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第 3 章 数据库
引用了：CYC数据库篇
第 3.1 节 数据库系统原理
目录
一、事务
概念
事务指的是满足 ACID 特性的一组操作，可以通过 Commit 提交一个事务，也可以使用 Rollback 进行回滚。
ACID
1. 原子性（Atomicity）
事务被视为不可分割的最小单元，事务的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚。
回滚可以用回滚日志来实现，回滚日志记录着事务所执行的修改操作，在回滚时反向执行这些修改操作即可。
2. 一致性（Consistency）
数据库在事务执行前后都保持一致性状态。在一致性状态下，所有事务对一个数据的读取结果都是相同的。
3. 隔离性（Isolation）
一个事务所做的修改在最终提交以前，对其它事务是不可见的。
4. 持久性（Durability）
一旦事务提交，则其所做的修改将会永远保存到数据库中。即使系统发生崩溃，事务执行的结果也不能丢失。
使用重做日志来保证持久性。
事务的 ACID 特性概念简单，但不是很好理解，主要是因为这几个特性不是一种平级关系：
- 只有满足一致性，事务的执行结果才是正确的。
- 在无并发的情况下，事务串行执行，隔离性一定能够满足。此时只要能满足原子性，就一定能满足一致性。
- 在并发的情况下，多个事务并行执行，事务不仅要满足原子性，还需要满足隔离性，才能满足一致性。
- 事务满足持久化是为了能应对数据库崩溃的情况。
AUTOCOMMIT
MySQL 默认采用自动提交模式。也就是说，如果不显式使用START TRANSACTION语句来开始一个事务，那么每个查询都会被当做一个事务自动提交。
二、并发一致性问题
在并发环境下，事务的隔离性很难保证，因此会出现很多并发一致性问题。
丢失修改
T1 和 T2 两个事务都对一个数据进行修改，T1 先修改，T2 随后修改，T2 的修改覆盖了 T1 的修改。
读脏数据
T1 修改一个数据，T2 随后读取这个数据。如果 T1 撤销了这次修改，那么 T2 读取的数据是脏数据。
不可重复读
T2 读取一个数据，T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。
幻影读
T1 读取某个范围的数据，T2 在这个范围内插入新的数据，T1 再次读取这个范围的数据，此时读取的结果和和第一次读取的结果不同。
产生并发不一致性问题主要原因是破坏了事务的隔离性，解决方法是通过并发控制来保证隔离性。并发控制可以通过封锁来实现，但是封锁操作需要用户自己控制，相当复杂。数据库管理系统提供了事务的隔离级别，让用户以一种更轻松的方式处理并发一致性问题。
三、封锁
封锁粒度
MySQL 中提供了两种封锁粒度：行级锁以及表级锁。
应该尽量只锁定需要修改的那部分数据，而不是所有的资源。锁定的数据量越少，发生锁争用的可能就越小，系统的并发程度就越高。
但是加锁需要消耗资源，锁的各种操作（包括获取锁、释放锁、以及检查锁状态）都会增加系统开销。因此封锁粒度越小，系统开销就越大。
在选择封锁粒度时，需要在锁开销和并发程度之间做一个权衡。
PS:
Innodb在没有用到索引的时候，用的是表级锁 IS IX
Innodb在用到索引的时候，用的是行级锁/Gap锁
无论是表级锁（开销小）还是行级锁，都分为共享锁和排他锁。
封锁类型
1. 读写锁
- 排它锁（Exclusive），简写为 X 锁，又称写锁。
- 共享锁（Shared），简写为 S 锁，又称读锁。
有以下两个规定：
- 一个事务对数据对象 A 加了 X 锁，就可以对 A 进行读取和更新。加锁期间其它事务不能对 A 加任何锁。
- 一个事务对数据对象 A 加了 S 锁，可以对 A 进行读取操作，但是不能进行更新操作。加锁期间其它事务能对 A 加 S 锁，但是不能加 X 锁。
锁的兼容关系如下：
| – | X | S |
|---|---|---|
| X | × | × |
| S | × | √ |
2. 意向锁
使用意向锁（Intention Locks）可以更容易地支持多粒度封锁。
在存在行级锁和表级锁的情况下，事务 T 想要对表 A 加 X 锁，就需要先检测是否有其它事务对表 A 或者表 A 中的任意一行加了锁，那么就需要对表 A 的每一行都检测一次，这是非常耗时的。
