数据库事务

Spring事务传播行为 运用Spring事务，必须要深入理解它的传播机制，否则会遇到各种意想不到的坑,Spring定义了七种传播行为。 public interface TransactionDefinition { int PROPAGATION_REQUIRED = 0; int PROPAGATION_SUPPORTS = 1; int PROPAGATION_MANDATORY = 2; int PROPAGATION_REQUIRES_NEW = 3; int PROPAGATION_NOT_SUPPORTED = 4; int PROPAGATION_NEVER = 5; int PROPAGATION_NESTED = 6; } 含义如下： 传播行为 官方含义 简单理解 PROPAGATION_REQUIRED 表示当前方法必须在一个事务中运行。如果一个现有事务正在进行中，该方法将在那个事务中运行，否则就要开始一个新事务 有事务就用已有的，没有就重新开启一个 PROPAGATION_SUPPORTS 表示当前方法不需要事务性上下文，但是如果有一个事务已经在运行的话，它也可以在这个事务里运行 有事务就用已有的，没有也不会重新开启 PROPAGATION_MANDATORY 表示该方法必须运行在一个事务中。如果当前没有事务正在发生，将抛出一个异常 必须要有事务

如何并发的访问数据库呢？答案就是 加锁 。 接下来说一下， 数据库的锁机制，数据库中都有哪些锁？ 　　 首先呢，锁是一种 并发控制技术 ，锁是用来在多个用户同时访问同一个数据的时候保护数据的。 有2种基本的锁类型： 　　 共享（S）锁： 多个事务可封锁一个共享页；任何事务都不能修改该页；通常是该页被读取完毕，S锁立即被释放。在执行select语句的时候需要给操作对象（表或一些记录）加上共享锁，但加锁之前需要检查是否有排他锁，如果没有，则可以加共享锁（一个对象上可以加N个共享锁），否则不行。共享锁通常在执行完select语句之后被释放，当然也可能是在事务结束（包括正常结束和异常结束）的时候被释放，主要取决与数据库所设置的事务隔离级别。 　　 排它（X）锁： 仅允许一个事务封锁此页；其他任何事务必须等到X锁被释放才能对该页进行访问；X锁一直到事务结束才能被释放。执行insert、update、delete语句的时候需要给操作的对象加排它锁，在加排他锁之前必须确认该对象上没有其他任何锁，一旦加上排它锁之后，就不能再给这个对象加其他任何锁。排它锁的释放通常是在事务结束的时候（当然也有例外，就是在数据库事务隔离级别被设置为Read Uncommitted（读未提交数据）的时候，这种情况下排他锁会在执行完更新操作之后被释放，而不是在事务结束的时候）。 按锁的机制 既然使用了锁

164. 数据库的三范式是什么？ 第一范式：强调的是列的原子性，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项。 第二范式：要求实体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性。 第三范式：任何非主属性不依赖于其它非主属性。 表类型如果是 MyISAM ，那 id 就是 8。 表类型如果是 InnoDB，那 id 就是 6。 165. 一张自增表里面总共有 7 条数据，删除了最后 2 条数据，重启 MySQL 数据库，又插入了一条数据，此时 id 是几？ InnoDB 表只会把自增主键的最大 id 记录在内存中，所以重启之后会导致最大 id 丢失。 166. 如何获取当前数据库版本？ 使用 select version() 获取当前 MySQL 数据库版本。 167. 说一下 ACID 是什么？ Atomicity（原子性）：一个事务（transaction）中的所有操作，或者全部完成，或者全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被恢复（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。即，事务不可分割、不可约简。 Consistency（一致性）：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性没有被破坏。这表示写入的资料必须完全符合所有的预设约束、触发器、级联回滚等。 Isolation（隔离性）

MySQL常见的两种存储引擎：MyISAM与InnoDB Mysql索引使用的数据结构主要有BTree索引 和 哈希索引 。对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引。 Mysql的BTree索引使用的是B数中的B+Tree，但对于主要的两种存储引擎的实现方式是不同的。   MyISAM: B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候，首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。   InnoDB: 其数据文件本身就是索引文件。相比MyISAM，索引文件和数据文件是分离的，其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引（或聚集索引）”。而其余的索引都作为辅助索引，辅助索引的data域存储相应记录主键的值而不是地址，这也是和MyISAM不同的地方。在根据主索引搜索时，直接找到key所在的节点即可取出数据；在根据辅助索引查找时，则需要先取出主键的值，在走一遍主索引。 因此，在设计表的时候

https://www.cnblogs.com/soundcode/p/5590710.html 编者按：本文由「高可用架构后花园」群讨论整理而成。 有人的地方，就有江湖 有江湖的地方，就有纷争 问题的起源 在电商等业务中，系统一般由多个独立的服务组成，如何解决分布式调用时候数据的一致性？ 具体业务场景如下，比如一个业务操作，如果同时调用服务 A、B、C，需要满足要么同时成功；要么同时失败。A、B、C 可能是多个不同部门开发、部署在不同服务器上的远程服务。 在分布式系统来说，如果不想牺牲一致性，CAP 理论告诉我们只能放弃可用性，这显然不能接受。为了便于讨论问题，先简单介绍下数据一致性的基础理论。 强一致 当更新操作完成之后，任何多个后续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。这种是对用户最友好的，就是用户上一次写什么，下一次就保证能读到什么。根据 CAP 理论，这种实现需要牺牲可用性。 弱一致性 系统并不保证续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。系统在数据写入成功之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体的承诺多久之后可以读到。 最终一致性 弱一致性的特定形式。系统保证在没有后续更新的前提下，系统 最终 返回上一次更新操作的值。在没有故障发生的前提下，不一致窗口的时间主要受通信延迟，系统负载和复制副本的个数影响。DNS 是一个典型的最终一致性系统。 在工程实践上

