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在数据库领域冲突主要指的是在并发操作中多个事务试图同时访问或修改相同的数据资源导致数据一致性、完整性和隔离性受到威胁。以下是数据库中常见的几种冲突类型 读写冲突Read-Write Conflict 当一个事务在读数据的同时另一个事务试图修改该数据就会产生读写冲突。这种冲突可能导致“脏读”、“不可重复读”和“幻读”等问题。 写写冲突Write-Write Conflict 当多个事务同时试图修改同一数据时就会产生写写冲突。这种冲突可能导致数据丢失或覆盖。 死锁Deadlock 两个或多个事务互相等待对方释放资源导致系统进入停滞状态。 命名冲突Naming Conflict 在数据库设计中两个或多个元素如实体、属性、关系等使用了相同的名字导致混淆和错误。 属性冲突Attribute Conflict 在不同实体或关系中属性具有相同的名字但表示不同的意义或类型。 结构冲突Structural Conflict 在合并多个ER图时实体之间的关系结构不一致导致难以整合。
这些冲突类型对数据库的影响不同处理方法也有所差异。数据库管理系统DBMS通过锁机制、事务隔离级别、死锁检测等手段来识别和处理这些冲突以确保数据的一致性和系统的高效运行。
同一实体在不同的ER图中属性个数和排列次数不同归属于结构冲突(真题考点。 ACID特性
数据库的ACID特性是确保数据库事务可靠性和一致性的四个关键属性。ACID是原子性Atomicity、一致性Consistency、隔离性Isolation和持久性Durability的缩写。下面是每个特性的详细解释 原子性Atomicity 原子性意味着事务中的所有操作要么全部完成要么全部不完成。如果事务中的某个操作失败整个事务将回滚到事务开始前的状态就像这个事务从未执行过一样。这种特性确保了事务的不可分割性。 一致性Consistency 一致性确保事务的执行将数据库从一个一致的状态转换到另一个一致的状态。在事务开始之前和事务结束之后数据库的完整性约束都必须得到满足。这意味着事务执行过程中不会违反任何预定义的规则和约束。 隔离性Isolation 隔离性保证了并发执行的事务之间的操作不会相互干扰。每个事务都像是在一个独立的环境中执行对其他事务不可见直到事务完成并提交。不同的数据库系统可能支持不同的隔离级别如读未提交Read Uncommitted、读已提交Read Committed、可重复读Repeatable Read和串行化Serializable。 持久性Durability 持久性意味着一旦事务被提交它对数据库的修改就是永久性的即使系统发生故障也不会丢失。数据库系统必须确保已提交的事务修改能够被保存到持久化存储中通常是磁盘。
ACID特性是数据库事务处理的核心它们共同工作以确保数据库的可靠性和数据的完整性。不同的数据库管理系统可能在实现这些特性时有所不同但它们都必须遵循ACID原则来提供可靠的事务处理能力。 NoSQL
区别于关系型数据库不保证ACID特性的数据库类型 1、列式数据库通过列来组织和存储数据比如Hbase 2、键值对数据库比如Redis 3、文档型数据库 4、图数据库 特点 1、易扩展 2、大数据量高性能 3、灵活的数据模型无需事前为要存储的数据建立字段随时可用存储自定义的数据格式 4、高可用
体系架构从上到下 接口层比如RestMap/Reduce数据调用接口 数据逻辑层数据逻辑表现形式 数据分布层数据如何进行分布的类似关系是数据库CAP支持数据中心支持动态部署支持 数据持久层数据的存储形式比如内存硬盘内存和硬盘接口定制可插拔四种形式。定制可插拔保证了数据存取具有较高的灵活性。 数据分布层三种支持的解释
在数据库领域数据分布层的CAP支持、数据中心支持和动态部署支持是构建高可用、高性能和可扩展数据库系统的关键特性。以下是对这些特性的详细解释 CAP支持Consistency, Availability, Partition tolerance 一致性Consistency在分布式系统中一致性指的是数据在多个节点之间保持同步。强一致性意味着任何时候读取的数据都是最新的而弱一致性或最终一致性则允许数据在一段时间内不同步但最终会达到一致状态。可用性Availability指系统在任何时候都能响应用户的请求即使在部分节点失败的情况下。高可用性系统能够容忍节点故障而不影响整体服务。分区容错性Partition tolerance在网络分区发生时系统仍然能够继续运行。由于网络问题分布式系统中的节点可能会被分割成不同的分区分区容错性要求系统在这种情况下仍然能够工作。 数据中心支持 数据中心支持涉及到数据库系统在多个数据中心的部署和运行能力。这包括数据的跨数据中心复制、备份和恢复以及在数据中心之间进行负载均衡和故障转移以确保数据的高可用性和业务连续性。 动态部署支持 动态部署支持指的是数据库系统能够根据业务需求和负载变化动态地调整资源分配和配置。这包括动态增加或减少数据库节点、动态调整数据分区Sharding策略以及在运行时切换数据源等。例如dynamic-datasource 是一个开源的 Spring Boot 多数据源启动器它支持数据源分组、敏感信息加密、独立初始化表结构等功能允许项目启动后动态增加或移除数据源。
这些特性共同构成了现代数据库系统在分布式环境下的核心能力使得数据库能够更好地应对大规模数据和高并发请求的挑战。 数据持久层的特点
数据持久层是软件架构中负责数据存储和管理的部分它涉及到数据如何在系统中被保存和访问。数据的存储形式包括内存、硬盘、内存和硬盘的接口以及定制可插拔存储解决方案。以下是这四种形式的简要说明和为什么定制可插拔形式能够提供较高的灵活性 内存Memory 数据存储在RAM中访问速度快但成本较高且数据在断电后会丢失。 硬盘Hard Disk 数据存储在硬盘驱动器上成本较低容量大但访问速度比内存慢。 内存和硬盘接口Memory-Disk Interface 指的是缓存系统如Redis或Memcached它们作为内存和硬盘之间的桥梁提供快速的数据访问同时将数据持久化到硬盘。 定制可插拔Customizable and Pluggable 定制可插拔的数据存储解决方案允许开发者根据特定需求定制存储系统包括数据的存储格式、访问模式、持久化策略等。这种灵活性主要体现在以下几个方面 技术多样性不同的应用可能需要不同的存储技术如关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等。定制可插拔允许根据需求选择合适的存储技术。扩展性随着业务的发展数据存储需求可能会变化。定制可插拔的解决方案可以根据需要轻松扩展或替换存储组件。维护和升级定制的解决方案可以更容易地进行维护和升级因为它们通常与特定的业务逻辑紧密集成。性能优化定制解决方案可以根据特定的访问模式和数据特征进行优化提高性能。成本效益通过定制可以选择成本效益最高的存储解决方案避免不必要的开销。数据一致性和完整性定制解决方案可以更好地控制数据的一致性和完整性尤其是在复杂的事务处理中。
定制可插拔的数据持久层解决方案提供了高度的灵活性和控制力使得开发者能够根据应用的具体需求设计和实现最适合的数据存储策略。这种灵活性是构建高效、可靠和可维护系统的关键。
