Etiket Bulutu

Benchmark Convert_IMplicit Database High Availability Database Mirroring datawarehouse dimension table dmv Dynamic Data Masking Execution Execution Plans fact table Failover Cluster Node ekleme Failover Clustering FileStream generate script High Availability Implicit Instant File Initialization index Kinect Linux Live Query Statistics Log Shipping Mirroring object explorer object explorer details ODBC Driver pass performance performance tuning Plan Handle Planü Power View reporting services rol Row Level Security script sql serer 2016 sql server SQL Server 2008 SQL Server 2008 Log Shipping SQL Server 2012 SQL Server 2012 installation SQL Server 2012 Kurulumu SQL Server Backup SQL Server da Backup planı SQL Server da Maintenance Plans oluşturma SQL Server database mirroring SQL Server Disaster Recovery sql server dynamic management views SQL Server Failover Cluster SQL Server High Availability SQL Server Log Shipping SQL Server Maintenace Plans sql server performans SQLDIAG SQLDIAG Troubleshooting T24 Temenos truncate table t-sql unique index performance 1. Dünya savaşı istatistikleri 1456 451 ACID advanced analytics Advanced Data Analytics Affinity algı Alter index Alter table ALTER TABLE .. ALTER COLUMN Altın Oran Always On ALWAYSON AlwaysOnDemoTool amazon web services kinesis AMR analiz analysis service Ankara Antivirus apache kafka Arduino Article Assembly asymmetric audit Authentication Auto Growth Availability Group azure Azure Backup azure event hub partition azure event hubs azure event hubs servisi azure event hubs veri edinme Azure File Share Azure Fiyatlandırma Azure HDInsight Azure Hizmet Modelleri Azure ML Azure New Portal Azure Pricing Azure Queue azure sql database configuration azure sql database kullanımı azure sql database stream veriyi tutma azure sql database table partitioning Azure Storage azure stream analytics azure stream analytics dashboard azure stream analytics ölçeklendirilmesi azure stream analytics servisi Azure Table BA Backup backup encyrption backupset Bakım BASE bellek Best Practice BI Semantic Model Big Data Big User blocking blocking disable trigger blocking enable trigger Buffer Cache buffer pool Buffer Pool Extension bulk logged Buluta Veri Depolama Buluttaki Disk Business Analytics Conference business intelligence Büyük Veri Case Central Management Server certificate changed data capture Cloud Computing Cloud DR CLR Cluster clustered columnstore index Clustered Index Code Snippets Cold Purging collation column store column-level columnstore ColumnStore Indexes Compress ComputerNamePhysicalNetBIOS Concurrency Conditions Contained Database Contained Databases convert CONVERT_IMPLICIT Corruption Credentials cube DAC Dashboard Tasarımı data cleansing Data Compression Data Consistency Model data encryption data matching data mining Data Page data profiling data quality Data Services Data Warehouse Design Database database list Database Management Sistem database master key Database Mirroring Database Snapshot database trigger database-level Data-Ink Ratio datasets datasource DataZen date date dimension db_owner DBA DBCC dbcc dropcleanbuffers dbcc freeproccache DBMS dbo user DDL deadlock debugging DecryptByKey DecryptByPassPhrase deleted bitmap delta store Denali Denali SSAS deny database list deşifre detail index developer DIFFERENTIAL BACKUP DirectQuery Dirty Read Disaster Recovery Distribution Yapılandırma Distributor Distributor Agent dm_server_services DMF DMO DMV document db dosya bazlı şifreleme dqs dr Dynamic Management Function Dynamic Management Object Dynamic Management View ecrypt Effected Report Design Techniques Eğitim EncryptByKey EncryptByPassPhrase encryption endpoint Environment Variable error Error 5030 Error Log Estetik Raporlama Estimated Rows Eş Zamanlılkk Etkili Rapor Tasarlama Teknikleri Etkinlik ETL event Event