这里以mysql为例,先明确以下几个问题:
一.一般项目如果不自己配置事务的话,一般默认的是autocommit,即执行完一个操作后自动commit,提交事务。
(注:事务是绑定在数据库操作上的,也就是当程序执行(statement.excute等操作)转而到数据库层面上的时候,事务才开始发生)
当然spring可以将几个数据库操作动作绑在一个事务中,这样就需要介绍下spring事务配置方法,下面介绍的是常用方法,其他方法网上有很多。
spring提供了很多事务配置的策略,很方便,简要介绍一下:
一般spring配置事务都是以上的配法,具体参数的意思有不懂的上网自己查吧,那么需要注意以下几点:(题外话)
1.我习惯将事务配置在service上,这时需要注意,只有service中以save、update等开头的方法,配置的事务才有效果。如果service中的方法名不是以save等开头的,比如taskSave()方法,即使在实现类中调用了service中的update方法,配置事务也失效,我试过。
2.readOnly这个属性很有意思,因为用了它后,会自动将数据库的隔离级别提高了一级,由提交读变为重复读,这块我后面说明。
二.数据库隔离级别
数据库隔离级别主要有以下四个:不可提交读,提交读,重复读和序列化读(以下理解可以不看)。
1. ISOLATION_READ_UNCOMMITTED: 这是事务最低的隔离级别,它充许令外一个事务可以看到这个事务未提交的数据。
这种隔离级别会产生脏读,不可重复读和幻像读。
2. ISOLATION_READ_COMMITTED: 保证一个事务修改的数据提交后才能被另外一个事务读取。另外一个事务不能读取该事务未提交的数据
3. ISOLATION_REPEATABLE_READ: 这种事务隔离级别可以防止脏读,不可重复读。但是可能出现幻像读。
它除了保证一个事务不能读取另一个事务未提交的数据外,还保证了避免下面的情况产生(不可重复读)。
4. ISOLATION_SERIALIZABLE 这是花费最高代价但是最可靠的事务隔离级别。事务被处理为顺序执行。
除了防止脏读,不可重复读外,还避免了幻像读。
mysql默认的隔离级别是重复读,即 ISOLATION_REPEATABLE_READ。
注意:其中未提交读与序列化读不常用,未提交读危险性太高,会读到很多脏数据。而可串行化读是通过将读取的每一行数据加锁,以耗费性能为代价换取的,所以使用也很少,大部分数据库的隔离级别是提交读,比如oracle、sqlserver。而mysql默认的数据隔离级别是可重复读。
下面我来结合项目分析以下调整数据库隔离级别对性能的影响:
本地mysql数据库由ISOLATION_REPEATABLE_READ级别降低到ISOLATION_READ_COMMITTED级别:
场景:未用Spring,用户A在一个事务中对数据库发出两次查询请求,在两次查询之间,用户B对数据库的记录进行修改。
结果:ISOLATION_REPEATABLE_READ级别:用户A两次查询结果不一样。
ISOLATION_READ_COMMITTED级别:用户A两次查询结果一样,因为对记录进行了加锁操作。
以task模块为例,在本地运行任务首页,通过对比分析两种事务处理方式得到如下结果(每次统计数据前均清理浏览器缓存,统计3次取平均值):
发现降低数据库事务的隔离级别,对于一些特殊逻辑的操作上,性能有所提升。
但是如果查询过程中,不涉及同一事务中多次对数据库操作的复杂逻辑及同一事务中多次查询同一结果集的逻辑,则对速度的提升效果并不明显,即事务进行时对数据集加锁的时间是可以忽略的,下面再来理解一下事务隔离级别与锁的关系。
谈到数据库隔离级别,就要说一下锁的概念:
主要分为共享锁和排他锁。
共享锁:由读表操作加上的锁,加锁后其他用户只能获取该表或行的共享锁,不能获取排它锁,也就是说只能读不能写
排它锁:由写表操作加上的锁,加锁后其他用户不能获取该表或行的任何锁,典型是mysql事务中。
个人理解:共享锁和排他锁没有严格的界限,我认为应该通过结果确定加的是共享锁还是排他锁。
例如:用户A修改一条数据,用户B也修改这条数据,挂起。 但是B查看这个数据可以,证明A用户添加了行级共享锁。
再例如:用户A修改一条数据,用户B查询这条数据失败,查询其他数据也失败。那么肯定A加了表级排他锁。
再例如:用户A修改一条数据,用户B查询记录可以,但是修改这条记录不行,修改其他记录也不行,那么A加了表级共享锁。
不同的数据隔离级别,加的锁是不一样的。
回到前面的问题,readonly属性一旦被设置后,数据库级别如果为提交读,那么同一个事务中,如果对两次结果集进行查询,中间间隔修改数据库,那么应该会是同一个结果集,相当于查询的时候采用的是重复读的隔离级别。

