mysql默认事务隔离级别

SQL标准中支持4种事务隔离级别，READ_UNCOMMITTED（读未提交），READ_COMMITTED（读已提交），REPEATABLE_READ（可重复读），SERIALIZABLE（串行读），MySQL innodb引擎支持全部这4种事务隔离级别。

工具／原料：

联想Y7000P

Windows10

MySQL6.0

1、启动命令行窗口，连接MySQL数据库

图示，通过MySQL提供的客户端命令mysql连接MySQL数据库。

2、通过系统变量查询数据库当前事务隔离级别

图示，通过查询数据库提供的系统变量 tx_isolation 或 transaction_isolation 的值即可获取当前的事务隔离级别。MySQL数据库默认的事务隔离级别是REPEATABLE_READ (可重复读）。

3、设置本次会话的事务隔离级别

图示，通过命令set session transaction isolation level可以设置本次会话的事务隔离级别，该设置不会影响其他会话，并且设置会随着当前会话的结束而结束。

4、设置全局会话的事务隔离级别

图示，通过命令set global transaction isolation level可以设置全局会话的事务隔离级别，该设置不会影响当前已经连接的会话，设置完毕后，新打开的会话，将使用新设置的事务隔离级别。

5、设置一次 *** 作的事务隔离级别

图示，通过命令set transaction isolation level可设置下一次事务 *** 作的隔离级别，该设置会随着下一次事务的提交而失效。

mysql的4种事务隔离级别，如下所示：

1、未提交读(Read Uncommitted)：允许脏读，也就是可能读取到其他会话中未提交事务修改的数据。

2、提交读(Read Committed)：只能读取到已经提交的数据。Oracle等多数数据库默认都是该级别 (不重复读)。

3、可重复读(Repeated Read)：可重复读。在同一个事务内的查询都是事务开始时刻一致的，InnoDB默认级别。在SQL标准中，该隔离级别消除了不可重复读，但是还存在幻象读，但是innoDB解决了幻读。

4、串行读(Serializable)：完全串行化的读，每次读都需要获得表级共享锁，读写相互都会阻塞。

相关简介

MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。

MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。

MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。

select @@tx_isolation

该语句可以查看数据库的隔离级别。

SQL中定义有四个隔离级别:

READ UNCOMMITTED 读未提交 ，该隔离级下可以看见其他用户正在修改但是还没有提交的数据，会给用户造成修改丢失，并且会脏读数据。

READ COMMITTED 读已提交，该隔离级别下数据不可重复读，并且会幻读。

REPEATABLE READ 可重复读，该隔离级别为MySQL默认的隔离级别。该隔离级别会存在幻读。

SERIALIZABLE 可读不可写。可读取数据，要写入数据必须要等待另一个事务结束。不存在脏读，不可重复读，幻读的问题。

事务隔离级别主要解决一下问题：

脏读：A、B两个事务，事务A修改某一个数据并将其写回磁盘，事务B读取同一数据后，A由于某种原因被撤销，事务回滚，这时A修改过的数据恢复原值。B读取到的数据和数据库中的数据不一致，所以B读到的数据就是脏数据。

不可重复读：A读取数据后，B事务执行更新 *** 作，使A无法再现前一次的读取结果。不可重复读主要包括三种情况：

（1）事务A读取某一数据后，事务B对其进行修改，当A再次读该数据时，得到与前一次不同的值。

（2）事务A按一定条件从数据库中读取了某些数据，事务B 删除了其中部分数据，当A 再按照相同的条件读取数据时，数据变少了。

（3）事务A按一定条件读取数据后，事务B插入了一些数据，A再次读取时数据会变多。

第二种情况和第三种情况也称为幻读。

修改丢失：两个事务A、B读入同一数据并修改，A提交的修改结果被B提交的修改覆盖，导致A修改的数据丢失。

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