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为什么Query_parallelism会影响两个UUID列之间的连接结果

Query_parallelism是指查询并行度，它影响着查询的执行效率和结果的准确性。在数据库查询中，当两个UUID列进行连接操作时，Query_parallelism的设置会对连接结果产生影响。

连接操作是将两个表中的记录按照某个共同的列进行匹配，以获取相关联的数据。在连接操作中，如果Query_parallelism设置较低，即并行度较低，数据库系统会采用串行的方式逐条匹配记录，这可能会导致连接操作的执行效率较低，尤其是当数据量较大时。同时，由于串行执行，可能会出现资源利用不充分的情况，导致查询速度变慢。

相反，如果Query_parallelism设置较高，即并行度较高，数据库系统会将连接操作并行执行，同时处理多个记录的匹配，从而提高查询的执行效率。并行执行可以充分利用系统资源，加快查询速度，尤其是在大规模数据处理和复杂查询场景下，效果更为显著。

然而，需要注意的是，并行度的提高也可能带来一些问题。当两个UUID列之间的连接结果受到Query_parallelism的影响时，可能会出现以下情况：

结果不确定性：并行执行可能导致结果的不确定性，因为并行处理的顺序是不确定的，可能会导致连接结果的顺序不一致。这对于某些需要有序结果的查询可能会产生问题。
资源竞争：并行执行需要更多的系统资源，包括CPU、内存等。如果系统资源有限，高并行度可能会导致资源竞争，影响整体性能。

综上所述，Query_parallelism对于两个UUID列之间的连接结果具有重要影响。合理设置Query_parallelism可以提高查询效率，但需要注意结果的确定性和资源竞争的问题。在实际应用中，可以根据具体场景和需求进行调整，以达到最佳的查询性能和结果准确性。

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SQL 设计模式 | 关系型数据库的幂等性处理

举两个数据处理时，非幂等性常见的场景： 1.在创建订单时，偶有因网络抖动，痴呆，掉线等因素，造成客户端与服务器之间通讯不畅。...这个是最不能容忍的。如前所述，客户端重新不断发起扣款、扣库存的请求，会导致账目混乱。由此可见，做好程序的幂等性处理，非常重要！很多教科书，会笼统的说，幂等性处理是一种最终返回结果一致的程序处理。...幂等性处理，不仅对结果有约束，对处理造成的负面影响也有约束。来看关系型数据库的 DML 的幂等性处理。在库存管理软件中，对同一批货物操作增删改，就可能带来负面影响。...店长跑去仓库一看，10 台 iPhone 13 都好好躺在那里，为什么库存为 0 了呢？这就是非幂等性处理造成的。客户端发起交易后，网络堵塞，结账请求一直没发成功。...当本行数据更新时，首先对比这个版本列，若相同，则更新，若不同，则报 ”您修改的数据，已被其他人抢先更新，请确定后再次保存“ 的提示，最后标识列会被自动更新。

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