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Database 即数据库,是按照一定的数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它可以让用户高效地进行数据的插入、查询、更新和删除等操作,为各种应用程序提供数据支持,确保数据的安全性、完整性和一致性,常见的有 MySQL、Oracle、SQL Server 等关系型数据库以及 MongoDB 等非关系型数据库。

人大金仓 KingbaseES 中的行锁优化:通过合理索引设计减少锁竞争的案例

本文详细介绍了人大金仓 KingbaseES 中行锁优化的方法,通过合理索引设计减少锁竞争。首先阐述了应用场景,如电商库存管理和金融账户余额管理等。接着分析了技术优缺点,优点包括提高并发性能、减少死锁和提升响应速度,缺点是增加存储空间和降低写操作性能。通过多个详细示例展示了未优化和优化后的情况,以及复合索引的应用。最后强调了索引选择、维护和事务隔离级别设置等注意事项。
Database Lock Index HighConcurrency Transaction

PostgreSQL字符集与排序规则深入理解:避免乱码与排序异常的配置技巧

本文深入探讨了PostgreSQL字符集与排序规则,详细介绍了字符集和排序规则的基本概念,分析了其在多语言数据存储和不同语言排序需求等应用场景中的使用。阐述了技术优缺点,提供了避免乱码和排序异常的配置技巧,如选择合适字符集和排序规则、统一客户端和服务器字符集等。同时强调了兼容性、数据迁移和性能等注意事项,帮助开发者正确配置PostgreSQL,确保数据的正确存储和排序。
Database PostgreSQL T-SQL

PolarDB 缓存穿透:布隆过滤器与空值缓存

本文深入探讨了PolarDB缓存穿透问题,详细介绍了布隆过滤器与空值缓存这两种解决方案。首先剖析了缓存穿透的概念和危害,接着分别阐述了布隆过滤器和空值缓存的原理、在PolarDB中的应用、优缺点及注意事项,最后介绍了两者结合使用的方法和应用场景。通过本文,读者可以全面了解如何利用布隆过滤器和空值缓存解决PolarDB缓存穿透问题,提高系统性能和稳定性。
Database T-SQL PolarDB

PolarDB 监控体系构建:关键性能计数器与云监控告警阈值配置

本文深入探讨了PolarDB监控体系构建,涵盖关键性能计数器与云监控告警阈值配置。介绍了PolarDB的应用场景、关键性能计数器如CPU使用率等,详细说明了云监控告警阈值的配置步骤及示例。分析了技术优缺点,给出注意事项。帮助读者构建完善的PolarDB监控体系,保障数据库稳定运行,适用于数据库管理人员和相关技术人员。
Database T-SQL PolarDB

MySQL中的变量性能:用户变量与应用程序变量的性能对比

本文深入探讨了 MySQL 中用户变量与应用程序变量的性能对比。详细介绍了两种变量的基础概念、应用场景、技术优缺点和注意事项,并通过性能测试直观展示了它们的性能差异。用户变量灵活性高、会话内可共享,但作用域有限;应用程序变量跨语言支持好、数据处理能力强,但有数据库交互开销。开发者可根据具体需求选择合适的变量类型,以优化数据库操作。
MySQL Database T-SQL

PolarDB 分区剪枝:确保查询只扫描必要分区的配置与验证方法

本文详细介绍了PolarDB分区剪枝技术,包括其概念、工作原理、应用场景、配置与验证方法等。通过具体的SQL示例展示了如何创建分区表、插入数据和查看执行计划。分析了该技术的优缺点及注意事项,如分区键选择、分区范围划分等。帮助读者深入了解PolarDB分区剪枝,提高数据库查询效率,为实际应用提供参考。
MySQL Database T-SQL PolarDB

SQLite 存储过程与触发器设计:自定义函数开发、触发器逻辑与性能优化

本文深入探讨了SQLite存储过程、自定义函数和触发器的设计与性能优化。介绍了存储过程模拟实现方法,通过Python示例展示自定义函数开发,用SQL示例说明触发器逻辑设计。分析了各技术的应用场景、优缺点和注意事项,还给出了索引优化、批量操作等性能优化策略,帮助开发者在SQLite中高效处理复杂业务逻辑。
Database SQLite T-SQL

SQLServer中的缓存失效策略:基于时间过期与事件驱动的缓存更新对比

本文详细介绍了 SQL Server 中的两种缓存失效策略:基于时间过期与事件驱动的缓存更新。通过具体的 C# 代码示例,阐述了两种策略的原理、应用场景、优缺点和注意事项,并对它们进行了对比。基于时间过期的策略实现简单,适用于数据更新频率低、对实时性要求不高的场景;基于事件驱动的策略能保证数据实时一致,适用于对实时性要求高的场景。帮助读者根据业务需求选择合适的缓存失效策略,提升系统性能和数据准确性。
Database Sqlserver T-SQL