显式事务数据库事务控制技术

并发控制是指在多用户同时更新数据库时保证数据完整性的一系列技术。不正确的并发处理可能引发脏读、幻读和不可重复读等问题。其目的在于确保一个用户的操作不会不合理地影响其他用户的工作。这些措施在某些情况下确保多用户操作的结果与单用户操作一致，而在其他情况下，它们确保用户的操作按预期受其他用户影响的方式进行。

数据库处理的经典资料：如何有效处理数据库事务并实现并发操作。

长事务的并发控制将长事务视为一组相关的子事务。在这个过程中，使用偏序P来提高并发度。子事务ti可以被中止，而不需要强制中止整个长事务T。T有权重新启动ti，也可以选择不执行ti。如果ti提交了，这个动作并不意味着ti是永久性的。如果T中止，ti也可能中止，或者需要进行补偿。T的执行过程必须遵守偏序P，从而可能同时运行多个子事务。即使某些子事务失败，也可以局部回滚，而不必回滚整个长事务。

并发控制是数据库系统中的关键技术，尤其在多个事务时，它确保了数据的一致性和稳定性。简单来说，**并发控制**通过事务调度和锁机制来避免多个事务同时修改数据引发冲突。比如，**事务串行执行**方式虽然简单，但效率低，不能最大化系统资源利用。而采用更复杂的调度技术，如**多版本并发控制(MVCC)**，能够大大提高数据库的性能。 在实际开发中，你会遇到需要优化数据库执行效率的场景，比如用**InnoDB**引擎时，事务锁和 MVCC 的结合能有效避免死锁和冲突。如果你在学习或开发过程中需要深入了解并发控制的相关技术，可以参考以下几篇文章，这些资源对你理解并发控制机制有。 如果你需要高并发的数据库事

数据库事务控制是保证数据一致性的关键机制。一个事务应包含逻辑单元内所有必要操作，确保这些操作要么全部成功提交，要么全部回滚。 例如，银行账户转账就是一个典型的事务场景。从一个账户扣款和向另一个账户存款必须作为一个整体执行，要么同时成功，要么同时失败，以维护账户资金的总量平衡。 在实际应用设计中，除了界定事务边界，还需考虑性能优化。对于小规模的非分布式事务，可以评估使用 BEGIN_DISCRETE_TRANSACTION 存储过程是否能提升效率。

在数据库事务管理中，事务状态主要分为以下几种： 初始状态：事务刚开始执行，所有操作尚未生效。 活动状态：事务在正常执行中，所有指令依次执行。 部分提交状态：在执行了最后一条语句后，事务已达成全部操作，但还未永久写入数据库。 失败状态：事务遇到错误，导致其无法继续正常执行。 中止状态：事务由于错误或用户要求被回滚，数据库恢复到事务开始前的状态。 提交状态：最后一条语句被执行并成功完成，事务的所有更改永久写入数据库。 通过了解不同的事务状态，有助于更好地管理和控制数据库的事务回滚和数据恢复，确保数据一致性和完整性。

事务用锁规则每个事务都必须遵循如下规则： 事务在读写数据项 x 之前，必须对其加锁 lock_item(x)。 事务在完成了对数据项 x 的所有读写操作之后，必须对其解锁 unlock_item(x)。 事务在已经发出了一个 lock_item(x) 之后，未发出解锁 unlock_item(x) 之前，不再对 x 加锁。 事务没有对数据项 x 加锁，就不能对 x 解锁 unlock_item(x)。 一个事务要访问被另一个事务加锁的数据项 x 时，必须等待它解锁，因而封锁机制就强制了事务操作的一种执行次序。

事务的四大特性讲得清楚的资源不多，这篇就挺值得一看。原子性说白了就是“要么全做，要么都不做”，你熟悉写入多表操作就懂这个多重要。一致性这块也讲得明白，强调状态从一种正确走向另一种正确，不然中间挂了就麻烦了。 隔离性这部分讲得比较实用，尤其适合你在做并发测试或者分布式事务时参考。比如两个事务操作同一行数据，怎么隔离互不干扰？看完你心里就有谱了。持久性讲的也挺接地气，崩了机系统也得认账，日志机制就是为这个兜底的。 如果你做数据库恢复或容灾相关开发，这篇内容对你应该挺有。顺手附了好几个相关文章，像CorfuDB、Tupl、Yac这些都能拓展阅读下，链接也直接给你放好了，不用你去翻。

事务调度的底层逻辑，多人学数据库的时候都绕不开。其实说白了，就是怎么安排多个事务一起跑，还别打架。这个资源讲得挺系统的，串行化、可恢复性都有覆盖，适合搞并发控制或者想理解事务执行顺序的小伙伴看看。