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。

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리 및 분석에 적합한 강력한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템이기 때문에 학습 할 가치가 있습니다. 1) MySQL은 SQL을 사용하여 데이터를 작동하고 구조화 된 데이터 관리에 적합한 관계형 데이터베이스입니다. 2) SQL 언어는 MySQL과 상호 작용하는 열쇠이며 CRUD 작업을 지원합니다. 3) MySQL의 작동 원리에는 클라이언트/서버 아키텍처, 스토리지 엔진 및 쿼리 최적화가 포함됩니다. 4) 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성이 포함되며 고급 사용량은 Join을 사용하여 테이블을 결합하는 것과 관련이 있습니다. 5) 일반적인 오류에는 구문 오류 및 권한 문제가 포함되며 디버깅 기술에는 구문 확인 및 설명 명령 사용이 포함됩니다. 6) 성능 최적화에는 인덱스 사용, SQL 문의 최적화 및 데이터베이스의 정기 유지 보수가 포함됩니다.

MySQL은 초보자가 데이터베이스 기술을 배우는 데 적합합니다. 1. MySQL 서버 및 클라이언트 도구를 설치하십시오. 2. SELECT와 같은 기본 SQL 쿼리를 이해하십시오. 3. 마스터 데이터 작업 : 데이터를 만들고, 삽입, 업데이트 및 삭제합니다. 4. 고급 기술 배우기 : 하위 쿼리 및 창 함수. 5. 디버깅 및 최적화 : 구문 확인, 인덱스 사용, 선택*을 피하고 제한을 사용하십시오.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.

MySQL은 웹 개발에 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 주요 기능에는 다음이 포함됩니다. 1. 다른 시나리오에 적합한 InnoDB 및 MyISAM과 같은 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2.로드 밸런싱 및 데이터 백업을 용이하게하기 위해 마스터 슬레이브 복제 기능을 제공합니다. 3. 쿼리 최적화 및 색인 사용을 통해 쿼리 효율성을 향상시킵니다.

SQL은 MySQL 데이터베이스와 상호 작용하여 데이터 첨가, 삭제, 수정, 검사 및 데이터베이스 설계를 실현하는 데 사용됩니다. 1) SQL은 Select, Insert, Update, Delete 문을 통해 데이터 작업을 수행합니다. 2) 데이터베이스 설계 및 관리에 대한 생성, 변경, 삭제 문을 사용하십시오. 3) 복잡한 쿼리 및 데이터 분석은 SQL을 통해 구현되어 비즈니스 의사 결정 효율성을 향상시킵니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA


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