acid

It is not entirely clear from MySQL documentation whether the InnoDB engine implements true serializable isolation 1 or snapshot isolation , which is often confusingly called "serializable" too. Which one is it? If MySQL InnoDB doesn't, are there any completely free, production-quality RDBMS which do? 1 where "true serializable isolation" means the absence of not only read anomalies as per the SQL standard, but also the write skew anomaly, explained in further detail here . regilero UPDATE: See comments, this seems to be fixed in MySQL 5.5 , with these examples we still have a table lock and

保证数据的ACID 1.sync_binlog=1（二进制安全性） 　　用于保证事务commit前，binary log从日志缓冲中flush到磁盘进行操作的binary log commit group的数量，0表示仅靠系统自有的刷新机制从系统缓冲中刷新到磁盘（取决于mysql实例所在系统的刷新IO buffer 机制），1表示事务commit前相应的二进制日志就刷新到磁盘，大于1表示多个binary log commit group协同工作一次性刷盘，0和大于1的值binary log 都有丢失记录的风险。 2.innodb_flush_log_at_trx_commit=1（redo log安全性） 　　innodb_flush_log_at_trx_commit 用于 InnoDB log buffer 到磁盘 log file 落地的执行机制，1 表示严格遵从 ACID，一旦事务 commit，就会将 InnoDB 日志刷新到磁盘中。0 则是依靠系统自有机制进行从缓冲到磁盘的落地保证，2 则 log file 缓冲会每隔 N 秒进行一次落地，N 取决于 innodb_flush_log_at_timeout 参数设置，0 和 2 都在服务端或系统奔溃后有丢失日志记录风险。 3.innodb_doublewrite=1（数据安全性） 　　innodb_doublewrite

HDP3.0 集成了hive 3.0和 spark 2.3，然而spark却读取不了hive表的数据数据，准确来说是内表的数据。 原因 hive 3.0之后默认开启ACID功能，而且新建的表默认是ACID表。而spark目前还不支持hive的ACID功能，因此无法读取ACID表的数据. 请看： https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-15348 解决办法 修改以下参数让新建的表默认不是acid表。 hive.strict.managed.tables=false hive.create.as.insert.only=false metastore.create.as.acid=false 来源： CSDN 作者： 往溪涧 链接： https://blog.csdn.net/u013024563/article/details/81567849

一、ACID介绍 ACID就是常见数据库事务的四大特性：Atomicity(原子性)、Consistency（一致性）、Isolation（隔离性）、Durability（持久性）。 在Hive 0.13之前，Hive支持 分区级别 上原子性、一致性、持久性，隔离性可以通过hive提供的锁机制来实现（通过zookeeper锁或者内存锁来 锁住一个分区的数据 ）。 从Hive 0.13开始，Hive可以支持行级别上面的ACID语义了 。因此我们可以在有其他程序读取一个分区数据时往这个分区插入新的数据。 二、使用限制 不支持 BEGIN、COMMIT、ROLLBACK 等语句，所有的语句都是自动提交 仅支持ORC格式 事务的支持默认是关闭的，需要配置相关参数打开 表需要配置分桶，外部表不能设置成事务表，因为外部表的文件存储格式不在hive的管理之中。（因为Hive事务的实现主要依赖于表分桶的存储格式，如果表没分桶，那么表底下的文件就会很散乱，hive的事务机制无法有效的读取） 非 ACID 的会话不能读写ACID表，也就是说，需要在会话中手动set参数开启hive事务管理支持后才可以操作ACID表 目前仅支持快照隔离级别，不支持脏读、读已提交、可重复读、串行等隔离级别 现有的zk和内存锁和事务不兼容 使用oracle作为metastore数据库，以及设置了"datanucleus

