脏读（Dirty Read）是指在并发环境中，一个事务读取到了另一个事务未提交的数据。脏读会导致数据的不一致性，因此一般情况下应该避免使用脏读。
之前因为MySQL没有with（nolock）这种写法，于是想设置隔离级别，结果被坑。 直觉以为和MSSQL一样只要打set transaction isolation level xxx 就能搞定 ，然后弄了老半天才发现中间需要价格session ，结果今天写SQL的时候感觉每个表都打with（nolock）太吃力，干脆直接设置READ UNCOMMITTED多美。。。 --设置当前查询隔离级别 SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED --查询
1.read uncommited--读未提交前置条件： 1.开启两个 mysql 客户端终端
很多水友都问我，为什么要写文，吃力不讨好，上班都已经够累，回到家瘫在床上等吃的，多好。
SQL Server中可以锁定的资源包括：RID或键（行）、页、对象（如表）、数据库等等。
今天在查询数据库的时候，向开发要了一条查询语句，发现在语句表的后面有with(nolock)，不知道这是干啥用的，之前没遇到过，所以就差了下：
SET TRANSACTION语句为当前进程设置控制SQL事务的参数。 这些参数在下一个事务开始时生效，并在当前进程持续期间或直到显式重置为止。 它们不会在事务结束时自动重置为默认值。
想成为一个高级程序员，数据库的使用是必须要会的。而数据库的使用纯熟程度，也侧面反映了一个开发的水平。
下篇的内容很多都会在工作中用到，尤其是可编程对象，那些年我们写过的存储过程，有木有？到目前为止很多大型传统企业仍然很依赖存储过程。这部分主要难理解的部分是事务和锁机制这块，本文会进行简单的阐述。虽然很多SQL命令可以通过工具自动生成，但如果能通过记忆的话速度会更快，那么留给自己思考的时间就越多。此外，由于锁这部分知识比较复杂，不同的数据库厂商的实现也有不同，SQLSERVER除了我们常见的共享锁、排它锁（包括表级、页级、行级），意向锁，还有一些更复杂的锁，如自旋锁等，这部分内容会在之后的T-SQL深入解析部
START TRANSACTION语句启动一个事务。 START TRANSACTION立即启动一个事务，而不管当前的提交模式设置如何。 无论当前的提交模式设置如何，以START transaction开始的事务必须通过发出显式COMMIT或ROLLBACK来结束。
1>. FROM 2>. WHERE 3>. GROUP BY 4>. HAVING 5>. SELECT 6>. ORDER BY
MySQL手册提供了一个关于MySQL支持的事务隔离模式的恰当描述 – 在这里我并不会再重复，而是聚焦到对性能的影响上。
一、SQL Server事务的本质 • 什么是SQL Server数据库事务？ 事务:是作为单个工作单元而执行的--系列操作，如查询和修改数据，甚至可能是修改数据定义。 事务:保持逻辑数据一致性与可恢复性，必不可少的利器。 • SQL Server数据库事务举例 在一个事务中，你写了2条sql语句，一条是修改订单表状态,一条是修改库存表库存-1 。 如果在修改订单表状态的时候出错，事务能够回滚，数据将恢复到没修改之前的数据状态，下面的修改库存也就不执行，这样确保你关系逻辑的一致，安全。 • 阿笨对
WHERE子句限定或取消查询选择中的特定行。 符合条件的行是那些条件表达式为真的行。 条件表达式是逻辑测试(谓词)的列表，可以通过AND和OR逻辑操作符链接这些测试(谓词)。 这些谓词可以使用NOT一元逻辑操作符进行反转。
在上篇文章类的加载分析中，分析了非懒加载类的加载流程，ro、rw、rwe的逻辑，方法的排序流程等，本篇将重点分析懒加载类和分类的加载过程。
最近，当开发人员David Glasser了解MongoDB默认执行脏读的糟糕方式时，MongoDB再次成为Reddit的佼佼者。在本文中，我们将解释什么是隔离级别和脏读以及如何在流行的数据库中实现它们。
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。
仅从ACID或非ACID角度考虑问题是不够的，你应知道你的数据库支持何种事务隔离级别。
如果不显示定义事务的边界，则SQL Server会默认把每个单独的语句作为一个事务，即在执行完每个语句之后就会自动提交事务。
接下来一次来验证每个隔离级别的特性,首先我们先建一张表,我们建立账户表account用来测试我们的事务隔离级别：
脏读（Dirty Read）发生在一个事务读取了另一个事务尚未提交的数据时。如果那个未提交的事务最终被回滚，那么第一个事务读取的数据就是“脏”的，因为它读取了从未最终存在过的数据状态。
数据库在同时处理多个事务时需要决定事务之间能否看到对方的修改，能看到多少等等。根据隔离的严格程度，从严到松可以分为 Serializable, Repeatable reads, Read committed, Read uncommitted。我们用下面这个 KV 存储的例子来解释这四个隔离级别。KV 存储的初始状态如下：
