知方可补不足~Sqlserver发布订阅与sql事务的关系
回到目录 前几讲说了一下通过sqlserver的发布与订阅来实现数据的同步,再通过EF这个ORM架构最终实现架构系统的读写分离,而在使用发布与订阅来实现数据同步时,需要我们注意几点, 那就是当操作被使用在事务上下文时 ,你的同步操作有可能会被延时,嘟嘟!
回到目录
前几讲说了一下通过sqlserver的发布与订阅来实现数据的同步,再通过EF这个ORM架构最终实现架构系统的读写分离,而在使用发布与订阅来实现数据同步时,需要我们注意几点,那就是当操作被使用在“事务上下文”时,你的同步操作有可能会被延时,嘟嘟!
这个不难理解,我们都知道事务有一些级别,而最高级别serializable 又是.net TransactionScope默认的级别,所以,在程序开发中,只要用了事务,基本都是serializable,而这个级别是最安全的,当然对于SQL来说,也是最容易发生死锁及阻塞的,呵呵。
如果对要SQL锁不清楚的同学,可以看我的这篇文章《知方可补不足~Sqlserver中的几把锁和.net中的事务级别》
下面是我总结的,在事务为serializable级别,对于发布订订阅同步的关系
<span>set</span> <span>transaction</span> <span>isolation</span> <span>level</span> <span>serializable</span> <span>begin</span> <span>tran</span> <span>select</span> <span>*</span> <span>from</span> User_Info <span>--</span><span>读取所有数据,等待事务结束后才能同步 TAB(S) ,TAB(IX) </span> <span>update</span> User_Info <span>set</span> Status<span>=</span><span>1</span> <span>where</span> UserInfoID<span>=</span><span>1</span> <span>--</span><span>更新其他数据,可以立即同步 TAB(IX),Page(IX),Key(X)</span> <span>select</span> <span>*</span> <span>from</span> User_Info <span>where</span> UserInfoID<span>=</span><span>1</span> <span>--</span><span>事务中读取其他数据,可以立即同步 TAB(IS),KEY(S),Page(IS)</span> <span>select</span> <span>*</span> <span>from</span> User_Info <span>where</span> UserInfoID<span>=</span><span>28</span> <span>--</span><span>事务中读当前数据,等待事务结束后才能同步 TAB(IS),KEY(S),Page(IS)</span> <span>select</span> <span>*</span> <span>from</span> User_Info <span>where</span> UserInfoID<span><span>30</span> <span>--</span><span>事务中读取范围数据,包括要同步的数据,等待事务结束后才能同步,tab(is), KEY(ranges-s),page(is)</span> <span>select</span> <span>*</span> <span>from</span> User_Info <span>where</span> UserInfoID<span><span>10</span> <span>--</span><span>事务中读取范围数据,不包括要同步的数据,可以立即同步,tab(is), KEY(ranges-s),page(is)</span> <span>waitfor</span> delay <span>'</span><span>00:02:00</span><span>'</span> <span>--</span><span>等待2分钟 </span> <span>commit</span> <span>tran</span></span></span>
通过上面的结果,我们可以知道,只要当前需要同步(正在发生变化的数据,就是要同步的数据)的数据不在被锁的范围里,就不会对同步有所影响,当然,你要是在事务里来个select * from table,那你就玩完了,需要等待你的事务结束后,你这个张表发生变
化的数据才能被同步,所以,经验告诉我们,在事务里,能不写查询就不要写,呵呵。
下面图中显示的是在一个事务里添加了范围锁的例子,看上支挺恐怖的,它对应的语句是select * from User_Info where UserInfoID10,直接查询出10条数据,这时,SQL会把这10条数据分别加上范围共享锁,以对这10条数据进行保护,你此时,要想对这10条数据的任何一条进行修改,那只能等待事务结束后了......
回到目录

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini