数据库并发控制技术研究进展
1.在数据库中为什么要并发控制 答数据库是共享资源,通常有许多个
新后的值，再按此新的 A 值进行运算。这样就不会丢失 T1 的更新。
T1
T2
①xlock A
获得
②读 A=16
③A← A← l 写回 A=15 Commit unlock A ④
⑤
XlockA 等待 等待 等待 等待 获得Ⅺock A 读 A=15 A→A 一 1 写回 A=14
Commit
Un loc kA DBMS 按照一定的封锁协议，对并发操作进行控制，使得多个并发操作有序地执行， 就可以避免丢失修改、不可重复读和读“脏”数据等数据不一致性。
t1t2xlocka获得读a16aal写回a15xlocka等待等待等待等待获得ocka读a15aa一1写回a14commitunlockacommitunlockadbms按照一定的封锁协议对并发操作进行控制使得多个并发操作有序地执行就可以避免丢失修改不可重复读和读脏数据等数据不一致性
1．在数据库中为什么要并发控制? 答 数据库是共享资源，通常有许多个事务同时在运行。 当多个事务并发 地存取数据 库时就会产生 同时读取和 ／或修改同 一数据的情 况。若对
并发操作不加控制就可能会存取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。所以数据库管 理系统必须提供并发控制机制。 2．并发操作可能会产生哪几类数据不一致?用什么方法能避免各种不一致的情况?
答： 并发操作带来的数据不一致性包括三类：丢失修改、不可重复读和读“脏”数 据。
(1)丢失修改(Lost Update) 两个事务 T。和 T2 读入同一数据并修改，T2 提交的结果破坏了(覆盖了)T。 提交的结果，导致 T1 的修改被丢失。 (2)不可重复读(Non—Repeatable Read) 不可重复读是指事务 T，读取数据后，事务 T2 孰行更新操作，使 T1 无法再现 前一次读取结果。不可重复读包括三种情况：详见《概论》8．1(P266)。 (3)读“脏”数据(Dirty Read) 读“脏”数据是指事务 T。修改某一数据，并将其写回磁盘，事务 T2 读取同一 数据后，T。由于某种原因被撤，这时 T。已修改过的数据恢复原值，T2 读到的 数据就与数据库中的数据不一致，则 T2 读到的数据就为“脏”数据，即不正确的 数据。 避免不一致性的方法和技术就是并发控制。最常用的技术是封锁技术。也可以用其他技 术，例如在分布式数据库系统中可以采用时间戳方法来进行并发控制。 3．什么是封锁? 答 封锁就是事务 T 在对某个数据对象例如表、记录等操作之前，先向系统发出 请求，对其加锁。加锁后事务 T 就对该数据对象有了一定的控制，在事务 T 释放 它的锁之前，其他的事务不能更新此数据对象。 封锁是实现并发控制的一个非常重要的技术。 4．基本的封锁类型有几种?试述它们的含义。 答 基本的封锁类型有两种：排它锁(Exclusive IJ0cks，简称 x 锁)和共享锁(Share Locks，简 称 S 锁)。 排它锁又称为写锁。若事务 T 对数据对象 A 加上 x 锁，则只允许 T 读取和修改 A，其 他任何事务都不能再对 A 加任何类型的锁，直到 T 释放 A 上的锁。这就保证了其他事务在 T 释放 A 上的锁之前不能再读取和修改 A。 共享锁又称为读锁。若事务 T 对数据对象 A 加上 S 锁，则事务 T 可以读 A 但不能修改 A，其他事务只能再对 A 加 S 锁，而不能加 x 锁，直到 T 释放 A 上的 s 锁。这就保证了其 他事务可以读 A，但在 T 释放 A 上的 S 锁之前不能对 A 做任何簸改。、 5．如何用封锁机制保证数据的一致性? 名 DBMS 在对数据进行读、写操作之前首先对该数据执行封锁操作，例如下图中事务 T1 在对 A 进行修改之前先对 A 执行 Xock(A)，即对 A 加 x 锁。这样，当 T2 请求对 A 加 x 锁 时就被拒绝，T2 只能等待 T1 放 A 上的锁后才能获得对 A 的 x 锁，这时它读到的 A 是 T1 更
分布式数据库中的事务管理与并发控制研究
分布式数据库中的事务管理与并发控制研究在当今信息技术高速发展的背景下，分布式数据库的应用日益广泛。
然而，分布式数据库面临着许多挑战，其中之一就是如何进行有效的事务管理和并发控制。
本文将重点研究分布式数据库中的事务管理和并发控制问题，并探讨当前的研究状况和未来发展趋势。
1. 事务管理事务是数据库操作的最小单位，它是一组数据库操作的集合，要么全部执行成功，要么全部回滚。
在分布式数据库中，由于数据分布在多个节点上，事务管理更加复杂。
主要的事务管理技术包括两阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）、三阶段提交（Three-Phase Commit，3PC）和乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control，OCC）。
2. 两阶段提交（2PC）2PC是一种常见的分布式事务管理协议，它通过协调器和参与者的交互来确保分布式事务的一致性。
首先，协调器向所有参与者发送准备请求，并等待它们的回复。
如果所有参与者都准备好了，协调器发送提交请求，否则发送中止请求。
然后，所有参与者执行相应的操作，完成后向协调器发送决策报告。
最后，协调器根据收到的决策报告判断是否提交事务。
2PC的主要问题是在协调器失效的情况下可能导致事务长时间阻塞。
3. 三阶段提交（3PC）为了解决2PC中的长时间阻塞问题，3PC在协议中引入了一次prepare阶段。
与2PC不同的是，3PC在prepare阶段引入了超时机制。
如果某个参与者超时，它将无法接收到协调器的提交请求，并进行回滚。
这样可以避免长时间阻塞，但是在网络不稳定的情况下仍然可能导致事务无法提交，丧失了完全一致性。
4. 乐观并发控制（OCC）OCC是一种轻量级的并发控制方法，它不需要显式的锁机制，而是基于版本控制实现。
每个事务在读取数据时都会获取一个版本号，并在提交时检查数据是否被其他事务修改，如果是，则回滚。
OCC的优势在于降低了锁开销和死锁风险，但在高并发和冲突频繁的场景中可能导致回滚的次数过多，影响性能。
XML数据库技术研究进展
第２ ０卷第 ３期 ２０ ０ ６年 ９月
南华 大学学报 （ 自然科学版 ） Ｊｕ ｌ ｆ ａｈ ａＵ ｉ ｒｔ（ ｃ ｎｅａｄＴ ｃ ｎｌ ｏ ｍａ ｏ Ｎ ｎ ｕ ｎｖ ｓ ｙ Ｓ ｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｅｉ ｅ
Ｖ １２ ． ０ ． ０ Ｎｏ ３ ＳＤ ２ ０ ｅ ．０ ６
文 章 编 号 ：６ ３— ０ ２ ２０ ） ３— ０ ２— ５ １７ ０ ６ （ ０ ６ ０ ０ ４ ０
Ｘ Ｌ数据库技术研究进展 Ｍ
王杰文 李赫 男 ，
（． １ 南华大学 计算 机科学与技术学院 ， 湖南 衡 阳 ４ １０ ；． ２ ０ １ ２ 湖南第一 师范 ， 湖南 长沙 ４ ００ ） １０ ２
数据 表示 形式 ． 以 ， 以说 ， ＭＬ架起 了一 座 各 所 可 Ｘ
１ ｘ Ｌ数据存储方法 Ｍ
Ｘ Ｌ数据库的存储策略主要有四种 ： Ｍ 利用 文件系统的平面文件 、 利用成熟 的关系数据库管
理 系 统 （ ｅ ｔｎｌＤ ｔ ａｅＭａａｅ ｅｔＳｓ ｍ， Ｒ ｌ ｉ ａ ａａ ｓ ａｏ ｂ ｎｇｍ ｎ ｙｔ ｅ
类数据之间的桥梁 ， 是各类数据之间进行交换 、 集
收 稿 日期 ：０ ６— ７— ９ ２ ０ ０ ０
基金项 目： 湖南省 教育厅基 金资助项 目（３ ４ ３ ０Ｃ２ ） 作者简 介 ： 王杰文 （９ ３一） 男 ， １６ ， 湖南祁东人 ， 南华 大学计算机科学 与技 术学院教授． 主要研究方 向 ： 计算机 网络
Ｘ Ｌ数据的结构化查询， Ｍ 具有较高的存储与查 询 效率 ．
４ Ｎ ｔ ｅＸ ） ａｖ ＭＬ数 据库 ｉ
Ｓｓ ｍ，Ｏ Ｂ ） 采 用 全新 的 Ｎ ｔｅＸ ｙｔ Ｏ Ｄ ＭＳ 、 ｅ ａｖ ＭＬ数 据 ｉ 库 管 理 系 统 （ ａｖ ＭＬ Ｄ ｔ ａｅ Ｍａａｅ ｅｔ Ｎ ｔｅ Ｘ ａａ ｓ ｎｇｍ ｎ ｉ ｂ Ｓｓ ｍ， Ｂ Ｓ ． ｙｔ Ｘ Ｍ ） ｅ １ 文 件系统 的平 面文 件 ）
mvcc多版本并发控制的原理
mvcc多版本并发控制的原理多版本并发控制（MVCC）是一种数据库并发控制技术，用于在多用户同时访问数据库时确保事务的一致性和隔离性。
MVCC技术在许多常见的数据库系统中都得到了广泛的应用，比如PostgreSQL、MySQL 和Oracle等。
本文将介绍MVCC技术的原理及其在数据库系统中的应用。
1. MVCC技术的原理MVCC技术的核心原理是基于对数据的多个版本进行管理。
它通过在数据库中维护数据的多个版本来实现并发控制，从而避免了传统的锁定机制所带来的性能问题。
在MVCC中，每个事务可以看到一个数据的特定版本，而不需要等待其他事务的提交或者回滚。
MVCC技术的实现依赖于以下几个关键组件：-版本号：每个数据行都有一个对应的版本号，用于标识该数据的版本。
当一个事务对数据进行修改时，数据库会为其生成一个新的版本号。
-可见性控制：数据库系统使用版本号来判断一个事务是否可以看到某个数据的版本。
当一个事务开始时，数据库会为该事务定义一个可见性范围，只有在该范围内生成的数据版本才可以被该事务看到。
在MVCC技术中，数据的修改不会直接覆盖原始数据，而是生成一个新的版本。
这样做的好处是可以避免对原始数据的修改，从而减少了数据的冲突和锁定。
当一个事务需要对数据行进行修改时，MVCC会为其生成一个新的数据版本，并更新事务的可见性范围，从而保证事务之间的隔离性。
2. MVCC技术在数据库系统中的应用MVCC技术在数据库系统中的应用非常广泛，尤其是在需要高并发访问的场景下。
下面我们将介绍MVCC技术在一些常见数据库系统中的应用。
(1) PostgreSQLPostgreSQL是一个开源的关系型数据库系统，在其内部实现了MVCC技术。
PostgreSQL使用了基于快照的多版本并发控制机制，它通过为每个事务分配唯一的事务ID来实现可见性的控制。
当一个事务对数据进行修改时，PostgreSQL会为其生成一个新的数据版本，并将旧的版本标记为无效，从而保证了事务之间的隔离性。
简述数据库的并发控制概念以及并发控制的主要方法
简述数据库的并发控制概念以及并发控制的主要方法数据库的并发控制是指在多个用户同时访问数据库的情况下，确保数据的一致性和完整性。
并发控制的主要目标是在保证数据库事务的正确执行的同时，提高数据库系统的并发性能。
并发控制的概念：并发控制是指对同一资源的访问是受到一定的控制，以确保数据库的一致性和完整性。
在数据库系统中，多个用户可以同时执行事务，而这些事务可能会对数据库中的数据进行读取和修改操作。
并发控制机制必须保证多个事务对数据库的并发执行不会导致数据的不一致性和冲突。
并发控制的主要方法：1.锁定机制：锁定是指在事务执行期间，对被访问的数据进行加锁，以防止其他事务对该数据进行修改。
锁定机制可以分为共享锁（用于读操作）和排他锁（用于写操作）。
当事务需要对一些数据项进行读取或修改时，需要先获取相应的锁。
如果资源已经被其他事务锁定，则当前事务需要等待资源释放后才能继续执行。
2.时间戳机制：时间戳是给每个事务分配的一个唯一的标识，用来标记事务的开始时间或提交时间。
事务执行期间，每个事务所访问的数据都会被标记上时间戳，以记录事务对数据的读取和修改操作。
在并发执行时，系统可以根据时间戳的顺序来判断事务的串行执行顺序，从而避免冲突和不一致性。
3.多版本并发控制（MVCC）：MVCC是在每个数据项上维护多个版本的数据，每个事务执行时，可以根据事务的时间戳或版本号来读取对应的数据版本。
MVCC对读取操作不加锁，只对写操作加锁，从而提高了并发性能。
当一个事务需要修改一些数据时，会生成新的数据版本，并将新版本的指针指向旧版本，这样其他事务可以继续读取旧版本的数据，不会被阻塞。
4.乐观并发控制：乐观并发控制假设在事务提交时不会发生冲突，因此不对数据进行加锁。
当事务提交时，系统会检查该事务对数据修改时是否发生冲突。
如果没有冲突，该事务的修改操作会被接受，否则会被回滚，重新执行。
除了以上主要的并发控制方法，还有一些辅助的并发控制技术，如死锁检测和恢复、并发控制粒度的调整、多级锁技术等。
数据库管理系统中的并发问题与解决方案
数据库管理系统中的并发问题与解决方案在当今信息化时代，数据库管理系统（DBMS）在各个领域中起着重要的作用。
然而，随着数据量的不断增长和用户的不断增多，数据库的并发访问问题逐渐凸显出来。
数据库并发问题可能导致数据不一致、事务冲突和性能下降等不良影响。
因此，采取有效的解决方案来管理并发，提高数据库的处理能力变得至关重要。
一、并发问题的原因在数据库管理系统中，当多个用户同时访问同一个数据资源时，就会发生并发访问。
然而，并发访问可能会导致以下几个问题：1. 数据不一致：当多个用户对同一数据资源进行读写操作时，如果没有合适的并发控制机制，就会导致数据不一致的问题。
有些读操作可能会读取到未提交的事务修改的数据，而有些读操作可能会读取到已提交的事务修改的数据，造成数据的不一致性。
2. 事务冲突：当多个事务同时尝试对某一个数据资源进行修改时，可能会发生事务冲突。
例如，并发事务A和事务B尝试同时修改同一数据行。
若两个事务都顺利完成并提交，可能导致数据的不一致性和完整性问题。
3. 性能下降：过多的并发访问可能导致系统性能的下降。
并发操作会导致资源的竞争和争用，从而增加系统的响应延迟和吞吐量降低。
二、解决方案为了解决数据库管理系统中的并发问题，以下是一些常见且有效的解决方案：1. 事务隔离级别事务隔离级别是数据库提供的一种并发控制机制。
通常有四个隔离级别：读未提交（Read Uncommitted）、不可重复读（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）和串行化（Serializable）。
在应用程序开发中，可以根据实际需求选取合适的隔离级别。
不同的隔离级别通过锁机制、MVCC （Multi-Version Concurrency Control）或快照隔离技术来实现并发控制。
2. 锁机制锁机制是一种常用的并发控制手段。
基于锁机制的并发控制分为悲观并发控制和乐观并发控制。
悲观并发控制通过在事务执行过程中获取并持有资源的锁，强制限制资源的并发访问，从而保证数据的一致性和完整性。
数据库中的并发控制技术研究
数据库中的并发控制技术研究随着互联网的快速发展和大规模数据的日益涌现，数据库管理系统成为了现代信息系统的核心组成部分。
在这些系统中，多用户同时访问和操作数据库的需求变得越来越迫切，而这就引发了并发控制的问题。
并发控制是数据库管理系统中的一个关键概念，它确保多个并发执行的事务可以正确地访问和修改数据，同时保持数据的一致性和完整性。
在数据库中，事务是指一系列要么全部成功要么全部失败的数据库操作。
并发是指多个事务在同一时间段内同时执行。
当多个事务并发执行时，可能会引发以下问题：1. 丢失修改：当两个事务同时对同一数据项进行修改时，可能会导致其中一个事务的修改被另一个事务覆盖。
2. 脏读：一个事务读取到另一个事务修改但未提交的数据，这种读取被称为脏读，因为最终这个修改可能会回滚，导致读取到的数据变得无效。
3. 不可重复读：一个事务多次读取同一数据项，但在事务执行过程中，另一个事务对数据项进行了修改，导致两次读取到的数据不一致。
为了解决这些问题，数据库管理系统提供了多种并发控制技术，下面将介绍其中的几种。
1. 锁技术锁技术是一种最基本和常见的并发控制技术。
通过在数据项上设置锁，可以保证同一时间只有一个事务能够对该数据项进行修改。
当一个事务想要对某个数据项进行操作时，它必须先获取锁，如果这个数据项已被其他事务锁定，则需要等待。
2. 串行化调度串行化调度是最简单和最保守的并发控制技术，它确保所有事务按照一个确定的顺序执行，这样就避免了并发操作导致的问题。
然而，串行化调度的缺点是存在性能问题，因为每个事务必须等待前一个事务完成后才能执行。
3. 时间戳技术时间戳技术是一种基于时间戳的并发控制技术。
每个事务都被分配一个唯一的时间戳，在事务执行过程中，数据库管理系统会根据时间戳来确定事务的执行顺序。
如果一个事务的时间戳早于另一个事务的时间戳，则该事务先执行，否则等待。
时间戳技术能够提高并发性能，但可能会导致一些事务的回滚和重试。
数据库系统概论：第11章 并发控制
11.1 并发控制概述
❖ 事务是并发控制的基本单位 ❖ 并发控制机制的任务
对并发操作进行正确调度 保证事务的隔离性 保证数据库的一致性
An Introduction to Database System
并发控制概述（续）
并发操作带来数据的不一致性实例 [例11.1]飞机订票系统中的一个活动序列
An Introduction to Database System
并发控制概述（续）
❖ 并发控制的主要技术
封锁(Locking) 时间戳(Timestamp) 乐观控制法 多版本并发控制(MVCC)