1....创建步骤：练习使用 　　　　1... 创建 maven工程 　　　　2...添加依赖 mysql c3p0 hibernate springDataJpa spring相关的包 　　　　3...创建 配置文件 员（数据源）工（工程类对象）是（事物）爹(dao 扫描器) 　　　　4... 创建实体类 　　　　5... 创建dao 接口 继承 JapRespository 2....五种查询方式 （1） crud 　　　　添加/修改 数据 save 方法 ​ 　　　　删除数据 delete 方法 ​ 　　　　查询 ：findOne. getOne 方法 　　　　​ 查询全部 findAll() 方法 ​ 　　　　findAll(Pageable pageaable) 返回Page对象 进行分页 排序 （2） 在springDataJpa框架使用Jpql 查询　 　　　　a: 在dao 接口中定义一个方法 使用方法的参数设置jpql的参数 并且使用方法的返回值接受查询的结果 ​　　　　 b: 在方法上添加一个注解Qquery ​ 　　　　c 在注解中编写jpql ​　　　　 d 测试 （3）使用原生的Sql语句 　　　　1 dao中 定义一个方法 ​　　　　 2 在方法中添加@Query注解 ​　　　　 3 在注解中 添加 原生的sql 语句 添加一个属性

1. fit--transform--fit_transform区别 fit原义指的是使适合的意思，其实有点train的含义但是和train不同的是，它并不是一个训练的过程，而是一个适配的过程，过程都是定死的，最后只是得到了一个统一的 转换的规则模型 。 transform：是 将数据进行转换 ，比如数据的归一化和标准化，将测试数据按照训练数据同样的模型进行转换，得到特征向量。 fit_transform：可以看做是fit和transform的结合，如果 训练阶段使用fit_transform ，则在 测试阶段只需要对测试样本进行transform 就行了。 2. 标准化归一化 from sklearn import preprocessing #标准化 std_scale = preprocessing.StandardScaler().fit(df[['Alcohol', 'Malic acid']]) df_std = std_scale.transform(df[['Alcohol', 'Malic acid']]) #归一化 minmax_scale = preprocessing.MinMaxScaler().fit(df[['Alcohol', 'Malic acid']]) df_minmax = minmax_scale.transform(df[[

I am not a database expert and have no formal computer science background, so bear with me. I want to know the kinds of real world negative things that can happen if you use an old MongoDB version prior to v4 , which were not ACID compliant. This applies to any ACID noncompliant database. I understand that MongoDB can perform Atomic Operations , but that they don't "support traditional locking and complex transactions", mostly for performance reasons. I also understand the importance of database transactions, and the example of when your database is for a bank, and you're updating several

什么是事务？ 事务由单独单元的一个或多个SQL语句组成，在这个单元中，每个MySQL语句是相互依赖的。而整个单独单元作为一个不可分割的整体，如果单元中某条SQL语句一旦执行失败或产生错误，整个单元将会回滚。所有受到影响的数据将返回到事物开始以前的状态；如果单元中的所有SQL语句均执行成功，则事物被顺利执行。 1. 为什么要讲InnoDB的事务呢？ 严格上来说，事务必须同时满足4个特性，即通常所说事务的ACID特性。虽然理论上定义了严格的事务要求，但是数据库厂商出于各种目的并没有严格满足事务的ACID标准。例如，对于MYSQL的NDB Cluster引擎，虽然支持事务，但是不满足D的要求，即持久性的要求。对于Oracle数据库来说，其默认的事务隔离级别为READ COMMITTED，不满足I的要求，即隔离性的要求。对于InnoDB存储引擎而言，默认的事务隔离级别是READ REPRATABLE，完全遵循和满足事务的ACID特性 2. 什么是事务的ACID 1. A(atomicity) 原子性。一个事务的执行被视为一个不可分割的最小单元。事务里面的操作，要么全部成功执行，要么全部失败回滚，不可以只执行其中的一部分。 2. C(consistency) 一致性。一个事务的执行不应该破坏数据库的完整性约束。如果上述例子中第2个操作执行后系统崩溃，保证A和B的金钱总计是不会变的。 3. I