ACID

  1. 原子性（Atomicity）
    事务被视为不可分割的最小单元，事务的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚。

回滚可以用回滚日志来实现，回滚日志记录着事务所执行的修改操作，在回滚时反向执行这些修改操作即可。

  1. 一致性（Consistency）
    数据库在事务执行前后都保持一致性状态。在一致性状态下，所有事务对一个数据的读取结果都是相同的。

  2. 隔离性（Isolation）
    一个事务所做的修改在最终提交以前，对其它事务是不可见的。

  3. 持久性（Durability）
    一旦事务提交，则其所做的修改将会永远保存到数据库中。即使系统发生崩溃，事务执行的结果也不能丢失。

使用重做日志来保证持久性。

事务的 ACID 特性概念简单，但不是很好理解，主要是因为这几个特性不是一种平级关系：

  • 只有满足一致性，事务的执行结果才是正确的。
  • 在无并发的情况下，事务串行执行，隔离性一定能够满足。此时只要能满足原子性，就一定能满足一致性。
  • 在并发的情况下，多个事务并行执行，事务不仅要满足原子性，还需要满足隔离性，才能满足一致性。
  • 事务满足持久化是为了能应对数据库崩溃的情况。

并发一致性问题

修改丢失

A, B两个事物进行修改操作，A将记录改为M，A改完后B将记录改为N，然后A再读取记录就会发现记录已经不是M了。

读脏数据

A事物对记录修改，B事物读取了修改的内容，然后A事物撤销了修改，B读取的就是脏数据

不可重复读

A事物读取记录，B事物对记录进行修改，A事物再次读取记录发现与前一次不一样。

幻读

A事物读取某个范围内的数据，B事物在这个范围中插入一条数据，A事物再次查询数据与第一次查询不一致

锁

MySQL 中提供了两种封锁粒度：行级锁以及表级锁。

应该尽量只锁定需要修改的那部分数据，而不是所有的资源。锁定的数据量越少，发生锁争用的可能就越小，系统的并发程度就越高。

但是加锁需要消耗资源，锁的各种操作（包括获取锁、释放锁、以及检查锁状态）都会增加系统开销。因此封锁粒度越小，系统开销就越大。

在选择封锁粒度时，需要在锁开销和并发程度之间做一个权衡。

读写锁

  • 排它锁（Exclusive），简写为 X 锁，又称写锁。
  • 共享锁（Shared），简写为 S 锁，又称读锁。
    有以下两个规定：
  • 一个事务对数据对象 A 加了 X 锁，就可以对 A 进行读取和更新。加锁期间其它事务不能对 A 加任何锁。
  • 一个事务对数据对象 A 加了 S 锁，可以对 A 进行读取操作，但是不能进行更新操作。加锁期间其它事务能对 A 加 S 锁，但是不能加 X 锁。

意向锁

使用意向锁（Intention Locks）可以更容易地支持多粒度封锁。

在存在行级锁和表级锁的情况下，事务 T 想要对表 A 加 X 锁，就需要先检测是否有其它事务对表 A 或者表 A 中的任意一行加了锁，那么就需要对表 A 的每一行都检测一次，这是非常耗时的。

意向锁在原来的 X/S 锁之上引入了 IX/IS，IX/IS 都是表锁，用来表示一个事务想要在表中的某个数据行上加 X 锁或 S 锁。有以下两个规定：

  • 一个事务在获得某个数据行对象的 S 锁之前，必须先获得表的 IS 锁或者更强的锁；
  • 一个事务在获得某个数据行对象的 X 锁之前，必须先获得表的 IX 锁。
    通过引入意向锁，事务 T 想要对表 A 加 X 锁，只需要先检测是否有其它事务对表 A 加了 X/IX/S/IS 锁，如果加了就表示有其它事务正在使用这个表或者表中某一行的锁，因此事务 T 加 X 锁失败。

