数据库存放数据的文件,本文称其为data file. 数据库的内容在内存里是有缓存的,这里命名为db buffer.某次操作,我们取了数据库某表格中的数据,这个数据会在内存中缓存一些时间.对这个数据的修改在开始时候也只是修改在内存中的内容.当db buffer已满或者遇到其他的情况,这些数据会写入data file. undo,redo 日志在内存里也是有缓存的,这里将其叫做log buffer.磁盘上的日志文件称为log file.log file一般是追加内容,可以认为是顺序写,顺序写的磁盘

当一切正常时,没有必要特别留意什么是事务日志,它是如何工作的.你只要确保每个数据库都有正确的备份.当出现问题时,事务日志的理解对于采取修正操作是重要的,尤其在需要紧急恢复数据库到指定点时.这系列文章会告诉你每个DBA应该知道的具体细节. 它不会经常提起,除非你的数据库运行在简单(SIMPLE)恢复模式,在事务日志上定期备份非常重要的.这会控制事务日志大小,并且保证,在灾难发生里,你可以恢复你的数据库到灾难发生前的某个时间点.这些日志备份要和定期的完整数据库(数据文件)备份一起. 如果你在测试数据

undo日志有一个潜在的问题,即我们在将书屋改变的所有数据写到磁盘前不能提交该事务.有时,如果让数据库修改暂时只存在于主存中,我们可以节省磁盘IO;只要在崩溃发生时有日志可以恢复,这样做就是安全的. 如果我们使用redo日志机制,立即将数据元素备份到磁盘的需要就可以被避免.redo日志和undo日志的主要区别是: 1. undo日志在恢复时消除未完成事务的影响并忽略已提交事务,而redo日志忽略未完成的事务并重复已提交事务所做的改变.2. undo日志要求我们在COMMIT日志记录达到磁盘前将修

-Kafka是一个分布式的( distributed ).分区的( partitioned ).复制的( replicated )提交日志( commitlog )服务 . “分布式”是所有分布式系统的特性 :“分区”指消息会按照分区分布在集群的所有节点上 :“复制”指每个分区都会有多个副本存储在不同的节点上:“提交日志”指新的消息总是以追加的方式进行存储. 写到提交日志的目的是防止节点宕机后,因内存中的数据来不及刷写到磁盘而导致数据丢失 . 分布式存储系统除了提交日志,一般还有真正的数据存储格

控制文件: 控制文件在数据库创建时被自动创建,并在数据库发生物理变化时更新.控制文件被不断更新,并且在任何时候都要保证控制文件是可用的.只有Oracle进程才能安全地更新控制文件的内容,所以,任何时候不要试图手动编辑控制文件 Oracle系统提供了备份文件和多路复用机制来保护控制文件. 控制文件中包含的内容(数据库的结构信息+当前的数据库参数设置): 数据库名称和SID标识 数据文件和日志文件列表(文件名称和对应路径信息) 数据库创建的时间戳 表空间信息 当前重做日志文件序列号 归档日志信息 检

十四.AbstractFetcherManager.scala 该scala定义了两个case类和一个抽象类.两个case类很简单: 1. BrokerAndFectherId:封装了一个broker和一个fetcher的数据结构 2. BrokerAndInitialOffset:封装了broker和初始位移的一个数据结构 该scala中最核心的还是那个抽象类:AbstractFetcherManager.它维护了一个获取线程的map,主要保存broker id + fetcher id对应的

八.Log.scala 日志类,个人认为是这个包最重要的两个类之一(另一个是LogManager).以伴生对象的方式提供.先说Log object,既然是object,就定义了一些类级别的变量,比如定义了一个日志文件的后缀名是.log; 索引文件的后缀名是.index; 要被删除的文件的后缀名是.deleted; 要被执行日志清理的临时文件后缀名是.cleaned; 在做swap过程中的临时文件后缀名是.swap.还有一个后缀名.kafka_cleanshutdown,这个在0.8.2版本的Ka

事务日志存在检查点checkpoint,把内存中脏数据库写入磁盘,以减少故障恢复的时间,在此之前有必要提下SQL Server内存到底存放了哪些数据? SQL Server内存使用 对SQL Server数据库有一定了解的人一定知道,数据库为提高交互速度是将数据提取到内存缓冲区,然后客户端取内存的数据,内存中数据按用途分类具体可如下 (1)database cache 顾名思义,用于存放数据的缓冲区,用户修改某个数据时,SQL Server会修改内存中相应页面的数据,不会立即修改磁盘中数据,用户

