这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 7 天
一、本堂课重点内容：
- 作业讲解
二、作业讲解
- 写入存储系统的粒度太大，会不会导致数据原子性问题？例如一次性写100MB，如果系统突然crash，会不会只有一部分数据持久化了，另一部分丢失了？如果要解决原子性问题，一般会设计什么机制？
答： 会导致数据原子性问题，为了解决这个问题，一般会采用分布式事务机制，通过拆分的方式，将一次性写入的大的数据块拆成许许多多粒度合适的小块，而这每个小块都要经过事务处理，我们知道，事务是保证原子性的操作，通过事务操作，确保每个数据小块能够持久化，因此保证整体数据的原子性。
2.在从应用程序到存储介质的链路上，无论读还是写，数据可能要被拷贝好几次，这几次拷贝能不能去掉？如果我们去掉大部分拷贝操作，会有什么副作用，要怎么缓解副作用？
答：可以但是不建议。例如可以采用内存映射文件技术（MMF），将应用程序的内存直接映射倒储存介质，从而避免数据拷贝。但是这种技术也会带来一些副作用，例如安全性问题和性能问题，为了缓解这些副作用，可以使用安全机制，例如加密和访问控制，来保护数据安全，并使用缓存技术来提高性能
3.一个关系型数据库大概率是会被并发访问的，如果要保证并发安全，除了在行数据上加悲观锁还有其他方式吗？
答：除了悲观锁还有乐观锁。我们需要知道悲观锁和乐观锁是同时存在的，如果用到乐观锁的情境下，就需要考虑是否能够使用悲观锁，反之亦然。乐观锁通过在每次更新操作前检查数据的版本号来实现，如果版本号不匹配，则拒绝更新操作，从而避免数据的不一致性问题。此外，还可以使用分布式锁来保证并发安全，它可以通过在多个节点上同步锁定数据来实现。
4.在数据库领域，把数据按行存和按列存各有好处，你能从性能优先的角度设计出一种混合存储格式吗？
答：混合使用，对于行存性能好的就行存，反之亦然。
