


Bahasa Go dan pangkalan data MySQL: Bagaimana untuk melakukan pengasingan data?
Dengan kemunculan era Internet, pembangunan dan penggunaan aplikasi data besar semakin meluas. Dalam konteks ini, pemprosesan pengasingan data juga semakin mendapat perhatian. Sebagai bahasa pembangunan berprestasi tinggi yang popular, bahasa Go juga mempunyai prestasi yang baik dalam pemprosesan pengasingan data. Artikel ini akan memperkenalkan cara bahasa Go dan pangkalan data MySQL melakukan pemprosesan pengasingan data supaya semua orang dapat memahami dan menerapkannya dengan lebih baik.
1. Apakah itu pemprosesan pengasingan data
Pemprosesan pengasingan data merujuk kepada satu siri langkah dalam pangkalan data untuk menghalang berbilang pengguna/aplikasi daripada mengganggu satu sama lain. Dalam kes berbilang pengguna/aplikasi menggunakan pangkalan data, untuk mengelakkan kebocoran dan kekeliruan data, pemprosesan pengasingan data perlu dilaksanakan semasa mereka bentuk dan membangunkan pangkalan data.
Pemprosesan pengasingan data boleh dilaksanakan melalui tahap operasi pangkalan data, tahap pengasingan transaksi, tahap pengasingan jadual, tahap pengasingan rekod dan aspek lain.
2. Cara melaksanakan pemprosesan pengasingan data dalam bahasa Go
Bahasa Go ialah bahasa pengaturcaraan yang boleh menulis prestasi serentak yang cekap, boleh dipercayai dan tinggi. Dalam bahasa Go, pangkalan data yang biasa digunakan ialah MySQL. Oleh itu, untuk melaksanakan pemprosesan pengasingan data dalam bahasa Go, anda perlu memahami tahap pengasingan MySQL dan menggunakan teknologi yang menggabungkan bahasa Go dan MySQL untuk mencapai pemprosesan pengasingan data.
1. Tahap pengasingan MySQL
Pangkalan data MySQL menyokong berbilang tahap pengasingan, termasuk baca tanpa komitmen, baca komited, baca berulang dan bersiri. Ciri-ciri setiap tahap pengasingan adalah seperti berikut:
Baca tanpa komitmen: Transaksi boleh membaca data tidak komited, yang mungkin menyebabkan bacaan kotor, bacaan tidak boleh berulang dan bacaan hantu. Tahap ini biasanya tidak digunakan.
Komited Baca: Transaksi hanya boleh membaca data yang diserahkan tidak akan berlaku, tetapi bacaan tidak berulang dan bacaan hantu mungkin berlaku.
Bacaan berulang: Hasil bacaan berbilang dalam urus niaga adalah konsisten, dan bacaan kotor dan bacaan tidak boleh berulang tidak akan berlaku, tetapi bacaan hantu mungkin masih berlaku.
Serialization: Transaksi dilaksanakan secara bersiri, yang menyelesaikan masalah di atas, tetapi mempunyai prestasi paling rendah.
2. Tahap pengasingan semasa membangunkan aplikasi Go
Dalam pembangunan gabungan bahasa MySQL dan Go, tahap pengasingan boleh dicapai dengan menetapkan rentetan sambungan. Tahap pengasingan mempunyai pilihan berikut:
BACA KOMITED (baca komited)
BACA BOLEH DIULANG (baca berulang)
BOLEH BERSIRI (bersiri)
Berhati-hati apabila menggunakan berbilang goroutine secara selari Untuk mengelakkan kebuntuan, mana-mana dua pertanyaan dalam goroutine yang sama harus digilir secara bersiri dan mengekalkan konsistensi, walaupun ia adalah transaksi yang berbeza.
3. Cara menggunakan bahasa Go untuk melaksanakan pengasingan baca dan tulis MySQL
Dengan menetapkan parameter tahap pengasingan yang berbeza dalam rentetan sambungan, pemprosesan pengasingan data boleh dicapai dengan mudah. Berikut ialah contoh kod yang menggunakan bahasa Go untuk melaksanakan pengasingan baca dan tulis MySQL:
db, err := sql.Open("mysql", "username:password@tcp(127.0.0.1)/test ?charset= utf8&parseTime=True&loc=Local")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
tangguh db. Tutup()
//Buka transaksi
tx, err := db.Begin()
if err != nil {
log.Fatal (err)
}
tunda tx.Rollback()
// Tetapkan tahap pengasingan
_, err = tx.Exec("set transaksi tahap pengasingan boleh dibaca berulang")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// Laksanakan pernyataan pilih
baris, err := tx.QueryContext(ctx, "SELECT id, name FROM users WHERE name=?", name)
if err != nil {
log. Fatal(err )
}
tunda baris.Close()
// Gelung untuk membaca keputusan
untuk baris.Next() {
var user User
err := rows.Scan(&user.ID, &user.Name)
if err != nil {
rreee}
pengguna = tambah(pengguna, pengguna)
}
jika baris.Err() != tiada {
log.Maut(baris.Err( ))
}
// Komit transaksi
err = tx.Commit()
if err != nil {
log.Fatal( err)
}
3 Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan cara bahasa Go dan pangkalan data MySQL melakukan pemprosesan pengasingan data, dengan menetapkan tahap pengasingan MySQL. dan menyambung dalam aplikasi Go Penetapan rentetan boleh mencapai pengasingan baca dan tulis data. Anda perlu memberi perhatian kepada pertanyaan bersiri apabila menggunakan berbilang goroutine untuk mengelakkan kebuntuan. Melalui pengenalan artikel ini, saya berharap ia dapat membantu semua orang melaksanakan pemprosesan pengasingan data dengan lebih baik dan memastikan keselamatan data.
Atas ialah kandungan terperinci Bahasa Go dan pangkalan data MySQL: Bagaimana untuk melakukan pengasingan data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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

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

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

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

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