数据库事务

创建一个连接引擎 engine=create_engine( "mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/test",echo= True) from sqlalchemy import func, or_, not_ user = User(name='a') session.add(user) user = User(name='b') session.add(user) user = User(name='a') session.add(user) user = User() session.add(user) session.commit() query = session.query(User) print query # 显示SQL 语句 print query.statement # 同上 for user in query: # 遍历时查询 print user.name print query.all() # 返回的是一个类似列表的对象 print query.first().name # 记录不存在时，first() 会返回 None # print query.one().name # 不存在，或有多行记录时会抛出异常 print query.filter(User.id == 2).first().name

MySQL事务 MySQL 事务主要用于处理操作量大，复杂度高的数据。比如说，在一个商城系统中，用户执行购买操作，那么用户订单中应该加一条，库存要减一条，如果这两步由于意外只进行了其中一步那么就会发生很大的问题。而事务可以很好的解决这个问题。 事务是数据库处理操作，其中执行就好像它是一个单一的一组有序的工作单元。换言之在组内每个单独的操作是成功的，那么一个事务才是完整的。如果事务中的任何操作失败，整个事务将失败。 事务性质： 原子性：确保工作单位中所有操作都成功完成；否则，事务被中止，在失败时会回滚到事务操作以前的状态。 一致性：可确保数据库在正确的更改状态进行一个成功的提交事务。 隔离性：使事务相互独立的操作。 持久性：确保了提交事务的结果或系统故障情况下仍然存在作用。 TCL(事务控制语言)： begin; 操作; commit; BEGIN或START TRANSACTION; #显式地开启一个事务 COMMIT;或COMMIT WORK; #二者等阶。COMMIT会提交事务并使已对数据库进行的所有修改成为永久性的。未COMMIT的操作都存放在内存中，仅当前客户端可以查看到，其他客户端看不到，当前客户端关闭后就清空了 ROLLBACK;或ROLLBACK WORK; #二者等阶。回滚会结束用户的事务，并撤销正在进行的所有未提交的修改 SET AUTOCOMMIT=0

01 概述 数据库是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。加锁是实现数据库并发控制的一个非常重要的技术。当事务在对某个数据对象进行操作前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务就对该数据对象有了一定的控制，在该事务释放锁之前，其他的事务不能对此数据对象进行更新操作。 OLTP 场景下通常要求具有很高的并发性。并发事务实际上取决于资源的使用状况，原则上应尽量减少对资源的锁定时间，减少对资源的锁定范围，从而能够尽量增加并发事务的数量，那么影响并发的因素有哪些呢？本文将从巨杉分布式数据库本身的机制以及隔离级别、数据库锁、参数、及实际例子进行详解，读完本文将对巨杉数据库并发性与锁机制有一个初步的了解。 02 隔离级别与并发性 在单用户环境中，每个事务都是顺序执行的，而不会遇到与其他事务的冲突。但是，在多用户环境下，多个事务并发执行。因此每个事务都有可能与其他正在运行的事务发生冲突。有可能与其他事务发生冲突的事务称为交错的或并行的事务，而相互隔离的事务称为串行化事务，这意味着同时运行它们的结果与一个接一个连续地运行它们的结果没有区别。在多用户环境下，在使用并行事务时，会发生四种现象： 丢失更新：这种情况发生在两个事务读取并尝试更新同一数据时

3 月，跳不动了？>>> Redis基本事务 有时候我们为了同时操作多种数据结构，需要多次调用命令在同一时刻。Redis有五种命令可以让我们不间断的操作多种keys: WATCH , MULTI , EXEC , UNWATCH 和 DISCARD 在Redis中一个基本事务是什么? 在Redis中，一个基本事务包括 MULTI 和 EXEC ，意思是提供给客户端执行多个命令A,B,C,...的功能，其他客户端不能打断。这个和关系型数据库的可以部分执行，然后回滚或递交的事务不同。在Redis中，每个作为一个基本的 MULTI / EXEC 事务的一部分传递的命令，都将一个执行完执行下一个。在它们都执行完毕后，其客户端才可以执行自己的命令。 当看到 MULTI ,Redis将会从相同的连接组建命令队列，直到它看到一个 EXEC ，才会不中断的执行整个命令队列。在语义上，Python类库处理事务使用一个叫 pipeline 的方法。在连接对象上调用 pipeline() 方法将会创建一个事务，正确的话将会自动使用 MULTI 和 EXEC 包装一个命令队列。Python Redis客户端也会存储命令，直到我们真正需要发送的时候才发送。这会减少Redis和客户端的交互次数，提高性能。 没有事务的话，每个线程都可以同时访问并修改数据库，下面的例子将展示范例。 来源： oschina 链接：

我们为什么要使用数据库的事务呢？使用事务有什么缺点呢？ 使用原因：保持数据的匹配和一致性。 缺点： 并发操作中过度使用事务影响性能，因为事务用到了锁技术。 我是李福春，今天我们来复习一下事务的特性。 你可以收获下图中的知识点。 下面我们发散一下。 事务特性 原子性： 要么全部成功要么全部失败 一致性： 保证事务的前后一致性 隔离性：事物之间的执行不能互相干扰 持久性： 事务终结的标志，内存的数据持久化到硬盘中 并发场景下事务出现的问题 脏读： 不可重复读 幻读： 依赖id的自增做为依据。 隔离级别 读未提交 隔离度最弱 脏读 不可重复度 幻读 读已提交 不可重复度 幻读 可重复读 数据库默认 幻读 可串行化 性能最低 没有问题 innodb mvcc 不能解决幻读 如何跟合理的使用事务 没有数据一致性要求场景 不使用事务 只有查询的场景: 不需要使用事务 更新记录表，然后更新统计表 不要使用事务， 使用事务触发或者定时任务； 内容繁杂的大事务 分拆成各种小事务，各种反向操作辅助 原创不易，转载请注明出处。 来源： https://www.cnblogs.com/snidget/p/12556761.html

