当您在使用数据库时,如果您尝试删除一个表,但出现“表被标记为删除”的消息,这通常意味着该表已被删除,但仍然存在于您的数据库中。这可能是因为您的数据库管理系统(如MySQL、PostgreSQL等)在执行删除操作时遇到了问题,或者您在删除表时没有正确地关闭数据库连接。
为了解决这个问题,您可以尝试以下方法:
如果您需要更详细的帮助,请提供有关您的数据库管理系统和您所使用的编程语言的更多详细信息,以便我们为您提供更具体的建议和解决方案。
事务消息是 RocketMQ 的高级特性之一,相信很多同学都对于其实现机制很好奇。
前一篇文章中提到了消息可存储在队列索引或消息存储中,对于消息存储的方式,整体框架大概如下图所示:
Go的所有实现版本都没有单独用过删除写屏障,GoGC的历次迭代为标记清楚-插入写屏障-混合写屏障,且插入写屏障和混合写屏障对栈上都不操作。
ChatExcel由北京大学深圳研究生院/信息工程学院3位硕博生,独立开发的项目。
垃圾回收(Garbage Collection,简称GC)是现代编程语言中的重要特性之一,它可以自动地管理内存,帮助开发人员避免内存泄漏和悬空指针等问题。Go语言(Golang)作为一门以效率和并发性为特点的编程语言,也采用了一种高效的垃圾回收机制来管理内存,让开发者能够专注于业务逻辑而不必过多关心内存管理的问题。
香农-范诺(Shannon-Fano)编码的目的是产生具有最小冗余的码词(code word)。其基本思想是产生编码长度可变的码词。码词长度可变指的是,被编码的一些消息的符号可以用比较短的码词来表示。估计码词长度的准则是符号出现的概率。符号出现的概率越大,其码词的长度越短。
导语 | 某些业务场景安全性要求很高,核心空间的数据不能随意修改,本文介绍腾讯云数据库PostgreSQL在大量drop业务场景下主从复制产生的性能问题,为大家完整剖析此次内核优化的原理和方案,最终让主从同步性能增强了3W多倍,并解决了社区一直悬而未决的问题。文章作者:唐阳,腾讯云数据库产品经理。 一、背景介绍 腾讯云数据库PostgreSQL作为支撑着腾讯内部大量的业务,这些业务不仅仅包含有正式线上运行的,也包括内部测试开发所使用的数据库。不同业务有着不同的述求,不同的使用方法会带来不同的数据库问题
这个命令会在 app/Notifications 目录下生成一个新的通知类。每个通知类都包含一个 via 方法以及一个或多个消息构建的方法比如 toMail 或 toDatabase,它们会针对特定的渠道把通知转换为对应的消息。
基于这些基础的数据结构,redis封装了自己的对象系统,包含字符串对象string、列表对象list、哈希对象hash、集合对象set、有序集合对象zset,每种对象都用到了至少一种基础的数据结构。
爆款项目是2020年携程的一个新项目,目标是将全品类、高性价比的旅行商品统一集合在一个频道供用户选购。出于这样的业务定位,项目有三个特点:
Milvus 2.0 中主要的数据处理流程包括读写路径、建表等数据定义操作以及向量索引构建流程。
事务消息是 RocketMQ 的高级特性之一 。这篇文章,笔者会从应用场景、功能原理、实战例子三个模块慢慢为你揭开事务消息的神秘面纱。
MergeTree在写入一批数据时,数据总会以数据片段的形式写入磁盘,且数据片段不可修改。为了避免片段过多,ClickHouse会通过后台线程,定期合并这些数据片段,属于相同分区的数据片段会被合成一个新的片段。
作者:Sijie Guo 来源:https://streaml.io/blog/pulsar-streaming-queuing
在本系列的Pulsar和Kafka比较文章中,我将引导您完成我认为重要的几个领域,并且对于人们选择强大,高可用性,高性能的流式消息传递平台至关重要。消息传递模型(Messaging model)是用户在选择流式消息传递系统时应首先考虑的事情。消息传递模型应涵盖以下3个方面:
11.Redis的缓存优化方向有哪些?你们怎么理解的?对热点键的注意事项设计什么?