意向锁在原来的 X/S 锁之上引入了 IX/IS，IX/IS 都是表锁，用来表示一个事务想要在表中的某个数据行上加 X 锁或 S 锁。有以下两个规定：
- 一个事务在获得某个数据行对象的 S 锁之前，必须先获得表的 IS 锁或者更强的锁；
- 一个事务在获得某个数据行对象的 X 锁之前，必须先获得表的 IX 锁。
通过引入意向锁，事务 T 想要对表 A 加 X 锁，只需要先检测是否有其它事务对表 A 加了 X/IX/S/IS 锁，如果加了就表示有其它事务正在使用这个表或者表中某一行的锁，因此事务 T 加 X 锁失败。
各种锁的兼容关系如下：
| – | X | IX | S | IS |
|---|---|---|---|---|
| X | × | × | × | × |
| IX | × | √ | × | √ |
| S | × | × | √ | √ |
| IS | × | √ | √ | √ |
解释如下：
- 任意 IS/IX 锁之间都是兼容的，因为它们只是表示想要对表加锁，而不是真正加锁；
- S 锁只与 S 锁和 IS 锁兼容，也就是说事务 T 想要对数据行加 S 锁，其它事务可以已经获得对表或者表中的行的 S 锁。
封锁协议
1. 三级封锁协议
一级封锁协议
事务 T 要修改数据 A 时必须加 X 锁，直到 T 结束才释放锁。
可以解决丢失修改问题，因为不能同时有两个事务对同一个数据进行修改，那么事务的修改就不会被覆盖。
| T1 | T2 |
|---|---|
| lock-x(A) | |
| read A=20 | |
| lock-x(A) | |
| wait | |
| write A=19 | . |
| commit | . |
| unlock-x(A) | . |
| obtain | |
| read A=19 | |
| write A=21 | |
| commit | |
| unlock-x(A) |
二级封锁协议
在一级的基础上，要求读取数据 A 时必须加 S 锁，读取完马上释放 S 锁。
可以解决读脏数据问题，因为如果一个事务在对数据 A 进行修改，根据 1 级封锁协议，会加 X 锁，那么就不能再加 S 锁了，也就是不会读入数据。
| T1 | T2 |
|---|---|
| lock-x(A) | |
| read A=20 | |
| write A=19 | |
| lock-s(A) | |
| wait | |
| rollback | . |
| A=20 | . |
| unlock-x(A) | . |
| obtain | |
| read A=20 | |
| unlock-s(A) | |
| commit |
三级封锁协议
在二级的基础上，要求读取数据 A 时必须加 S 锁，直到事务结束了才能释放 S 锁。
可以解决不可重复读的问题，因为读 A 时，其它事务不能对 A 加 X 锁，从而避免了在读的期间数据发生改变。
| T1 | T2 |
|---|---|
| lock-s(A) | |
| read A=20 | |
| lock-x(A) | |
| wait | |
| read A=20 | . |
| commit | . |
| unlock-s(A) | . |
| obtain | |
| read A=20 | |
| write A=19 | |
| commit | |
| unlock-X(A) |
2. 两段锁协议
加锁和解锁分为两个阶段进行。
可串行化调度是指，通过并发控制，使得并发执行的事务结果与某个串行执行的事务结果相同。
事务遵循两段锁协议是保证可串行化调度的充分条件。例如以下操作满足两段锁协议，它是可串行化调度。
lock-x(A)...lock-s(B)...lock-s(C)...unlock(A)...unlock(C)...unlock(B)
但不是必要条件，例如以下操作不满足两段锁协议，但是它还是可串行化调度。
lock-x(A)...unlock(A)...lock-s(B)...unlock(B)...lock-s(C)...unlock(C)
MySQL 隐式与显示锁定
MySQL 的 InnoDB 存储引擎采用两段锁协议，会根据隔离级别在需要的时候自动加锁，并且所有的锁都是在同一时刻被释放，这被称为隐式锁定。