嗨，亲爱的读者朋友们！欢迎来到这篇关于基于注解的Spring事务控制的博客。如果你曾为事务处理而头痛，那么这里将为你揭开事务的神秘面纱。我们将一步步深入探讨Spring事务的世界，用简单易懂的语言、充满情感色彩的文字，带你领略事务的奇妙之旅。
事务是MySQL的Innodb存储引擎比较大的亮点，大家对事务的隔离级别肯定都不陌生，那么如何查看当前事务的隔离级别呢？这个方法可能大家也知道，不就是查看当前的transaction_isolation变量么？下面我们分三个部分给说说这个修改隔离级别的操作：
数据库事务详解 什么是事务 事务特性(ACID特性) 原子性、一致性、隔离性、持久性 事务的隔离级别 Read uncommitted：读未提交 Read committed：读提交 Repeatable read：可重复读 Serializable：序列化 什么时候会出现幻读？ 如何查看当前事务的隔离级别 如何设置事务的隔离级别 提交事务 回滚事务 脏读 怎么解决脏读？ 虚读(幻读) 怎么解决幻读？ 不可重复读 怎么解决不可重复读？ 什么是事务 事务是应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否
以上说明事务隔离级别主要针对读操作来说的。(DML语句我们可以不考虑事务隔离级别，因为任何事物隔离级别下DML的加锁都很严格，属于得不到就等待的类型)
以前总是追求新东西，发现基础才是最重要的，今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化。 本系列主要是针对T-SQL的总结。 概述： 本篇主要是对SQL中事务和并发的详细讲解。 一、事务 1.什么是事务 为单个工作单元而执行的一系列操作。如查询、修改数据、修改数据定义。 2.语法 （1）显示定义事务的开始、提交 BEGIN TRAN INSERT INTO b(t1) VALUES(1) INSERT INTO b(t1) VALUES(2) COMMIT TRAN （2）隐式定义 如果不显示定
⑴ 原子性（Atomicity） 原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，这和前面两篇博客介绍事务的功能是一样的概念，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。 ⑵ 一致性（Consistency） 一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。 拿转账来说，假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000，那么不管A和B之间如何转账，转几次账，事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000，这就是事务的一致性。 ⑶ 隔离性（Isolation） 隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。 即要达到这么一种效果：对于任意两个并发的事务T1和T2，在事务T1看来，T2要么在T1开始之前就已经结束，要么在T1结束之后才开始，这样每个事务都感觉不到有其他事务在并发地执行。 关于事务的隔离性数据库提供了多种隔离级别，稍后会介绍到。 ⑷ 持久性（Durability） 持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。 例如我们在使用JDBC操作数据库时，在提交事务方法后，提示用户事务操作完成，当我们程序执行完成直到看到提示后，就可以认定事务以及正确提交，即使这时候数据库出现了问题，也必须要将我们的事务完全执行完成，否则就会造成我们看到提示事务处理完毕，但是数据库因为故障而没有执行事务的重大错误。
A(Automicity)原子性，要么成功要么失败 C(consistency)一致性 I(isolation)隔离性 D(durability)持久性
1、 首先要搞明白什么叫执行计划？ 执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案，这个方案是由查询优化器自动分析产生的，比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录，那查询优化器会选择“索引查找”方式，如果该表进行了归档，当前只剩下5000条记录了，那查询优化器就会改变方案，采用 “全表扫描”方式。 可见，执行计划并不是固定的，它是“个性化的”。产生一个正确的“执行计划”有两点很重要： (1) SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么？ (2) 查询
执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案，这个方案是由查询优化器自动分析产生的，比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录，那查询优化器会选择“索引查找”方式，如果该表进行了归档，当前只剩下5000条记录了，那查询优化器就会改变方案，采用 “全表扫描”方式。