An Introduction to Database System
第十一章 并发控制
11.1 并发控制概述 11.2 封锁 11.3 封锁协议 11.4 活锁和死锁 11.5 并发调度的可串行性 11.6 两段锁协议 11.7 封锁的粒度 *11.8 其他并发控制机制 11.9 小结
并发控制（续）
（2）交叉并发方式（Interleaved Concurrency） 在单处理机系统中，事务的并行执行 是这些并行事务的并行操作轮流交叉 运行 单处理机系统中的并行事务并没有真 正地并行运行，但能够减少处理机的 空闲时间，提高系统的效率
An Introduction to Database System
C恢复为100
读“脏”数据
An Introduction to Database System
并发控制概述（续）
❖ 数据不一致性：由于并发操作破坏了事务的隔离性 ❖ 并发控制就是要用正确的方式调度并发操作，使一个用户
事务的执行不受其他事务的干扰，从而避免造成数据的不 一致性 ❖ 对数据库的应用有时允许某些不一致性，例如有些统计工 作涉及数据量很大，读到一些“脏”数据对统计精度没什 么影响，可以降低对一致性的要求以减少系统开销 ❖ 参见爱课程网11.1节动画《并发操作带来的数据不一致性》
计算机科学的最新研究进展
计算机科学的最新研究进展计算机科学作为一门极具前沿性的学科，一直在不断地发展和更新。
近年来，计算机科学的研究进展呈现出快速增长的趋势，在各个领域取得了显著成果。
本篇文章将介绍计算机科学领域的最新研究进展。
一、人工智能领域在人工智能领域，深度学习是目前研究的热点之一。
深度学习是神经网络的一种变形，通过不断地训练和优化，能够取得出色的结果。
深度学习在语音处理、图像识别和自然语言处理等领域有广泛的应用。
另外，在人工智能领域，机器学习和数据挖掘也取得了显著的进展，这些技术的出现，让人工智能的应用范围更加广泛。
二、区块链技术领域区块链技术是近年来备受关注的研究领域之一。
它是一种去中心化的技术，能够有效地解决数据安全和信任问题。
区块链技术应用在货币交易、物流等领域，可以提升交易速度和效率，减少人为干扰的风险。
此外，并发控制技术在区块链技术中的应用也吸引了研究者的关注。
三、互联网的安全问题随着互联网的广泛应用，其安全性成为亟待解决的问题。
恶意软件、网络钓鱼、黑客攻击等问题越来越普遍，各种针对安全的攻击手段也越来越复杂。
为保证互联网安全性，研究者们不断探索新的安全技术，例如：加密技术、防火墙技术、网络入侵检测等等。
四、数据科学及数据可视化在当今信息爆炸的时代，数据处理和挖掘变得尤为重要。
在数据科学领域，深入挖掘数据可以帮助我们发现有价值的信息，并能够快速获取对于数据的深刻洞察。
在数据可视化方面，促进可视化了解和沟通信息，有助于取得更好地理解和决策。
在数据科学和数据可视化领域，开发出一些新奇的算法，为以数据为基础的决策提供了基础。
总体而言，计算机科学的研究持续不断的向更前沿的方向发展。
人工智能、区块链技术、互联网安全、数据科学与数据可视化等几个领域都是研究的热点，也是佳果目前各学者投入研究的方向。
未来的发展将会贡献更多新的学科和更多的应用，为我们的日常生活带来更多便利。
此外，还有一些其他领域的研究也值得关注。
例如，计算机网络的研究可以优化网络架构，提高网络性能和安全性。
实验11 数据库并发控制
实验数据库并发控制实验目的：了解并掌握数据库的保护措施——并发控制机制，重点以SOL Server2000为平台加以操作实践，要求认识典型并发问题的发生现象并掌握解决办法。
实验背景：并发操作是数据库共享特性的一个体现，但却对数据库德一致性和完整性形成了巨大的危机。
事务是并发控制的基本单位。
SOL Server2000的事务一般分为2类，一种是系统提供的事务，是指在执行语句时，一条语句就是一个事务；另一种是用户定义的事务，即用户明确定义的事务。
在实际应用中大多数事务需要由用户自己定义事务来出来。
用BEGING TRANSACTION定义事务的开始；用COMMIT TRANSACTION来成功提交事务；用ROLLBACK TRANSACTION 将事务操作全部取消。
SOL Server2000采用加锁技术确保事务运行不会影响数据库的一致性和完整性。
加锁技术可以防止用户读取正在由别的用户修改的数据，也可以防止两个用户同时修改同一个数据。
如果没有锁，数据库中的数据可能出现丢失修改、脏读、不可重复读、幻影等并发问题。
虽然SOL Server2000自动强制锁定，但是可以通过了解锁定并在应用程序中自定义锁来设计更有效的并发控制程序。
SOL Server2000提供了如下类型的锁：共享(S)、更新(U)、排它(X)、意向锁、架构锁、大容量更新(BU)，详见联机丛书《SQL Server 中的锁定介绍》。
SQL Server 2000 具有多粒度锁定，允许一个事务锁定不同类型的资源。
隔离属性是ACID 的四个属性之一，逻辑工作单元必须具备这四个属性才能称为事务。
该属性能够使事务免受其它并发事务所执行的更新的影响。
每个事务的隔离级别实际上都是可以自定义的。
当锁定技术实施并发控制机制时，使所有事务得以在彼此完全隔离的环境中运行，但是任何时候都可以有多个正在运行的事务。
可串行性保证一组并发事务运行后所达到的数据库状态，等同于这组事务按某种顺序连续执行时所达到的数据库状态。
数据库事务的隔离级别与并发控制(二)
数据库事务的隔离级别与并发控制一、引言数据库事务的隔离级别与并发控制在数据库管理系统中起着关键作用。
在当今的信息时代，数据库的应用越来越广泛，对数据库事务隔离级别和并发控制的研究也变得越来越重要。
本文将讨论数据库事务的隔离级别和并发控制的概念、原则以及常见的隔离级别。
