读已提交

数据库系统遭遇故障时，需要采取相应的恢复技术来确保数据一致性。 未提交事务： 当系统故障发生时，对于未完成的事务，采用强行撤销（UNDO）策略。 该策略会回滚所有未完成的事务，将数据库恢复到故障发生前的状态。 已提交事务： 对于已提交但数据尚未完全写入磁盘的事务，采用重做（REDO）策略。 该策略会重新执行所有已提交的事务，确保所有已提交的数据被写入磁盘，保证数据的一致性和持久性。

行版本快照的读已提交机制，在做高并发业务系统时挺实用的。以前在 SQL Server 2005 之前，读写一冲突就卡住，想提高性能只能用脏读，多少有点不放心。后来版本支持从 Tempdb 拿快照，直接读已提交数据，查询不再被更新锁住，响应也快，数据也干净。你要是做基于 SQL Server 的大型管理系统，建议早点把快照开了。尤其那种一个事务动不动几十行更新的业务，用快照能稳住用户体验，还省了不少锁相关的 bug。文章里还列了事务没启用快照和启用后的差异，对照表蛮直观的。像 begin tran 和 select 之间行为的变化，看一眼你就明白为啥值得开启。另外，这里还有几个相关链接挺有意思的

MooseFS读文件操作 MooseFS提供两种读文件的方法： 通过文件句柄读取：获取文件句柄后，可以使用read()函数从文件中读取数据。 使用mmap读取：将文件映射到内存中，然后直接访问内存中的数据。 这两种方法都有其优缺点，具体选择取决于应用场景。

Redis 的读性能测试工具，配置简单，使用方便，适合前端、全栈开发者快速模拟高并发读求场景，看看自己的 Redis 扛不扛得住压力。压缩包里有个propertie配置文件，改下redis.host和redis.port就能跑。测试过程中，它会自动输出响应时间、QPS、最大最小响应这些核心指标，数据挺直观，便于对症优化。 你可以试着改下线程数，比如从5升到50，感受一下不同并发下 Redis 的表现，挺有意思的。像线程多了，响应慢了，是网络问题还是 Redis 瓶颈？这些数据一下就看出来了。想跑得快，除了调 Redis 本身，也别忘了检查一下连接池设置、数据结构选择、还有内存管理策略。 哦对，

HDFS 的读原理图，挺适合拿来理解Hadoop文件是怎么被一个块一个块读取的。图里分得清客户端求、NameNode分配、DataNode响应这几个步骤，Socket 通信这块也画得比较清楚，思路挺顺。适合你刚接触 HDFS 或者想搞清它底层是怎么运作的。配合下面几篇文章看，理解会更透彻一些，尤其是那个关于数据块存储机制的，讲得还挺细。

从数据仓库中下载所需数据 提取数据并进行编程 分析数据并完成需求 将数据提取出来 对数据进行合并、分析及其他相关数据混合 开发阶段形式化需求 完整的系统需求 功能分解D F D s 完成系统程序

SQLite 坚固耐用，即使遭遇断电或系统崩溃也能妥善应对。自动化测试对此进行了 91/123 次验证。

SQL 语句里的COMMIT操作，其实你每天都在用，但细分成显式、隐式、自动三种提交方式，多人还真不熟。显式就是老老实实写COMMIT;，最稳。隐式嘛，比如你用CREATE或DROP，系统就偷偷帮你提交了。自动提交就更直接，SET AUTOCOMMIT ON之后，每次改完就立即生效，省心但也得小心，别一不留神改错了回不来。嗯，文章讲得挺系统的，例子也比较接地气，适合新手了解事务的基本套路。如果你刚开始搞数据库开发，这篇文档可以帮你少踩不少坑。像SQL*PLUS里的隐式提交方式，你在这个链接里可以找到更详细的：隐式提交在 SQL*PLUS 中的使用。还有一篇讲AUTOCOMMIT开启之后对事务管

在大数据课程的 Java 读写程序中，读的部分代码基础，也适合初学者练手。一般来说，你只要用 Eclipse 或者任何支持 Java 的开发环境就可以顺利运行。对于初学者来说，这个程序挺，但如果你刚开始接触大数据开发，它可以你理解大数据中数据读写的基本原理。比如，在Hadoop环境下的文件操作，理解了这个代码，你就能更轻松地去扩展和优化。哦，对了，如果你用 Eclipse，记得安装相关的插件，效率会高不少。如果你正在学习大数据课程，或者对 Java 读写操作感兴趣，强烈推荐这段代码作为起点。代码量也不大，思路清晰，理解起来没什么难度。只要你掌握了这一部分，你在后续学习大数据相关的技术时，会更加

作业提交时可以传递三个参数，包括： job：作业号（IN/OUT） Next_date：下次执行作业的日期（IN/OUT，默认为当前日期） broken：作业状态（IN/OUT，标记作业是否有效）