複雑なデータベース操作 (特に、トランザクションが関係するもの) により、デバッグするのが難しいデッドロックやデータの不整合が発生する可能性があります。
Copilot Chat は、ロックまたはデッドロックが発生する可能性があるトランザクション内のポイントを特定でき、ロック戦略の調整やデッドロック例外の適切な処理など、トランザクションの分離またはデッドロックの解決に関するベスト プラクティスを指摘できます。
Note
この記事に示されている応答は例です。 Copilot Chat の応答は非決定的であるため、ここに示されているものとは異なる応答が返される可能性があります。
相互に依存する行の同時更新の回避
2 つ以上のトランザクションがデータベース テーブル内の同じ行を、異なる順序で更新しようとすると、循環待機状態が発生する可能性があります。
シナリオ例
次の SQL スニペットでは、テーブルの 1 つの行が更新されてから、数秒かかる操作が実行された後、同じテーブルの別の行が更新されます。 これは、トランザクションが id = 1 の行をロックしてから、トランザクションが完了してロックが解除されるまで数秒かかるため、問題になります。 この時間中に、同様の操作を実行する別のトランザクションが開始し、こちらは最初に id = 2 の行を更新できるようにロックしてから、次に id = 1 の行をロックしようとすると、両方のトランザクションがもう一方のトランザクションの完了を待機したままになり、デッドロックが発生します。
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE my_table SET value = 'Some value' WHERE id = 301;
-- Simulate a process taking 5 seconds:
WAITFOR DELAY '00:00:05';
UPDATE my_table SET value = 'Another value' WHERE id = 127;
COMMIT TRANSACTION;
プロンプトの例 1
このトランザクションに問題があるかどうかを調べることができます。
エディターでトランザクションのコードを選んでから、Copilot Chat に尋ねます。
Is this transaction good?
応答の例 1
Copilot は、"SQL コード内のトランザクションは概ね問題ない" ことを伝えますが、ロック期間、エラー処理、コンカレンシーなど、考慮すべき事をいくつか示します。 "トランザクションが長時間ロックを保持し、ブロックまたはデッドロックにつながる可能性がある" ことを指摘します。 応答には、エラー処理を追加した変更後のコードも含まれます。
この場合、ユーザーはエラー処理を追加しないことにします。 今は、デッドロックの可能性に対処したいと考えています。
プロンプトの例 2
次のフォローアップ プロンプトを入力します。
How can I rewrite this code to reduce the chance of deadlock to a minimum while not adversely affecting performance. Tell me anything else I can do to avoid a deadlock. Note: I don't want to add error handling at this time.
応答の例 2
Copilot は、次のアドバイスを提供します。
- アクセス順序: すべてのトランザクションがテーブルと行に同じ順序でアクセスすることを確認します。
- トランザクションを短くする: トランザクションがロックを保持する時間を最小限にします。
- 適切な分離レベルを使用する: 要件を満たす最低の分離レベルを使います。
修正したバージョンのコードを次に示します。
BEGIN TRANSACTION;
-- Update the rows in a consistent order
UPDATE my_table SET value = 'Another value' WHERE id = 127;
UPDATE my_table SET value = 'Some value' WHERE id = 301;
-- Simulate a process taking 5 seconds:
WAITFOR DELAY '00:00:05';
COMMIT TRANSACTION;
インデックスを使わない検索の回避
インデックスが作成されていないテーブル列を検索すると、通常、テーブル全体がスキャンされます。 これは非常に遅く、リソースを大量に消費することがあり、パフォーマンスのボトルネックになる可能性が高くなります。
シナリオ例
次の SQL では、some_column にインデックスが作成されていない場合、テーブル全体がスキャンされます。
BEGIN TRANSACTION;
SELECT * FROM my_table WHERE some_column = 'some_value';
-- More actions here, then:
COMMIT TRANSACTION;
プロンプトの例
Copilot に次のように尋ねると、通常、潜在的な問題が明らかになります。
How can I optimize this transaction?
