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为什么你精通CRUD，却搞不懂数据库的基本原理？

作者：黄小斜

来源：https://juejin.im/post/5e5528b7e51d4526ce61451d

作为一个程序员，不了解数据库怎么能行，那么数据库到底是个啥呢，作为一个Java工程师，平时和数据库打交道着实不少，所谓的CRUD其实就是对数据库进行增删改查的操作。

根据百度百科的介绍，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。

数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合，可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。

是不是没听懂，好吧，简单来说，像MySQL这样的数据库，就是用于存储结构化数据的，比如一个学生的信息数据，一个商品的数据，或者是一个学生购买商品的消费数据。

联想到平时我们经常使用的Excel，其实和数据库挺像的，数据库其实就是一个表格，里面有很多的数据类型，比如字符串，比如数字，再比如长文本等等。

而这类数据库也叫关系型数据库，典型代表就是MySQL。

再看看百度百科的介绍，关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据，以便于用户理解，关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。用户通过查询来检索数据库中的数据，而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。关系模型可以简单理解为二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。

除了关系型数据库之外，近些年来还有很多nosql（not only sql）数据库在兴起，比如MongoDB，以及图数据库、列式数据库等等，这些数据库对于新手程序员来说用的并不多，所以本文我们只讨论关于关系型数据库的内容。

关系型数据库是我们程序员平时用的最多，也最简单易上手的数据库类型，所以，学习数据库一般也从MySQL这类关系型数据库入手，一来它简单好学，二来它是免费的。

我第一次听说“数据库”这个词还是在大学的时候，那时候正值大家找工作，有一个同学和我们分享自己的求职经验，据他所说，每个公司都会考察你的数据库知识，学好了数据库，面试什么公司都不怕。

当时我还觉得挺玄乎的，不过我们学校确实没来什么大公司，我对此半信半疑，至于到底是不是这样，后来也就没再追究了。

第二次接触数据库，是在学习Java的时候，记得当初自己跟着一个小教程，下载安装了MySQL，然后从网上下载了demo代码，用当时先进的开发工具eclipse跑通了别人家的代码，其实就是增删改查。

只不过当时对这些东西也没啥概念，后来又下载了一个db的可视化工具，可以更方便地了解自己的数据库里到底都有啥。

再到后来，我开始慢慢接触项目实战，使用数据库的时间也越来越长，自以为对于数据库的理解还算可以，直到我真正地接触了数据库相关的面试题，才让我发现自己对于数据库的理解是多么的肤浅。

那个时候，我只懂写一些简单的crud，甚至连内外连接、group by和count等一些简单的sql用法都不了解，除此之外，我对于数据库的一些原理性内容几乎也是一窍不通的，比如数据库的索引、事务、锁机制，我统统不知道，更别谈如何回答相关的面试题了。

于是，我开始意识到学习数据库原理是多么重要的一件事情，我开始看数据库方面的书籍，从最基础的数据库教材，再到MySQL的原理性内容，再到mybatis这类orm框架的实现，我都逐渐地开始学习和了解，直到我能够对大部分的数据库面试题都较好地掌握。

而现在，我在一个每天要处理海量数据的公司里工作，对于数据方面的学习已经不仅仅停留在数据库了，我还要接触数据仓库、分布式数据库以及各种大数据的应用场景，学习数据知识的道路看来短时间内是走不完了。

说到MySQL，就不得不谈谈SQL了，sql，按照百科的说法是这样的

结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。

对于不同的数据库，sql的写法可能有一些差异，但是大致都是相同的，就拿MySQL来说，平时我们用到最多的就是select、update、delete和insert了，这类操作统称为数据操纵语言DML（Data Manipulation Language），用户通过它可以实现对数据库的基本操作。

当然还有操作数据库和表的一些ddl，数据库模式定义语言DDL(Data Definition Language)，是用于描述数据库中要存储的现实世界实体的语言。 简单来说，ddl其实就是用来执行建表，删表，更改表结构等操作的

