锁等待设置,MsSQL使用加密连接SSL

一. 什么时候使用表锁

  对于INNODB表,在绝大部分情况下都应该使用行锁。在个别特殊事务中,可以考虑使用表锁(建议)。
  1. 事务需要更新大部份或全部数据,表又比较大,默认的行锁不仅使这个事务执行效率低,可能造成其他事务长时间锁等待和锁冲突,这种情况考虑使用表锁来提高事务的执行速度(具我在sql server中的经历,该大表有上100w,删除40w,表锁有时会造成长时间未执行完成. 还是使用分批来执行好)。
  2. 事务涉及多个表,比较复杂,很可能引起死锁,造成大量事务回滚。这种情况可以考虑一次性锁定事务涉及的表,避免死锁,减少数据库因事务回滚带来的开销。
  使用表锁注意两点
    (1) lock tables虽然可以给innodb加表锁,但表锁不是由innodb存储引擎层管理,则是由上层mysql server负责。仅当autocommit=0, innodb_table_locks=1(默认设置)时,innodb层才知道mysql加的表锁,mysql server也才能感知innodb加的行锁。
    (2) 用lock tables对innodb表加锁时要注意, 要将autocommit 设置为0,否则mysql 不会给表加锁; 事务结束前,不要用unlock tables释放表锁,因为它会隐式的提交事务。 commit 或rollback 并不能释放用lock tables 加的表锁。必须用unlock tables释放表锁。

    下面在5.7版本数据库中,会话2也会阻塞,按上面说法是不会阻塞的,因为会话1没有设置SET autocommit =0(以后在论证)

-- 会话1 给city加表锁读,  不设置  SET autocommit =0
  LOCK TABLES city READ

  --  会话2 会阻塞
 UPDATE city SET CityCode='005' WHERE city_id=103  

  -- 会话1提交
 COMMIT;
 -- 会话1 释放表锁
 UNLOCK TABLES;

说明

应用程序通过未加密的通道与数据库服务器通信, 这可能会造成重大的安全风险。在这种情况下, 攻击者可以修改用户输入的数据, 甚至对数据库服务器执行任意 SQL 命令。

例如,当您使用以下连接字符串时,就可能存在这种风险:

<connectionStrings>  
<add name="Test" connectionString="Data Source=210.10.20.10,1433; Initial Catalog=myDataBase;User ID=myUsername;Password=myPassword;" providerName="System.Data.SqlClient" /> 
</connectionStrings>

 

海量数据的存储问题

如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB。对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机。它通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,来获取性能上的提升。

但是,在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的,就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的。这个时候NoSQL肯定是无法满足的,所以还是需要使用关系性数据库。如果使用关系型数据库解决海量存储的问题呢?此时就需要做数据库集群,为了提高查询性能将一个数据库的数据分散到不同的数据库中存储。

二. 关于死锁

  在myisam中是使用的表锁,在获得所需的全部锁时, 要么全部满足,要么等待,因此不会出现死锁。下面在innodb中演示一个死锁例子:

会话1

会话2

SET autocommit =0

SELECT * FROM city  WHERE city_id=103 FOR UPDATE;

SET autocommit =0

SELECT * FROM cityNew  WHERE city_id=103 FOR UPDATE;

-- 因为会话2 已获得排他锁, 该语句等待

 SELECT * FROM cityNew  WHERE city_id=103 FOR UPDATE;

 

 

-- 死锁

 SELECT * FROM city  WHERE city_id=103 FOR UPDATE;

错误代码: 1213

Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction

  上面案例中, 两个事务都需要获得对方持有的排他锁才能继续完成事务,这种循环锁等待就是典型的死锁。 发生死锁后,innodb会自动检测到,并使一个事务释放锁并回退(回滚),另一个事务得锁完成事务。

启用SSL/TLS加密连接

大部分数据库服务器都提供支持使用SSL/TLS来加密传输所有数据,您应当尽可能的使用它。在您的连接字符串上加上Encrypt=True即可。如果您的开发环境没有可信证书,加上TrustServerCertificate=True来取消验证证书是否受信。