応答の例
Copilot は、いくつかのアドバイスを提供し、列のインデックスを作成する必要があることを指摘します。
トランザクションを最適化するには、ロックを減らして、パフォーマンスを高めるため、トランザクションをできるだけ短くする必要があります。 いくつかのヒントを次に示します。
- トランザクションで行われる作業を最小限にする: トランザクションには必要な操作のみを含めます。
- 適切なインデックスを使う: WHERE 句で使われる列のインデックスを必ず作成します。
- 実行時間の長いトランザクションを避ける: ロックの問題を避けるため、トランザクションの時間を短くします。
応答で提案されるコードには、列のインデックスを作成するための SQL コマンドが含まれます。
`CREATE INDEX idx_some_column ON my_table(some_column);`
実行時間の長いトランザクションの回避
実行時間の長いクエリやトランザクションは、パフォーマンスを大幅に低下させ、他の操作のボトルネックの原因になる可能性があるため、可能な限り回避することが重要です。 さらに、大量のメモリとログ領域を消費する可能性があるため、高負荷環境でアプリケーションの障害が発生しやすくなります。
シナリオ例
次の SQL で target_table に作成される新しい行には、source_table のさまざまな条件を満たす行から、一部のフィールドのデータが格納されます。 source_table が非常に大きい場合、トランザクションの実行時間が長くなる可能性があります。
BEGIN TRANSACTION;
INSERT INTO target_table (first_name, last_name, email, dept, role, hire_date)
SELECT first_name, last_name, email, department, job_title, start_date
FROM source_table
WHERE (department = 'Engineering' AND (salary > 95000 OR grade > 5))
OR (department = 'Marketing' AND performance_rating = 'Excellent');
COMMIT;
プロンプトの例
実行時間の長いトランザクションを回避できるかどうかを、Copilot に尋ねることができます。
source_table is an extremely large table. Without altering the table, how can I ensure this SQL doesn't become a long-running query, that blocks other operations?
応答の例
Copilot は、次の戦略を提案します。
- バッチ処理: 1 つの大きなトランザクションではなく、小さなバッチでデータを処理します。 これは、制限とオフセットを含むループを使って行うことができます。
- インデックスの作成: クエリを速くするため、
WHERE句で使われる列 (department、salary、grade、performance_rating) のインデックスを作成します。 - ロックの設定: 行レベルのロックを使い、テーブル全体をロックしないようにします。
次のようなバッチ処理を実装できる方法の例が示されます。 この SQL は、一度に 1000 行のバッチでデータを処理して、データベースの負荷を軽減し、トランザクションの実行時間が長くなるのを防ぎます。
DECLARE @BatchSize INT = 1000;
DECLARE @Offset INT = 0;
DECLARE @RowCount INT;
SET @RowCount = @BatchSize;
WHILE @RowCount = @BatchSize
BEGIN
BEGIN TRANSACTION;
INSERT INTO target_table (first_name, last_name, email, dept, role, hire_date)
SELECT first_name, last_name, email, department, job_title, start_date
FROM source_table
WHERE (department = 'Engineering' AND salary > 95000)
OR (department = 'Engineering' AND years_of_experience > 5)
OR (department = 'Marketing' AND performance_rating = 'Excellent');
ORDER BY primary_key_column
OFFSET @Offset ROWS FETCH NEXT @BatchSize ROWS ONLY;
SET @RowCount = @@ROWCOUNT;
SET @Offset = @Offset + @BatchSize;
COMMIT;
END;
Copilot では、提案されているコードの primary_key_column を、source_table の実際の主キー列の名前に置き換えることが指示されています。
データ整合性の問題の回避
データベース内の情報の正確性、整合性、完全性が維持されることが重要です。 クエリが適切に設計されていないと、データが見つからなかったり、正しくなかったりする可能性があります。
シナリオ例
次の SQL トランザクションは、従業員レコードを削除して削除ログを作成します。 ただし、DELETE 操作が成功して INSERT 操作が失敗する可能性があり、その場合は削除に関するログ レコードがありません。
BEGIN TRANSACTION;
DELETE FROM employees
WHERE employee_id = 101;
INSERT INTO deletion_log (employee_id, deletion_date, reason)
VALUES (101, GETDATE(), 'Voluntary Resignation');
COMMIT TRANSACTION;
プロンプトの例
How can I ensure that the DELETE and INSERT operations are only performed if both succeed?
Copilot は、エラー処理を含むトランザクションを使ってこれを実現することを指摘します。 SQL Server の TRY...CATCH コンストラクトを使用する次のような例を示します。
BEGIN TRY
BEGIN TRANSACTION;
DELETE FROM employees
WHERE employee_id = 101;
INSERT INTO deletion_log (employee_id, deletion_date, reason)
VALUES (101, GETDATE(), 'Voluntary Resignation');
COMMIT TRANSACTION;
END TRY
BEGIN CATCH
ROLLBACK TRANSACTION;
-- Handle the error, e.g., log it or re-throw
DECLARE @ErrorMessage NVARCHAR(4000);
DECLARE @ErrorSeverity INT;
DECLARE @ErrorState INT;
SELECT
@ErrorMessage = ERROR_MESSAGE(),
@ErrorSeverity = ERROR_SEVERITY(),
@ErrorState = ERROR_STATE();
RAISERROR (@ErrorMessage, @ErrorSeverity, @ErrorState);
END CATCH;
提案されたコードでは、DELETE または INSERT 操作が失敗した場合はトランザクションはロールバックされ、データベースに対する変更は行われません。