0Pricing
Clojure Functional Programming & JVM Backend Development · Pelajaran

Pengumpulan Koneksi & Transaksi

Kelola koneksi basis data secara efisien dengan pooling dan pastikan integritas data menggunakan transaksi di next.jdbc.

Pengumpulan Koneksi & Transaksi adalah pelajaran Clojure Functional Programming & JVM Backend Development gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 4 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar Clojure Functional Programming & JVM Backend Development, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus Clojure Functional Programming & JVM Backend Development mencakup 4 pelajaran total.

Bagian dari pelajaran ini belum diterjemahkan dan ditampilkan dalam bahasa Inggris.

Why Connection Pooling?

Opening a new database connection for every query is slow and resource-heavy. A connection pool keeps a set of reusable connections ready, dramatically improving throughput.

The HikariCP Pool

The most popular JVM connection pool is HikariCP. The next.jdbc.connection namespace provides a helper to build a pooled datasource.

(require '[next.jdbc.connection :as connection])
(import '[com.zaxxer.hikari HikariDataSource])

Creating a Pooled Datasource

Use connection/->pool with the pool class and your db spec. The returned datasource is what you query against.

(def datasource
  (connection/->pool HikariDataSource
    {:dbtype "postgresql"
     :dbname "mydb"
     :username "app"
     :password "secret"}))

Querying Through the Pool

Once created, pass the pooled datasource directly to jdbc/execute! just like a plain connection. The pool checks a connection out and back automatically.

(require '[next.jdbc :as jdbc])

(jdbc/execute! datasource
  ["SELECT * FROM users WHERE active = ?" true])

Closing the Pool

A pooled datasource is a closeable resource. Close it on shutdown to release all connections.

(.close datasource)

What Is a Transaction?

A transaction groups several statements so they all succeed or all fail together. This guarantees consistency, like transferring money between accounts.

with-transaction

next.jdbc provides with-transaction. Statements inside the body run atomically; if an exception is thrown, everything rolls back.

(jdbc/with-transaction [tx datasource]
  (jdbc/execute! tx ["UPDATE acct SET bal = bal - 100 WHERE id = 1"])
  (jdbc/execute! tx ["UPDATE acct SET bal = bal + 100 WHERE id = 2"]))

Automatic Rollback

If any statement throws, the transaction is rolled back automatically and the exception propagates. No partial updates are committed.

(jdbc/with-transaction [tx datasource]
  (jdbc/execute! tx ["INSERT INTO orders (id) VALUES (1)"])
  (throw (ex-info "boom" {}))) ; insert above is rolled back

Isolation Levels

You can specify an isolation level to control how concurrent transactions see each other.

  • :read-committed
  • :repeatable-read
  • :serializable
(jdbc/with-transaction [tx datasource {:isolation :serializable}]
  (jdbc/execute! tx ["UPDATE counters SET n = n + 1 WHERE id = 1"]))

Manual Rollback

You can force a rollback without throwing by setting the rollback flag on the connection.

(jdbc/with-transaction [tx datasource]
  (jdbc/execute! tx ["INSERT INTO logs (msg) VALUES ('test')"])
  (.rollback tx))

Pooling + Transactions Together

In production you create one pooled datasource at startup and wrap critical multi-step writes in with-transaction. This gives both performance and integrity.

(defn transfer! [ds from to amount]
  (jdbc/with-transaction [tx ds]
    (jdbc/execute! tx ["UPDATE acct SET bal = bal - ? WHERE id = ?" amount from])
    (jdbc/execute! tx ["UPDATE acct SET bal = bal + ? WHERE id = ?" amount to])))

Quick Check

Test your transaction knowledge.

Recap

You learned to use connection pooling and transactions with next.jdbc.

  • Build a pool with connection/->pool and HikariCP
  • Wrap atomic writes in with-transaction
  • Failures roll back automatically; choose isolation levels for concurrency

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah pelajaran “Pengumpulan Koneksi & Transaksi” gratis?

Ya — teks lengkap “Pengumpulan Koneksi & Transaksi” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus Clojure Functional Programming & JVM Backend Development, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus Clojure Functional Programming & JVM Backend Development mencakup 4 pelajaran total.

Apa yang akan aku pelajari di “Pengumpulan Koneksi & Transaksi”?

Kelola koneksi basis data secara efisien dengan pooling dan pastikan integritas data menggunakan transaksi di next.jdbc. Kamu berlatih Clojure Functional Programming & JVM Backend Development dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.

Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai Clojure Functional Programming & JVM Backend Development?

Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. Clojure Functional Programming & JVM Backend Development di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 4 dari 4.

Berapa lama pelajaran “Pengumpulan Koneksi & Transaksi” memakan waktu?

Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.

Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran Clojure Functional Programming & JVM Backend Development ini?

Ya. Setiap pelajaran Clojure Functional Programming & JVM Backend Development menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.

Semua pelajaran dalam kursus ini

  1. Menghubungkan ke Basis Data dengan next.jdbc
  2. Melakukan Operasi CRUD
  3. Migrasi Basis Data dan Pengelolaan Skema
  4. Pengumpulan Koneksi & Transaksi
← Kembali ke Clojure Functional Programming & JVM Backend Development