JDBC ಸಿಂಕ್ ಕನೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು PostgreSQL ನಲ್ಲಿ PK ಅಲ್ಲದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

JDBC ಸಿಂಕ್ ಕನೆಕ್ಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಬೃಹತ್ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಮಾಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡಿ

ಬಹು-ಹಿಡುವಳಿದಾರರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ನೀವು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬಳಕೆದಾರ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ನೀವು ರಾಜ್ಯ ಮತ್ತು ನಗರದಂತಹ ಬಳಕೆದಾರರ ವಿವರಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ನವೀಕರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಇಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾಚ್ ಇಲ್ಲಿದೆ - ನವೀಕರಣ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಲ್ಲದ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ! ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಇಷ್ಟಪಡುವ ಆಧುನಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಸನ್ನಿವೇಶವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ PostgreSQL ಹೆಚ್ಚು ರಚನಾತ್ಮಕ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. 🤔

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, `user_id` ಮತ್ತು `company_id` ಒಟ್ಟಿಗೆ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕೀಲಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ `ಬಳಕೆದಾರರು' ಎಂಬ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಕೇವಲ `user_id` ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದು ಒಂದು ಟ್ರಿಕಿ ಕಾರ್ಯವಾಗಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನೀವು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ. ಇಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲಿದೆ JDBC ಸಿಂಕ್ ಕನೆಕ್ಟರ್ ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನಡುವೆ ತಡೆರಹಿತ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲು ಎಂದರೆ, `ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಬಳಕೆದಾರರು SET ಸ್ಟೇಟ್ = :state1, city = :city1 WHERE user_id = :user_id` ನಂತಹ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಬಹು ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲದು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಹೊಂದಿರುವ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸುಪ್ತತೆಯು ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವದ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ⚡

ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, ನಾವು PostgreSQL ನಲ್ಲಿ ಬೃಹತ್ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ JDBC ಸಿಂಕ್ ಕನೆಕ್ಟರ್. ನೀವು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಡೆವಲಪರ್ ಆಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಬಗ್ಗೆ ಕುತೂಹಲ ಹೊಂದಿರುವವರಾಗಿರಲಿ, ಈ ಸವಾಲನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಒಳನೋಟಗಳು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೀವು ಕಾಣಬಹುದು.

JDBC ಸಿಂಕ್ ಕನೆಕ್ಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ PostgreSQL ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

Java ಮತ್ತು JDBC ಬಳಸುವ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ದಕ್ಷವಾದ ಬೃಹತ್ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ. PostgreSQL ಟೇಬಲ್. ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮಾಡಲಾದ SQL ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ `ಪ್ರಿಪೇರ್ಡ್ ಸ್ಟೇಟ್‌ಮೆಂಟ್' ಈ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಕೇಂದ್ರವಾಗಿದೆ. `addBatch` ವಿಧಾನವು ಬಹು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಂವಹನದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸರತಿಯಲ್ಲಿರಬಹುದೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಓವರ್ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹೊಸ ರಾಜ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನಗರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾವಿರಾರು ಬಳಕೆದಾರರ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ-ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಹಿವಾಟಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 🚀

ವಹಿವಾಟಿನ ಗಡಿಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವಲ್ಲಿ `setAutoCommit(false)` ನ ಬಳಕೆಯು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಬ್ಯಾಚ್‌ನೊಳಗಿನ ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದ್ಧವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ದೋಷದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಅಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಒಂದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಹು ಬಾಡಿಗೆದಾರರಿಗೆ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಬೇಕು. ಈ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ವಹಿವಾಟಿನಲ್ಲಿ ಗುಂಪು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಅಸಂಗತತೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಭಾಗಶಃ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ನೀವು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು. ⚡

ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ಬೂಟ್-ಆಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದರಿಂದ, REST API ಗಳ ಶಕ್ತಿಯು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ. `@PutMapping` ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಒಳಬರುವ PUT ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ಯಾವುದೇ ಮುಂಭಾಗದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾಡ್ಯುಲಾರಿಟಿ ಎಂದರೆ ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಳಾಸವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವಂತಹ ಬಳಕೆದಾರರ ನವೀಕರಣ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ಬೂಟ್‌ನ ಅವಲಂಬನೆ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಬಾಯ್ಲರ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಮುಂಭಾಗದ ಉದಾಹರಣೆಯು JavaScript ನ `ಫೆಚ್` API ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ವರ್-ಸೈಡ್ ಲಾಜಿಕ್ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸೇತುವೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ಗೆ ನವೀಕರಣ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ, ಬದಲಾವಣೆಗಳು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಫಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರ ಡೇಟಾವನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡಲು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಿರ್ವಾಹಕರನ್ನು ಅನುಮತಿಸಬಹುದು. ಈ ಸೆಟಪ್‌ನ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸ್ವಭಾವವು ಡೇಟಾ ವೇಗವಾಗಿ ಬದಲಾದಾಗಲೂ ಸಹ, ಮುಂಭಾಗವು ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಿಂಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯಬಹುದು, ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ತಡೆರಹಿತ ಅನುಭವವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. 🌐

