pdf viewer in asp net c# : Add jpg to pdf document Library software class asp.net windows wpf ajax postgresql-9.4-A444-part2966

Chapter 12. Full Text Search
\dF[+] [PATTERN]
List text search configurations (add
+
for more detail).
=> \dF russian
List of text search configurations
Schema
|
Name
|
Description
------------+---------+------------------------------------
pg_catalog | russian | configuration for russian language
=> \dF+ russian
Text search configuration "pg_catalog.russian"
Parser: "pg_catalog.default"
Token
| Dictionaries
-----------------+--------------
asciihword
| english_stem
asciiword
| english_stem
email
| simple
file
| simple
float
| simple
host
| simple
hword
| russian_stem
hword_asciipart | english_stem
hword_numpart
| simple
hword_part
| russian_stem
int
| simple
numhword
| simple
numword
| simple
sfloat
| simple
uint
| simple
url
| simple
url_path
| simple
version
| simple
word
| russian_stem
\dFd[+] [PATTERN]
List text search dictionaries (add
+
for more detail).
=> \dFd
List of text search dictionaries
Schema
|
Name
|
Description
------------+-----------------+-----------------------------------------------------------
pg_catalog | danish_stem
| snowball stemmer for danish language
pg_catalog | dutch_stem
| snowball stemmer for dutch language
pg_catalog | english_stem
| snowball stemmer for english language
pg_catalog | finnish_stem
| snowball stemmer for finnish language
pg_catalog | french_stem
| snowball stemmer for french language
pg_catalog | german_stem
| snowball stemmer for german language
pg_catalog | hungarian_stem
| snowball stemmer for hungarian language
pg_catalog | italian_stem
| snowball stemmer for italian language
pg_catalog | norwegian_stem
| snowball stemmer for norwegian language
pg_catalog | portuguese_stem | snowball stemmer for portuguese language
pg_catalog | romanian_stem
| snowball stemmer for romanian language
pg_catalog | russian_stem
| snowball stemmer for russian language
pg_catalog | simple
| simple dictionary: just lower case and check for stopword
pg_catalog | spanish_stem
| snowball stemmer for spanish language
pg_catalog | swedish_stem
| snowball stemmer for swedish language
pg_catalog | turkish_stem
| snowball stemmer for turkish language
368
Add jpg to pdf document - insert images into PDF in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Sample C# code to add image, picture, logo or digital photo into PDF document page using PDF page editor control
how to add an image to a pdf file in acrobat; how to add image to pdf
Add jpg to pdf document - VB.NET PDF insert image library: insert images into PDF in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Guide VB.NET Programmers How to Add Images in PDF Document
adding image to pdf in preview; how to add jpg to pdf file
Chapter 12. Full Text Search
\dFp[+] [PATTERN]
List text search parsers (add
+
for more detail).
=> \dFp
List of text search parsers
Schema
|
Name
|
Description
------------+---------+---------------------
pg_catalog | default | default word parser
=> \dFp+
Text search parser "pg_catalog.default"
Method
|
Function
| Description
-----------------+----------------+-------------
Start parse
| prsd_start
|
Get next token
| prsd_nexttoken |
End parse
| prsd_end
|
Get headline
| prsd_headline
|
Get token types | prsd_lextype
|
Token types for parser "pg_catalog.default"
Token name
|
Description
-----------------+------------------------------------------
asciihword
| Hyphenated word, all ASCII
asciiword
| Word, all ASCII
blank
| Space symbols
email
| Email address
entity
| XML entity
file
| File or path name
float
| Decimal notation
host
| Host
hword
| Hyphenated word, all letters
hword_asciipart | Hyphenated word part, all ASCII
hword_numpart
| Hyphenated word part, letters and digits
hword_part
| Hyphenated word part, all letters
int
| Signed integer
numhword
| Hyphenated word, letters and digits
numword
| Word, letters and digits
protocol
| Protocol head
sfloat
| Scientific notation
tag
| XML tag
uint
| Unsigned integer
url
| URL
url_path
| URL path
version
| Version number
word
| Word, all letters
(23 rows)
\dFt[+] [PATTERN]
List text search templates (add
+
for more detail).
