事务隔离级别

1. 2 MySQL InnoDB 锁的基本类型 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-locking.html 官网把锁分成了 8 类。所以我们把前面的两个行级别的锁（Shared and Exclusive Locks），和两个表级别的锁（Intention Locks）称为锁的基本模式。 后面三个 Record Locks、Gap Locks、Next-Key Locks，我们把它们叫做锁的算法， 也就是分别在什么情况下锁定什么范围。 2.1 锁的粒度 我们讲到 InnoDB 里面既有行级别的锁，又有表级别的锁，我们先来分析一下这两 种锁定粒度的一些差异。 表锁，顾名思义，是锁住一张表；行锁就是锁住表里面的一行数据。锁定粒度，表 锁肯定是大于行锁的。 那么加锁效率，表锁应该是大于行锁还是小于行锁呢？大于。为什么？表锁只需要 直接锁住这张表就行了，而行锁，还需要在表里面去检索这一行数据，所以表锁的加锁 效率更高。 第二个冲突的概率？表锁的冲突概率比行锁大，还是小？ 大于，因为当我们锁住一张表的时候，其他任何一个事务都不能操作这张表。但是 我们锁住了表里面的一行数据的时候，其他的事务还可以来操作表里面的其他没有被锁 定的行，所以表锁的冲突概率更大。 表锁的冲突概率更大，所以并发性能更低，这里并发性能就是小于。 nnoDB

1、MySQL 中有哪几种锁？ 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。 2、MySQL 中有哪些不同的表格？ 共有 5 种类型的表格： MyISAM Heap Merge INNODB ISAM 3、简述在 MySQL 数据库中 MyISAM 和 InnoDB 的区别 MyISAM： 不支持事务，但是每次查询都是原子的； 支持表级锁，即每次操作是对整个表加锁； 存储表的总行数； 一个 MYISAM 表有三个文件：索引文件、表结构文件、数据文件； 采用菲聚集索引，索引文件的数据域存储指向数据文件的指针。辅索引与主索引 基本一致，但是辅索引不用保证唯一性。 InnoDb： 支持 ACID 的事务，支持事务的四种隔离级别； 支持行级锁及外键约束：因此可以支持写并发； 不存储总行数： 一个 InnoDb 引擎存储在一个文件空间（共享表空间，表大小不受操作系统控制， 一个表可能分布在多个文件里），也有可能为多个（设置为独立表空，表大小受操作系统文件大小限制，一般为 2G），受操作系统文件大小的限制； 主键索引采用聚集索引（索引的数据域存储数据文件本身）

本文始发于个人公众号： TechFlow 说到数据库，以前我老师有一句很经典的话。你可以不会写SQL，但是一定不能不知道 ACID 。 在工业领域，SQL可以说是应用最广泛的技术。从后端到算法，从数据到DBA，再到产品，甚至连一些运营也会基本的SQL。所以如果你现在还不太会的话，我建议你用一个下午的时间找个网站好好学一下。 原本我是想直接写些Hbase相关的内容，但是我发现要想讲清楚Hbase，必须要讲noSQL数据库。如果将noSQL，则又离不开最传统的关系型数据库。所以我们一步一步来，先从基础的关系型数据库讲起。或许我这么说并不准确，因为数据库并不基础，相反它十分复杂。从索引到各种优化和设计原理，再到内部的各种算法和数据结构，涉及到的内容非常多。我们先把浩如烟海的知识放一放，先从最核心的数据库四大原则开始说起。 数据库事务ACID四大原则， A代表Atomicity，即原子性。C表示Consistency，即一致性。I表示Isolation，即隔离性。D表示Durability，即持久性 。 这四个原则了解过数据库的应该都如雷贯耳。可是真正面试的时候被问起来，能一个不落说得上来，并且讲得清楚原委的就不多了。我觉得主要是因为我们的翻译过于文雅，不像英文那么直观，所以很难顾名思义。另一个原因是我们在学习的时候理解不够深入，只知道原因，不知道原因的究竟。所谓知其然，不知其所以然。

