CN109684415A - 应用数据库多表事务处理算法 - Google Patents

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CN109684415A CN201811606629.5A CN201811606629A CN109684415A CN 109684415 A CN109684415 A CN 109684415A CN 201811606629 A CN201811606629 A CN 201811606629A CN 109684415 A CN109684415 A CN 109684415A
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吴建忠
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Guangdong Golden Hang Technology Co Ltd
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Guangdong Golden Hang Technology Co Ltd
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Abstract

本发明涉及高效应用算法处理技术领域,且公开了应用数据库多表事务处理算法,包括以下步骤:启动通用数据访问引擎,对不同的数据库数据进行访问,同时,使用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库;创建共享事务连接池,数据表访问数据库时,数据库进行创建数据连接,基本数据连接可以创建事务,共享事务连接池主要把当前操作共享给其它数据表进行操作,同时启动数据表锁定操作,等待所有事务执行完毕后,数据表锁会自动解开并释放所有资源;多表使用共享事务连接池,通过启动共享事务连接池来启动多表事务机制。该应用数据库多表事务处理算法,有效提高应用数据库多表事务的处理效率以及处理能力。

Description

应用数据库多表事务处理算法
技术领域
本发明涉及高效应用算法处理技术领域,具体为应用数据库多表事务处理算法。
背景技术
在传统的应用软件或数据平台在数据事物处理方式上,均是实现数据进行单表事物处理,如在日常硬件投入不大或数据表事务不多的情况下,基本不存在有影响。但随着大数据技术的发展,市场对大数据需求的增加,针对数据库建设也逐渐迈向大数据架构建设,同时往来业务处理复杂性增大,数据交互的需求也随之增大。
在面对现在我们产品发展需要,大数据架构已经作为基本配备进行搭建,但随着业务数据的不断增大和业务复杂性的提高,在支撑大数据而生的数据库单边处理能力已经不足以满足现有的产品需求,所以需要有多并发多表事务的处理机制来进行对产品支撑,同时根据同的使用场景的变化,可以动态根据配置项来对并发数量、数据表数量和多表情况下事务数量重量控制等进行处理。
即本方案是针对现有的大数据数据库面对海量数据短时间通过多表并发处理多个事务的方式提高效率,同时对不同需求和不同硬件资源的条件下进行较优化和较高效配置数据表事务处理数量的实现处理,从而提高用户的处理效率和有限资源处理更加海量数据。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了应用数据库多表事务处理算法,具备处理效率高和处理能力强等优点,解决了现有技术中,数据库多表事务处理效率低下的问题。
(二)技术方案
为实现上述处理效率高和处理能力强的目的,本发明提供如下技术方案:应用数据库多表事务处理算法,包括以下步骤:
步骤1:启动通用数据访问引擎,对不同的数据库数据进行访问,同时,使用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库;
步骤2:创建共享事务连接池,数据表访问数据库时,数据库进行创建数据连接,基本数据连接可以创建事务,共享事务连接池主要把当前操作共享给其它数据表进行操作,同时启动数据表锁定操作,等待所有事务执行完毕后,数据表锁会自动解开并释放所有资源;
步骤3:多表使用共享事务连接池,通过启动共享事务连接池来启动多表事务机制;
步骤4:结束共享事务连接池,提交事务,共享事务连接池如果完成所有数据表操作后,系统会自动释放当前事务连接池锁,并把当前多事操作提交到数据库,数据库表如果在过程其中一个有异常,数据共享事务连接池会自动回滚之后执行所有操作。
优选的,所述通用数据访问引擎可以支持目前Sqlserver、mySql、Oracle、Sqlite等数据库。
优选的,所述联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库包括创建用于存储数据的表和用于查看、管理和保护数据安全的数据库对象。
优选的,所述通用数据访问引擎启动后可以执行不同关系数据库表之间查看、管理、事务处理等操作。
优选的,所述多表使用共享事务连接池是数据进行事务的唯一凭证,凭证在创建共享连接池开始。
