mysql数据库-----事务

news2024/11/23 15:36:25

目录

 1.事务的概念

2. 事务的ACID特点

(1)脏读 

(2)不可重复读

(3)幻读

(4) 丢失更新


 1.事务的概念

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, 要删除一个人员,即需要删除人员的基本资料,又需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!

●事务是一种机制、一个操作序列,包含了一组数据库操作命令,并且把所有的命令作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求,即这一组数据库命令要么都执行,要么都不执行。


●事务是一个不可分割的工作逻辑单元,在数据库系统上执行并发操作时,事务是最小的控制单元。

●事务适用于多用户同时操作的数据库系统的场景,如银行、保险公司及证券交易系统等等。

●事务是通过事务的整体性以保证数据的一致性。

说白了,所谓事务,它是一个操作序列,这些操作要么都执行,要么都不执行,它是一个不可分割的工作单位。


2. 事务的ACID特点

ACID,是指在可靠数据库管理系统(DBMS)中,事务(transaction)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)。这是可靠数据库所应具备的几个特性。

●原子性: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。

事务是一个完整的操作,事务的各元素是不可分的。
事务中的所有元素必须作为一个整体提交或回滚。
如果事务中的任何元素失败,则整个事务将失败。

案例:
A给B转帐100元钱的时候只执行了扣款语句,就提交了,此时如果突然断电,A账号已经发生了扣款,B账号却没收到加款,在生活中就会引起纠纷。这种情况就需要事务的原子性来保证事务要么都执行,要么就都不执行。
 

●一致性:指在事务开始之前和事务结束以后,数据库的完整性约束没有被破坏。

当事务完成时,数据必须处于一致状态。
在事务开始前,数据库中存储的数据处于一致状态。
在正在进行的事务中,数据可能处于不一致的状态。
当事务成功完成时,数据必须再次回到已知的一致状态。

 
案例:
对银行转帐事务,不管事务成功还是失败,应该保证中事务结束后表A和B的存款总额跟事务执行前一致。
 

●隔离性:指在并发环境中,当不同的事务同时操纵相同的数据时,每个事务都有各自的完整数据空间。

对数据进行修改的所有并发事务是彼此隔离的,表明事务必须是独立的,它不应以任何方式依赖于或影响其他事务。
修改数据的事务可在另一个使用相同数据的事务开始之前访问这些数据,或者在另一个使用相同数据的事务结束之后访问这些数据。

●持久性:在事务完成以后,该事务所对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中,并不会被回滚。

指不管系统是否发生故障,事务处理的结果都是永久的。
一旦事务被提交,事务的效果会被永久地保留在数据库中。

(1)脏读 

 当一个事务正在访问数据,并且对数据进行了修改,而这种修改还没有提交到数据库中,这时,另外一个事务也访问这个数据然后使用了这个数据。

隔离级别 有四种,分别是:读未提交、读已提交、可重复读、序列化。
  读未提交: Read Uncommitted,顾名思义,就是一个事务可以读取另一个未提交事务的数据。最低级别,它存在4个常见问题(脏读、不可重复读、幻读、丢失更新)。
  读已提交: Read Committed,顾名思义,就是一个事务要等另一个事务提交后才能读取数据。 它解决了脏读问题,存在3个常见问题(不可重复读、幻读、丢失更新)。
  可重复读: Repeatable Read,就是在开始读取数据(事务开启)时,不再允许修改操作 。它解决了脏读和不可重复读,还存在2个常见问题(幻读、丢失更新)。
  序列化: Serializable,序列化,或串行化。就是将每个事务按一定的顺序去执行,它将隔离问题全部解决,但是这种事务隔离级别效率低下,比较耗数据库性能,一般不使用。

 

(2)不可重复读


指在一个事务内,多次读同一数据。 在这个事务还没有结束时,另外一个事务也访问该同一数据。那么,在第一个事务中的两次读数据之间,由于第二个事务的修改,那么第一个事务两次读到的的数据可能是不一样的。这样就发生了在一一个事务内两次读到的数据是不一样的,因此称为是不可重复读。( 即不能读到相同的数据内容)

(3)幻读

一个事务对一个表中的数据进行了修改,这种修改涉及到表中的全部数据行。同时,另一个事务也修改这个表中的数据,这种修改是向表中插入一行新数据。 那么,操作前一个 事务的用户会发现表中还有没有修改的数据行,就好象发生了幻觉一样 

(4) 丢失更新

两个事务同时读取同一条记录,A先修改记录,B也修改记录(B不知道A修改过),B提交数据后B的修改结果覆盖了A的修改结果。

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