=> \dFt
List of text search templates
Schema
|
Name
|
Description
------------+-----------+-----------------------------------------------------------
pg_catalog | ispell
| ispell dictionary
pg_catalog | simple
| simple dictionary: just lower case and check for stopword
pg_catalog | snowball
| snowball stemmer
pg_catalog | synonym
| synonym dictionary: replace word by its synonym
pg_catalog | thesaurus | thesaurus dictionary: phrase by phrase substitution
369
VB.NET PDF Convert to Jpeg SDK: Convert PDF to JPEG images in vb.
Add necessary references page As PDFPage = doc.GetPage(0) ' Convert the first PDF page to page.ConvertToImage(ImageType.JPEG, Program.RootPath + "\\Output.jpg").
how to add a picture to a pdf file; add image to pdf
C# PDF Convert to Jpeg SDK: Convert PDF to JPEG images in C#.net
example, this C#.NET PDF to JPEG converter library will name the converted JPEG image file Output.jpg. Convert PDF to JPEG Using C#.NET. Add necessary references
adding a png to a pdf; adding image to pdf form
Chapter 12. Full Text Search
12.11. Limitations
The current limitations of PostgreSQL’s text search features are:
The length of each lexeme must be less than 2K bytes
The length of a
tsvector
(lexemes + positions) must be less than 1 megabyte
The number of lexemes must be less than 2
64
Position values in
tsvector
must be greater than 0 and no more than 16,383
No more than 256 positions per lexeme
The number of nodes (lexemes + operators) in a
tsquery
must be less than 32,768
For comparison, the PostgreSQL 8.1 documentation contained 10,441 unique words, a total of
335,420 words, and the most frequent word “postgresql” was mentioned 6,127 times in 655
documents.
Another example — the PostgreSQL mailing list archives contained 910,989 unique words with
57,491,343lexemes in 461,020 messages.
12.12. Migration from Pre-8.3 Text Search
Applications thatuse the tsearch2 module for text searching willneedsomeadjustments toworkwith
the built-in features:
Some functions have been renamed or had small adjustments in their argument lists, and all of
them are now in the
pg_catalog
schema, whereas in a previous installation they would have
been in
public
or another non-system schema. There is a new version of tsearch2 that provides a
compatibility layer to solve most problems in this area.
The old tsearch2 functions and other objects must be suppressed when loading pg_dump output
from a pre-8.3 database. While many of them won’t load anyway, a few will and then cause prob-
lems. One simple way to deal with this is to load the new tsearch2 module before restoring the
dump; then it will block the old objects from beingloaded.
Text searchconfigurationsetupis completelydifferent now. Instead of manually insertingrows into
configuration tables, search is configured through the specialized SQL commands shown earlier in
this chapter. There is no automated support for converting an existing custom configurationfor 8.3;
you’re on your own here.
Most types of dictionaries rely on some outside-the-database configuration files. These are largely
compatible with pre-8.3 usage, but note the following differences:
Configuration
files now
must be placed
in
a single specified
directory
(
$SHAREDIR/tsearch_data
), and must have a specific extension depending on the type of
file, as noted previously in the descriptions of the various dictionary types. This restriction was
added to forestall security problems.
Configuration files must be encoded in UTF-8 encoding, regardless of what database encoding
is used.
In thesaurus configuration files, stop words must be marked with
?
.
370
C# Image Convert: How to Convert Adobe PDF to Jpeg, Png, Bmp, &
Add necessary references to your C# project: String inputFilePath = @"C:\input.pdf"; String outputFilePath = @"C:\output.jpg"; // Convert PDF to jpg.
adding image to pdf file; how to add image to pdf in preview
C# Image Convert: How to Convert MS PowerPoint to Jpeg, Png, Bmp
Add necessary references to your C# project: RasterEdge.XDoc.PDF.dll. C:\input.pptx"; String outputFilePath = @"C:\output.jpg"; // Convert PowerPoint to jpg.
add a picture to a pdf; add an image to a pdf form
Chapter 13. Concurrency Control
This chapter describes the behavior of the PostgreSQL database system when two or more sessions
trytoaccess the samedataat the same time. The goals in that situationareto allow efficient access for
all sessions while maintaining strict data integrity. Every developer of database applications should
be familiar with the topics covered in this chapter.
