脏读、幻读、不可重复读的定义?

简介: 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。

脏读:指当一个事务正在访问数据,并且对数据进行了修改,而这种数据还没有提交到数据库中,这时,另外一个事务也访问这个数据,然后使用了这个数据。因为这个数据还没有提交那么另外一个事务读取到的这个数据我们称之为脏数据。 不可重复读:指在一个事务内,多次读同一数据。在这个事务还没有执行结束,另外一个事务也访问该同一数据,那么在第一个事务中的两次读取数据之间,由于第二个事务的修改第一个事务两次读到的数据可能是不一样的,这样就发生了在一个事务内两次连续读到的数据是不一样的,这种情况被称为是不可重复读。 幻读:一个事务先后读取一个范围的记录,但两次读取的纪录数不同,我们称之为幻象读。(两次执行同一条 select 语句会出现不同的结果,第二次读会增加一数据行,并没有说这两次执行是在同一个事务中)

目录
相关文章
|
11月前
|
数据库 微服务
SEATA模式
Seata 是一款开源的分布式事务解决方案,支持多种事务模式以适应不同的应用场景。其主要模式包括:AT(TCC)模式,事务分三阶段执行;TCC 模式,提供更灵活的事务控制;SAGA 模式,基于状态机实现跨服务的事务一致性;XA 模式,采用传统两阶段提交协议确保数据一致性。
321 5
|
11月前
|
存储 JSON 自然语言处理
es索引文档过程
Elasticsearch 索引文档流程:先通过 REST API 或客户端创建索引,定义文档结构的映射;接着索引 JSON 格式的文档,Elasticsearch 解析、索引并存储;最后,文档以倒排索引形式存储,支持高效全文搜索。
166 5
|
12月前
|
NoSQL Redis
Redis的数据淘汰策略有哪些 ?
Redis 提供了 8 种数据淘汰策略,分为淘汰易失数据和淘汰全库数据两大类。易失数据淘汰策略包括:volatile-lru、volatile-lfu、volatile-ttl 和 volatile-random;全库数据淘汰策略包括:allkeys-lru、allkeys-lfu 和 allkeys-random。此外,还有 no-eviction 策略,禁止驱逐数据,当内存不足时新写入操作会报错。
1041 16
|
11月前
|
存储 索引
什么情况下不应该创建索引?
索引应避免在很少使用的列、数据值少的列、text/image/bit类型列上创建,因为这些情况下索引不仅无助于提升查询速度,还会降低系统维护效率,增加存储开销。当数据修改频率远高于查询时,也不宜创建索引。
217 26
|
11月前
|
SQL 存储 关系型数据库
数据库的行级锁与表锁?
表锁:存储引擎在SQL数据读写请求前对涉及的表加锁,分共享读锁和独占写锁,读锁阻塞写,写锁阻塞读写,易发锁冲突,并发性低。行级锁:InnoDB支持,通过索引加锁,提高并发性,但可能引起死锁,需注意索引使用,适用于避免不可重复读场景。
185 21
|
11月前
|
存储 数据管理 关系型数据库
数据库分库分表的原因?
分库分表通过减少单库单表负担来提升查询性能。垂直切分按业务耦合度将表或列分布于不同库或表中,减少数据量,优化性能。水平切分则按数据逻辑关系将表分散至多库多表,减小单表数据量,实现分布式处理。选择方式需根据具体需求决定。
192 19
|
11月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL引擎InnoDB和MyISAM的区别?
InnoDB是MySQL默认的事务型存储引擎,支持事务、行级锁、MVCC、在线热备份等特性,主索引为聚簇索引,适用于高并发、高可靠性的场景。MyISAM设计简单,支持压缩表、空间索引,但不支持事务和行级锁,适合读多写少、不要求事务的场景。
197 9
|
11月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
InnoDB为什么使用自增id作为主键?
MySQL以数据页(默认16K)为单位存储数据。自增ID主键时,写满一页直接申请新页;非自增ID主键需保持索引有序,插入数据可能引发页分裂,即需将部分数据移至新页,影响插入效率。
179 6
|
11月前
|
Java Maven
Maven的生命周期
Maven生命周期分为清理、构建和站点生成三部分,每部分含多个固定顺序执行的阶段。清理包括pre-clean和clean;构建涵盖validate、compile、test、package、install及deploy;站点生成则有pre-site、site、post-site与site-deploy。
290 6
|
11月前
|
开发工具 git
如果使用git产生了冲突,你是怎么解决的?
在团队开发中,若多人同时修改同一代码位置,拉取时可能会产生冲突。解决冲突需及时与同事沟通确认问题,并使用IDEA等工具进行版本对比,选择合适代码保留。解决步骤包括:查看冲突文件、删除多余代码及标记、使用git add标记冲突已解决、最后git commit提交修改,必要时git push推送更改。
244 6