Transaction
트랜잭션이란 ACID 특성을 충족하는 일련의 작업을 의미하며, Rollback을 사용하여 Commit 또는 Rollback을 통해 트랜잭션을 제출할 수 있습니다.
ACID
1. 원자성
트랜잭션은 분할할 수 없는 가장 작은 단위로 간주되어 성공적으로 제출되거나 모두 실패하여 롤백됩니다. 롤백 로그를 사용하여 롤백을 구현할 수 있습니다. 롤백 로그에는 트랜잭션이 수행한 수정 작업이 기록됩니다. 이러한 수정 작업은 롤백 중에 역순으로 수행될 수 있습니다.
2. 일관성
일관성은 트랜잭션이 데이터베이스를 하나의 일관성 상태에서 다른 일관성 상태로 변경해야 함을 의미합니다. 즉, 트랜잭션은 실행 전후에 일관성 상태에 있어야 합니다.
이체를 예로 들면, 사용자 A와 사용자 B의 총 돈이 5,000이라고 가정하면 A와 B 사이의 이체 금액이나 이체 횟수에 관계없이 두 사람의 돈의 합은 거래가 끝난 후 사용자는 5000명이어야 하며 이는 거래의 일관성입니다.
3. 격리
격리란 동일한 테이블을 운영하는 경우와 같이 여러 사용자가 동시에 데이터베이스에 액세스할 때 각 사용자에 대해 데이터베이스에서 열린 트랜잭션이 다른 여러 동시 트랜잭션의 작업에 의해 방해받을 수 없음을 의미합니다. 서로 격리되어야 합니다.
즉, 이러한 효과를 얻으려면 두 개의 동시 트랜잭션 T1과 T2에 대해 트랜잭션 T1의 관점에서 T2는 T1이 시작되기 전에 끝나거나 T1이 끝난 후에 시작됩니다. 따라서 각 트랜잭션은 서로 다른 트랜잭션이라는 의미가 없습니다. 트랜잭션이 동시에 실행되고 있습니다.
4. 내구성
내구성은 일단 트랜잭션이 제출되면 데이터베이스 시스템에 오류가 발생하더라도 데이터베이스의 데이터 변경 사항이 영구적이라는 것을 의미합니다.
동시성 일관성 문제
1. 더티 읽기
더티 읽기는 한 트랜잭션 중에 커밋되지 않은 다른 트랜잭션의 데이터를 읽는 것을 의미합니다.
T1이 데이터를 수정하고 T2가 이 데이터를 읽습니다. T1이 이 수정 사항을 취소하면 T2가 읽은 데이터는 더티 데이터가 됩니다.
2. 반복 불가능 읽기
반복 불가능 읽기는 트랜잭션 범위 내의 여러 쿼리가 데이터베이스의 특정 데이터에 대해 서로 다른 데이터 값을 반환하는 것을 의미합니다. 다른 트랜잭션에 의해 커밋되었습니다.
예를 들어 트랜잭션 T1은 특정 데이터를 읽고 있으며 트랜잭션 T2는 즉시 데이터를 수정하고 트랜잭션을 데이터베이스에 제출합니다. 트랜잭션 T1은 데이터를 다시 읽고 다른 결과를 얻은 후 반복 불가능한 읽기를 보냅니다.
반복 불가능 읽기와 더티 읽기의 차이점은 더티 읽기는 트랜잭션이 다른 트랜잭션의 커밋되지 않은 더티 데이터를 읽는 반면, 반복 불가능 읽기는 이전 트랜잭션에서 제출한 데이터를 읽는다는 것입니다.
3. 팬텀리딩
팬텀리딩은 트랜잭션이 독립적으로 실행되지 않을 때 발생하는 현상입니다. 예를 들어, 트랜잭션 T1은 테이블의 모든 행에 있는 데이터 항목을 "1"에서 "2"로 수정합니다. 이때 트랜잭션 T2는 데이터 항목의 행을 테이블에 삽입하고 이 데이터 항목의 값은 여전히 "1"입니다. "하고 데이터베이스에 제출했습니다. 트랜잭션 T1을 운영하는 사용자가 방금 수정된 데이터를 보면 여전히 수정되지 않은 행이 하나 있다는 것을 알게 됩니다. 사실 이 행은 트랜잭션 T2에서 추가된 것입니다. 이것은 환상의 읽기입니다.
팬텀 읽기와 비반복 읽기는 모두 커밋된 다른 트랜잭션을 읽습니다(이는 더티 읽기와 다릅니다). 차이점은 비반복 읽기는 동일한 데이터 항목을 쿼리하는 반면 팬텀 읽기는 전체 데이터 일괄 처리(예: 데이터 수만큼).
T1은 특정 범위의 데이터를 읽고, T2는 이 범위에 새 데이터를 삽입하고, T1은 이 범위의 데이터를 다시 읽습니다. 이때 읽은 결과는 처음 읽은 결과와 다릅니다.
MySQL 격리 수준
1. 직렬화 가능: 트랜잭션이 직렬로 실행되도록 합니다.
더티 읽기, 반복 불가능한 읽기 및 팬텀 읽기의 발생을 방지할 수 있습니다.
2. 반복 읽기: 동일한 트랜잭션에서 동일한 데이터를 여러 번 읽은 결과가 동일함을 보장합니다.
더티 읽기 및 반복 불가능 읽기의 발생을 방지할 수 있습니다.
3. 커밋된 읽기: 트랜잭션은 커밋된 트랜잭션에 의해 수정된 내용만 읽을 수 있습니다.
이렇게 하면 더티 읽기 발생을 방지할 수 있습니다.
4. 커밋되지 않은 읽기: 트랜잭션의 수정 사항은 커밋되지 않은 경우에도 다른 트랜잭션에 표시됩니다.
최저 수준이므로 어떤 상황에서도 보장되지 않습니다.
가장 높은 격리 수준은 직렬화 가능 수준이고 가장 낮은 수준은 읽기 미확정 수준입니다. 수준이 높을수록 실행 효율성이 낮아집니다.
Serialize와 같은 레벨은 잠금 테이블(Java 멀티스레딩의 잠금과 유사)을 사용하므로 다른 스레드는 잠금 외부에서만 대기할 수 있으므로 일반적으로 선택하는 격리 수준은 실제 상황을 기반으로 해야 합니다.
MySQL 데이터베이스의 기본 격리 수준은 반복 읽기입니다.
Oracle 데이터베이스에서는 직렬화 가능(직렬화) 수준과 읽기 커밋(읽기 커밋)이라는 두 가지 수준만 지원됩니다.
추천 학습: MySQL 튜토리얼
위 내용은 데이터베이스 트랜잭션 및 격리 수준에 대한 간략한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

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