13.1. Introduction
PostgreSQL provides a rich set of tools for developers to manage concurrent access to data. Inter-
nally, data consistency is maintained by using a multiversionmodel (Multiversion Concurrency Con-
trol, MVCC). This means that each SQL statement sees a snapshot of data (a database version) as it
was some time ago, regardless of the current state of the underlying data. This prevents statements
from viewing inconsistent data produced by concurrent transactions performing updates on the same
data rows, providing transaction isolation for each database session. MVCC, by eschewing the lock-
ing methodologies of traditional database systems, minimizes lock contention in order to allow for
reasonable performance in multiuser environments.
The main advantage of using the MVCC model of concurrency control rather than locking is that
in MVCC locks acquired for querying (reading) data do not conflict with locks acquired for writing
data, and so reading never blocks writing and writing never blocks reading. PostgreSQL maintains
this guarantee even when providing the strictest level of transaction isolation through the use of an
innovative Serializable Snapshot Isolation (SSI) level.
Table- and row-level locking facilities are also available in PostgreSQL for applications which don’t
generally need full transaction isolation and prefer to explicitly manage particular points of conflict.
However, proper use of MVCC will generally provide better performance than locks. In addition,
application-defined advisory locks provide a mechanism for acquiring locks that are not tied to a
single transaction.
13.2. Transaction Isolation
The SQL standard defines four levels of transaction isolation. The most strictis Serializable, which is
definedbythe standard in aparagraphwhichsaysthatany concurrentexecutionof aset of Serializable
transactions is guaranteed to producethe same effectas running them one at atime insome order. The
other three levels are defined in terms of phenomena, resulting from interaction between concurrent
transactions, which must not occur at each level. The standard notes that due to the definition of
Serializable, none of these phenomena are possible at that level. (This is hardly surprising -- if the
effect of the transactions must be consistent with having been run one at a time, how could you see
any phenomena caused by interactions?)
The phenomena which are prohibited at various levels are:
dirty read
Atransactionreads data written by a concurrent uncommitted transaction.
nonrepeatable read
Atransactionre-reads dataithas previouslyread andfinds that datahas beenmodifiedbyanother
transaction (that committed since the initial read).
371
C# Create PDF from images Library to convert Jpeg, png images to
images.Add(new Bitmap(Program.RootPath + "\\" 1.jpg")); images.Add(new Bitmap(Program.RootPath + "\\" 1.png")); / Build a PDF document with these images
add picture pdf; add a picture to a pdf document
C# WPF PDF Viewer SDK to convert and export PDF document to other
Highlight Text. Add Text. Add Text Box. Drawing Markups. Add Stamp Annotation. image file formats with high quality, support converting PDF to PNG, JPG, BMP and
adding image to pdf form; add jpg to pdf online
Chapter 13. Concurrency Control
phantom read
Atransaction re-executes a query returning a set of rows that satisfy a search condition and
finds that the set of rows satisfying the condition has changed due toanother recently-committed
transaction.
The four transaction isolation levels and the corresponding behaviors are described in Table 13-1.
Table 13-1. Standard SQL Transaction Isolation Levels
Isolation Level
Dirty Read
Nonrepeatable
Read
Phantom Read
Read uncommitted
Possible
Possible
Possible
Read committed
Not possible
Possible
Possible
Repeatable read
Not possible
Not possible
Possible
Serializable
Not possible
Not possible
Not possible
In PostgreSQL, you can request any of the four standard transaction isolation levels. But internally,
there are only three distinct isolation levels, which correspond to the levels Read Committed, Re-
peatable Read, and Serializable. When you select the level Read Uncommitted you really get Read
Committed, and phantom reads are not possible in the PostgreSQL implementation of Repeatable
Read, so the actual isolationlevel might be stricter than what you select. This is permitted by the SQL
standard: the four isolation levels only define which phenomena must not happen, they do not de-
fine which phenomena must happen. The reason that PostgreSQL only provides three isolation levels
is that this is the only sensible way to map the standard isolation levels to the multiversion concur-
rency control architecture. The behavior of the available isolation levels is detailed in the following
subsections.
