JDBC ਸਿੰਕ ਕਨੈਕਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ PostgreSQL ਵਿੱਚ ਗੈਰ-PK ਫੀਲਡਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ

JDBC ਸਿੰਕ ਕਨੈਕਟਰ ਦੇ ਨਾਲ ਬਲਕ ਅੱਪਡੇਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਕਿਰਾਏਦਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰਾਜ ਅਤੇ ਸ਼ਹਿਰ ਵਰਗੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਇੱਥੇ ਕੈਚ ਹੈ - ਅੱਪਡੇਟ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕੁੰਜੀ ਖੇਤਰਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ! ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ PostgreSQL ਉੱਚ ਸੰਰਚਨਾ ਵਾਲੇ ਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰੋ। 🤔

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, `ਉਪਭੋਗਤਾ` ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ `user_id` ਅਤੇ `company_id` ਇਕੱਠੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕੁੰਜੀ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਕੱਲੇ `user_id` ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਔਖਾ ਕੰਮ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਕਈ ਅੱਪਡੇਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਇੱਥੇ ਹੈ ਜਿੱਥੇ JDBC ਸਿੰਕ ਕਨੈਕਟਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ, ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ `UPDATE user SET state = :state1, city = :city1 WHERE user_id = :user_id`, ਕਈ ਅੱਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉੱਚ ਥ੍ਰੋਪੁੱਟ ਵਾਲੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ⚡

ਇਸ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ PostgreSQL ਵਿੱਚ ਬਲਕ ਅੱਪਡੇਟ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ JDBC ਸਿੰਕ ਕਨੈਕਟਰ. ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੋ ਜੋ ਸਮਾਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਉਤਸੁਕ ਹੋ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਨਾਲ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਸਮਝ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਮਿਲਣਗੀਆਂ।

JDBC ਸਿੰਕ ਕਨੈਕਟਰ ਨਾਲ PostgreSQL ਅੱਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

Java ਅਤੇ JDBC ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬੈਕਐਂਡ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ, ਫੋਕਸ ਇੱਕ 'ਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਲਕ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ 'ਤੇ ਹੈ। PostgreSQL ਮੇਜ਼ 'ਤਿਆਰ ਸਟੇਟਮੈਂਟ' ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਕੇਂਦਰੀ ਹੈ, ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਈਜ਼ਡ SQL ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। 'addBatch' ਵਿਧੀ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਲਈ ਕਈ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਕਤਾਰਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਨਵੇਂ ਰਾਜਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਹਿਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ - ਇਹਨਾਂ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬੈਚ ਕਰਨਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। 🚀

`setAutoCommit(false)` ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬੈਚ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਾਰੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਤਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧ ਹਨ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਗਲਤੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਰੋਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਿਰਾਏਦਾਰਾਂ ਲਈ ਰਿਕਾਰਡ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਗਰੁੱਪ ਬਣਾ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਅਧੂਰੇ ਅੱਪਡੇਟ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ। ⚡

ਸਪਰਿੰਗ ਬੂਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੱਲ 'ਤੇ ਸਵਿਚ ਕਰਨਾ, REST API ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। `@PutMapping` ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ PUT ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦੀ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਫਰੰਟਐਂਡ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਬੈਕਐਂਡ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਡਯੂਲਰਿਟੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅੱਪਡੇਟ ਬੇਨਤੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਾ ਪਤਾ ਬਦਲਣਾ, ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਪਰਿੰਗ ਬੂਟ ਦੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਇੰਜੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਬਾਇਲਰਪਲੇਟ ਕੋਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਫਰੰਟਐਂਡ ਉਦਾਹਰਨ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ JavaScript ਦਾ `fetch` API ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਅਤੇ ਸਰਵਰ-ਸਾਈਡ ਤਰਕ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬੈਕਐਂਡ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਬੇਨਤੀਆਂ ਭੇਜਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕਾਂ ਨੂੰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਰਾਹੀਂ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸੈਟਅਪ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਫਰੰਟਐਂਡ ਬੈਕਐਂਡ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿੰਕ ਵਿੱਚ ਰਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਹਿਜ ਅਨੁਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। 🌐

// 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" }
]);

ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਗੈਰ-ਪੀਕੇ ਅਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣਾ

ਗੈਰ-ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕੁੰਜੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਹੈ। ਉੱਚ-ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਾਂ ਮਲਟੀ-ਟੇਨੈਂਟ SaaS ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਬੈਚ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਫ਼ਰਕ ਲਿਆ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਏ PostgreSQL ਡਾਟਾਬੇਸ, ਬਲਕ ਅੱਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ ਤਾਲਾਬੰਦੀ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਅੱਪਡੇਟ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਸੂਚਕਾਂਕ ਸਕੈਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। 🚀

ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਬੈਚ ਅੱਪਡੇਟ ਦੌਰਾਨ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। PostgreSQL ਦਾ ਮਜਬੂਤ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਸਮਰਥਨ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਅਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਟਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ BEGIN ਅਤੇ COMMIT. ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਗਾਤਾਰ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਅੱਧ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸ਼ਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅੱਪਡੇਟ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਸਾਰੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਛੱਡ ਕੇ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਕਾਫਕਾ ਵਰਗੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਇਵੈਂਟ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਅਪਡੇਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦ JDBC ਸਿੰਕ ਕਨੈਕਟਰ ਅੱਪਸਟਰੀਮ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੰਕ ਕਰਕੇ ਇੱਥੇ ਐਕਸਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਕਾਫਕਾ ਵਿਸ਼ੇ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨਾਲ ਅੱਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਅਕਸਰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।