数据库事务原理
㈠ 如何理解数据库事务一致性
定义：数据库一致性（Database Consistency）是指事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。
数据库状态如何变化？每一次数据变更就会导致数据库的状态迁移。如果数据库的初始状态是C0，第一次事务T1的提交就会导致系统生成一个SYSTEM CHANGE NUMBER（SCN），这是数据库状态从C0转变成C1。执行第二个事务T2的时候数据库状态从T1变成T2，以此类推，执行第Tn次事务的时候数据库状态由C(n-1)变成Cn。
定义一致性主要有2个方面，一致读和一致写。
一致写：事务执行的数据变更只能基于上一个一致的状态，且只能体现在一个状态中。T(n)的变更结果只能基于C(n-1)，C(n-2), ...C(1)状态，且只能体现在C(n)状态中。也就是说，一个状态只能有一个事务变更数据，不允许有2个或者2个以上事务在一个状态中变更数据。至于具体一致写基于哪个状态，需要判断T(n)事务是否和T(n-1)，T(n-2),...T(1)有依赖关系。
一致读：事务读取数据只能从一个状态中读取，不能从2个或者2个以上状态读取。也就是T(n)只能从C(n-1），C(n-2)... C(1)中的一个状态读取数据，不能一部分数据读取自C(n-1)，而另一部分数据读取自C(n-2)。
㈡ 数据库详解之事务
究竟什么是数据库的事务，为什么数据库需要支持事务，为了实现数据库事务各种数据库的是如何设计的。还是只谈理解，欢迎大家来讨论。
1. 数据库事务是什么
事务的定义，已经有太多文章写过，我就不重复了。我理解的事务就是用来保证数据操作符合业务逻辑要求而实现的一系列功能。换句话说，如果数据库不支持事务，上面业务系统的程序员就需要自己写代码保证相关数据处理逻辑的正确性。而数据库事务就是把一系列保证数据库处理逻辑正确性的通用功能在数据库内实现，并且尽量提高效率。
举个例子，数据库最开始普及就是在金融业，银行的存取款场景就是一个最典型的OLTP数据库场景，而事务就是设计用来保证类似场景的业务逻辑正确性的。
**原子性**，如果你要给家人转账，必须在你的账户里扣掉100块，在家人账户里加上100块，这两笔操作需要一起完成，业务逻辑才是正确的。但是程序在做修改的时，肯定会有先后顺序，试想一下程序扣了你的钱，这个时候程序崩溃了，家人账户的钱没有加上。那这100块是不是消失了？你是不是要发疯？那么，就把这两笔操作放进一个事务里，通过原子性保证，这两笔操作要么都成功，要么都失败。这样才能保证业务逻辑的正确性。
**一致性**，有很多文章讲过一致性，但是很多人会把一致性跟原子性混在一起说。事务的一致性指的是指每一个事务必须保证执行之后所有库内的规则依旧成立。比如内外键，constraint，触发器等。举例来说，你在储蓄卡里有100元，理财账户里有100元，基金账户有100元，那么你在资产总和里会看到300元，这个300元必须是其他三个账户余额加在一起得到的。你在给家人转帐100元是从储蓄卡里转出去了100元，那么在数据库上可以通过创建触发器的方式，当储蓄卡余额账户减100元的同时，把资产总和也同步减去100，不然的话，就会出现逻辑上的错误，因为你已经转走了100块储蓄卡余额，实际资产总和应该是200，如果还是300，数据库状态就不一致了。所以实现事务的时候，必须要保证相关联的触发器以及其他所有的内部规则都执行成功，事务才能算执行成功。如果在减去资产总时出错，那么这笔转帐交易也不能成功。因为这样数据库就会进入不一致的状态。
那么这里跟原子性的区别到底在哪里呢？原子性是指个多个用户指令之间必须作为一个整体完成或失败，而一致性更多是数据库内的相关数据规则必须同时完成或失败。
