变化很大的业务,所以不可避免的需要修改数据库结构,本文主要对MySQL5.6+ InnoDB存储引擎字段的修改进行探讨. 对于不同的场景,所使用的方式也会大不相同,尤其是修改百万级,千万级的表字段时,要特别注意. DDL操作类型 数据库结构的DDL操作总体来说有如下几种: 索引操作(Index Ope

学习作业3: 问题1:你觉得外键有哪些适用情况?哪些不适用情况?   问题2:本次实战案例,由你来架构,你觉得有必要建立外键吗? 说明你的理由?     ===================================== ===================================== 知识点: 1.建立外键的写法 让我们通过一个例子来解释外键.请看下面两个表: "Persons" 表: Id_P LastName FirstName Address City 1 A

如何实现mysql读写分离 1.通过程序实现读写分类(性能 效率最佳) php和java都可以通过设置多个连接文件轻松实现对db的读写分离,即当select时,就去连读库的连接文件,当update,insert,delete时就去连写库的连接文件. 2.mysql-proxy, amoeba等代理软件也可以实现读写分离 3.开发dbproxy 主从同步原理 是异步的,逻辑的 主库 必须开启binlog io线程 从库 io线程 sql线程 master: ip port user/pass bi

[Mysql主从复制]解决的问题数据分布:比如一共150台机器,分别往电信.网通.移动各放50台,这样无论在哪个网络访问都很快.其次按照地域,比如国内国外,北方南方,这样地域性访问解决了.负载均衡:Mysql读写分离,读写分开了,解决了部分服务器的压力,均衡分开.数据备份:比如100台机器,实际数据是一样的,这样可以说每台机器都是数据备份.高可用性和容错性:1台机器挂掉了无所谓,因为还有99台机器.实现原理:Mysql支持单向.异步复制,复制过程中一个服务器充当主服务器,而一个或者多个其他服务器

7Fresh是京东第一个线上线下融合落地的零售创新业务模式,店内有大量设备的集成,设备供应商达50多家,针对线下业务的特点,团队独立规划和设计POS收银系统.店内生产系统.加工系统.货架陈列系统.魔镜系统.餐饮系统.自助收银系统等共60多个系统,对接电子价签.电子秤.包装机.无人购物车.门店客流检测等几十种设备. 第一期上线40多个系统,后续又高效上线了其他新增20个系统,短时间内完成了别人口中不可能完成的神话.今天我就带您一同回顾7Fresh系统从0到1的快速构建之路! 01 系统构建历程 7

1,创建表时加入的约束 a) 非空约束,not null b) 唯一约束,unique c) 主键约束,primary key d) 外键约束,foreign key 1,非空约束,针对某个字段设置其值不为空,如:学生的姓名不能为空 drop table if exists t_student; create table t_student( student_id ), student_name ) not null, sex ) default 'm', birthday date, emai

MySQL中外键的介绍: MySQL外键必须使用存储引擎为  innDB  其中MySAM 和MEMORYH这两种引擎不支持 由数据库自身保证数据一致性,完整性,更可靠,因为程序很难100%保证数据的完整性,而用外键即使在数据库服务器当机或者出现其他问题的时候,也能够最大限度的保证数据的一致性和完整性. 设置外键约束的两个表之间会具有父子关系,即子表中外键的字段的取值范围由父表所决定 设置外键一定程度上降低数据库的速度 子表的外键字段的数据类型和父表中要一致 关于外键的设置: CREATE