postgrsql——事务概述

事务概述

事务的特性

原子性（Atomicity）：
- 事务被视为一个整体，其中的操作要么全部执行成功，要么全部不执行，即不存在部分执行的情况。这确保了事务的完整性和一致性。
一致性（Consistency）：
- 事务在执行前后，数据库的状态必须保持一致。即事务的执行结果必须满足数据库的所有规则和约束，以维护数据的完整性。
隔离性（Isolation）：
- 事务的执行应该相互独立，互不干扰。一个事务的执行结果不应该被其他并发执行的事务所影响，这通过数据库管理系统提供的隔离级别来实现。
持久性（Durability）：
- 一旦事务被提交，其对数据库的修改就是永久性的，即使系统发生故障也不会丢失。这确保了数据的可靠性和稳定性。

事务的作用

保证数据的一致性：
- 通过事务的原子性特性，确保在一组操作中，要么所有操作都成功执行，要么全部回滚，从而保证数据库的数据一致性。
确保数据的完整性：
- 事务通过ACID属性（原子性、一致性、隔离性和持久性）来确保数据的完整性，防止数据丢失或损坏。
提供隔离性：
- 事务的隔离性确保了多个并发事务之间的隔离，避免了数据交叉访问和干扰，保证了每个事务的独立性。
支持回滚和恢复：
- 在事务执行过程中，如果发生错误或异常情况，可以通过回滚操作将数据库恢复到事务开始前的状态，保证数据的可靠性和稳定性。

综上所述，事务是数据库管理系统中保证数据一致性、完整性和可靠性的重要机制。通过事务的ACID属性，可以确保数据库操作的原子性、一致性、隔离性和持久性，从而满足各种复杂的应用需求。

事务的一致性

事务的一致性（Consistency）是数据库事务管理中一个至关重要的特性，它确保了事务执行前后数据库的状态都满足所有定义的规则和约束。换句话说，一致性要求事务的执行结果必须使数据库从一个一致的状态转换到另一个一致的状态。

在事务的上下文中，一致性通常涉及以下几个方面：

数据的完整性：事务的执行不能破坏数据库中数据的完整性约束，如主键约束、外键约束、唯一性约束、检查约束等。这些约束用于维护数据的准确性和可靠性。
业务规则：除了数据库本身的约束外，事务还需要遵守应用程序定义的业务规则。例如，在银行账户转账的场景中，转账事务必须确保转出账户的余额足够，并且在转账后两个账户的余额总和保持不变。
数据的逻辑一致性：事务的执行结果应该符合数据的逻辑定义和预期的业务逻辑。例如，在库存管理系统中，一个减少库存数量的事务必须确保库存数量不会变为负数。
数据依赖关系：在复杂的数据关系中，事务的执行可能需要考虑数据之间的依赖关系。一致性要求事务的执行不能破坏这些依赖关系，以保持数据的逻辑一致性。

为了保持事务的一致性，数据库管理系统（DBMS）通常会在事务执行过程中进行一系列的检查和验证。如果事务违反了任何一致性约束或规则，DBMS将拒绝执行该事务或回滚已执行的操作，以恢复数据库到一致的状态。

此外，事务的一致性还与事务的隔离性密切相关。虽然隔离性主要关注事务之间的并发控制，但它也间接地影响了一致性，因为并发事务可能会相互干扰并破坏数据的一致性。因此，数据库系统通过提供不同级别的隔离性来平衡一致性和并发性之间的需求。

总之，事务的一致性是数据库事务管理中不可或缺的特性之一，它确保了事务执行前后数据库状态的一致性和数据的完整性。通过遵守数据库的约束、业务规则和数据依赖关系，事务能够维护数据的逻辑一致性和可靠性。

事务的隔离级别

SHOW TRANSACTION ISOLATION LEVEL;

SELECT current_setting('transaction_isolation');