封锁协议

三级封锁协议

一级封锁协议

事务 T 要修改数据 A 时必须加 X 锁，直到 T 结束才释放锁。

可以解决丢失修改问题，因为不能同时有两个事务对同一个数据进行修改，那么事务的修改就不会被覆盖。

二级封锁协议

在一级的基础上，要求读取数据 A 时必须加 S 锁，读取完马上释放 S 锁。

可以解决读脏数据问题，因为如果一个事务在对数据 A 进行修改，根据 1 级封锁协议，会加 X 锁，那么就不能再加 S 锁了，也就是不会读入数据。

三级封锁协议

在二级的基础上，要求读取数据 A 时必须加 S 锁，直到事务结束了才能释放 S 锁。

可以解决不可重复读的问题，因为读 A 时，其它事务不能对 A 加 X 锁，从而避免了在读的期间数据发生改变。

两段锁协议

加锁和解锁分为两个阶段进行。

可串行化调度是指，通过并发控制，使得并发执行的事务结果与某个串行执行的事务结果相同。

事务遵循两段锁协议是保证可串行化调度的充分条件。例如以下操作满足两段锁协议，它是可串行化调度。

lock-x(A)…lock-s(B)…lock-s(C)…unlock(A)…unlock(C)…unlock(B)
但不是必要条件，例如以下操作不满足两段锁协议，但是它还是可串行化调度。

lock-x(A)…unlock(A)…lock-s(B)…unlock(B)…lock-s(C)…unlock(C)

MySQL 隐式与显示锁定

MySQL 的 InnoDB 存储引擎采用两段锁协议，会根据隔离级别在需要的时候自动加锁，并且所有的锁都是在同一时刻被释放，这被称为隐式锁定。

InnoDB 也可以使用特定的语句进行显示锁定：

1
2
SELECT ... LOCK In SHARE MODE;
SELECT ... FOR UPDATE;

隔离级别

未提交读（READ UNCOMMITTED）
事务中的修改，即使没有提交，对其它事务也是可见的。

提交读（READ COMMITTED）
一个事务只能读取已经提交的事务所做的修改。换句话说，一个事务所做的修改在提交之前对其它事务是不可见的。

可重复读（REPEATABLE READ）
保证在同一个事务中多次读取同样数据的结果是一样的。

可串行化（SERIALIZABLE）
强制事务串行执行。

MySQL多版本并发控制

多版本并发控制（Multi-Version Concurrency Control, MVCC）是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎实现隔离级别的一种具体方式，用于实现提交读和可重复读这两种隔离级别。而未提交读隔离级别总是读取最新的数据行，无需使用 MVCC。可串行化隔离级别需要对所有读取的行都加锁，单纯使用 MVCC 无法实现。

版本号

  • 系统版本号：是一个递增的数字，每开始一个新的事务，系统版本号就会自动递增。
  • 事务版本号：事务开始时的系统版本号。

隐藏的列

MVCC 在每行记录后面都保存着两个隐藏的列，用来存储两个版本号：

  • 创建版本号：指示创建一个数据行的快照时的系统版本号；
  • 删除版本号：如果该快照的删除版本号大于当前事务版本号表示该快照有效，否则表示该快照已经被删除了

Undo 日志

MVCC 使用到的快照存储在 Undo 日志中，该日志通过回滚指针把一个数据行（Record）的所有快照连接起来。

实现过程

以下实现过程针对可重复读隔离级别。

当开始新一个事务时，该事务的版本号肯定会大于当前所有数据行快照的创建版本号，理解这一点很关键。

  1. SELECT
    多个事务必须读取到同一个数据行的快照，并且这个快照是距离现在最近的一个有效快照。但是也有例外，如果有一个事务正在修改该数据行，那么它可以读取事务本身所做的修改，而不用和其它事务的读取结果一致。

把没有对一个数据行做修改的事务称为 T，T 所要读取的数据行快照的创建版本号必须小于 T 的版本号，因为如果大于或者等于 T 的版本号，那么表示该数据行快照是其它事务的最新修改，因此不能去读取它。除此之外，T 所要读取的数据行快照的删除版本号必须大于 T 的版本号，因为如果小于等于 T 的版本号，那么表示该数据行快照是已经被删除的，不应该去读取它。