InnoDB 也可以使用特定的语句进行显示锁定：
SELECT ... LOCK In SHARE MODE;
SELECT ... FOR UPDATE;
四、隔离级别
未提交读（READ UNCOMMITTED）
事务中的修改，即使没有提交，对其它事务也是可见的。
提交读（READ COMMITTED）
一个事务只能读取已经提交的事务所做的修改。换句话说，一个事务所做的修改在提交之前对其它事务是不可见的。
可重复读（REPEATABLE READ）
保证在同一个事务中多次读取同样数据的结果是一样的。
可串行化（SERIALIZABLE）
强制事务串行执行。
需要加锁实现，而其它隔离级别通常不需要。
| 隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻影读 |
|---|---|---|---|
| 未提交读 | √ | √ | √ |
| 提交读 | × | √ | √ |
| 可重复读 | × | × | √ |
| 可串行化 | × | × | × |
五、多版本并发控制
多版本并发控制（Multi-Version Concurrency Control, MVCC）是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎实现隔离级别的一种具体方式，用于实现提交读和可重复读这两种隔离级别。而未提交读隔离级别总是读取最新的数据行，无需使用 MVCC。可串行化隔离级别需要对所有读取的行都加锁，单纯使用 MVCC 无法实现。
版本号
- 系统版本号：是一个递增的数字，每开始一个新的事务，系统版本号就会自动递增。
- 事务版本号：事务开始时的系统版本号。
隐藏的列
MVCC 在每行记录后面都保存着两个隐藏的列，用来存储两个版本号：
- 创建版本号：指示创建一个数据行的快照时的系统版本号；
- 删除版本号：如果该快照的删除版本号大于当前事务版本号表示该快照有效，否则表示该快照已经被删除了。
Undo 日志
MVCC 使用到的快照存储在 Undo 日志中，该日志通过回滚指针把一个数据行（Record）的所有快照连接起来。
实现过程
以下实现过程针对可重复读隔离级别。
当开始一个事务时，该事务的版本号肯定大于当前所有数据行快照的创建版本号，理解这一点很关键。数据行快照的创建版本号是创建数据行快照时的系统版本号，系统版本号随着创建事务而递增，因此新创建一个事务时，这个事务的系统版本号比之前的系统版本号都大，也就是比所有数据行快照的创建版本号都大。
1. SELECT
多个事务必须读取到同一个数据行的快照，并且这个快照是距离现在最近的一个有效快照。但是也有例外，如果有一个事务正在修改该数据行，那么它可以读取事务本身所做的修改，而不用和其它事务的读取结果一致。
把没有对一个数据行做修改的事务称为 T，T 所要读取的数据行快照的创建版本号必须小于 T 的版本号，因为如果大于或者等于 T 的版本号，那么表示该数据行快照是其它事务的最新修改，因此不能去读取它。除此之外，T 所要读取的数据行快照的删除版本号必须大于 T 的版本号，因为如果小于等于 T 的版本号，那么表示该数据行快照是已经被删除的，不应该去读取它。
2. INSERT
将当前系统版本号作为数据行快照的创建版本号。
3. DELETE
将当前系统版本号作为数据行快照的删除版本号。
4. UPDATE
将当前系统版本号作为更新前的数据行快照的删除版本号，并将当前系统版本号作为更新后的数据行快照的创建版本号。可以理解为先执行 DELETE 后执行 INSERT。
ReadView
MVCC 维护了一个 ReadView 结构，主要包含了当前系统未提交的事务列表 TRX_IDs {TRX_ID_1, TRX_ID_2, …}，还有该列表的最小值 TRX_ID_MIN 和 TRX_ID_MAX。
在进行 SELECT 操作时，根据数据行快照的 TRX_ID 与 TRX_ID_MIN 和 TRX_ID_MAX 之间的关系，从而判断数据行快照是否可以使用：
TRX_ID < TRX_ID_MIN，表示该数据行快照时在当前所有未提交事务之前进行更改的，因此可以使用。
TRX_ID > TRX_ID_MAX，表示该数据行快照是在事务启动之后被更改的，因此不可使用。
