mysql事务

事务控制分类 编程式事务控制 自己手动控制事务，就叫做编程式事务控制。 Jdbc代码： Conn.setAutoCommite(false); // 设置手动控制事务 Hibernate代码： Session.beginTransaction(); // 开启一个事务 【细粒度的事务控制： 可以对指定的方法、指定的方法的某几行添加事务控制】 (比较灵活，但开发起来比较繁琐： 每次都要开启、提交、回滚.) 声明式事务控制 Spring提供了对事务的管理, 这个就叫声明式事务管理。 Spring提供了对事务控制的实现。用户如果想用Spring的声明式事务管理，只需要在配置文件中配置即可； 不想使用时直接移除配置。这个实现了对事务控制的最大程度的解耦。 Spring声明式事务管理，核心实现就是基于Aop。 【粗粒度的事务控制： 只能给整个方法应用事务，不可以对方法的某几行应用事务。】 (因为aop拦截的是方法。) Spring声明式事务管理器类： Jdbc技术：DataSourceTransactionManager Hibernate技术：HibernateTransactionManager 手写Spring事务框架 编程事务实现 概述 所谓编程式事务指的是通过编码方式实现事务，即类似于JDBC编程实现事务管理

Transaction 事务 事务处理是数据的重要特性。尤其是对于一些支付系统，事务保证性对业务逻辑会有重要影响。golang的mysql驱动也封装好了事务相关的操作。我们已经学习了db的Query和Exec方法处理查询和修改数据库。 tx对象 一般查询使用的是db对象的方法，事务则是使用另外一个对象。sql.Tx对象。使用db的Begin方法可以创建tx对象。tx对象也有数据库交互的Query,Exec和Prepare方法。用法和db的相关用法类似。查询或修改的操作完毕之后，需要调用tx对象的Commit提交或者Rollback方法回滚。 一旦创建了tx对象，事务处理都依赖与tx对象，这个对象会从连接池中取出一个空闲的连接，接下来的sql执行都基于这个连接，直到commit或者rollback调用之后，才会把连接释放到连接池。 在事务处理的时候，不能使用db的查询方法，虽然后者可以获取数据，可是这不属于同一个事务处理，将不会接受commit和rollback的改变，一个简单的事务例子如下： tx, err := db.Begin() tx.Exec(query1) tx.Exec(query2) tx.commit() 在tx中使用db是错误的： tx, err := db.Begin() db.Exec(query1) tx.Exec(query2) tx.commit()

文中代码托管在码云平台，点击进入 文章目录 连接池 事务控制以及设计方法 事务的基本概念 Mybatis中的事务操作 Mybatis 基于XML配置的动态SQL语句的使用 多表查询 一对多 一对一 多对多 连接池 连接池可以减少获取连接所消耗的时间和性能，就像一个容器，把连接初始化后放在这个容器里，当要用的时候就取出连接，可以说连接池就是一个用于存储连接的容器，该容器使用 集合 实现，该集合必须是 线程安全 的，不能两个线程拿到统一的连接，该集合还必须有队列的特性（ 先进先出 ） Mybatis连接池提供了 3 种方式的配置 （1）配置的位置：主配置文件的 dataSource 标签，其type属性就是表示采用何种连接池，其值有三种： ❤ POOLED 采用传统的java.sql.DataSource规范中的连接，Mybatis中有针对规范的实现，每次使用的时候就从池中获取一个来用 ❤ UNPOOLED 采用传统的获取连接的方式，虽然也实现了java.sql.DataSource接口，但是并没有使用池的思想，每次使用的时候就创建一个新的连接来用 ❤ JNDI 采用服务器提供的JNDI技术实现来获取DATaSource对象，不同的服务器所能拿到的DataSource是不同的，如果不是web或者maven的var工程是不能使用的 。 （2）POOLED工作流程：首先查看空闲区

