際際滷

際際滷Share a Scribd company logo
PGDay.IT 2011
                                                   Monash University Prato Centre
                                                       Venerd狸 25 Novembre 2011




Serializable Snapshot Isolation (SSI)
         in PostgreSQL 9.1
                  Marco Nenciarini
          Italian PostgreSQL Users Group



                  www.itpug.org
                www.postgresql.org

                        Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                        Monash University Prato Centre
                                                            Venerd狸 25 Novembre 2011




  Chi sono?
 DBA, sviluppatore e sysadmin presso 2ndQuadrant
    Database OLTP business critical
    Data warehousing
 Membro della comunit di PostgreSQL
    Co-Fondatore di ITPUG
 Debian Developer




                             Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                     Monash University Prato Centre
                                                         Venerd狸 25 Novembre 2011




    Sommario
   Le transazioni e i livelli di isolamento
   A cosa servono le transazioni serializzabili?
   Transazioni serializzabili prima della 9.1
   Anomalie
   Un nuovo approccio: Serializable Snapshot Isolation
   Conclusioni




                          Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                         Monash University Prato Centre
                                                             Venerd狸 25 Novembre 2011




   Transazioni
 Sequenza di operazioni eseguita in maniera atomica
 Propriet ACID
    Atomicit
         Indivisibile, o tutto o niente
    Coerenza
         Integrit dei dati
    Isolamento
         Concorrenza con altre transazioni
    Durabilit
         Persistenza dei dati



                              Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                         Monash University Prato Centre
                                                             Venerd狸 25 Novembre 2011




   Isolamento
 Sono previsti 4 livelli di isolamento
    Read uncommitted
        nessun isolamento, pu嘆 leggere da transazioni che saranno annullate
        (dirty read)
    Read committed
        letture successive della stessa riga possono ritornare valori differenti
        (non repeatable read)
    Repeatable read
        letture successive della stessa riga sono coerenti, ma la stessa query
        eseguita due volte potrebbe ritornare dati diversi (phantom read)
    Serializable

                              Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                    Monash University Prato Centre
                                                        Venerd狸 25 Novembre 2011




  Transazioni Serializzabili
  Se due o pi湛 transazioni vengono eseguite in maniera
  concorrente deve esistere una sequenza di esecuzione che
  porti allo stesso risultato

 Il programmatore si deve assicurare solo che la
  transazione esegua le operazioni corrette

 Il database garantisce che non ci saranno problemi di
  concorrenza

                         Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                        Monash University Prato Centre
                                                            Venerd狸 25 Novembre 2011




   In pratica nei database
 Strong Strict Two Phase Locking (SS2PL)
      Lock fino al commit su ogni oggetto coinvolto
      Costoso
      Deadlock
      Database proprietari, no in PostgreSQL
 Snapshot Isolation (SI)
    Non garantisce la serializzabilit
    Nella maggior parte dei casi 竪 sufficiente
    PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server


                             Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                      Monash University Prato Centre
                                                          Venerd狸 25 Novembre 2011




  Snapshot Isolation
 Accede a un'istantanea (snapshot) del database
    MultiVersion Concurrency Control (MVCC)
 Veloce e poco costoso
 Non 竪 permesso modificare alcun valore che sia stato
  cambiato in un'altra transazione concorrente
    Chi primo arriva...




                           Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                       Monash University Prato Centre
                                                           Venerd狸 25 Novembre 2011




  Vantaggi e svantaggi di Snapshot Isolation
 Letture non attendono mai, non bloccano le scritture
 Evita tutti i tipi di anomalie viste fino ad ora
    Dirty read
    Non repetable read
    Phantom read
 Facilmente comprensibile
    Transazioni concorrenti non si vedono fra loro
 Svantaggio: Anomalie
    Alcune esecuzioni non possono essere serializzate


                            Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                       Monash University Prato Centre
                                                           Venerd狸 25 Novembre 2011




   Anomalie in Snapshot Isolation
 Ci sono insiemi di transazioni per cui qualsiasi esecuzione
  竪 serializzabile
    Esempio: transazioni eseguite dal benchmark TPC-C (OLTP)
 Snaphot Isolation pu嘆 dare luogo a anomalie quando
  esiste un sottoinsieme di transazioni in cui ognuna
  modifica qualcosa nell'insieme di dati letti dalle altre
    Vincoli di integrit non dichiarati esplicitamente nel database
     possono essere violati (write skew)
    Abbastanza raro nella pratica



                            Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                 Monash University Prato Centre
                                                     Venerd狸 25 Novembre 2011




  Esempio: Bianco e Nero

-- Crea una tabella che contiene punti colorati
CREATE TABLE punti (id int PRIMARY KEY, colore text);