**持久性**，最容易理解的一个，事务只要提交了，那么对数据库的修改就会保存下来不会丢了。简单来说，只要提交了，数据库就算崩溃了，重启之后你刚存的100块依然在你的账户里。
**隔离性**，每个事务相对于其他的事务是有一定独立性的，不能互相影响。因为数据库需要支持并发的操作来提高效率。在并发操作时，一定要通过操作之间的隔离来保证业务逻辑的正确性。比如，你转帐100块给家人，一系列操作的最后一步可能是输入验证码，这个时候转帐还没有完成，但是在数据库里你的账户对应的记录中已经减去100块，家人账户也加了100块，就等着验证码输入以后，事务提交，完成操作。那么，这个时候，家人通过手机银行能够查到这100块么？你的答案可能是不能，因为这样才符合业务逻辑，因为你的转帐操作还没有提交，事务还没有完成。那么数据库就应该保证这两个并发操作之间具有一定的隔离性。
那么到底应该隔离到什么程度呢？隔离性又分为4个等级：由低到高依次为Read uncommitted(读未提交)、Read committed（读提交）、Repeatable read（可重复读取）、Serializable（序列化），这四个级别可以逐个解决脏读、不可重复读、幻象读这几类问题。这些东西是什么意思？请有兴趣的小伙伴自行网络，很多文章都写的很清楚。
那么怎么理解不同的隔离等级呢，首先要理解并发操作，并发操作就是指有不同的用户同时对一个数据进行读、写操作，那么在这个过程中，每个用户应该看到什么数据才能保证业务逻辑的正确性呢？ 如果是前面存取款的场景，我必须看到的是已经存进来的钱，也就是必须是已经提交的事务。而12306刷火车票呢，你可以看到有10张余票，但是在下单的时候告诉你票卖完了，因为同时有10个用户把票买掉了，你需要重新刷余票，这个也是可以接受的，也就是说我可以读到一些虚假的余票，这样在业务上也没有什么问题。那么在设计这两个不同系统时，就可以选择不同的事务隔离级别来实现不同的并发效果。不同的隔离等级就是要在系统的并发性和数据逻辑的严谨性之间做出的平衡。
2. 数据库如何实现事务
数据库实现事务会有多种不同的方式，但基本的原理类似，比如都需要对事务进行统一的编号处理，都需要记录事务的状态（是成功了还是失败了），都需要在数据存储的层面对事务进行支持，以明确哪些数据是被哪些事务、插入、修改和删除的。同时还会记录事务日志等，对事务进行系统化的管理以实现数据的原子性，一致性和持久性。
要实现事务的隔离性，最基础的就是通过加锁机制把并发操作适当的串行化来保证数据操作的正确逻辑。但是为了要保证系统具有良好的并发性能，必须要在实现事务隔离性时需要找到合理的平衡点。大部分数据库（包括Oracle，Mysql，Postgres在内）在做并发控制的时候都会采用MVCC（多版本并发控制）的机制来保证系统具有较高的并发性，不同数据库实现MVCC的具体方案也不尽相同，但其基本原理类似。
3. MVCC实现原理
所谓MVCC，就是数据库中的同一查询根据相关事务执行的先后顺序以及隔离级别的不同，可能会存在不同版本的结果，通过这样的手段来保证大部分查询操作不会被修改操作阻塞并保证数据逻辑的正确性。也就是数据库通过保存多个版本的数据（ 历史 数据）来提高系统的并发查询能力。简单来说就是用存储空间来交换并发能力。下面以Postgres为例介绍一下MVCC的一种实现方式帮助大家理解这个重要的数据库概念。通过下面的图来解释Posrgres里最基本的数据可见性是如何实现多版本控制的。
首先，Postgres里的每一个事务都有编号，这里可以简单理解为时间顺序编号，编号越大的事务发生越晚。然后，数据库里的每一行记录都会保存创建这条记录的事务号（Cre），也会在记录删除时保存删除这条记录的事务号（Exp），换句话说，只要Exp这里一列里记录了事务编号，就说明这条记录被删除了。那么一个事务应该能看见那些记录呢？Postgres里每一个事务都会保存一个当前系统的事务快照（Snapshot），这个快照里会保存事务创建时当前系统的最高（最晚）事务编号，以及目前还在进行中的事务编号。那么如上图所示的一个事务的快照里最高事务编号为100，目前正在进行的事务有25，50和75。那么对应左边数据记录，这6行数据的可见性就如同标注的一般：
第一行，Cre 30，没有删除，在100这个时间点，应该能看到。
第二行，Cre 50，没有删除，但是50这个事务还没有提交，正在进行中，所以看不见。
第三行，Cre 110，没有删除，但是100这个时间点110事务还没有发生，所以看不见。
第四行，Cre 30，Exp 80，在80的时候数据被删掉了，所以看不见。
第五行，Cre 30，Exp 75，在30的时候被创建，75时候被删掉了，但是75这个事务在100的时候还没有提交，所以这条记录在100的时候还没有删掉，所以看得见。
第六行，Cre30，Exp 110，在30的时被创建，110时候被删掉，但是在100时候，110还没有发生，所以看得见。