MySQL InnoDB事务的隔离级别有四级，默认是“可重复读”（REPEATABLE READ） 1) 未提交读(READ UNCOMMITTED) 另一个事务修改了数据，但尚未提交，而本事务中的SELECT会读到这些未被提交的数据（脏读）(隔离级别最低，并发性能高)。 2) 提交读(READ COMMITTED) 本事务读取到的是最新的数据(其他事务提交后的)。问题是，在同一个事务里，前后两次相同的SELECT会读到不同的结果(不重复读)。 会出现不可重复读、幻读问题(锁定正在读取的行) 3) 可重复读(REPEATABLE READ) 在同一个事务里，SELECT的结果是事务开始时时间点的状态，因此，同样的SELECT操作读到的结果会是一致的，但是，会有幻读现象。会出幻读(锁定所读取的所有行)。 4) 串行化(SERIALIZABLE) 读操作会隐式获取共享锁，可以保证不同事务间的互斥(锁表)。 四个级别逐渐增强，每个级别解决一个问题。 1) 脏读。另一个事务修改了数据，但尚未提交，而本事务中的SELECT会读到这些未被提交的数据。 2) 不重复读。解决了脏读后，会遇到，同一个事务执行过程中，另外一个事务提交了新数据，那么本事务先后两次读到的数据结果会不一致。 3) 幻读。解决了不重复读，保证了同一个事务里，查询的结果都是事务开始时的状态（一致性）。但是

1. 2 MySQL InnoDB 锁的基本类型 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-locking.html 官网把锁分成了 8 类。所以我们把前面的两个行级别的锁（Shared and Exclusive Locks），和两个表级别的锁（Intention Locks）称为锁的基本模式。 后面三个 Record Locks、Gap Locks、Next-Key Locks，我们把它们叫做锁的算法， 也就是分别在什么情况下锁定什么范围。 2.1 锁的粒度 我们讲到 InnoDB 里面既有行级别的锁，又有表级别的锁，我们先来分析一下这两 种锁定粒度的一些差异。 表锁，顾名思义，是锁住一张表；行锁就是锁住表里面的一行数据。锁定粒度，表 锁肯定是大于行锁的。 那么加锁效率，表锁应该是大于行锁还是小于行锁呢？大于。为什么？表锁只需要 直接锁住这张表就行了，而行锁，还需要在表里面去检索这一行数据，所以表锁的加锁 效率更高。 第二个冲突的概率？表锁的冲突概率比行锁大，还是小？ 大于，因为当我们锁住一张表的时候，其他任何一个事务都不能操作这张表。但是 我们锁住了表里面的一行数据的时候，其他的事务还可以来操作表里面的其他没有被锁 定的行，所以表锁的冲突概率更大。 表锁的冲突概率更大，所以并发性能更低，这里并发性能就是小于。 nnoDB

1、简介 MySQL的历史可以追溯到1979年，一个名为Monty Widenius的程序员在为TcX的小公司打工，并且用BASIC设计了一个报表工具，使其可以在4MHz主频和16KB内存的计算机上运行。当时，这只是一个很底层的且仅面向报表的存储引擎，名叫Unireg。【MySQL早期叫Unireg】早期轻量级，后来发展到巨无霸（淘宝、faceboock）MySQL AB是由MySQL创始人和主要开发人创办的公司。MySQL AB最初是由David Axmark、Allan Larsson和Michael“Monty”Widenius在瑞典创办的。 SQL标准：ANSI SQL SQL-86, SQL-89, SQL-92, SQL-99, SQL-03 SQL四种语言：DDL,DML,DCL,TCL DDL（Data Definition Language）数据定义语言 DML（Data Manipulation Language）数据操纵语言 DCL（Data Control Language）数据库控制语言 授权，角色控制等 TCL（Transaction Control Language）事务控制语言 SAVEPOINT 设置保存点 ROLLBACK 回滚 SET TRANSACTION SQL主要分成四部分： （1）数据定义。（SQL DDL）用于定义SQL模式、基本表

丢失更新 ：两个事务同时更新一行数据，最后一个事务的更新会覆盖掉第一个事务的更新，从而导致第一个事务更新的数据丢失，这是由于没有加锁造成的； 1. 脏读 ：脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。 e.g. 1.Mary的原工资为1000, 财务人员将Mary的工资改为了8000(但未提交事务) 2.Mary读取自己的工资 ,发现自己的工资变为了8000，欢天喜地！ 3.而财务发现操作有误，回滚了事务,Mary的工资又变为了1000 像这样,Mary记取的工资数8000是一个脏数据。 2. 不可重复读 ：是指在一个事务内，多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另外一个事务也访问该同一数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改，那么第一个事务两次读到的的数据可能是不一样的。这样在一个事务内两次读到的数据是不一样的，因此称为是不可重复读。 e.g. 1.在事务1中，Mary 读取了自己的工资为1000,操作并没有完成 2.在事务2中，这时财务人员修改了Mary的工资为2000,并提交了事务. 3.在事务1中，Mary 再次读取自己的工资时，工资变为了2000 解决办法：如果只有在修改事务完全提交之后才可以读取数据，则可以避免该问题。 3. 幻读 :

