


SQL-Transaktionen – COMMIT, ROLLBACK und Savepoints mit Python
In der modernen Datenbankentwicklung vereinfachen Tools wie DataGrip die Transaktionsabwicklung, indem sie grafische Schnittstellen zum Festschreiben, Zurücksetzen oder Festlegen von Sicherungspunkten bereitstellen.
In diesem Artikel definieren wir COMMIT, ROLLBACK und SAVEPOINT in SQL und zeigen, wie diese Transaktionskontrollen bei der Arbeit mit Oracle, MySQL, oder PostgreSQL in Python.
Wichtige Transaktionskonzepte1. VERPFLICHTEN
•Definition: Schließt eine Transaktion ab und macht alle Änderungen dauerhaft in der Datenbank.
•
Anwendungsfall: Verwenden Sie COMMIT, wenn alle Vorgänge in einer Transaktion erfolgreich sind, um sicherzustellen, dass die Datenbank die Änderungen widerspiegelt.
2. ROLLBACK
•Definition: Macht alle während einer Transaktion vorgenommenen Änderungen rückgängig und stellt die Datenbank in ihrem vorherigen Zustand wieder her.
•
Anwendungsfall: Verwenden Sie ROLLBACK, um Fehler zu behandeln oder eine fehlgeschlagene Transaktion rückgängig zu machen.
3. SAVEPOINT
•Definition: Legt einen benannten Prüfpunkt innerhalb einer Transaktion fest und ermöglicht teilweise Rollbacks zu diesem Punkt, ohne die gesamte Transaktion rückgängig zu machen.
•
Anwendungsfall: Verwenden Sie SAVEPOINT, um komplexe Transaktionen mit mehreren Schritten zu verwalten und bei Bedarf selektiv zurückzusetzen.
Beim programmgesteuerten Arbeiten mit Datenbanken stellen die Datenbankbibliotheken von Python (z. B. cx_Oracle, mysql-connector-python, psycopg2) Methoden zur expliziten Steuerung von Transaktionen bereit.
Allgemeine Schritte für Transaktionen in Python
- Transaktion starten: Startet automatisch mit der Verbindung, es sei denn, Autocommit ist aktiviert.
- SQL-Anweisungen ausführen: Führen Sie die erforderlichen Datenbankoperationen aus.
- Commit oder Rollback: Verwenden Sie commit(), um Änderungen abzuschließen, oder rollback(), um sie rückgängig zu machen.
- Sicherungspunkte verwenden: Definieren Sie für eine genauere Kontrolle Sicherungspunkte und führen Sie ein Rollback darauf durch, sofern dies unterstützt wird.
Verbindung einrichten
import cx_Oracle # Connect to Oracle Database connection = cx_Oracle.connect("user/password@localhost/XEPDB1") cursor = connection.cursor()
Verwenden von COMMIT und ROLLBACK
try: # Start Transaction cursor.execute("UPDATE Accounts SET Balance = Balance - 100 WHERE Name = 'Alice'") cursor.execute("UPDATE Accounts SET Balance = Balance + 100 WHERE Name = 'Bob'") # Commit the transaction connection.commit() print("Transaction committed successfully!") except Exception as e: # Rollback in case of error connection.rollback() print(f"Transaction failed. Rolled back changes. Error: {e}")
Mit SAVEPOINT
try: # Start Transaction cursor.execute("UPDATE Accounts SET Balance = Balance - 200 WHERE Name = 'Alice'") connection.commit() # Savepoint cursor.execute("SAVEPOINT Savepoint_After_Alice") # Add 200 to Bob (intentional error to demonstrate rollback) cursor.execute("UPDATE Accounts SET Balance = Balance + 200 WHERE Name = 'Unknown'") # Commit if successful connection.commit() except Exception as e: # Rollback to savepoint cursor.execute("ROLLBACK TO Savepoint_After_Alice") connection.commit() print(f"Rolled back to savepoint. Error: {e}")
Wenn Sie diese Konzepte beherrschen, können Sie Datenbanktransaktionen in realen Anwendungen effizient verwalten!
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Luca Liu
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Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