Akka 集群(Cluster)提供了一种容错的、分散的、基于点对点(peer-to-peer)的集群成员(membership)服务,不存在单点故障或单点瓶颈。它使用Gossip协议和自动故障检测器(failure detector)来实现这一点。
Hash,一般翻译做散列、杂凑,或音译为哈希,是把任意长度的输入(又叫做预映射pre-image)通过散列算法变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。
CollapsingMergeTree就是一种通过以增代删的思路,支持行级数据修改和删除的表引擎。它通过定义一个sign标记位字段,记录数据行的状态。如果sign标记为1,则表示这是一行有效的数据;如果sign标记为-1,则表示这行数据需要被删除。当CollapsingMergeTree分区合并时,同一数据分区内,sign标记为1和-1的一组数据会被抵消删除。
顾名思义,延迟队列就是进入该队列的消息会被延迟消费的队列。而一般的队列,消息一旦入队了之后就会被消费者马上消费。
在互联网项目开发者经常会遇到『给用户群发短信』、『订单系统有大量的日志需要记录』或者在秒杀业务的时候服务器无法承受瞬间并发的压力。
对于千万级的表数据存储,删除大量记录后,表文件大小并没有随之变小。好奇怪,是什么原因导致的?不要着急,接下来,我们来深入剖析其中原因
一,过程 1,DIALOG程序获得用户要更新的数据,并把它写到一个特殊的LOG TABLE,表内的条目属于同一个请求类型,包含了稍后将要写到数据库的数据。一个DIALOG程序可以写多条数据到LOG TABLE。写进LOG TABLE里的条目属于同一个LUW,意思就是它们要么都被执行,要么都不被执行。 2,DIALOG程序关闭LUW(将LOG TABLE的条目打包),并通知系统基本程序有一个包的数据需要更新。 3,系统基本程序从LOG TABLE读取这个LUW的需要更新的数据,并把这些数据提供给系统更新程序。 4,系统更新程序接受传输给它的数据,并更新数据库。 5,如果更新程序运行成功,系统基本程序删除这个LUW在LOG TABLE的所有数据;如果失败,保持LOG TABLE的这些数据,并标记不成功。触发更新程序的用户会收到系统发的关于这个错误的E-MAIL。可以用参数rdisp/vbmail(1发,0不发)来控制错误时是否发E-MAIL和rdisp/vb_mail_user_list($ACTUSER代表创建更新数据的用户)来控制错误时发E-MAIL给谁。可以用事务SM13来监控更新请求。 二,技术实现 更新程序必须用一个特殊的FM(update module)来实现。UPDATE MODULE和其他的FM一样,有传输参数的接口,但是只能有IMPORTING和TABLES,并且类型只能用参考或者结构。EXPORTING和EXCEPTION参数在UPDATE MODULE里是被忽略的。UPDATE MODULE里包含实际的数据库更新语句。 在DIALOG程序中,通过一个特别的FM,使用IN UPDATE TASK。如: CALL FUNCTON 'F1' IN UPDATE TASK EXPORTING P1 = A P2 = B. 使用这样写法的FM不会立即执行,而是写进LOG TABLE,作为一个执行请求,一个SAP LUW下的更新请求存储在同一个UPDATE KEY下。对一个SAP LUW来说UPDATE KEY是一个唯一的世界范围的识别码,意思就是一个SAP LUW的UPDATE KEY是唯一的,不会和另外的SAP LUW的UPDATE KEY重复。 只有当程序执行到COMMIT WORK的时候,才会为这些请求创建一个抬头条目LOG HEADER,表示以上这些同样UPDATE KEY的属于同一个包,然后系统关闭这个LUW。当LOG HEADER创建以后,系统通知DISPATCHER有一个更新包已经准备好可以处理了。 有些时候,你可能需要丢弃当前SAP LUW的所有changes(比如结束TCODE),可以使用ROLLBACK WORK或者弹出一个A类型的MESSAGE,这两个语句都可以有以下的效果: -删除写到该点之前的所有的change requests -删除写到该点之前所有的锁 -丢弃当前DB LUW执行的changes -丢弃所有使用POC形式登记的subroutines ROLLBACK WORK语句不会影响程序上下文,意思就是,所有的数据对象保持不变。UPDATE MODULE里面不允许有显示的ROLLBACK WORK或者COMMIT WORK语句。 如果更新失败,属于这个SAP LUW的LOG条目会标记成不正确,同时错误消息也会保存到日志。可以用SM13来检查LOG条目。 如果在DIALOG程序里为更新技术设置了锁,并且锁的参数_scope = 2,那么使用COMMIT WORK之后锁会被传递到UPDATE TASK,这个时候在DIALOG程序中,锁不能被访问。 在UPDATE MODULE里不必显示的去释放锁,因为更新处理的最后阶段,系统会自动释放这些锁。当UPDATE TASK有错误发生的时候,也会自动释放锁。 如果UPDATE MODULE允许更新请求再次被处理,在处理的时候数据库中的数据表跟失败的时候可能不一样,而且也没有锁保护了,因为错误产生的时候,锁自动被释放了。 举个例子,如果一个凭证没有成功更新到数据库是因为数据库的表空间溢出,这个时候比较适合再次处理。 三,更新的模式 1,异步模式 在这个模式下,DIALOG程序和UPDATE程序各自运行。DIALOG程序写请求到LOG TABLE,用一个COMMIT WORK来关闭LUW。UPDATE程序被COMMIT触发并开始运行来处理这些请求,DIALOG程序继续运行,不会等待UPDATE程序结束。UPDATE程序在特殊的UPDATE WORK PROCESS中运行。 当数据库更新花费比较长的时间,用户DIALOG需要较少的响应时间,异步更新显得比较重要。在DIALOG处理中,异步更新是标准的技术
在复制表的同时,将对表的操作,写入日志文件,之后再将日志文件应用到复制文件上,实现复制表的时候,不阻塞其他对表的写入操作,因此称为Online DDL。
我们在《Apache Cassandra 简介》文章中介绍了 Cassandra 的数据模型类似于 Google 的 Bigtable,对应的开源实现为 Apache HBase。按照这个思路,Apache Cassandra 的数据模型应该和 Apache HBase 的数据模型很类似,那么这两者的数据存储模型是不是一样的呢?本文将为大家解答这些问题。我们从 KeySpace -> Table -> Partition -> Row -> Cell 顺序介绍。本文基于 Apache Cassandra 3.11.4 源码进行介绍的,不同版本可能有些不一样。
不知道大家有没有遇到这么一种业务场景,在业务中有个唯一约束A,当该业务进行逻辑删除后(设置标记为删除状态),再往唯一约束列插入相同的值时,此时会报Duplicate entry,但在业务上,该值时必须要插入的。今天我们就来聊聊处理这种业务场景的几种思路
指定删除相关对象时在当前表中采取的操作。此关键字仅适用于将基数Cardinality 指定为“父”或“一”的关系属性。它的使用在所有其他上下文中都是无效的。
网上有很多文章讲 Redis 集群的,但是真正用来实战的很少。纯理论的文章看的太多了,缺乏实战。今天抽个时间,我们来把理论是实践一锅端了吧!