Viewer except;intersect;sql execution Execution Plan export formats extended events Extended Stored Procedure Facets Failover Failover Cluster fast n execution plan FETCH NEXT FILELISTONLY FILLFACTOR File Table file-level FileStream Filter Pack Filtered Index First_Value Flat File fn_repl_hash_binary Focal Point foreignkey FORMAT Forwarded Record forwarded_record_count ftp task FULL BACKUP Full Recovery Full-Text Search functions Gartner Geocluster Gerçek Zamanlı Dashboard gestalt Golden Ratio görsel duyu group by Güvenlik ha Hadoop hafıza Hash HASHBYTES HEADERONLY headers footers Heap Hekaton hicri High Availability hijr Hiyerarşi Hybrid Cloud IaaS Index Index Scan In-Memory InMemory DW In-Memory DW InMemory OLTP In-Memory OLTP Internet of People Internet of Things IO IOT IoT nedir Isolation Level indeks index inmemory in-memory oltp internet of things isolation level istatistik istatistikler İş zekası İzolasyon Seviyesi Job json json support knowledge base kolon-satır bazlı kurulum küp Lag Lansman latch Lead linked server lock locking locking hints Log Backup Log Reader Agent Log Shipping login Lost-Update LQS Machine Learning Maintenance Management Studio matrix Max Text Replication Size mdx memory Memory Optimization Advisor Memory Optimized Table Memory Optimized Tables merge Merge Agent merge kullanımı Merge Publication Merge Replication merge type 1 slowly changing dimension merge type 1 slowly changing dimension örneği merge type 1 vs type 2 scd merge type 2 slowly changing dimension merge type 2 slowly changing dimension örneği merge type 3 slowly changing dimension merge type 4 slowly changing dimension message Microsoft Advanced Data Analytics Çözümleri microsoft azure Microsoft Bulut Microsoft Sanal Akademi Microsoft SQL Server Microsoft SQL Server 2014 Yenilikleri Microsoft SQL Server 2016 Mirror mirroring missing index Monitoring move Msdb multi_user multiversion concurrency control MVP MVP Roadshow MySnippet Named Pipes Natively Store Procedures Natively Stored Procedures Nesnelerin İnterneti Network Binding Order NoEngine Approaches nonclustered columnstore index Non-Repetable Read NoSQL NoSQL Approaches NoSQL Dünyası object explorer Odak Noktası ODBC Office 365 Offline OFFSET olap OLAP Backup OLE DB OLTP Online Index order attributes Otomatik Büyüme OVER PaaS PAD_INDEX page out page properties PAGE RESTORE PAGEIOLATCH paging parameters partition partitioning PASS PASS Summit PASS Summit 2014 Performance Performance Tuning performans performans tuning Phantom Read pivot Policies Policy Based Management Filtreleme Policy Management Power BI Power BI Dashboard Power BI Rest API power bi power view PowerBI PowerBI for Office 365 powerbi PowerMap PowerPivot PowerQuery powershell powershell ile sql yönetimi PowerView PowerView raporlarının web sayfalarına gömülmesi precon Primary Key primarykey Project Deployment Model Project Variable Protokol Proxy Proxy Account Publisher Purging on Independent Tables QL Server 2014 Yenilikleri Que Reader Agent Query Plan query store R Range Raporlama Raporlama Projeleri için Strateji Belirleme Raporlama Projelerine Hazırlık Read Committed Read Uncommitted RealTime Dashboard Rebuild RECONFIGURE RECONFIGURE WITH OVERRIDE Recovery model Relational Engine relationships Rename SSRS Database Repeatable Read Replication Replication Monitoring replikasyon report manager web site report parts reporting service reporting services reporting servis Resource Governor RESTORE Restore Database Restore Generate Restore Generate Script Restore transaction log rollback rs Rule of Thirds sa user SaaS sayfalama scd 3 demo scd karşılaştırma scd type 4 demo Scheduling Schema Comparison script Security segment elimination select into Self-Service BI Semantic Search Serializable Server Core SERVERPROPERTY Service services shared data sources shared datasets Shared Memory sharepoint Sharepoint 2010 ShowPlan Shrink simple recovery sing_user sliding window Slowly Changing Dimension snapshot Snapshot Agent Snapshot Publication Snapshot Replication Snippet snowflake sorting sp_configure sp_describe_first_result_set sp_server_diagnostics sp_spaceused sql SQL Agent Job SQL Azure sql bilgi yarışması SQL CLR SQL DIAG SQL DIAG Performans verisi toplama SQL endpoint SQL Login SQL Onculeri SQL Öncüleri sql script sql server SQL Server 2005 SQL Server 2008 SQL Server 2011 CTP3 SQL Server 2011 Denali SQL Server 2012 SQL Server 2012 CTP3 SQL Server 2012 RC SQL Server 2012 RC0 SQL Server 2012 ShowPlan Enhancements SQL Server 2012 T-SQL Enhancements SQL Server 2014 Sql Server 2014 Cardinality Estimator SQL Server 2014 Yenilikleri sql server 2016 SQL Server 2016 New Features SQL Server 2016 Yenilikleri sql server agent sql server assembly ekleme SQL Server Authentication sql server cast ve convert sql server clr integration sql server clr kullanımı sql server clr örnek sql server cluster SQL Server Code Name Denali SQL Server da Kullanıcı Yaratma SQL Server Database Project sql server dmv ve dmf sql server execution plan temizleme SQL Server Express Backup sql server fast n option örneği sql server fast n seçeneği SQL Server login sql server management stdio sql server merge into örnek sql server merge komutu sql server merge performnas sql server merge type 1 scd sql server merge type 2 scd sql server merge type 3 scd SQL Server Mobile Report Publisher SQL Server Network Interface SQL Server Onculeri SQL Server Öncüleri SQL Server Öncüleri Ankara SQL Server Performance sql server performans SQL Server Profiler SQL server recovery model SQL Server Reporting Services SQL Server Restore Generate Script SQL Server sa SQL Server Security SQL Server SQL DIAG sql server tarih dönüşüm işlemi sql server tarihsel veriler ile çalışma SQL Server User SQL Server yetki SQL Server yetkilendirme sql servera .net kodu ekleme SQL Serverda yetkilendirme nasıl SQL Serverda yetkilendirme nasıl yapılır sql to oracle linked server sql türkiye SQL User With Password sql yarışma SQLCMD sql'den oracle'a linked server SQLDIAG SQLDIAG Report SQLOS sqlsaturay SQLSaturday SQLSaturday #182 SQLSaturday #359 sqlsaturday #451 sqlserveronculeri ssas SSAS 2012 SSIS SSIS 2012 ssis SSMS SSMS Project SSMS Solution ssrs Stanby Database star schema STOPAT STOPBEFOREMARK STORAGE Storage Engine stored procedure stream analytics job subreports Subscriber Subscription subscriptions symmetric SYS sys.dm_db_index_physical_stats sys.dm_db_index_usage_stats sys.dm_db_missing_index_columns sys.dm_db_missing_index_details sys.dm_db_missing_index_group_stats sys.dm_db_missing_index_groups sys.server_principals sysadmin System Databases System View şifre şifreleme table table difference TableHasClustIndex TableHasIdentity TableHasPrimaryKey Tablet PC Tabular Mode Tabular Model TCP/IP TDE Tempdb time series Transaction Transactional Publication Transactional Replication Transparent Data Encryption trigger Troubleshooting TRY_CONVERT TRY_PARSE tsql t-sql T-SQL 2012 tsql mistakes Undocument union unionall Updatable ColumnStore İndex upgrade Veri ambarı veri edinme seçenekleri Veri Güvenliği Veri Hizmetleri Veri madenciliği Veri Mürekkep Oranı Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Veri Tipi Veri Tutarlılık Modelleri Veri Yönetimi Evrimi verinin evrimi Veritabanı oluşturmak VERİTABANI YEDEKLEME STRATEJİLERİ veritabanı yedeklerinin şifrelenmesi Veritabanı Yöneticisi Veritabanı Yönetimi VeritPaq view any database Visual Studio VTYS web services Webcast Windows 7 Windows 8 Windows Authentication Windows Azure Windows Failover Clustering wmi WRITELOG xevents xp_sqlagent_enum_jobs YEDEKLEME STRATEJİLERİ Yedekli Çalışma Yetkilendirme Yiğit Aktan ysfkhvc yusuf kahveci Yüksek Erişilebilirlik Yüksek Süreklilik zip

