Terangkan sifat asid (atom, konsistensi, pengasingan, ketahanan).
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.
Pengenalan
Dalam dunia pangkalan data, atribut asid adalah seperti empat raja besar yang melindungi integriti data dan kebolehpercayaan. Hari ini kita akan bercakap tentang raja -raja ini - atom, konsistensi, pengasingan dan ketahanan. Konsep -konsep ini bukan hanya asas reka bentuk pangkalan data, tetapi juga kunci untuk memastikan data anda tetap betul dalam pelbagai operasi. Selepas membaca artikel ini, anda akan mempunyai pemahaman yang lebih mendalam tentang sifat asid dan dapat menggunakan ciri -ciri ini dengan lebih baik dalam aplikasi praktikal.
Semak pengetahuan asas
Sebelum menyelidiki sifat asid, mari kita semak semula konsep asas pangkalan data. Pangkalan data adalah koleksi data teratur yang sering digunakan untuk menyimpan dan mengurus maklumat. Transaksi adalah unit asas operasi pangkalan data. Ia boleh menjadi satu set pernyataan SQL. Kenyataan ini sama ada berjaya dilaksanakan atau semua gagal tanpa kejayaan separa.
Konsep teras atau analisis fungsi
Atom
Atomicity memastikan bahawa urus niaga adalah unit kerja yang tidak dapat dipisahkan. Sama seperti atom dalam kimia, transaksi sama ada berjaya sepenuhnya atau gagal sepenuhnya tanpa keadaan pertengahan. Sebagai contoh, jika anda ingin memindahkan wang dari satu akaun ke akaun yang lain, Atomicity memastikan bahawa wang itu akan dipindahkan sepenuhnya atau tidak sama sekali.
Mulakan urus niaga; 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;
Dalam contoh ini, jika pernyataan kemas kini kedua gagal, urus niaga akan dilancarkan semula dan kesan pernyataan kemas kini pertama akan dibatalkan.
Pelaksanaan atomik biasanya bergantung pada mekanisme pembalakan, dan pangkalan data merekodkan status setiap operasi supaya dapat digulung jika gagal. Walaupun Atomicity menjamin integriti urus niaga, ia juga boleh membawa overhead prestasi kerana ia memerlukan operasi pembalakan dan rollback tambahan.
Konsistensi
Konsistensi memastikan pangkalan data tetap konsisten sebelum dan selepas pelaksanaan transaksi. Iaitu, sebarang transaksi mesti mematuhi kekangan dan peraturan integriti pangkalan data. Sebagai contoh, jika transaksi cuba menetapkan baki akaun ke nombor negatif dan peraturan pangkalan data tidak membenarkan baki negatif, transaksi akan ditolak.
Mulakan urus niaga; Kemas kini Akaun Tetapkan Baki = Baki - 100 di mana account_id = 1; Kemas kini Akaun Tetapkan Baki = Baki 100 di mana account_id = 2; - menganggap bahawa terdapat peraturan: baki tidak boleh negatif jika ada (pilih 1 dari akaun di mana baki <0) kemudian Rollback; Lain Komit; Akhir jika;
Konsistensi dicapai melalui kekangan pangkalan data dan pencetus. Kelebihannya adalah untuk memastikan integriti data, tetapi kelemahannya adalah bahawa ia mungkin mengehadkan fleksibiliti operasi tertentu.
Pengasingan (pengasingan)
Pengasingan memastikan bahawa pelbagai urus niaga tidak mengganggu satu sama lain apabila mereka dilaksanakan secara serentak. Sama seperti mesyuarat di bilik yang berbeza, setiap transaksi perlu dijalankan secara bebas dan tidak terjejas oleh urus niaga lain. Pengasingan boleh dicapai melalui tahap pengasingan yang berbeza, seperti membaca yang tidak komited, membaca bacaan yang komited, berulang dan bersiri.
Menetapkan tahap pengasingan urus niaga bersiri; Mulakan urus niaga; Pilih baki dari akaun di mana account_id = 1; - Urus niaga lain tidak akan menjejaskan hasil bacaan transaksi ini. Kemas kini Akaun Tetapkan Baki = Baki - 100 di mana account_id = 1; Komit;
Pelaksanaan pengasingan biasanya bergantung kepada mekanisme penguncian dan kawalan konkurensi multi-versi (MVCC). Walaupun pengasingan menghalang persaingan data, tahap pengasingan yang terlalu tinggi boleh menyebabkan kemerosotan prestasi kerana ia memerlukan lebih banyak operasi mengunci.
Ketahanan
Kegigihan memastikan bahawa apabila transaksi dilakukan, perubahannya kepada pangkalan data kekal dan tidak akan hilang walaupun sistem itu terhempas. Sama seperti ukiran data pada batu, kegigihan memastikan kebolehpercayaan data.
