Cours Intermédiaire  8317

Introduction au cours：De nombreux programmeurs qui ont travaillé pendant de nombreuses années ont encore une compréhension très basique des bases de données. Ils sont confus dès qu'ils se présentent pour des entretiens. Ils ne comprennent pas les instructions SQL de base, les requêtes SQL plus complexes et l'optimisation des instructions SQL. Je ne sais même pas comment les utiliser. Redis améliore les performances du système et peut supporter des dizaines de millions de concurrences. Cet ensemble de cours vous aidera à comprendre en profondeur les verrous MySQL, les plans d'exécution, les index, les transactions MVCC et Redis, le cache, la panne, la pénétration, l'avalanche, l'échauffement, etc., et vous pourrez réaliser toutes les interviews de base de données en un seul ensemble !

Cours Intermédiaire  11251

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17584

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Introduction au cours：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 commentaire 0  1013

Introduction au cours：Capacité de cohérence des données : quel est le meilleur, MySQL ou TiDB ? Introduction : La cohérence des données a toujours été l'un des problèmes centraux des bases de données distribuées. Dans les scénarios d'application réels, il est très important que les bases de données distribuées garantissent la cohérence des données. Cet article se concentrera sur la comparaison des différences dans les capacités de cohérence des données entre MySQL et TiDB, et démontrera leurs méthodes d'implémentation spécifiques à travers des exemples de code. 1. Capacité de cohérence des données de MySQL MySQL est une base de données relationnelle. Ses mécanismes courants de cohérence des données incluent.

2023-07-12 commentaire 0  1484

Introduction au cours：La cohérence des données entre Redis et la base de données peut être obtenue grâce aux mécanismes suivants : 1. Mécanisme de réplication maître-esclave, qui assure la cohérence grâce à la réplication asynchrone ; 2. Mécanisme de double écriture, qui écrit simultanément les données dans Redis et dans la base de données pour maintenir la synchronisation ; 3. Verrouillage optimiste, contrôlez l'accès simultané via des numéros de version ou des horodatages pour garantir la cohérence. 4. Mécanisme de compensation des transactions, effectuez des opérations de compensation pour restaurer la cohérence lorsque les données sont incohérentes. Choisir le mécanisme approprié en fonction du scénario d'application et de la tolérance peut garantir la cohérence de Redis et de la base de données.

2024-04-20 commentaire 0  727

Introduction au cours：La base de données Redis résout les problèmes de cohérence des données grâce aux mécanismes suivants : Réplication maître-esclave : le serveur maître réplique de manière synchrone les opérations d'écriture sur le serveur esclave. Redis Sentinel : surveille les serveurs Redis et effectue le basculement et la récupération pour maintenir la disponibilité de la base de données et la cohérence des données. Redis Cluster : utilisez un algorithme de hachage cohérent pour partager les données sur différents nœuds. Transaction : effectuez des opérations d'écriture dans des opérations atomiques, en vous assurant que toutes réussissent ou échouent toutes. Modules Redis : fournissent des garanties de cohérence. Par exemple, Redis Raft utilise un algorithme de consensus pour garantir la cohérence des données. Autres mesures : optimiser les modèles de données, utiliser le cache pour mettre en mémoire tampon les opérations d'écriture, sauvegarde et récupération régulières.

2024-04-19 commentaire 0  638

Introduction au cours：Comment résoudre le problème de cohérence de la collecte de données dans le développement du Big Data C++ ? Introduction : Dans le développement du Big Data C++, la collecte de données est un maillon important. Cependant, en raison de grandes quantités de données et de sources de données dispersées, des problèmes de cohérence des données peuvent survenir au cours du processus de collecte de données. Cet article présentera la définition et les solutions courantes des problèmes de cohérence des données, et fournira un exemple de code C++ pour aider les lecteurs à mieux comprendre comment résoudre les problèmes de cohérence des données. 1. Définition du problème de cohérence des données : dans le développement du Big Data, le problème de cohérence des données fait référence à

2023-08-27 commentaire 0  833