Isolation Levels 1

Ekleyen: Nurullah ÇAKIR Sağlık Bakanlığı MS SQLSERVER CONSULTANT Tarih:27.03.2014 Okunma Sayısı:4686


Isolation Level, bir transaction’ın bir işlemi karşısında diğer transaction’ların nasıl davranacağını belirler.

Öncelikle veritabanında oluşabilecek concurrency sorunlarını ele alalım. Daha sonra bu sorunların hangi isolation Level'da nasıl ortaya çıktığını örneklerle inceleyeceğiz.

Dirty Read: Transaction select yaptığında, başka bir transaction tarafından yapılan update’in commit edilmemiş halini okur. Diğer transaction commit yerine rollback yaptığı takdirde, ilk transaction tarafından yapılan select aslında geçerli olmayan datayı okumuş olacaktır. Bu yüzden dirty read olarak adlandırılır.

Lost update: İki transaction’ın aynı veriyi okuması ve daha sonra bu okuduğu değeri yeni bir değere set etmesi sonucu oluşur. İlk yapılan update kaybolacaktır. Bu yüzden lost update olarak adlandırılır.

Non-repeatable read: Bir transactionda select yapıldıktan sonra, başka bir transaction’ın yapılan bu select sonucunu değiştiren bir update gerçekleştirmesiyle, ilk transactionda aynı select ikinci kez çağrıldığında farklı bir değer dönmesi sonucu oluşur. 

Phantom read: Bir transactionda yapılan bir select’in birden fazla kez çalışmasıyla, farklı sayıda kayıt döndürmesi sonucu oluşur. Birinci transactionda select yapıldığını düşünelim. Başka bir transaction içersinde birinci transactionda yapılan select’in içerdiği aralığa bir kayıt ekleme veya bu aralıktan bir kayıt sime işlemi gerçekleşmesi sonucunda , ilk transactionda ikinci kez select yapıldığında döndürdüğü kayıt sayısı farklı olacaktır.

Şimdi Isolation Level’ları örnekler yaparak inceleyelim. Örnekleri AdventureWorks2012 veritabanı üzerinde yapacağız.

1) Read Uncommitted: Update edilen datayı commit edilmemiş hali ile okumaya izin verir. Bu Isolation Level'da bütün concurrency sorunları meydana gelebilir. Bunun yanı sıra performans olarak daha etkilidir. Sırayla bu Isolation Level'da meydana gelebilecek concurrency sorunlarını örnekler yaparak inceleyelim.

Dirty Read: Aşağıdaki sorguyu yeni bir query sayfası açıp çalıştıralım. Bu sorguda FirstName’i  Abigail, LastName’i Jones ve BusinessEntityID’si 12038 olan kayıt üzerinde işlem yapacağız. Aşağıdaki örnekte bu kaydın FirstName’ini 'DirtyReadsExample' olarak set ediyoruz. Daha sonra 10 saniye bekliyoruz ve update işlemini rollback yapıyoruz. Ve son olarak kaydımızı gerekli filtrelerle çekiyoruz.


USE AdventureWorks2012;
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE Person.Person
SET FirstName = 'DirtyReadsExample'
WHERE LastName = 'Jones' AND BusinessEntityID=12038;
WAITFOR DELAY '00:00:10.000';
ROLLBACK TRANSACTION;
SELECT FirstName
,LastName,BusinessEntityID
FROM Person.Person
WHERE LastName = 'Jones' AND BusinessEntityID=12038;

İkinci bir session açıp aşağıdaki scripti çalıştıralım.

USE AdventureWorks2012;

SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED; 
SELECT FirstName ,LastName,BusinessEntityID 
FROM Person.Person 
WHERE LastName = 'Jones' AND BusinessEntityID=12038;

Aşağıda gördüğümüz gibi ilk sessionda yaptığımız update’i rollback yaptığımız için en son çalıştırılan select’te FirstName Abigail olarak geldi. İkinci session ise, ilk session’da yapılan update commit edilmese bile değişikliği aldı ve FirstName’i DirtyReadsExample olarak gördü.

Sorguların sonuna  WITH(NOLOCK) hintini koyduğumuz takdirde, sorgularımızda Isolation Level’ı set etmemiş olsak bile Read Uncommitted olarak çalışacaktır.

Lost Update: Aşağıdaki sorguyu ilk sessionda çalıştıralım.

USE AdventureWorks2012;
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;
DECLARE @SafetyStockLevel int = 0
,@Uplift int = 5;
BEGIN TRAN;
SELECT @SafetyStockLevel = SafetyStockLevel
FROM Production.Product
WHERE ProductID = 1;
SET @SafetyStockLevel = @SafetyStockLevel + @Uplift;
WAITFOR DELAY '00:00:10.000';
UPDATE Production.Product
SET SafetyStockLevel = @SafetyStockLevel
WHERE ProductID = 1;
SELECT SafetyStockLevel
FROM Production.Product
WHERE ProductID = 1;
COMMIT TRAN;

Aşağıdaki sorguyu hemen arkasından ikinci bir sessionda çalıştıralım.