在数据库开发过程中，不得不考虑并发性的问题，因为很有可能当别人正在更新表中记录时，你又从该表中读数据，那你读出来的数据有可能就不是你希望得到的数据。可以说有些数据同时只能有一个事物去更新，否则最终显示给用户的数据不是数据库中现存的数据。锁表就限制不同的事物在同一时间内不允许同时操作一张表，实例很简单，可以用select来锁定整张表，那别人就不可能更新或是读取表的记录。 select * from dbo.Employee with(holdlock); with关键字来设置锁表的方式。下面是with括号内关键字的书名：　 NOLOCK（不加锁） 此选项被选中时，SQL Server 在读取或修改数据时不加任何锁。 在这种情况下，用户有可能读取到未完成事务（Uncommited Transaction）或回滚(Roll Back)中的数据, 即所谓的“脏数据”。 HOLDLOCK（保持锁） 此选项被选中时，SQL Server 会将此共享锁保持至整个事务结束，而不会在途中释放。 UPDLOCK（修改锁） 此选项被选中时，SQL Server 在读取数据时使用修改锁来代替共享锁，并将此锁保持至整个事务或命令结束。使用此选项能够保证多个进程能同时读取数据但只有该进程能修改数据。 TABLOCK（表锁） 此选项被选中时，SQL Server 将在整个表上置共享锁直至该命令结束。

在数据库操作中，为了有效保证并发读取数据的正确性，提出的事务隔离级别。 数据库是要被广大客户所共享访问的，那么在数据库操作过程中很可能出现以下几种不确定情况。 更新丢失 两个事务都同时更新一行数据，一个事务对数据的更新把另一个事务对数据的更新覆盖了。这是因为系统没有执行任何的锁操作，因此并发事务并没有被隔离开来。 脏读 一个事务读取到了另一个事务未提交的数据操作结果。这是相当危险的，因为很可能所有的操作都被回滚。 不可重复读 不可重复读（Non-repeatable Reads）：一个事务对同一行数据重复读取两次，但是却得到了不同的结果。 包括以下情况： （1） 虚读：事务T1读取某一数据后，事务T2对其做了修改，当事务T1再次读该数据时得到与前一次不同的值。 （2） 幻读（Phantom Reads）：事务在操作过程中进行两次查询，第二次查询的结果包含了第一次查询中未出现的数据或者缺少了第一次查询中出现的数据（这里并不要求两次查询的SQL语句相同）。这是因为在两次查询过程中有另外一个事务插入数据造成的。 解决方案： 为了避免上面出现的几种情况，在标准SQL规范中，定义了4个事务隔离级别，不同的隔离级别对事务的处理不同。 未授权读取 也称为读未提交（Read Uncommitted）：允许脏读取，但不允许更新丢失。如果一个事务已经开始写数据，则另外一个事务则不允许同时进行写操作

说到数据库，以前我老师有一句很经典的话。你可以不会写SQL，但是一定不能不知道 ACID 。 在工业领域，SQL可以说是应用最广泛的技术。从后端到算法，从数据到DBA，再到产品，甚至连一些运营也会基本的SQL。所以如果你现在还不太会的话，我建议你用一个下午的时间找个网站好好学一下。 原本我是想直接写些Hbase相关的内容，但是我发现要想讲清楚Hbase，必须要讲noSQL数据库。如果将noSQL，则又离不开最传统的关系型数据库。所以我们一步一步来，先从基础的关系型数据库讲起。或许我这么说并不准确，因为数据库并不基础，相反它十分复杂。从索引到各种优化和设计原理，再到内部的各种算法和数据结构，涉及到的内容非常多。我们先把浩如烟海的知识放一放，先从最核心的数据库四大原则开始说起。 数据库事务ACID四大原则， A代表Atomicity，即原子性。C表示Consistency，即一致性。I表示Isolation，即隔离性。D表示Durability，即持久性 。 这四个原则了解过数据库的应该都如雷贯耳。可是真正面试的时候被问起来，能一个不落说得上来，并且讲得清楚原委的就不多了。我觉得主要是因为我们的翻译过于文雅，不像英文那么直观，所以很难顾名思义。另一个原因是我们在学习的时候理解不够深入，只知道原因，不知道原因的究竟。所谓知其然，不知其所以然。 原子性 让我们先从其中最简单的原子性开始。