• 余额表的处理方法


    原由

    在开发ERP应用中,我们经常需要知道某个实体的当前数量,例如知道商品当前的库存,或者科目的金额,或者某个客户剩余的信用额度,所以这种需求是比较普遍的。

    通常会设计两张表,一张是流水账表,有的称明细表,或者日志表,用于记录所有发生的事务记录。一张是余额表,用于记录各个实体当前最新的余额。

    流水号

    NO.

    商品编号

    ProductId

    增加

    Add

    减少

    Reduce

    1

    P1

    3

    2

    P1

    1

    3

    P2

    5

    商品编号

    ProductId

    余额

    Banlance

    P1

    2

    P2

    5

    如果有一张单据分别出货P1和P2各一件,而另外一个单据也出货P2和P1各一件,只是顺序不同而已。所以可能出现下面的sql执行顺序。

    顺序

    Order

    用户1

    User 1

    用户2

    User 2

    状态

    Status

    1

    begin tran

    begin tran

    OK

    2

    INSERT INTO [Chronological]
    
    ([NO],   [ProductId],[Reduce])
    
    VALUES   (4, ‘P1’, 1);
    INSERT INTO [Chronological]
    
    ([NO],   [ProductId],[Reduce])
    
    VALUES (5, ‘P2’, 1);

    OK

    3

    Update   [Banlance]
    
      Set Banlance = Banlance- 1
    
      Where ProductId = ‘P1’

    OK

    4

    Update [Banlance]
    
      Set Banlance =   Banlance- 1
    
      Where ProductId =   ‘P2’

    OK

    5

    Update   [Banlance]
    
      Set Banlance = Banlance- 1
    
      Where ProductId = ‘P2’

    Wait…

    6

    Update [Banlance]
    
      Set Banlance =   Banlance- 1
    
      Where ProductId =   ‘P1’

    Wait

    可以看出,当两个用户需要的资源(余额表)很容易产生死锁,这是本文要关键解决的问题。

    另外,实际情况还要更复杂,由于不能保证余额表一定存在对应的产品记录,当Update Banlance表未影响任何行时,需要执行一个Insert 指令,你很容易想到的,另外一个用户也正好执行了此产品的Update,也发现未影响任何行兵执行一个Insert指令,而后执行的insert将出现“数据重复”的异常。

    解决方案一:顺序的更新数据

    第一种解决方案是在执行Update指令时,对要更新的数据进行排序。对于此案例,我们可以对ProductId进行排序,重新执行上面的SQL.

    顺序

    Order

    用户1

    User 1

    用户2

    User 2

    状态

    Status

    1

    begin tran
    begin tran

    OK

    2

    INSERT INTO [Chronological]
    
    ([NO],   [ProductId],[Reduce])
    
    VALUES   (4, ‘P1’, 1);
    INSERT INTO [Chronological]
    
    ([NO],   [ProductId],[Reduce])
    
    VALUES (5, ‘P1’, 1);

    OK

    3

    Update   [Banlance]
    
      Set Banlance = Banlance- 1
    
      Where ProductId = ‘P1’

    OK

    4

    Update [Banlance]
    
      Set Banlance =   Banlance- 1
    
      Where ProductId =   ‘P1’

    Wait…

    5

    Update   [Banlance]
    
      Set Banlance = Banlance- 1
    
      Where ProductId = ‘P2’

    OK

    6

    commit

    OK

    7

    -- 指令 4   开始执行

    OK

    8

    Update [Banlance]
    
      Set Banlance =   Banlance- 1
    
      Where ProductId =   ‘P2’

    OK

    9

    commit

    OK

    通过排序,我们很好的避免了死锁问题。

    实际情况是可能没有对应的商品行,需要提前插入数据,让我们看看没有P1的情况。(为简化示例,省去流水账的SQL,改出库为入库,仅入库P1)。

    顺序

    Order

    用户1

    User 1

    用户2

    User 2

    状态

    Status

    1

    begin tran
    begin tran

    OK

     

    2

    Update   [Banlance]
    
      Set Banlance = Banlance + 1
    
      Where ProductId =   ‘P1’

    -- 没有影响行

    OK

    3

    Update [Banlance]
    
      Set Banlance =   Banlance + 1
    
      Where ProductId =   ‘P1’
    
    -- 没有影响行

    OK

    4

    Insert Into [Banlance]
    
             (ProductId,Banlance)
    
             Values(‘P1’,1);

    OK

    5

    Insert Into [Banlance]  
    
             (ProductId,Banlance)
    
             Values(‘P1’,1);

    Wait

    6

    commit

    OK

    7

    -- 指令 5 开始执行

    -- 重复的键

    Error

    8

    -- 已存在记录,改执行Update
    
    Update [Banlance]
    
      Set Banlance =   Banlance + 1
    
      Where ProductId =   ‘P1’

    OK

    9

    commit

    OK

    由于第二个insert语句插入相同主键的数据,所以出现等待,当用户1提交后,可以发现用户2执行的insert会失败,改执行update语句。这样也能解决问题,只是非常蹩脚。

