


MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan urus niaga: baca yang tidak komited, baca bacaan yang komited, berulang dan bersiri. 1. Baca tidak komited membolehkan membaca data yang tidak berpengalaman, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. Baca komited mengelakkan bacaan kotor, tetapi bacaan yang tidak boleh dikembalikan mungkin berlaku. 3. Baca berulang 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.
Pengenalan
Di dunia pangkalan data, tahap pengasingan urus niaga adalah seperti penjaga melindungi konsistensi data. Hari ini kita akan bercakap mengenai tahap pengasingan urus niaga ajaib di MySQL/InnoDB: Baca Tidak Komited, Baca Baca, Berulang Baca dan Serializable. Mengapa mereka begitu penting? Kerana mereka menentukan bagaimana data anda mengekalkan konsistensi dan integriti di bawah operasi serentak. Selepas membaca artikel ini, anda bukan sahaja akan memahami definisi dan penggunaan tahap ini, tetapi juga memahami senario aplikasi mereka dan potensi perangkap dalam projek sebenar.
Semak pengetahuan asas
Sebelum membincangkan tahap pengasingan urus niaga, kita perlu memahami apa urus niaga. Transaksi adalah satu set operasi pangkalan data atom, sama ada semua berjaya atau semua gagal. Sebagai enjin penyimpanan MySQL, InnoDB menyokong pemprosesan transaksi dan menyediakan tahap pengasingan yang berbeza untuk mengawal penglihatan antara urus niaga.
Tahap pengasingan urus niaga adalah terutamanya untuk menyelesaikan masalah bacaan kotor, bacaan yang tidak dapat diulang dan bacaan hantu yang mungkin berlaku semasa akses serentak. Pembacaan kotor merujuk kepada data bacaan transaksi dari transaksi yang tidak komited; Bacaan yang tidak boleh dikembalikan merujuk kepada membaca rekod yang sama beberapa kali dalam urus niaga, tetapi hasilnya berbeza; Walaupun bacaan fantasi merujuk kepada melaksanakan pertanyaan yang sama dalam transaksi, tetapi bilangan rekod yang dikembalikan adalah berbeza.
Konsep teras atau analisis fungsi
Baca tidak komited
Baca Uncommitted adalah tahap pengasingan yang paling rendah, yang membolehkan satu transaksi membaca data dari transaksi lain yang tidak komited. Walaupun tahap ini menyediakan kesesuaian tertinggi, ia juga membawa risiko bacaan kotor. Sebagai contoh, jika anda berurusan dengan transaksi pemindahan bank dan pada masa ini transaksi lain sedang berjalan tetapi belum diserahkan, anda boleh membaca baki akaun yang salah.
Tetapkan tahap pengasingan urus niaga sesi yang dibaca tidak komited; Memulakan transaksi; Pilih baki dari akaun di mana account_id = 1;
Tahap pengasingan ini jarang digunakan dalam aplikasi praktikal kerana risiko ketidakkonsistenan data yang disebabkan oleh bacaan kotor terlalu tinggi.
Baca komited
Tahap pengasingan yang dibaca yang dibaca menghindari bacaan kotor, tetapi bacaan yang tidak boleh dikembalikan mungkin masih berlaku. Di peringkat ini, transaksi hanya boleh membaca data dari transaksi yang dilakukan. Sebagai contoh, jika anda menanyakan baki akaun yang sama beberapa kali dalam transaksi, dan selepas pertanyaan pertama, transaksi lain diubahsuai dan menyerahkan baki ini, maka pertanyaan kedua anda akan mendapat hasil yang berbeza.
Menetapkan tahap pengasingan urus niaga sesi yang dibaca; Memulakan transaksi; Pilih baki dari akaun di mana account_id = 1; - Urus niaga lain boleh diubahsuai dan dilakukan dalam tempoh ini pilih baki dari akaun di mana account_id = 1;
Tahap ini lebih biasa dalam aplikasi praktikal kerana ia mengelakkan bacaan kotor sambil mengekalkan tahap kesesuaian tertentu.
Baca berulang
Baca berulang adalah tahap pengasingan lalai innoDB. Ia bukan sahaja mengelakkan bacaan kotor, tetapi juga menyelesaikan masalah bacaan yang tidak boleh dikembalikan. Pada tahap ini, transaksi akan mengambil data bacaan pada mulanya, memastikan hasil membaca rekod yang sama beberapa kali sebelum urus niaga berakhir. Walau bagaimanapun, bacaan berulang mungkin masih menghadapi bacaan hantu.
Tetapkan tahap pengasingan urus niaga sesi yang boleh dibaca; Memulakan transaksi; Pilih baki dari akaun di mana account_id = 1; - Urus niaga lain tidak dapat mengubah suai baki ini dalam tempoh ini pilih baki dari akaun di mana account_id = 1;
Tahap ini sangat berguna dalam senario di mana konsistensi data diperlukan, tetapi perlu diperhatikan bahawa bacaan hantu boleh membawa kepada beberapa masalah konkurensi yang kompleks.
Serializable
Serializable adalah tahap pengasingan tertinggi, yang menghindari bacaan kotor, bacaan yang tidak dapat diulang dan bacaan hantu, tetapi dengan kos yang sangat mengurangkan kesesuaian. Pada tahap ini, urus niaga disiarkan sepenuhnya, dan apabila satu transaksi dilaksanakan, urus niaga lain tidak dapat melakukan sebarang operasi.
Menetapkan tahap pengasingan urus niaga sesi bersiri; Memulakan transaksi; Pilih baki dari akaun di mana account_id = 1; - Urus niaga lain tidak boleh melakukan sebarang operasi dalam tempoh ini pilih baki dari akaun di mana account_id = 1;