垃圾收集器在并发标记的过程中,执行标记期间应用线程还在并行运行,对象间的引用关系时刻发生变化,垃圾收集器在标记过程中就容易发生多标和漏标(其实多标和漏标我们统称为误标)。
1.保证消息传递与一致性 1.1生产者确保消息自主性 当生产者发送一条消息时,它必须完成他的所有业务操作。 如下图: 这保证消费者接受到消息时,生产者已处理完毕相关业务,也就是1PC的基础。 1.2
一,过程 1,DIALOG程序获得用户要更新的数据,并把它写到一个特殊的LOG TABLE,表内的条目属于同一个请求类型,包含了稍后将要写到数据库的数据。一个DIALOG程序可以写多条数据到LOG TABLE。写进LOG TABLE里的条目属于同一个LUW,意思就是它们要么都被执行,要么都不被执行。 2,DIALOG程序关闭LUW(将LOG TABLE的条目打包),并通知系统基本程序有一个包的数据需要更新。 3,系统基本程序从LOG TABLE读取这个LUW的需要更新的数据,并把这些数据提供给系统更新程序。 4,系统更新程序接受传输给它的数据,并更新数据库。 5,如果更新程序运行成功,系统基本程序删除这个LUW在LOG TABLE的所有数据;如果失败,保持LOG TABLE的这些数据,并标记不成功。触发更新程序的用户会收到系统发的关于这个错误的E-MAIL。可以用参数rdisp/vbmail(1发,0不发)来控制错误时是否发E-MAIL和rdisp/vb_mail_user_list($ACTUSER代表创建更新数据的用户)来控制错误时发E-MAIL给谁。可以用事务SM13来监控更新请求。 二,技术实现 更新程序必须用一个特殊的FM(update module)来实现。UPDATE MODULE和其他的FM一样,有传输参数的接口,但是只能有IMPORTING和TABLES,并且类型只能用参考或者结构。EXPORTING和EXCEPTION参数在UPDATE MODULE里是被忽略的。UPDATE MODULE里包含实际的数据库更新语句。 在DIALOG程序中,通过一个特别的FM,使用IN UPDATE TASK。如: CALL FUNCTON 'F1' IN UPDATE TASK EXPORTING P1 = A P2 = B. 使用这样写法的FM不会立即执行,而是写进LOG TABLE,作为一个执行请求,一个SAP LUW下的更新请求存储在同一个UPDATE KEY下。对一个SAP LUW来说UPDATE KEY是一个唯一的世界范围的识别码,意思就是一个SAP LUW的UPDATE KEY是唯一的,不会和另外的SAP LUW的UPDATE KEY重复。 只有当程序执行到COMMIT WORK的时候,才会为这些请求创建一个抬头条目LOG HEADER,表示以上这些同样UPDATE KEY的属于同一个包,然后系统关闭这个LUW。当LOG HEADER创建以后,系统通知DISPATCHER有一个更新包已经准备好可以处理了。 有些时候,你可能需要丢弃当前SAP LUW的所有changes(比如结束TCODE),可以使用ROLLBACK WORK或者弹出一个A类型的MESSAGE,这两个语句都可以有以下的效果: -删除写到该点之前的所有的change requests -删除写到该点之前所有的锁 -丢弃当前DB LUW执行的changes -丢弃所有使用POC形式登记的subroutines ROLLBACK WORK语句不会影响程序上下文,意思就是,所有的数据对象保持不变。UPDATE MODULE里面不允许有显示的ROLLBACK WORK或者COMMIT WORK语句。 如果更新失败,属于这个SAP LUW的LOG条目会标记成不正确,同时错误消息也会保存到日志。可以用SM13来检查LOG条目。 如果在DIALOG程序里为更新技术设置了锁,并且锁的参数_scope = 2,那么使用COMMIT WORK之后锁会被传递到UPDATE TASK,这个时候在DIALOG程序中,锁不能被访问。 在UPDATE MODULE里不必显示的去释放锁,因为更新处理的最后阶段,系统会自动释放这些锁。当UPDATE TASK有错误发生的时候,也会自动释放锁。 