-- 10 punti. Bianchi i pari, neri i dispari
INSERT INTO punti
  WITH x(id) AS (SELECT generate_series(1,10))
  SELECT id, CASE WHEN id % 2 = 0 THEN 'bianco'
    ELSE 'nero' END FROM x;




                      Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                          Monash University Prato Centre
                                                              Venerd狸 25 Novembre 2011




    Esempio: Bianco e Nero (pre 9.1)
BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
UPDATE punti SET colore = 'nero'
  WHERE colore = 'bianco';
                                        BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
                                        UPDATE punti SET colore = 'bianco'
                                          WHERE colore = 'nero';
                                        COMMIT;
COMMIT;


   Adesso i punti pari sono neri e i punti dispari sono bianchi
      Impossibile da serializzare


                               Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                 Monash University Prato Centre
                                                     Venerd狸 25 Novembre 2011




  Esempio: Dipendenza incrociata
-- Tabella contenente dei generici dati
CREATE TABLE dati (
    classe int NOT NULL,
    valore int NOT NULL
);

-- Dati su cui dobbiamo effettuare un'analisi
INSERT INTO dati VALUES
    (1, 10),
    (1, 20),
    (2, 100),
    (2, 200);

                      Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                          Monash University Prato Centre
                                                              Venerd狸 25 Novembre 2011




    Esempio: Dipendenza incrociata (pre 9.1)
BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
SELECT SUM(valore) FROM dati
  WHERE class = 1;
-- Risultato: 30                         BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
                                         SELECT SUM(valore) FROM dati
                                           WHERE class = 2;
                                         -- Risultato: 300
INSERT INTO dati VALUES (2, 30);
                                         INSERT INTO dati VALUES (1, 300);
COMMIT;
                                         COMMIT;
   Ogni transazione ha modificato i dati letti dall'altra
      Impossibile da serializzare


                               Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                 Monash University Prato Centre
                                                     Venerd狸 25 Novembre 2011




  Esempio: Protezione scoperto
-- Simuliamo dei conti in banca
CREATE TABLE conto (
    proprietario text NOT NULL,
    tipo text NOT NULL,
    saldo money NOT NULL DEFAULT '0.00'::money,
    PRIMARY KEY (nome, tipo)
);

-- Inseriamo due conti appartenenti a 'Carlo'
INSERT INTO conto VALUES
    ('Carlo', 'cassa', 500),
    ('Carlo', 'deposito', 500);

                      Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                        Monash University Prato Centre
                                                            Venerd狸 25 Novembre 2011




    Esempio: Protezione scoperto (pre 9.1)
BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
SELECT tipo, saldo FROM conto
  WHERE nome = 'Carlo';                BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
-- Totale 1000, posso prelevare 900    SELECT tipo, saldo FROM conto
                                            WHERE nome = 'Carlo';
                                       -- Totale 1000, posso prelevare 900
UPDATE conto SET saldo = saldo  900
  WHERE nome = 'Carlo'               UPDATE conto SET saldo = saldo  900
  AND tipo = 'deposito';               WHERE nome = 'Carlo'
                                       AND tipo = 'cassa';
COMMIT;
                                       COMMIT;

   Saldo finale: -800
      Vincolo violato

                             Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                       Monash University Prato Centre
                                                           Venerd狸 25 Novembre 2011




   Serializable Snapshot Isolation
 A partire da PostgreSQL 9.1
     il primo (al momento l'unico)
 Il vecchio livello serializable diventa repeatable read
    Pi湛 di quanto chiede lo standard (No Phantom Read)
 Costo aggiuntivo trascurabile rispetto a SI
    Molto pi湛 veloce del Two Phase Locking
 Elevata concorrenza
    Stessi vantaggi di SI
    Nessun locking aggiuntivo


                            Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                     Monash University Prato Centre
                                                         Venerd狸 25 Novembre 2011




   Come funziona SSI
 Come Snapshot Isolation
    Usa MVCC per leggere da uno snaphot
 Mantiene traccia dell'insieme di lettura e scrittura di ogni
  transazione
 Identifica i conflitti di letura/scrittura al commit
 La transazione fallisce quando viene identificata una
  possibile anomalia
    Il programma deve eseguire nuovamente la transazione
 Falsi positivi

                          Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                          Monash University Prato Centre
                                                              Venerd狸 25 Novembre 2011




    Esempio: Dipendenza logica (9.1)
BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
SELECT tipo, saldo FROM conto
  WHERE nome = 'Carlo';                  BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
-- Totale 1000, posso prelevare 900      SELECT tipo, saldo FROM conto
                                           WHERE nome = 'Carlo';
                                         -- Totale 1000, posso prelevare 900
UPDATE conto SET saldo = saldo  900
  WHERE nome = 'Carlo'                   UPDATE conto SET saldo = saldo  900
  AND tipo = 'deposito';                   WHERE nome = 'Carlo'
                                           AND tipo = 'cassa';
COMMIT;
                                         COMMIT;
                                         -- ERROR: could not serialize access