二、事务隔离级别的定义与意义事务隔离级别是指在并发执行的数据库事务中，事务之间的隔离程度。
不同的隔离级别可以决定事务是否可以同时执行、并发操作时是否发生冲突等。
事务隔离级别的设定需要考虑数据的一致性、并发效率以及资源利用等方面的因素。
三、事务的基本特性在深入讨论事务的隔离级别之前，我们需要了解事务的四个基本特性，即原子性、一致性、隔离性和持久性。
原子性指事务是不可分割的最小执行单位，要么全部执行成功，要么全部回滚；一致性指事务执行前后的数据状态保持一致；隔离性指并发执行的事务之间应该互不干扰；持久性指事务一旦提交，其对数据库的更新将永久保存。
四、常见的隔离级别1. 读未提交（Read Uncommitted）在该隔离级别下，事务可以读取其他事务未提交的数据。
这种级别最适合并发操作频率较低，而对数据的一致性要求较低的场景。
但是由于没有隔离性保证，可能导致脏读问题。
2. 读已提交（Read Committed）在该隔离级别下，事务只能读取其他已经提交的数据。
相对于读未提交，该级别避免了脏读的问题，但仍然可能存在不可重复读和幻读的问题。
3. 可重复读（Repeatable Read）在该隔离级别下，事务在执行过程中每次读取数据都是一致的。
事务在开始时创建一个快照，读取的数据都是从该快照中获取的。
这种级别避免了不可重复读的问题，但仍然可能出现幻读。
4. 串行化（Serializable）在该隔离级别下，事务按顺序执行，相当于将并发操作转化为了串行操作。
这种级别可以完全避免并发操作时的问题，但也导致并发效率大大降低。
五、并发控制的方法在数据库管理系统中，为了保证多个事务之间的隔离性和一致性，采用了多种并发控制的方法。
数据库第11章并发控制
2021/4/6
兰彬制作
13
不可重复读的3种情况
3. 事务1按照一定的条件，从数据库中读取了某 些数据记录后，事务2插入了一些记录，当事 务1再次按相同条件读取数据时，发现多了一 些记录。
后两种不可重复读有时也称为幻影现象
2021/4/6
兰彬制作
14
3. 读“脏”数据
事务1修改某一数据，并将其写回磁盘上的数 据库中。
②
T2 读C=200
③ ROLLBACK C 恢复为100
2021/4/6
兰彬制作
16
11.2 封锁
什么是封锁
✓封锁就是：事务 T 在对某个数据对象（例如 表、记录等）操作之前，先向系统发出请求， 对其加锁；
✓加锁后事务 T 就对该数据对象有了一定的控 制，在事务 T 释放它的锁之前，其它的事务 不能更新此数据对象。
超时法的基本思想：
✓ 如果一个事务的等待时间超过了规定的时限，
就认为发生了死锁
优点： 实现简单 缺点：
✓ 有可能误判死锁
✓ 时限若设置得太长，死锁发生后不能及时
发现
2021/4/6
兰彬制作
42
检测死锁：事务等待图法
用事务等待图动态反映所有事务的等待情况：
✓事务等待图是一个有向图G=(T，U) ✓T为结点的集合，每个结点表示正运行的事务 ✓U为边的集合，每条边表示事务等待的情况
2021/4/6
兰彬制作
4
事务并发执行带来的问题
可能会存取和存储不正确的数据，破坏事务 的隔离性和数据库的一致性 DBMS必须提供并发控制机制 并发控制机制是衡量一个DBMS性能的重要 标志之一
2021/4/6
兰彬制作
《数据库原理》并发控制教学案例设计
《数据库原理》并发控制教学案例设计
王珏;徐静;吴琼;金莉;罗海艳
【期刊名称】《科技视界》
【年(卷),期】2017(000)023
【摘要】并发控制是数据库管理系统重要的组成部分.允许多个用户同时对数据库进行访问,有可能出现多个用户同时存取同一数据的情况.如果对其不加控制就有可能破坏数据库的一致性,出现丢失修改、不可重复读以及读取脏数据的情况,所以需要对数据库进行并发控制.封锁是实现并发控制的一项重要技术.本文设计几个教学案例,帮助学生更好地理解封锁机制,从而为掌握数据库的并发控制打下坚实基础.【总页数】2页(P54-55)
【作者】王珏;徐静;吴琼;金莉;罗海艳
【作者单位】沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁沈阳 110086;沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁沈阳 110086;沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁沈阳 110086;沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁沈阳 110086;沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁沈阳 110086
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13-4
【相关文献】
1.基于PBL教学模式的《数据库原理》案例设计 [J], 迟庆云
2.通过程序案例讲解《数据库原理》课程中的并发控制 [J], 史胜利
3.非计算机专业《数据库原理及应用》课程中案例设计研究 [J], 包琼
4.通过程序案例讲解《数据库原理》课程中的并发控制 [J], 史胜利
5.《数据库原理》课程思政教学案例设计与实施 [J], 彭柳芬;李志文;李闵;李海锋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
数据库并发控制技术(3)
数据库并发控制技术(3)（三）封锁封锁是事项并发控制的一个非常重要的技术。
所谓封锁就是事务T在对某个数据对象，例如，在标、记录等操作之前，先向系统发出请求，对其加锁。
