本文探讨innodb如何使用mvcc和各种锁机制,保障mysql的四层隔离等级的。
在上一篇文章《锁的类型以及加锁原理》主要总结了 MySQL 锁的类型和模式以及基本的加锁原理,今天我们就从原理走向实战,分析常见 SQL 语句的加锁场景。了解了这几种场景,相信小伙伴们也能举一反三,灵活地分析真实开发过程中遇到的加锁问题。
事务就是执行一组 SQL 语句。这些 SQL 语句就是一条绳上的蚂蚱,要么一起成功(Commit),要么一起失败(RollBack)。
本想着这周鸽了,但是想想还是不行,爬起来,更新一下,周更可不能断。偷懒一下,修改一下之前的一篇历史文章,重新发布一下。
如果一个包含多个步骤的业务操作,这些操作被事务管理,那么这些操作要么同时成功要么同时失败
编程时会用到很多锁,在另一篇文章中有介绍。大部分锁的名字被翻译的很好,例如表锁、行锁、意向锁,见名能知其意。锁的数量很多,锁之间的关系又很复杂,导致学习曲线非常陡峭。锁的数量虽然多但追其根源世界上只有两类锁,乐观锁与悲观锁,他们为更上层的锁提供了理论基础去搭建高层建筑。
事务是数据库操作的最小工作单元,是作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作,这些操作作为一个整体一起向系统提交,要么都执行、要么都不执行,是一组不可再分割的操作集合。
在事务场景中,隔离是必要的。是运行中的事务进行互相隔离。在事务运行中,“不会”出现互相干扰,这就是隔离性;根据影响程度的不同,隔离级别。
上一节内容学习了关于数据表的基本操作,也就是针对单表的增删改查以及创建和删除,而在实际开发中,往往是多表联合操作,尤其是插入和查询用的最多,而这两步都要经过一个“筛选”的过程,这个过程要根据具体业务逻辑,综合不同的表,查询后决定是否满足插入或其他条件。
事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元,是满足 ACID 特性的一组操作,可以通过 Commit 提交一个事务,也可以使用 Rollback 进行回滚。事务具有以下4个属性,通常简称为事务的ACID属性:
聚集索引就是索引和数据都在同一个文件里,如InnoDB的xxx.idb文件,企业开发里,我似乎就没有用过非innodb的引擎,所以,我们日常开发中使用的基本都是聚集索引。也就是B+tree树。(这样是不是就很容易记住了)
1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
事务,大家所熟悉的事务(Transcation),基本上会就往Spring事务靠。其实Spring事务管理基于底层数据库本身的事务处理机制。数据库事务的基础,是掌握Spring事务管理的基础。这篇总结下数据库事务。
事务具有四个特征:原子性( Atomicity )、一致性( Consistency )、隔离性( Isolation )和持续性( Durability )。这四个特性简称为 ACID 特性。
事务是一组操作的集合,它是一个不可分割的工作单位,事务会把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求,既这些操作要么同时成功,要么同时失败
提到事务,你肯定不陌生。在 MySQL中,InnoDB 是支持事务的,事务有4大特性,即 ACID(Atomicity、Consistency、Isolation、Durability,即原子性、一致性、隔离性、持久性)。
隔离性是事务的基本特性之一,它可以防止数据库在并发处理时出现数据不一致的情况。最严格的情况下,我们可以采用串行化的方式来执行每一个事务,这就意味着事务之间是相互独立的,不存在并发的情况。然而在实际生产环境下,考虑到随着用户量的增多,会存在大规模并发访问的情况,这就要求数据库有更高的吞吐能力,这个时候串行化的方式就无法满足数据库高并发访问的需求,我们还需要降低数据库的隔离标准,来换取事务之间的并发能力。
1、原子性(Atomicity):事务开始后所有操作,要么全部做完,要么全部不做,不可能停滞在中间环节。事务执行过程中出错,会回滚到事务开始前的状态,所有的操作就像没有发生一样。也就是说事务是一个不可分割的整体,就像化学中学过的原子,是物质构成的基本单位。
现在很多软件都是多用户,多程序,多线程的,对同一张表可能同时有很多人在用,为保持数据的一致性,所以提出了事物的概念
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1. 事务的特性 数据库事务(Database Transaction) ,是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作,要么完全地执行,要么完全地不执行。 ACID,是指在可靠数据库管理系统(DBMS)中,事务(Transaction)所应该具有的四个特性:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。 原子性 原子性是指事务是一个不可再分割的工作单位,事务中的操作要么都发生,要么都不发生。 如,A向B转钱,在事务中的
