1.脏读:一个事务读到另外一个事务还没有提交的数据.解决方法:把事务隔离级别调整到READ COMMITTED,即SET TRAN ISOLATION LEVEL READ COMMITTED.这时我们重复上面的动作会发现事务二会一直等到事务一执行完毕再返回结果,因为此时事务以已经把自己的更改ROLLBACK了,所以事务二可以返回正确的结果. 2.更新丢失: 3. 不可重复读:一个事务先后读取同一条记录,但两次读取的数据不同.解决方法:把事务隔离级别调整到REPEATABLE READ.使用SE

原本打算写有关 SSIS Package 中的事务控制过程的,但是发现很多基本的概念还是需要有 SQL Server 事务和事务的隔离级别做基础铺垫.所以花了点时间,把 SQL Server 数据库中的事务概念,ACID 原则,事务中常见的问题,问题造成的原因和事务隔离级别等这些方面的知识好好的整理了一下. 其实有关 SQL Server 中的事务,说实话因为内容太多, 话题太广,稍微力度控制不好就超过了我目前知识能力范围,就不是三言两语能够讲清楚的.所以希望大家能够指出其中总结的不足之处,对我

原本打算写有关 SSIS Package 中的事务控制过程的,但是发现很多基本的概念还是需要有 SQL Server 事务和事务的隔离级别做基础铺垫.所以花了点时间,把 SQL Server 数据库中的事务概念,ACID 原则,事务中常见的问题,问题造成的原因和事务隔离级别等这些方面的知识好好的整理了一下. 其实有关 SQL Server 中的事务,说实话因为内容太多, 话题太广,稍微力度控制不好就超过了我目前知识能力范围,就不是三言两语能够讲清楚的.所以希望大家能够指出其中总结的不足之处,对我

本篇索引: 1.事务 2.锁定和阻塞 3.隔离级别 4.死锁 一.事务 1.1 事务的概念 事务是作为单个工作单元而执行的一系列操作,比如查询和修改数据等. 事务是数据库并发控制的基本单位,一条或者一组语句要么全部成功,对数据库中的某些数据成功修改; 要么全部不成功,数据库中的数据还原到这些语句执行之前的样子. 比如网上订火车票,要么你定票成功,余票显示就减一张; 要么你定票失败获取取消订票,余票的数量还是那么多.不允许出现你订票成功了,余票没有减少或者你取消订票了,余票显示却少了一张的这种情况

了解事务和锁 事务:保持逻辑数据一致性与可恢复性,必不可少的利器. 锁:多用户访问同一数据库资源时,对访问的先后次序权限管理的一种机制,没有他事务或许将会一塌糊涂,不能保证数据的安全正确读写. 死锁:是数据库性能的重量级杀手之一,而死锁却是不同事务之间抢占数据资源造成的. 不懂的听上去,挺神奇的,懂的感觉我在扯淡,下面带你好好领略下他们的风采,嗅査下他们的狂骚.. 先说事务--概念,分类 用华仔无间道中的一句来给你诠释下:去不了终点,回到原点. 举例说明: 在一个事务中,你写啦2条sql语句,一

概念介绍 开发人员喜欢在SQL脚本中使用WITH(NOLOCK), WITH(NOLOCK)其实是表提示(table_hint)中的一种.它等同于 READUNCOMMITTED . 具体的功能作用如下所示(摘自MSDN): 1: 指定允许脏读.不发布共享锁来阻止其他事务修改当前事务读取的数据,其他事务设置的排他锁不会阻碍当前事务读取锁定数据.允许脏读可能产生较多的并发操作,但其代价是读取以后会被其他事务回滚的数据修改.这可能会使您的事务出错,向用户显示从未提交过的数据,或者导致用户两次看到记录