加锁后事务T就对数据库对象有了一定的控制，在事务T释放它的锁之前，其他事务不能更新此数据对象。
1、封锁类型DBMS通常提供了多种数据类型的封锁。
一个事务对某个数据对象加锁后究竟拥有什么样的控制是由封锁类型决定的。
基本的封锁类型有两种：排他锁（exclusive lock，简记为X锁）和共享锁（share lock 简记为S锁）排他锁又称为写锁。
若事务T对数据对象A加上X锁，则只允许T读取和修改A，其他任何事务都不能再对A加任何类型的锁，直到T释放A上的锁。
这就保证了其他事务在T释放A上的锁之前不能再读取和修改A。
共享锁又称为读锁。
若事务T对数据对象A加上S锁，则其他事务只能再对A加S锁，而不能加X 锁，直到T释放A上的锁。
这就保证了其他事务可以读A，但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改。
排他锁与共享锁的控制方式可以用下图的相容矩阵来表示。
在下图的封锁类型相容矩阵中，最左边一列表示事务T1已经获得的数据对象上的锁的类型，其中横线表示没有加锁。
最上面一行表示另一事务T2对同一数据对象发出的封锁请求。
T2的封锁请求能否被满足用Y和N表示，其中Y表示事务T2的封锁要求与T1已持有的锁相容，封锁请求可以满足。
N表示T2的封锁请求与T1已持有的锁冲突，T2请求被拒绝。
２、封锁粒度X锁和S锁都是加在某一个数据对象上的。
封锁的对象可以是逻辑单元，也可以是物理单元。
例如，在关系数据库中，封锁对象可以是属性值、属性值集合、元组、关系、索引项、整个索引、整个数据库等逻辑单元；也可以是页（数据页或索引页）、块等物理单元。
封锁对象可以很大，比如对整个数据库加锁，也可以很小，比如只对某个属性值加锁。
封锁对象的大小称为封锁的粒度（granularity）。
数据库并发控制方法
数据库并发控制方法数据库并发控制是指在多个用户同时访问数据库时，保证数据的一致性和并发操作的有效性的一系列技术手段。
在大型数据库系统中，高效的并发控制方法是确保数据库系统正常运行和高性能的重要因素之一。
本文将介绍几种常见的数据库并发控制方法。
一、锁定机制锁定机制是最常见也是最简单的数据库并发控制方法之一。
通过在数据库操作期间对数据项进行加锁，可以确保在事务未提交前其他用户无法访问相同的数据项。
最常见的锁定机制有两种：共享锁和排他锁。
1. 共享锁（Shared Lock）共享锁也叫读锁，多个事务可以同时对同一数据进行读操作，但在有事务对数据进行写操作时，其他事务无法获取共享锁。
2. 排他锁（Exclusive Lock）排他锁也叫写锁，事务在对数据进行写操作时会获取排他锁，其他事务无法同时获取排他锁或共享锁。
锁定机制简单易懂，但存在一些问题，比如死锁和锁冲突。
死锁是指多个事务相互等待对方释放锁，导致无法继续执行的状态。
锁冲突是指多个事务试图获取相同数据项的锁，但由于锁定机制的限制导致其中一个事务被阻塞，影响并发性能。
二、时间戳机制时间戳机制是一种基于事务开始或提交时间的并发控制方法。
每个事务在开始或提交时都被分配一个唯一的时间戳，数据库中的每个数据项都有一个读时间戳和一个写时间戳。
在读操作时，事务只能读取读时间戳早于自己的数据项；在写操作时，事务只能修改写时间戳早于自己的数据项。
时间戳机制可以避免锁冲突，提高并发性能。
但容易造成无效读取和写入，即一个事务读取了另一个事务写入后又回滚的数据。
此外，时间戳机制在实践中需要更为复杂的算法和数据结构支持。
三、多版本并发控制（MVCC）多版本并发控制是一种基于时间戳的并发控制方法的扩展，它对每个数据项维护多个历史版本。
每个事务读取的是符合自己时间戳范围的数据版本，而写操作则会创建新的数据版本，保留旧的数据版本供其他事务读取。
通过维护多个数据版本，MVCC可以避免锁定机制带来的死锁和锁冲突问题，提高并发性能。
数据库事务处理中的死锁与并发控制策略
数据库事务处理中的死锁与并发控制策略在数据库管理系统中，死锁和并发控制是关键的概念，涉及到确保多个并发事务能够同时运行而不发生冲突的问题。
本文将讨论数据库事务处理中的死锁和并发控制策略，以解决这些问题。
一、死锁的概念和原因1. 死锁的定义死锁是指两个或多个事务互相等待对方持有的资源，并导致彼此无法继续执行的情况。
如果不采取措施来解决死锁，系统将进入无限等待的状态。
2. 死锁的产生原因死锁通常由以下四个条件同时满足而产生：- 互斥条件：资源只能被一个事务占用，其他事务需要等待。
- 持有并等待条件：事务在持有一些资源的同时，还等待获取其他资源。
- 不可剥夺条件：已被一事务占用的资源不能被其他事务剥夺。
- 循环等待条件：一系列事务形成一种循环等待资源关系。
二、死锁的检测与解决策略1. 死锁的检测死锁的检测是指通过算法检测系统中是否有死锁的发生，一旦检测到死锁，系统可以采取相应的策略来解决。
常见的死锁检测算法有图论算法和资源分配图算法。
2. 死锁的解决策略- 死锁预防：通过破坏死锁产生的四个必要条件之一来预防死锁的发生。
例如，破坏持有并等待条件，要求事务在执行前一次性申请所需的全部资源。
- 死锁避免：通过事务请求资源时的动态分配，根据资源的状况决定是否分配给请求资源的事务。
常用的避免算法有银行家算法和资源分配图算法。
- 死锁检测与解除：先进行死锁检测，一旦检测到死锁的存在，通过撤销事务、资源抢占或回滚等方式解除死锁。
三、并发控制策略1. 一致性与隔离级别一致性和隔离级别是数据库中的重要概念，用于定义并发事务的行为和执行结果的可见性。
- 一致性：确保并发事务的执行结果与顺序执行结果相同。
基本原则是事务应该遵守数据库的完整性约束和业务逻辑。
- 隔离级别：定义了一种隔离的程度，用于控制并发事务间相互干扰的程度。
