コース 中級 8256
コース紹介:長年働いているプログラマーの多くは、データベースについてまだ基本的なことを理解しています。面接に行くとすぐに混乱してしまいます。基本的な SQL ステートメント、より複雑な SQL クエリ、および SQL ステートメントの最適化を理解していません。 Redis はシステムのパフォーマンスを向上させ、数千万の同時実行に耐えることができます。この一連のコースは、MySQL のロック、実行計画、インデックス、MVCC および Redis トランザクション、キャッシュ、ブレークダウン、ペネトレーション、アバランチ、ウォームアップなどを徹底的に理解するのに役立ち、データベースのすべてのインタビューを 1 セットで完了できます。
コース 中級 10967
コース紹介:「独習 IT ネットワーク Linux ロード バランシング ビデオ チュートリアル」では、主に nagin の下で Web、lvs、Linux 上でスクリプト操作を実行することで Linux ロード バランシングを実装します。
コース 上級 17032
コース紹介:「Shangxuetang MySQL ビデオチュートリアル」では、MySQL データベースのインストールから使用までのプロセスを紹介し、各リンクの具体的な操作を詳しく紹介します。
データテーブルAjaxは、テーブル内のデータ順序と矛盾するデータ順序を返します
2017-06-12 09:28:06 0 1 782
先生、一度に複数のデータを追加することについて話してみませんか?
先生、一度に複数のデータを追加することについて話してみませんか?
2018-12-17 22:17:40 0 1 1220
2023-08-24 09:58:47 0 2 633
mysql - データベースの読み取りと書き込みを分離するとデータベースのパフォーマンスが向上するのはなぜですか?
2017-05-24 11:34:46 0 2 1263
ビデオ内で空のモデルを作成する場合、モデル名はデータベース内のテーブルと一致している必要がありますか?
ビデオ内で空のモデルを作成する場合、モデル名はデータベース内のテーブルと一致している必要がありますか?
2018-01-17 14:37:35 0 3 1172
コース紹介:Oracle数据库的一致性是通过多版本一致性模型和多种类型的锁和事务来实现的。Oracle的多版本一致性读,使得Oracle查询具有读一致
2016-06-07 コメント 0 993
コース紹介:データ整合性機能: MySQL と TiDB はどちらが優れていますか?はじめに: データの一貫性は常に分散データベースの中核問題の 1 つです。実際のアプリケーション シナリオでは、分散データベースにとってデータの一貫性を確保することが非常に重要です。この記事では、MySQL と TiDB のデータ整合性機能の違いを比較することに焦点を当て、コード例を通じて具体的な実装方法を示します。 1. MySQL のデータ整合性機能 MySQL はリレーショナル データベースであり、その一般的なデータ整合性メカニズムには次のものがあります。
2023-07-12 コメント 0 1459
コース紹介:Redis とデータベース間のデータの一貫性は、次のメカニズムを通じて実現できます。 1. 非同期レプリケーションによって一貫性を実現するマスター/スレーブ レプリケーション メカニズム。 2. Redis とデータベースに同時にデータを書き込み、同期を維持します。 3. オプティミスティック ロック、バージョン番号またはタイムスタンプを通じて同時アクセスを制御し、一貫性を確保します。 4. トランザクション補償メカニズム。データに一貫性がない場合に、補償操作を実行して一貫性を復元します。アプリケーションのシナリオと許容範囲に基づいて適切なメカニズムを選択すると、Redis とデータベースの一貫性を確保できます。
2024-04-20 コメント 0 700
コース紹介:Redis データベースは、次のメカニズムを通じてデータの一貫性の問題を解決します。 マスター/スレーブ レプリケーション: マスター サーバーは、書き込み操作をスレーブ サーバーに同期的にレプリケートします。 Redis Sentinel: Redis サーバーを監視し、フェイルオーバーと障害回復を実行して、データベースの可用性とデータの一貫性を維持します。 Redis クラスター: 一貫したハッシュ アルゴリズムを使用して、データをさまざまなノードにシャーディングします。トランザクション: アトミック操作で書き込み操作を実行し、すべてが成功するかすべてが失敗することを保証します。 Redis モジュール: 一貫性の保証を提供します。たとえば、Redis Raft はコンセンサス アルゴリズムを使用してデータの一貫性を保証します。その他の対策: データ モデルの最適化、キャッシュを使用した書き込み操作のバッファー、定期的なバックアップとリカバリ。
2024-04-19 コメント 0 611
コース紹介:C++ ビッグ データ開発におけるデータ収集の一貫性の問題を解決するにはどうすればよいですか? はじめに: C++ ビッグ データ開発では、データ収集は重要なリンクです。ただし、大量のデータと分散したデータ ソースにより、データ収集プロセス中にデータの一貫性の問題が発生する可能性があります。この記事では、データ整合性問題の定義と一般的な解決策を紹介し、読者がデータ整合性問題の解決方法をよりよく理解できるように C++ コード例を示します。 1. データ整合性問題の定義: ビッグデータ開発において、データ整合性問題とはデータ整合性問題を指します。
2023-08-27 コメント 0 807