


Mengapa SQLAlchemy Nampak Cache Data, dan Bagaimana Saya Boleh Membetulkan Isu MySQL Ini?
Masalah Cache SQLchemy: Memahami Pengasingan Transaksi
Dalam menggunakan SQLAlchemy, isu caching boleh timbul apabila memasukkan dan mengemas kini data dalam pangkalan data MySQL. Percanggahan antara data lama dan data dikemas kini yang diperoleh semula oleh SQLAlchemy mencadangkan kehadiran caching, yang boleh dilumpuhkan untuk menyelesaikan isu ini.
Isu Asas
Lazim disalah anggap sebagai caching , tingkah laku ini berpunca daripada konsep pengasingan transaksi dalam SQLAlchemy. Secara lalai, sesinya beroperasi dalam mod transaksi, menahan data berubah sehingga session.commit() digunakan. Urus niaga serentak lain tidak akan melihat perubahan ini dalam tempoh ini.
Twist Pengasingan Transaksi
Walau bagaimanapun, pengasingan transaksi memperkenalkan lapisan tambahan. Bukan sahaja urus niaga serentak ini terlepas data yang tidak terikat, tetapi mereka mungkin terus memaparkan maklumat lapuk sehingga transaksi masing-masing dilakukan atau ditarik balik.
Bacaan Boleh Berulang
Dalam transaksi dengan tahap pengasingan purata, keadaan dimuatkan berterusan dalam urus niaga. Ini bermakna mengembalikan data tidak berubah yang sama walaupun terdapat pengubahsuaian pangkalan data yang mendasari, fenomena yang dikenali sebagai bacaan boleh berulang.
Penyelesaian
Untuk membetulkan isu ini dan memastikan pengambilan data yang tepat, pertimbangkan penyelesaian berikut:
- Lumpuhkan bacaan boleh ulang dengan menetapkan atribut peringkat_pencilan bagi enjin.
- Serahkan urus niaga serentak untuk melepaskan data yang dicache.
- Gunakan tahap pengasingan yang lebih tinggi, seperti "BOLEH BERSERI", untuk mengelakkan bacaan dan penulisan yang bercanggah.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa SQLAlchemy Nampak Cache Data, dan Bagaimana Saya Boleh Membetulkan Isu MySQL Ini?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

Artikel ini membincangkan jadual menjatuhkan di MySQL menggunakan pernyataan Jadual Drop, menekankan langkah berjaga -jaga dan risiko. Ia menyoroti bahawa tindakan itu tidak dapat dipulihkan tanpa sandaran, memperincikan kaedah pemulihan dan bahaya persekitaran pengeluaran yang berpotensi.

Artikel ini membincangkan membuat indeks pada lajur JSON dalam pelbagai pangkalan data seperti PostgreSQL, MySQL, dan MongoDB untuk meningkatkan prestasi pertanyaan. Ia menerangkan sintaks dan faedah mengindeks laluan JSON tertentu, dan menyenaraikan sistem pangkalan data yang disokong.