Innodbbufferpoolは、データをキャッシュしてページをインデックス作成することにより、ディスクI/Oを削減し、データベースのパフォーマンスを改善します。その作業原則には次のものが含まれます。1。データ読み取り:Bufferpoolのデータを読む。 2。データの書き込み:データを変更した後、bufferpoolに書き込み、定期的にディスクに更新します。 3.キャッシュ管理:LRUアルゴリズムを使用して、キャッシュページを管理します。 4.読みメカニズム:隣接するデータページを事前にロードします。 BufferPoolのサイジングと複数のインスタンスを使用することにより、データベースのパフォーマンスを最適化できます。

他のプログラミング言語と比較して、MySQLは主にデータの保存と管理に使用されますが、Python、Java、Cなどの他の言語は論理処理とアプリケーション開発に使用されます。 MySQLは、データ管理のニーズに適した高性能、スケーラビリティ、およびクロスプラットフォームサポートで知られていますが、他の言語は、データ分析、エンタープライズアプリケーション、システムプログラミングなどのそれぞれの分野で利点があります。

MySQLは、データストレージ、管理、分析に適した強力なオープンソースデータベース管理システムであるため、学習する価値があります。 1)MySQLは、SQLを使用してデータを操作するリレーショナルデータベースであり、構造化されたデータ管理に適しています。 2)SQL言語はMySQLと対話するための鍵であり、CRUD操作をサポートします。 3)MySQLの作業原則には、クライアント/サーバーアーキテクチャ、ストレージエンジン、クエリオプティマイザーが含まれます。 4)基本的な使用には、データベースとテーブルの作成が含まれ、高度な使用にはJoinを使用してテーブルの参加が含まれます。 5)一般的なエラーには、構文エラーと許可の問題が含まれ、デバッグスキルには、構文のチェックと説明コマンドの使用が含まれます。 6)パフォーマンスの最適化には、インデックスの使用、SQLステートメントの最適化、およびデータベースの定期的なメンテナンスが含まれます。

MySQLは、初心者がデータベーススキルを学ぶのに適しています。 1.MySQLサーバーとクライアントツールをインストールします。 2。selectなどの基本的なSQLクエリを理解します。 3。マスターデータ操作:テーブルを作成し、データを挿入、更新、削除します。 4.高度なスキルを学ぶ:サブクエリとウィンドウの関数。 5。デバッグと最適化:構文を確認し、インデックスを使用し、選択*を避け、制限を使用します。

MySQLは、テーブル構造とSQLクエリを介して構造化されたデータを効率的に管理し、外部キーを介してテーブル間関係を実装します。 1.テーブルを作成するときにデータ形式と入力を定義します。 2。外部キーを使用して、テーブル間の関係を確立します。 3。インデックス作成とクエリの最適化により、パフォーマンスを改善します。 4.データベースを定期的にバックアップおよび監視して、データのセキュリティとパフォーマンスの最適化を確保します。

MySQLは、Web開発で広く使用されているオープンソースリレーショナルデータベース管理システムです。その重要な機能には、次のものが含まれます。1。さまざまなシナリオに適したInnodbやMyisamなどの複数のストレージエンジンをサポートします。 2。ロードバランスとデータバックアップを容易にするために、マスタースレーブレプリケーション機能を提供します。 3.クエリの最適化とインデックスの使用により、クエリ効率を改善します。

SQLは、MySQLデータベースと対話して、データの追加、削除、変更、検査、データベース設計を実現するために使用されます。 1)SQLは、ステートメントの選択、挿入、更新、削除を介してデータ操作を実行します。 2)データベースの設計と管理に作成、変更、ドロップステートメントを使用します。 3)複雑なクエリとデータ分析は、ビジネス上の意思決定効率を改善するためにSQLを通じて実装されます。

MySQLの基本操作には、データベース、テーブルの作成、およびSQLを使用してデータのCRUD操作を実行することが含まれます。 1.データベースの作成:createdatabasemy_first_db; 2。テーブルの作成:createTableBooks(idintauto_incrementprimarykey、titlevarchary(100)notnull、authorvarchar(100)notnull、published_yearint); 3.データの挿入:InsertIntoBooks(タイトル、著者、公開_year)VA


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