Wie kann ich die Caching-Probleme von SQLAlchemy lösen und sicherstellen, dass die Daten Änderungen sofort widerspiegeln?

Caching in SQLAlchemy verstehen und deaktivieren

Im Bereich der Datenbankinteraktionen wirft SQLAlchemy gelegentlich das Problem des wahrgenommenen Cachings auf. Dies tritt auf, wenn über SQLAlchemy eingefügte oder aktualisierte Daten nicht sofort Änderungen widerspiegeln, die außerhalb ihres Gültigkeitsbereichs vorgenommen wurden. Während SQLAlchemy eine lokale Identitätszuordnung innerhalb von Transaktionen verwendet, sind die Hauptursache oft die Auswirkungen der Transaktionsisolation.

Die Sitzung von SQLAlchemy arbeitet standardmäßig auf transaktionale Weise. Änderungen werden erst dann in der Datenbank gespeichert, wenn session.commit() aufgerufen wird. Während dieses Zeitraums werden diese Änderungen bei gleichzeitigen Transaktionen nicht berücksichtigt. Der isolierte Charakter von Transaktionen führt jedoch zu einer zusätzlichen Komplexitätsebene.

Laufende Transaktionen bemerken nicht nur nicht festgeschriebene Änderungen nicht, sondern erkennen diese möglicherweise auch nicht, selbst nachdem sie festgeschrieben oder zurückgesetzt wurden. Dies ist auf das Konzept der wiederholbaren Lesevorgänge zurückzuführen. In diesem Szenario behalten Transaktionen ihren ursprünglichen Snapshot der Daten bei und verhindern so, dass sie nachfolgende Änderungen widerspiegeln, die in anderen Transaktionen vorgenommen wurden.

Um dieses Isolationsverhalten zu deaktivieren und SQLAlchemy zu zwingen, die neuesten Daten abzurufen, ist es notwendig, die anzupassen Transaktionsisolationsstufe der Datenbankverbindungen. Dies kann durch Festlegen des Parameters „isolation_level“ in der Konfiguration der Datenbank-Engine erreicht werden. Durch Reduzieren der Isolationsstufe, beispielsweise durch Festlegen auf „READ COMMITTED“, können gleichzeitige Transaktionen festgeschriebene Änderungen beobachten.

Es ist wichtig zu beachten, dass eine Reduzierung der Isolationsstufen zu potenziellen Parallelitätsproblemen führen kann. Berücksichtigen Sie sorgfältig die Kompromisse zwischen Datenkonsistenz und Leistung, bevor Sie Änderungen vornehmen.

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