隔离级别从低到高分为读未提交、读提交、可重复读和串行化。
2. 并发控制技术为了确保并发执行的多个事务能够正确地访问和修改数据库，数据库管理系统中使用了多种并发控制技术。
并行数据库技术在大数据处理中的应用案例研究与经验总结
并行数据库技术在大数据处理中的应用案例研究与经验总结概述：随着大数据时代的到来，传统数据处理方法已经无法满足大数据处理的需求。
并行数据库技术应运而生，通过将数据分割并存储到多个计算节点上进行同时处理，可以提高数据处理的效率和性能。
本文将通过研究几个并行数据库技术在大数据处理中的应用案例，总结其经验与教训。
1. 并行数据库技术的基本原理并行数据库技术采用了分布式和并行计算的思想，将数据分割成多个部分并存储在各个计算节点上。
每个节点都可以独立地处理自己所负责的数据部分，并将结果汇总返回。
这种并行处理的方式可以大大加快数据处理速度，并且易于横向扩展，提供了高可用性和容错能力。
2. 并行数据库技术在企业大数据处理中的应用案例2.1 电商企业的大数据分析电商企业通常需要对大量的交易数据进行分析，以了解用户行为和消费习惯，并依此进行精准推荐和个性化营销。
传统关系型数据库对海量数据的处理效率非常低下，而采用并行数据库技术能够极大地提高数据处理的速度。
例如，将用户数据分割成多个部分并存储在不同的计算节点上，并并行处理用户的交易记录。
然后，通过数据汇总和分析得出准确的用户偏好和购买倾向，从而实现个性化推荐和营销策略。
2.2 医疗保险行业的数据分析医疗保险行业需要大量数据的处理和分析，以识别风险和制定保险策略。
例如，在理赔过程中，传统的关系型数据库无法满足实时处理要求。
采用并行数据库技术，可以将理赔数据根据保单号或事件类型分割成多个部分，并存储于不同计算节点上进行并行处理。
这种方法不仅可以加快理赔处理速度，也可以方便进行风险分析和欺诈检测。
3. 并行数据库技术的经验总结3.1 数据分割策略的选择在应用并行数据库技术时，需要根据具体的数据特点和业务需求选择合适的数据分割策略。
常见的有水平分割和垂直分割两种方式。
一般来说，水平分割适合具有较大的数据量且查询逻辑相对简单的场景，而垂直分割适合具有复杂查询逻辑的场景。
合理选择数据分割策略可以提高数据处理效率和性能。
MVCC多版本并发控制技术研究与实现
MVCC多版本并发控制技术研究与实现MVCC 多版本并发控制技术研究与实现数据库是现代信息系统的重要组成部分，其应用也愈加广泛。
数据库系统的并发控制是数据库管理的核心之一。
一方面，对于多用户并发操作，必须进行合理的操作控制以确保数据的正确性。
另一方面，并发操作对于系统的性能也有较大的影响。
MVCC技术作为一种常用的并发控制技术，已经在许多数据库系统中应用。
本文针对MVCC多版本并发控制技术的研究与实现进行探讨。
1. MVCC技术概述MVCC（Multiversion Concurrency Control）即多版本并发控制技术，是一种常用的并发控制技术。
在MVCC技术中，每条记录都有多个版本，每个版本都有一个时间戳，表示它的创建时间。
在并发操作时，每个用户可以看到自己的视图，即看到自己能够看到的记录版本。
同时，不同用户之间也可以看到不同版本的记录，以便保证并发操作的正确性。
MVCC技术主要有以下优点：1）允许读写同时进行，提高了系统性能；2）比较简单易懂，易于实现；3）保证了数据的正确性。
2. MVCC技术实现原理MVCC技术的实现原理主要是基于以下三个方面：1）保证每条记录都有多个版本；2）使用时间戳来管理版本之间的关系；3）保证读操作只能读取早于它的时间戳的版本，写操作只能写最新版本。
具体实现中，首先需要对每条记录进行版本控制。
对于每个版本，需要保存其创建时间戳、事务ID、操作类型、各种元信息以及实际数据等内容。
对于读操作，需要查找早于它自身时间戳的最新版本，并返回数据。
对于写操作，需要创建新版本，并设置相应的时间戳和事务ID。
此外，还需要为MVCC技术设计合适的回滚与恢复机制，以确保在发生错误时能够正确地回滚和恢复。
3. MVCC技术的应用MVCC技术广泛应用于各种数据库系统中，例如：PostgreSQL、MySQL、Oracle、Sql Server等。
下面我们以MySQL为例，来说明MVCC技术在MySQL中的应用。
MVCC多版本并发控制机制
MVCC多版本并发控制机制随着数据库应用的不断增加，数据库系统面临了一个非常严峻的挑战：如何在多个并发事务之间保持数据的一致性。
并发控制是数据库系统中非常重要的一部分，而MVCC（Multi-Version Concurrency Control）多版本并发控制机制就是解决并发问题的一种有效方法。
本文将对MVCC多版本并发控制机制进行详细介绍，并探讨其实现原理和应用场景。
一、MVCC的概念MVCC，全称为Multi-Version Concurrency Control，中文译为多版本并发控制。
它是一种数据库并发控制方法，通过为每个事务创建一个可见性版本来解决并发事务冲突的问题。
每个事务都可以看到自己开始之前数据库状态的一个快照，这个快照包括了其他事务提交之前的所有更新，因此不会出现读取到不一致数据的情况。
二、MVCC的实现原理MVCC的实现原理主要包括乐观并发控制、版本号控制和回滚日志。
1. 乐观并发控制MVCC采用了乐观并发控制策略，即默认情况下允许并发事务同时读取和写入同一个数据项。
当一个事务读取一个数据项时，会创建一个该数据项的快照，并且在事务提交之前不会改变该数据项的值。
如果在事务提交之前有其他事务对该数据项进行了修改，那么读取该数据项的事务会进行回滚并重新读取。
2. 版本号控制MVCC通过在每个数据项中添加版本号来实现并发控制。
每个事务在对数据项进行修改时，会为该数据项生成一个新的版本，并将其版本号递增。