事务的隔离级别是数据库管理系统（DBMS）中用于处理并发事务时可能发生的各种问题的关键概念。SQL标准定义了四种隔离级别，由低到高依次为：

读未提交（Read Uncommitted）：

但在内部，实际上只有三种独立的隔离级别，分别对应读已提交，可重复读和可串行化。

- 这是最低的隔离级别。
- 在此级别下，一个事务可以读取另一个事务尚未提交的数据修改。
- 这可能会导致“脏读”问题，即一个事务读取到了另一个事务尚未提交的数据，而后者可能会在后续被回滚，从而导致读取到的数据实际上是无效的。
- 由于允许脏读，读未提交的隔离级别无法保证事务的一致性，且通常不推荐在生产环境中使用。
读已提交（Read Committed）：
- 在此级别下，一个事务只能读取到已经提交的数据修改。
- 这避免了脏读问题，但仍然存在“不可重复读”的风险，即在同一事务中多次读取同一数据，可能会因为其他事务的提交而导致结果不一致。
- 读已提交隔离级别提供了一定程度的数据隔离，但无法解决幻读问题。
可重复读（Repeatable Read）：
- 此级别提供了比读已提交更高的隔离性。
- 在可重复读隔离级别下，一个事务在执行过程中多次读取同一行数据，可以得到一致的结果，即使其他事务对数据进行了修改也不会影响到当前事务的读取结果。
- 它解决了不可重复读问题，但在某些情况下仍然可能出现“幻读”，即在同一事务中多次执行相同的查询，但结果集却不一致，通常是由于其他事务插入了符合查询条件的新数据。
- 需要注意的是，不同的数据库系统（如MySQL的InnoDB引擎）可能通过特定的机制（如next-key锁）来进一步解决幻读问题。
串行化（Serializable）：
- 这是最高的隔离级别。
- 在串行化隔离级别下，事务之间具有完全的隔离性，每个事务都像是在独立的执行环境中执行一样，互不干扰。
- 它可以完全避免脏读、不可重复读和幻读等并发问题。
- 但是，由于事务之间需要串行执行，这可能会导致系统性能显著下降，因此在实际应用中需要权衡数据一致性和系统性能的需求。

在实际应用中，选择合适的隔离级别需要根据具体的业务场景和需求来决定。例如，在需要高并发但对数据一致性要求不高的场景下，可以选择较低的隔离级别；而在对数据一致性要求极高的场景下，则可能需要选择更高的隔离级别甚至串行化级别。同时，数据库系统通常也提供了相应的配置选项来允许用户根据需要调整事务的隔离级别。

需要注意的是，虽然SQL标准定义了这四种隔离级别，但不同的数据库系统可能会在实现上有所差异。因此，在使用特定数据库系统时，需要参考该系统的官方文档来了解其事务隔离级别的具体实现和特性。

事务并发mvcc

事务的MVCC（Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制）模式是一种用于实现事务隔离性的并发控制机制，常见于许多数据库管理系统（如MySQL的InnoDB引擎和PostgreSQL）中。MVCC通过创建数据的多个版本，并为每个事务提供适当的版本来实现并发访问数据而不会相互干扰的目的。以下是关于事务MVCC模式的详细解析：

MVCC的基本概念

1. 定义

MVCC是一种并发控制的方法，用于在数据库管理系统中实现对数据库的并发访问。它通过维护数据的多个版本来避免读写冲突，从而提高数据库的并发性能。

2. 核心思想

MVCC的核心思想是为每个事务创建一个独立的数据视图，该视图反映了在事务开始时数据库的一致状态。每个事务在执行读操作时，只能看到在其开始之前已经提交的版本。

数据版本

MVCC（Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制）是一种在数据库管理系统中实现并发控制的技术，它通过保留数据的多个版本来实现事务的隔离性，从而允许读写操作同时进行，提高数据库的并发性能和响应能力。在MVCC中，数据版本是核心概念之一，具体来说，数据版本指的是数据在特定时间点的状态或记录。

