可更新快照

部分视图不可更新，因为对它们的更新无法直接转换为对基础表的操作。示例：视图 E_Product 不可更新，因为它计算每个产品 ID 的总数量。UPDATE E_Product SET total=total+10 WHERE pdID='205' 无法转换为对基础表 OrderDetail 的有效更新。

收集Oracle信息，查看当前Oracle数据库状态。

数据库快照是 SQL Server 2005 的一项新功能，它提供源数据库在特定时间点的只读静态视图。多个快照可以存在于同一个源数据库上，并且始终驻留在相同的服务器实例中。 通过数据库快照，用户可以访问数据库在过去某个特定时刻的数据。例如，如果在今天中午 12:00 创建了数据库 test01 的快照，那么用户可以在之后任何时间访问 test01 数据库在创建快照时的状态。

当需要把Standby DB作为测试环境写入测试数据时，除了传统的备份数据拆除的方法（在生产库较大时费时费力），Oracle还支持把备库切换成快照临时写入测试数据。以下是转换的流程供需要的同学参考。

Postgres 的快照机制是个老生常谈却又绕不开的话题。并发控制靠的就是这套快照逻辑，在 Postgres 14 里居然悄悄优化了不少。嗯，不说不知道，一说还挺香，是在高并发场景下，快照的效率有了不小提升。 PGPROC 和 PGXACT是两块绕不开的底层数据结构。前者像是事务的身份证，后者就是记录“谁还没走”。你要是搞清楚这两个的结构和用途，快照生成机制基本就能看明白了。比如新增一个事务时，怎么更新PGPROC和PGXACT？源码里流程也不复杂，逻辑还挺清晰。 GetSnapshotData是个关键函数，功能就一个——生成快照。调用这个的时候，会走一堆检查，遍历当前活跃的事务，看哪些事务该

Apache Flink 的Checkpoint机制挺实用的，能在大数据流的场景中保证高效、准确的状态一致性。它的轻量级分布式快照特性，让系统可以在不中断业务的情况下保存当前状态，遇到系统故障时也能精确恢复。通过结合Keyed State和Operator State，可以灵活各种数据流和算子状态。而且，支持多种状态持久化方案，比如内存、HDFS 和 RocksDB，保证了数据的持久化和高效存取。你还可以通过增量 Checkpoint 来减少存储开销，提升系统性能。，掌握 Flink 的 Checkpoint 机制，能让你在开发实时流应用时，更加游刃有余。如果你在开发过程中担心系统故障影响数据

在 InnoDB 中，快照读的行为受事务隔离级别影响： 所有事务都能读取到自身写入（更新、插入、删除）的行记录。 读已提交（RC）: 快照读始终读取最新的已提交数据快照。 可重复读（RR）: 事务首次读取数据的时间点为 T，后续读取操作将无法看到 T 时间点之后其他已提交事务写入的数据，确保同一事务多次读取结果一致。

Statspack报告实际上是对比两个数据库快照得出的结果。针对OLTP系统，专家建议采集快照的时间间隔为15～30分钟，类似于医生测量体温的时间选择。过短可能导致信息不完整，过长则可能造成数据偏差。因此，优化Statspack报告的快照时间间隔至关重要。

利用Oracle快照DBLink技术，可以有效解决数据库表同步的难题。通过这种方法，可以确保不同数据库间数据的及时更新和一致性。