零.传统拼接SQL语句的弊端 传统上利用Mybatis进行批量操作的方式本质来说是拼接SQL语句,然后交给底层执行,如之前博文而言. 其实这种方式是存在弊端的: 1. SQL语句可能会过长,DB的引擎可能不支持. 2. MyBatis拼接耗费资源不说还容易写错. 一.新思路 使用JDBC底层的batch进行批量操作 1. 先添加如下xml,注册一个batchSession <!-- 单独配置一个执行JDBC批量操作的session,底层等于sqlSessionFactory.openSessio

reids命令可以参考中文官网:http://redis.cn/commands.html 关于reids的使用,可以封装到工具类进行调用: Redis的工具类:JedisAdapter 除了数据结构:reids还可以用来保持事务的一致性:例如: 1:关于Redis的事务:利用reids的exec命令保证执行,不然就discard回滚 例如声明两个方法: Transaction multi(Jedis jedis) List<Object> exec(Transaction tx, Jedis

controller层负责创建类传递类给service:service层负责逻辑编写调用dao层 将编写后的类传递到dao层,保证事务的正确性:dao层负责数据的持久化

如果有人问你"数据库事务有哪些特性"?你可能会很快回答出原子性.一致性.隔离性.持久性即ACID特性.那么你知道InnoDB如何保证这些事务特性的吗?如果知道的话这篇文章就可以直接跳过不看啦(#^.^#) 先说结论: redo log重做日志用来保证事务的持久性 undo log回滚日志保证事务的原子性 undo log+redo log保证事务的一致性 锁(共享.排他)用来保证事务的隔离性 重做日志 redo log 重做日志 redo log 分为两部分:一部分是内存中的重做日志缓

@ModelContainer @Table(database = DemoDatabase.class) class Person extends BaseModel implements Serializable { @PrimaryKey() int uid; @Column int age; @Column String name; .... .... } 下面例子主要用以上实体类. 1.可以通过增加外键来关联查询 // 比如增加infoId作为外键 // 1 查询 // 使用Table

MERGE优点: 在批量处理数据的时候,我可以用到merge一次完成数据处理. 示例代码一: MERGE INTO student AS t using ( AS age) s ON t.Age=s.age WHEN MATCHED THEN UPDATE SET t.Name=s.NAME WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES(s.NAME,s.age) WHEN NOT MATCHED BY SOURCE THEN DELETE; 实例一output还可以返

个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 批量增删改的接口: public interface BookService { //批量增加 int saveList(List<Book> records); //批量查找 List<Book> selectList(List<Integer> ids); //批量删除 int deleteList(List<Integer> ids); //批量修改 int

zookeeper 采用了全局递增的事务 Id 来标识,所有的 proposal(提议)都在被 提出的时候加上了 zxid,zxid 实际上是一个 64 位的数字,高 32 位是 epoch(时 期; 纪元; 世; 新时代)用来标识 leader 周期,如果有新的 leader 产生出来,epoch 会自增,低 32 位用来递增计数.当新产生 proposal 的时候,会依据数据库的两 阶段过程,首先会向其他的 server 发出事务执行请求,如果超过半数的机器都能 执行并且能够成功,那么就会开

接着昨天的Mybatis扩展——IDaoTemplate接口. 扩展9:批量执行 1.明确什么是批量执行 首先说明一下,这里的批量执行不是利用<foreach>标签生成一长串的sql字符串——这并不是真正的JDBC批量执行,我这里所说的批量是指在内核调用JDBC的addBatch.executeBatch等方法来实现的.类似下面的示例: private void batchUpdate(Connection conn) throws SQLException { PreparedStateme

数据库事务的隔离级别 对于同时运行的多个事务, 当这些事务访问数据库中相同的数据时, 如果没有采取必要的隔离机制, 就会导致各种并发问题:脏读: 对于两个事务 T1, T2, T1 读取了已经被 T2 更新但还没有被提交的字段. 之后, 若 T2 回滚, T1读取的内容就是临时且无效的.不可重复读: 对于两个事务 T1, T2, T1 读取了一个字段, 然后 T2 更新了该字段. 之后, T1再次读取同一个字段, 值就不同了.幻读: 对于两个事务 T1, T2, T1 从一个表中读取了一个字段,

转自:http://www.cnblogs.com/ysw-go/ 数据库事务的隔离级别 对于同时运行的多个事务, 当这些事务访问数据库中相同的数据时, 如果没有采取必要的隔离机制, 就会导致各种并发问题:脏读: 对于两个事务 T1, T2, T1 读取了已经被 T2 更新但还没有被提交的字段. 之后, 若 T2 回滚, T1读取的内容就是临时且无效的.不可重复读: 对于两个事务 T1, T2, T1 读取了一个字段, 然后 T2 更新了该字段. 之后, T1再次读取同一个字段, 值就不同了.幻

