mysql事务

一、JDBC JAVA Database Connectivity java 数据库连接. JDBC（Java DataBase Connectivity,java数据库连接）是一种用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC提供了一种基准，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发人员能够编写数据库应用程序，同时，JDBC也是个商标名。 SUN公司提供的一种数据库访问规则、规范, 由于数据库种类较多，并且java语言使用比较广泛，sun公司就提供了一种规范，让其他的数据库提供商去实现底层的访问规则。 我们的java程序只要使用sun公司提供的jdbc驱动即可。 我们安装好数据库之后，我们的应用程序也是不能直接使用数据库的，必须要通过相应的数据库驱动程序，通过驱动程序去和数据库打交道。其实也就是数据库厂商的JDBC接口实现，即对Connection等接口的实现类的jar文件。 1.Driver接口 Driver接口由数据库厂家提供，作为java开发人员，只需要使用Driver接口就可以了。在编程中要连接数据库，必须先装载特定厂商的数据库驱动程序，不同的数据库有不同的装载方法。如： 装载MySql驱动：Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); 装载Oracle驱动

之前我们了解了一条查询语句的执行流程，并介绍了执行过程中涉及的处理模块。一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块，最后到达存储引擎。 那么，一条 SQL 更新语句的执行流程又是怎样的呢？ 首先我们创建一个表 user_info，主键为 id，创建语句如下： CREATE TABLE `T` ( `ID` int( 11) NOT NULL, `c` int( 11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY ( `ID`) ) ENGINE= InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; 插入一条数据： INSERT INTO T VALUES ('2', '1'); 如果要将 ID=2 这一行的 c 的值加 1，SQL 语句为： UPDATE T SET c = c + 1 WHERE ID = 2; 前面介绍过 SQL 语句基本的执行链路，这里把那张图拿过来。因为，更新语句同样会走一遍查询语句走的流程。 通过连接器，客户端与 MySQL 建立连接 update 语句会把 T 表上的所有查询缓存结果清空 分析器会通过词法分析和语法分析识别这是一条更新语句 优化器会决定使用 ID 这个索引（聚簇索引） 执行器负责具体执行，找到匹配的一行，然后更新 更新过程中还会涉及 redo log（重做日志）和 binlog（归档日志

文章目录 1.什么是事务？ 2.事务的基本操作 2.事务操作的注意事项 3.事务的隔离级别 3.1 无隔离性的问题 3.1.1 脏读 3.1.2 不可重复读 3.1.3 幻读 3.2 事务的隔离级别 3.2.1 设置事务的隔离级别 3.2.2 查看当前的隔离级别 4.事务的特性 4.1 原子性 4.2 一致性 4.3 隔离性 4.4 持久性 1.什么是事务？   事务是数据库中一个单独的执行单行（Unit），事务就是由一种数据操纵语言DML语句组成，这一组DML要么全不成功要么全部失败，是一个整体。   以网上购物为例，其交易过程包括以下几步： 更新客户所购商品的库存信息 保存客户付款信息 生成订单并且保存到数据库中 更新用户相关信息，例如购物数量等   在正常情况下，这些操作都将顺利执行，最终交易成功，与交易相关的所有数据库信息也成功地更新。但是，如果遇到断电或者是其他意外情况，导致这一系列过程中任何一个环节出了差错（例如在更新商品库存信息时发生异常、顾客银行账户余额不足等），都将导致整个交易过程失败。而一旦交易失败，数据库中所有信息都必须保持交易前的状态不变，例如最后一步更新用户信息时失败而导致交易失败，那么必须保证这笔失败的交易不影响数据库的状态，即原有的库存信息没有被更新，用户也没有付款，订单也没有生成。否则数据库的信息将会不一致，或者出现更为严重的不可预测的后果。