综上，就是这个事务对这六条记录的可见性，也就是一个数据版本。那么大家可以看一下如果另一个事务的快照里存的是最高事务编号为110，正在进行的事务为50，那么它能看到的数据应该是哪几行呢？同时大家也看到，Postgres里删除一行数据其实就是在这一行的Exp这个列记录一个删除事务的编号，相当于做了一个删除标记，而数据没有真正被删除，因此Postgres数据库需要定期做数据清理操作（Vacuum）。Pstgres的在现实场景里会比这里介绍的要复杂，因为我们这里假定所有的事务最终都是正确提交了，如果存在某些事务没有提交的情况，那么可见性就会更加复杂，这里不再展开了。
数据库事务是基本的数据库概念，之前已经有很多很好文章做过介绍，这里希望能把自己的理解用比较通俗的描述分享给大家，欢迎来讨论交流。
㈢ 数据库事务原子性，一致性是怎样实现的
这个问题的有趣之处，不在于问题本身（“原子性、一致性的实现机制是什么”），而在于回答者的分歧反映出来的另外一个问题：原子性和一致性之间的关系是什么？
我特别关注了@我练功发自真心
的答案，他正确地指出了，为了保证事务操作的原子性，必须实现基于日志的REDO/UNDO机制。但这个答案仍然是不完整的，因为原子性并不能够完全保证一致性。
按照我个人的理解，在事务处理的ACID属性中，一致性是最基本的属性，其它的三个属性都为了保证一致性而存在的。
首先回顾一下一致性的定义。所谓一致性，指的是数据处于一种有意义的状态，这种状态是语义上的而不是语法上的。最常见的例子是转帐。例如从帐户A转一笔钱到帐户B上，如果帐户A上的钱减少了，而帐户B上的钱却没有增加，那么我们认为此时数据处于不一致的状态。
在
数据库实现的场景中，一致性可以分为数据库外部的一致性和数据库内部的一致性。前者由外部应用的编码来保证，即某个应用在执行转帐的数据库操作时，必须在
同一个事务内部调用对帐户A和帐户B的操作。如果在这个层次出现错误，这不是数据库本身能够解决的，也不属于我们需要讨论的范围。后者由数据库来保证，即
在同一个事务内部的一组操作必须全部执行成功（或者全部失败）。这就是事务处理的原子性。
为了实现原子性，需要通过日志：将所有对
数据的更新操作都写入日志，如果一个事务中的一部分操作已经成功，但以后的操作，由于断电/系统崩溃/其它的软硬件错误而无法继续，则通过回溯日志，将已
经执行成功的操作撤销，从而达到“全部操作失败”的目的。最常见的场景是，数据库系统崩溃后重启，此时数据库处于不一致的状态，必须先执行一个crash
recovery的过程：读取日志进行REDO（重演将所有已经执行成功但尚未写入到磁盘的操作，保证持久性），再对所有到崩溃时尚未成功提交的事务进行
UNDO（撤销所有执行了一部分但尚未提交的操作，保证原子性）。crash
recovery结束后，数据库恢复到一致性状态，可以继续被使用。
日志的管理和重演是数据库实现中最复杂的部分之一。如果涉及到并行处理和分布式系统（日志的复制和重演是数据库高可用性的基础），会比上述场景还要复杂得多。
但是，原子性并不能完全保证一致性。在多个事务并行进行的情况下，即使保证了每一个事务的原子性，仍然可能导致数据不一致的结果。例如，事务1需要将100元转入帐号A：先读取帐号A的值，然后在这个值上加上100。但是，在这两个操作之间，另一个事务2修改了帐号A的值，为它增加了100元。那么最后的结果应该是A增加了200元。但事实上，
事务1最终完成后，帐号A只增加了100元，因为事务2的修改结果被事务1覆盖掉了。
为了保证并发情况下的一致性，引入了隔离性，即保证每一个事务能够看到的数据总是一致的，就好象其它并发事务并不存在一样。用术语来说，就是多个事务并发执行后的状态，和它们串行执行后的状态是等价的。怎样实现隔离性，已经有很多人回答过了，原则上无非是两种类型的锁：
一
种是悲观锁，即当前事务将所有涉及操作的对象加锁，操作完成后释放给其它对象使用。为了尽可能提高性能，发明了各种粒度（数据库级/表级/行级……）/各
种性质（共享锁/排他锁/共享意向锁/排他意向锁/共享排他意向锁……）的锁。为了解决死锁问题，又发明了两阶段锁协议/死锁检测等一系列的技术。
一种是乐观锁，即不同的事务可以同时看到同一对象（一般是数据行）的不同历史版本。如果有两个事务同时修改了同一数据行，那么在较晚的事务提交时进行冲突