  1. INSERT
    将当前系统版本号作为数据行快照的创建版本号。

  2. DELETE
    将当前系统版本号作为数据行快照的删除版本号。

  3. UPDATE
    将当前系统版本号作为更新前的数据行快照的删除版本号，并将当前系统版本号作为更新后的数据行快照的创建版本号。可以理解为先执行 DELETE 后执行 INSERT。

快照读与当前读

  1. 快照读
    使用 MVCC 读取的是快照中的数据，这样可以减少加锁所带来的开销。

    1
    select * from table ...;

  2. 当前读
    读取的是最新的数据，需要加锁。以下第一个语句需要加 S 锁，其它都需要加 X 锁。

    1
    2
    3
    4
    5
    select * from table where ? lock in share mode;
    select * from table where ? for update;
    insert;
    update;
    delete;

Next-Key Locks

Next-Key Locks 是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎的一种锁实现。

MVCC 不能解决幻读的问题，Next-Key Locks 就是为了解决这个问题而存在的。在可重复读（REPEATABLE READ）隔离级别下，使用 MVCC + Next-Key Locks 可以解决幻读问题。

Next-Key Locks实际是Gap Locks + Record Locks

Record Locks

锁定一个记录上的索引，而不是记录本身。

如果表没有设置索引，InnoDB 会自动在主键上创建隐藏的聚簇索引，因此 Record Locks 依然可以使用。

Gap Locks

锁定索引之间的间隙，但是不包含索引本身。例如当一个事务执行以下语句，其它事务就不能在 t.c 中插入 15。

1
SELECT c FROM t WHERE c BETWEEN 10 and 20 FOR UPDATE;

如果是单条查询：

1
SELECT c FROM t WHERE c = 15;

  1. 此时15的前面是14后面是20，那么间隙锁的区间则为(14,20)；
  2. 此时15的前面是14后面没有比它大的记录，那么间隙锁的区间则为(14,正无穷)；
  3. 间隙锁不锁记录本身即可以修改c=15这条记录。

Next-Key Locks

它是 Record Locks 和 Gap Locks 的结合，不仅锁定一个记录上的索引，也锁定索引之间的间隙。例如一个索引包含以下值：10, 11, 13, and 20，那么就需要锁定以下区间：

1
2
3
4
5
(negative infinity, 10]
(10, 11]
(11, 13]
(13, 20]
(20, positive infinity)

如果是单条查询：

1
SELECT c FROM t WHERE c = 15;

那么Next-Key Locks锁定的区间为(13, 20]

1
SELECT c FROM t WHERE c = 13;

那么Next-Key Locks锁定的区间为(11, 20]

关系数据库设计理论

函数依赖

记 A->B 表示 A 函数决定 B，也可以说 B 函数依赖于 A。

如果 {A1，A2，… ，An} 是关系的一个或多个属性的集合，该集合函数决定了关系的其它所有属性并且是最小的，那么该集合就称为键码。

对于 A->B，如果能找到 A 的真子集 A’，使得 A’-> B，那么 A->B 就是部分函数依赖，否则就是完全函数依赖。

对于 A->B，B->C，则 A->C 是一个传递函数依赖。

异常
以下的学生课程关系的函数依赖为 Sno, Cname -> Sname, Sdept, Mname, Grade，键码为 {Sno, Cname}。也就是说，确定学生和课程之后，就能确定其它信息。

范式

第一范式

属性不可分。

第二范式

每个非主属性完全函数依赖于键码。

可以通过分解来满足。

第三范式

非主属性不传递函数依赖于键码。