


Verstehen Sie die Parallelitätskontroll- und Sperrmechanismen von MySQL und PostgreSQL
Verstehen Sie die Parallelitätskontrolle und Sperrmechanismen von MySQL und PostgreSQL.
Einführung:
In Datenbankverwaltungssystemen (DBMS) sind Datenbank-Parallelitätskontrolle und Sperrmechanismen entscheidende Konzepte. Sie werden verwendet, um die Datenkonsistenz und -isolation zu verwalten, wenn mehrere Benutzer gleichzeitig auf die Datenbank zugreifen. In diesem Artikel werden die Implementierungsmechanismen der Parallelitätskontrolle und Sperrmechanismen in zwei gängigen relationalen Datenbankverwaltungssystemen, MySQL und PostgreSQL, erläutert und entsprechende Codebeispiele bereitgestellt.
1. Parallelitätskontroll- und Sperrmechanismus von MySQL
MySQL verwendet zwei Hauptmechanismen zur Parallelitätskontrolle und -sperre, um Datenkonsistenzprobleme zu lösen, wenn mehrere Benutzer auf die Datenbank zugreifen. Diese beiden Mechanismen sind Optimistic Concurrency Control (kurz OCC) und Pessimistic Concurrency Control (kurz PCC).
- Optimistic Concurrency Control (OCC)
Optimistic Concurrency Control (OCC) geht davon aus, dass der Datenzugriff zwischen mehreren Benutzern nicht in Konflikt gerät und die Daten nur überprüft werden, wenn eine Transaktion festgeschrieben wird. Die optimistische Parallelitätskontrolle in MySQL wird hauptsächlich durch Versionskontrolle implementiert. Jede Transaktion kopiert zunächst eine Kopie der zu ändernden Daten und prüft, ob Konflikte vorliegen, bevor die Transaktion übermittelt wird.
Codebeispiel für optimistische Parallelitätskontrolle:
'''
START TRANSACTION;
SELECT * FROM table WHERE id = 1 FOR UPDATE;
-- Nachfolgende Lese- und Schreibvorgänge
COMMIT;
'''
In diesem Beispiel können wir durch die Verwendung der FOR UPDATE-Klausel mit der SELECT-Anweisung den angegebenen Datensatz sperren und verhindern, dass andere Transaktionen den Datensatz ändern. Dieser Ansatz stellt nicht nur die Datenkonsistenz sicher, sondern reduziert auch unnötige Sperrkonkurrenz.
- Pessimistische Parallelitätskontrolle (PCC)
Pessimistische Parallelitätskontrolle (PCC) geht davon aus, dass der Datenzugriff zwischen mehreren Benutzern in Konflikt geraten kann, und sperrt sie während des Transaktionsvorgangs direkt, um den Zugriff anderer Benutzer auf Daten zu blockieren. Die pessimistische Parallelitätskontrolle in MySQL wird hauptsächlich durch Sperren auf Zeilenebene implementiert, um die Isolation zwischen Transaktionen sicherzustellen.
Codebeispiel für pessimistische Parallelitätskontrolle:
'''
START TRANSACTION;
SELECT * FROM table WHERE id = 1 FOR UPDATE;
-- Nachfolgende Lese- und Schreibvorgänge
COMMIT;
'''
In diesem Beispiel können wir durch die Verwendung der FOR UPDATE-Klausel mit der SELECT-Anweisung den angegebenen Datensatz sperren und verhindern, dass andere Transaktionen den Datensatz ändern. Dieser Ansatz stellt die Datenkonsistenz sicher, kann jedoch zu mehr Sperrkonflikten und Blockierungen führen.
2. Parallelitätskontroll- und Sperrmechanismus von PostgreSQL
PostgreSQL ist ein relationales Open-Source-Datenbankverwaltungssystem, das Multi-Version Concurrency Control (MVCC) verwendet, um Parallelitätskontroll- und Sperrmechanismen für den Datenzugriff zu implementieren.
- Multi-Version Concurrency Control (MVCC)
Multi-Version Concurrency Control (MVCC) nutzt die Datenversionskontrolle, um Isolation und Konsistenz des gleichzeitigen Zugriffs zu erreichen. Jede Transaktion kann eine bestimmte historische Version der Daten sehen, ohne von Aktualisierungsvorgängen anderer Transaktionen betroffen zu sein. Wenn gleichzeitige Vorgänge stattfinden, weist PostgreSQL jeder Transaktion eine eindeutige Transaktions-ID zu und verwendet diese ID, um jede Datenversion zu kennzeichnen. ?
MySQL und PostgreSQL sind zwei weit verbreitete relationale Datenbankverwaltungssysteme. Sie verwenden unterschiedliche Implementierungsmechanismen in Bezug auf Parallelitätskontrolle und Sperrmechanismen. MySQL verwendet optimistische Parallelitätskontrolle (OCC) und pessimistische Parallelitätskontrolle (PCC), während PostgreSQL Multiversions-Parallelitätskontrolle (MVCC) verwendet. Entwickler müssen ein geeignetes Datenbankverwaltungssystem basierend auf spezifischen Anwendungsszenarien und -anforderungen auswählen und Parallelitätskontrolle und Sperrmechanismen rational nutzen, um Datenkonsistenz und -isolation sicherzustellen.
Offizielle MySQL-Dokumentation: https:// dev.mysql. com/doc/
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerstehen Sie die Parallelitätskontroll- und Sperrmechanismen von MySQL und PostgreSQL. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.

SQL -Befehle in MySQL können in Kategorien wie DDL, DML, DQL und DCL unterteilt werden und werden verwendet, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, zu ändern, zu löschen, Daten einfügen, aktualisieren, Daten löschen und komplexe Abfragebetriebe durchführen. 1. Die grundlegende Verwendung umfasst die Erstellungstabelle erstellbar, InsertInto -Daten einfügen und Abfragedaten auswählen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Zusammenarbeit mit Tabellenverbindungen, Unterabfragen und GroupBy für die Datenaggregation. 3.. Häufige Fehler wie Syntaxfehler, Datentyp -Nichtübereinstimmung und Berechtigungsprobleme können durch Syntaxprüfung, Datentypkonvertierung und Berechtigungsmanagement debuggen. 4. Vorschläge zur Leistungsoptimierung umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verwendung von Transaktionen, um die Datenkonsistenz sicherzustellen.

InnoDB erreicht Atomizität durch Ungewöhnung, Konsistenz und Isolation durch Verriegelungsmechanismus und MVCC sowie Persistenz durch Redolog. 1) Atomizität: Verwenden Sie Unolog, um die Originaldaten aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Transaktion zurückgerollt werden kann. 2) Konsistenz: Stellen Sie die Datenkonsistenz durch Verriegelung auf Zeilenebene und MVCC sicher. 3) Isolierung: Unterstützt mehrere Isolationsniveaus und wird standardmäßig WiederholungSead verwendet. 4) Persistenz: Verwenden Sie Redolog, um Modifikationen aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Daten für lange Zeit gespeichert werden.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

InnoDB verhindert effektiv das Phantom-Lesen durch den Mechanismus für den nächsten Kleien. 1) Nächstschlüsselmesser kombiniert Zeilensperr- und Gap-Sperre, um Datensätze und deren Lücken zu sperren, um zu verhindern, dass neue Datensätze eingefügt werden. 2) In praktischen Anwendungen kann durch Optimierung der Abfragen und Anpassung der Isolationsstufen die Verringerungswettbewerb reduziert und die Gleichzeitleistung verbessert werden.


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