[pg]資料庫的併發控制
參考
資料庫併發事務控制四：postgresql資料庫的鎖機制二：表鎖
PostgreSQL併發控制（MVCC, 事務，事務隔離級別）
PostgreSQL 鎖解密
PostgreSQL併發控制（顯式鎖定）
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1． 在資料庫中為什麼要併發控制？ 答：資料庫是共享資源，通常有許多個事務同時在執行。當多個事務併發地存取資料庫時就會產生同時讀取和／或修改同一資料的情況。若對併發操作不加控制就可能會存取和儲存不正確的資料，破壞資料庫的一致性。所以資料庫管理系統必須提供併發控制機制。 2 ．併發操作可能會產生哪
資料庫併發控制
1． 在資料庫中為什麼要併發控制？ 答：資料庫是共享資源，通常有許多個事務同時在執行。當多個事務併發地存取資料庫時就會產生同時讀取和／或修改同一資料的情況。若對併發操作不加控制就可能會存取和儲存不正確的資料，破壞資料庫的一致性。所以資料庫管理系統必須提供併發控制機制。 2 ．併發操作可能會產生哪
[pg]資料庫的併發控制
參考 章 13. 併發控制 資料庫併發事務控制四：postgresql資料庫的鎖機制二：表鎖 PostgreSQL 事務處理和併發控制 PostgreSQL併發控制（MVCC, 事務，事務隔離級別） 資料庫中Select For update語句的解析 Postgre
易學筆記-系統分析師考試-第5章 資料庫系統/5.4 資料庫控制功能/5.4.1併發控制
併發控制 概念：多個事務對同一個資料來源的操作稱為併發 事務 概念：是DBMS執行的最基本工作單位，使用者定義的一個數據庫操作序列，這些操作序列要麼不做，要麼全部做 特徵（ACID） 原子性：保證事務包含的一組資料庫操作
資料庫系統概論：第十一章 併發控制
事務可以一個一個地序列執行，即每一個時刻只有一個事務正在執行，其他事務必須等迭代這個事務結束才能執行。 在單處理機中，事務的併發執行實際上是這些並行事務的並行操作輪流交叉執行。雖然單處理機系統中的並行事務並沒有真正地並行，但是減少了處理機的空閒時間，提高了系統地效率。 11.1
資料庫知識整理 - 併發控制
主要內容 前提 併發操作帶來的資料不一致性 封鎖 兩種基本封鎖型別 封鎖協議 活鎖和死鎖 活鎖 死鎖 併發排程的可序列性 兩段鎖協議 封鎖的粒度 多粒度封鎖 意向鎖 鎖的強度 &nb
資料庫系統概論（第十一章：併發控制）
第十一章 併發控制 1、多使用者資料庫系統 允許多個使用者同時使用的資料庫系統 2、多事務執行方式 （1）事務序列執行 每個時刻只有一個事務執行，其他事務必須等到這個事務結束以後方能執行 不能充分利用系統資源，發揮資料庫共享資源的特點 （2）交叉併發方式（Interl
MySQL資料庫優化（三）——MySQL悲觀鎖&&樂觀鎖（併發控制）
一、悲觀鎖 1、排它鎖，當事務在操作資料時把這部分資料進行鎖定，直到操作完畢後再解鎖，其他事務操作才可操作該部分資料。這將防止其他程序讀取或修改表中的資料。 2、實現：大多數情況下依靠資料庫的鎖機制實現 一般使用 select ...for upd
分散式資料庫的併發控制方法
一，分散式資料庫併發控制方法分類 1.基於特定副本的方法： 主副本的方法：每個資料物件設定唯一的一個主副本，一般設定在經常發生封鎖的場地，主副本所在的場地為該資料物件的主場地，不同資料物件擁有不同的主場地。對資料物件的加鎖由主副本所在的場地的LM（鎖管理器）管理。優點：降低
資料庫系統概述之併發控制
第十一章 併發控制 1.事務併發 多使用者資料庫系統的存在（允許多個使用者） 特點：在同一時刻併發執行時的事務數可達數百個 2.併發操作帶來的資料不一致性 併發操作帶來的資料不一致性包塊丟失修改、不可重複讀和讀‘髒’資料 3.併發控制的技術 併發控制的主要
《資料庫系統概論》第十一章 併發控制
第十一章 併發控制 1.併發操作帶來的資料不一致性包括丟失修改，不可重複讀和讀“髒”資料 丟失修改（lost update）：兩個事務T1和T2讀入同一資料並修改，T2提交的結果破壞了T1提交的結果，導致T1的修改被覆蓋 不可重複讀（non-repeatable rea
【資料庫】併發控制
資料庫是一個共享資源,可以供多個使用者共享使用. 以事務為單位管理使用者程式的併發訪問,提高資源共享效率。資料併發性意味著多個使用者可以同時訪問資料。 併發訪問存在衝突嗎?如何控制? 事務:使用者定義的一個數據庫操作序列.這些操作要麼全做要麼全不做,是一個
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生產者-消費者（producer-consumer）問題，也稱作有界緩衝區（bounded-buffer）問題，兩個程序共享一個公共的固定大小的緩衝區。 其中一個是生產者，用於將訊息放入緩衝區；另外一個是消費者，用於從緩衝區中取出訊息。 問題出現在當緩衝區已經滿了，而此時生產者還想
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1、條件語句 if else判斷 #宣告變數 declare employee_sa number; begin select count(*) into employee_sa from employees where salary>6000; if employee_sa
pg資料庫查詢重複資料並可識別空資料列重複(二)--優化
在上一篇文章中，實現了查詢重複資料與刪除多餘重複資料的sql編寫：http://blog.csdn.net/u011099093/article/details/78596034； 但是經過匯入百萬資料測試，查詢語句直接卡住沒有結果，於是又花了一天時間對sql進行優化，在借鑑瞭如下地址的方法
pg資料庫查詢重複資料並可識別空資料列重複
根據多個欄位查詢重複資料：SELECT A,B,C FROM TABLE WHERE CONDITION GROUP BY A,B,C HAVING COUNT(*)>1 即可，但是現在的需求是： 最終查詢的欄位多於分組欄位，且同一欄位的空值也視為重複。在網上查詢了很多資料，
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1、partial update基本語法 POST /index/type/id/_update { "doc" : { "要修改的少數幾個field即可，不需要全量的資料" } } 每次就傳遞少數幾個發生修改的field即可，不需要將全量的docu
ES:基於_version進行樂觀鎖併發控制
圖示的衝突過程，其實就是es的併發衝突問題，會導致資料不準確 當併發操作es的執行緒越多，或者讀取一份資料，供使用者查詢和操作的時間越長，在這段時間裡，如果資料被其他使用者修改，那麼我們拿到的就是舊資料，基於舊資料去操作，就會導致錯誤的結果 1、悲觀鎖與樂觀鎖兩種併發
ElasticSearch最佳入門實踐（二十四）partial update樂觀鎖併發控制原理以及相關操作
（1）partial update內建樂觀鎖併發控制 partial update內部是自動執行之前所說的樂觀鎖的併發控制方案 兩個執行緒 都拿到了document資料和_version 使用傳過來的field更新document 執行緒B也在做partial update
【轉】【MySQL】MySQL的併發控制與加鎖分析
https://www.cnblogs.com/yelbosh/p/5813865.html 本文主要是針對MySQL/InnoDB的併發控制和加鎖技術做一個比較深入的剖析，並且對其中涉及到的重要的概念，如多版本併發控制（MVCC），髒讀（dirty read），幻讀（phantom read