关系数据库-数据库事务处理与ACID原则
本文详细介绍了关系数据库中的事务处理和ACID原则。通过事务处理，可以确保数据库操作的原子性、一致性、隔离性和持久性，从而提高数据的可靠性和一致性。在实际应用中，可以通过事务控制语句和适当的隔离级别，确保复杂操作的正确执行。希望本文能帮助您更好地理解和应用数据库事务处理，提高数据库系统的可靠性和性能。
SQL语句速成
《SQL语句速成》由blue编写，涵盖建表、插入、查询、更新、删除、视图创建、权限管理及索引操作等核心内容。通过具体示例介绍SQL基本语法和常用聚合函数，帮助读者快速掌握SQL编程技巧。发布于2024年7月19日。
MySQL原理简介—7.redo日志的底层原理
本文介绍了MySQL中redo日志和undo日志的主要内容：
1. redo日志的意义：确保事务提交后数据不丢失，通过记录修改操作并在系统宕机后重做日志恢复数据。
2. redo日志文件构成：记录表空间号、数据页号、偏移量及修改内容。
3. redo日志写入机制：redo日志先写入Redo Log Buffer，再批量刷入磁盘文件，减少随机写以提高性能。
4. Redo Log Buffer解析：描述Redo Log Buffer的内存结构及刷盘时机，如事务提交、Buffer过半或后台线程定时刷新。
5. undo日志原理：用于事务回滚，记录插入、删除和更新前的数据状态，确保事务可完整回滚。
轻松搞定，数据开发与分析也能如此简单方便！
DataWorks 是一站式智能大数据开发治理平台，支持阿里云多种大数据和AI计算服务。本次实验将引导您使用Data Studio中的Notebook开发环境，创建个人开发实例，连接MaxCompute等资源进行SQL开发，并体验Python数据分析及DataWorks Copilot智能助手功能。实验涵盖Notebook新建、多引擎SQL开发、交互式分析及智能数据探索，帮助用户快速上手DataWorks的智能化数据开发与管理功能。
MySQL原理简介—3.生产环境的部署压测
本文介绍了Java系统和数据库在高并发场景下的压测要点：
1. 普通系统在4核8G机器上每秒能处理几百个请求
2. 高并发下数据库建议使用8核16G或更高配置的机器
3. 数据库部署后需进行基准压测，以评估其最大承载能力
4. QPS和TPS的区别及重要性
5. 压测时需关注IOPS、吞吐量、延迟
6. 除了QPS和TPS，还需监控CPU、内存、磁盘IO、网络带宽
7. 影响每秒可处理并发请求数的因素包括线程数、CPU、内存、磁盘IO和网络带宽
8. Sysbench是数据库压测工具，可构造测试数据并模拟高并发场景
9. 在增加线程数量的同时，必须观察机器的性能，确保各硬件负载在合理范围