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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,并发控制也可以有效减少事务因等待锁释放而造成的延迟,确保数据库能够快速响应用户的查询和更新操作。因此,设计合理的并发控制机制是分析型数据库中非常重要的一个环节,它能够确保数据库系统高效、稳定地运行,为数据分析、查询等应用提供强有力的支持。 作为火山引擎推出的一款分析型数据库,ByteHouse通过并发控制,让多个用户或应用程序可以同时访问和操作数据库,而不会产生冲突或破坏数据,提高数据库的利用率和响应速度,为用户提供更好的数据分析服务。 事务和并发控制 事务概览 在ByteHouse里,为了保证数据质量,我们提供了事务语义的支持。每条SQL 语句都会转换为一个事务去执行,事务提供了原子性、一致性、隔离性和...

详解如何在数仓中搭建细粒度容灾应用

本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)细粒度容灾使用介绍》,作者: 天蓝蓝。 1. 前言 适用版本:【8.2.1.210及以上】 当前数仓承载的客户业务越来越多,从而导致客户对于数仓的可靠性要求不断增加。尤其在金融领域,容灾备份机制是信息系统必须提供的能力之一。本文介绍了在云上环境的双集群(不跨Region不跨VPC)后台手动部署并使用细粒度容灾的主要步骤,使得用户能快速方便得搭建起细粒度容灾。 2. 细粒度容灾简介 对于MPPDB集群的容灾而言,目前业界的常见方案要么是部署两套规格配置同等的集群,要么通过逻辑双加载方式去实现,这两个方案缺点比较明显,存在架构复杂、建设成本高等问题,不仅使得灾备部署难度增大,还导致资源浪费。在此背景下,GaussDB(DWS)基于列存表实现细粒度容灾能力,既满足核心分析型业务在极端场景的业务连续性要求,同时也能大幅降低容灾方案的建设成本,而且容灾架构轻量化,容灾系统易运维、易操作、易演练,从而帮助用户迅捷、经济、按需构建核心业务的容灾系统。 相比于传统的容灾方案,细粒度容灾有以下优势: 主集群和备集群双活(Active-Active)(备集群除...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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