TRX_ID_MIN <= TRX_ID <= TRX_ID_MAX，需要根据隔离级别再进行判断：
提交读：如果 TRX_ID 在 TRX_IDs 列表中，表示该数据行快照对应的事务还未提交，则该快照不可使用。否则表示已经提交，可以使用。
可重复读：都不可以使用。因为如果可以使用的话，那么其它事务也可以读到这个数据行快照并进行修改，那么当前事务再去读这个数据行得到的值就会发生改变，也就是出现了不可重复读问题。
在数据行快照不可使用的情况下，需要沿着 Undo Log 的回滚指针 ROLL_PTR 找到下一个快照，再进行上面的判断。
快照读与当前读
1. 快照读
使用 MVCC 读取的是快照中的数据，这样可以减少加锁所带来的开销。
select * from table ...;
2. 当前读
读取的是最新的数据，需要加锁。以下第一个语句需要加 S 锁，其它都需要加 X 锁。
select * from table where ? lock in share mode;
select * from table where ? for update;
insert;
update;
delete;
六、Next-Key Locks
Next-Key Locks 是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎的一种锁实现。
MVCC 不能解决幻影读问题，Next-Key Locks 就是为了解决这个问题而存在的。在可重复读（REPEATABLE READ）隔离级别下，使用 MVCC + Next-Key Locks 可以解决幻读问题。
Next-Key Locks = Record Locks+ Gap Locks 锁记录索引以及其间隙
Record Locks
锁定一个记录上的索引，而不是记录本身。
如果表没有设置索引，InnoDB 会自动在主键上创建隐藏的聚簇索引，因此 Record Locks 依然可以使用。
Gap Locks -》解决幻读（插入）
锁定索引之间的间隙，但是不包含索引本身。例如当一个事务执行以下语句，其它事务就不能在 t.c 中插入 15。
在可重复读的事务级别下面，普通的select读的是快照，不存在幻读情况，但是如果加上for update的话，读取是已提交事务数据，gap锁保证for update情况下，不出现幻读。
SELECT c FROM t WHERE c BETWEEN 10 and 20 FOR UPDATE;
Next-Key Locks
它是 Record Locks 和 Gap Locks 的结合，不仅锁定一个记录上的索引，也锁定索引之间的间隙。例如一个索引包含以下值：10, 11, 13, and 20，那么就需要锁定以下区间：
(-∞, 10]
(10, 11]
(11, 13]
(13, 20]
(20, +∞)
七、关系数据库设计理论
函数依赖
记 A->B 表示 A 函数决定 B，也可以说 B 函数依赖于 A。
如果 {A1，A2，… ，An} 是关系的一个或多个属性的集合，该集合函数决定了关系的其它所有属性并且是最小的，那么该集合就称为键码。
对于 A->B，如果能找到 A 的真子集 A’，使得 A’-> B，那么 A->B 就是部分函数依赖，否则就是完全函数依赖。
对于 A->B，B->C，则 A->C 是一个传递函数依赖。
异常
以下的学生课程关系的函数依赖为 {Sno, Cname} -> {Sname, Sdept, Mname, Grade}，键码为 {Sno, Cname}。也就是说，确定学生和课程之后，就能确定其它信息。
| Sno | Sname | Sdept | Mname | Cname | Grade |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 学生-1 | 学院-1 | 院长-1 | 课程-1 | 90 |
| 2 | 学生-2 | 学院-2 | 院长-2 | 课程-2 | 80 |
| 2 | 学生-2 | 学院-2 | 院长-2 | 课程-1 | 100 |
| 3 | 学生-3 | 学院-2 | 院长-2 | 课程-2 | 95 |
不符合范式的关系，会产生很多异常，主要有以下四种异常：
- 冗余数据：例如
