数据库事务
2018-12-14 08:37:01来源:博客园 阅读 ()
1.JDBC处理事务
数据库事务是一组逻辑操作单元,使数据从一种状态变换到另一种状态。为确保数据库中数据的一致性,数据的操纵应当是离散的成组的逻辑单元,当它全部完成时,数据的一致性可以保持,而当这个单元中的一部分操作失败,整个事务应全部视为失败,所有从起点以后的操作应全部退到开始操作。
例如:A——B转帐,对应于如下两条sql语句。
update from account set money=money+100 where name='B'; update from account set money=money-100 where name='A';
有下面的数据表,存储了用户的ID号,用户名,密码以及账户余额:
现要用代码实现TOM给Jerry汇款500元的事务操作。
关于事务:
1.如果多个操作,每个操作都是使用自己的单独的操作,则无法保证事务。
2.具体步骤:
1).事务操作开始前,开始事务:取消Connection的默认提交行为:connection.setAutoCommit(false);
2).如果事务的操作都成功,则提交事务:connection.commit();
3).若出现异常,则在catch块中回滚事务:connection.rollback();
示例代码:
package com.test.jdbc; import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; import org.junit.Test; public class TransactionTest { @Test public void testTransaction() throws SQLException { Connection connection = null; try{ //为sql获得数据库的同一个连接 connection=JDBCTools.getConnection(); //开始事务,取消默认提交 connection.setAutoCommit(false); String sql="UPDATE USERS SET BALANCE ="+"BALANCE-500 WHERE ID=1"; update(connection,sql); //异常 int i=10/0; sql="UPDATE USERS SET BALANCE ="+"BALANCE+500 WHERE ID=2"; update(connection,sql); //提交事务 connection.commit(); }catch(Exception e){ e.printStackTrace(); try{ //若遭遇异常,事务回滚 connection.rollback(); }catch(Exception eq){ eq.printStackTrace(); } }finally{ JDBCTools.release(null, null, connection); } } public void update(Connection connection,String sql,Object ... args){ PreparedStatement prepareStatement=null; try{ prepareStatement=connection.prepareStatement(sql); for(int i=0;i<args.length;i++){ prepareStatement.setObject(i+1,args[i]); } prepareStatement.executeUpdate(); }catch(Exception e){ e.printStackTrace(); }finally{ JDBCTools.release(null, prepareStatement, connection); } } }
2.数据库的隔离级别
多个线程开启各自事务操作数据库中数据时,数据库系统要负责隔离操作,以保证各个线程在获取数据时的准确性。
2.1 事务不考虑隔离性可能会引发的问题
如果事务不考虑隔离性,可能会引发如下问题:
①脏读:脏读指一个事务读取了另外一个事务未提交的数据。
这是非常危险的,假设A向B转帐100元,对应sql语句如下所示:
update account set money=money+100 where name='B'; update account set money=money-100 where name='A';
当第1条sql执行完,第2条还没执行(A未提交时),如果此时B查询自己的帐户,就会发现自己多了100元钱。如果A等B走后再回滚,B就会损失100元。
②不可重复读
不可重复读指在一个事务内读取表中的某一行数据,多次读取结果不同。
例如银行想查询A帐户余额,第一次查询A帐户为200元,此时A向帐户内存了100元并提交了,银行接着又进行了一次查询,此时A帐户为300元了。银行两次查询不一致,可能就会很困惑,不知道哪次查询是准的。
不可重复读和脏读的区别是,脏读是读取前一事务未提交的脏数据,不可重复读是重新读取了前一事务已提交的数据。
很多人认为这种情况就对了,无须困惑,当然是后面的为准。我们可以考虑这样一种情况,比如银行程序需要将查询结果分别输出到电脑屏幕和写到文件中,结果在一个事务中针对输出的目的地,进行的两次查询不一致,导致文件和屏幕中的结果不一致,银行工作人员就不知道以哪个为准了。
③幻读
幻读是指在一个事务内读取到了别的事务插入的数据,导致前后读取不一致。
如丙存款100元未提交,这时银行做报表统计account表中所有用户的总额为500元,然后丙提交了,这时银行再统计发现帐户为600元了,造成虚读同样会使银行不知所措,到底以哪个为准。
2.2 事务隔离性的设置语句
MySQL数据库共定义了四种隔离级别:
- Serializable(串行化):可避免脏读、不可重复读、虚读情况的发生。
- Repeatable read(可重复读):可避免脏读、不可重复读情况的发生。
- Read committed(读已提交):可避免脏读情况发生。
- Read uncommitted(读未提交):最低级别,以上情况均无法保证。
3.批量处理
在实际的项目开发中,有时候需要向数据库发送一批SQL语句执行,这时应避免向数据库一条条的发送执行,而应采用JDBC的批处理机制,以提升执行效率。JDBC实现批处理有两种方式:statement和preparedstatement。
3.1 使用Statement完成批处理
①使用Statement对象添加要批量执行SQL语句,如下:
1.Statement.addBatch(sql1);
2 Statement.addBatch(sql2);
3 Statement.addBatch(sql3);
②执行批处理SQL语句:Statement.executeBatch();
③清除批处理命令:Statement.clearBatch();
示例代码:
package me.gacl.demo; import java.sql.Connection; import java.sql.ResultSet; import java.sql.Statement; import me.gacl.utils.JdbcUtils; import org.junit.Test; public class JdbcBatchHandleByStatement { @Test public void testJdbcBatchHandleByStatement(){ Connection conn = null; Statement st = null; ResultSet rs = null; try{ conn = JdbcUtils.getConnection(); String sql1 = "insert into testbatch(id,name) values(1,'aaa')"; String sql2 = "insert into testbatch(id,name) values(2,'bbb')"; String sql3 = "insert into testbatch(id,name) values(3,'CCC')"; String sql4 = "insert into testbatch(id,name) values(4,'DDD')"; String sql5 = "update testbatch set name='gacl' where id=1"; String sql6 = "insert into testbatch(id,name) values(5,'FFF')"; String sql7 = "delete from testbatch where id=2"; st = conn.createStatement(); //添加要批量执行的SQL st.addBatch(sql1); st.addBatch(sql2); st.addBatch(sql3); st.addBatch(sql4); st.addBatch(sql5); st.addBatch(sql6); st.addBatch(sql7); //执行批处理SQL语句 st.executeBatch(); //清除批处理命令 st.clearBatch(); }catch (Exception e) { e.printStackTrace(); }finally{ JdbcUtils.release(conn, st, rs); } } }
3.2 使用PreparedStatement完成批量处理
示例代码:
package me.gacl.demo; import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import me.gacl.utils.JdbcUtils; import org.junit.Test; public class JdbcBatchHandleByPrepareStatement { @Test public void testJdbcBatchHandleByPrepareStatement(){ long starttime = System.currentTimeMillis(); Connection conn = null; PreparedStatement st = null; ResultSet rs = null; try{ conn = JdbcUtils.getConnection(); String sql = "insert into testbatch(id,name) values(?,?)"; st = conn.prepareStatement(sql); for(int i=1;i<1000008;i++){ //i=1000 2000 st.setInt(1, i); st.setString(2, "aa" + i); st.addBatch(); if(i%1000==0){ st.executeBatch(); st.clearBatch(); } } st.executeBatch(); }catch (Exception e) { e.printStackTrace(); }finally{ JdbcUtils.release(conn, st, rs); } long endtime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("程序花费时间:" + (endtime-starttime)/1000 + "秒!!"); } }
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