    如果你使用SQL Server 2008及其以后的版本,可以使用新的语法解决这个问题。

    顺序

    Order

    用户1

    User 1

    用户2

    User 2

    状态

    Status

    1

    begin tran

    begin tran

    OK

     

    2

    MERGE [Banlance]   AS target
    
        USING (SELECT ‘P1’) AS source (ProductId)
    
        ON (target.ProductId = source.ProductId)
    
        WHEN MATCHED THEN
    
            UPDATE SET Banlance = Banlance + 1
    
             WHEN NOT MATCHED THEN 
    
                   INSERT (ProductId, Banlance)
    
            VALUES (‘P1’,1);

    OK

    3

    MERGE [Banlance] AS target
    
        USING (SELECT   ‘P1’) AS source (ProductId)
    
        ON   (target.ProductId = source.ProductId)
    
        WHEN MATCHED   THEN
    
            UPDATE SET Banlance   = Banlance + 1
    
             WHEN NOT   MATCHED THEN 
    
                 INSERT (ProductId, Banlance)
    
                 VALUES (‘P1’,1);

    Wait

    4

    commit

    OK

    5

    commit

    OK

    第一个用户会插入数据,第二个用户会执行更新操作。

    解决方案二:废弃余额表

    第二个方案直接废除余额表,这样就从根本上避免了资源的死锁问题。当然,没有了余额表,要获知当前余额,就需要稍微改动现在的流水表。

    流水号

    NO.

    期间

    Period

    来源

    Source

    商品编号

    ProductId

    增加

    Add

    减少

    Reduce

    1

    2

    P1

    10

    2

    2

    P2

    5

    3

    2

    S1

    P1

    3

    4

    2

    S2

    P1

    1

    5

    2

    S1

    P2

    5

    创建表的SQL如下:

    CREATE TABLE [dbo].[Chronological] (
    
        [NO]        INT           NOT NULL,
    
        [Period]    INT           NOT NULL,
    
        [Source]    NVARCHAR (20) NOT NULL,
    
        [ProductId] INT           NOT NULL,
    
        [Add]       DECIMAL (18)  NOT NULL,
    
        [Reduce]    DECIMAL (18)  NOT NULL,
    
        PRIMARY KEY CLUSTERED ([NO] ASC)
    
    );

    通过将相同商品编号的数据分组并sum,即可获取其剩余的库存,例如获取P1的库存。

    select Top 1 ProductId,sum([Add]) - sum([Reduce]) from Chronological where ProductId = ’P1’ and Period = 2
           group by ProductId ;

    这里我们使用了区间(Period)来减少数据汇总对应的计算量。来源(Source)如果是空,那么表示此行是期初数据,他在结转期间时创建。

    如果你觉得这样做还不够,也可以设计一张流水历史表,将所有非当前区间的数据放在流水历史表,这样当前表(Chronological)的数据量就比较小了,也不要区间(Period)字段了。

    另外,如果你加入【发生日期】字段,将达到另外一个好处,可以查询任意时间点的库存了,而不必像之前余额表那样仅能查询当前库存。

    最后,如果你希望出库时不允许负库存怎么办?由于Insert执行不能进行检查,再下一条SQL会不会造成查询的库存错误的统计到别人尚未提交的库存记录呢?其实不必担心,只要在查询库存时仅包括比自己记录小的记录即可。

    顺序

    Order

    用户1

    User 1

    用户2

    User 2

    状态

    Status

    1

    begin tran

    begin tran

    OK

    2

    insert into [Chronological]
    
    ([NO],[Period],[Source],[ProductId],[Add],[Reduce])
    
      --OUTPUT   INSERTED.[NO]
    
      values(6,2,'S3',‘P2’,0,9);

    OK

    3

    insert into   [Chronological]
    
    ([NO],[Period],[Source],[ProductId],[Add],[Reduce])
    
      --OUTPUT INSERTED.[NO]
    
      values(7,2,'S4',‘P2’,0,5);

    OK

    4

    select TOP 1 ProductId,sum([Add]) - sum([Reduce]) from   Chronological
    
    with(NOLOCK)
    
     where ProductId =   ‘P1’ and Period = 2 and [NO] <= 6
    
             group by   ProductId ;

    OK

    5

    select TOP 1 ProductId,sum([Add])   - sum([Reduce]) from Chronological
    
    with(NOLOCK)
    
     where ProductId = ‘P1’ and Period = 2 and   [NO] <= 7
    
             group by ProductId ;

    wait

    或OK

    6

    commit

    OK

    7

    rollback

    OK

    注意的细节是我在select时加入了 with (NOLOCK),数据库默认是没有启用“已提交快照读”,所以在执行第5句话时会出现wait,从而在执行6后,访问的是最新的结果。但如果数据库启用了“已提交快照读”,那么第5句不会wait,且返回5这个不正确的结果。所以我在sql中加入了with(NOLOCK)保证无论何种情况下都检查正确。

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    hdu3746(kmp最小循环节)
    poj 2406 Power Strings(kmp next的应用)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tansm/p/UsingBanlanceTable.html
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