030.[转] sql事务特性

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030.[转] sql事务特性

sql事务特性简介 pphh发布于2018年10月5日 Sql事务有原子性.一致性.隔离性.持久性四个基本特性,要实现完全的ACID事务,是以牺牲事务的吞吐性能作为代价的.在有些应用场景中,通过分析业务数据读写,使得可以降低事务的隔离性,容忍相应出现的数据一致性问题,实现事务的高并发.高吞吐.低时延性,这是sql事务优化的最佳实践.本文对sql标准中隔离性级别定义和可能会出现的问题进行一一介绍,最后通过Mysql数据库进行相应的演示. 目录 1. Sql事务特性 2. Sql事务特性:原子性 3…

【概念原理】四种SQL事务隔离级别和事务ACID特性

摘要: SQL事务隔离级别和事务的ACID特性事务是一组读写操作,并且具有只有所有操作都成功才算成功的特性. 事务隔离级别 SQL事务隔离级别由弱到强分别是:READ_UNCOMMITTED.READ_COMMITTED.REPEATABLE_READ和SERIALIZABLE. 下表是这四种事务隔离级别对脏读.不可重复读和幻读的支持情况: 隔离级别脏读(Dirty read) 不可重复读(Non-repeatable read) 幻读(Phantom read) READ_UNCOMM…

SQL—— 事务

SQL 事务: 1. 定义: 事务是作为单个逻辑单元执行的一系列操作. 多个操作作为一个整体向系统提交,要么执行.要么都不执行,事务是一个不可分割的工作逻辑单元.这特别适用于多用户同时操作的数据通信系统.例如:订票.银行.保险公司以及证券交易系统等. 2. 事务必须具备的特性: 1) 原子性: Atomicity :事务是一个完整的操作, 个元素是不可再分的.事务中所以元素必须作为一个整体提交或回滚.如果十五中任何元素失败,则整个事务将失败. 2)一致性: Consistency: 当事务…

SQL 事务及实例演示

简介事务,英文名称是transaction.是在对数据库进行管理操作过程中一个逻辑单位,由有限的操作序列构成. 其实这个概念很好懂,简单理解就是:事务就是在使用数据库中的一个操作,由一些操作放到一起构成一个完整的事务.例如:坐火车.假如坐火车只有两个动作,买票,上车:这样的话坐火车就需要两个操作来完成, 买票.上车,现在将买票.上车都定义到这个坐火车的操作里面.这样的话就方便了,想坐火车就直接调用坐火车操作就完成坐火车的操作了.这里的坐火车就是一个事务,这里还有一种情况就是买票成功了,但是…

网络协议 finally{ return问题注入问题 jdbc注册驱动问题 PreparedStatement 连接池目的 1.2.1DBCP连接池 C3P0连接池 MYSQL两种方式进行实物管理 JDBC事务 DBUtils事务 ThreadLocal 事务特性并发访问隔离级别

1.1.1 API详解:注册驱动 DriverManager.registerDriver(new com.mysql.jdbc.Driver());不建议使用原因有2个: >导致驱动被注册2次. >强烈依赖数据库的驱动jar 解决办法: Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); 1.1.2 API详解:java.sql.Statement接口: 操作sql语句,并返回相应结果 String sql = "某SQL语句&qu…

事务特性,事务的隔离级别,并发事务可能出现的问题,spring事务数据库锁

1.0 事务特性(ACID) Atomicity:原子性,一个事务不可以被拆分 Consistency:一致性,在事务执行前数据库的数据处于正确的状态,而事务执行完成后数据库的数据还是处于正确的状态,即数据完整性约束没有被破坏:比如我们做银行转账的相关业务,A转账给B,要求A转的钱B一定要收到.如果A转了钱而B没有收到,那么数据库数据的一致性就得不到保障,在做高并发业务时要注意合理的设计. Isolation:隔离性,并发事务执行之间无影响,在一个事务内部的操作对其他事务是不产生影响,这需要事务…

浅析Postgres中的并发控制(Concurrency Control)与事务特性(上)

转载:https://www.cnblogs.com/flying-tiger/p/9567213.html#4121483#undefined PostgreSQL为开发者提供了一组丰富的工具来管理对数据的并发访问.在内部,数据一致性通过使用一种多版本模型(多版本并发控制,MVCC)来维护.这就意味着每个 SQL 语句看到的都只是一小段时间之前的数据快照(一个数据库版本),而不管底层数据的当前状态.这样可以保护语句不会看到可能由其他在相同数据行上执行更新的并发事务造成的不一致数据,为每一个数据…