JDBC സിങ്ക് കണക്റ്റർ ഉപയോഗിച്ച് PostgreSQL-ൽ നോൺ-പികെ ഫീൽഡുകൾ കാര്യക്ഷമമായി അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നു

ജെഡിബിസി സിങ്ക് കണക്റ്റർ ഉപയോഗിച്ച് ബൾക്ക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ മാസ്റ്റേഴ്സ് ചെയ്യുന്നു

ഒരു മൾട്ടി-ടെനൻ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനായി നിങ്ങൾ ഒരു ഡൈനാമിക് ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റാബേസ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതായി സങ്കൽപ്പിക്കുക, കൂടാതെ സംസ്ഥാനവും നഗരവും പോലുള്ള ഉപയോക്തൃ വിശദാംശങ്ങൾ നിങ്ങൾ പതിവായി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. എന്നാൽ ഇതാ ക്യാച്ച് - അപ്‌ഡേറ്റ് വ്യവസ്ഥകൾ പ്രാഥമികമല്ലാത്ത കീ ഫീൽഡുകളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു! റിലേഷണൽ ഡാറ്റാബേസുകൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന ആധുനിക സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഈ സാഹചര്യം സാധാരണമാണ് PostgreSQL ഉയർന്ന ഘടനാപരമായ പട്ടികകളിൽ ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുക. 🤔

ഉദാഹരണത്തിന്, `user_id`, `company_id` എന്നിവ ഒരുമിച്ച് പ്രൈമറി കീയായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന `ഉപയോക്താക്കൾ` എന്ന പട്ടിക പരിഗണിക്കുക. `user_id` മാത്രം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വരികൾ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് ഒരു ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കാര്യമായി മാറിയേക്കാം, പ്രത്യേകിച്ചും നിങ്ങൾ ഒരേസമയം ഒന്നിലധികം അപ്‌ഡേറ്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുമ്പോൾ. ഇവിടെ എവിടെയാണ് JDBC സിങ്ക് കണക്റ്റർ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും ഡാറ്റാബേസിനും ഇടയിൽ തടസ്സമില്ലാത്ത സംയോജനം അനുവദിക്കുന്നു.

`ഉപയോക്താക്കൾ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുക SET state = :state1, city = :city1 WHERE user_id = :user_id` പോലെയുള്ള ചോദ്യം, ഒന്നിലധികം അപ്‌ഡേറ്റുകൾ കാര്യക്ഷമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക എന്നതാണ് പ്രധാന വെല്ലുവിളി. ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ടുള്ള പരിതസ്ഥിതികളിൽ ഇത് വളരെ നിർണായകമാണ്, ഇവിടെ ലേറ്റൻസി ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തെ നേരിട്ട് ബാധിക്കും. ⚡

ഈ ഗൈഡിൽ, PostgreSQL-ൽ ബൾക്ക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കും JDBC സിങ്ക് കണക്റ്റർ. നിങ്ങൾ സമാനമായ തടസ്സങ്ങൾ നേരിടുന്ന ഒരു ഡെവലപ്പർ ആണെങ്കിലും അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാബേസ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനെ കുറിച്ച് ജിജ്ഞാസയുള്ള ആളാണെങ്കിൽ, ഈ വെല്ലുവിളിയെ എളുപ്പത്തിൽ നേരിടാൻ നിങ്ങൾക്ക് പ്രായോഗിക ഉൾക്കാഴ്ചകളും ഉദാഹരണങ്ങളും കണ്ടെത്താനാകും.

JDBC സിങ്ക് കണക്റ്റർ ഉപയോഗിച്ച് PostgreSQL അപ്‌ഡേറ്റുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു

ജാവയും ജെഡിബിസിയും ഉപയോഗിക്കുന്ന ബാക്കെൻഡ് സ്‌ക്രിപ്റ്റിൽ, കാര്യക്ഷമമായ ബൾക്ക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിലാണ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. PostgreSQL മേശ. പാരാമീറ്ററൈസ്ഡ് SQL അന്വേഷണങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്ന ഈ സമീപനത്തിൻ്റെ കേന്ദ്രമാണ് `തയ്യാറാക്കിയ സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റ്'. ഒറ്റ ഡാറ്റാബേസ് ഇൻ്ററാക്ഷനിൽ എക്‌സിക്യൂഷനുവേണ്ടി ഒന്നിലധികം അന്വേഷണങ്ങൾ ക്യൂവിൽ നിൽക്കുന്നതായി `addBatch` രീതി ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് ഓവർഹെഡ് കുറയ്ക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, പുതിയ സംസ്ഥാനങ്ങളും നഗരങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് ആയിരക്കണക്കിന് ഉപയോക്തൃ റെക്കോർഡുകൾ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യേണ്ടത് ആവശ്യമാണെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക - ഈ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ബാച്ച് ചെയ്യുന്നത് പ്രക്രിയയെ കാര്യക്ഷമമാക്കുകയും ഇടപാട് സമയം കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. 🚀

ഇടപാട് അതിരുകൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിൽ `setAutoCommit(false)` എന്നതിൻ്റെ ഉപയോഗം ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു, ഒരു ബാച്ചിനുള്ളിലെ എല്ലാ പ്രവർത്തനങ്ങളും ഒന്നുകിൽ പൂർണ്ണമായി പ്രതിജ്ഞാബദ്ധമാണെന്ന് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പിശക് സംഭവിച്ചാൽ പിൻവലിക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഇത് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസിൻ്റെ സമഗ്രത ഉറപ്പ് നൽകുന്നു. ഒരു ഓപ്പറേഷനിൽ ഒന്നിലധികം വാടകക്കാർക്കായി ഒരു ആപ്ലിക്കേഷൻ റെക്കോർഡുകൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യേണ്ട ഒരു യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യം പരിഗണിക്കുക. ഈ മാറ്റങ്ങളെ ഒരൊറ്റ ഇടപാടായി ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നതിലൂടെ, പൊരുത്തക്കേടുകളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാവുന്ന ഭാഗിക അപ്‌ഡേറ്റുകൾ നിങ്ങൾക്ക് ഒഴിവാക്കാനാകും. ⚡

സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ട് അധിഷ്‌ഠിത സൊല്യൂഷനിലേക്ക് മാറുമ്പോൾ, REST API-കളുടെ ശക്തി പ്രാബല്യത്തിൽ വരും. `@PutMapping` വ്യാഖ്യാനം ഇൻകമിംഗ് PUT അഭ്യർത്ഥനകൾ കാര്യക്ഷമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, ഏത് ഫ്രണ്ട്എൻഡ് സിസ്റ്റവുമായും ബാക്കെൻഡിനെ സമന്വയിപ്പിക്കുന്നത് ലളിതമാക്കുന്നു. ഈ മോഡുലാരിറ്റി അർത്ഥമാക്കുന്നത്, ഒരു ഉപയോക്താവിൻ്റെ വിലാസം മാറ്റുന്നത് പോലുള്ള ഉപയോക്തൃ അപ്‌ഡേറ്റ് അഭ്യർത്ഥനകൾ ചലനാത്മകമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും എന്നാണ്. സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ടിൻ്റെ ഡിപൻഡൻസി ഇഞ്ചക്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡാറ്റാബേസിലേക്കുള്ള കണക്ഷനുകൾ വൃത്തിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, ബോയിലർ പ്ലേറ്റ് കോഡ് കുറയ്ക്കുകയും പരിപാലനക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

അവസാനമായി, ഉപയോക്തൃ ഇൻ്റർഫേസുകളും സെർവർ സൈഡ് ലോജിക്കും തമ്മിലുള്ള വിടവ് JavaScript-ൻ്റെ `ഫെച്ച്' API എങ്ങനെ പരിഹരിക്കുന്നുവെന്ന് ഫ്രണ്ട്എൻഡ് ഉദാഹരണം കാണിക്കുന്നു. ഇത് ബാക്കെൻഡിലേക്ക് അപ്‌ഡേറ്റ് അഭ്യർത്ഥനകൾ അയയ്‌ക്കുന്നു, മാറ്റങ്ങൾ തത്സമയം പ്രതിഫലിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഡാഷ്‌ബോർഡിലൂടെ ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റ ബൾക്ക് ആയി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യാൻ ഉപയോക്താവിനെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന ഒരു ആപ്ലിക്കേഷൻ അഡ്മിൻമാരെ അനുവദിച്ചേക്കാം. ഈ സജ്ജീകരണത്തിൻ്റെ ചലനാത്മക സ്വഭാവം, ഡാറ്റ അതിവേഗം മാറുന്നുണ്ടെങ്കിലും, മുൻഭാഗത്തിന് ബാക്കെൻഡുമായി സമന്വയത്തിൽ തുടരാനാകുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് ഉപയോക്താക്കൾക്കും അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റർമാർക്കും ഒരുപോലെ തടസ്സമില്ലാത്ത അനുഭവം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. 🌐