以前我的sql写的并不多，毕竟简单的增删改查并不需要多复杂的sql技巧，最多就是做一下表连接。

再到后来，我开始做一些项目，接触了ORM的一些框架，比如hibernate和mybatis，这些框架甚至可以让你完全不写sql，只要调用一些增删改查的API即可，这让我很长一段时间都忽略了SQL的重要性。

其实学习sql最复杂的地方并不是一些高级用法，而是在于实际场景中的应用和优化。两条sql，可能因为简单的差异就会有很大的性能差距，差异点可能是，比如有没有走到索引，是否是全表扫描，又或者走到了哪个索引，而这样的性能分析只有在实际的场景里才有意义。

当然了，对于新手来说，学习sql的语法是放在第一位的，然后才能逐渐过渡到会使用，会优化，会分析。

想要真正学好数据库，搞定面试题中的相关问题，那你就必须要搞懂数据库的基本原理。

如果你不相信，那我随便举几个面试题常见的题型，比如”数据库事务的ACID是什么意思”、“数据库中有哪些锁”、“数据库的索引用的是什么数据结构”

上面几道题算是简易版的，在平常的面试中也经常能够看到，就算你只是背一背答案，可能也多少能答对一些，那么如果再进一步，考察一下数据库的原理性知识，恐怕就没这么简单了。

举个栗子“数据库事务的ACID是如何实现的”，“数据库中有哪些锁，分别是如何实现的，如何使用”、“数据库中的索引是如何实现的，何时命中索引，何时不能，为什么“

是不是感觉难度一下子就上来了。毕竟深入到原理性的东西，懂的人就越来越少了。除此之外，还有很多进阶的面试题，更多时候会结合实际场景来考察。

比如考察你对MySQL存储引擎innodb的理解，对于sql优化的理解 ，以及对于分布式场景下数据库能力的应用，比如分布式锁，分布式事务，以及分库分表的一些问题。

知道了面试题大概都考啥之后，接下来我们要做的就是找到症结所在，然后一一击破

学习数据库，你需要先打好基础，数据库原理是计算机科班的一门必修课，非科班的我选择的是自学，我当时也是拿着那本大学教材《数据库系统概论》来自学的。

教材这种东西，肯定还是偏理论的一点，我们要了解的内容主要包含几个方面

1、数据库模型有哪些：包括层次模型、网状模型和关系模型，我们所用的关系型数据库就是基于关系模型实现的。

2、关系数据库的基础和sql：了解关系数据库的基本概念，了解sql的基本使用方法，至少CRUD和一些常见用法要搞懂

3、数据库的安全性和完整性，这两部分内容其实理论的东西比较枯燥，实际上对应到实际场景中，安全性就是要保护数据的安全，包括权限控制和数据备份，而完整性则是通过一些约定和规范来限制数据库的存储内容，比如我们可以用主键、唯一键、非空等要求来限制字段的取值。

4、关系数据理论 这部分内容很有意思，也比较复杂，讲到了数据库的范式理论，从一范式到四范式，各有各的用法和要求，某互联网公司“第四范式”就是用这个概念来命名的。

5、事务和锁 最后一部分内容，就是数据库的两个重要组成部分，事务和锁，事务可以保证一组数据库操作的ACID特性，非常适用于需要数据一致性的场景，而数据库的锁不但是实现事务的基础，还可以灵活地适用于不同的数据库应用场景，我们还可以通过sql语句来完成加锁和释放，对于并发场景尤其管用。

学习完了数据库基础之后，接下来就该学习MySQL了，毕竟很多时候我们的数据库应用就是MySQL。

其实MySQL里的很多知识点和我们上面提到的数据库基础大同小异，而回到MySQL的实现层，我们就得来看看MySQL的存储引擎了。

MySQL的存储引擎分为innodb和myisam，相信大家对于这两个引擎区别的面试题看了也不少，比如innodb支持事务，支持行级锁，而myisam不支持。

由于现在innodb基本上是主流，所以我们讨论MySQL的时候基本上就是在讨论innodb。对于MySQL的实现原理，我认为大概有这么一些内容需要我们去学习。

首先，我们了解MySQL里有哪些数据类型，一般的用法如何，然后，尝试用MySQL去跑一些sql语句，建库建表，加索引加主键，总之，这些实践能帮助你更好地学习上述内容。

