nolock no servidor SQL: melhoria de desempenho e riscos coexist

O nível de isolamento de transações do SQL Server garante que as modificações de dados para transações simultâneas não sejam visíveis entre si. No entanto, esse mecanismo de segurança pode levar a gargalos de contenção e desempenho. Para aliviar esses problemas, os desenvolvedores geralmente recorrem ao uso de instruções de Nolock nas declarações SQL.

enquanto o uso da Nolock elimina os bloqueios da tabela e melhora o desempenho da leitura, existem trade-offs. Especificamente, ele permite um cenário de "leitura suja" em que uma transação pode acessar alterações não comprometidas de outras transações. Isso levanta preocupações sobre a consistência e a precisão dos dados.

Equilíbrio entre desempenho e correção

Nolock não deve ser considerado uma prática padrão, mas uma solução temporária em um cenário específico. Certifique -se de pesar cuidadosamente se as melhorias potenciais de desempenho excedem o risco de inconsistências de dados.

De acordo com a experiência, o Nolock é recomendado apenas se as seguintes condições forem atendidas:

• Seu aplicativo não requer dados altamente consistentes ou atualizados (por exemplo, relatórios de marketing ou ferramentas de visualização).
• A tabela base possui um grande número de operações simultâneas de inserção/atualização, resultando em impasse frequente.

Alternativas

é recomendável não confiar apenas em Nolock, mas para explorar outras técnicas de otimização de desempenho, como:

• otimiza os planos de indexação e consulta para minimizar a contenção de bloqueio.
• use níveis de isolamento otimizados, como a leitura de instantânea comprometida.
• Implemente instantâneos somente leitura para isolar dados para consultas de relatório de longa duração.

Resumir

O NOLOCK pode ser usado como uma ferramenta útil para melhorar o desempenho da leitura, mas deve ser usado com cautela e entender suas limitações. Ao pesar os prós e contras e explorar alternativas, os desenvolvedores podem garantir que seus aplicativos atinjam o equilíbrio certo entre desempenho e integridade dos dados.