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
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 Concurrency Control)机制解决了该问题。
Serializable(可串行化)
这是最高的隔离级别,它通过强制事务排序,使之不可能相互冲突,从而解决幻读问题。简言之,它是在每个读的数据行上加上共享锁。在这个级别,可能导致大量的超时现象和锁竞争。
这四种隔离级别采取不同的锁类型来实现,若读取的是同一个数据的话,就容易发生问题。例如:
脏读(Drity Read):某个事务已更新一份数据,另一个事务在此时读取了同一份数据,由于某些原因,前一个RollBack了操作,则后一个事务所读取的数据就会是不正确的。
不可重复读(Non-repeatable read):在一个事务的两次查询之中数据不一致,这可能是两次查询过程中间插入了一个事务更新的原有的数据。
幻读(Phantom Read):在一个事务的两次查询中数据笔数不一致,例如有一个事务查询了几列(Row)数据,而另一个事务却在此时插入了新的几列数据,先前的事务在接下来的查询中,就会发现有几列数据是它先前所没有的。
在MySQL中,实现了这四种隔离级别,分别有可能产生问题如下所示:
下面,将利用MySQL的客户端程序,分别测试几种隔离级别。测试数据库为test,表为tx;表结构:
id | int |
num |
int |
两个命令行客户端分别为A,B;不断改变A的隔离级别,在B端修改数据。
(一)、将A的隔离级别设置为read uncommitted(未提交读)
在B未更新数据之前:
客户端A:
B更新数据:
客户端B:
客户端A:
经过上面的实验可以得出结论,事务B更新了一条记录,但是没有提交,此时事务A可以查询出未提交记录。造成脏读现象。未提交读是最低的隔离级别。
(二)、将客户端A的事务隔离级别设置为read committed(已提交读)
在B未更新数据之前:
客户端A:
B更新数据:
客户端B:
客户端A:
经过上面的实验可以得出结论,已提交读隔离级别解决了脏读的问题,但是出现了不可重复读的问题,即事务A在两次查询的数据不一致,因为在两次查询之间事务B更新了一条数据。已提交读只允许读取已提交的记录,但不要求可重复读。
(三)、将A的隔离级别设置为repeatable read(可重复读)
在B未更新数据之前:
客户端A:
B更新数据:
客户端B:
客户端A:
B插入数据:
客户端B:
客户端A:
由以上的实验可以得出结论,可重复读隔离级别只允许读取已提交记录,而且在一个事务两次读取一个记录期间,其他事务部的更新该记录。但该事务不要求与其他事务可串行化。例如,当一个事务可以找到由一个已提交事务更新的记录,但是可能产生幻读问题(注意是可能,因为数据库对隔离级别的实现有所差别)。像以上的实验,就没有出现数据幻读的问题。
(四)、将A的隔离级别设置为 可串行化 (Serializable)
A端打开事务,B端插入一条记录
事务A端:
事务B端:
因为此时事务A的隔离级别设置为serializable,开始事务后,并没有提交,所以事务B只能等待。
事务A提交事务:
事务A端
事务B端
serializable完全锁定字段,若一个事务来查询同一份数据就必须等待,直到前一个事务完成并解除锁定为止 。是完整的隔离级别,会锁定对应的数据表格,因而会有效率的问题。

酸性属性には、原子性、一貫性、分離、耐久性が含まれ、データベース設計の基礎です。 1.原子性は、トランザクションが完全に成功するか、完全に失敗することを保証します。 2.一貫性により、データベースがトランザクションの前後に一貫性を保証します。 3.分離により、トランザクションが互いに干渉しないようにします。 4.永続性により、トランザクションの提出後にデータが永久に保存されることが保証されます。

MySQLは、データベース管理システム(DBMS)であるだけでなく、プログラミング言語にも密接に関連しています。 1)DBMSとして、MySQLはデータを保存、整理、取得するために使用され、インデックスを最適化するとクエリのパフォーマンスが向上する可能性があります。 2)SQLとPythonに埋め込まれたプログラミング言語とSQLalchemyなどのORMツールを使用すると、操作を簡素化できます。 3)パフォーマンスの最適化には、インデックス、クエリ、キャッシュ、ライブラリ、テーブル分割、およびトランザクション管理が含まれます。

MySQLはSQLコマンドを使用してデータを管理します。 1.基本コマンドには、select、挿入、更新、削除が含まれます。 2。高度な使用には、参加、サブクエリ、および集計関数が含まれます。 3.一般的なエラーには、構文、ロジック、パフォーマンスの問題が含まれます。 4。最適化のヒントには、インデックスの使用、Select*の回避、制限の使用が含まれます。

MySQLは、データの保存と管理に適した効率的なリレーショナルデータベース管理システムです。その利点には、高性能クエリ、柔軟なトランザクション処理、豊富なデータ型が含まれます。実際のアプリケーションでは、MySQLはeコマースプラットフォーム、ソーシャルネットワーク、コンテンツ管理システムでよく使用されますが、パフォーマンスの最適化、データセキュリティ、スケーラビリティに注意を払う必要があります。

SQLとMySQLの関係は、標準言語と特定の実装との関係です。 1.SQLは、リレーショナルデータベースの管理と操作に使用される標準言語であり、データの追加、削除、変更、クエリを可能にします。 2.MYSQLは、SQLを運用言語として使用し、効率的なデータストレージと管理を提供する特定のデータベース管理システムです。

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB


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