<?php /* 郑重说明2015年6月11日16:28:14,目前为止MySQL Cluster 社区版不支持INNODB,商业版支持,但是授权价格20W左右,so看此文档之前,考虑下钱 MyISAM支持,至于触发器,存储过程,社区版是否支持,木有验证 MySQL簇的基本概念 NDB是一种“内存中”存储引擎,它具有可用性高和数据一致性好的特点. 能够使用多种故障切换和负载平衡选项配置NDB存储引擎,但以簇层面上的存储引擎开始最简单.MySQL簇的NDB存储引擎包含完整的数据集,仅取决于 簇本身

<?php /* InnoDB事务模型和锁定 15.2.10.1. InnoDB锁定模式 15.2.10.2. InnoDB和AUTOCOMMIT 15.2.10.3. InnoDB和TRANSACTION ISOLATION LEVEL 15.2.10.4. 持续非锁定读 15.2.10.5. 锁定读SELECT ... FOR UPDATE和SELECT ... LOCK IN SHARE MODE 15.2.10.6. Next-Key锁定:避免匪夷所思的问题 15.2.10.7. 持续读

--========================================== --Oracle实例和Oracle数据库(Oracle体系结构) --========================================== /* 对于初接触Oracle 数据库的人来讲,很容易混淆的两个概念即是Oracle 实例和Oracle 数据库.这两 概念不同于SQL sever下的实例与数据库,当然也有些相似之处.只是在SQL server我们根本不需要花费太 多的精力去搞清SQL实

----------------------------我是分割线------------------------------- 本文翻译自微软白皮书<SQL Server In-Memory OLTP Internals Overview>:http://technet.microsoft.com/en-us/library/dn720242.aspx 译者水平有限,如有翻译不当之处,欢迎指正. ----------------------------我是分割线---------------

摘要 我们设计实现了google文件系统,一个面向大规模分布式数据密集性应用的可扩展分布式文件系统.它运行在廉价的商品化硬件上提供容错功能,为大量的客户端提供高的整体性能. 尽管与现有的分布式文件系统具有很多相同的目标,我们的设计更多的来源于对于我们的具体应用的负载类型以及当前甚至未来技术环境的观察,这就使得它与早期的文件系统表现出明显的不同.这也使得我们重新审视传统上的设计选择,探索出一些在根本上不同的设计观点. 这个文件系统成功的满足了我们的存储需求.伴随这研究和开发的努力,在google内

首先,我们来看两个OGG同步中可能的问题: l oracle在线日志包含已提交的和未提交的事务,但OGG只会将已提交的事务写入到队列文件.因此,针对未提交的事务,特别是未提交的长事务,OGG会怎样处理呢? l 有些长事务是在批处理作业中,需要几个小时才能执行完成,比如晚上跑批的作业.OGG在解析过程中,会从这些事务一执行就开始读取在线日志,但这些事务可能会持续很久,在期间,在线日志可能会切换到归档日志,同时这期间也会有其它事务在执行和提交,如果长事务一直未提交,归档日志又因为定期的rman备份而

http://blog.csdn.net/leshami/article/details/5529239 Oracle实例和Oracle数据库(Oracle体系结构) 几类进程:用户进程,服务进程,后台进程,其它可选进程用户进程           在用户连接数据库产生,请求oracle服务器连接,必须要先建立一个连接,不会直接和oracle服务器连接服务进程           当连接实例并建立用户会话时产生,独立服务器或者提供共享服务器都能产生后台进程           维持物理和内存之间

2014-12-18 Created By BaoXinjian

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v$session_wait 用来查询redo buffer的空间信息 select sid,event,seconds_in_wait,state from v$session_wait where event = 'log buffer space'; v$sysstat redo buffer空间分配的重试次数及redo的数量 redo entries select name,value from v$sysstat where name in ('redo entries','redo

http://wenku.baidu.com/link?url=R-QoZXhc918qoO0BX6eXI9_uPU75whF62vFFUBIR-7c5XAYUVxDRX5Rs6QZR9hrBnUdMdVHNSHdjYtv7i28lCSng1iuWO620ML_wqJZYFge Hadoop源代码分析(一) 关键字: 分布式云计算 Google的核心竞争技术是它的计算平台.Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施. GoogleCluster:http://research.g

普通堆表不足之处:     表更新有日志开销     表删除有瑕疵     表记录太大检索较慢     索引回表读开销很大     有序插入难有序读出   DELETE产生的undo最多,redo也最多,因为undo也需要redo保护   全局临时表: 1 高效删除记录 基于事务的全局临时表commit或者session连接退出后,自动删除 基于回话的全局临时表在退出回话后自动删除   2 针对不同的会话数据独立,不同的session访问全局临时表,看到的结果不同   全局临时表在程序的一次调用