参照文档： http://www.cnblogs.com/farb/p/ABPAdvancedTheoryContent.html 案例： http://pan.baidu.com/s/1c1Qgg28 一、领域建模和管理实体关系 二、 使用LINQ to Entities操作实体 三、预加载 四、CURD 五、EF使用视图 六、EF使用存储过程 七、异步API 八、管理并发 九、事务 十、数据库迁移 十一、应用迁移 十二、EF的其他功能 一、领域建模和管理实体关系 1，流利地配置领域类到数据库模式的映射 namespace FirstCodeFirstApp { public class Context:DbContext { public Context() : base("name=FirstCodeFirstApp") { } public DbSet<Donator> Donators { get; set; } public DbSet<PayWay> PayWays { get; set; } protected override void OnModelCreating(DbModelBuilder modelBuilder) { modelBuilder.Entity<Donator>().ToTable("Donators").HasKey(m => m

子查询 # 增：insert into 表 select子查询 # 删：delete from 表 条件是select子查询(表不能与delete表相同) # 查：select 字段 from 表 条件是select子查询 # 改：update 表 set 字段=值 条件是select子查询(表不能与update表相同) # 数据来源：在单表emp下 # 子查询：将一条查询sql的结果作为另一条sql的条件 # 思考：每个部门最高薪资的那个人所有信息 # 子查询的sql select dep, max(salary) from emp group by dep; # 子查询 - 查 select * from emp where (dep, salary) in (select dep, max(salary) from emp group by dep); # 将子查询转换为一张表 # 创建一个存子查询数据的一张表 create table t1(dep_name varchar(64), max_salary decimal(5,2)); # 子查询 - 增 insert into t1 select dep, max(salary) from emp group by dep; # 需求 select name, dep_name, salary from emp join

3 月，跳不动了？>>> 以前有过一篇关于 MySQL查询语句的执行过程 ，这里总结一下update语句的执行过程。由于update涉及到数据的修改，所以，很容易推断，update语句比select语句会更复杂一些。 1，准备 创建一张test表 CREATE TABLE `test` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `c` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '数值', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='测试表'; 插入三条数据 INSERT INTO `test` (`c`) VALUES (1), (2), (3); 2，测试 加入我要把第一条数据的 c 值 加 1，则 UPDATE `test` SET `c` = `c` + 1 WHERE `id` = 1; 按照我们平常的思路，就是找出这条记录，把它的值改好，保存就OK了。 但我们追究一下细节，由于涉及到修改数据，所以涉及到日志了。 3 操作顺序 3.1 查找记录：执行器先找引 擎取 id=1这一行。ID是主键，引擎直接用树搜索找到这一行。如果id=1这一行所在的数据页本来就在内存中，就直接返回给执行器；否则，需要先从磁盘读入内存

2.2.1 并发一致性问题 常见并发并发一致性问题包括：丢失的修改、不可重复读、读脏数据、幻影读（幻影读在一些资料中往往与不可重复读归为一类）。 2.2.1.1 丢失修改 下面我们先来看一个例子，说明并发操作带来的数据的不一致性问题。 考虑飞机订票系统中的一个活动序列: 甲售票点（甲事务）读出某航班的机票余额A,设A=16. 乙售票点（乙事务）读出同一航班的机票余额A,也为16. 甲售票点卖出一张机票,修改余额A←A-1.所以A为15,把A写回数据库. 乙售票点也卖出一张机票,修改余额A←A-1.所以A为15,把A写回数据库. 结果明明卖出两张机票，数据库中机票余额只减少1。 归纳起来就是：两个事务T1和T2读入同一数据并修改，T2提交的结果破坏了T1提交的结果，导致T1的修改被丢失。前文（2.1.4数据删除与更新）中提到的问题及解决办法往往是针对此类并发问题的。但仍然有几类问题通过上面的方法解决不了，那就是： 2.2.1.2 不可重复读 不可重复读是指事务T1读取数据后，事务T2执行更新操作，使T1无法再现前一次读取结果。具体地讲，不可重复读包括三种情况： 事务T1读取某一数据后，事务T2对其做了修改，当事务1再次读该数据时，得到与前一次不同的值。例如，T1读取B=100进行运算，T2读取同一数据B，对其进行修改后将B=200写回数据库。T1为了对读取值校对重读B，B已为200

数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySql的核心就是存储引擎。 存储引擎查看 MySQL给开发者提供了查询存储引擎的功能，我这里使用的是MySQL5.1，可以使用： SHOW ENGINES 命令来查看MySQL使用的引擎，命令的输出为（我用的Navicat Premium）： 看到MySQL给用户提供了这么多存储引擎，包括处理事务安全表的引擎和出来了非事物安全表的引擎。 如果要想查看数据库默认使用哪个引擎，可以通过使用命令： SHOW VARIABLES LIKE 'storage_engine'; 来查看，查询结果为： 在MySQL中，不需要在整个服务器中使用同一种存储引擎，针对具体的要求，可以对每一个表使用不同的存储引擎。Support列的值表示某种引擎是否能使用：YES表示可以使用、NO表示不能使用、DEFAULT表示该引擎为当前默认的存储引擎 。下面来看一下其中几种常用的引擎。 ========================以上是转载的http://blog.csdn.net/zhangyuan19880606/article/details