Mulakan urus niaga; 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; - Walaupun sistem terhempas, data akan disimpan
Kegigihan biasanya dicapai dengan menulis data ke cakera dan menggunakan log. Kelebihannya adalah untuk memastikan kebolehpercayaan data, tetapi kelemahannya adalah bahawa ia boleh menjejaskan prestasi kerana menulis ke cakera adalah operasi yang agak perlahan.
Contoh penggunaan
Penggunaan asas
Dalam aplikasi praktikal, atribut asid biasanya diproses secara automatik melalui sistem pengurusan pangkalan data (DBMS). Anda hanya perlu menulis kod transaksi, dan DBMS akan memastikan bahawa sifat -sifat ini berpuas hati.
Mulakan urus niaga; - operasi anda komit;
Penggunaan lanjutan
Dalam sesetengah kes, anda mungkin perlu mengawal tahap pengasingan secara manual urus niaga atau operasi rollback. Sebagai contoh, dalam persekitaran konkurensi yang tinggi, anda mungkin perlu menyesuaikan tahap pengasingan untuk meningkatkan prestasi.
Menetapkan tahap pengasingan urus niaga yang dibaca; Mulakan urus niaga; - Operasi anda jika ada (pilih 1 dari akaun di mana baki <0) maka Rollback; Lain Komit; Akhir jika;
Kesilapan biasa dan tip debugging
Kesalahan umum termasuk kebuntuan, bacaan kotor, dan bacaan hantu. Deadlock merujuk kepada dua atau lebih urus niaga yang menunggu satu sama lain untuk melepaskan sumber, mengakibatkan ketidakupayaan untuk meneruskan pelaksanaan semua transaksi. Bacaan kotor adalah apabila satu urus niaga membaca data dari transaksi lain yang tidak komited. Pembacaan Phantom merujuk kepada transaksi yang memasukkan baris baru selepas membaca baris tertentu, mengakibatkan hasil bacaan yang tidak konsisten dari transaksi sebelumnya.
Kaedah untuk menyahpepijat masalah ini termasuk:
- Gunakan alat pemantauan kunci pangkalan data untuk mengesan kebuntuan
- Laraskan tahap pengasingan urus niaga untuk mengelakkan bacaan kotor dan ilusi
- Gunakan log transaksi untuk mengesan pelaksanaan transaksi
Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik
Dalam aplikasi praktikal, mengoptimumkan prestasi atribut asid adalah isu penting. Berikut adalah beberapa cadangan pengoptimuman:
- Meminimumkan skop urus niaga dan hanya termasuk operasi yang diperlukan untuk mengurangkan masa pegangan kunci
- Gunakan tahap pengasingan yang sesuai untuk mengelakkan kemerosotan prestasi dengan tahap pengasingan yang berlebihan
- Gunakan mekanisme caching pangkalan data untuk mengurangkan operasi i/o cakera
Amalan terbaik termasuk:
- Menulis kod transaksi yang jelas dan ringkas untuk penyelenggaraan dan debug yang mudah
- Sandarkan data secara berkala untuk memastikan keselamatan data
- Pantau prestasi pangkalan data dan segera menemui dan menyelesaikan masalah
Dalam projek praktikal, saya pernah menemui kes di mana prestasi sistem telah direndahkan dengan teruk kerana tahap pengasingan yang tinggi dalam transaksi. Dengan menyesuaikan tahap pengasingan dan mengoptimumkan kod transaksi, kami berjaya meningkatkan kelajuan tindak balas sistem. Pengalaman ini memberitahu saya bahawa pemahaman dan penggunaan atribut asid bukan sahaja memerlukan pengetahuan teoritis, tetapi juga memerlukan penerokaan dan pengoptimuman berterusan dalam amalan.
Singkatnya, atribut asid adalah teras reka bentuk dan aplikasi pangkalan data. Memahami dan menggunakan atribut ini dengan betul dapat membantu anda membina sistem pangkalan data yang lebih dipercayai dan efisien. Saya harap artikel ini dapat memberi anda inspirasi dan bantuan.
Atas ialah kandungan terperinci Terangkan sifat asid (atom, konsistensi, pengasingan, ketahanan).. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Innodbbufferpool mengurangkan cakera I/O dengan data caching dan halaman pengindeksan, meningkatkan prestasi pangkalan data. Prinsip kerjanya termasuk: 1. Bacaan Data: Baca data dari Bufferpool; 2. Penulisan Data: Selepas mengubah suai data, tulis kepada Bufferpool dan menyegarkannya ke cakera secara teratur; 3. Pengurusan cache: Gunakan algoritma LRU untuk menguruskan halaman cache; 4. Mekanisme Membaca: Muatkan halaman data bersebelahan terlebih dahulu. Dengan saiz bufferpool dan menggunakan pelbagai contoh, prestasi pangkalan data dapat dioptimumkan.