To set the transaction isolation level of a transaction, use the command SET TRANSACTION.
Important: Some PostgreSQL data types and functions have special rules regarding transac-
tionalbehavior. In particular, changes made toa sequence (and therefore thecounter of a column
declared using
serial
)are immediately visible to all other transactions and are not rolled back if
the transaction that made the changes aborts. See Section9.16 and Section 8.1.4.
13.2.1. Read Committed Isolation Level
Read Committed is the default isolation level in PostgreSQL. When a transaction uses this isolation
level, a
SELECT
query (without a
FOR UPDATE/SHARE
clause) sees only data committed before the
query began; it never sees either uncommitted data or changes committed during query execution by
concurrent transactions. In effect, a
SELECT
query sees a snapshot of the database as of the instant
the query begins to run. However,
SELECT
does see the effects of previous updates executed within
its own transaction, even though they are not yet committed. Also note that two successive
SELECT
commands can seedifferentdata, even thoughtheyarewithinasingle transaction, if other transactions
commit changes after the first
SELECT
starts and before the second
SELECT
starts.
UPDATE
,
DELETE
,
SELECT FOR UPDATE
,and
SELECT FOR SHARE
commands behave the same as
SELECT
in terms of searching for target rows: they will only find target rows that were committed as
of the command start time. However, such a target row might have already been updated (or deleted
or locked) byanother concurrent transactionbythe time it is found. In this case, the would-be updater
will wait for the first updating transaction to commit or roll back (if it is still in progress). If the first
372
VB.NET Create PDF from images Library to convert Jpeg, png images
bmp")) images.Add(New REImage(Program.RootPath + "\\" 1.jpg")) images.Add(New REImage(Program.RootPath + "\\" 1.png")) ' Build a PDF document with these
add photo to pdf; add picture to pdf document
VB.NET PDF Convert to Images SDK: Convert PDF to png, gif images
Convert PDF to Jpg, Png, Bmp, Gif, Tiff and Bitmap in ASP.NET. VB.NET Project: Necessary DLLs for Conversion of PDF to Images. Add necessary references:
add picture to pdf file; add signature image to pdf
Chapter 13. Concurrency Control
updater rolls back, then its effects are negated and the second updater can proceed with updating the
originally found row. If the first updater commits, the second updater will ignore the row if the first
updater deleted it, otherwise it will attempt to apply its operation to the updated version of the row.
The searchcondition of the command (the
WHERE
clause) is re-evaluated to see if the updated version
of the row still matches the search condition. If so, the second updater proceeds with its operation
usingtheupdated versionof the row. In the case of
SELECT FOR UPDATE
and
SELECT FOR SHARE
,
this means it is the updated version of the row that is locked and returned to the client.
Because of the above rule, it is possible for an updating command to see an inconsistent snapshot:
it can see the effects of concurrent updating commands on the same rows it is trying to update, but
it does not see effects of those commands on other rows in the database. This behavior makes Read
Committedmode unsuitable for commands that involve complexsearchconditions;however, it is just
right for simpler cases. For example, consider updating bank balances with transactions like:
BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100.00 WHERE acctnum = 12345;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100.00 WHERE acctnum = 7534;
COMMIT;
If twosuch transactions concurrently try to change the balance of account12345, we clearly want the
second transaction to start with the updated version of the account’s row. Because each command is
affecting only a predetermined row, letting it see the updated version of the row does not create any
troublesome inconsistency.
More complex usage can produce undesirable results in Read Committed mode. For example, con-
sider a
DELETE
command operating ondata that is being both added and removed from its restriction
criteria by another command, e.g., assume
website
is a two-rowtable with
website.hits
equaling
9
and
10
:
BEGIN;
UPDATE website SET hits = hits + 1;
-- run from another session:
DELETE FROM website WHERE hits = 10;
COMMIT;
The
DELETE
willhave no effecteven thoughthere is a
website.hits = 10
rowbefore and after the
UPDATE
.This occurs because thepre-update row value
9
is skipped, and when the
UPDATE
completes
and
DELETE
obtains a lock, the new row value is no longer
10
but
11
,which no longer matches the
criteria.
