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请马上回答个非常简单的数据库问题!
deadrock
2003-04-09 11:13:22
rs.AddNew
rs.Fields("Number").Value=sNumber
rs.Fields("Description").Value=sDesc
rs.Fields("Enabled").Value=Enabled
iServiceID=rs.Fields("ID").Value
rs.Update
为什么这里得不到自动增长的ID?????
应该如何获取?
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请马上回答个非常简单的数据库问题!
rs.AddNew rs.Fields("Number").Value=sNumber rs.Fields("Description").Value=sDesc rs.Fields("Enabled").Value=Enabled iServiceID=rs.Fields("ID").Value rs.Update 为什么这里得不到自动增长的ID????? 应该如何获取?
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BenBenBoy
2003-04-09
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在Update之前,这个自动增长的ID还没生成呢。
一般得update(也就是实际上的insert)之后,再去查询这条记录才能得到新的ID,但有个多用户的问题,注意锁表
980
2003-04-09
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iServiceID=rs.Fields("ID").Value
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go分布式mapreduce与raft算法与分布式
数据库
掌握分布式mapreduce与raft算法与分布式
数据库
MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念Map(映射)和Reduce(归约),是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台,它隐含了以下三层含义:1)MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台(Cluster Infrastructure)。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。2)MapReduce是一个并行计算与运行软件框架(Software Framework)。它提供了一个庞大但设计精良的并行计算软件框架,能自动完成计算任务的并行化处理,自动划分计算数据和计算任务,在集群节点上自动分配和执行任务以及收集计算结果,将数据分布存储、数据通信、容错处理等并行计算涉及到的很多系统底层的复杂细节交由系统负责处理,大大减少了软件开发人员的负担。3)MapReduce是一个并行程序设计模型与方法(Programming Model & Methodology)。它借助于函数式程序设计语言Lisp的设计思想,提供了一种简便的并行程序设计方法,用Map和Reduce两个函数编程实现基本的并行计算任务,提供了抽象的操作和并行编程接口,以
简单
方便地完成大规模数据的编程和计算处理Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法。它提供了和 Paxos 算法相同的功能和性能,但是它的算法结构和 Paxos 不同,使得 Raft 算法更加容易理解并且更容易构建实际的系统。为了提升可理解性,Raft 将一致性算法分解成了几个关键模块,例如leader人选举、日志复制和安全性。同时它通过实施一个更强的一致性来减少需要考虑的状态的数量。从一个用户研究的结果可以证明,对于学生而言,Raft 算法比 Paxos 算法更加容易学习。Raft 算法还包括一个新的机制来允许集群成员的动态改变,它利用重叠的大多数来保证安全性。 一致性算法允许一组机器像一个整体一样工作,即使其中一些机器出现故障也能够继续工作下去。正因为如此,一致性算法在构建可信赖的大规模软件系统中扮演着重要的角色。在过去的 10 年里,Paxos 算法统治着一致性算法这一领域:绝大多数的实现都是基于 Paxos 或者受其影响。同时 Paxos 也成为了教学领域里讲解一致性
问题
时的示例。 但是不幸的是,尽管有很多工作都在尝试降低它的复杂性,但是 Paxos 算法依然十分难以理解。并且,Paxos 自身的算法结构需要进行大幅的修改才能够应用到实际的系统中。这些都导致了工业界和学术界都对 Paxos 算法感到十分头疼。 和 Paxos 算法进行过努力之后,我们开始寻找一种新的一致性算法,可以为构建实际的系统和教学提供更好的基础。我们的做法是不寻常的,我们的首要目标是可理解性:我们是否可以在实际系统中定义一个一致性算法,并且能够比 Paxos 算法以一种更加容易的方式来学习。此外,我们希望该算法方便系统构建者的直觉的发展。不仅一个算法能够工作很重要,而且能够显而易见的知道为什么能工作也很重要。 Raft 一致性算法就是这些工作的结果。在设计 Raft 算法的时候,我们使用一些特别的技巧来提升它的可理解性,包括算法分解(Raft 主要被分成了leader人选举,日志复制和安全三个模块)和减少状态机的状态(相对于 Paxos,Raft 减少了非确定性和服务器互相处于非一致性的方式)。一份针对两所大学 43 个学生的研究表明 Raft 明显比 Paxos 算法更加容易理解。在这些学生同时学习了这两种算法之后,和 Paxos 比起来,其中 33 个学生能够
回答
有关于 Raft 的
问题
。 Raft 算法在许多方面和现有的一致性算法都很相似(主要是 Oki 和 Liskov 的 Viewstamped Replication),但是它也有一些独特的特性: 强leader:和其他一致性算法相比,Raft 使用一种更强的leader能力形式。比如,日志条目只从leader发送给其他的服务器。这种方式简化了对复制日志的管理并且使得 Raft 算法更加易于理解。leader选举:Raft 算法使用一个随机计时器来选举leader。这种方式只是在任何一致性算法都必须实现的心跳机制上增加了一点机制。在解决冲突的时候会更加
简单
快捷。成员关系调整:Raft 使用一种共同一致的方法来处理集群成员变换的问
麻烦你先搞懂这几个
问题
,简历再写熟悉
数据库
!!!
原创声明 本文作者:黄小斜 转载
请
务必在文章开头注明出处和作者。 本文思维导图
数据库
和关系型
数据库
作为一个程序员,不了解
数据库
怎么能行,那么
数据库
到底是个啥呢,作为一个Java工程师,平时和
数据库
打交道着实不少,所谓的CRUD其实就是对
数据库
进行增删改查的操作。 根据百度百科的介绍,
数据库
是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织...
#计算机三级
数据库
技术!!!总结
计算机三级
数据库
技术!!! 自己总结的笔记 (某些地方会有些小错误) 结构图包括 用例图 类图 组建图 对象图 部署图 行为视图包括 顺序图 交互图 状态图 描述系统的活动 用例模型是由 用例 系统 角色组成 用例模型是外部执行者 用例视图用于描述系统的功能 用例之间的关系包含 扩展 使用 组合 活动图主要用于描述系统、用例和程序模型中逻辑流程的先后执行次序、并行次序 用例图用于描述系统与外部系...
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数据库
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选型
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通过对三种形态的分布式
数据库
对比,针对可用性、一致性、容量、性能、维护、容灾、HTAP的支持上做了一下
简单
总结,毕竟不管什么类型的
数据库
最终还是要回归到
数据库
的本质。需要说明的是下表不具有选型倾向性,只是理念的不同带来风格的迥异并无高下之分!!!
数据库
基本要求使用友好性扩展要求可用性一致性扩展能力容灾能力业务侵入性可维护性普适性HTAP支持租户分布式中间件中弱一致性复杂弱高侵入
简单
适合中小厂无无存储计算分离高强一致性
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强无侵入复杂大厂专属弱。
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