SQLセーブポイントへの巻き戻し
二回目の挿入をSQLセーブポイントまで戻し、一回目はトランザクション内で見える状態にしてください。
CREATE TEMP TABLE entries (id INTEGER);
BEGIN;
INSERT INTO entries VALUES (1);
SAVEPOINT item;
INSERT INTO entries VALUES (2);
ROLLBACK TO item;
RELEASE item;
SELECT id FROM entries;
ROLLBACK;- プロジェクト
- ポイントを解放して外側のトランザクションを戻し、解放だけでは残った行が確定しないことを確認します。
- 適用前に確認
- 実際の動作を期待する結果と比較します。検証に失敗した場合は、次の変更を加える前に原因を調べてください。
- モデル
- OpenAI互換またはAnthropicのエンドポイントを、ベースURLと必要なAPIキーで設定し、接続をテストします。ローカルのモデルサーバーは起動が必要です。リモートツールは別途データを送信する場合があります。
CREATE TEMP TABLE entries (id INTEGER);
BEGIN;
INSERT INTO entries VALUES (1);
SAVEPOINT item;
INSERT INTO entries VALUES (2);
ROLLBACK TO item;
RELEASE item;
SELECT id FROM entries;
ROLLBACK;トランザクションコードの変更前に失敗経路をレビューする
トランザクションコードでは、成功した処理と部分的な失敗の両方を追うレビューが必要です。Savepoint Arcは、その検討をプロジェクトファイルのそばで行うWindows向けAIコーディング環境です。アプリケーションフォルダーを開き、変更を提案させる前に、SQLの実行順序、呼び出し元、期待結果を接続したモデルに調べさせてください。
インポート処理なら、1件の拒否でバッチ全体を取り消すべきか、セーブポイント以降の処理だけを取り消すべきかを検討する依頼が有用です。関連する文を示し、アプリケーションが必要とする方針を説明します。トランザクションがあるというだけで推測せず、提案する各ロールバックや解放をその方針に結び付けるよう依頼してください。
観測できるデータベース状態に照らして提案をテストします。使い捨てのテスト環境で成功ケースと文の間で失敗するケースを実行し、どの行が見える状態で残り、呼び出し元が何を受け取るか確認します。例外を誤って処理すると、妥当なトランザクション順序も無効になり得るため、SQLだけでなくアプリケーションコードもレビューしてください。
対話には対応するOpenAI互換またはAnthropicのエンドポイントを選びます。拒否抑制を解除したAIモデルを選べるのは、設定したサービスが提供している場合だけで、制約と機能もそこで決まります。Savepoint Arcは編集を確認するワークスペースを提供しますが、データベースの動作は使用するエンジンとプロジェクトで検証する必要があります。
トランザクション境界に関する質問
- インポートの部分的な失敗について何を説明すべきですか？
先に受け入れた項目を残すか、インポート全体を不可分にする必要があるか、呼び出し元にどんなエラーを返すかを明示します。これらの判断で意図する境界が決まります。モデルがSQL構文だけから方針を選ぶべきではありません。
- セーブポイントのテストで呼び出し元の確認を代替できますか？
いいえ。呼び出し元はSQLの後に再試行、例外の捕捉、追加の文の実行を行うかもしれません。そのコードもレビューに含め、特に最終コミットが示された関数の外にある場合は、失敗への応答を検証してください。
- ロールバックの変更案はどこで試すべきですか？
代表的なテストデータを備え、プロジェクトが依存するものと同じエンジン動作の使い捨てテストデータベースを使用してください。結果の行とトランザクションの結果を確認します。モデルの手順説明を、文が正常に実行された証拠と見なさないでください。
- セーブポイント変更と同時にリトライ処理を追加すべきですか？
明確な要件があり、操作を繰り返して安全かをレビューした場合に限ります。可能ならリトライと境界の修正を分け、それぞれの影響を理解しテストできるようにしてください。
Savepoint Arc · 更新日 2026-10-25