// Import necessary libraries
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
// Define the update logic
public class JDBCUpdate {
    public static void main(String[] args) {
        String url = "jdbc:postgresql://localhost:5432/yourdb";
        String user = "youruser";
        String password = "yourpassword";
        String query = "UPDATE users SET state = ?, city = ? WHERE user_id = ?";
        try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
             PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(query)) {
            conn.setAutoCommit(false);
            pstmt.setString(1, "NewState");
            pstmt.setString(2, "NewCity");
            pstmt.setString(3, "UserID123");
            pstmt.addBatch();
            pstmt.executeBatch();
            conn.commit();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

// Import Spring and necessary libraries
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import javax.sql.DataSource;
// Define the controller class
@RestController
public class UserController {
    @Autowired
    private DataSource dataSource;
    @PutMapping("/updateUser")
    public String updateUser(@RequestBody UserUpdateRequest request) {
        String query = "UPDATE users SET state = ?, city = ? WHERE user_id = ?";
        try (Connection conn = dataSource.getConnection();
             PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(query)) {
            pstmt.setString(1, request.getState());
            pstmt.setString(2, request.getCity());
            pstmt.setString(3, request.getUserId());
            pstmt.executeUpdate();
            return "Update successful";
        } catch (Exception e) {
            return "Update failed: " + e.getMessage();
        }
    }
}

// Define the API request function
async function updateUserData(users) {
    const url = "/updateUser";
    for (const user of users) {
        try {
            const response = await fetch(url, {
                method: "PUT",
                headers: {
                    "Content-Type": "application/json"
                },
                body: JSON.stringify(user)
            });
            if (!response.ok) throw new Error("Failed to update user: " + user.userId);
            console.log("Updated user:", user.userId);
        } catch (error) {
            console.error(error);
        }
    }
}
// Call the function with sample data
updateUserData([
    { userId: "UserID123", state: "NewState", city: "NewCity" },
    { userId: "UserID456", state: "AnotherState", city: "AnotherCity" }
]);

ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ PK ಅಲ್ಲದ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಲೈನಿಂಗ್

ಪ್ರಾಥಮಿಕವಲ್ಲದ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡೆಗಣಿಸಲ್ಪಡುವ ಒಂದು ಅಂಶವೆಂದರೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ. ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಬಹು-ಬಾಡಿಗೆದಾರ SaaS ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ದಟ್ಟಣೆಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಲ್ಲಿ ಭಾರಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಎ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು PostgreSQL ಡೇಟಾಬೇಸ್, ಬೃಹತ್ ನವೀಕರಣಗಳಿಗೆ ಲಾಕ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನವೀಕರಣಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 🚀

ಬ್ಯಾಚ್ ನವೀಕರಣಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಹಿವಾಟಿನ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. PostgreSQL ನ ದೃಢವಾದ ವಹಿವಾಟು ಬೆಂಬಲವು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ವಹಿವಾಟಿನಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಕಟ್ಟಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ BEGIN ಮತ್ತು COMMIT. ದೋಷವು ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಿದರೂ ಸಹ, ಎಲ್ಲಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಬಹು ಬಳಕೆದಾರರ ನಗರಗಳನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ವಿಫಲವಾದರೆ, ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ವಹಿವಾಟು ಎಲ್ಲಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬಹುದು, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲೀನ್ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಬಿಡಬಹುದು.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಕಾಫ್ಕಾದಂತಹ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಈವೆಂಟ್-ಚಾಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನವೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ದಿ JDBC ಸಿಂಕ್ ಕನೆಕ್ಟರ್ ಅಪ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗೆ ಡೇಟಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸಿಂಕ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಇಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಾಫ್ಕಾ ವಿಷಯದಿಂದ ಪಡೆದ ಬಳಕೆದಾರರ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬರೆಯಬಹುದು, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕನಿಷ್ಠ ಸುಪ್ತತೆಯೊಂದಿಗೆ ನವೀಕೃತವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡಬೇಕು.