数据一致性
数据一致性
数据一致性,就是当多个用户试图同时访问一个数据库,它们的事务同时使用相同的数据时,可能会发生以下四种情况:丢失更新、未确定的相关性、不一致的分析和幻想读。
数据一致性,就是当多个用户试图同时访问一个数据库,它们的事务同时使用相同的数据时,可能会发生以下四种情况:丢失更新、未确定的相关性、不一致的分析和幻想读。

文章

数据库·2023-03-28
wantongblog · OceanBase数据库 擅长领域:数据库, 服务器, 分布式数据库
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作者北京金融科技产业联盟高级专家杨祥合转载自公众号【中国金融电脑】,原链接 https://mp.weixin.qq.com/s/v2BEyebJFp_w2bHvD26_yg  当前,数字经济、数字金融、数字政务治理等成为全社会共同关注的热门话题,而数据库作为承载上述一系列战略规划落地的重要基础设施,保障...(more)
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国产数据库·2022-08-08
lulihuan1987课题专家组 · 张家港行 擅长领域:数据库, 服务器, 分布式系统
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本文为云原生应用创新实践联盟——数据库自主可控课题组线上交流活动总结,相关协作专家如下所示,更多内容可点击此处进入云原生应用创新实践联盟进行查看。执笔专家:卢丽欢,数据库自主可控用户委员会委员云原生应用创新实践联盟——数据库自主可控方向课题组专家。长期从事数...(more)
专栏: 活动总结
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微服务架构·2020-05-06
尘世随缘 · 上海某互联网金融公司 擅长领域:云计算, 云原生, 微服务
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当企业在面临诸如需求迭代频繁但是项目进度推进乏力、用户量高速增长但是系统出现瓶颈却没有好的解决方案,研发资源逐步增加但是团队协作效率却变的迟缓的情况,虽然使用微服务架构方案能解决所面临的问题,而且目前微服务架构的框架都比较成熟,例如Springcloud或者dubbo在各大...(more)
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图数据库·2020-04-15
NebulaGraph · VEsoft 擅长领域:图数据库, 数据库, 大数据
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imageNebulaGraph是一个高性能、高可用、强一致的分布式图数据库。由于NebulaGraph采用的是存储计算分离架构,在存储层实际只是暴露了简单的kv接口,采用RocksDB作为状态机,通过Raft一致性协议来保证多副本数据一致的问题。Raft协议虽然比Paxos更加容易理解,但在工程实现上还...(more)
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Amygoing联盟成员 · 数据库 擅长领域:数据库, 服务器, 分布式系统
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1.数据强一致性(XA事务)[url=]在分布式事务数据库系统中,数据被拆分后,同一个事务可能会操作多个数据节点,产生跨库事务。在跨库事务中,事务被提交后,若事务在其中一个数据节点COMMIT成功,而另一个数据节点COMMIT失败;已经完成COMMIT操作的数据节点,数据已被持久化,无法再修改;而COMM...(more)
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Redis·2019-05-06
顾黄亮课题专家组 · 畅销书作者 擅长领域:云计算, 数据库, 系统运维
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Redis是一个作用于内存的数据结构存储系统,它可以作为数据库、缓存或者消息中间件,支持多种类型的数据结构。与传统金融系统相比,互联网金融系统更多的侧重系统的高并发访问、海量数据的处理,又有传统金融对数据处理的可靠性和连续性。账务核心系统是互联网金融系统中非常重...(more)
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大数据·2019-01-02
sxtycxx · 人工智能(计算机视觉) 擅长领域:存储, 灾备, 服务器
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大数据时代已经来临,教育行业作为社会大众共享的无形财富,其开放己成为数据整合和共享应用的前提条件。“十三五"期间有望形成和谐健康的行业生态。基础设施提供商、大数据服务商、数据挖掘与分析提供商、数据应用服务提供商、数据安全提供商、教育行政部门以及教育大数据...(more)
专栏: 活动总结
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分布式数据库·2017-10-20
哈杜普 · 百度 擅长领域:大数据, 大数据处理, 数据库
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前言分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一,也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的“一致性”(Consistency)的保障。在分布式技术发展下,数据一致性的解决方法和技术也在不断的演进,本文就以作者实际研发的分布式数据库作为案例,介绍分布式数据...(more)
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微服务·2017-09-28
James_Liu · AXA 擅长领域:数据库, 关系型数据库, 数据库系统改造
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随着微服务架构的推广,越来越多的公司采用微服务架构来构建自己的业务平台。就像前边的文章说的,微服务架构为业务开发带来了诸多好处的同时,例如单一职责、独立开发部署、功能复用和系统容错等等,也带来一些问题。例如上手难度变大,运维变得更复杂,模块之间的依赖关系更复杂,数...(more)
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    描述

    数据一致性,就是当多个用户试图同时访问一个数据库,它们的事务同时使用相同的数据时,可能会发生以下四种情况:丢失更新、未确定的相关性、不一致的分析和幻想读。
    数据一致性,就是当多个用户试图同时访问一个数据库,它们的事务同时使用相同的数据时,可能会发生以下四种情况:丢失更新、未确定的相关性、不一致的分析和幻想读。
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