nolock в SQL Server: улучшение производительности и сосуществование риска

уровень выделения транзакции SQL Server гарантирует, что модификации данных для одновременных транзакций не видны друг другу. Тем не менее, этот механизм безопасности может привести к оспариванию и узким местам. Чтобы облегчить эти проблемы, разработчики часто обращаются к использованию подсказок Nolock в заявлениях SQL.

. При использовании NoLock устраняет блокировки таблицы и улучшает производительность чтения, есть компромиссы. В частности, это позволяет составлять сценарий «грязного чтения», в котором одна транзакция может получить доступ к незаменимым изменениям из других транзакций. Это вызывает обеспокоенность по поводу согласованности и точности данных.

баланс между производительностью и корректностью

nolock не следует считать стандартной практикой, а временным решением в конкретном сценарии. Обязательно тщательно весите, превышают ли потенциальные улучшения производительности риск несоответствий данных.

Согласно опыту, Нолок рекомендуется только в случае выполнения следующих условий:

]
• Ваше приложение не требует очень согласованных или актуальных данных (например, маркетинговые отчеты или инструменты визуализации).
]
• базовая таблица имеет большое количество одновременных операций вставки/обновления, что приводит к частым тупикам.
]

Альтернативы

рекомендуется не полагаться исключительно на Нолок, а исследовать другие методы оптимизации производительности, такие как:

]
• Оптимизировать планы индексации и запросов, чтобы минимизировать конфликт блокировки.
]
• Используйте оптимизированные уровни изоляции, такие как фиктивный снимок.
]
• реализуйте снимки только для чтения, чтобы выделить данные для долгосрочных запросов отчетов.
]

Summarize

Nolock может использоваться в качестве полезного инструмента для улучшения производительности чтения, но следует использовать с осторожностью и понимать его ограничения. Взвешивая плюсы и минусы и изучая альтернативы, разработчики могут гарантировать, что их приложения ограничивают правильный баланс между производительностью и целостностью данных.