


Bagaimanakah Penguncian Tahap Baris Boleh Dicapai dalam Pelayan SQL Walaupun Had UNTUK KEMASKINI?
Menggunakan FOR UPDATE dalam SQL Server: Limitasi dan Alternatif
SQL Server menyediakan fungsi terhad untuk melaksanakan kunci FOR UPDATE pada peringkat baris. Ini boleh menjadi masalah dalam senario di mana berbilang sambungan pangkalan data memerlukan akses eksklusif kepada baris tertentu untuk kemas kini.
Sebagai contoh, dalam soalan yang dikemukakan, pengguna cuba menggunakan FOR UPDATE untuk menghalang sambungan lain daripada mengakses baris yang sama semasa membuat kemas kini. Walau bagaimanapun, percubaan untuk menggunakan pembayang WITH (updlock) mengakibatkan penyekatan yang tidak disengajakan untuk sambungan lain.
Batasan UNTUK KEMASKINI dengan SQL Server
Tidak seperti sistem pangkalan data lain seperti Oracle atau DB2, SQL Server tidak menyokong kunci peringkat baris FOR UPDATE secara asli. Pembayang WITH (updlock) dalam SQL Server memerlukan tahap pengasingan yang serasi untuk menghasilkan gelagat kunci yang diingini.
Dengan tahap pengasingan READ_COMMITTED, WITH (updlock) akan sentiasa memperoleh kunci halaman, yang boleh menyebabkan penyekatan yang berlebihan. Menggunakan tahap pengasingan READ_COMMITTED_SNAPSHOT dengan WITH (updlock) menangani isu ini sedikit sebanyak, tetapi ia mungkin masih mengakibatkan beberapa senario penyekatan.
Alternatif untuk Penguncian Tahap Baris
Untuk mengatasi batasan ini, pendekatan alternatif boleh dipertimbangkan:
- Penguncian Baris: Menggunakan pembayang ROWLOCK secara eksplisit memperoleh kunci peringkat baris pada jadual sasaran. Walau bagaimanapun, ini boleh menyebabkan kebuntuan jika sambungan lain cuba mengakses baris yang sama secara serentak.
- Pengasingan Syot Kilat: Tahap pengasingan syot kilat, seperti READ_COMMITTED_SNAPSHOT atau SERIALIZABLE, berikan paparan pangkalan data yang konsisten pada permulaan urus niaga, menghalang sebarang perubahan serentak daripada menjejaskan transaksi.
- DBCC TRACEON (1211,-1): Perintah ini menghidupkan bendera surih 1211, yang memaksa SQL Server menggunakan kunci peringkat baris dan bukannya kunci halaman. Walaupun ia boleh menyelesaikan isu penguncian peringkat baris, ia mungkin datang dengan implikasi prestasi.
- Konkurensi Optimis: Daripada bergantung pada mekanisme kunci, teknik konkurensi optimistik boleh digunakan untuk mengesan dan mengendalikan serentak kemas kini. Pendekatan ini melibatkan melaksanakan kitaran baca-ubah suai-tulis dengan lajur versi unik untuk mengekalkan integriti data.
Kesimpulan
Sedangkan fungsi FOR UPDATE SQL Server mempunyai had, alternatif wujud untuk mencapai penguncian peringkat baris atau mengendalikan konkurensi dengan berkesan. Memahami batasan dan meneroka pendekatan alternatif boleh membantu mengoptimumkan aplikasi SQL Server dan mengelakkan kebuntuan atau isu penyekatan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Penguncian Tahap Baris Boleh Dicapai dalam Pelayan SQL Walaupun Had UNTUK KEMASKINI?. 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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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











Peranan utama MySQL dalam aplikasi web adalah untuk menyimpan dan mengurus data. 1.MYSQL dengan cekap memproses maklumat pengguna, katalog produk, rekod urus niaga dan data lain. 2. Melalui pertanyaan SQL, pemaju boleh mengekstrak maklumat dari pangkalan data untuk menghasilkan kandungan dinamik. 3.MYSQL berfungsi berdasarkan model klien-pelayan untuk memastikan kelajuan pertanyaan yang boleh diterima.

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Innodbbufferpool mengurangkan cakera I/O dengan data caching dan halaman pengindeksan, meningkatkan prestasi pangkalan data. Prinsip kerjanya termasuk: 1. Bacaan Data: Baca data dari Bufferpool; 2. Penulisan Data: Selepas mengubah suai data, tulis kepada Bufferpool dan menyegarkannya ke cakera secara teratur; 3. Pengurusan cache: Gunakan algoritma LRU untuk menguruskan halaman cache; 4. Mekanisme Membaca: Muatkan halaman data bersebelahan terlebih dahulu. Dengan saiz bufferpool dan menggunakan pelbagai contoh, prestasi pangkalan data dapat dioptimumkan.

MySQL dengan cekap menguruskan data berstruktur melalui struktur jadual dan pertanyaan SQL, dan melaksanakan hubungan antara meja melalui kunci asing. 1. Tentukan format data dan taip apabila membuat jadual. 2. Gunakan kunci asing untuk mewujudkan hubungan antara jadual. 3. Meningkatkan prestasi melalui pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan. 4. Secara kerap sandaran dan memantau pangkalan data untuk memastikan pengoptimuman keselamatan data dan prestasi.