USE AdventureWorks2012;
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;
DECLARE @SafetyStockLevel int = 0
,@Uplift int = 100;
BEGIN TRAN;
SELECT @SafetyStockLevel = SafetyStockLevel
FROM Production.Product
WHERE ProductID = 1;
SET @SafetyStockLevel = @SafetyStockLevel + @Uplift;
UPDATE Production.Product
SET SafetyStockLevel = @SafetyStockLevel
WHERE ProductID = 1;
SELECT SafetyStockLevel
FROM Production.Product
WHERE ProductID = 1;
COMMIT TRAN;

Aşağıda da görüldüğü gibi ilk transaction’da ProductID’si  1 olan kolana ait değer önce @SafetyStockLevel değişkenine aktarılıyor. Daha sonra bu değer @Uplift değişkeni ile toplanıp 10 saniye bekleme işlemi başlatılıyor. İkinci transactionda bekleme işlemine kadar olan kısım aynen gerçekleştiriliyor. Ve hemen arkasından bekleme olmadan update gerçekleştiriliyor. Sonuç olarak ikinci transactionda 1100 değerinin döndüğünü görüyorsunuz. İlk transaction’da da bekleme sonrası update’i gerçekleştirelim. Bu sefer değerin 1005 olduğunu ve ikinci transaction daki 1100 değerinin kaybolduğunu görüyoruz. Bu örneği daha iyi anlayabilmek için iki kişinin ortak bir hesap kullandığını düşünelim. Ve hesapta 1000 TL para olsun.İkinci transactionda ikinci kişinin hesaba 100 TL yatırdığını farzedelim. Birinci transactionda birinci kişide 5 TL yatırmış olsun. Eğer bu örnekteki gibi sorun olursa ikinci kişinin yatırdığı 100 TL kaybolmuş olacaktır.

Non-repeatable read: İlk sessionda aşağıdaki scripti çalıştıralım.

USE AdventureWorks2012;
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;
BEGIN TRANSACTION;
SELECT TOP 5
FirstName
,MiddleName
,LastName
,Suffix
FROM Person.Person
ORDER BY LastName;
WAITFOR DELAY '00:00:10.000';
SELECT TOP 5
FirstName
,MiddleName
,LastName
,Suffix
FROM Person.Person
ORDER BY LastName;
COMMIT TRANSACTION;

İkinci sessionda da aşağıdaki scripti çalıştıralım.

USE AdventureWorks2012;
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE Person.Person
SET Suffix = 'Junior'
WHERE LastName = 'Abbas'
AND FirstName = 'Syed';
COMMIT TRANSACTION;

Aşağıda da görüldüğü gibi ilk sessiondaki ilk select’te Suffix değerleri Null  geliyor. İkinci sessionda FirstName’i Syed olan ve LastName’i Abbas olan kolon’un Suffix değeri Junior olarak set ediliyor. İlk sessionda 10 saniye beklemeden sonra aynı select tekrar çekiliyor ve gördüğünüz gibi farklı bir sonuç döndüyor. 

Phantom Read: İlk sessionda aşağıdaki sorguyu çalıştıralım.

SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;
BEGIN TRANSACTION
--T1:RowCount=2
SELECT *
  FROM [AdventureWorks2012].[HumanResources].[Department]
  where GroupName='Manufacturing'
  WAITFOR DELAY '00:00:10.000';
--T2:RowCount=3
--Bu arada select sonucu aldığımız verilerle bazı işlemler yapıyor olabiliriz.
SELECT *
  FROM [AdventureWorks2012].[HumanResources].[Department]
  where GroupName='Manufacturing'
COMMIT TRANSACTION

ikinci sessionda aşağıdaki sorguyu çalıştıralım.

USE [AdventureWorks2012]
GO
INSERT INTO [HumanResources].[Department]
           ([Name]
           ,[GroupName]
           ,[ModifiedDate])
     VALUES
           ('PhantomReadExample'
           ,'Manufacturing'
           ,'2002-06-01 00:00:00.000')
GO

Aşağıda da görüldüğü gibi birinci transactiondaki ilk select iki kayıt döndürürken ikinci select 3 kayıt döndürmektedir.

READ UNCOMMITTED Isolation Level'ını kullandığımızda gördüğümüz gibi bütün concurrency sorunları meydana gelebiliyor. Bunun yanı sıra selectler bekleme olmadan sonuç aldığı için performans anlamında bazı kazançlar sağlıyor. Eğer veri tutarlılığı çok önemli olmayan bir sistemde çalışıyorsanız bu Isolation Level’ı tercih edebilirsiniz.