1、搭建mysql服务器，并实现主主复制、半同步复制 存储引擎： 表类型：也称为“表类型”，表级别概念，不建议在同一个库中的表上使用不同的ENGINE； CREATE TABLE ... ENGINE[=]STORAGE_ENGINE_NAME ... SHOW TABLE STATUS 常见的存储引擎： MyISAM, Aria, InnoDB, MRG_MYISAM, CSV, BLACKHOLE, MEMORY, PERFORMANCE_SCHEMA, ARCHIVE, FEDERATED InnoDB：InnoBase Percona-XtraDB, Supports transactions, row-level locking, and foreign keys 数据存储于“表空间(table space)"中： (1) 所有数据库中的所有类型为InnoDB的表的数据和索引存储于同一个表空间中； 表空间文件：datadir定义的目录中 文件：ibdata1, ibdata2, ... (2) innodb_file_per_table=ON，意味着每表使用单独的表空间文件； 每表的数据文件（数据和索引，存储于数据库目录）存储于自己专用的表空间文件中，并存储于数据库目录下: tbl_name.ibd 表结构的定义：在数据库目录，tbl_name.frm 事务型存储引擎

Mysql系列的目标是：通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。 欢迎大家加我微信itsoku一起交流java、算法、数据库相关技术。 这是Mysql系列第27篇。 本篇文章我们先来看一下mysql是如何确保数据不丢失的，通过本文我们可以了解mysql内部确保数据不丢失的原理，学习里面优秀的设计要点，然后我们再借鉴这些优秀的设计要点进行实践应用，加深理解。 预备知识 mysql内部是使用b+树的结构将数据存储在磁盘中，b+树中节点对应mysql中的页，mysql和磁盘交互的最小单位为页，页默认情况下为16kb，表中的数据记录存储在b+树的叶子节点中，当我们需要修改、删除、插入数据时，都需要按照页来对磁盘进行操作。 磁盘顺序写比随机写效率要高很多，通常我们使用的是机械硬盘，机械硬盘写数据的时候涉及磁盘寻道、磁盘旋转寻址、数据写入的时间，耗时比较长，如果是顺序写，省去了寻道和磁盘旋转的时间，效率会高几个数量级。 内存中数据读写操作比磁盘中数据读写操作速度高好多个数量级。 mysql确保数据不丢失原理分析 我们来思考一下，下面这条语句的执行过程是什么样的： start transaction; update t_user set name = '路人甲Java' where user_id = 666; commit; 按照正常的思路，通常过程如下： 找到user_id

事务简单来说就是一组数据的操作，要么全部成功要不全部失败。在MySQL中，事务支持是在引擎层实现的，但并不是所有引擎都支持事务，比如MySQL的原生引擎就不支持事务，这也是MyISAM被InnoDB取代的原因之一。 来源： https://www.cnblogs.com/charon2/p/11756261.html

转载 Spring配置事务管理，service端通过@Transactional注解 使用步骤： 步骤一、在spring配置文件中引入<tx:>命名空间 <beans xmlns=”http://www.springframework.org/schema/beans” xmlns:xsi=”http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance” xmlns:tx=”http://www.springframework.org/schema/tx” xsi:schemaLocation=”http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd”> 步骤二、具有@Transactional 注解的bean自动配置为声明式事务支持 <tx:annotation-driven transaction-manager=”transactionManager” proxy-target-class=