数据版本的核心要素

在MVCC机制下，数据版本通常包含以下几个关键信息：

事务ID（Transaction ID）：标识了生成该数据版本的事务。每当事务对数据进行修改时，都会生成一个新的数据版本，并将该事务的ID与该版本关联起来。
数据内容：即事务修改后的数据值。每个版本都保存了数据在某一时刻的具体内容。
版本链信息：在支持MVCC的数据库中，如MySQL的InnoDB存储引擎，会通过一种称为“版本链”的数据结构来管理数据的多个版本。版本链中的每个节点都代表了一个数据版本，通过指针（如roll_ptr）将不同版本的数据连接起来。这样，系统就可以通过遍历版本链来访问数据的不同版本。数据版本的生成与管理
数据修改时生成新版本：当事务对数据库中的数据进行修改时，MVCC机制会生成一个新的数据版本，并将旧版本的数据保存到undo日志中。新版本的数据会包含事务ID、修改后的数据内容以及指向旧版本的指针（如果适用）。
版本的选择与可见性：事务在读取数据时，会根据其隔离级别和当前系统的状态来选择合适的数据版本进行读取。例如，在可重复读（Repeatable Read）隔离级别下，事务会读取事务开始时数据库的快照中的数据版本；而在读已提交（Read Committed）隔离级别下，事务会读取最新的已提交事务修改的数据版本。
垃圾回收：随着时间的推移和事务的不断执行，数据库中会积累大量的旧数据版本。为了节省存储空间并提高性能，MVCC机制会定期执行垃圾回收操作，清理那些不再被任何事务需要的旧版本数据。
1. 1. 1. 总结

MVCC的数据版本是指数据在特定时间点的状态或记录，它包含了事务ID、数据内容以及版本链信息等关键信息。通过管理数据的多个版本，MVCC机制能够在保证数据一致性的同时提高数据库的并发性能。

1. 1. Pg数据库的数据版本

PostgreSQL（简称PG）数据库的MVCC（Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制）机制中，数据版本是核心概念之一。在PostgreSQL中，数据版本是指数据在特定时间点的状态或记录，这些版本通过一系列的内部机制来管理和维护，以确保事务的隔离性和一致性。

1. 1. 1. 数据版本的核心要素
事务ID（Transaction ID，XID）：
- 事务ID是PostgreSQL中用于唯一标识事务的标识符。在MVCC中，每个事务在创建时都会被分配一个递增的事务ID。
- 事务ID在数据库中是全局唯一的，并且用于关联每个事务对数据库所做的修改（即数据版本）。
版本链（Version Chain）：
- 对于数据库中的每个数据行，PostgreSQL都会维护一个版本链。这个链表记录了不同事务对该数据行所做的所有修改，每个节点代表一个数据版本。
- 当数据行被更新时，会创建一个新的数据版本并将其添加到版本链的头部，而旧版本则通过链表结构保留下来。
可见性规则（Visibility Rules）：
- PostgreSQL定义了一套可见性规则，用于确定哪些数据版本对于特定事务是可见的。
- 这些规则通常基于事务的开始时间戳（即事务ID的创建时间）来判断。一个事务只能看到在其开始时间之前已经提交的事务所创建的数据版本。

数据版本的管理

读取操作：
- 当事务执行读取操作时，PostgreSQL会根据该事务的快照（Snapshot）和可见性规则来确定哪些数据版本是可见的。
- 快照是在事务开始时创建的，记录了数据库在那一刻的状态。事务在整个执行过程中都会使用这个快照来读取数据。
写入操作：
- 当事务执行写入（包括INSERT、UPDATE、DELETE）操作时，PostgreSQL不会直接在原始数据上进行修改，而是创建一个新的数据版本。
- 这个新版本会被添加到相应数据行的版本链中，并更新相关的事务ID和可见性信息。
垃圾回收：
- 随着时间的推移，版本链会变得越来越长，导致性能下降和存储空间浪费。
- PostgreSQL通过定期执行VACUUM操作来清理不再需要的数据版本（即那些对任何当前或未来事务都不可见的数据版本）。