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事务-2-具体使用
步骤一:开始事务set autocomit=0;start transaction;可选的步骤二：编写事务中的sql语句（select insert update delete）语句1；语句2；。。。步骤3：结束事务commit:提交事务rollback:回滚事务; savepoint:节点名；设置保存点 演示savepoint用set autocommit=0;start transaction;deleteMySQL事务处理和锁定语句
本文只介绍基础、常用的 MySQL 语法语句，更详细的语法语句请移步这里。 另本文所使用的数据库及对应的表请参考MySQL数据定义语句。 1 START TRANSACTION, COMMIT和ROLLBACK 语法 语法 START TRANSACTION | BEGIN [WORK] COMMIT [WORK] [AND [NO] CHAIN] [[NO] RELEASE] ROLLBACK [Apache Flink系列-③什么是Apache Flink？
Apache Flink 是一个针对无界和有界数据流进行有状态计算的框架。由于许多流应用程序旨在以最短的停机时间连续运行，因此流处理器必须提供出色的故障恢复能力，以及在应用程序运行期间进行监控和维护的工具。 Apache Flink 非常注重流数据处理的可运维性。因此在这一小节中，我们将详细Flink实时计算-- Checkpoint和Savepoint 区别与理解
1. 什么是Savepoint和Checkpoint Savepoint 是一项可让我们为整个流应用程序生成”某个时间”点快照的能力。快照包含有关您输入源的位置信息，以及数据源读取到的偏移量信息以及整个应用程序状态信息。 我们可以使用 Chandy-Lamport 算法的变体在不停止应用程序的情况下获得全部状hook
什么是hook？ 是一个函数，把 setup 函数中使用的 Component API 抽离出来进行封装复用 <template> <div>{{sum}}</div> <button @click="sum++">自增</button> <div>坐标 {{point.x}} ---- {{point.y}}</div> </template> <script&Flink实战问题（三）： Failed to rollback to checkpoint/savepoint
一、背景 Flink cdc 的sql做进行调整，添加where条件过滤、调整sql，现在进行升级重启，想从check poit恢复数据，出现一下问题 二：错误 Caused by: java.lang.IllegalStateException: Failed to rollback to checkpoint/savepoint hdfs://127.0.0.1/flink-checkpoints/78f7cb6b577fmysql之savepoint
demo mysql> begin; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select * from planet_user_blacklist; +----+----------+------------+------------+----------+---------------------------------+ | id | uid | created_at | updated_at | add_type |Flink实时计算-Checkpoint和Savepoin
来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/79526638 前言 为了保证程序的容错恢复以及程序启动时其状态恢复，几乎所有公司的实时任务都会开启 Checkpoint 或者触发 Savepoint 进行状态保存。为了使得用户更加理解这两点区别，本文结合 Flink 1.9 版本，重点讲述 Flink Checkpoint，Savepoint 相flink 启动job命令
0. 启动flink-session ./bin/yarn-session.sh -n 4 -s 3 -jm 2048 -tm 6144 高版本 bin/yarn-session.sh -d -s 3 -jm 2048 -tm 6144 -qu root.sparkstreaming -nm hm2-helper-workflow 参数解读 1. checkpoint # 开启checkpoint，默认为最近20个 # 从指定的checkpoint处事务中savepoint(保存点)的使用
savepoint概念： 首先要知道savepoint就是为回退做的,savepoint的个数没有限制,savepoint和虚拟机中快照类似. savepoint是事务中的一点。用于取消部分事务，当结束事务时，会自动的删除该事务中所定义的所有保存点。 当执行rollback时，通过指定保存点可以回退到指定的点。 回退事务的037.PGSQL-事务 savepoint 保存点、rollback to 回滚
事务 savepoint 保存点 rollback to 回滚 开启一个事务需要将SQL命令用BEGIN和COMMIT命令包围起来 BEGIN; UPDATE accounts SET balance = balance - 100.00 WHERE name = 'Alice'; SAVEPOINT my_savepoint; UPDATE accounts SET balance = balance + 100.00 WHERE naflink（十三）：flink-CheckPoint和SavePoint作用和区别
文章目录 分享说明CheckcPoint运行原理开启设置保存多个CheckPoint恢复任务 SavePoint运行原理创建SavePoint恢复任务 SavePoint和CheckPoint的区别详细区别 总结 分享 大数据博客列表 说明 本博客周五更新一次Flink 功能模块CheckPoint（检查点）和SavePoint（保存点）是任务异大数据面试--20210611
