Definisi transaksi dalam pangkalan data
Transaksi terdiri daripada satu siri arahan yang dilaksanakan dalam pangkalan data. Setiap perintah dalam urus niaga adalah atom, iaitu ia tidak boleh dibahagikan lagi kepada subperintah. Sebarang arahan dalam transaksi mungkin atau mungkin tidak mengubah struktur pangkalan data. Tambahan pula, perubahan yang diperlukan oleh transaksi mesti dibuat bersama. Jika peraturan ini tidak dikuatkuasakan, data mungkin hilang sekiranya berlaku kegagalan sistem, bekalan elektrik terputus atau sebab lain.
Contoh transaksi mudah adalah seperti berikut -
Harry perlu memindahkan 100 rupee dari akaunnya ke akaun Sally. Ini dilakukan sebagai transaksi. Pertama, butiran akaun Harry dibaca dan bakinya dikurangkan sebanyak 100. Data baharu ini disimpan kembali ke akaun Harry. Seterusnya, butiran akaun Sally dibaca dan bakinya meningkat sebanyak 100. Data baharu ini disimpan kembali ke akaun Sally.
Walau bagaimanapun, melaksanakan transaksi dalam pangkalan data adalah rumit. Dalam contoh di atas, jika sistem ranap selepas dana dikeluarkan daripada akaun Harry, wang itu tidak akan ditambahkan pada akaun Sally. Oleh itu, maklumat hilang dan akaun Sally tidak pernah dikemas kini.
Proses pemprosesan transaksi
Transaksi terdiri daripada satu siri operasi baca dan tulis. Ini digunakan untuk membaca nilai semasa mana-mana objek dan menulis semula nilai kemas kini yang diperolehi selepas beberapa pengiraan.
Baca operasi
Untuk membaca sebarang objek pangkalan data, ia mula-mula dibawa dari cakera ke dalam ingatan utama. Selepas itu, nilainya disalin ke dalam pembolehubah yang diperlukan.
Tulis operasi
Apabila menulis sebarang objek pangkalan data, nilai dalam memori disimpan dan kemudian disimpan semula ke cakera.
Atas ialah kandungan terperinci Definisi transaksi dalam pangkalan data. 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.

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

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 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.

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 menggunakan kunci asing untuk mewakili hubungan dalam pangkalan data, memberi tumpuan kepada amalan terbaik, integriti data, dan perangkap umum untuk dielakkan.

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.
