SQL トランザクション - Python を使用した COMMIT、ROLLBACK、およびセーブポイント
最新のデータベース開発では、DataGrip などのツールにより、コミット、ロールバック、またはセーブポイントの設定のためのグラフィカル インターフェイスが提供され、トランザクション処理が容易になります。
この記事では、SQL で COMMIT、ROLLBACK、および SAVEPOINT を定義し、Oracle、MySQL、またはPython の PostgreSQL。
主要なトランザクション概念1.コミット
•定義: トランザクションを終了し、すべての変更をデータベースに永続的にします。
•
ユースケース: トランザクション内のすべての操作が成功した場合は COMMIT を使用し、データベースに変更が確実に反映されるようにします。
2.ロールバック
•定義: トランザクション中に行われたすべての変更を元に戻し、データベースを以前の状態に復元します。
•
ユースケース: ROLLBACK を使用してエラーを処理したり、失敗したトランザクションを元に戻したりします。
3.セーブポイント
•定義: トランザクション内に名前付きチェックポイントを設定し、トランザクション全体を元に戻さずにその時点までの部分的なロールバックを許可します。
•
ユースケース: SAVEPOINT を使用して、複数のステップで複雑なトランザクションを管理し、必要に応じて選択的にロールバックします。
プログラムでデータベースを操作する場合、Python のデータベース ライブラリ (cx_Oracle、mysql-connector-python、psycopg2 など) はトランザクションを明示的に制御するメソッドを提供します。
Python でのトランザクションの一般的な手順
- トランザクションの開始: 自動コミットが有効になっていない限り、接続で自動的に開始されます。
- SQL ステートメントの実行: 必要なデータベース操作を実行します。
- コミットまたはロールバック: commit() を使用して変更を確定するか、rollback() を使用して変更を元に戻します。
- セーブポイントを使用する: より詳細に制御するには、サポートされている場合はセーブポイントを定義してロールバックします。
接続のセットアップ
import cx_Oracle # Connect to Oracle Database connection = cx_Oracle.connect("user/password@localhost/XEPDB1") cursor = connection.cursor()
COMMIT と ROLLBACK の使用
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}")
セーブポイントの使用
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}")
これらの概念をマスターすると、実際のアプリケーションでデータベース トランザクションを効率的に管理できるようになります。
もっと詳しく見る

ルカ・リュー
データ関連の洞察を調査するために時間を割いていただき、ありがとうございます。ご協力に感謝いたします。
? LinkedIn で私とつながりましょう
以上がSQL トランザクション - Python を使用した COMMIT、ROLLBACK、およびセーブポイントの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
