脏读、幻读、不可重复读

简介: 脏读是指在数据库事务中,一个事务读取了另一个事务未提交的数据。当一个事务进行数据修改但还未提交时,另一个事务读取了这个未提交的数据。如果发生了回滚操作,读取到的数据将是无效的。脏读可能会导致数据的不一致性和错误的结果。

脏读(Dirty Read):
脏读是指在数据库事务中,一个事务读取了另一个事务未提交的数据。当一个事务进行数据修改但还未提交时,另一个事务读取了这个未提交的数据。如果发生了回滚操作,读取到的数据将是无效的。脏读可能会导致数据的不一致性和错误的结果。

幻读(Phantom Read):
幻读是指在数据库事务中,一个事务在两次查询之间,另一个事务插入或删除了符合第一个事务查询条件的数据,导致第一个事务的结果集发生变化。这种现象就像出现了幻觉一样,因此称为幻读。幻读主要出现在并发环境下,使用范围查询时比较容易发生。

不可重复读(Non-repeatable Read):
不可重复读是指在数据库事务中,一个事务多次读取同一行数据,但在读取过程中另一个事务修改了该行数据,导致多次读取的结果不一致。不可重复读与幻读不同之处在于,不可重复读主要针对的是同一事务内多次读取相同数据的结果不一致,而幻读则主要针对的是并发事务间的数据插入和删除造成的结果不一致。

为了解决这些问题,数据库引入了多个隔离级别(如读未提交、读已提交、可重复读和串行化),以提供不同的数据一致性保证和并发控制。在高隔离级别下,虽然可以避免脏读、幻读和不可重复读,但会影响并发性能。因此,在实际应用中,需要根据具体的业务需求和场景选择适当的隔离级别。

相关文章
|
存储 弹性计算 安全
创建阿里云ECS实例
创建阿里云ECS实例
797 4
|
NoSQL MongoDB
12 MongoDB - 数据查询(消除重复)
12 MongoDB - 数据查询(消除重复)
506 0
|
9月前
|
数据库
脏读、幻读、不可重复读的定义?
脏读、不可重复读和幻读是数据库事务处理中的三种异常现象。脏读指读取未提交的修改数据;不可重复读指同一事务中多次读取数据不一致;幻读指读取记录范围时,前后读取结果数量不一致。这些现象通常由并发事务操作引起。
365 7
|
域名解析 网络协议 网络安全
快速搭建云服务器
这篇文章教你怎么快速搭建云服务器,你可以用这个云服务器来搭建各种服务,比如可以像这篇文章一样《WordPress搭建个人博客》搭建WordPress网站。
241 5
快速搭建云服务器
|
SQL 数据库
SQL DISTINCT 用法总结
SQL DISTINCT 用法总结
4556 3
|
SQL NoSQL Go
怎么用redigo操作redis?
本文介绍了使用Go语言的`redigo`库操作Redis数据库的方法。`redigo`支持Redis的所有命令,可通过`go get github.com/gomodule/redigo/redis`安装。文章详细讲解了如何建立Redis连接、执行基本的字符串操作(如设置与获取键值)、设置键值过期时间、判断键值是否存在等,并进一步演示了对Redis的数据结构如List、Set、Hash及ZSet的操作方法。此外,还提供了使用连接池以提升性能的示例。值得注意的是,`redigo`自身并不支持Redis集群功能,如需使用需引入额外的库。
187 1
|
算法 图形学
【头歌 计算机图形学 练习】多边形填充v1.0 (第1关:扫描线填充算法(活动边表AET法) 第2关:边缘填充法 第3关:区域四连通种子填充算法 第4关:区域扫描线种子填充算法)
【头歌 计算机图形学 练习】多边形填充v1.0 (第1关:扫描线填充算法(活动边表AET法) 第2关:边缘填充法 第3关:区域四连通种子填充算法 第4关:区域扫描线种子填充算法)
681 0
|
SQL 运维 关系型数据库
阿里云DTS踩坑经验分享系列|数据不一致修复大法
阿里云数据传输服务DTS在帮助用户迁移数据、同步数据时,在某些复杂场景下会出现源库与目标库数据不一致的问题,造成数据错误,给用户带来困扰。由于数据不一致的问题很难完全避免,为了及时修复不一致的数据,DTS产品推出数据订正功能,保障用户在同步\迁移数据时的数据一致性。本文介绍了产生数据不一致的一些典型场景,并重点阐述了如何使用DTS数据订正功能来修复不一致的数据。
1017 4
|
资源调度 Windows
Windows系统yarn : 无法加载文件
Windows系统yarn : 无法加载文件
258 0
|
存储 大数据 Python
Python中的生成器(Generators):懒加载和高效迭代的利器
在Python编程中,生成器(Generators)是一种强大的工具,它允许你按需生成值,而不是一次性产生整个序列。生成器的懒加载特性使得它们在处理大数据集或需要节省内存的情况下非常有用。本文将深入探讨生成器的概念、创建方法以及它们的应用场景。