멀티스레딩은 교착 상태를 피하면서 SQL Server 데이터베이스에 액세스하는 C# 응용 프로그램을 어떻게 향상시킬 수 있습니까?
SQL Server 데이터베이스 호출을 사용한 멀티스레딩 C# 애플리케이션
SQL Server 데이터베이스에서 대규모 데이터 세트로 작업할 때 멀티스레딩을 사용하면 크게 향상될 수 있습니다. 성능. 그러나 일반적인 과제 중 하나는 동시에 데이터에 액세스하고 수정할 때 교착 상태를 피하는 것입니다.
배경
제공된 시나리오에는 " 기본" 테이블 및 관련 "하위" 테이블을 사용하여 복잡한 기준에 따라 업데이트 및 삽입을 수행합니다. 이 접근 방식은 효과적이지만 대규모 데이터 세트의 경우 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 성능 향상을 위해 제안된 솔루션은 다중 스레드를 사용하여 처리를 병렬화하는 것을 목표로 합니다.
원래 접근 방식
초기 접근 방식은 각 배치에 대한 새로운 데이터 컨텍스트를 생성하려고 시도했습니다. "메인" 테이블의 레코드입니다. 그러나 이로 인해 스레드가 서로 밟고 동시에 동일한 레코드를 추가하거나 업데이트하려고 시도하면서 교착 상태가 발생했습니다.
작업 병렬 라이브러리를 사용한 멀티스레딩
하려면 교착 상태 문제를 해결하고 성능을 향상시키려면 TPL(작업 병렬 라이브러리)을 활용하고 데이터 액세스 처리에 보다 중앙화된 접근 방식을 채택하는 것이 좋습니다. 구현 방법은 다음과 같습니다.
using (var dc = new TestDataContext()) { // Get all the ids of interest. // ... var problematicIds = new List<ErrorType>(); // Use TPL's Parallel.ForEach() to process ids in parallel. Parallel.ForEach(ids, new ParallelOptions {MaxDegreeOfParallelism = 8}, id => CalculateDetails(id, problematicIds)); }
이 코드에서는 여러 데이터 컨텍스트가 필요 없이 각 ID에 대해 CalculateDetails 메서드가 병렬로 호출됩니다. 이렇게 하면 교착 상태의 위험이 최소화됩니다.
교착 상태 처리
인덱스 부족이나 높은 동시성 등의 요인으로 인해 발생할 수 있는 교착 상태를 설명하기 위해 교착 상태 재시도 도우미 클래스를 사용할 수 있습니다. 고용. 이 클래스는 교착 상태를 처리하고 예외로 인해 실패하기 전에 특정 횟수만큼 자동으로 재시도할 수 있습니다.
분할 전략
분할이 가능한 경우 데이터를 개별 세트로 나눕니다. 교착상태를 완전히 방지할 수 있습니다. 각 파티션은 자체 스레드에서 독립적으로 처리될 수 있습니다. 이렇게 하면 동일한 데이터에 대한 잠금 경합 가능성이 제거됩니다.
결론
SQL Server 데이터베이스 호출을 사용하여 다중 스레드 애플리케이션의 성능을 최적화하려면 교착 상태를 주의 깊게 처리해야 합니다. . TPL을 사용하고 교착 상태 처리 메커니즘을 구현하며 파티셔닝 전략을 활용하면 성능이 크게 향상되고 효율적이고 안정적인 데이터 액세스가 보장됩니다.
위 내용은 멀티스레딩은 교착 상태를 피하면서 SQL Server 데이터베이스에 액세스하는 C# 응용 프로그램을 어떻게 향상시킬 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.
