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Parallelitätssteuerung in Aurora DSQL
Durch Parallelität können mehrere Sitzungen gleichzeitig auf Daten zugreifen und diese ändern, ohne die Datenintegrität und -konsistenz zu beeinträchtigen. Aurora DSQL bietet PostgreSQL-Kompatibilität und implementiert gleichzeitig einen modernen, sperrenlosen Parallelitätskontrollmechanismus. Dieser gewährleistet vollständige ACID-Konformität durch Snapshot-Isolierung und gewährleistet so Datenkonsistenz und -zuverlässigkeit.
Die sperrenfreie Architektur, die häufig auftretende Engpässe bei der Datenbankleistung beseitigt, ist ein entscheidender Vorteil von Aurora DSQL. Aurora DSQL verhindert, dass langsame Transaktionen andere Operationen blockieren, und beseitigt das Risiko von Deadlocks. Dieser Ansatz macht Aurora DSQL besonders wertvoll für Anwendungen mit hohem Durchsatz, bei denen Leistung und Skalierbarkeit entscheidend sind.
Transaktionskonflikte
Aurora DSQL verwendet Optimistic Concurrency Control (OCC), die anders funktioniert als herkömmliche sperrenbasierte Systeme. Anstatt Sperren zu verwenden, bewertet OCC Konflikte beim Festschreiben. Wenn mehrere Transaktionen beim Aktualisieren derselben Zeile in Konflikt geraten, verwaltet Aurora DSQL die Transaktionen wie folgt:
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Die Transaktion mit der frühesten Festschreibungszeit wird von Aurora DSQL verarbeitet.
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Bei widersprüchlichen Transaktionen wird ein PostgreSQL-Serialisierungsfehler angezeigt, der darauf hinweist, dass ein erneuter Versuch erforderlich ist.
Entwerfen Sie Ihre Anwendungen so, dass sie eine Wiederholungslogik zur Konfliktbehandlung implementieren. Das ideale Entwurfsmuster ist idempotent, sodass Transaktionen wenn möglich immer gleich erneut ausgeführt werden können. Die empfohlene Logik ähnelt dem Abbruch- und Wiederholungsverhalten bei einem PostgreSQL-Sperrzeitlimit oder Deadlock. Allerdings erfordert OCC, dass Ihre Anwendung diese Wiederholungslogik häufiger anwendet.
Richtlinien für die Optimierung der Transaktionsleistung
Um die Leistung zu optimieren, sollte hohe Konkurrenz auf einzelnen Schlüsseln oder kleinen Schlüsselbereichen vermieden werden. Dazu sollten Sie Ihr Schema so entwerfen, dass Updates über den gesamten Cluster-Schlüsselbereich verteilt werden. Beachten Sie dabei die folgenden Richtlinien:
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Wählen Sie einen zufälligen Primärschlüssel für Ihre Tabellen.
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Vermeiden Sie Muster, die Konflikten bei einzelnen Schlüsseln erhöhen. Dieser Ansatz gewährleistet eine optimale Leistung auch bei steigendem Transaktionsvolumen.