优选的,所述数据共享事务连接池自动回滚之后执行所有操作,直至数据出现唯一性。
(三)有益效果
与现有技术相比,本发明提供了应用数据库多表事务处理算法,具备以下有益效果:
1、该应用数据库多表事务处理算法,在单个数据表操作基础上增加多个不同数据表事务处理机制,在底层数据库访问引擎增加共享连接池,并通过启动连接事务进行开始事务处理,等多个数据表操作后进行事务提交操作,在过程中出现异常时,多表事务可以回滚之前操作,以保障数据完整性,对接或承载的应用平台在数据库表操作针对在读取,写入和更新能通过多个数据表单和多任务并发方式进行处理,不需要产生任务等待情况,增加单位时间数据同一目标数据处理效率,增大数据库表事务处理能力。
附图说明
图1为本发明提出的应用数据库多表事务处理算法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,应用数据库多表事务处理算法,包括以下步骤:
步骤1:启动通用数据访问引擎,通用数据访问引擎可以支持目前Sqlserver、mySql、Oracle、Sqlite等数据库,通用数据访问引擎启动后可以执行不同关系数据库表之间查看、管理、事务处理等操作,对不同的数据库数据进行访问,同时,使用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库,联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库包括创建用于存储数据的表和用于查看、管理和保护数据安全的数据库对象;
步骤2:创建共享事务连接池,数据表访问数据库时,数据库进行创建数据连接,基本数据连接可以创建事务,共享事务连接池主要把当前操作共享给其它数据表进行操作,同时启动数据表锁定操作,等待所有事务执行完毕后,数据表锁会自动解开并释放所有资源;
步骤3:多表使用共享事务连接池,多表使用共享事务连接池是数据进行事务的唯一凭证,凭证在创建共享连接池开始,通过启动共享事务连接池来启动多表事务机制;
步骤4:结束共享事务连接池,提交事务,共享事务连接池如果完成所有数据表操作后,系统会自动释放当前事务连接池锁,并把当前多事操作提交到数据库,数据库表如果在过程其中一个有异常,数据共享事务连接池会自动回滚之后执行所有操作,直至数据出现唯一性。
综上所述,该应用数据库多表事务处理算法,在单个数据表操作基础上增加多个不同数据表事务处理机制,在底层数据库访问引擎增加共享连接池,并通过启动连接事务进行开始事务处理,等多个数据表操作后进行事务提交操作,在过程中出现异常时,多表事务可以回滚之前操作,以保障数据完整性,对接或承载的应用平台在数据库表操作针对在读取,写入和更新能通过多个数据表单和多任务并发方式进行处理,不需要产生任务等待情况,增加单位时间数据同一目标数据处理效率,增大数据库表事务处理能力
需要说明的是,术语“包括”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.应用数据库多表事务处理算法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:启动通用数据访问引擎,对不同的数据库数据进行访问,同时,使用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库;
步骤2:创建共享事务连接池,数据表访问数据库时,数据库进行创建数据连接,基本数据连接可以创建事务,共享事务连接池主要把当前操作共享给其它数据表进行操作,同时启动数据表锁定操作,等待所有事务执行完毕后,数据表锁会自动解开并释放所有资源;
步骤3:多表使用共享事务连接池,通过启动共享事务连接池来启动多表事务机制;
步骤4:结束共享事务连接池,提交事务,共享事务连接池如果完成所有数据表操作后,系统会自动释放当前事务连接池锁,并把当前多事操作提交到数据库,数据库表如果在过程其中一个有异常,数据共享事务连接池会自动回滚之后执行所有操作。
2.根据权利要求1所述的应用数据库多表事务处理算法,其特征在于:所述通用数据访问引擎可以支持目前Sqlserver、mySql、Oracle、Sqlite等数据库。
3.根据权利要求1所述的应用数据库多表事务处理算法,其特征在于:所述联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库包括创建用于存储数据的表和用于查看、管理和保护数据安全的数据库对象。
4.根据权利要求1所述的应用数据库多表事务处理算法,其特征在于:所述通用数据访问引擎启动后可以执行不同关系数据库表之间查看、管理、事务处理等操作。
5.根据权利要求1所述的应用数据库多表事务处理算法,其特征在于:所述多表使用共享事务连接池是数据进行事务的唯一凭证,凭证在创建共享连接池开始。
6.根据权利要求1所述的应用数据库多表事务处理算法,其特征在于:所述数据共享事务连接池自动回滚之后执行所有操作,直至数据出现唯一性。
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