


Petunjuk NOLOCK Pelayan SQL: Keuntungan Prestasi atau Risiko Integriti Data?
Petunjuk SQL Server NOLOCK, sering digunakan dalam aplikasi tidak kritikal, mencetuskan perdebatan mengenai kesannya terhadap prestasi dan integriti data.
Pentadbir pangkalan data yang berpengalaman mencadangkan NOLOCK sesuai apabila "bacaan kotor" boleh diterima—membaca data tanpa mengunci sumber. Ini boleh meningkatkan prestasi dengan ketara di bawah keselarasan tinggi.
Walau bagaimanapun, ramai pakar pangkalan data memberi amaran terhadap penggunaannya yang meluas, menasihati agar tidak menggunakannya sebagai penyelesaian pantas untuk masalah prestasi. Mereka menekankan menangani punca seperti kebuntuan sebaliknya.
Mari kita analisis hujah:
Hujah Menentang NOLOCK:
- Ketidakkonsistenan Data: Penyata NOLOCK SELECT mungkin mengembalikan data yang lapuk atau tidak lengkap disebabkan oleh pengubahsuaian serentak.
- Potensi Kebuntuan: NOLOCK tidak menghalang kebuntuan; ia hanya memintas mekanisme penguncian, yang berpotensi menutup isu penyegerakan yang mendasari.
- Simptom, Bukan Penyelesaian: NOLOCK selalunya menunjukkan reka bentuk pangkalan data yang lemah atau rancangan pertanyaan yang tidak cekap, yang memerlukan penyiasatan yang lebih mendalam.
Argumen Untuk NOLOCK:
- Peningkatan Prestasi: Peningkatan prestasi yang besar mungkin dalam SELECT volum tinggi pada jadual yang kerap dikemas kini.
- Ketidaktepatan Boleh Diterima: Dalam aplikasi yang ketepatan data yang tepat tidak penting, NOLOCK boleh menawarkan kelajuan yang boleh diterima walaupun terdapat kemungkinan ketidakkonsistenan.
- Jusifikasi Khusus Konteks: Penilaian teliti kes penggunaan, menimbang risiko berbanding faedah, boleh mewajarkan NOLOCK dalam situasi terhad tertentu.
Keputusan untuk menggunakan NOLOCK bergantung pada keperluan khusus aplikasi dan keperluan data. Utamakan integriti data; elakkan NOLOCK jika ketepatan data diutamakan. Walau bagaimanapun, dalam senario kritikal prestasi di mana ketidaktepatan kecil boleh diterima, NOLOCK mungkin merupakan pertimbangan yang sah.
Analisis dan ujian menyeluruh adalah penting apabila menggunakan sebarang teknik pengoptimuman prestasi. Memahami sepenuhnya dan menerima kesan terhadap integriti data dan kestabilan sistem sebelum melaksanakan NOLOCK.
Atas ialah kandungan terperinci NOLOCK dalam Pelayan SQL: Keuntungan Prestasi atau Risiko Integriti Data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]

Artikel ini membincangkan jadual menjatuhkan di MySQL menggunakan pernyataan Jadual Drop, menekankan langkah berjaga -jaga dan risiko. Ia menyoroti bahawa tindakan itu tidak dapat dipulihkan tanpa sandaran, memperincikan kaedah pemulihan dan bahaya persekitaran pengeluaran yang berpotensi.

Artikel membincangkan menggunakan kunci asing untuk mewakili hubungan dalam pangkalan data, memberi tumpuan kepada amalan terbaik, integriti data, dan perangkap umum untuk dielakkan.

Artikel ini membincangkan membuat indeks pada lajur JSON dalam pelbagai pangkalan data seperti PostgreSQL, MySQL, dan MongoDB untuk meningkatkan prestasi pertanyaan. Ia menerangkan sintaks dan faedah mengindeks laluan JSON tertentu, dan menyenaraikan sistem pangkalan data yang disokong.

Artikel membincangkan mendapatkan MySQL terhadap suntikan SQL dan serangan kekerasan menggunakan pernyataan yang disediakan, pengesahan input, dan dasar kata laluan yang kuat. (159 aksara)


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

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

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