仅从ACID或非ACID角度考虑问题是不够的,你应知道你的数据库支持何种事务隔离级别。
https://segmentfault.com/a/1190000013672421
数据库事务可以这么理解,满足数据库ACID特性的一组操作。我们可以使用COMMIT命令提交事务,也可以用ROLLBACK回滚事务。
提到事务,大家都不陌生,在使用数据库的时候,我们总会提到事务,最经典的例子就是转帐,比如小王的银行卡上有一百块,要把这一百块转账,转账过程中的一系列操作,比如查询余额、扣减资金、增加资金、更新余额等,这些操作必须保证是一体的,不然等查询余额之后,在扣除资金之前,完全可以借着这个时间再查一次,然后将这个钱转给另外一个人,这样不就乱套了。
QPS: QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
在现代关系型数据库中,事务机制是非常重要的,假如在多个事务并发操作数据库时,如果没有有效的机制进行避免就会导致出现脏读,不可重复读,幻读。
数据库为了维护事务的几种性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式。同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力。所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在。
事务开始后所有操作,要么全部做完,要么全部不做,不可能停滞在中间环节。事务执行过程中出错,会回滚到事务开始前的状态,所有的操作就像没有发生一样。也就是说事务是一个不可分割的整体,就像化学中学过的原子,是物质构成的基本单位。
本文是微信公众号【Java技术江湖】的《重新学习MySQL数据库》其中一篇,本文部分内容来源于网络,为了把本文主题讲得清晰透彻,也整合了很多我认为不错的技术博客内容,引用其中了一些比较好的博客文章,如有侵权,请联系作者。
1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘 io -> 降低磁盘效率
大家好!我是黄啊码,鉴于事务隔离级别大家用得比较多,所以就简单介绍一下,内容来源整理,大家轻喷!
提到事务,大家都有基本的了解,例如mysql的事务隔离级别包括:读未提交、读已提交、可重复读、串行化;InnoDB默认是RR(可重复读);基本的MVCC等等。但大部分人对深入一些的原理就知之甚少了。本文整理事务模型的相关内容,仅供参考。
在表的连接查询方面有一种现象被称为:笛卡尔积现象。 笛卡尔积现象:当两张表进行连接查询的时候,没有任何条件进行限制,最终的查询结果条数是两张表记录条数的乘积。 怎么避免笛卡尔积现象?当然是加条件进行过滤。 思考:避免了笛卡尔积现象,会减少记录的匹配次数吗? 不会。只不过显示的是有效记录。
工作中使用 mysql 比较多,mysql 之所以在业内具有如此崇高的地位,与他严密的加解锁逻辑也是分不开的。 本文进行了一番总结。
本文实验的测试环境:Windows 10+cmd+MySQL5.6.36+InnoDB
1、脏读:事务A读取了事务B更新的数据,然后B回滚操作,那么A读取到的数据是脏数据
MySQL相关的名词概念还是挺多的,但是常用的也不多,因此将常用的统计整理下,便于回顾:
大叔从地铁站出来, 需要打开亿通行APP, 获取到一个地铁站二维码, 扫码后对应的通道闸机就会打开.
数据库事务是访问可能操作各种数据项的一个数据库操作序列,这些操作要么全部成功,要么全部失败。提起事务,大家都知道ACID属性,这些特性在前边的文章里都有详细的讲解,感兴趣的可以通过历史文章查看。在Java中有并发编程,可以多线程并发执行,并发可以提高程序执行的效率,也会带来线程安全的。数据库事务和多线程一样,为了提高数据库处理事务的吞吐量,数据库也支持并发事务,在并发处理数据的过程中,也存在着安全问题。
MySQL 事务主要用于处理操作量大,复杂度高的数据。比如说,在人员管理系统中,你删除一个人员,你即需要删除人员的基本资料,也要删除和该人员相关的信息,如信箱,文章等等,这样,这些数据库操作语句就构成一个事务!
MySQL是一个常用的关系型数据库管理系统,通过启动和关闭MySQL服务,可以控制数据库的运行状态。本节将介绍如何在Windows和Linux系统上启动和关闭MySQL服务。
设计模式(三):抽象工厂模式
1. MySQL事务隔离级别, 默认是可重复读(repeatable-read)
锁在并发编程中扮演着非常重要的角色,本篇,我将梳理各种锁分类的概念以及各种锁实现类之间的区别与联系。
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