// 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" }
]);

നൂതന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് നോൺ-പികെ അപ്‌ഡേറ്റുകൾ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു

നോൺ-പ്രൈമറി കീ ഫീൽഡുകൾ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിൽ പലപ്പോഴും അവഗണിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു വശം വലിയ തോതിലുള്ള ഡാറ്റ കാര്യക്ഷമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടതിൻ്റെ പ്രാധാന്യമാണ്. ഇ-കൊമേഴ്‌സ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മൾട്ടി-ടെനൻ്റ് SaaS ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പോലുള്ള ഉയർന്ന ട്രാഫിക് പരിതസ്ഥിതികളിൽ, അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ബാച്ച് ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് സിസ്റ്റം പ്രകടനത്തിൽ വലിയ മാറ്റമുണ്ടാക്കും. എ ഉപയോഗിക്കുന്നത് PostgreSQL ഡാറ്റാബേസ്, ബൾക്ക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾക്ക് ലോക്കിംഗ് പ്രശ്‌നങ്ങളോ പ്രകടന തടസ്സങ്ങളോ ഒഴിവാക്കാൻ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ആവശ്യമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, അപ്‌ഡേറ്റ് സമയത്ത് സൂചിക സ്കാനുകൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നത് നിർവ്വഹണ സമയം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കും. 🚀

ബാച്ച് അപ്‌ഡേറ്റ് സമയത്ത് ഇടപാടുകളുടെ സമഗ്രത കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നതാണ് മറ്റൊരു നിർണായക ഘടകം. PostgreSQL-ൻ്റെ ശക്തമായ ഇടപാട് പിന്തുണ ഡവലപ്പർമാരെ ഒരൊറ്റ ഇടപാടിൽ ഒന്നിലധികം അപ്‌ഡേറ്റുകൾ പൊതിയാൻ അനുവദിക്കുന്നു BEGIN ഒപ്പം COMMIT. ഒരു പിശക് മധ്യത്തിൽ സംഭവിച്ചാലും, എല്ലാ മാറ്റങ്ങളും സ്ഥിരമായി പ്രയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ ഒന്നിലധികം ഉപയോക്താക്കളുടെ നഗരങ്ങൾ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയും ഒരു അപ്‌ഡേറ്റ് പരാജയപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നുവെങ്കിൽ, ശരിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഇടപാടിന് എല്ലാ മാറ്റങ്ങളും പിൻവലിക്കാനാകും, ഇത് ഡാറ്റാബേസ് ശുദ്ധമായ അവസ്ഥയിലാക്കുന്നു.

അവസാനമായി, കാഫ്ക പോലുള്ള തത്സമയ ഇവൻ്റ്-ഡ്രൈവ് സിസ്റ്റങ്ങളുമായി അപ്‌ഡേറ്റ് പ്രക്രിയകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് സ്കേലബിളിറ്റി മെച്ചപ്പെടുത്തും. ദി JDBC സിങ്ക് കണക്റ്റർ അപ്‌സ്ട്രീം സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റാബേസിലേക്കുള്ള ഡാറ്റ മാറ്റങ്ങൾ തുടർച്ചയായി സമന്വയിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് ഇവിടെ മികവ് പുലർത്തുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, കാഫ്ക വിഷയത്തിൽ നിന്ന് ലഭിക്കുന്ന ഉപയോക്തൃ അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ഡാറ്റാബേസിലേക്ക് കാര്യക്ഷമമായി എഴുതാൻ കഴിയും, കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസിയിൽ സിസ്റ്റം കാലികമായി തുടരുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഡാറ്റ ഇടയ്ക്കിടെ മാറുകയും വേഗത്തിൽ പ്രചരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യേണ്ട ഡൈനാമിക് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് ഈ സമീപനം അനുയോജ്യമാണ്.