Read uncommitted 读未提交 公司发工资了，领导把5000元打到singo的账号上，但是该事务并未提交，而singo正好去查看账户，发现工资已经到账，是5000元整，非常高 兴。可是不幸的是，领导发现发给singo的工资金额不对，是2000元，于是迅速回滚了事务，修改金额后，将事务提交，最后singo实际的工资只有 2000元，singo空欢喜一场。 出现上述情况，即我们所说的 脏读 ，两个并发的事务，“事务A：领导给singo发工资”、“事务B：singo查询工资账户”，事务B读取了事务A尚未提交的数据。 当隔离级别设置为 Read uncommitted 时，就可能出现脏读，如何避免脏读，请看下一个隔离级别。 Read committed 读提交 singo拿着工资卡去消费，系统读取到卡里确实有2000元，而此时她的老婆也正好在网上转账，把singo工资卡的2000元转到另一账户，并在 singo之前提交了事务，当singo扣款时，系统检查到singo的工资卡已经没有钱，扣款失败，singo十分纳闷，明明卡里有钱，为 何...... 出现上述情况，即我们所说的 不可重复读 ，两个并发的事务，“事务A：singo消费”、“事务B：singo的老婆网上转账”，事务A事先读取了数据，事务B紧接了更新了数据，并提交了事务，而事务A再次读取该数据时，数据已经发生了改变。

-TSQL语句库(stuDB)-信息表stuInfo-成绩表stuMarks --曾 insert into stuInfo(Name) values('小A') --删 delete from stuInfo where name = '小A'--delete from 表名 where 条件 --改 update stuinfo set name = '大A' where name = '小A'--update 表名 set 字段 = 更新值 where 条件 --查 select name from stuInfo where -----select 查询字段 from 表名 where 条件 /***************************建库建表***********************************************************/ use master--设置当前是数据库为master，以便sysdatabases访问 if exists (select * from sysdatabases where name ='stuDB')--查询数据库中是否存在stuDB数据库，如果存在删除 drop database stuDB--删除数据库 go ----建库(如果要创建多个数据文件和日志文件只要在数据文件的"()"后面加“,

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一、背景 　　前面有说到InnoDB是事务型引擎，那什么是事务？事务的特性是什么？它所对应的隔离级别是哪些？是怎么实现的？下面来详细讨论下。 二、事务的理解 　　事务就是一组原子性的SQL查询，或者说一个独立的工作单元。如果数据库引擎能够成功地对数据库应用该组查询的全部语句，那么就执行该组语句。如果其中有任何一条语句因为崩溃或其他原因无法执行，那么所有的语句都不会执行。也就是说，事务内的语句，要么全部执行成功，要么全部执行失败。 　　可以用银行转账的例子来解释事务的必要性。如果一个银行的数据库有两张表，支票表和储蓄表，现在用户张三从他的支票账户转移200元到他的储蓄账号，那么需要发生至少三个步骤： 检查支票账号的余额高于200元； 从支票账号余额中减去200元； 在储蓄账号余额中增加200元。 　　上述三个步骤的操作必须打包在一个事务中，任何一个事务的失败，则必须回滚所有的步骤，即支票账号和储蓄账号都回到这个转账操作的最初状态。 　　可以用start transaction语句开始一个事务，然后用commit提交事务将修改的数据持久保留或使用rollback撤销所有的修改。事务SQL的样本如下： start transaction; select balance from checking where customer_id=1; update checking set

点击打开链接 Python的ORM框架SQLAlchemy基本操作和常用技巧，包含大量实例,非常好的一个学习SQLAlchemy的教程,需要的朋友可以参考下 python编程语言下的一款开源软件。提供了SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具，使用MIT许可证发行。 MySQL InnoDB 使用，所以使用其他 数据库 的也不能完全照搬本文。 mysql [python] view plain copy apt-get install mysql-server apt-get install mysql-client apt-get install libmysqlclient15-dev [python] view plain copy apt-get install python-mysqldb python ez_setup.py [python] view plain copy easy_install MySQL-Python [python] view plain copy easy_install SQLAlchemy 操作系统，遇到问题就 Google 一下吧。我是在 Mac OS X 上开发的，途中也遇到些问题，不过当时没记下来…… 值得一提的是我用了 MySQL-Python 来连 MySQL，因为不支持异步调用，所以和 Tornado 不是很搭