2) Read Committed: SQL SERVER ‘da default Isolation Level' dır. Read Uncommitted’tan farklı olarak, transaction içersinde update edilen data commit olmadan başka bir transaction bu datayı okuyamaz. Bu şekilde dirty read oluşumu engellenmiş olur. Diğer taraftan concurrency ve performans azalmış olacaktır. Lost Update, Non-repeatable read ve Phantom Read bu Isolation Level'da da Read Uncommitted' daki gibi davranacaktır. Dirty Read örneğimizi bu Isolation Level'ı kullanarak tekrarlayalım.

Dirty Read: READ UNCOMMITTED’tan farklı olarak ikinci session’ı çalıştırdığımızda, birinci session bitene kadar bizi bekletecektir. Birinci session bittikten sonra ikinci session’da da işlem tamamlanacaktır  ve sonuç olarak bize Abigail Jones 12038 şeklinde kirli olmayan data geri dönecektir.

3) Repeatable Read: Bu Isolation Level’ın amacı, bir transaction içersinde yapılan select’e ait sonucun transaction sonlanana kadar aynı kalmasını sağlamaktır. Repeatable Read ile çalışan bir transaction içersinde select sorgusu çekilmişse, bu data başka bir transaction tarafından güncellenemez.  Bu Isolation Level'da, dirty read örneğimiz ve phantom read örneğimiz READ COMMITTED Isolation Level'daki gibi davranacaktır. Lost Update ve Non-repeatable read örneklerimizi sırasıyla tekrar uygulayalım.

Lost Update: Örneğimizi uyguladığımızda ikinci session’ın, ilk session’ın bitmesini beklediğini görüyoruz. İlk session update komutunu çalıştırdığında ise ikinci session’ın aşağıdaki hatayı aldığını görüyoruz. Repeatable Read Isolation Level’ının, ilk session’da yapılan select’in ikinci session’da değişmesini engelleyerek lost update’i engellediğini görüyoruz

Transaction (Process ID X) was deadlocked on lock resources with another process and has been chosen as the deadlock victim. Rerun the transaction.

Non-Repeatable Read: Örneğimizi uyguladığımızda ikinci session’ın, ilk session’ın bitmesini beklediğini görüyoruz. İlk session commit olduğunda READ COMMITTED Isolation Level'dan farklı olarak iki select sonucunun da aynı olduğunu görüyoruz. REPEATABLE READ Isolation Level’ı transaction bitene kadar select’in başka bir transaction tarafından update edilmesine izin vermedi. Ama transaction bittikten sonra ikinci session’ın istediği değişikliği yaptığını görüyoruz. 

4) Serializable: Bu Isolation Level’da bir transaction içersinde select yapılıyorsa, başka bir transaction içersinden, ilk transaction bitene kadar ilk transactiondaki select aralığına erişilemez. (Insert,Update,Delete) Ve bir transaction içersinde data modifikasyon işlemleri yapılıyorsa, diğer transactionlar  işlem yapılan aralıkta read yapamaz. Bu Isolation Level'da Dirty Read, Lost Update ve Non-repeatable Read örneklerimizi tekrarladığımızda, Repeatable Read Isolation Level' daki  sonuçlarla aynı sonuçları alacağız. Fakat Phantom Read örneğimizi tekrarladığımızda bu sorunun ortadan kalkmış olduğunu göreceğiz.

Phantom Reads: Sorgularımızı SERIALIZABLE Isolation Level’da çalıştırdığımızda ilk sorgudan aşağıdaki gibi bir sonuç dönüyor. Gördüğünüz gibi bu Isolation Level'da ilk transaction bitene kadar ikinci transaction insert işlemini gerçekleştiremedi.

Serimizin ikinci makalesinde, row versioning bazlı çalışan Isolation Level'ları (RCSI ve SNAPSHOT) inceleyeceğiz. Bu Isolation Level'ların tanımlarını yapıp hangi Isolation Level'da hangi concurrency sorunu nasıl oluşuyor, row versioning bazlı çalışmalarının artıları ve eksileri nelerdir örnekler üzerinde göreceğiz. 


yorum yaz

Üye Girişi

Kullanıcı Adınız

Şifreniz

Şifremi Unuttum

Arkadaşına Tavsiye Et

Tavsiye edebilmek için siteye giriş yapmalısınız