| 交易隔離等級 |
髒讀 |
不可重複讀取 |
幻讀 |
| 讀未提交（read- uncommitted） |
是 |
是 |
是 |
| 已提交（read-committed） |
否 |
是 |
是 |
| 可重複讀取（repeatable-read） |
否 |
#否 |
是 |
| 序列化（serializable） |
|
|
|
##mysql預設的交易隔離等級為repeatable-read
#四、用範例說明各個隔離等級的狀況
# 1.讀取未提交：
（1）開啟一個客戶端A，並設定目前交易模式為read uncommitted（未提交讀取），查詢表account的初始值：
# （2）在客戶端A的交易提交之前，打開另一個客戶端B，更新表account：
# （3）這時，雖然客戶端B的事務還沒提交，但是客戶端A就可以查詢到B已經更新的資料：
# 
（4）一旦客戶端B的事務因為某些原因回滾，所有的操作都會被撤銷，那客戶端A查詢到的資料其實就是髒資料：
（5）在客戶端A執行更新語句update account set balance = balance - 50 where id =1，lilei的balance沒有變成350，居然是400，是不是很奇怪，數據不一致啊，如果你這麼想就太天真了，在在應用程式中，我們會用400-50=350，並不知道其他會話回滾了，要解決這個問題可以採用讀取已提交的隔離等級
2、讀取已提交
（1）開啟一個客戶端A，並設定目前交易模式為read committed（未提交讀取），查詢表account的初始值：
# （2）在客戶端A的交易提交之前，打開另一個客戶端B，更新表account：
（3）這時，客戶端B的事務還沒提交，客戶端A不能查詢到B已經更新的數據，解決了髒讀問題：
（4）客戶端B的事務提交
（5）客戶端A執行與上一個步驟相同的查詢，結果與上一個步驟不一致，即產生了不可重複讀取的問題
3、可重複讀取
（1）開啟一個客戶端A，並設定目前交易模式為repeatable read，查詢表account
# （2）在客戶端A的交易提交之前，打開另一個客戶端B，更新表account並提交
# （3）在客戶端A執行步驟（1）的查詢：
（4）執行步驟（1），lilei的balance仍然是400與步驟（1）查詢結果一致，沒有出現不可重複讀取的問題；接著執行update balance = balance - 50 where id = 1，balance沒有變成400-50=350，lilei的balance值用的是步驟（2）中的350來算的，所以是300，資料的一致性倒是沒有被破壞，這個有點神奇，也許是mysql的特色吧，做dml時可重複讀取資料還是按表中真實資料來mysql> select * from account;
+------+--------+---------+
| id | name | balance |
+------+--------+---------+
| 1 | lilei | 400 |
| 2 | hanmei | 16000 |
| 3 | lucy | 2400 |
+------+--------+---------+
3 rows in set (0.00 sec)
mysql> update account set balance = balance - 50 where id = 1;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
mysql> select * from account;
+------+--------+---------+
| id | name | balance |
+------+--------+---------+
| 1 | lilei | 300 |
| 2 | hanmei | 16000 |
| 3 | lucy | 2400 |
+------+--------+---------+
3 rows in set (0.00 sec)
(5) 在客戶端A提交事務，查詢表account的初始值mysql> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from account;
+------+--------+---------+
| id | name | balance |
+------+--------+---------+
| 1 | lilei | 300 |
| 2 | hanmei | 16000 |
| 3 | lucy | 2400 |
+------+--------+---------+
3 rows in set (0.00 sec)
### （6）在客戶端B開啟事務，新增一條數據，其中balance字段值為600，並提交###mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> insert into account values(4,'lily',600);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
### (7)在客戶端A計算balance總和，值為300 16000 2400=18700，沒有把客戶端B的值算進去，客戶端A提交後再計算balance之和，居然變成了19300，這是因為把客戶端B的600算進去了######，站在客户的角度，客户是看不到客户端B的，它会觉得是天下掉馅饼了，多了600块，这就是幻读，站在开发者的角度，数据的 一致性并没有破坏。但是在应用程序中，我们得代码可能会把18700提交给用户了，如果你一定要避免这情况小概率状况的发生，那么就要采取下面要介绍的事务隔离级别“串行化”
mysql> select sum(balance) from account;
+--------------+
| sum(balance) |
+--------------+
| 18700 |
+--------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select sum(balance) from account;
+--------------+
| sum(balance) |
+--------------+
| 19300 |
+--------------+
1 row in set (0.00 sec)
4.串行化
（1）打开一个客户端A，并设置当前事务模式为serializable，查询表account的初始值：
mysql> set session transaction isolation level serializable;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from account;
+------+--------+---------+
| id | name | balance |
+------+--------+---------+
| 1 | lilei | 10000 |
| 2 | hanmei | 10000 |
| 3 | lucy | 10000 |
| 4 | lily | 10000 |
+------+--------+---------+
4 rows in set (0.00 sec)
（2）打开一个客户端B，并设置当前事务模式为serializable，插入一条记录报错，表被锁了插入失败，mysql中事务隔离级别为serializable时会锁表，因此不会出现幻读的情况，这种隔离级别并发性极低，开发中很少会用到。
mysql> set session transaction isolation level serializable;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> insert into account values(5,'tom',0);
ERROR 1205 (HY000): Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
补充：
1、SQL规范所规定的标准，不同的数据库具体的实现可能会有些差异
2、mysql中默认事务隔离级别是可重复读时并不会锁住读取到的行
3、事务隔离级别为读提交时，写数据只会锁住相应的行
4、事务隔离级别为可重复读时，如果有索引（包括主键索引）的时候，以索引列为条件更新数据，会存在间隙锁间隙锁、行锁、下一键锁的问题，从而锁住一些行；如果没有索引，更新数据时会锁住整张表。
5、事务隔离级别为串行化时，读写数据都会锁住整张表
6、隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大，鱼和熊掌不可兼得啊。对于多数应用程序，可以优先考虑把数据库系统的隔离级别设为Read Committed，它能够避免脏读取，而且具有较好的并发性能。尽管它会导致不可重复读、幻读这些并发问题，在可能出现这类问题的个别场合，可以由应用程序采用悲观锁或乐观锁来控制。
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