Because Read Committed mode starts each command with a new snapshot that includes all transac-
tions committed up to that instant, subsequent commands in the same transaction will see the effects
of the committed concurrent transaction in any case. The point at issue above is whether or not a
single command sees anabsolutely consistent view of the database.
The partial transaction isolation provided by Read Committed mode is adequate for many applica-
tions, and this mode is fast and simple to use; however, it is not sufficient for all cases. Applications
that do complex queries and updates might require a more rigorously consistent view of the database
than Read Committed mode provides.
13.2.2. Repeatable Read Isolation Level
The Repeatable Read isolation level only sees data committed before the transaction began; it never
sees either uncommitted data or changes committed duringtransaction execution by concurrent trans-
actions. (However, the query does see the effects of previous updates executed within its own trans-
action, even though they are not yet committed.) This is a stronger guarantee than is required by the
373
Chapter 13. Concurrency Control
SQL standard for this isolation level, and prevents all of the phenomena described in Table 13-1.
As mentioned above, this is specifically allowed by the standard, which only describes the minimum
protections each isolationlevel must provide.
This level is different from Read Committed in that a query in a repeatable read transaction sees a
snapshot asof thestart of the transaction, not asof thestart of the current query within thetransaction.
Thus, successive
SELECT
commands within a single transaction see the same data, i.e., they do not
see changes made byother transactions that committed after their owntransaction started.
Applications using this level must be prepared to retry transactions due to serialization failures.
UPDATE
,
DELETE
,
SELECT FOR UPDATE
,and
SELECT FOR SHARE
commands behave the same as
SELECT
in terms of searching for target rows: they will only find target rows that were committed as
of the transaction start time. However, such a target row might have already been updated (or deleted
or locked) by another concurrent transaction by the time it is found. In this case, the repeatable read
transaction will wait for the first updating transaction to commit or roll back (if it is still in progress).
If the first updater rolls back, then its effects are negated and the repeatable read transaction can
proceedwith updatingthe originallyfoundrow. But if the first updater commits (and actually updated
or deletedthe row, not just locked it) then the repeatable read transaction will be rolled back with the
message
ERROR:
could not serialize access due to concurrent update
because a repeatable read transaction cannot modify or lockrows changed by other transactions after
the repeatable read transaction began.
When an application receives this error message, it should abort the current transaction and retry
the whole transaction from the beginning. The second time through, the transaction will see the
previously-committed change as part of its initial view of the database, so there is no logical con-
flict in using the new version of the row as the starting point for the new transaction’s update.
Note that only updating transactions might need to be retried; read-only transactions will never have
serialization conflicts.
The Repeatable Read mode provides a rigorous guarantee that each transaction sees a completely
stable view of the database. However, this view will not necessarily always be consistent with some
serial (one at a time) execution of concurrent transactions of the same level. For example, even a
read only transaction at this level may see a control record updated to show that a batch has been
completed but not see one of the detail records which is logically part of the batch because it read
an earlier revision of the control record. Attempts to enforce business rules by transactions running
at this isolation level are not likely to work correctly without careful use of explicit locks to block
conflicting transactions.
Note: Prior to PostgreSQL version 9.1, a request for the Serializable transaction isolation level
provided exactly the same behavior described here. To retain the legacy Serializable behavior,
Repeatable Read should now be requested.
13.2.3. Serializable Isolation Level
The Serializable isolation level provides the strictest transaction isolation. This level emulates serial
transaction execution for all committed transactions; as if transactions had been executed one after
another, serially, rather than concurrently. However, like the Repeatable Read level, applications using
this level mustbe prepared toretrytransactions dueto serializationfailures. Infact, this isolation level
374
Chapter 13. Concurrency Control
works exactly the same as Repeatable Read except that it monitors for conditions which could make
execution of a concurrent set of serializable transactions behave in a manner inconsistent with all
possible serial (one at a time) executions of those transactions. This monitoring does not introduce
any blocking beyond that present in repeatable read, but there is some overhead to the monitoring,
and detection of the conditions which could cause a serialization anomaly will trigger a serialization
failure.