1.利用BeanUtils的前提得要加入以下两个jar包: commons-beanutils-1.8.0.jar commons-logging-1.1.1.jar package com.shellway.jdbcDAO; import java.util.List; import org.junit.Test; public class TestDAO { DAO dao = new DAO(); @Test public void testUpdate() throws Exceptio

前言 关于Spring的事务,它是Spring Framework中极其重要的一块.前面用了大量的篇幅从应用层面.原理层面进行了比较全方位的一个讲解.但是因为它过于重要,所以本文继续做补充内容:Spring事务的同步机制(后面还有Spring事务的监听机制) Spring事务同步机制?我估摸很多小伙伴从来没听过还有这么一说法,毕竟它在平时开发中你可能很少遇到(如果你没怎么考虑过系统性能和吞吐量的话). 让我记录本文的源动力是忆起两年前自己在开发.调试过程中遇到这样一个诡异异常: java.sql

1.前言 前面具体讲了MySQL中的锁实现的方式,解释了是如何保证数据在并发情况下的可靠性,并提到了事务REPETABLE READ和READ COMMITTED,解释了一下这两种事务的不同.本章讲具体就事务的实现过程进行记录,扫除这块让人疑惑的知识点. 事务是数据库区别于文件系统的一个重要特性之一.文件系统中,如果写文件时系统崩溃了,可能文件就被损坏了.虽然有机制将一个文件回退到某个时间点,但对于文件同步问题就无能为力了.事务会把数据从一种一致性状态转换成另一种一致性状态.数据库提交时,要不都

了解事务和锁 事务:保持逻辑数据一致性与可恢复性,必不可少的利器. 锁:多用户访问同一数据库资源时,对访问的先后次序权限管理的一种机制,没有他事务或许将会一塌糊涂,不能保证数据的安全正确读写. 死锁:是数据库性能的重量级杀手之一,而死锁却是不同事务之间抢占数据资源造成的. 不懂的听上去,挺神奇的,懂的感觉我在扯淡,下面带你好好领略下他们的风采,嗅査下他们的狂骚.. 先说事务--概念,分类 用华仔无间道中的一句来给你诠释下:去不了终点,回到原点. 举例说明: 在一个事务中,你写啦2条sql语句,一

在对DB2数据库进行批量增删的时候, 如果数据量比较大会导致SQL0964N错误, DB2 Knowledge center(http://pic.dhe.ibm.com/infocenter/db2luw/v10r5/topic/com.ibm.db2.luw.messages.sql.doc/doc/msql00964c.html)对该错误的解释为"The transaction log for the database is full", 即事务日志满. 由于在进行增删操作的时候

SQL Server中的事务与锁   了解事务和锁 事务:保持逻辑数据一致性与可恢复性,必不可少的利器. 锁:多用户访问同一数据库资源时,对访问的先后次序权限管理的一种机制,没有他事务或许将会一塌糊涂,不能保证数据的安全正确读写. 死锁:是数据库性能的重量级杀手之一,而死锁却是不同事务之间抢占数据资源造成的. 不懂的听上去,挺神奇的,懂的感觉我在扯淡,下面带你好好领略下他们的风采,嗅査下他们的狂骚.. 先说事务--概念,分类 用华仔无间道中的一句来给你诠释下:去不了终点,回到原点. 举例说明:

数据库的事务是数据库中一系列(增删查改)操作的集合. 一般来说,事务的范围根据业务而定,比如转账.修改个人信息 转账:从A账户将200元转移到B账户 从A账户中扣除200元 将200元加入到B账户中 修改个人信息:比如个人信息由2部分组成,分别存于两张表“基本信息表”.“缴费信息表” 更新“基本信息表”信息 更新“缴费信息表”信息 其中为了保证事务是正确的,需具备4个特性,就是传说中的ACID: Atomicity-原子性:事务的这一系列操作,要么全部执行完成(提交),要么中途发生异常(回滚).

前言: 我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式.同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力.所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在.这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么. #一次封锁or两段锁?因为有大量的并发访问,为了预防死锁,一般应用中推荐使用一次封锁法,就是在方法的开始阶段,已经预先知道会

原文:http://tech.meituan.com/innodb-lock.html 前言: 我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式.同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力.所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在.这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么. 一次封锁or两段锁? 因为有大量的并

了解事务和锁 事务:保持逻辑数据一致性与可恢复性,必不可少的利器. 锁:多用户访问同一数据库资源时,对访问的先后次序权限管理的一种机制,没有他事务或许将会一塌糊涂,不能保证数据的安全正确读写. 死锁:是数据库性能的重量级杀手之一,而死锁却是不同事务之间抢占数据资源造成的. 不懂的听上去,挺神奇的,懂的感觉我在扯淡,下面带你好好领略下他们的风采,嗅査下他们的狂骚.. 先说事务--概念,分类 用华仔无间道中的一句来给你诠释下:去不了终点,回到原点. 举例说明: 在一个事务中,你写啦2条sql语句,一