学生-2出现了两次。 - 修改异常：修改了一个记录中的信息，但是另一个记录中相同的信息却没有被修改。
- 删除异常：删除一个信息，那么也会丢失其它信息。例如删除了
课程-1需要删除第一行和第三行，那么学生-1的信息就会丢失。 - 插入异常：例如想要插入一个学生的信息，如果这个学生还没选课，那么就无法插入。
范式
范式理论是为了解决以上提到四种异常。
高级别范式的依赖于低级别的范式，1NF 是最低级别的范式。
1. 第一范式 (1NF)
属性不可分。
2. 第二范式 (2NF)
每个非主属性完全函数依赖于键码。
可以通过分解来满足。
分解前
| Sno | Sname | Sdept | Mname | Cname | Grade |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 学生-1 | 学院-1 | 院长-1 | 课程-1 | 90 |
| 2 | 学生-2 | 学院-2 | 院长-2 | 课程-2 | 80 |
| 2 | 学生-2 | 学院-2 | 院长-2 | 课程-1 | 100 |
| 3 | 学生-3 | 学院-2 | 院长-2 | 课程-2 | 95 |
以上学生课程关系中，{Sno, Cname} 为键码，有如下函数依赖：
- Sno -> Sname, Sdept
- Sdept -> Mname
- Sno, Cname-> Grade
Grade 完全函数依赖于键码，它没有任何冗余数据，每个学生的每门课都有特定的成绩。
Sname, Sdept 和 Mname 都部分依赖于键码，当一个学生选修了多门课时，这些数据就会出现多次，造成大量冗余数据。
分解后
关系-1
| Sno | Sname | Sdept | Mname |
|---|---|---|---|
| 1 | 学生-1 | 学院-1 | 院长-1 |
| 2 | 学生-2 | 学院-2 | 院长-2 |
| 3 | 学生-3 | 学院-2 | 院长-2 |
有以下函数依赖：
- Sno -> Sname, Sdept
- Sdept -> Mname
关系-2
| Sno | Cname | Grade |
|---|---|---|
| 1 | 课程-1 | 90 |
| 2 | 课程-2 | 80 |
| 2 | 课程-1 | 100 |
| 3 | 课程-2 | 95 |
有以下函数依赖：
- Sno, Cname -> Grade
3. 第三范式 (3NF)
非主属性不传递函数依赖于键码。
上面的 关系-1 中存在以下传递函数依赖：
- Sno -> Sdept -> Mname
可以进行以下分解：
关系-11
| Sno | Sname | Sdept |
|---|---|---|
| 1 | 学生-1 | 学院-1 |
| 2 | 学生-2 | 学院-2 |
| 3 | 学生-3 | 学院-2 |
关系-12
| Sdept | Mname |
|---|---|
| 学院-1 | 院长-1 |
| 学院-2 | 院长-2 |
八、ER 图
Entity-Relationship，有三个组成部分：实体、属性、联系。
用来进行关系型数据库系统的概念设计。
实体的三种联系
包含一对一，一对多，多对多三种。
- 如果 A 到 B 是一对多关系，那么画个带箭头的线段指向 B；
- 如果是一对一，画两个带箭头的线段；
- 如果是多对多，画两个不带箭头的线段。
下图的 Course 和 Student 是一对多的关系。
表示出现多次的关系
一个实体在联系出现几次，就要用几条线连接。
下图表示一个课程的先修关系，先修关系出现两个 Course 实体，第一个是先修课程，后一个是后修课程，因此需要用两条线来表示这种关系。
联系的多向性
虽然老师可以开设多门课，并且可以教授多名学生，但是对于特定的学生和课程，只有一个老师教授，这就构成了一个三元联系。
表示子类
用一个三角形和两条线来连接类和子类，与子类有关的属性和联系都连到子类上，而与父类和子类都有关的连到父类上。
发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/2801.html原文链接：https://javaforall.cn
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