一致性(Consistent):在事务开始和完成时,数据都必须保持一致状态 。这意味着所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改 , 以操持完整性;事务结束时,所有的内部数据结构(如B树索引或双向链表)也都必须是正确的 。
隔离性(Isolation):数据库系统提供一定的隔离机制 , 保证事务在不受外部并发操作影响的“独立”环境执行 。这意味着事务处理过程中的中间状态对外部是不可见的,反之亦然 。
持久性(Durable):事务完成之后,它对于数据的修改是永久性的 , 即使出现系统故障也能够保持 。
2.并发事务带来的问题
相对于串行处理来说,并发事务处理能大大增加数据库资源的利用率,提高数据库系统的事务吞吐量,从而可以支持可以支持更多的用户 。但并发事务处理也会带来一些问题,主要包括以下几种情况 。
更新丢失(Lost Update):当两个或多个事务选择同一行 , 然后基于最初选定的值更新该行时,由于每个事务都不知道其他事务的存在 , 就会发生丢失更新问题——最后的更新覆盖了其他事务所做的更新 。例如 , 两个编辑人员制作了同一文档的电子副本 。每个编辑人员独立地更改其副本,然后保存更改后的副本,这样就覆盖了原始文档 。最后保存其更改保存其更改副本的编辑人员覆盖另一个编辑人员所做的修改 。如果在一个编辑人员完成并提交事务之前 , 另一个编辑人员不能访问同一文件 , 则可避免此问题
脏读(Dirty Reads):一个事务正在对一条记录做修改,在这个事务并提交前 , 这条记录的数据就处于不一致状态;这时,另一个事务也来读取同一条记录,如果不加控制,第二个事务读取了这些“脏”的数据 , 并据此做进一步的处理,就会产生未提交的数据依赖关系 。这种现象被形象地叫做“脏读” 。
不可重复读(Non-Repeatable Reads):一个事务在读取某些数据已经发生了改变、或某些记录已经被删除了!这种现象叫做“不可重复读” 。
幻读(Phantom Reads):一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据,却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据 , 这种现象就称为“幻读” 。
3.事务隔离级别
在并发事务处理带来的问题中,“更新丢失”通常应该是完全避免的 。但防止更新丢失,并不能单靠数据库事务控制器来解决,需要应用程序对要更新的数据加必要的锁来解决,因此,防止更新丢失应该是应用的责任 。
“脏读”、“不可重复读”和“幻读” , 其实都是数据库读一致性问题 , 必须由数据库提供一定的事务隔离机制来解决 。数据库实现事务隔离的方式 , 基本可以分为以下两种 。
一种是在读取数据前,对其加锁,阻止其他事务对数据进行修改 。
另一种是不用加任何锁,通过一定机制生成一个数据请求时间点的一致性数据快照(Snapshot),并用这个快照来提供一定级别(语句级或事务级)的一致性读取 。从用户的角度,好像是数据库可以提供同一数据的多个版本,因此,这种技术叫做数据多版本并发控制(MultiVersion Concurrency Control,简称MVCC或MCC) , 也经常称为多版本数据库 。
数据库的事务隔离级别越严格,并发副作用越小,但付出的代价也就越大,因为事务隔离实质上就是使事务在一定程度上“串行化”进行,这显然与“并发”是矛盾的,同时,不同的应用对读一致性和事务隔离程度的要求也是不同的,比如许多应用对“不可重复读”和“幻读”并不敏感,可能更关心数据并发访问的能力 。
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