mysql中，可重复读是怎么实现的？

2021-03-01 19:55发布

站内问答 / 大数据
1826 4 5
发送
4条回答
石丰源 - Code the future
2楼 · 2021-03-03 19:56

通过一致性视图和多版本并发控制（MVCC）实现。

MVCC就是一种乐观锁的实现方式，而且是一种很常用的乐观锁实现方式。

所谓多版本，就是一行记录在数据库中存储了多个版本，每个版本以事务ID作为版本号。InnoDB 里面每个事务有一个唯一的事务 ID，是在事务开始的时候向InnoDB的事务系统申请的，并且按照申请顺序严格递增的。假如一行记录被多个事务更新，那么，就会产生多个版本的记录。

以某一行数据作为例子：


经过两次事务的操作，value从22变成了19，同时，保留了三个事务id，15、25、30。

在每个记录多版本的基础上，需要利用“一致性视图”，来做版本的可见性判断。

这里，我们要区分MySQL里面的两个”视图”概念：

  • 一个是view，通过语法create view … 实现，主要创建一个虚拟表，用来执行查询语句。

  • 一个是InnoDB用来实现mvcc的一致性视图（consistent read view），纯逻辑概念，没有物理结构，定义了在事务期间，你能看到哪些版本的数据。

我们全文提到的“视图”都是第二种，主要是支持InnoDB在“读已提交”和“可重复读”级别的并发访问问题。

  • “读未提及”级别下，没有一致性视图

  • “读已提交”级别下，会在 每个SQL开始执行的时候 创建一致性视图

  • “可重复读”级别下，会在 每个事务开始的时候 创建一致性视图

  • “串行化”级别下，直接通过加锁避免并发问题

下面，我们简单介绍一下创建一致性视图的逻辑。

以“可重复读”级别为例。

  • 当一个事务开启的时候，会向系统申请一个新事务id

  • 此时，可能还有多个正在进行的其他事务没有提交，因此在瞬时时刻，是有多个活跃的未提交事务id

  • 将这些未提交的事务id组成一个数组，数组里面最小的事务id记录为低水位，当前系统创建过的事务id的最大值+1记录为高水位

  • 这个数组array 和 高水位，就组成了“一致性视图”。

有了一致性视图后，我们就可以判断一行数据的多版本可见性了，无论是“读已提交”还是“可重复读”级别，可见性判断规则是一样的，区别在于创建快照（一致性视图）的时间。

在当前事务中，读取其他某一行的记录，对其中的版本号的可见性判断有五种情况（建议自己跟着捋一捋，挺重要的）：

  • 如果版本号小于“低水位”，说明事务已经提交，那肯定 可见；

  • 如果版本号大于“高水位”，说明这行数据的这个事务id版本是在快照后产生的，那肯定 不可见；

  • 如果版本号在事务数组array中，说明这个事务还没提交，所以 不可见；

  • 如果版本号不在事务数组array中，且低于高水位，说明这个事务已经提交，所以 可见；

  • 当然，无论什么时候，自己的事务id中的任何变化，都是可见的

可以看看下面这个例子，更容易理解。

系统创建过的事务id：1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15
事务A启动，拍个快照
此时未提交的事务id有：7，8，9
一致性视图：数组array[7,8,9] + 高水位16（15+1）

对于任意一行数据的可见性判断如下：

  • 小于7的，可见

  • 大于16的，说明是快照后产生的，不可见

  • 10-15，不在数组array中，说明已经提交了，可见

  • 7，8，9在array中，说明未提交，不可见

两个重要结论：

  • InnoDB 利用了“所有数据都有多个版本”的这个特性，实现了“秒级创建快照”的能力。

  • MVCC的实现，就是根据当前事务的事务id为依据创建“一致性视图”，利用一致性视图来判断数据版本的可见性。

大大泡泡糖 - 你小时候 经常吃大大泡泡糖吗
3楼 · 2021-03-04 10:52

通过一致性视图和多版本并发控制（MVCC）实现。

MVCC就是一种乐观锁的实现方式，而且是一种很常用的乐观锁实现方式。

所谓多版本，就是一行记录在数据库中存储了多个版本，每个版本以事务ID作为版本号。InnoDB 里面每个事务有一个唯一的事务 ID，是在事务开始的时候向InnoDB的事务系统申请的，并且按照申请顺序严格递增的。假如一行记录被多个事务更新，那么，就会产生多个版本的记录。

