锁是数据库中的一个非常重要的概念,它主要用于多用户环境下保证数据库完整性和一致性. 我们知道,多个用户能够同时操纵同一个数据库中的数据,会发生数据不一致现象.即如果没有锁定且多个用户同时访问一个数据库,则当他们的事务同时使用相同的数据时可能会发生问题.这些问题包括:丢失更新.脏读.不可重复读和幻觉读: 1．当两个或多个事务选择同一行,然后基于最初选定的值更新该行时,会发生丢失更新问题.每个事务都不知道其它事务的存在.最后的更新将重写由其它事务所做的更新,这将导致数据丢失.例如,两个编辑人员制作了

Select …forupdate语句是我们经常使用手工加锁语句.通常情况下,select语句是不会对数据加锁,妨碍影响其他的DML和DDL操作.同时,在多版本一致读机制的支持下,select语句也不会被其他类型语句所阻碍. 借助for update子句,我们可以在应用程序的层面手工实现数据加锁保护操作.本篇我们就来介绍一下这个子句的用法和功能. 下面是采自Oracle官方文档<SQLLanguage Reference>中关于for update子句的说明:(请双击点开图片查看) 从for

MySQL命令行导出数据库:首先进入cmd然后:1. cd C:\Program Files (x86)\MySQL\MySQL Server 5.1\bin2. mysqldump -uroot -p labos1502 > labos1502.sql3. 提示输入密码时,输入该数据库用户名的密码(如果导出单张表的话在数据库名后面输入表名即可)如果提示locktable错误:则在mysqldump -uroot -p abc后面空一格加上--skip-lock-tables4. 会看到文件la

MySQL命令行导出数据库:1,进入MySQL目录下的bin文件夹:cd MySQL中到bin文件夹的目录如我输入的命令行:cd C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 4.1\bin(或者直接将windows的环境变量path中添加该目录) 2,导出数据库:mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 > 导出的文件名 如我输入的命令行:mysqldump -u root -p news > news.sql   (输入后会让你输入进入MySQL的密码)(

1.通过select for update或select for update wait或select for update nowait给数据集加锁 具体实现参考select for update和select for update wait和select for update nowait的区别 2.Skip Locked(跳过加锁行获得可以加锁的结果集) Skip locked是oracle 11g引入的. 通过skip locked可以使select for update语句可以查询出(

数据库以行.列的二维表的形式存储数据.可是却以一维字符串的方式存储.比例如以下面的一个表: EmpId Lastname Firstname Salary 1 Smith Joe 40000 2 Jones Mary 50000 3 Johnson Cathy 44000 这个简单的表包含员工代码(EmpId), 姓名字段(Lastname and Firstname)及工资(Salary). 这个表存储在电脑的内存(RAM)和存储(硬盘)中.尽管内存和硬盘在机制上不同,电脑的操作系统是以相同的

1,行式数据库 定义:存储格式按照'行'的方式把一行各个字段的数据存储在一起,一行行连续存储. 图 1 把一条数据的信息写到数据库中:或者对一条数据中的某些字段进行修改:或者删除整条数据一类的OLTP操作来说既直观也高效. 但是,在行式数据库上做一些报表.分析的时候,大家又发现这种存储格式使用效率不高.例如:统计各省份的销售额和利润同比变化:按照部门统计业绩完成情况等等,都是在其中某些字段上的操作,行式数据库不分情况一律按照页面读取数据的方式,在只分析销售额和利润的时候,把每一份合同的其他信息,

[导读: 各种大型数据库所采用的锁的基本理论是一致的,但在具体实现上各有差别.SQL Server更强调由系统来管理锁.在用户有SQL请求时,系统分析请求,自动在满足锁定条件和系统性能之间为数据库加上适当的锁,同时系统在运行期间常常自动进行优化处理,实行动态加锁. 对于一般的用户而言,通过系统的自动锁定管理机制基本可以满足使用要求,但如果对数据安全.数据库完整性和一致性有特殊要求,就需要了解SQL Server的锁机制,掌握数据库锁定方法.] 锁是数据库中的一个非常重要的概念,它主要用于多用户环

在多节点的项目中,经常要涉及到某些方法加锁的控制.而这个时候,简单易用的synchronized已经不能满足多节点的部署结构. 之前在项目中,用的比较多的是数据库的更新锁:for udpate.但是这个有个缺点,就是对于本来就容易出现瓶颈的数据库,造成了更大的压力.同时,如果是锁表的语句,同时表数据量特别大,基本服务器直接宕机了. 所以,决定绕开数据库,直接使用Redis来实现分布式锁.查了下资料,找到一些文章,思路都一致: http://www.jeffkit.info/2011/07/100