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在一条DML语句中插入/更新/删除/获取几百万行数据，你会特别注意什么？
在一条DML语句中插入/更新/删除/获取几百万行数据，你会特别注意什么？
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昆仑分布式数据库Sequence功能及其实现机制
昆仑分布式数据库（下文简称昆仑或者昆仑数据库）的计算节点源自PostgreSQL，因此继承了PostgreSQL的Sequence功能，本文介绍昆仑分布式数据库的Sequence的功能用法、用例和实现。
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分布式事务对于两阶段提交的错误处理
本文详述分布式事务对于两阶段提交算法的错误处理原理和机制及延时损耗~
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分布式事务处理两阶段提交机制和原理
为避免经典的两阶段提交算法缺陷的发生，昆仑分布式数据库的分布式事务处理机制基于经典的两阶段提交算法，并在此基础上增强了其容灾能力和错误处理能力。 故此可以做到任意时刻昆仑数据库集群的任意节点宕机或者网络故障、超时等都不会导致集群管理的数据发生不一致或者丢失等错误。
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经典的两阶段提交算法原理及缺陷
过去经典的两阶段提交算法过程中，发现会遇上部分节点在执行事务提交期间发生故障，导致出现错误，这些错误都会导致用户数据丢失或者出错。本次浅谈如何避免两阶段缺陷以及昆仑分布式数据库如何优化避免其缺陷。
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昆仑分布式数据库技术优势
昆仑分布式数据库技术优势介绍~
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昆仑分布式数据库技术特点
昆仑分布式数据库的技术特点介绍~
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昆仑分布式数据库架构介绍
昆仑分布式数据库提供健壮的事务ACID保障，高效易用的分布式查询处理，高可扩展性，高可用性和透明的分库分表数据处理功能，业务层和终端用户无感知的水平扩展能力，是典型的 NewSQL分布式数据库系统。
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KunlunBase查询优化（三）排序下推
前言前面2篇文章我们介绍KunlunBase的查询优化原理和Project和Filter下推演示（KunlunBase查询优化（一），KunlunBase查询优化（二）Project和Filter下推），本节讲述排序查询优化之排序下推。一、orderby下推一条含有order的SQL的执行计划在如下生成过程中，
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KunlunBase查询优化（二）Project和Filter下推
前言上一篇讲述了KunlunBase的查询优化原理（KunlunBase查询优化（一）），本篇讲述Project和Filter下推演示。一、测试表基本信息1.1测试环境本次测试演示投影和过滤操作的下推。测试环境的数据库集群共有四个数据节点（DN),配置为两个shard(shard1和shard2)，每个sh
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KunlunBase 查询优化（一）
前言前面介绍了KunlunBase的架构以及技术，应该会有朋友好奇其查询优化的过程吧，本篇章带来的是查询优化这一块的具体流程介绍，后续也会出一篇实例来举例演示。当然后续也会对KunlunBase的其它技术方面（比如数据分片这些）做实例演示，以方便大家去了解KunlunBase。查询优化流程KunlunBase是计算
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Hadoop HDFS 3.3.1分布式存储搭建
前言看了标题会不会诧异，怎么昆仑分布式数据库玩起了分布式文件系统？因为昆仑分布式数据库0.9版本起，要增加HDFS分布式文件备份功能，所以开发小哥哥工作中，就顺便把学习的过程分享出来。HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据
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昆仑分布式数据库独特的变量读写功能介绍
前言几周之前在Meetup中说到昆仑分布式数据库的架构的一些特点，因此，有朋友好奇昆仑分布式数据库计算节点如何支持读写存储节点中的变量。本篇文章就来阐述说明下功能详细介绍1.使set[shard]global/session/local/PERSIST/PERSIST_onlyVARNAME=VAL
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在一条DML语句中插入/更新/删除/获取几百万行数据，你会特别注意什么？
前言一个分布式计算和存储系统的任何节点都可能因为节点负载过重，节点的计算、存储资源不足，网络延时，网络短暂不可达而导致操作超时。分布式系统的任何操作在等待远程节点返回期间，通常会持有各种资源，不可以无限制等待下去，否则系统整体运行都会因此被阻塞而逐步停滞。所以超时控制是所有分布式系统需要去解决好的问
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昆仑分布式数据库Sequence功能及其实现机制
昆仑分布式数据库（下文简称昆仑或者昆仑数据库）的计算节点源自PostgreSQL，因此继承了PostgreSQL的Sequence功能，本文介绍昆仑分布式数据库的Sequence的功能用法、用例和实现。用法和用例昆仑数据库的Sequence与MySQL的autoincrement（自增列）相比，其功
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分布式事务对于两阶段提交的错误处理
一、背景笔者和团队在昆仑分布式数据库中的两阶段提交方式，可以成功避免经典的两阶段提交算法的缺陷。而在此分布式事务处理两阶段提交机制和原理上，笔者和团队增强其容灾能力和错误处理能力，可以做到任意时刻昆仑数据库集群的任意节点宕机或者网络故障、超时等都不会导致集群管理的数据发生不一致或者丢失等错误。本文会
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分布式事务处理两阶段提交机制和原理
一、背景笔者在上篇文章中回顾了经典的两阶段提交算法原理及缺陷，有兴趣可点击查看原文《「技术讨论」经典的两阶段提交算法原理及缺陷》，此篇不做详述。为避免经典的两阶段提交算法缺陷的发生，昆仑分布式数据库的分布式事务处理机制基于经典的两阶段提交算法，并在此基础上增强了其容灾能力和错误处理能力。故此可以做到
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经典的两阶段提交算法原理及缺陷
背景笔者在过去经典的两阶段提交算法过程中，发现会遇上部分节点在执行事务提交期间发生故障，导致如下的错误，这些错误都会导致用户数据丢失或者出错。错误如下：1、一个分布式事务的一部分事务分支被提交，另一部分事务分支被回滚2、应答给客户端事务提交成功，但是分布式事务所有分支全部被回滚3、应答给客户端事务被
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10分钟快速玩转kunlun cluster
该文档仅供参考，详细请查看：https://gitee.com/zettadb/kunlun_scripts/blob/main/cluster/README.cn.md在安装完所有的库和依赖情况下，相比于手动安装kunluncluster需要30分钟到一个小时的时间安装，一键快速安装只需要10分钟
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昆仑分布式数据库技术优势
上章节介绍了昆仑分布式数据库的技术特点，这章紧接上文带来数据库的技术优势。一、开源、扬众长避众短1.1集3大主要数据库Oracle、MySQL、PostgreSQL的强项于一身并产生1+1>>2的放大效应，可以广泛汇聚社区能量，产生长久的价值和生命力。Oracle:存储引擎，查询处理。i
