关系数据库是如何处理并发的?

关系数据库是如何处理并发的?

关系数据库通过采用一些技术来处理并发,使多个用户能够同时访问和操作数据而不发生冲突。并发控制的核心是确保事务以一种维护数据库完整性的方式执行,同时允许高效的性能。管理并发的两种主要方法是锁机制和乐观并发控制。

锁机制通常用于防止多个事务尝试访问相同数据时发生冲突。当一个事务想要修改记录时,数据库可能会在该记录上放置一个锁,以防止其他事务在第一个事务完成之前对其进行修改。锁有不同类型:独占锁防止其他任何事务访问被锁定的资源,而共享锁允许并发读取访问,但在锁被释放之前不允许任何修改。例如,如果两个用户同时尝试更新相同的客户记录,数据库将确保在另一个事务可以继续之前,一个更新完成,从而保持数据的一致性。

另一方面,乐观并发控制假设冲突是罕见的,允许多个事务在最初不锁定资源的情况下进行。数据库在提交事务时才检查冲突,而不是在锁定记录。如果检测到冲突—例如,在事务执行期间另一个事务修改了相同数据—系统通常会回滚最后提交尝试的事务或通知用户冲突。这种方法在争用较小的场景中可以带来更好的性能,因为它减少了与维护锁定相关的开销。总体而言,这些方法使得关系数据库能够有效地管理并发访问,同时确保事务的可靠性和正确性。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
图像转文本转换器是如何利用OCR技术工作的?
Amazon Go中的计算机视觉是通过相机、深度学习模型和传感器融合的组合实现的。高架摄像机跟踪客户的活动,并确定何时取货或返回货架。 深度学习模型处理视频数据以识别产品并将其与个人客户相关联。对象检测和跟踪等技术可确保准确计费,而无需传
Read Now
深度学习中的剪枝是如何工作的?
深度学习中的剪枝是一种通过移除对模型性能贡献较小的权重或整个神经元,来减少训练后神经网络规模的技术。其主要目标是提高模型的效率,使推理速度更快,内存占用更少,同时不会显著降低准确性。剪枝可以应用于网络的不同层级,例如单个权重、神经元,甚至整
Read Now
利益相关者如何从可解释人工智能中受益?
可解释AI (XAI) 中的视觉解释是指一种通过图形表示使AI模型的输出和决策过程可理解的方法。这些可视化工具的目标是将复杂的模型行为转换为用户可以轻松解释的更易于理解的格式。通常,这些视觉效果可以包括图表、图形和热图,以说明各种输入如何影
Read Now