什么是数据库事务什么是数据库脏数据并发控制技术有哪些数据库恢复

事务是一系列的数据库 *** 作，是数据库应用程序的基本逻辑单元，也是恢复和并发控制的基本单位。事务处理技术主要包括数据库恢复技术和并发控制技术。本篇博文主要总结下并发控制技术。

事务：是用户定义的一个数据库 *** 作序列，这些 *** 作要么全做，要么全不做，是一个不可分割的工作单位。例如，在关系数据库中，一个事务可以是一条SQL语句、一组SQL语句或整个程序。一般来说，一个程序中包含多个事务。

ACID，是指在可靠数据库管理系统（DBMS）中，事务(transaction)所应该具有的四个特性：

A:原子性(Atomicity): 事务是一个或多个行为捆绑在一起组成一个单独的工作单元,事务中的动作要不都发生,要不都不发生。

C:一致性(Consistent): 即在事务开始之前和结束之后,数据库的完整性约束没有被破坏。

　数据库层面:在一个事务执行前和执行后,数据会符合你设置的约束(例如unique约束,foreign key约束,check约束等)和触发器设置由数据库进行保证

索引是对数据库表中一个或多个列（例如，employee 表的姓名 (name) 列）的值进行排序的结构。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。

例如这样一个查询：select from table1 where id=10000。如果没有索引，必须遍历整个表，直到ID等于10000的这一行被找到为止；有了索引之后(必须是在ID这一列上建立的索引)，即可在索引中查找。由于索引是经过某种算法优化过的，因而查找次数要少的多。可见，索引是用来定位的。

没听过这个概念，脏数据到是很有可能

脏数据在临时更新（脏读）中产生。事务A更新了某个数据项X，但是由于某种原因，事务A出现了问题，于是要把A回滚。但是在回滚之前，另一个事务B读取了数据项X的值(A更新后)，A回滚了事务，数据项恢复了原值。事务B读取的就是数据项X的就是一个“临时”的值，就是脏数据。

一级封锁协议是：事务T在修改数据R之前必须先对其加X锁，直到事务结束才释放。事务结束包括正常结束（COMMIT）和非正常结束（ROLLBACK）。

注意，该协议是规定在修改数据R之前必须加锁。所以如果事务T仅是读数据而不对其进行修改，是不需要加锁的；事务T在修改R之前，其他事务是能对R进行读取的，所以它不能保证可重复读和不读“脏”数据。

数据清理也称为数据清理，用于检测和纠正(或删除)记录集，表或数据库中的不准确或损坏的记录。广义上讲，数据清除或清除是指识别不正确，不完整，不相关，不准确或其他有问题的数据部分，然后替换，修改或删除该脏数据。

数据清洗的意义：简单来说，通常认为数据清理是无用途的部分（不完整，不影响结果的数据）。但这是一个有价值的过程，可以帮助企业节省时间并提高效率。

数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

锁就是防止其他事务访问指定的资源的手段。锁是实现并发控制的主要方法，是多个用户能够同时 *** 纵同一个数据库中的数据而不发生数据不一致现象的重要保障。 一般来说，锁可以防止脏读、不可重复读和幻觉读。

事务并发产生的问题：

        脏读：一个事务读取到了另外一个事务没有提交的数据

            事务1：更新一条数据

                             ------------->事务2：读取事务1更新的记录

            事务1：调用commit进行提交       

            此时事务2读取到的数据是保存在数据库内存中的数据，称为脏读。

            读到的数据为脏数据

            详细解释：

                脏读就是指: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。因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个

                事务读到的这个数据是脏数据，依据脏数据所做的 *** 作可能是不正确的

        不可重复读：在同一事务中，两次读取同一数据，得到内容不同

            事务1：查询一条记录

                            -------------->事务2：更新事务1查询的记录

                            -------------->事务2：调用commit进行提交

            事务1：再次查询上次的记录

            此时事务1对同一数据查询了两次，可得到的内容不同，称为不可重复读

        幻读：同一事务中，用同样的 *** 作读取两次，得到的记录数不相同

            事务1：查询表中所有记录

                              -------------->事务2：插入一条记录

                              -------------->事务2：调用commit进行提交

            事务1：再次查询表中所有记录     

             此时事务1两次查询到的记录是不一样的，称为幻读

            详细解释：

                幻读是指当事务不是独立执行时发生的一种现象，例如第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，第二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，以后就会发生 *** 作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行，

处理以上隔离级别的问题，采用如下方是：

事务隔离五种级别：

        TRANSACTION_NONE  不使用事务。

        TRANSACTION_READ_UNCOMMITTED  允许脏读。

        TRANSACTION_READ_COMMITTED  防止脏读，最常用的隔离级别,并且是大多数数据库的默认隔离级别

        TRANSACTION_REPEATABLE_READ  可以防止脏读和不可重复读，

        TRANSACTION_SERIALIZABLE  可以防止脏读，不可重复读取和幻读，（事务串行化）会降低数据库的效率

以上的五个事务隔离级别都是在Connection接口中定义的静态常量，

使用setTransactionIsolation(int level) 方法可以设置事务隔离级别。

        如:consetTransactionIsolation(ConnectionREPEATABLE_READ);

注意：事务的隔离级别受到数据库的限制，不同的数据库支持的的隔离级别不一定相同

常见并发一致性问题包括：丢失的修改、不可重复读、读脏数据、幻影读（幻影读在一些资料中往往与不可重复读归为一类）。

丢失修改

下面先来看一个例子，说明并发 *** 作带来的数据的不一致性问题。

考虑飞机订票系统中的一个活动序列:

甲售票点（甲事务）读出某航班的机票余额A,设A=16

乙售票点（乙事务）读出同一航班的机票余额A,也为16

甲售票点卖出一张机票,修改余额A←A-1所以A为15,把A写回数据库

乙售票点也卖出一张机票,修改余额A←A-1所以A为15,把A写回数据库

结果明明卖出两张机票，数据库中机票余额只减少1。

归纳起来就是：两个事务T1和T2读入同一数据并修改，T2提交的结果破坏了T1提交的结果，导致T1的修改被丢失。前文（214数据删除与更新）中提到的问题及解决办法往往是针对此类并发问题的。但仍然有几类问题通过上面的方法解决不了，那就是：

不可重复读

不可重复读是指事务T1读取数据后，事务T2执行更新 *** 作，使T1无法再现前一次读取结果。具体地讲，不可重复读包括三种情况：

事务T1读取某一数据后，事务T2对其做了修改，当事务1再次读该数据时，得到与前一次不同的值。例如，T1读取B=100进行运算，T2读取同一数据B，对其进行修改后将B=200写回数据库。T1为了对读取值校对重读B，B已为200，与第一次读取值不一致。

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