检测。实现也有两种，一种是通过日志UNDO的方式来获取数据行的历史版本，一种是简单地在内存中保存同一数据行的多个历史版本，通过时间戳来区分。
锁也是数据库实现中最复杂的部分之一。同样，如果涉及到分布式系统（分布式锁和两阶段提交是分布式事务的基础），会比上述场景还要复杂得多。
@
我练功发自真心
提到，其他回答者说的其实是操作系统对atomic的理解，即并发控制。我不能完全同意这一点。数据库有自己的并发控制和锁问题，虽然在原理上和操作系统
中的概念非常类似，但是并不是同一个层次上的东西。数据库中的锁，在粒度/类型/实现方式上和操作系统中的锁都完全不同。操作系统中的锁，在数据库实现中
称为latch（一般译为闩）。其他回答者回答的其实是“在并行事务处理的情况下怎样保证数据的一致性”。
最后回到原来的问题（“原子性、一致性的实现机制是什么”）。我手头有本Database
System
Concepts（4ed，有点老了），在第15章的开头简明地介绍了ACID的概念及其关系。如果你想从概念上了解其实现，把这本书的相关章节读完应该能大概明白。如果你想从实践上了解其实现，可以找innodb这样的开源引擎的源代码来读。不过，即使是一个非常粗糙的开源实现（不考虑太复杂的并行处理，不考虑分布式系统，不考虑针对操作系统和硬件的优化之类），要基本搞明白恐怕也不是一两年的事。
㈣ mysql读写分离原理是什么要如何操作
利用mysql proxy来实现的。
MySQL Proxy最强大的一项功能是实现“读写分离(Read/Write Splitting)”。基本的原理是让主数据库处理事务性查询，而从数据库处理SELECT查询。数据库复制被用来把事务性查询导致的变更同步到集群中的从数据库。当然，主服务器也可以提供查询服务。使用读写分离最大的作用无非是环境服务器压力。
㈤ spring的事务是用的数据库的事务吗
本质上其实是同一个概念,spring的事务是对数据库的事务的封装,最后本质的实现还是在数据库,假如数据库不支持事务的话,spring的事务是没有作用的.数据库的事务说简单就只有开启,回滚和关闭,spring对数据库事务的包装,原理就是拿一个数据连接,根据spring的事务配置,操作这个数据连接对数据库进行事务开启,回滚或关闭操作.但是spring除了实现这些,还配合spring的传播行为对事务进行了更广泛的管理.其实这里还有个重要的点,那就是事务中涉及的隔离级别,以及spring如何对数据库的隔离级别进行封装.事务与隔离级别放在一起理解会更好些.以上回答希望能帮助到你.
㈥ 在事物结束之前释放锁,产生什么现象这是数据库原理的相关内容
产生二级封锁现象，事务T在修改数据R之前必须先对其加X锁，直到结束才释放。
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合，可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。
(6)数据库事务原理扩展阅读：
数据库管理系统为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。
数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动电话；或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；
或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度；亦或其他的分类方式，不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类别，例如，同时支持多种查询语言。
㈦ 数据库的工作原理是什么
数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今五十年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
㈧ 数据库原理：在某个事务加了X锁过后，是不是还是可以被另一个事务(不加任何锁)读取or修改其数据
基本的封锁类型有两种:排它锁(X锁)和共享锁(S锁).所谓X锁,是事务T对数据A加上X锁时,只允许事务T读取和修改数据A,所以某事务对数据加x锁后，其他事务不能读取or修改数据。