Tahap ini digunakan dalam senario di mana konsistensi data mutlak diperlukan, tetapi disebabkan oleh batasan yang teruk pada kesesuaian, ia biasanya hanya digunakan dalam senario perniagaan yang sangat kritikal.
Contoh penggunaan
Penggunaan asas
Dalam projek sebenar, memilih tahap pengasingan urus niaga yang sesuai bergantung kepada keperluan perniagaan anda dan keperluan konkurensi. Berikut adalah contoh mudah transaksi pemindahan bank menggunakan tahap pengasingan baca berulang:
Tetapkan tahap pengasingan urus niaga sesi yang boleh dibaca; Memulakan transaksi; Pilih baki dari akaun di mana account_id = 1 untuk kemas kini; Kemas kini Akaun Tetapkan Baki = Baki - 100 di mana account_id = 1; Kemas kini Akaun Tetapkan Baki = Baki 100 di mana account_id = 2; Komit;
Urus niaga ini memastikan bahawa baki akaun 1 tidak akan diubahsuai oleh transaksi lain semasa proses pemindahan, dengan itu memastikan konsistensi data.
Penggunaan lanjutan
Dalam sesetengah kes, anda mungkin perlu menggunakan tahap bersiri untuk mengendalikan operasi data yang sangat kritikal. Sebagai contoh, dalam sistem urus niaga kewangan, anda mungkin perlu memastikan bahawa setiap urus niaga sepenuhnya terpencil untuk mengelakkan sebarang masalah konvensyen:
Menetapkan tahap pengasingan urus niaga sesi bersiri; Memulakan transaksi; Pilih * dari urus niaga di mana status = 'menunggu'; - Proses Transaksi Logik Urus Niaga Set Status = 'Selesai' di mana ID = 123; Komit;
Walaupun tahap ini dapat mengurangkan kesesuaian, perlu untuk senario di mana konsistensi data mutlak diperlukan.
Kesilapan biasa dan tip debugging
Masalah biasa apabila menggunakan tahap pengasingan urus niaga termasuk kebuntuan dan mengunci tamat masa menunggu. Deadlock berlaku apabila dua atau lebih urus niaga menunggu satu sama lain untuk melepaskan sumber, anda boleh melihat maklumat kebuntuan dengan menggunakan SHOW ENGINE INNODB STATUS
, laraskan logik transaksi mengikut situasi sebenar atau gunakan SELECT ... FOR UPDATE
untuk mengelakkan kebuntuan.
Kunci masa menunggu masa biasanya berlaku apabila urus niaga memegang kunci untuk masa yang lama, dan urus niaga lain menunggu terlalu lama dan tamat. Anda boleh mengawal masa tamat dengan menyesuaikan parameter innodb_lock_wait_timeout
, tetapi pendekatan yang lebih baik adalah untuk mengoptimumkan logik transaksi dan mengurangkan masa memegang kunci.
Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik
Dalam aplikasi praktikal, memilih tahap pengasingan urus niaga yang sesuai memerlukan bukan sahaja konsistensi data, tetapi juga prestasi. Berikut adalah beberapa cadangan pengoptimuman:
- Pilih tahap pengasingan yang betul : Pilih tahap pengasingan yang betul mengikut keperluan perniagaan untuk mengelakkan menggunakan tahap pengasingan yang terlalu tinggi untuk mengurangkan kesesuaian.
- Mengoptimumkan Logik Transaksi : Kurangkan masa pegangan transaksi dan elakkan pegangan kunci jangka panjang. Sesetengah operasi tidak penting boleh dipindahkan dari transaksi.
- Menggunakan Indeks : Mewujudkan indeks yang sesuai pada jadual yang terlibat dalam urus niaga dapat meningkatkan prestasi pertanyaan dan kemas kini dan mengurangkan masa menunggu kunci.
Sebagai contoh, dalam sistem e-dagang yang sangat serentak, anda mungkin memilih untuk menggunakan tahap pengasingan yang komited untuk meningkatkan keserasian, sambil memastikan prestasi dengan mengoptimumkan logik transaksi dan menggunakan indeks:
Menetapkan tahap pengasingan urus niaga sesi yang dibaca; Memulakan transaksi; Pilih kuantiti dari produk di mana produk_id = 1 untuk kemas kini; Kemas kini produk menetapkan kuantiti = kuantiti - 1 di mana produk_id = 1; Masukkan ke dalam pesanan (produk_id, kuantiti) (1, 1); Komit;
Melalui amalan ini, anda dapat meningkatkan prestasi konkurensi sistem anda sambil memastikan konsistensi data.
Ringkasnya, pemahaman dan penggunaan tahap pengasingan urus niaga di MySQL/InnoDB adalah kunci untuk memastikan konsistensi data dan meningkatkan prestasi sistem. Semoga artikel ini dapat membantu anda menggunakan pengetahuan ini dengan lebih baik dalam projek sebenar.
Atas ialah kandungan terperinci Huraikan tahap pengasingan urus niaga SQL yang berbeza (baca yang tidak komited, baca bacaan yang komited, berulang, bersiri) dan implikasinya dalam MySQL/InnoDB.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Atribut asid termasuk atom, konsistensi, pengasingan dan ketahanan, dan merupakan asas reka bentuk pangkalan data. 1. Atomicity memastikan bahawa urus niaga sama ada berjaya atau gagal sepenuhnya. 2. Konsistensi memastikan pangkalan data tetap konsisten sebelum dan selepas transaksi. 3. Pengasingan memastikan bahawa urus niaga tidak mengganggu satu sama lain. 4. Kegigihan memastikan data disimpan secara kekal selepas penyerahan transaksi.