想要更好地了解MySQL的原理，我们就必须要了解MySQL的整体架构，一般来说，MySQL从上到下可以分为这么几层

也就是我们经常用的可视化工具，比如Navicat for MySQL

就是我们安装的MySQL程序，其实打开它它就是一个MySQL的服务端进程

sql执行层主要负责解析执行sql，里面包含了很多复杂的组成部分，比如解释器，分析器，优化器等等，执行层会生成一个sql的执行计划，这个计划也经常是我们分析sql性能的一个重要参考内容

存储引擎层是innodb了，比如数据要如组织和存放，索引要如何建立和管理等等，加锁怎么加，事务如何实现，都是这一层要考虑的内容。

存储引擎的下一层就是文件系统了，数据库的数据如何和文件系统进行交互，就是这一层要做的事情了。

不得不说，索引绝对是数据库中最经常考察，考点也最多的内容了。

比如给你一条sql，那么它能否命中索引，能命中哪些索引，如果想要命中某个索引，你应该如何修改，这种问题面试时是不是经常看到，变来变去这么多题型，其实面试官就是想考察你对于索引的理解。

还有就是，索引的数据结构，一样是非常热门的考点之一，索引其实是基于B+树来实现的，不知道b+树是啥，请回去看数据结构。

简单来说，它是一种多路搜索树，致力于更短的时间来完成数据检索，因为它的高度比二叉树要低，而比起普通的b树，它的非叶节点只起索引作用，而叶子节点是顺序串联的，所以非常适合做搜索树。

如果你理解了这一点，那么面对此类面试题就可以更加从容一些，面试官其实就是想知道你对b+树的了解到了什么样的程度而已。

除了索引之外，数据库中最复杂的内容可能就是事务和锁了。

就拿事务的ACID特性来说，你需要了解每个大写字母背后的实现原理，比如原子性是如何实现的，一致性是如何保证的，背后的原理是什么。

我们平时常用的事务可能就是spring里的事务模板，在事务里执行的同库数据库操作，要么都成功，要么都失败，这就是原子性。

两个事务之间互不影响，这就是隔离性，当然了，这里又涉及到了事务隔离级别。

事务隔离级别包括读未提交，读已提交，可重复读和序列化，每个事务隔离级别都适用于某种数据库读写场景，很多时候，我们都需要搞懂隔离级别背后的原理，才能更好地适用它。

MySQL里默认使用可重复读的隔离级别，这个级别基本上可以保证我们的事务按照预期执行，在MySQL中，这个事务隔离级别甚至可以解决幻读的问题。

在MySQL的事务背后，其实有一个隐藏的boss，那就是数据库的锁，很多事务的隔离级别都是通过锁来实现的，比如可重复读只要加行锁就可以实现了，而幻读则需要加上间隙锁next-key lock来实现。

行级锁和表级锁是MySQL中的两种锁，表级锁顾名思义，会直接锁表，一次只有一个事务能够访问，而行级锁其实锁的也并非是一行，在MySQL中，这个锁加在索引上，而这个索引对应的数据往往不止一行，所以这个行级锁只是理论意义上的\”行级锁\”

说了这么多，要理解MySQL的事务和锁，还是要多看看相关的书籍和文章，理解其内部的实现原理，知其然也要知其所以然。

下面又到了我们熟悉的资源推荐环节

数据库

0 《数据库系统概论》

数据库原理应该是教材吧，这本书作为数据库入门来说还是可以的，毕竟不是专门做DB的，看大厚书用处不大，这本书把数据库的基本概念都讲完了。

1 sql必知必会

​

​这本书主要是讲解sql语句怎么写，毕竟数据库最重要的一点就是要熟练地使用sql语句，当然这本书也可以当做工具书来使用。

2 深入浅出MySQL

​

​这本书适合作为MySQL的学习书籍，当你有了一定的MySQL使用经验后，可以看看它，该书从数据库的基础、开发、优化、管理维护和架构5个方面对MySQL进行了详细的介绍，讲的不算特别深，但是足够我们使用了。这本书我也只看了一部分。

3 MySQL技术内幕：innodb存储引擎

​

看完上面那本书以后，对MySQL算是比较熟悉了，不过对于面试中常考的innodb引擎，还是推荐一下这本书把，专门讲解了innodb存储引擎的相关内容。我还没有细看，但是内容足够你学好innodb了。

4 高性能Mysql

​​

这本书可以说是很厚了，更适合DBA拜读，讲的太详细了，打扰了。 如果需要获取到这些书籍的PDF版本，关注转发本文章后私信【文档】即可免费获取到

MySQL：零基础学数据库要看哪些书？从入门到精通全书籍推荐

学数据库要看哪些书？本文就针对数据库这一知识点，给大家推荐七本书籍。这些书既有零基础可以看懂的，又有可以进阶提升的内容，内容上真正做到从入门到精通都涵盖。

1.《数据库原理》

作者：DavidM．Kroenke

推荐理由：数据库原理应该是教材吧，这本书作为数据库入门来说还是可以的，毕竟不是专门做DB的，看大后书用处不大，这本书把数据库的基本概念都讲完了。

2.《SQL必知必会》

作者：福塔

推荐理由：这本书主要是讲解sql语句怎么写，毕竟数据库最重要的一点就是要熟练精通地使用sql语句，当然这本书也可以当做工具书来使用。

3.《深入浅出MySQL》

作者：唐汉明/翟振兴/关宝军/王洪权

推荐理由：这本书适合作为MySQL的学习书籍，当你有了一定的MySQL使用经验后，可以看看它，该书从数据库的基础、开发、优化、管理维护和架构5个方面对MySQL进行了详细的介绍，讲的不算特别深，但是足够我们使用了。

4.《MySQL技术内幕：innodb存储引擎》

作者：姜承尧

推荐理由：看完上面那本书以后，对MySQL算是比较熟悉了，不过对于面试中常考的innodb引擎，还是推荐一下这本书把，专门讲解了innodb存储引擎的相关内容。书中的内容足够你学好innodb了。

5.《高性能Mysql》

作者：王小东

推荐理由：这本书可以说是很厚了，更适合DBA拜读，讲得太详细了，适合深入学习。相信你弄清整本书，也就能精通数据库了。

6.《Redis实战》

作者：约西亚 L.卡尔森 （Josiah L. Carlson ）

推荐理由：和MySQL一样，学习Redis的第一步最好也是先实战一下，通过这本书就可以较好地掌握Redis的使用方法，以及相关数据结构了。

7.《Redis设计与实现》

作者：黄健宏

推荐理由：该书全面而完整地讲解了 Redis 的内部运行机制,对 Redis 的大多数单机功能以及所有多机功能的实现原理进行了介绍。这本书把Redis的基本原理讲得一清二楚，包括数据结构，持久化，集群等内容，有空应该多看看，一定会有不小的收获。

以上就是笔者推荐的学数据库从入门到精通必看的七本书籍。这些书对于零基础小白和有一定基础的想要进阶的同学都十分实用，大家一定要实实在在地去看完，这样才能真正有所成长。

最后还有句话是这么说的：栽一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。对于学习编程或者在工作想升职的程序员，如果你想更好地提升你的编程能力帮助你提升水平！笔者这里或许可以帮到你~

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五分钟！快速读懂数据库原理

一、事务

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。

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。

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。

强一致性、弱一致性、最终一致性：*对于关系型数据库，要求更新过的数据能被后续的访问都能看到，这是强一致性；如果能容忍后续的部分或者全部访问不到，则是弱一致性**；如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据，则是最终一致性。*