<connectionStrings>  
<add name="Test" connectionString="Data Source=210.10.20.10,1433; Initial Catalog=myDataBase;User ID=myUsername;Password=myPassword;Encrypt=True;" providerName="System.Data.SqlClient" /> 
</connectionStrings>

 

相关链接:

原文链接:

1.1 什么是数据库分片

简单来说,就是指通过某种特定的条件,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库(主机)上面,以达到分散单台设备负载的效果。

数据的切分(Sharding)根据其切分规则的类型,可以分为两种切分模式。

(1)一种是按照不同的表(或者Schema)来切分到不同的数据库(主机)之上,这种切可以称之为数据的垂直(纵向)切分

图片 1

 

 

 

(2)另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系,将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库(主机)上面,这种切分称之为数据的水平(横向)切分。

 图片 2

 

三. 锁等待查看    

  涉及外部锁或表锁,innodb并不能完全自动检测到死锁,这需要设置锁等待超时参数innodb_lock_wait_timeout来解决(设置需慎重),这个参数并不是只用来解决死锁问题,在并发下,大量事务无法立即获得所需锁而挂起,将占用大量资源,甚至拖跨数据库 (在sql server中默认是-1 总是等待)。

--  下面是5秒  获取不到锁就超时
SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'innodb_lock_wait_timeout';

图片 3

1.2 如何实现数据库分片

当数据库分片后,数据由一个数据库分散到多个数据库中。此时系统要查询时需要切换不同的数据库进行查询,那么系统如何知道要查询的数据在哪个数据库中?当添加一条记录时要向哪个数据库中插入呢?这些问题处理起来都是非常的麻烦。

这种情况下可以使用一个数据库中间件mycat来解决相关的问题。接下来了解一下什么是mycat。

Mycat介绍

2.1 什么是Mycat?

 

Mycat 背后是阿里曾经开源的知名产品——Cobar。Cobar 的核心功能和优势是 MySQL 数据库分片,此产品曾经广为流传,据说最早的发起者对 Mysql 很精通,后来从阿里跳槽了,阿里随后开源的 Cobar,并维持到 2013 年年初,然后,就没有然后了。

Cobar 的思路和实现路径的确不错。基于 Java 开发的,实现了 MySQL 公开的二进制传输协议,巧妙地将自己伪装成一个 MySQL Server,目前市面上绝大多数 MySQL 客户端工具和应用都能兼容。比自己实现一个新的数据库协议要明智的多,因为生态环境在哪里摆着。

 

Mycat 是基于 cobar 演变而来,对 cobar 的代码进行了彻底的重构,使用 NIO 重构了网络模块,并且优化了 Buffer 内核,增强了聚合,Join 等基本特性,同时兼容绝大多数数据库成为通用的数据库中间件。

简单的说,MyCAT就是:

·一个新颖的数据库中间件产品支持mysql集群,或者mariadb cluster,提供高可用性数据分片集群。你可以像使用mysql一样使用mycat。对于开发人员来说根本感觉不到mycat的存在。

 图片 4

2.2 Mycat支持的数据库

 图片 5

 

2.3 Mycat的分片策略

 图片 6

 

 

 

2.4 概念说明

2.4.1 逻辑库(schema) :

前面一节讲了数据库中间件,通常对实际应用来说,并不需要知道中间件的存在,业务开发人员只需要知道数据库的概念,所以数据库中间件可以被看做是一个或多个数据库集群构成的逻辑库。

2.4.2 逻辑表(table):

既然有逻辑库,那么就会有逻辑表,分布式数据库中,对应用来说,读写数据的表就是逻辑表。逻辑表,可以是数据切分后,分布在一个或多个分片库中,也可以不做数据切分,不分片,只有一个表构成。

分片表:是指那些原有的很大数据的表,需要切分到多个数据库的表,这样,每个分片都有一部分数据,所有分片构成了完整的数据。 总而言之就是需要进行分片的表。

非分片表:一个数据库中并不是所有的表都很大,某些表是可以不用进行切分的,非分片是相对分片表来说的,就是那些不需要进行数据切分的表。

2.4.3 分片节点(dataNode)

数据切分后,一个大表被分到不同的分片数据库上面,每个表分片所在的数据库就是分片节点(dataNode)。

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