   Il database si 竪 accorto dell'anomalia
       La transazione fallita pu嘆 essere eseguita nuovamente

                               Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                       Monash University Prato Centre
                                                           Venerd狸 25 Novembre 2011




  Conclusioni
 Alte prestazioni in ambienti ad elevata concorrenza
    Riduce i conflitti
    No locking
 Permette di spostare la gestione della concorrenza
  all'interno del database
    Applicazioni pi湛 semplici
    Meno errori
    Meno debugging
 PostgreSQL all'avanguardia nell'industria dei database

                            Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                  Monash University Prato Centre
                                                      Venerd狸 25 Novembre 2011




  Domande?
 E-Mail: marco.nenciarini@2ndquadrant.it
 URL: www.2ndquadrant.it
 Blog: blog.2ndquadrant.it




                       Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
PGDay.IT 2011
                                                    Monash University Prato Centre
                                                        Venerd狸 25 Novembre 2011




   Licenza Creative Commons
Attribuzione
Non commerciale
Condividi allo stesso modo
2.5 Italia

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/it/
息 2011 2ndQuadrant Italia - http://www.2ndquadrant.it




                         Marco Nenciarini  marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org

More Related Content

Serializable Snapshot Isolation in PostgreSQL 9.1

  • 1. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Serializable Snapshot Isolation (SSI) in PostgreSQL 9.1 Marco Nenciarini Italian PostgreSQL Users Group www.itpug.org www.postgresql.org Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 2. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Chi sono? DBA, sviluppatore e sysadmin presso 2ndQuadrant Database OLTP business critical Data warehousing Membro della comunit di PostgreSQL Co-Fondatore di ITPUG Debian Developer Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 3. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Sommario Le transazioni e i livelli di isolamento A cosa servono le transazioni serializzabili? Transazioni serializzabili prima della 9.1 Anomalie Un nuovo approccio: Serializable Snapshot Isolation Conclusioni Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 4. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Transazioni Sequenza di operazioni eseguita in maniera atomica Propriet ACID Atomicit Indivisibile, o tutto o niente Coerenza Integrit dei dati Isolamento Concorrenza con altre transazioni Durabilit Persistenza dei dati Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 5. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Isolamento Sono previsti 4 livelli di isolamento Read uncommitted nessun isolamento, pu嘆 leggere da transazioni che saranno annullate (dirty read) Read committed letture successive della stessa riga possono ritornare valori differenti (non repeatable read) Repeatable read letture successive della stessa riga sono coerenti, ma la stessa query eseguita due volte potrebbe ritornare dati diversi (phantom read) Serializable Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 6. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Transazioni Serializzabili Se due o pi湛 transazioni vengono eseguite in maniera concorrente deve esistere una sequenza di esecuzione che porti allo stesso risultato Il programmatore si deve assicurare solo che la transazione esegua le operazioni corrette Il database garantisce che non ci saranno problemi di concorrenza Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 7. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 In pratica nei database Strong Strict Two Phase Locking (SS2PL) Lock fino al commit su ogni oggetto coinvolto Costoso Deadlock Database proprietari, no in PostgreSQL Snapshot Isolation (SI) Non garantisce la serializzabilit Nella maggior parte dei casi 竪 sufficiente PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 8. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Snapshot Isolation Accede a un'istantanea (snapshot) del database MultiVersion Concurrency Control (MVCC) Veloce e poco costoso Non 竪 permesso modificare alcun valore che sia stato cambiato in un'altra transazione concorrente Chi primo arriva... Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 9. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Vantaggi e svantaggi di Snapshot Isolation Letture non attendono mai, non bloccano le scritture Evita tutti i tipi di anomalie viste fino ad ora Dirty read Non repetable read Phantom read Facilmente comprensibile Transazioni concorrenti non si vedono fra loro Svantaggio: Anomalie Alcune esecuzioni non possono essere serializzate Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 10. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Anomalie in Snapshot Isolation Ci sono insiemi di transazioni per cui qualsiasi esecuzione 竪 serializzabile Esempio: transazioni eseguite dal benchmark TPC-C (OLTP) Snaphot Isolation pu嘆 dare luogo a anomalie quando esiste un sottoinsieme di transazioni in cui ognuna modifica qualcosa nell'insieme di dati letti dalle altre Vincoli di integrit non dichiarati esplicitamente nel database possono essere violati (write skew) Abbastanza raro nella pratica Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 11. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Esempio: Bianco e Nero -- Crea una tabella che contiene punti colorati CREATE TABLE punti (id int PRIMARY KEY, colore text); -- 10 punti. Bianchi i pari, neri i dispari INSERT INTO punti WITH x(id) AS (SELECT generate_series(1,10)) SELECT id, CASE WHEN id % 2 = 0 THEN 'bianco' ELSE 'nero' END FROM x; Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 12. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Esempio: Bianco e Nero (pre 9.1) BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE; UPDATE punti SET colore = 'nero' WHERE colore = 'bianco'; BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE; UPDATE punti SET colore = 'bianco' WHERE colore = 'nero'; COMMIT; COMMIT; Adesso i punti pari sono neri e i punti dispari sono bianchi Impossibile da serializzare Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 13. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Esempio: Dipendenza incrociata -- Tabella contenente dei generici dati CREATE TABLE dati ( classe int NOT NULL, valore int NOT NULL ); -- Dati su cui dobbiamo effettuare un'analisi INSERT INTO dati VALUES (1, 10), (1, 20), (2, 100), (2, 200); Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 14. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Esempio: Dipendenza incrociata (pre 9.1) BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE; SELECT SUM(valore) FROM dati WHERE class = 1; -- Risultato: 30 BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE; SELECT SUM(valore) FROM dati WHERE class = 2; -- Risultato: 300 INSERT INTO dati VALUES (2, 30); INSERT INTO dati VALUES (1, 300); COMMIT; COMMIT; Ogni transazione ha modificato i dati letti dall'altra Impossibile da serializzare Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 15. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Esempio: Protezione scoperto -- Simuliamo dei conti in banca CREATE TABLE conto ( proprietario text NOT NULL, tipo text NOT NULL, saldo money NOT NULL DEFAULT '0.00'::money, PRIMARY KEY (nome, tipo) ); -- Inseriamo due conti appartenenti a 'Carlo' INSERT INTO conto VALUES ('Carlo', 'cassa', 500), ('Carlo', 'deposito', 500); Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 16. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Esempio: Protezione scoperto (pre 9.1) BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE; SELECT tipo, saldo FROM conto WHERE nome = 'Carlo'; BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE; -- Totale 1000, posso prelevare 900 SELECT tipo, saldo FROM conto WHERE nome = 'Carlo'; -- Totale 1000, posso prelevare 900 UPDATE conto SET saldo = saldo 900 WHERE nome = 'Carlo' UPDATE conto SET saldo = saldo 900 AND tipo = 'deposito'; WHERE nome = 'Carlo' AND tipo = 'cassa'; COMMIT; COMMIT; Saldo finale: -800 Vincolo violato Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 17. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Serializable Snapshot Isolation A partire da PostgreSQL 9.1 il primo (al momento l'unico) Il vecchio livello serializable diventa repeatable read Pi湛 di quanto chiede lo standard (No Phantom Read) Costo aggiuntivo trascurabile rispetto a SI Molto pi湛 veloce del Two Phase Locking Elevata concorrenza Stessi vantaggi di SI Nessun locking aggiuntivo Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 18. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Come funziona SSI Come Snapshot Isolation Usa MVCC per leggere da uno snaphot Mantiene traccia dell'insieme di lettura e scrittura di ogni transazione Identifica i conflitti di letura/scrittura al commit La transazione fallisce quando viene identificata una possibile anomalia Il programma deve eseguire nuovamente la transazione Falsi positivi Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 19. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Esempio: Dipendenza logica (9.1) BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE; SELECT tipo, saldo FROM conto WHERE nome = 'Carlo'; BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE; -- Totale 1000, posso prelevare 900 SELECT tipo, saldo FROM conto WHERE nome = 'Carlo'; -- Totale 1000, posso prelevare 900 UPDATE conto SET saldo = saldo 900 WHERE nome = 'Carlo' UPDATE conto SET saldo = saldo 900 AND tipo = 'deposito'; WHERE nome = 'Carlo' AND tipo = 'cassa'; COMMIT; COMMIT; -- ERROR: could not serialize access Il database si 竪 accorto dell'anomalia La transazione fallita pu嘆 essere eseguita nuovamente Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 20. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Conclusioni Alte prestazioni in ambienti ad elevata concorrenza Riduce i conflitti No locking Permette di spostare la gestione della concorrenza all'interno del database Applicazioni pi湛 semplici Meno errori Meno debugging PostgreSQL all'avanguardia nell'industria dei database Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 21. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Domande? E-Mail: marco.nenciarini@2ndquadrant.it URL: www.2ndquadrant.it Blog: blog.2ndquadrant.it Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org
  • 22. PGDay.IT 2011 Monash University Prato Centre Venerd狸 25 Novembre 2011 Licenza Creative Commons Attribuzione Non commerciale Condividi allo stesso modo 2.5 Italia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/it/ 息 2011 2ndQuadrant Italia - http://www.2ndquadrant.it Marco Nenciarini marco.nenciarini@2ndQuadrant.it - ITPUG.org