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。

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。

SQL Server中使用**了WAL（Write-Ahead Logging，预写日志）**技术来保证事务日志的ACID特性，在数据写入到数据库之前，先写入到日志，再将日志记录变更到存储器中。

undo日志用于记录事务开始前的状态，用于事务失败时的回滚操作；redo日志记录事务执行后的状态，用来恢复未写入data file的已成功事务更新的数据。例如某一事务的事务序号为T1，其对数据X进行修改，设X的原值是5，修改后的值为15，那么Undo日志为，Redo日志为。

梳理下事务执行的各个阶段：

写undo日志到log buffer；

执行事务，并写redo日志到log buffer；

如果innodb_flush_log_at_trx_commit=1，则将redo日志写到log file，并刷新落盘。

提交事务。

innodb_flush_log_at_trx_commit=1标识：每次事务提交时，将存储引擎log buffer中的redo日志写入到log file，并调用文件系统的sync操作，将日志刷新到磁盘。

因为data buffer中的数据会在合适的时间 由存储引擎写入到data file，如果在写入之前，数据库宕机了，根据落盘的redo日志，完全可以将事务更改的数据恢复。这种先持久化日志的策略就叫做Write Ahead Log。参考数据库事物如何保证。

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。

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(使用COMMIT来提交)，那么每个查询都会被当做一个事务自动提交。

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。

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。

考虑飞机订票系统中的一个活动序列:

甲售票点（甲事务）读出某航班的机票余额A,设A=16.

乙售票点（乙事务）读出同一航班的机票余额A,也为16.

甲售票点卖出一张机票,修改余额A←A-1.所以A为15,把A写回数据库.

乙售票点也卖出一张机票,修改余额A←A-1.所以A为15,把A写回数据库.

结果明明卖出两张机票，数据库中机票余额只减少1。

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。即脏读是指读取了事务回滚前的脏数据。

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。

也就是说，当前事务先进行了一次数据读取，然后再次读取到的数据是别的事务修改成功的数据，导致两次读取到的数据不匹配。

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。

或者用更通俗地说，事务A首先根据条件索引得到N条数据，然后事务B改变了这N条数据之外的M条或者增添了M条符合事务A搜索条件的数据，导致事务A再次搜索发现有N+M条数据了，就产生了幻读。

也就是说，当前事务读第一次取到的数据比后来读取到数据条目少。

幻读和不可重复读的区别：幻读是读到之前没有出现过的数据，不可重复读是同一条数据两次读的结果不一样。不可重复读针对的是update或delete，幻读针对的insert。

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。

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。

这里的读写锁是说行级锁。

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：

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：

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。

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。

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。

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。

两段锁协议是指所有的事务必须分两个阶段对数据项加锁和解锁。即事务分两个阶段，第一个阶段是获得封锁。事务可以获得任何数据项上的任何类型的锁，但是不能释放；第二阶段是释放封锁，事务可以释放任何数据项上的任何类型的锁，但不能申请。（即在某段时间只能申请锁，在某段时间只能释放锁）

第一阶段是获得封锁的阶段，称为扩展阶段：其实也就是该阶段可以进入加锁操作，在对任何数据进行读操作之前要申请获得S锁，在进行写操作之前要申请并获得X锁，加锁不成功，则事务进入等待状态，直到加锁成功才继续执行。就是加锁后就不能解锁了。

第二阶段是释放封锁的阶段，称为收缩阶段：当事务释放一个封锁后，事务进入封锁阶段，在该阶段只能进行解锁而不能再进行加锁操作。

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。

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。

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：

为了避免丢失更新、脏读、不可重复读和幻读，在标准SQL规范中，定义了4个事务隔离级别，不同的隔离级别对事务的处理不同。

只处理更新丢失。如果一个事务已经开始写数据，则不允许其他事务同时进行写操作，但允许其他事务读此行数据。事务中的修改，即使没有提交，对其它事务也是可见的。可通过“排他写锁”实现。