As an example, consider a table
mytab
,initially containing:
class | value
-------+-------
1 |
10
1 |
20
2 |
100
2 |
200
Suppose that serializable transaction A computes:
SELECT SUM(value) FROM mytab WHERE class = 1;
andtheninserts the result (30) as the
value
in anewrowwith
class = 2
.Concurrently, serializable
transaction B computes:
SELECT SUM(value) FROM mytab WHERE class = 2;
and obtains the result 300, which it inserts in a new row with
class = 1
.Then both transactions
try to commit. If either transaction were running at the Repeatable Read isolation level, both would
be allowed to commit; but since there is no serial order of execution consistent with the result, using
Serializable transactions will allow one transaction to commit and will roll the other back with this
message:
ERROR:
could not serialize access due to read/write dependencies among transactions
This is because if A had executed before B, B would have computed the sum 330, not 300, and
similarly the other order would have resulted in a different sum computed by A.
When relyingon Serializable transactions to prevent anomalies, it is importantthat any data readfrom
apermanent user table not be considered valid until the transaction which read it has successfully
committed. This is true even for read-only transactions, except that data read within a deferrable
read-only transaction is known to be valid as soon as it is read, because such a transaction waits until
it can acquire a snapshot guaranteed to be free from such problems before starting to read any data.
In all other cases applications must not depend on results read during a transaction that later aborted;
instead, they should retry the transaction until it succeeds.
To guarantee true serializability PostgreSQL uses predicate locking, which means that it keeps locks
which allow it to determine when a write would have had an impact on the result of a previous
read from a concurrent transaction, had it run first. In PostgreSQL these locks do not cause any
blocking andtherefore can not play any part in causing a deadlock. They are used to identify and flag
dependencies among concurrent serializable transactions which in certain combinations can lead to
serialization anomalies. In contrast, a Read Committed or Repeatable Read transaction which wants
to ensure data consistency may need to take out a lock on an entire table, which could block other
usersattemptingtousethattable, or it mayuse
SELECT FOR UPDATE
or
SELECT FOR SHARE
which
not only can block other transactions but cause disk access.
Predicate locks in PostgreSQL, like in most other database systems, are based on data actually
accessed by a transaction. These will show up in the
pg_locks
system view with a
mode
of
SIReadLock
. The particular locks acquired during execution of a query will depend on the plan
375
Chapter 13. Concurrency Control
used by the query, and multiple finer-grained locks (e.g., tuple locks) may be combined into fewer
coarser-grained locks (e.g., page locks) during the course of the transaction to prevent exhaustion
of the memory used to track the locks. A
READ ONLY
transaction may be able to release its
SIRead locks before completion, if it detects that no conflicts can still occur which could lead to a
serialization anomaly. In fact,
READ ONLY
transactions will often be able to establish that fact at
startup and avoid taking any predicate locks. If you explicitly request a
SERIALIZABLE READ
ONLY DEFERRABLE
transaction, it will block until it can establish this fact. (This is the only case
where Serializable transactions block but Repeatable Read transactions don’t.) On the other hand,
SIRead locks often need to be keptpast transaction commit, until overlapping read write transactions
complete.
Consistent use of Serializable transactions can simplify development. The guarantee that any set of
concurrent serializable transactions will have the same effect as if they were run one at a time means
that if you can demonstrate that a single transaction, as written, will do the right thing when run
by itself, you can have confidence that it will do the right thing in any mix of serializable transac-
tions, even without any information about what those other transactions might do. It is important that
an environment which uses this technique have a generalized way of handling serialization failures
(which always return with a SQLSTATE value of ’40001’), because it will be very hard to predict
exactly which transactions mightcontribute tothe read/writedependencies and needto be rolled back
to prevent serialization anomalies. The monitoring of read/write dependencies has a cost, as does the
restart of transactions which are terminated with a serialization failure, but balanced against the cost
and blocking involved in use of explicit locks and
SELECT FOR UPDATE
or
SELECT FOR SHARE
,
Serializable transactions are the best performance choice for some environments.
For optimal performance when relying on Serializable transactions for concurrency control, these
issues should be considered:
Declare transactions as
READ ONLY
when possible.
Control the number of active connections, using a connection pool if needed. This is always an
important performance consideration, but it can be particularly important in a busy system using
Serializable transactions.
Don’t put more into a single transaction than needed for integrity purposes.
Don’t leave connections dangling “idle in transaction” longer than necessary.