博客园有许多关于nolock的文章,大部分都写得很好,例如:http://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/4292320.html 这里仅结合个人项目,作为个人笔记记录. nolock 的使用方法如: select * from table1 with(nolock) with 后面加“锁定提示”,具体的锁定提示有许多种,有表级别,页级别,行级别等等.具体可以参照上面的链接. nolock 是锁定级别是:不采用任何锁.在允许脏读的情况下,使用nolock可以提升查

锁定数据库的一个表的区别 SELECT * FROM table WITH (HOLDLOCK) 其他事务可以读取表,但不能更新删除 SELECT * FROM table WITH (TABLOCKX) 其他事务不能读取表,更新和删除 SELECT语句中的各项"加锁选项"以及相应的功能说明. NOLOCK(不加锁) 此选项被选中时,SQL Server 在读取或修改数据时不加任何锁. 在这种情况下,用户有可能读取到未完成事务(Uncommited Transaction)或回滚(Ro

锁的概述 一. 为什么要引入锁 多个用户同时对数据库的并发操作时会带来以下数据不一致的问题: 丢失更新A,B两个用户读同一数据并进行修改,其中一个用户的修改结果破坏了另一个修改的结果,比如订票系统 脏读A用户修改了数据,随后B用户又读出该数据,但A用户因为某些原因取消了对数据的修改,数据恢复原值,此时B得到的数据就与数据库内的数据产生了不一致 不可重复读A用户读取数据,随后B用户读出该数据并修改,此时A用户再读取数据时发现前后两次的值不一致 并发控制的主要方法是封锁,锁就是在一段时间内禁止用户做

1.事务的四个属性 原子性Atomicity,一致性Consistency,隔离性Isolation,持久性Durability ,即ACID特性. 原子性:事务必须是一个完整工作的单元,要么全部执行,要么全部不执行. 一致性:事务结束的时候,所有的内部数据都是正确的. 隔离性:并发多个事务时,各个事务不干涉内部数据,处理的都是另外一个事务处理之前或之后的数据. 持久性:事务提交之后,数据是永久性的,不可再回滚. 2.在SQL Server中事务被分为3类常见的事务 自动提交事务:是SQL Se

事务是什么 在SQL Server中事务是构成一个工作逻辑单元的一系列任务,也就说多个任务放在一起执行,这些任务要么全部执行成功,要么全部执行失败. 通过事务我们可以保证数据的完整性,例如:用户A给用户B转1000块钱,如果从用户A的账号中扣了1000块,但是在向用户B账号添加1000块的时候执行失败,这个时候用户A说自己转了,用户B却有没收到,两个还不得打起来.所以针对于这种情况,需要使用事务,其中从用户A账号扣除1000块钱是一个任务,向用户B账号添加1000块是另一个任务,这两个任务如果都

SQL Server中的事务与锁   了解事务和锁 事务:保持逻辑数据一致性与可恢复性,必不可少的利器. 锁:多用户访问同一数据库资源时,对访问的先后次序权限管理的一种机制,没有他事务或许将会一塌糊涂,不能保证数据的安全正确读写. 死锁:是数据库性能的重量级杀手之一,而死锁却是不同事务之间抢占数据资源造成的. 不懂的听上去,挺神奇的,懂的感觉我在扯淡,下面带你好好领略下他们的风采,嗅査下他们的狂骚.. 先说事务--概念,分类 用华仔无间道中的一句来给你诠释下:去不了终点,回到原点. 举例说明:

简介 死锁的本质是一种僵持状态,是多个主体对于资源的争用而导致的.理解死锁首先需要对死锁所涉及的相关观念有一个理解. 一些基础知识 要理解SQL Server中的死锁,更好的方式是通过类比从更大的面理解死锁.比如说一个经典的例子就是汽车(主体)对于道路(资源)的征用,如图1所示. 图1.对于死锁的直观理解 在图1的例子中,每队汽车都占有一条道路,但都需要另外一队汽车所占有的另一条道路,因此互相阻塞,谁都无法前行,因此造成了死锁.由这个简单的例子可以看出,发生死锁需要四个必要条件,如下: 1)互斥