目录 基础题 1、flink checkpoint 与 savepoint 区别以及使用场景 思考题 2、Kafka 高效读写数据的原理 1.顺序写磁盘 2.分段日志 + 索引文件 3.零拷贝 4. Page Cache 5. 批量发送 6. 数据压缩 智力题 3、岛上有 100 个囚犯， 基础题 1、flink checkpoint 与 savepoint 区别以及mysql04-事务
为什么需要事务：当多线程操作一组数据时，为保持数据一致性，提出了事务的概念 事务的特性：原子性（atomicity）事务视为不可分割的最小单位，要么都提交，不可部分提交一致性（consistency）数据从一种一致性转化成另一种一致性持久性（durability）一旦事务提交，数据永久保存到数据库中，隔离性（isolation）springboot回滚部分异常
使用Object savePoint = TransactionAspectSupport.currentTransactionStatus().createSavepoint(); 设置回滚点。 使用TransactionAspectSupport.currentTransactionStatus().rollbackToSavepoint(savePoint);回滚到savePoint。 @Override @Transactional(rollbackFor = Except《Oracle MySQL编程自学与面试指南》13-03：事务保存点
内容导航： 前言 1、事务保存点 2、案例演示 3、控制事务结束后的行为 前言 学以致用，练起来！ 1、事务保存点 在回滚事务时，事务内的所有操作都将被撤销，若希望只撤销一部分，可以用保存点来实现。使用以下语句可以在事务中设置一个保存点。 SAVEPOINT 保存点名; 在设置保存点事务操作与隔离级别
algorithm 事务：作为单个逻辑单元执行的一系列操作（） 事务的四大特性： ACID: Automicity原子性 ：要么都成功，要么都失败 Consistency:一致性：事务执行前后，总量保持不变 Isolation:隔离性 ：各个事务并发执行时，彼此独立 Durability:持久性 ：持久化操作， savepoint:保存MySQL的SQL语句 -事务性语句和锁定语句（3）- SAVEPOINT
SAVEPOINT、ROLLBACK TO SAVEPOINT 和 RELEASE SAVEPOINT 语句 1. SAVEPOINT identifier 2. ROLLBACK [WORK] TO [SAVEPOINT] identifier 3. RELEASE SAVEPOINT identifier InnoDB 支持 SQL 语句 SAVEPOINT、ROLLBACK TO SAVEPOINT、RELEASE SAVEPOINT 和用于 ROLLBACK 的可选 WORKFlink SavePoint
一、概述 Savepoint 是检查点的一种特殊实现，底层实现其实也是使用 Checkpoint 的机制。 Savepoint 是用户以手工命令的方式触发 Checkpoint，并将结果持久化到指定的存储路径 中，其主要目的是帮助用户在升级和维护集群过程中保存系统中的状态数据，避免因为停机运维 或者升级应用等正常【holm】MySQL事务的使用
事务 概述 Transactions are atomic units of work that can be committed or rolled back. When a transaction makes multiple changes to the database, either all the changes succeed when the transaction is committed, or all the changes are undone when the transactPG 事务提交与回滚
在PostgreSQL中，如果执行一个dml或ddl语句，默认一执行完就马上提交了，不能回滚，这样容易导致误操作的发生，避免这个风险的办法是关闭自动提交 1 设置\set AUTOCOMMIT off (ddl语句这里设置了之后一样会回滚，记住这里AUTOCOMMIT是大写) 2 闪回点策略，如下： begin; ---savepoint的使用
create table AA ( id NUMBER, name VARCHAR2(3) ); insert into aa (id,name) values(1,'g1'); insert into aa (id,name) values(2,'g2'); select t.*, t.rowid from AA t; commit; -------------- insert into aa (id,name) values(3,'【HCIA Gauss】学习汇总-数据库管理(事务 权限 审计 开发)-6
事务控制事务提交 commit事务回滚 rollback savepoint 用于事务设置保存点 ----> savepoint s1 / savepoint s2 rollback to savepoint s1 || rollback to savepoint s2 回滚到s1点或者s2点 数据增删改默认事务提交都是关闭的 insert update delete 需要显式commit才能提交Flink State 有可能代替数据库吗？
有状态的计算作为容错以及数据一致性的保证，是当今实时计算必不可少的特性之一，流行的实时计算引擎包括 Google Dataflow、Flink、Spark (Structure) Streaming、Kafka Streams 都分别提供对内置 State 的支持。State 的引入使得实时应用可以不依赖外部数据库来存储元数据及中间数据state processor api
前不久，Flink社区发布了FLink 1.9版本，在其中包含了一个很重要的新特性，即state processor api，这个框架支持对checkpoint和savepoint进行操作，包括读取、变更、写入等等。下面我们以一个具体的例子来说明如何使用这个框架。1.首先我们创建一个样例作业来生成savepoint 主类代码 1 fi