MySQL bukan sahaja sistem pengurusan pangkalan data (DBMS) tetapi juga berkait rapat dengan bahasa pengaturcaraan. 1) Sebagai DBMS, MySQL digunakan untuk menyimpan, menyusun dan mengambil data, dan mengoptimumkan indeks dapat meningkatkan prestasi pertanyaan. 2) Menggabungkan SQL dengan bahasa pengaturcaraan, tertanam dalam Python, menggunakan alat ORM seperti SQLalChemy dapat memudahkan operasi. 3) Pengoptimuman prestasi termasuk pengindeksan, pertanyaan, caching, perpustakaan dan bahagian meja dan pengurusan transaksi.

MySQL menggunakan arahan SQL untuk menguruskan data. 1. Perintah asas termasuk pilih, masukkan, kemas kini dan padam. 2. Penggunaan lanjutan melibatkan fungsi gabungan, subquery dan agregat. 3. Kesilapan umum termasuk isu sintaks, logik dan prestasi. 4. Petua Pengoptimuman termasuk menggunakan indeks, mengelakkan Pilih* dan menggunakan had.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi yang sesuai untuk menyimpan dan menguruskan data. Kelebihannya termasuk pertanyaan berprestasi tinggi, pemprosesan transaksi fleksibel dan jenis data yang kaya. Dalam aplikasi praktikal, MySQL sering digunakan dalam platform e-dagang, rangkaian sosial dan sistem pengurusan kandungan, tetapi perhatian harus dibayar kepada pengoptimuman prestasi, keselamatan data dan skalabilitas.

Hubungan antara SQL dan MySQL adalah hubungan antara bahasa standard dan pelaksanaan khusus. 1. SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data relasi, membolehkan penambahan data, penghapusan, pengubahsuaian dan pertanyaan. 2.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data tertentu yang menggunakan SQL sebagai bahasa pengendaliannya dan menyediakan penyimpanan dan pengurusan data yang cekap.

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


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

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

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

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna