강의 중급 8275
코스소개:수년 동안 일해 온 많은 프로그래머들은 여전히 데이터베이스에 대한 매우 기본적인 이해를 가지고 있으며, 인터뷰를 하러 나가자마자 기본적인 SQL 문, 더 복잡한 SQL 쿼리 및 SQL 문 최적화를 이해하지 못합니다. Redis는 시스템 성능을 향상시키고 수천만 개의 동시성을 견딜 수 있습니다. 이 과정 세트는 MySQL 잠금, 실행 계획, 인덱스, MVCC 및 Redis 트랜잭션, 캐시, 고장, 침투, 눈사태, 워밍업 등을 철저하게 이해하는 데 도움이 되며 모든 데이터베이스 인터뷰를 한 세트로 완료할 수 있습니다!
강의 중급 11003
코스소개:"IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.
강의 고급의 17073
코스소개:"Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.
Datatables ajax는 테이블의 데이터 순서와 일치하지 않는 데이터 순서를 반환합니다.
2017-06-12 09:28:06 0 1 793
선생님, 여러 데이터를 한 번에 추가하는 방법에 대해 이야기해 보시는 건 어떨까요?
선생님, 여러 데이터를 한 번에 추가하는 방법에 대해 이야기해 보시는 건 어떨까요?
2018-12-17 22:17:40 0 1 1235
한 데이터베이스에서 다른 데이터베이스로 데이터 마이그레이션
2023-08-24 09:58:47 0 2 641
mysql - 데이터베이스 읽기-쓰기 분리가 데이터베이스 성능을 향상시키는 이유는 무엇입니까?
2017-05-24 11:34:46 0 2 1275
비디오에서 빈 모델을 생성할 때 모델 이름이 데이터베이스의 테이블과 일치해야 합니까?
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2018-01-17 14:37:35 0 3 1184
코스소개: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 논평 0 999
코스소개:데이터 일관성 기능: MySQL과 TiDB 중 어느 것이 더 좋습니까? 소개: 데이터 일관성은 항상 분산 데이터베이스의 핵심 문제 중 하나였습니다. 실제 애플리케이션 시나리오에서는 분산 데이터베이스가 데이터 일관성을 보장하는 것이 매우 중요합니다. 이 기사에서는 MySQL과 TiDB의 데이터 일관성 기능을 비교하는 데 중점을 두고 코드 예제를 통해 구체적인 구현 방법을 보여줍니다. 1. MySQL의 데이터 일관성 기능 MySQL은 관계형 데이터베이스이며 일반적인 데이터 일관성 메커니즘은 다음과 같습니다.
2023-07-12 논평 0 1470
코스소개:Redis와 데이터베이스 간의 데이터 일관성은 다음 메커니즘을 통해 달성될 수 있습니다. 1. 비동기 복제를 통해 일관성을 달성하는 마스터-슬레이브 복제 메커니즘 2. 동기화를 유지하기 위해 Redis와 데이터베이스에 동시에 데이터를 쓰는 이중 쓰기 메커니즘 3. 낙관적 잠금, 버전 번호 또는 타임스탬프를 통해 동시 액세스를 제어하여 일관성을 보장합니다. 4. 트랜잭션 보상 메커니즘, 데이터가 일치하지 않을 때 일관성을 복원하기 위한 보상 작업을 수행합니다. 애플리케이션 시나리오와 허용 오차를 기반으로 적절한 메커니즘을 선택하면 Redis와 데이터베이스의 일관성을 보장할 수 있습니다.
2024-04-20 논평 0 714
코스소개:Redis 데이터베이스는 다음 메커니즘을 통해 데이터 일관성 문제를 해결합니다. 마스터-슬레이브 복제: 마스터 서버는 쓰기 작업을 슬레이브 서버에 동기적으로 복제합니다. Redis Sentinel: Redis 서버를 모니터링하고 장애 조치 및 장애 복구를 수행하여 데이터베이스 가용성과 데이터 일관성을 유지합니다. Redis 클러스터: 일관된 해싱 알고리즘을 사용하여 데이터를 다른 노드로 분할합니다. 트랜잭션: 원자성 작업으로 쓰기 작업을 수행하여 모두 성공하거나 모두 실패하도록 합니다. Redis 모듈: 일관성 보장을 제공합니다. 예를 들어 Redis Raft는 합의 알고리즘을 사용하여 데이터 일관성을 보장합니다. 기타 조치: 데이터 모델 최적화, 캐시를 사용하여 쓰기 작업 버퍼링, 정기적인 백업 및 복구.
2024-04-19 논평 0 627
코스소개:C++ 빅데이터 개발에서 데이터 수집 일관성 문제를 해결하는 방법 소개: C++ 빅데이터 개발에서 데이터 수집은 중요한 연결 고리입니다. 그러나 데이터의 양이 많고 데이터 소스가 분산되어 있어 데이터 수집 과정에서 데이터 일관성 문제가 발생할 수 있습니다. 이 기사에서는 데이터 일관성 문제의 정의와 일반적인 솔루션을 소개하고 C++ 코드 예제를 제공하여 독자가 데이터 일관성 문제를 해결하는 방법을 더 잘 이해할 수 있도록 돕습니다. 1. 데이터 일관성 문제의 정의: 빅데이터 개발에서 데이터 일관성 문제는 다음을 의미합니다.
2023-08-27 논평 0 828