如果UPDATE MODULE允许更新请求再次被处理,在处理的时候数据库中的数据表跟失败的时候可能不一样,而且也没有锁保护了,因为错误产生的时候,锁自动被释放了。 举个例子,如果一个凭证没有成功更新到数据库是因为数据库的表空间溢出,这个时候比较适合再次处理。 三,更新的模式 1,异步模式 在这个模式下,DIALOG程序和UPDATE程序各自运行。DIALOG程序写请求到LOG TABLE,用一个COMMIT WORK来关闭LUW。UPDATE程序被COMMIT触发并开始运行来处理这些请求,DIALOG程序继续运行,不会等待UPDATE程序结束。UPDATE程序在特殊的UPDATE WORK PROCESS中运行。 当数据库更新花费比较长的时间,用户DIALOG需要较少的响应时间,异步更新显得比较重要。在DIALOG处理中,异步更新是标准的技术,意思就是DIALOG程序一般会采取异步更新方式。 可
无论何时之创建一个(S,G)项而相应的父(*,G)项存在,就首先自动创建新的(*,G)项。(有(S,G)一定有(*,G),可以比喻为(*,G)是(S,G)的爹,儿子不能没有爹对吧,但是有(*,G)可以没有(S,G))
老实说,莱纳斯·托瓦尔兹(Linus Torvalds)的小项目几乎感觉像是一个奇迹。
CMS垃圾收集算法使用了三色标记,我们以CMS垃圾收集为例来说明。CMS垃圾收集的流程如下:
前文中我们介绍过了Redis的三种集群方案,没有了解过的同学可以自行前往。今天要介绍的Redis的亲儿子Cluster相关的命令。
Redis从3.0开始就支持集群,节点之间使用gossip协议进行通信,实现了去中心化,集群中支持动态的添加和删除节点,动态迁移数据以及自动执行故障转移。
大多数SQL语句都有一个关联的查询计划。查询计划是在准备SQL语句时创建的。默认情况下,添加索引和重新编译类等操作会清除此查询计划。下次调用查询时,将重新准备查询并创建新的查询计划。冻结计划使可以跨编译保留(冻结)现有查询计划。查询执行使用冻结的计划,而不是执行新的优化并生成新的查询计划。
Redis是一个使用ANSI C编写的开源、包含多种数据结构、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库。也是当下互联网首选的一款高性能nosql数据库。
站内信简单点就是网站内的消息通知,在网站内部实现,不用邮件,短信等服务。很多时候我们都在使用,比如系统推送的公告,用户的私信,订阅的更新等等很多
我们已经看到了如何处理任务不丢失的情况(手动应答),但是如何保障当RabbitMQ服务停掉以后消息生产者发送过来的消息不丢失。默认情况下RabbitMQ退出或由于某种原因崩溃时,它忽视队列和消息,除非告知它不要这样做。确保消息不会丢失需要做两件事:我们需要将队列和消息都标记为持久化。
在 MySQL 中使用 delete 语句删除数据之后,监控视图中可用的磁盘空间没有增加,磁盘使用率没有下降等等。
来源:大数据与机器学习文摘本文约4000字,建议阅读10+分钟本文介绍了大数据分析Pulsar的好用之处。 本文内容节选自InfoQ: https://www.infoq.cn/article/1UaxFKWUhUKTY1t_5gPq 在用户选择一个消息系统时,消息模型是用户首先考虑的事情。消息模型应涵盖以下 3 个方面: 消息消费——如何发送和消费消息; 消息确认(ack)——如何确认消息; 消息保存——消息保留多长时间,触发消息删除的原因以及怎样删除; 消息消费模型 在实时流式架构中,消息传递可以分为
Python判断对象存活的算法用的是引用计数法,而Java则使用的是可达性分析法。
首先,让我们定义一个基本的哈希表数据结构。这个结构将包括一个存储键值对的哈希表和一个存储已删除键值对的队列。我们可以用空值和大括号 {} 来表示“DELETED”。下面是哈希表的基本定义:
举例: 队列主要用在系统解耦、流量削峰、异步处理、数据顺序处理等场景。新手在使用时可能会犯一些常见的错误。下面讲一个新手容易犯的错误,在这个示例中把队列的入队、出队和Redis存储节点的主从关系给混淆了,示例如下
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