Comment puis-je résoudre les problèmes de mise en cache de SQLAlchemy et garantir que les données reflètent immédiatement les modifications ?

Comprendre et désactiver la mise en cache dans SQLAlchemy

Dans le domaine des interactions avec les bases de données, SQLAlchemy soulève parfois le problème de la mise en cache perçue. Cela se produit lorsque les données insérées ou mises à jour via SQLAlchemy ne reflètent pas immédiatement les modifications apportées en dehors de leur portée. Bien que SQLAlchemy utilise une carte d'identité locale dans les transactions, le principal responsable est souvent les effets de l'isolation des transactions.

La session de SQLAlchemy fonctionne par défaut de manière transactionnelle. Les modifications ne sont pas conservées dans la base de données jusqu'à ce que session.commit() soit invoquée. Durant cette période, les transactions concurrentes n'observeront pas ces modifications. Cependant, la nature isolée des transactions introduit une couche supplémentaire de complexité.

Les transactions en cours non seulement ignorent les modifications non validées, mais elles peuvent également ne pas les reconnaître même après leur validation ou leur annulation. Cela est dû au concept de lectures répétables. Dans ce scénario, les transactions conservent leur instantané initial des données, les empêchant de refléter les modifications ultérieures apportées à d'autres transactions.

Pour désactiver ce comportement d'isolation et forcer SQLAlchemy à récupérer les dernières données, il est nécessaire d'ajuster le niveau d'isolement des transactions des connexions à la base de données. Ceci peut être réalisé en définissant le paramètre isolation_level dans la configuration du moteur de base de données. En abaissant le niveau d'isolement, par exemple en le définissant sur "READ COMMITTED", les transactions simultanées pourront observer les modifications validées.

Il est important de noter que la réduction des niveaux d'isolement peut introduire des problèmes potentiels de concurrence. Examinez attentivement les compromis entre la cohérence des données et les performances avant d'apporter des modifications.

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