以某一行数据作为例子：



经过两次事务的操作，value从22变成了19，同时，保留了三个事务id，15、25、30。

在每个记录多版本的基础上，需要利用“一致性视图”，来做版本的可见性判断。

这里，我们要区分MySQL里面的两个”视图”概念：

  • 一个是view，通过语法create view … 实现，主要创建一个虚拟表，用来执行查询语句。

  • 一个是InnoDB用来实现mvcc的一致性视图（consistent read view），纯逻辑概念，没有物理结构，定义了在事务期间，你能看到哪些版本的数据。

我们全文提到的“视图”都是第二种，主要是支持InnoDB在“读已提交”和“可重复读”级别的并发访问问题。

  • “读未提及”级别下，没有一致性视图

  • “读已提交”级别下，会在 每个SQL开始执行的时候 创建一致性视图

  • “可重复读”级别下，会在 每个事务开始的时候 创建一致性视图

  • “串行化”级别下，直接通过加锁避免并发问题

下面，我们简单介绍一下创建一致性视图的逻辑。

以“可重复读”级别为例。

  • 当一个事务开启的时候，会向系统申请一个新事务id

  • 此时，可能还有多个正在进行的其他事务没有提交，因此在瞬时时刻，是有多个活跃的未提交事务id

  • 将这些未提交的事务id组成一个数组，数组里面最小的事务id记录为低水位，当前系统创建过的事务id的最大值+1记录为高水位

  • 这个数组array 和 高水位，就组成了“一致性视图”。

有了一致性视图后，我们就可以判断一行数据的多版本可见性了，无论是“读已提交”还是“可重复读”级别，可见性判断规则是一样的，区别在于创建快照（一致性视图）的时间。

在当前事务中，读取其他某一行的记录，对其中的版本号的可见性判断有五种情况（建议自己跟着捋一捋，挺重要的）：

  • 如果版本号小于“低水位”，说明事务已经提交，那肯定 可见；

  • 如果版本号大于“高水位”，说明这行数据的这个事务id版本是在快照后产生的，那肯定 不可见；

  • 如果版本号在事务数组array中，说明这个事务还没提交，所以 不可见；

  • 如果版本号不在事务数组array中，且低于高水位，说明这个事务已经提交，所以 可见；

  • 当然，无论什么时候，自己的事务id中的任何变化，都是可见的

可以看看下面这个例子，更容易理解。

系统创建过的事务id：1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15
事务A启动，拍个快照
此时未提交的事务id有：7，8，9
一致性视图：数组array[7,8,9] + 高水位16（15+1）

对于任意一行数据的可见性判断如下：

  • 小于7的，可见

  • 大于16的，说明是快照后产生的，不可见

  • 10-15，不在数组array中，说明已经提交了，可见

  • 7，8，9在array中，说明未提交，不可见

两个重要结论：

  • InnoDB 利用了“所有数据都有多个版本”的这个特性，实现了“秒级创建快照”的能力。

  • MVCC的实现，就是根据当前事务的事务id为依据创建“一致性视图”，利用一致性视图来判断数据版本的可见性。


瑶仙女呀
4楼 · 2021-03-05 17:01

通过一致性视图和多版本并发控制（MVCC）实现。

MVCC就是一种乐观锁的实现方式，而且是一种很常用的乐观锁实现方式。

所谓多版本，就是一行记录在数据库中存储了多个版本，每个版本以事务ID作为版本号。InnoDB 里面每个事务有一个唯一的事务 ID，是在事务开始的时候向InnoDB的事务系统申请的，并且按照申请顺序严格递增的。假如一行记录被多个事务更新，那么，就会产生多个版本的记录。