Eliminate explicitlocks,
SELECT FOR UPDATE
,and
SELECT FOR SHARE
wherenolonger needed
due to the protections automatically provided by Serializable transactions.
When the system is forced to combine multiple page-level predicate locks into a single relation-
level predicate lock because the predicate lock table is short of memory, an increase in the rate of
serializationfailures mayoccur. Youcanavoidthis byincreasingmax_pred_locks_per_transaction.
Asequential scan will always necessitate a relation-level predicate lock. This can result in an in-
creased rate of serialization failures. It may be helpful to encourage the use of index scans by
reducing random_page_cost and/or increasing cpu_tuple_cost. Be sure to weigh any decrease in
transaction rollbacks and restarts against any overall change in query execution time.
13.3. Explicit Locking
PostgreSQL provides various lock modes to control concurrent access to data in tables. These modes
can be used for application-controlled locking in situations where MVCC does not give the desired
376
Chapter 13. Concurrency Control
behavior. Also, most PostgreSQL commands automatically acquire locks of appropriate modes to
ensure that referenced tables are not dropped or modified in incompatible ways while the command
executes. (For example,
TRUNCATE
cannot safely be executed concurrently with other operations on
the same table, so it obtains an exclusive lock on the table to enforce that.)
To examine a list of the currently outstanding locks in a database server, use the
pg_locks
system
view. For more information on monitoringthe status of the lock manager subsystem, refer to Chapter
27.
13.3.1. Table-level Locks
The list below shows the available lock modes and the contexts in which they are used automatically
by PostgreSQL. You can also acquire any of these locks explicitly with the command LOCK. Re-
member that all of these lock modes are table-level locks, even if the name contains the word “row”;
the names of the lockmodes are historical. To some extent the names reflect the typical usage of each
lock mode — but the semantics are all the same. The only real difference between one lock mode
and another is the set of lock modes with which each conflicts (see Table 13-2). Two transactions
cannot hold locks of conflicting modes on the same table at the same time. (However, a transaction
never conflicts with itself. For example, it might acquire
ACCESS EXCLUSIVE
lock and later acquire
ACCESS SHARE
lock on the same table.) Non-conflicting lock modes can be held concurrently by
many transactions. Notice in particular that some lock modes are self-conflicting (for example, an
ACCESS EXCLUSIVE
lock cannotbe held by more thanone transaction at a time) whileothers are not
self-conflicting (for example, an
ACCESS SHARE
lock can be held by multiple transactions).
Table-level Lock Modes
ACCESS SHARE
Conflicts with the
ACCESS EXCLUSIVE
lock mode only.
The
SELECT
command acquires a lock of this mode on referenced tables. In general, any query
that only reads a table and does not modify it will acquire this lock mode.
ROW SHARE
Conflicts with the
EXCLUSIVE
and
ACCESS EXCLUSIVE
lock modes.
The
SELECT FOR UPDATE
and
SELECT FOR SHARE
commands acquire a lock of this mode on
the target table(s) (in addition to
ACCESS SHARE
locks on any other tables that are referenced
but not selected
FOR UPDATE/FOR SHARE
).
ROW EXCLUSIVE
Conflicts with the
SHARE
,
SHARE ROW EXCLUSIVE
,
EXCLUSIVE
, and
ACCESS EXCLUSIVE
lock modes.
The commands
UPDATE
,
DELETE
,and
INSERT
acquire this lock mode on the target table (in
additionto
ACCESS SHARE
locks on any other referenced tables). In general, this lock modewill
be acquired byany command that modifies data in a table.
SHARE UPDATE EXCLUSIVE
Conflicts with the
SHARE UPDATE EXCLUSIVE
,
SHARE
,
SHARE ROW EXCLUSIVE
,
EXCLUSIVE
, and
ACCESS EXCLUSIVE
lock modes. This mode protects a table against
concurrent schema changes and
VACUUM
runs.
Acquired by
VACUUM
(without
FULL
),
ANALYZE
,
CREATE INDEX CONCURRENTLY
,and
ALTER
TABLE VALIDATE
and other
ALTER TABLE
variants (for full details see ALTER TABLE).
377
Documents you may be interested
Documents you may be interested