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

MySQL bernilai belajar kerana ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan dan analisis. 1) MySQL adalah pangkalan data relasi yang menggunakan SQL untuk mengendalikan data dan sesuai untuk pengurusan data berstruktur. 2) Bahasa SQL adalah kunci untuk berinteraksi dengan MySQL dan menyokong operasi CRUD. 3) Prinsip kerja MySQL termasuk seni bina klien/pelayan, enjin penyimpanan dan pengoptimum pertanyaan. 4) Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, dan penggunaan lanjutan melibatkan menyertai jadual menggunakan Join. 5) Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu kebenaran, dan kemahiran debugging termasuk menyemak sintaks dan menggunakan perintah menjelaskan. 6) Pengoptimuman prestasi melibatkan penggunaan indeks, pengoptimuman penyata SQL dan penyelenggaraan pangkalan data yang tetap.

MySQL sesuai untuk pemula untuk mempelajari kemahiran pangkalan data. 1. Pasang alat pelayan dan klien MySQL. 2. Memahami pertanyaan SQL asas, seperti SELECT. 3. Operasi data induk: Buat jadual, masukkan, kemas kini, dan padam data. 4. Belajar Kemahiran Lanjutan: Fungsi Subquery dan Window. 5. Debugging dan Pengoptimuman: Semak sintaks, gunakan indeks, elakkan pilih*, dan gunakan had.

MySQL dengan cekap menguruskan data berstruktur melalui struktur jadual dan pertanyaan SQL, dan melaksanakan hubungan antara meja melalui kunci asing. 1. Tentukan format data dan taip apabila membuat jadual. 2. Gunakan kunci asing untuk mewujudkan hubungan antara jadual. 3. Meningkatkan prestasi melalui pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan. 4. Secara kerap sandaran dan memantau pangkalan data untuk memastikan pengoptimuman keselamatan data dan prestasi.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web. Ciri -ciri utamanya termasuk: 1. Menyokong pelbagai enjin penyimpanan, seperti InnoDB dan Myisam, sesuai untuk senario yang berbeza; 2. Menyediakan fungsi replikasi master-hamba untuk memudahkan pengimbangan beban dan sandaran data; 3. Meningkatkan kecekapan pertanyaan melalui pengoptimuman pertanyaan dan penggunaan indeks.

SQL digunakan untuk berinteraksi dengan pangkalan data MySQL untuk merealisasikan penambahan data, penghapusan, pengubahsuaian, pemeriksaan dan reka bentuk pangkalan data. 1) SQL Melaksanakan operasi data melalui Pilih, Masukkan, Kemas kini, Padam Penyataan; 2) Gunakan pernyataan membuat, mengubah, drop untuk reka bentuk dan pengurusan pangkalan data; 3) Pertanyaan kompleks dan analisis data dilaksanakan melalui SQL untuk meningkatkan kecekapan membuat keputusan perniagaan.

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA


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

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

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

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