以某一行数据作为例子：



经过两次事务的操作，value从22变成了19，同时，保留了三个事务id，15、25、30。

在每个记录多版本的基础上，需要利用“一致性视图”，来做版本的可见性判断。

这里，我们要区分MySQL里面的两个”视图”概念：

  • 一个是view，通过语法create view … 实现，主要创建一个虚拟表，用来执行查询语句。

  • 一个是InnoDB用来实现mvcc的一致性视图（consistent read view），纯逻辑概念，没有物理结构，定义了在事务期间，你能看到哪些版本的数据。

我们全文提到的“视图”都是第二种，主要是支持InnoDB在“读已提交”和“可重复读”级别的并发访问问题。

  • “读未提及”级别下，没有一致性视图

  • “读已提交”级别下，会在 每个SQL开始执行的时候 创建一致性视图

  • “可重复读”级别下，会在 每个事务开始的时候 创建一致性视图

  • “串行化”级别下，直接通过加锁避免并发问题

下面，我们简单介绍一下创建一致性视图的逻辑。

以“可重复读”级别为例。

  • 当一个事务开启的时候，会向系统申请一个新事务id

  • 此时，可能还有多个正在进行的其他事务没有提交，因此在瞬时时刻，是有多个活跃的未提交事务id

  • 将这些未提交的事务id组成一个数组，数组里面最小的事务id记录为低水位，当前系统创建过的事务id的最大值+1记录为高水位

  • 这个数组array 和 高水位，就组成了“一致性视图”。

有了一致性视图后，我们就可以判断一行数据的多版本可见性了，无论是“读已提交”还是“可重复读”级别，可见性判断规则是一样的，区别在于创建快照（一致性视图）的时间。

在当前事务中，读取其他某一行的记录，对其中的版本号的可见性判断有五种情况（建议自己跟着捋一捋，挺重要的）：

  • 如果版本号小于“低水位”，说明事务已经提交，那肯定 可见；

  • 如果版本号大于“高水位”，说明这行数据的这个事务id版本是在快照后产生的，那肯定 不可见；

  • 如果版本号在事务数组array中，说明这个事务还没提交，所以 不可见；

  • 如果版本号不在事务数组array中，且低于高水位，说明这个事务已经提交，所以 可见；

  • 当然，无论什么时候，自己的事务id中的任何变化，都是可见的

可以看看下面这个例子，更容易理解。

系统创建过的事务id：1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15
事务A启动，拍个快照
此时未提交的事务id有：7，8，9
一致性视图：数组array[7,8,9] + 高水位16（15+1）

对于任意一行数据的可见性判断如下：

  • 小于7的，可见

  • 大于16的，说明是快照后产生的，不可见

  • 10-15，不在数组array中，说明已经提交了，可见

  • 7，8，9在array中，说明未提交，不可见

两个重要结论：

  • InnoDB 利用了“所有数据都有多个版本”的这个特性，实现了“秒级创建快照”的能力。

  • MVCC的实现，就是根据当前事务的事务id为依据创建“一致性视图”，利用一致性视图来判断数据版本的可见性。

 0人赞  添加讨论(0)举报

 

大大泡泡糖 - 你小时候 经常吃大大泡泡糖吗

3楼-- · 1天前

通过一致性视图和多版本并发控制（MVCC）实现。

MVCC就是一种乐观锁的实现方式，而且是一种很常用的乐观锁实现方式。

所谓多版本，就是一行记录在数据库中存储了多个版本，每个版本以事务ID作为版本号。InnoDB 里面每个事务有一个唯一的事务 ID，是在事务开始的时候向InnoDB的事务系统申请的，并且按照申请顺序严格递增的。假如一行记录被多个事务更新，那么，就会产生多个版本的记录。

以某一行数据作为例子：



经过两次事务的操作，value从22变成了19，同时，保留了三个事务id，15、25、30。

在每个记录多版本的基础上，需要利用“一致性视图”，来做版本的可见性判断。

这里，我们要区分MySQL里面的两个”视图”概念：

  • 一个是view，通过语法create view … 实现，主要创建一个虚拟表，用来执行查询语句。

  • 一个是InnoDB用来实现mvcc的一致性视图（consistent read view），纯逻辑概念，没有物理结构，定义了在事务期间，你能看到哪些版本的数据。

我们全文提到的“视图”都是第二种，主要是支持InnoDB在“读已提交”和“可重复读”级别的并发访问问题。

  • “读未提及”级别下，没有一致性视图

  • “读已提交”级别下，会在 每个SQL开始执行的时候 创建一致性视图

  • “可重复读”级别下，会在 每个事务开始的时候 创建一致性视图

  • “串行化”级别下，直接通过加锁避免并发问题

下面，我们简单介绍一下创建一致性视图的逻辑。

以“可重复读”级别为例。

  • 当一个事务开启的时候，会向系统申请一个新事务id

  • 此时，可能还有多个正在进行的其他事务没有提交，因此在瞬时时刻，是有多个活跃的未提交事务id

  • 将这些未提交的事务id组成一个数组，数组里面最小的事务id记录为低水位，当前系统创建过的事务id的最大值+1记录为高水位

  • 这个数组array 和 高水位，就组成了“一致性视图”。

有了一致性视图后，我们就可以判断一行数据的多版本可见性了，无论是“读已提交”还是“可重复读”级别，可见性判断规则是一样的，区别在于创建快照（一致性视图）的时间。

在当前事务中，读取其他某一行的记录，对其中的版本号的可见性判断有五种情况（建议自己跟着捋一捋，挺重要的）：

  • 如果版本号小于“低水位”，说明事务已经提交，那肯定 可见；

  • 如果版本号大于“高水位”，说明这行数据的这个事务id版本是在快照后产生的，那肯定 不可见；

  • 如果版本号在事务数组array中，说明这个事务还没提交，所以 不可见；

  • 如果版本号不在事务数组array中，且低于高水位，说明这个事务已经提交，所以 可见；

  • 当然，无论什么时候，自己的事务id中的任何变化，都是可见的

可以看看下面这个例子，更容易理解。

系统创建过的事务id：1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15
事务A启动，拍个快照
此时未提交的事务id有：7，8，9
一致性视图：数组array[7,8,9] + 高水位16（15+1）

对于任意一行数据的可见性判断如下：

  • 小于7的，可见

  • 大于16的，说明是快照后产生的，不可见

  • 10-15，不在数组array中，说明已经提交了，可见

  • 7，8，9在array中，说明未提交，不可见

两个重要结论：

  • InnoDB 利用了“所有数据都有多个版本”的这个特性，实现了“秒级创建快照”的能力。

  • MVCC的实现，就是根据当前事务的事务id为依据创建“一致性视图”，利用一致性视图来判断数据版本的可见性。


 0人赞  添加讨论(0)