处理更新丢失、脏读。读取数据的事务允许其他事务继续访问改行数据，但是未提交的写事务将会禁止其他事务访问。也就是说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。可通过“瞬间共享读锁”和“排他写锁”实现。

**处理更新丢失、脏读和不可重复读取。**多次读取同一范围的数据会返回第一次查询的快照，不会返回不同的数据行，但是可能发生幻读（Phantom Read）；

提供严格的事务隔离。对于同一行记录，“写”会加“写锁”，“读”会加“读锁”。当出现读写锁冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行。解决了幻读问题。

参考：数据库四大特性及数据库隔离级别和数据库隔离级别。

隔离级别脏读可能性不可重复读可能性幻读可能性加锁读读未提交√√√×读提交×√√×可重复读××√×序列化×××√

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。

MVCC在大多数情况下代替了行锁。最早的数据库系统，只有读读之间可以并发，读写，写读，写写都要阻塞。引入多版本之后，只有写写之间相互阻塞，其他三种操作都可以并行，这样大幅度提高了InnoDB的并发度。

但是，使用MVCC每行记录都需要额外的存储空间，需要做更多的行维护和检查工作。

在不考虑redo log 的情况下利用undo log工作的简化过程为：

开始事务

记录数据行数据快照到undo log

更新数据

将undo log写到磁盘

将数据写到磁盘

提交事务

Innodb通过undo log保存了已更改行的旧版本的信息的快照(read-view，数据库快照就可以理解为数据库某一时刻的照片，它记录了此时数据库的数据信息)。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。通过读取快照读取的信息都是过去的信息。

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。

具体如下：

列名长度(字节)作用DB_TRX_ID6插入或更新行的最后一个事务的事务标识符。（删除视为更新，将其标记为已删除）DB_ROLL_PTR7写入回滚段的撤消日志记录（若行已更新，则撤消日志记录包含在更新行之前重建行内容所需的信息）

以下实现过程针对可重复读隔离级别。

当开始新一个事务时，该事务的版本号肯定会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。

1. SELECT

InnoDB 会根据两个条件来检查每行记录：

InnoDB只查找版本(DB_TRX_ID)早于当前事务版本的数据行（行的系统版本号<=事务的系统版本号,这样可以确保数据行要么是在开始之前已经存在了，要么是事务自身插入或修改过的）

行的删除版本号(DB_ROLL_PTR)要么未定义（未更新过），要么大于当前事务版本号（在当前事务开始之后更新的）。这样可以确保事务读取到的行，在事务开始之前未被删除。

2. INSERT

将当前系统版本号作为数据行快照的创建版本号。

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。

MySQL的InnoDB存储引擎默认事务隔离级别是RR(可重复读), 是通过 \”行排他锁+MVCC\” 一起实现的，在innodb中的操作可以分为当前读(current read)和快照读(snapshot read)。

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。简单的select操作(当然不包括 select … lock in share mode, select … for update)是快照读。

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。

在RR级别下，快照读是通过MVVC(多版本控制)和undo log来实现的，当前读是通过加record lock(记录锁)和gap lock(间隙锁)来实现的。

innodb在快照读的情况下并没有真正的避免幻读, 但是在当前读的情况下避免了不可重复读和幻读。

参考：『浅入浅出』MySQL 和 InnoDBMySQL-InnoDB-MVCC多版本并发控制MySQL中InnoDB的多版本并发控制(MVCC)轻松理解MYSQL MVCC 实现机制数据库内核月报数据库内核月报

Next-Key Lock 是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎的一种锁实现。

MVCC 不能解决幻读的问题，Next-Key Lock 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 Lock 可以解决幻读问题。

InnoDB有三种行锁的算法：Record Lock、Gap Lock和Next-Key Lock，其中Next-Key Lock是前两者的结合。

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 Lock 依然可以使用。

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。

它是 Record Lock 和 Gap Lock 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：

本文来源：http://8nn.co/anJW

最后

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