感谢阅读。也欢迎大家可以去看《MySQL技术内幕》和橘黄色的《算法》。 前言 数据库 是软件开发的核心，因为一个软件如果要有状态，也就是它记得你什么时候操作过什么，那么数据要持久化，总要存储在某些地方，这些地方也就是数据库。当然，计算机上面的文件夹，文件，你也可以把它当成数据库，也就是文件数据库，现在很火的hadoop大数据系统其实就是一个分布式文件数据库。 在没有计算机的年代，记账相关的财务都是用纸来记录的，叫账本。而现在，我们有了计算机，有了编程语言，有了数据库系统，所以我们可以编程，将数据插入数据库，查找出数据库中的数据。 历史的选择，关系型数据库因为很符合人的直觉，所以使用的范围最广。顾名思义，关系型数据库，就是数据之间是有关系约束。在这篇文章中， 关系型数据库 这个词指的是持久化的数据组织形式的综合体，而 关系型数据库管理系统 指的是操纵这些数据组织形式综合体的软件组合。一个是数据本身，一个是操纵数据软件本身。 大白话 关系型数据库，可以包含很多个二维化的数据结构，叫做表，有行列之分，就像棋盘一样。列是字段，比如性别，年龄，姓名，行是一行行记录： 表1： 人口登记表 编号 性别 年龄 姓名 1 男 22 大大 2 女 34 次奥 非常的直观。 每一行记录可以有个主键，不可重复，比如编号，用以区分这行记录。还可以多个表之间有关系约束，叫做外键： 表2： 资产表 编号

感谢阅读。也欢迎大家可以去看《MySQL技术内幕》和橘黄色的《算法》。 前言 数据库是软件开发的核心，因为一个软件如果要有状态，也就是它记得你什么时候操作过什么，那么数据要持久化，总要存储在某些地方，这些地方也就是数据库。当然，计算机上面的文件夹，文件，你也可以把它当成数据库，也就是文件数据库，现在很火的 hadoop 大数据系统其实就是一个分布式文件数据库。 在没有计算机的年代，记账相关的财务都是用纸来记录的，叫账本。而现在，我们有了计算机，有了编程语言，有了数据库系统，所以我们可以编程，将数据插入数据库，查找出数据库中的数据。 历史的选择，关系型数据库因为很符合人的直觉，所以使用的范围最广。顾名思义，关系型数据库，就是数据之间是有关系约束。在这篇文章中， 关系型数据库 这个词指的是持久化的数据组织形式的综合体，而 关系型数据库管理系统 指的是操纵这些数据组织形式综合体的软件组合。一个是数据本身，一个是操纵数据软件本身。 大白话 关系型数据库，可以包含很多个二维化的数据结构，叫做表，有行列之分，就像棋盘一样。列是字段，比如性别，年龄，姓名，行是一行行记录： 表1： 人口登记表 编号 性别 年龄 姓名 1 男 22 大大 2 女 34 次奥 非常的直观。 每一行记录可以有个主键，不可重复，比如编号，用以区分这行记录。还可以多个表之间有关系约束，叫做外键： 表2： 资产表 编号

MySQL的又一神器-锁，MySQL面试必备 https://segmentfault.com/a/1190000020762791 lock 低一级的是 latch 原文链接：blog.ouyangsihai.cn >> MySQL的又一神器-锁，MySQL面试必备 在看这篇文章之前，我们回顾一下前面的几篇关于MySQL的文章，应该对你读下面的文章有所帮助。 InnoDB与MyISAM等存储引擎对比 面试官问你B树和B+树，就把这篇文章丢给他 MySQL的B+树索引的概念、使用、优化及使用场景 MySQL全文索引最强教程 MySQL的又一神器-锁，MySQL面试必备 1 什么是锁 1.1 锁的概述 在生活中锁的例子多的不能再多了，从古老的简单的门锁，到密码锁，再到现在的指纹解锁，人脸识别锁，这都是锁的鲜明的例子，所以，我们理解锁应该是非常简单的。 再到MySQL中的锁，对于MySQL来说，锁是一个很重要的特性，数据库的锁是为了支持对共享资源进行并发访问，提供数据的完整性和一致性，这样才能保证在高并发的情况下，访问数据库的时候，数据不会出现问题。 1.2 锁的两个概念 在数据库中，lock和latch都可以称为锁，但是意义却不同。 Latch 一般称为 闩锁 （轻量级的锁），因为其要求锁定的时间必须非常短。若持续的时间长，则应用的性能会非常差，在InnoDB引擎中