文章目录 隔离级别 数据库事务的知识 详解隔离级别 传播行为 传播行为的定义 @Transactional 调用失效问题 隔离级别 数据库事务的知识 数据库事务具有以下4 个基本特征， 也就是著名的ACID 。 Atomic （原子性）：事务中包含的操作被看作一个整体的业务单元， 这个业务单元中的操作要么全部成功，要么全部失败，不会出现部分失败、部分成功的场景。 Consistency （一致性）：事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态，在数据库中所有的修改都基于事务，保证了数据的完整性。 Isolation （隔离性）： 这是我们讨论的核心内容，正如上述，可能多个应用程序线程同时访问同一数据，这样数据库同样的数据就会在各个不同的事务中被访问，这样会产生丢失更新。为了压制丢失更新的产生，数据库定义了隔离级别的概念，通过它的选择，可以在不同程度上压制丢失更新的发生。因为互联网的应用常常面对高并发的场景，所以隔离性是需要掌握的重点内容。 Durability （持久性）：事务结束后，所有的数据会固化到一个地方，如保存到磁盘当中，即使断电重启后也可以提供给应用程序访问。 详解隔离级别 未提交读 未提交读（ read uncommitted ）是最低的隔离级别，其含义是允许一个事务读取另外一个事务没有提交的数据。未提交读是一种危险的隔离级别，所以一般在我们实际的开发中应用不广，

MySQL事务隔离级别详解 博客分类： SQL MySQL 数据结构 SQL SQL标准定义了4类隔离级别，包括了一些具体规则，用来限定事务内外的哪些改变是可见的，哪些是不可见的。低级别的隔离级一般支持更高的并发处理，并拥有更低的系统开销。 Read Uncommitted（读取未提交内容） 在该隔离级别，所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。本隔离级别很少用于实际应用，因为它的性能也不比其他级别好多少。读取未提交的数据，也被称之为脏读（Dirty Read）。 Read Committed（读取提交内容） 这是大多数数据库系统的默认隔离级别（但不是MySQL默认的）。它满足了隔离的简单定义：一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。这种隔离级别 也支持所谓的不可重复读（Nonrepeatable Read），因为同一事务的其他实例在该实例处理其间可能会有新的commit，所以同一select可能返回不同结果。 Repeatable Read（可重读） 这是MySQL的默认事务隔离级别，它确保同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据行。不过理论上，这会导致另一个棘手的问题：幻读 （Phantom Read）。简单的说，幻读指当用户读取某一范围的数据行时，另一个事务又在该范围内插入了新行，当用户再读取该范围的数据行时，会发现有新的“幻影” 行

原文地址： http://xm-king.iteye.com/blog/770721 SQL标准定义了4类隔离级别，包括了一些具体规则，用来限定事务内外的哪些改变是可见的，哪些是不可见的。低级别的隔离级一般支持更高的并发处理，并拥有更低的系统开销。 Read Uncommitted（读取未提交内容） 在该隔离级别，所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。本隔离级别很少用于实际应用，因为它的性能也不比其他级别好多少。读取未提交的数据，也被称之为脏读（Dirty Read）。 Read Committed（读取提交内容） 这是大多数数据库系统的默认隔离级别（但不是MySQL默认的）。它满足了隔离的简单定义：一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。这种隔离级别也支持所谓的不可重复读（Nonrepeatable Read），因为同一事务的其他实例在该实例处理其间可能会有新的commit，所以同一select可能返回不同结果。 Repeatable Read（可重读） 这是MySQL的默认事务隔离级别，它确保同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据行。不过理论上，这会导致另一个棘手的问题：幻读（Phantom Read）。简单的说，幻读指当用户读取某一范围的数据行时，另一个事务又在该范围内插入了新行，当用户再读取该范围的数据行时，会发现有新的“幻影”行

