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10个行锁、死锁案例⭐️24张加锁分析图🚀彻底搞懂Innodb行锁加锁规则!

10个行锁、死锁案例⭐️24张加锁分析图🚀彻底搞懂Innodb行锁加锁规则! 上篇文章 我们描述原子性与隔离性的实现,其中描述读操作解决隔离性问题的方案时还遗留了一个问题:写操作是如何解决不同的隔离性问题? 本篇文章将会解决这个问题并描述MySQL中的锁、总结Innodb中行锁加锁规则、列举行锁、死锁案例分析等 再阅读本篇文章前,至少要理解查询使用索引的流程、mvcc等知识(不理解的同学可以根据专栏顺序进行阅读) MySQL锁的分类 从锁的作用域上划分:全局锁、表锁、页锁、行锁 全局锁:锁整个数据库实例,常用数据备份,禁止全局写,只允许读 表锁:锁表,对表进行加锁 元数据锁:表结构修改时 表X锁:表独占锁 表S锁:表共享锁 页锁:位于表锁与行锁中间作用域的锁 行锁(innodb特有):锁记录,其中包含独占锁(写锁,X锁)和共享锁(读锁,S锁) 从功能上划分:意向锁、插入意向锁、自增长锁、悲观锁、乐观锁... 意向锁:表锁,表示有意向往表中加锁,获取行锁前会加意向锁,当需要加表锁时,要通过意向锁判断表中是否有行锁 独占意向锁 IX:意向往表中加X锁,兼容IX、IS,不兼容X、S(表级别...

vivo 基于 StarRocks 构建实时大数据分析平台,为业务搭建数据桥梁

在大数据时代,数据分析和处理能力对于企业的决策和发展至关重要。 vivo 作为一家全球移动互联网智能终端公司,需要基于移动终端的制造、物流、销售等各个方面的数据进行分析以满足业务决策。 而随着公司数字化服务的演进,业务诉求和技术架构有了新的调整,已有的基于 Trino 的架构面临着数据时效、查询性能、并发能力、复杂运维等方面的瓶颈,为此 vivo 大数据团队进行了一系列技术架构的探索和实践。 vivo 业务快速发展带来更多数据挑战 在数字化演进的过程中,vivo 面临着业务诉求和技术架构方面的新挑战,主要包括时效性要求提升、访问量大、计算场景复杂和运维难等问题。 vivo 原有数据平台是基于 Trino+Hive 的架构来实现,一方面通过 Trino 来抽取业务库里的数据(MySQL、Oracle、SQLserver 等),另一方面将抽取的数据写入到 Hive 中,根据业务侧需求进行数仓的加工处理。 时效性挑战,业务分析决策需加速 随着数字化进程推进,制造、营销、销售等业务对实时分析的应用越来越多,基于 Trino+Hive 架构的小时级数据时效性已无法满足业务需求,业务侧需要数仓架构...

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