事务只能读取版本号小于自己的数据项版本，从而确保事务读取的数据都是一致的。
3. 回滚日志为了实现事务的回滚操作，MVCC使用了回滚日志。
当一个事务开始时，会记录当前数据库的状态，包括已提交的版本和未提交的版本。
如果事务回滚，可以根据回滚日志将数据库恢复到事务开始之前的状态。
三、MVCC的应用场景MVCC多版本并发控制机制在许多数据库系统和应用中得到了广泛应用。
以下是MVCC的一些应用场景：1. 数据库系统MVCC常见的应用是在数据库事务中实现并发控制。
内存数据库的研究与进展
内存数据库的研究与进展随着科技的不断发展，信息技术的不断提升运用，我们对“电脑”、“数据库”、“黑客”等与电脑信息技术有关的词不在陌生。
当今社会，各种电子产品横行，信息系统也日渐丰富与完善。
近几年来各种应用系统对数据库的性能要求越来越高。
传统的数据库管理系统把所有数据都放在磁盘上进行管理，磁盘数据库需要频繁地访问磁盘来进行数据的操作，由于对磁盘读写数据的操作一方面要进行磁头的机械移动，另一方面受到系统调用（通常通过CPU中断完成，受到CPU时钟周期的制约）时间的影响，当数据量很大，操作频繁且复杂时，就会暴露出很多问题。
因而传统的数据库已经不能满足如今更高更优的客户需求了。
近年来，为了有更快的获取性能，并对用户的请求给予更快的响应，内存数据库应运而生。
首先我们来说说内存数据库的定义。
内存数据库就是将数据放在内存中便于直接操作的数据库。
我们认为，内存数据库的定义不应涉及内存的大小、存取数据所需I/O 的多少、数据何时进入及怎样才能留驻内存等这些具体的实现技术，而只包含数据库常驻内存、事务的数据存取只涉及内存的意思。
相较于传统数据库，内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传统方式，基于全部数据都在内存中重新设计了体系结构，并且在数据缓存、快速算法、并行操作方面也进行了相应的改进，所以数据处理速度比传统数据库的数据处理速度要快很多，正常情况下都在十倍以上。
内存数据库是支持实时事务的最佳技术，其本质是活动事务只与实时内存数据库的内存拷贝打交道。
因而，它要求计算机具有较大的内存量，但并不要求任何时刻整个数据库都能存放在内存，即内存数据库系统还是要处理输入输出端口（input/output端口）。
区别于传统磁盘数据库的概念，内存数据库已不再适应传统数据库适用的数据结构、事务处理算法与优化、并发控制及恢复等技术。
当然，内存数据库的存在也不是一朝一夕形成的，它的研究发展建立在传统数据库的基础之上。
早在上世纪六十年代至八十年代初，主存数据库已初现雏形，一九六九年最早的数据库管理系统被研究运用，并作为商品化软件投入市场。
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数据库并发控制技术研究进展
数据库并发控制是数据库管理系统（DBMS）中必不可少的关键技术之一，主要用于处理多个并发访问数据库的用户或应用程序的情况。
在多用户环境中，数据并行处理可以提高系统性能和数据可用性。
然而，在并发读写的情况下，数据库可能会出现一系列的问题，如丢失修改、脏读和不可重复读等。
因此，研究并实现有效的并发控制技术成为了数据库领域的热点。
过去几十年中，研究人员在数据库并发控制技术上付出了许多努力，以解决并发访问带来的问题。
这些研究包括锁定管理、时间戳排序、多版本并发控制等技术。
锁定管理是最早也是最常用的并发控制技术之一。
通过给被访问数据对象加锁，可以防止其他操作对该对象进行并发访问。
锁有多种粒度，比如表级锁、行级锁、列级锁等。
行级锁是最常用的一种，可以在不同事务之间提供更高的并发性。
然而，锁定管理技术也存在一些问题，比如死锁、锁竞争等，对数据库性能造成影响。
时间戳排序是一种通过为每个事务分配一个时间戳，并按时间戳的顺序执行事务的技术。
它可以确保事务按照顺序访问数据库，从而避免了一些并发访问问题。
然而，时间戳排序在实际情况中可能存在一些问题。
例如，当事务之间存在依赖关系时，可能会导致死锁的发生。
多版本并发控制技术是一种通过为每个事务维护多个版本的数据，从而解决并发访问问题的技术。
每个事务可以读取和写入自己的数据版本，而不会被其他事务所影响。
这种技术大大提高了系统的并发性和吞吐量。
然而，多版本并发控制技术也存在一些问题，比如版本极限和访问控制的复杂性。
除了以上的技术，还有一些其他的并发控制技术，如快照隔离、乐观并发控制等。
这些技术根据具体的应用场景和需求来选择，以提供最佳的并发控制效果。
近年来，随着云计算、大数据和人工智能等新兴技术的兴起，数据库并发控制也面临着新的挑战和需求。
传统的并发控制技术可能在大规模数据处理和实时性需求方面存在不足。
因此，研究人员提出了一些新的并发控制技术，如无锁并发控制、基于共享日志的并发控制等。
这些新技
术主要基于机器学习、分布式系统等领域的理论或算法，以提高数据库并发控制的性能和可扩展性。
此外，随着区块链技术的发展，数据库并发控制也涉及到了去中心化的问题。
区块链技术通过分布式账本和共识算法，解决了传统数据库中的一致性和不可篡改性问题。
然而，在多用户并发访问的情况下，区块链数据库也需要有效的并发控制技术来保证数据的一致性和可用性。
综上所述，数据库并发控制技术的研究一直是数据库领域的重点和难点问题之一。
从传统的锁定管理到时间戳排序和多版本并发控制，再到如今的无锁并发控制和基于共享日志的并发控制等新兴技术，都在不断地改进和创新。
随着新兴技术的发展和应用，数据库并发控制技术也将面临新的挑战和机遇。
我们期待未来数据库并发控制技术能够更好地支持高性能、可扩展性和实时性的需求，为用户提供更好的体验和服务。