SQL标准定义了4类隔离级别，包括了一些具体规则，用来限定事务内外的哪些改变是可见的，哪些是不可见的。低级别的隔离级一般支持更高的并发处理，并拥有更低的系统开销。 Read Uncommitted（读取未提交内容） 在该隔离级别，所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。本隔离级别很少用于实际应用，因为它的性能也不比其他级别好多少。读取未提交的数据，也被称之为脏读（Dirty Read）。 Read Committed（读取提交内容） 这是大多数数据库系统的默认隔离级别（但不是MySQL默认的）。它满足了隔离的简单定义：一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。这种隔离级别 也支持所谓的不可重复读（Nonrepeatable Read），因为同一事务的其他实例在该实例处理其间可能会有新的commit，所以同一select可能返回不同结果。 Repeatable Read（可重读） 这是MySQL的默认事务隔离级别，它确保同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据行。不过理论上，这会导致另一个棘手的问题：幻读 （Phantom Read）。简单的说，幻读指当用户读取某一范围的数据行时，另一个事务又在该范围内插入了新行，当用户再读取该范围的数据行时，会发现有新的“幻影” 行。InnoDB和Falcon存储引擎通过多版本并发控制（MVCC，Multiversion

read-uncommitted（未提交读） 测试流程： 1、A设置read-uncommitted, start transaction 2、B执行start transaction，修改一条记录， 3、A查询记录，得到了以为正确的记录 4、B回滚。 问题：A读到了B没有提交的记录，也就是脏读。 read-committed（已提交读） 测试流程： 1、A设置read-committed, start transaction 2、B执行start transaction，修改一条记录，查询记录，记录已经修改成功 3、A查询记录，结果还是老的记录 4、B提交事务 5、A再次查询记录，结果是新的记录。 问题：解决了脏读的问题，但是出现一个新问题，A在一个事务中，两次读取的记录不一致，也就是不可重复读。 repeatable-read（可重复读） 测试流程： 1、A设置repeatable-read, start transaction，查询记录，结果是老的记录 2、B执行start transaction，修改一条记录，查询记录，记录已经修改成功 3、A查询记录，结果还是老的记录 4、B提交事务 5、A再次查询记录，结果还是老的记录。 问题：可以重复读，A在事务过程中，即使B修改了数据，并且commit，A读取的还是老的数据。实际上是A读取的数据还是事务开始时的快照。 注意

文章目录 1.InnoDB 存储引擎的锁 1.1.锁的类型 -八中类型 1.2.锁的基本模式 1.2.1.表锁 1.2.2.行锁 1.2.3.关于行锁和表锁的粒度概述 1.3.锁的类型 1.3.1.Shared Locks (共享锁) ----->行级别的锁 1.3.1.1.概念 1.3.1.2.如何设置共享锁 1.3.1.2.如何释放共享锁 1.3.1.3.案例1-查询加锁后查询 1.3.1.3.案例2-查询加锁后更新 1.3.2.Exclusive Locks（排它锁）又称写锁或者X锁 ----->行级别的锁 1.3.2.1.概念 1.3.2.2.如何设置排它锁 自动加锁 delete/update/insert 手动加锁 FOR UPDATE 1.3.2.3.如何释放排它锁 commit/rollback; 1.3.2.3.案例演示 1.3.3.意向锁 1.3.3.1.概念 1.3.3.1.如何设置意向锁 1.3.3.2.意向锁的意义 1.3.3.3.意向锁使用场景 1.3.3.4.案例演示- 行锁之后进行表锁试验 1.3.3.5.案例演示- 表锁之后进行行锁试验 1.3.3.6.解锁 1.4. 数据准备 SET NAMES utf8mb4 ; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0 ; -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -

1.什么是NoSql: 　　NoSql(Not Only SQL)，意即“不仅仅是SQL”，指的是非关系型数据库。随着互联网Web2.0网站的兴起，传统的关系型数据库在应付Web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的Web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。非关系型数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题，包括超大规模数据的存储。例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据。 这些类型的数据存储不需要固定的模式 ，无需多余操作就可以横向扩展。 NoSql的好处: 　易扩展: 　　NoSql数据库种类繁多，但是有一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩 展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。 　高性能: 　　NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。 一般MySQL使用Query Cache， 每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache ，在针对Web2.0的交互频繁的应用，Cache性能 不高。 而NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache ，所以NoSql在这个层面上来说就要性能高很多了。