Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Избегайте взаимоблокировки для одновременного удаления

У меня есть таблица с именем Products со многими столбцами. Это временная таблица, используемая для целей отчетности. Данные будут обрабатываться в этой таблице одновременно несколькими запросами пользователей. Существуют отдельные хранимые процедуры для выполнения операций DML с этой таблицей.

Структура таблицы:

CREATE TABLE Products (
  instance uniqueidentifier,
  inserted datetime,
  col1, 
  col2,
  ...
)

Столбец inserted будет заполнен GETDATE(), содержащим время вставки каждой строки, а столбец instance будет содержать значение из newid(). Один пользовательский запрос будет иметь один уникальный идентификатор, но может содержать миллион строк. Ниже приведены запросы, которые будут выполняться одновременно, что приведет к взаимоблокировке. Пожалуйста, посоветуй мне

Запрос 1:

SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED 
DELETE P 
FROM Products (NOLOCK) 
WHERE instance = 'XXXX-xxx-xxx-xx'

Запрос 2:

SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED 
DELETE P 
FROM Products (NOLOCK) 
WHERE inserted <= DATEADD(hh, -10, GETDATE())

Примечание. Некластеризованный индекс создается для столбца экземпляра.

Пожалуйста, посоветуйте мне, какой замок я могу использовать в этом сценарии.

Примечание. Я не смог получить первичный ключ, так как это требует времени, когда я вставляю 10 миллионов строк в таблицу (это для одной транзакции; есть 20 одновременных транзакций). Отчет должен быть сгенерирован раньше. И моя процедура имеет несколько 35 статусов DML, есть около 15 операторов DELETE для экземпляра столбца с другими столбцами (DELETE FROM table WHERE instance = @instance AND col1 = @col1).

25.02.2013


Ответы:


1

(1) Вам следует прекратить использование read uncommitted изоляции. Используйте как минимум read committed.

(2) Есть ряд вещей, которые вы могли бы попытаться избежать взаимоблокировок, например, обеспечение того, чтобы ваши разные транзакции обращались к объектам базы данных в одном и том же порядке и т. д. Это стоит прочитать — http://support.microsoft.com/kb/169960

(3) Отключите укрупнение блокировок для вашей таблицы (более детальные блокировки обеспечивают лучший параллелизм, но больше накладных расходов на блокировку):

ALTER TABLE Products SET (lock_escalation = disable)

(4) Отключить блокировки страниц и разрешить блокировки строк в ваших индексах (это будет означать, что вы не можете дефрагментировать индексы, но вы все равно можете их перестроить):

ALTER INDEX [<YourIndex>] ON Product WITH (allow_row_locks = on, allow_page_locks = off)
25.02.2013

2

Во-первых, нет никакой блокировки, которую вы можете взять на эти операторы удаления, кроме монопольной блокировки. Ваш уровень изоляции и подсказки NOLOCK игнорируются Sql Сервер:

(Без блокировки) Применяется только к оператору SELECT.

Два предложения:

Измените свой некластеризованный индекс на instance на кластеризованный индекс. НО, делайте это только в том случае, если вы можете изменить NEWID() на NEWSEQUENTIALID().

Во-вторых, вместо выполнения delete для удаления записей старше 10 часов... рассмотрите реализация скользящих разделов. Это устранит любые конфликты, вызванные очисткой, с другими вашими delete операциями.

25.02.2013
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..