为什么我在数据库中更改 SQLAlchemy 数据后没有更新?
克服 SQLAlchemy 中的 ORM 数据缓存
利用 SQLAlchemy 进行数据管理时,用户可能会遇到一个明显的缓存问题,其中检索的数据保持不变,尽管直接对数据库进行更新。这可能是一个令人费解的困境。
揭晓缓存:了解事务隔离
所经历的行为不是由于 SQLAlchemy 中的显式缓存,而是一个基本特征事务隔离。默认情况下,SQLAlchemy 以事务模式运行。数据修改仅在调用 session.commit() 时写入数据库。
但是,事务隔离引入了一个扭曲。虽然其他活动事务无法立即访问修改后的数据,但即使在提交或回滚自己的事务之后,它们也可能无法看到它。这种现象称为可重复读取,可确保事务维持其已加载的状态,即使实际数据已更改。
禁用感知缓存
而不是真正的缓存,可以通过使用连接池来减轻事务隔离的影响。通过确保所有连接都源自公共池,您可以避免跨不同连接的数据缓存并提高更新的可见性。要启用连接池,请将 pool_recycle 参数设置为非零值。
例如:
engine = create_engine('mysql://user:password@host/db', pool_recycle=3600)
在此实例中,连接将每 3600 秒回收一次,防止数据缓存问题与事务隔离相关。
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InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

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MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。 MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持着称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL适合小型和大型企业。1)小型企业可使用MySQL进行基本数据管理,如存储客户信息。2)大型企业可利用MySQL处理海量数据和复杂业务逻辑,优化查询性能和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

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