您可以邀请下面用户，快速获得回答

小猪仔

在话题大数据下有 79 个回答

小优聊IT

在话题大数据下有 1 个回答

雨陵西

在话题大数据下有 13 个回答

挺好的

在话题大数据下有 4 个回答

玄月

在话题大数据下有 7 个回答

早安

在话题大数据下有 1 个回答

IT-小敏同学

在话题大数据下有 13 个回答

热爱学习群众

在话题大数据下有 5 个回答

汤圆和辣条

在话题大数据下有 24 个回答

像风没有归宿

在话题大数据下有 11 个回答

779

在话题大数据下有 5 个回答

霸气的名字

在话题大数据下有 25 个回答

小绵羊吖

在话题大数据下有 5 个回答

无所不能的——我

在话题大数据下有 1 个回答

林夕雨

在话题大数据下有 4 个回答

水默

在话题大数据下有 35 个回答

爱梦

在话题大数据下有 21 个回答

大冬瓜

在话题大数据下有 7 个回答

IT学习

在话题大数据下有 10 个回答

呼呼哈小童鞋

在话题大数据下有 10 个回答

加载更多答主

一周热门更多>

相关问答


猫的想法不敢猜
5楼 · 2021-03-12 14:11

简单理解一下可重复读#

可重复读是指：一个事务执行过程中看到的数据，总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的。

我们可以简单理解为：在可重复读隔离级别下，事务在启动的时候就”拍了个快照“。注意，这个快照是基于整个库的。

这时，你可能就会想，如果一个库有 100G，那么我启动一个事务，MySQL就要拷贝 100G 的数据出来，这个过程得多慢啊。可是，我平时的事务执行起来很快啊。

实际上，我们并不需要拷贝出这 100G 的数据。我们来看下”快照“是怎么实现的。

拍个快照#

InnoDB 里面每个事务都有一个唯一的事务 ID，叫作 transaction id。它在事务开始的时候向 InnoDB 的事务系统申请的，是按申请顺序严格递增的。

每条记录在更新的时候都会同时记录一条 undo log，这条 log 就会记录上当前事务的 transaction id，记为 row trx_id。记录上的最新值，通过回滚操作，都可以得到前一个状态的值。

如下图所示，一行记录被多个事务更新之后，最新值为 k=22。假设事务A在 trx_id=15 这个事务提交后启动，事务A 要读取该行时，就通过 undo log，计算出该事务启动瞬间该行的值为 k=10。

在可重复读隔离级别下，一个事务在启动时，InnoDB 会为事务构造一个数组，用来保存这个事务启动瞬间，当前正在”活跃“的所有事务ID。”活跃“指的是，启动了但还没提交。

数组里面事务 ID 为最小值记为低水位，当前系统里面已经创建过的事务 ID 的最大值加 1 记为高水位。

这个视图数组和高水位，就组成了当前事务的一致性视图（read-view）。

这个视图数组把所有的 row trx_id 分成了几种不同的情况。

  1. 如果 trx_id 小于低水位，表示这个版本在事务启动前已经提交，可见；

  2. 如果 trx_id 大于高水为，表示这个版本在事务启动后生成，不可见；

  3. 如果 trx_id 大于低水位，小于高水位，分为两种情况：

    1. 若 trx_id 在数组中，表示这个版本在事务启动时还未提交，不可见；

    2. 若 trx_id 不在数组中，表示这个版本在事务启动时已经提交，可见。

InnoDB 就是利用 undo log 和 trx_id 的配合，实现了事务启动瞬间”秒级创建快照“的能力。

举个栗子#

初始化语句

CREATE TABLE `t` (  `id` int(11) NOT NULL,  `k` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;insert into t(id, k) values(1,1),(2,2);

下表为事务A, B, C 的执行流程

事务A事务B事务C
START TRANSACTION WITH CONSISTENT SNAPSHOT;


START TRANSACTION WITH CONSISTENT SNAPSHOT;


UPDATE t SET k=k+1 WHERE id=1;

UPDATE t SET k=k+1 WHERE id=1;

SELECT k FROM t WHERE id=1;
SELECT k FROM t WHERE id=1;

COMMIT;


COMMIT;

我们假设事务A, B, C 的 trx_id 分别为 100, 101, 102。事务A开始前活跃的事务 ID 只有 99，并且 id=1 这一行数据的 trx_id=90。

