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如何用时间戳解决并发更新问题
icemanpro
2008-10-22 05:27:32
现有一批不定数量记录要更新,现想在更新时用时间戳判断该记录是否已被更新过,
如何写这个批量更新的sql语句?
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如何用时间戳解决并发更新问题
现有一批不定数量记录要更新,现想在更新时用时间戳判断该记录是否已被更新过, 如何写这个批量更新的sql语句?
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水族杰纶
2008-10-23
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update 觸發器+時間字段
liangfen1985
2008-10-23
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學習咯﹗﹗timestamp
appleller
2008-10-22
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timestamp的作用与用法??
netcup
2008-10-22
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用ESEQUAL函数比较之前和之后的值
ord_zyb
2008-10-22
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同意楼上的!
fcuandy
2008-10-22
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一个表只能有一个 timestamp 列。每次插入或更新包含 timestamp 列的行时,timestamp 列中的值均会更新。这一属性使 timestamp 列不适合作为键使用,尤其是不能作为主键使用。对行的任何更新都会更改 timestamp 值,从而更改键值
从这里可以看到,表中如果有一个timestamp列,只要你更新过记录,被更新过的记录都会自动更新这个timestamp值
所以不需要做额外处理
中国风
2008-10-22
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用触发器控制
用1个字段记录更新时间modifyDate
create trigger tr_t on t
after update
as
update t
set modifyDate=getdate()
from
t join inserted i on t.ID=i.ID
一文教你理解MVCC多版本
并发
控制
这个文件涉及的主题是MVCC(多版本
并发
控制)的理解。MVCC是一种
并发
控制机制,常用于数据库系统中,旨在
解决
并发
读写操作可能引发的数据一致性
问题
。它通过在数据库中保存多个版本的数据,使得读操作不会被写操作所阻塞,从而提高了
并发
性能。 这份文件将深入介绍MVCC的工作原理和实现方式。首先,它会解释MVCC是如何通过为每个事务分配唯一的事务标识符(如
时间戳
)来实现版本控制的。随后,文件将详细阐述MVCC是如何通过维护不同版本的数据来支持
并发
读写操作。这包括如何处理事务的启动、提交和回滚,以及如何通过版本比较和冲突检测来处理
并发
冲突。 此外,文件还将介绍MVCC的优点和适用场景。它将探讨MVCC在提高
并发
性能、减少锁竞争、增强数据一致性和可重复读性方面的优势。同时,文件也会讨论MVCC在一些特定场景下可能存在的限制和挑战。 通过阅读这份文件,你将能够全面理解MVCC的概念、原理和应用。它将为数据库开发人员、系统工程师以及对
并发
控制领域感兴趣的读者提供有价值的知识和指导。无论是在设计数据库系统、优化
并发
性能,还是在
解决
并发
冲突和数据一致性
问题
上,这份文件都将为你提供深入的见解和实用的建
gorm golang
并发
连接数据库报错的
解决
方法
底层报错 error:cannot assign requested address 原因
并发
场景下 client 频繁请求端口建立tcp连接导致端口被耗尽
解决
方案 root执行即可 sysctl -w net.ipv4.tcp_timestamps=1 开启对于TCP
时间戳
的支持,若该项设置为0,则下面一项设置不起作用 sysctl -w net.ipv4.tcp_tw_recycle=1 表示开启TCP连接中TIME-WAIT sockets的快速回收 以上这篇gorm golang
并发
连接数据库报错的
解决
方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支
sequence v1.0
为您提供sequence下载,分布式高效有序ID生产黑科技(sequence):每秒最多可生产418万个有序的ID,即TPS=400w/s。高效GUID产生算法(sequence),基于Snowflake实现64位自增ID算法。新增特性:支持自定义允许时间回拨的范围
解决
跨毫秒起始值每次为0开始的情况(避免末尾必定为偶数,而不便于取余使用
问题
)
解决
高
并发
场景中获取
时间戳
性能
问题
Twitter-Snowflake算法产生的背景相当
Java收银机源码-themis:Themis基于google的percolator在HBase上提供跨行/跨表事务
Java收银机源码忒弥斯 介绍 Themis 基于 . Themis基于HBase的单行事务,通过两阶段提交和冲突
解决
来保证跨行事务的ACID特性。 Themis 依赖于提供全局严格增量
时间戳
,它定义了事务的全局顺序,使 Themis 可以在给定
时间戳
之前读取数据库快照。 Themis 采用 HBase 协处理器框架,无需更改 HBase 源代码即可应用。 我们用几个月的时间验证了 Themis 的正确性,并优化算法以获得更好的性能。 执行 Themis 包含三个组件:
时间戳
服务器、客户端库、themis 协处理器。
时间戳
服务器 Themis内部使用HBase的KeyValue的
时间戳
,
时间戳
必须是全局严格增量的。 Themis 依赖于提供这样的
时间戳
服务。 客户端库 提供交易 API。 从 Chronos 获取
时间戳
。 向服务器端的 themis 协处理器发出请求。
解决
其他客户端
并发
突变的冲突。 Themis协处理器: 为两阶段提交和读取提供 RPC 方法。 自动为算法创建辅助族并设置族属性。 定期清理中止和过期事务的数据。 用法 建造 获取Themis的最新源码: git cl
neural-其他
neural是一个微服务架构中的神经组织,主要为分布式架构提供了集群容错的三大利刃:限流、降级和熔断。并同时提供了SPI、过滤器、JWT、重试机制、插件机制。此外还提供了很多小的黑科技(如:IP黑白名单、UUID加强版、Snowflake和大
并发
时间戳
获取等)。 核心功能: 限流:致力于
解决
外部流量的冲击压力 降级:致力于
解决
内部服务的故障事件 熔断:致力于
解决
内部服务的稳定性 重试:致力于提高外部服务的成功率 特征: 1、分布式限流(Limiter) 致力于分布式服务调用的流量控制,可以在服务之间调用和服务网关中进行限流! 2、服务降级(Degrade) 致力于提供分布式的服务降级开关! 3、个性化重试(Retryer) 致力于打造更加智能的重试机制,带你见证重试AI! 4、服务鉴权(Auth) 致力于保证每次分布式调用鉴定,可在服务注册、订阅及调用环节进行服务鉴权! 5、链路追踪(Trace) 致力于为微服务架构提供链路追踪的埋点! 6、黑科技 Perf:性能测试神器,可以用于为单个方法或代码块进行性能测试 NUUID:UUID扩展版,提供更丰富的UUID生产规则 Filter:基于责任链模式的过滤器 IPFilter:IP黑白名单过滤器 Snowflake:基于Snowflake算法的分布式ID生成器 SystemClock:
解决
大
并发
场景下获取
时间戳
时的性能
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