摘自: http://www.myexception.cn/sql-server/385562.html 高手进 锁 nolock,rowlock,tablock,xlock,paglock 锁 nolock,rowlock,tablock,xlock,paglock 请问大哥,在什么情况下用什么样的锁,小弟不太明白. ------解决方案-------------------- SQL code 锁定提示 描述 HOLDLOCK 将共享锁保留到事务完成,而不是在相应的表.行或数据页不再需要时就

数据库是一个并发操作的环境,就像多线程一样,这样在高并发的情况下回出现一些问题. 假设我们有一张表Account,表结构和数据如下所示 AccountName Balance jo 100 fo 200 假设我们有两个事事务(T1,T2) 脏读:当一个事务允许读取另外一个事务修改但未提交的数据时,就可能发生脏读(dirty reads). (1)T1更新jo的余额: WHERE AccountName='jo' (2)T2选出jo的余额: SELECT Balance FROM Account

OA的数据库最近多次出现某进程一直占用资源,导致其他进程无法执行.使用sp_who2 和 sql server profiler跟踪查询,发现有以下几个语句常常占用资源: 1.declare @P1 int set @P1=NULL declare @P2 int set @P2=0 declare @P3 int set @P3=0 exec sp_cursorprepexec @P1 output, @P2 output, N'@P0 nvarchar(4000)', N'SELECT CO

前言 上一篇我们分析了数据库中的统计信息的作用,我们已经了解了数据库如何通过统计信息来掌控数据库中各个表的内容分布.不清楚的童鞋可以点击参考. 作为调优系列的文章,数据库的索引肯定是不能少的了,所以本篇我们就开始分析这块内容,关于索引的基础知识就不打算深入分析了,网上一搜一片片的,本篇更侧重的是一些实战项内容展示,希望通过本篇文章各位看官能在真正的场景中找到合适的解决方法足以. 对于索引的使用,我希望的是遇到问题找到合适的解决方法就可以,切勿乱用!!! 本篇在分析出索引的优越性的同时也将负面影响

并发控制模型   1.悲观并发控制: A.默认冲突存在,当前进程通过获取当前数据的锁阻止其他进程的访问. B.读与写之间是相互阻塞. 2.乐观并发控制: A.使用行版本控制保持数据被操作前的状态. B.读与写之间不会相互阻塞:但是写会发生阻塞,SQL SERVER会把冲突的错误信息发送给上层的应用程序. 并发造成的数据行为   1.丢失更新 当两个进程都读取数据A并修改了数据值,就会造成某个进程修改的数据值被覆盖. 数据A=10  时间 进程1   进程2  1 SELECT A     2  

事物处理   事务是SQL Server中的单个逻辑单元,一个事务内的所有SQL语句作为一个整体执行,要么全部执行,要么都不执行. 事务有4个属性,称为ACID(原子性.一致性.隔离性和持久性)   原子性   事务必须是原子工作单元.对于其数据修改,要么全都执行,要么全都不执行. 一致性  事务在完成时,必须使所有的数据都保持一致状态. 隔离性  由并发事务所做的修改必须与任何其他并发事务所做的修改隔离. 持久性  事务完成之后,它对于系统的影响是永久性的.       事务分类   按事务的

前言 关系型数据库发展至今,细节上以做足文章,在寻求自身突破发展的过程中,内存与分布式数据库是当下最流行的主题,这与性能及扩展性在大数据时代的需求交相辉映.SQL Server作为传统的数据库也在最新发布版本SQL Server 2014中提供了新利器 SQL Server In-Memory OLTP(Hekaton),使得其在OLTP系统中的性能有了几十倍甚至上百倍的性能提升,本篇文章为大家探究一二. 大数据时代的数据如何组织应用?这恐怕众口不一.但不可否认,关系型数据依旧是当下世界最有效的