根据假设，我们得出事务启动瞬间的视图数组：事务A：[99, 100]，事务B：[99, 100, 101]，事务C：[99, 100, 101, 102]。

  1. 事务C通过更新语句，把 k 更新为 2，此时trx_id=102；

  2. 事务B通过更新语句，把 k 更新为 3，此时trx_id=101；

  3. 事务B通过查询语句，查询到最新一条记录为3，trx_id=101，满足隔离条件，返回 k=3；

  4. 事务A通过查询语句：

    1. 查询到最新一条记录为3，trx_id=101，比高水位大，不可见；

    2. 通过 undo log，找到上一个历史版本，trx_id=102，比高水位大，不可见；

    3. 继续找上一个历史版本，trx_id=90，比低水位小，可见。

提出问题：为啥事务B更新的时候能看到事务C的修改？#

我们假设事务B在更新的看不到事务C的修改，是什么个情况？

  1. 事务B查询到最新一条记录为2，trx_id=102，比高水位大，不可见；

  2. 通过 undo log，找到上一个版本，trx_id=90，比低水位小，可见；

  3. 返回记录 k=1，执行 k=k+1，把 k 更新为2，此时 trx_id=101。

如果是这种情况，事务C可能就蒙了：“啥子情况，我的更新怎么就丢了”。事务B覆盖了事务C的更新。

所以，InnoDB在更新时运用一条规则：更新数据都是先读后写的，而这个读，只能读当前的值，称为“当前读“ （current read）。

因此，事务B在更新时要拿到最新的数据，在此基础上做更新。紧接着，事务B在读取的时候，查询到最新的记录为3， trx_id=101 为当前事务ID，可见。

我们再假设另一种情况：

事务B在更新之后，事务C紧接着更新，事务B回滚了，事务C成功提交。

事务B事务C
START TRANSACTION WITH CONSISTENT SNAPSHOT;

START TRANSACTION WITH CONSISTENT SNAPSHOT;
UPDATE t SET k=k+1 WHERE id=1;

UPDATE t SET k=k+1 WHERE id=1;

SELECT k FROM t WHERE id=1;
ROLLBACK;

COMMIT;

如果按照当前读的定义，会发生以下事故，假设当前 K=1：

  1. 事务B把 k 更新为 2；

  2. 事务C读取到当前最新值，k=2，更新为3；

  3. 事务B回滚；

  4. 事务C提交。

这时候，事务C发现自己想要执行的是 +1 操作，结果变成了 ”+2“ 操作。

InnoDB 肯定不允许这种情况的发生，事务B在执行更新语句时，会给该行加上行锁，直到事务B结束，才会释放这个锁。

小结#

  1. InnoDB 的行数据有多个版本，每个版本都有 row trx_id。

  2. 事务根据 undo log 和 trx_id 构建出满足当前隔离级别的一致性视图。

  3. 可重复读的核心是一致性读，而事务更新数据的时候，只能使用当前读，如果当前记录的行锁被其他事务占用，就需要进入锁等待。

来源于网络仅供参考

相关问题推荐

  • 什么是大数据时代？2021-01-13 21:23
    回答 100

    大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，而这个海量数据的时代则被称为大数据时代。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结...

  • Java和大数据有什么关系？2021-01-13 21:25
    回答 84

    Java和大数据的关系：Java是计算机的一门编程语言；可以用来做很多工作，大数据开发属于其中一种；大数据属于互联网方向，就像现在建立在大数据基础上的AI方向一样，他两不是一个同类，但是属于包含和被包含的关系；Java可以用来做大数据工作，大数据开发或者...

  • 大数据方向学完，都可以从事什么岗位2020-11-19 10:19
    回答 52
    已采纳

    学完大数据可以从事很多工作，比如说：hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等等都是我们可以从事的工作岗位！不同的岗位，所具备的技术知识也是不一样...

  • 大数据的基本特征有哪些？2021-05-07 19:10
    回答 29

    简言之，大数据是指大数据集，这些数据集经过计算分析可以用于揭示某个方面相关的模式和趋势。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。大数据的特点：数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的...