是数据库操作的最小工作单元，是作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作；这些操作作为一个整体一起向系统提交，要么都执行、要么都不执行；事务是一组不可再分割的操作集合（工作逻辑单元）；
即在一个功能模块中新增其他功能，比方说你要下楼取个快递，你同事对你说帮我也取一下呗，你就顺道取了。在工作中如果系统中有些包和类中没有使用AOP，例如日志，事务和异常处理，那么就必须在每个类和方法中去实现它们。 代码纠缠每个类和方法中都包含日志，事务以及异常处理甚至是业务逻辑。在一个这样的方法中，很难分清代码中实际做的是什么处理。AOP 所做的就是将所有散落各处的事务代码集中到一个事务切面中。
事务(Transaction)是数据库系统中一系列操作的一个逻辑单元，所有操作要么全部成功要么全部失
BUILD INDEX命令是一个特权操作。 用户必须具有%BUILD_INDEX管理权限才能执行BUILD INDEX。 如果不这样做，会出现一个带有%msg的SQLCODE -99错误，User 'name' does not have %BUILD_INDEX privileges。 如果拥有适当的授予权限，可以使用GRANT命令将%BUILD_INDEX权限分配给用户或角色。 管理权限是特定于名称空间的。
在数据库中事务是工作的逻辑单元，一个事务是由一个或多个完成一组的相关行为的SQL语句组成，通过事务机制确保这一组SQL语句所作的操作要么都成功执行，完成整个工作单元操作，要么一个也不执行。
问题的提出 为了保证并发操作数据的正确性及一致性，SQL规范于1992年提出了数据库事务隔离级别。 事务隔离级别分类 事务隔离级别由低往高可分为以下几类 READ UNCOMMITTED，读取未提交的数据。 这是最不安全的一种级别，查询语句在无锁的情况下运行，并能读取到别的未提交的数据，造成脏读，如果未提交的那个事务数据全部回滚了，而之前读取了这个事务的数据即是脏数据，这种数据不一致性读造成的危害是可想而知的。 READ COMMITTED，读取已提交的数据。 一个事务只能读取数据库中
事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元,事务具有以下4个属性,通常简称为事务的ACID属性。
隔离性其实比想象的要复杂。 在SQL标准中定义了四种隔离级别, 每一个事务中所做的修改,哪些在事务内和事务间是可见的,哪些是不可见的。较低级别的隔离通常可以执行更高的并发,系统的开销也更低。
对于软件开发人员来说，有时候我们需要面对瞬时海量的并发请求，例如阿里双十一等活动，当处理并发流程时需要我们通过各种机制保持数据一致性，其中，最有效的一种机制就是锁机制。而对于数据库管理人员来说，并发问题同样存在。并发问题的本质在于一条逻辑代码在机器层面可能需要几条指令来完成，也就是说这条逻辑代码可能在多个机器周期内完成，如果在顺时执行时这样执行是不会存在问题的，而在并发执行时就会出现数据不一致的情况。这种最小的逻辑指令对应到数据库中就是事务，事务包含原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、一致性（Consistency）和持久性（Durability）。而由于一个事务在机器层面可能需要几条指令完成，这也意味着它在并发时会出现如下问题：脏读、不可重复读和幻读，下面以MySQL为例详细介绍在什么情况下可能会出现上述问题。
1 事件回放 2 DB Trace 线索整理 3 Log 线索整理 4 当时的数据库配置说明 5 原因分析 6 解决方案
数据库事务的隔离级别有4个，由低到高依次为Read uncommitted 、Read committed、Repeatable read 、Serializable ，这四个级别可以逐个解决脏读 、不可重复读 、幻读 这几类问题。
本文对锁、事务、并发控制做一个总结，看了网上很多文章，描述非常不准确。如有与您观点不一致，欢迎有理有据的拍砖！
锁在并发编程中扮演着非常重要的角色，本篇，我将梳理各种锁分类的概念以及各种锁实现类之间的区别与联系。
指事物必须是数据库从一个一致性状态到另一个一致性状态。也就是说一个事物执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。
SQL事务 什么是事务 事务的特性 事务的使用 事务的并发问题 事务隔离级别 什么是事务 不可分割的操作,假设该操作有ABCD四个步骤组成. 若ABCD四个步骤都成功完成,则认为事务成功. 若ABCD中任意一个步骤操作失败,则认为事务失败 默认情况下每条sql语句都是一个事务 事务只对DML语句有效,对于DQL无效 事务的特性（ACID） 原子性（Atomicity） 原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚 一致性（Consistency） 一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变
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