  • tailf、tail -f、tail -F三者区别2020-06-09 18:47
    回答 14

    tail -f的时候，发现一个奇怪的现象,首先 我在一个窗口中 tail -f test.txt 然后在另一个窗口中用vim编辑这个文件，增加了几行字符，并保存，这个时候发现第一个窗口中并没有变化，没有将最新的内容显示出来。tail -F，重复上面的实验过程， 发现这次有变化了...

  • 听说大专学历学大数据不好找工作是么？2020-06-17 13:52
    回答 18

    您好针对您的问题，做出以下回答，希望有所帮助！1、大数据行业还是有非常大的人才需求的，对于就业也有不同的岗位可选，比如大数据工程师，大数据运维，大数据架构师，大数据分析师等等，就业难就难在能否找到适合的工作，能否与你的能力和就业预期匹配。2、...

  • 大数据的数据单位有哪些？2021-05-07 19:12
    回答 17

    最小的基本单位是Byte应该没多少人不知道吧，下面先按顺序给出所有单位：Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、DB、NB，按照进率1024（2的十次方）计算：1Byte = 8 Bit1 KB = 1,024 Bytes　1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes　1 GB = 1,024 MB = 1,048,576...

  • 什么是“大数据”，如何理解“大数据”？2021-01-13 21:23
    回答 33

    大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新...

  • 什么是MySQL?MySQL为什么有两个版本?mysql 2022-05-07 18:02
    回答 5

    MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL的版本：针对不同的用户，MySQL分为两种不同的版本：MySQL Community Server社区版本，免费，但是Mysql不提供...

  • mysql安装步骤mysql 2022-05-07 18:01
    回答 2

    mysql安装需要先使用yum安装mysql数据库的软件包 ；然后启动数据库服务并运行mysql_secure_installation去除安全隐患，最后登录数据库，便可完成安装

  • mysql查看数据库命令mysql 2022-04-20 18:59
    回答 5

    1.查看所有数据库showdatabases;2.查看当前使用的数据库selectdatabase();3.查看数据库使用端口showvariableslike'port';4.查看数据库编码showvariableslike‘%char%’;character_set_client 为客户端编码方式; character_set_connection 为建立连接...

  • mysql数据库怎么创建表mysql 2022-04-20 18:58
    回答 5

    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `runoob_tbl`(    `runoob_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,    `runoob_title` VARCHAR(100) NOT NULL,    `runoob_author` VARCHAR(40) NOT NULL,    `submission_date` DATE,    PRI...

  • 数据库增删改查要学多久增删改查 2022-04-02 17:11
    回答 9

    学习多久，我觉得看你基础情况。1、如果原来什么语言也没有学过，也没有基础，那我觉得最基础的要先选择一种语言来学习，是VB,C..,pascal，看个人的喜好，一般情况下，选择C语言来学习。2、如果是有过语言的学习，我看应该一个星期差不多，因为语言的理念互通...

  • 常用的四种sql增删改查增删改查 2022-04-02 17:07
    回答 7

    添加语句 INSERT插入语句:INSERT INTO 表名 VALUES (‘xx’,‘xx’)不指定插入的列INSERT INTO table_name VALUES (值1, 值2,…)指定插入的列INSERT INTO table_name (列1, 列2,…) VALUES (值1, 值2,…)查询插入语句： INSERT INTO 插入表 SELECT * FROM 查...

  • MySQL只会基础的增删改查实习期够用么？增删改查 2022-04-01 19:09
    回答 5

    看你什么岗位吧。如果是后端，只会CRUD。应该是可以找到实习的，不过公司应该不会太好。如果是数据库开发岗位，那这应该是不会找到的。

  • MySQL的增删改查语句总结增删改查 2022-04-01 19:01
    回答 7

    查找数据列 SELECT column1, column2, … FROM table_name; SELECT column_name(s) FROM table_name 

没有解决我的问题，去提问