一、事務
概念
事務指的是滿足 ACID 特性的一組操作，可以通過 Commit 提交一個事務，也可以使用 Rollback 進行回滾。
ACID
1. 原子性（Atomicity）
事務被視爲不可分割的最小單元，事務的所有操作要麼全部提交成功，要麼全部失敗回滾。
回滾可以用回滾日誌來實現，回滾日誌記錄着事務所執行的修改操作，在回滾時反向執行這些修改操作即可。
2. 一致性（Consistency）
數據庫在事務執行前後都保持一致性狀態。在一致性狀態下，所有事務對一個數據的讀取結果都是相同的。
3. 隔離性（Isolation）
一個事務所做的修改在最終提交以前，對其它事務是不可見的。
4. 持久性（Durability）
一旦事務提交，則其所做的修改將會永遠保存到數據庫中。即使系統發生崩潰，事務執行的結果也不能丟失。
使用重做日誌來保證持久性。
事務的 ACID 特性概念簡單，但不是很好理解，主要是因爲這幾個特性不是一種平級關係：
- 只有滿足一致性，事務的執行結果纔是正確的。
- 在無併發的情況下，事務串行執行，隔離性一定能夠滿足。此時只要能滿足原子性，就一定能滿足一致性。
- 在併發的情況下，多個事務並行執行，事務不僅要滿足原子性，還需要滿足隔離性，才能滿足一致性。
- 事務滿足持久化是爲了能應對數據庫崩潰的情況。
AUTOCOMMIT
MySQL 默認採用自動提交模式。也就是說，如果不顯式使用START TRANSACTION語句來開始一個事務，那麼每個查詢都會被當做一個事務自動提交。
二、併發一致性問題
在併發環境下，事務的隔離性很難保證，因此會出現很多併發一致性問題。
丟失修改
T1 和 T2 兩個事務都對一個數據進行修改，T1 先修改，T2 隨後修改，T2 的修改覆蓋了 T1 的修改。
讀髒數據
T1 修改一個數據，T2 隨後讀取這個數據。如果 T1 撤銷了這次修改，那麼 T2 讀取的數據是髒數據。
不可重複讀
T2 讀取一個數據，T1 對該數據做了修改。如果 T2 再次讀取這個數據，此時讀取的結果和第一次讀取的結果不同。
幻影讀
T1 讀取某個範圍的數據，T2 在這個範圍內插入新的數據，T1 再次讀取這個範圍的數據，此時讀取的結果和和第一次讀取的結果不同。
產生併發不一致性問題主要原因是破壞了事務的隔離性，解決方法是通過併發控制來保證隔離性。併發控制可以通過封鎖來實現，但是封鎖操作需要用戶自己控制，相當複雜。數據庫管理系統提供了事務的隔離級別，讓用戶以一種更輕鬆的方式處理併發一致性問題。
三、封鎖
封鎖粒度
MySQL 中提供了兩種封鎖粒度：行級鎖以及表級鎖。
應該儘量只鎖定需要修改的那部分數據，而不是所有的資源。鎖定的數據量越少，發生鎖爭用的可能就越小，系統的併發程度就越高。
但是加鎖需要消耗資源，鎖的各種操作（包括獲取鎖、釋放鎖、以及檢查鎖狀態）都會增加系統開銷。因此封鎖粒度越小，系統開銷就越大。
在選擇封鎖粒度時，需要在鎖開銷和併發程度之間做一個權衡。
封鎖類型
1. 讀寫鎖
- 排它鎖（Exclusive），簡寫爲 X 鎖，又稱寫鎖。
- 共享鎖（Shared），簡寫爲 S 鎖，又稱讀鎖。
有以下兩個規定：
- 一個事務對數據對象 A 加了 X 鎖，就可以對 A 進行讀取和更新。加鎖期間其它事務不能對 A 加任何鎖。
- 一個事務對數據對象 A 加了 S 鎖，可以對 A 進行讀取操作，但是不能進行更新操作。加鎖期間其它事務能對 A 加 S 鎖，但是不能加 X 鎖。
鎖的兼容關係如下：
| - | X | S |
|---|---|---|
| X | × | × |
| S | × | √ |
2. 意向鎖
使用意向鎖（Intention Locks）可以更容易地支持多粒度封鎖。
在存在行級鎖和表級鎖的情況下，事務 T 想要對錶 A 加 X 鎖，就需要先檢測是否有其它事務對錶 A 或者表 A 中的任意一行加了鎖，那麼就需要對錶 A 的每一行都檢測一次，這是非常耗時的。
意向鎖在原來的 X/S 鎖之上引入了 IX/IS，IX/IS 都是表鎖，用來表示一個事務想要在表中的某個數據行上加 X 鎖或 S 鎖。有以下兩個規定：
- 一個事務在獲得某個數據行對象的 S 鎖之前，必須先獲得表的 IS 鎖或者更強的鎖；
- 一個事務在獲得某個數據行對象的 X 鎖之前，必須先獲得表的 IX 鎖。
通過引入意向鎖，事務 T 想要對錶 A 加 X 鎖，只需要先檢測是否有其它事務對錶 A 加了 X/IX/S/IS 鎖，如果加了就表示有其它事務正在使用這個表或者表中某一行的鎖，因此事務 T 加 X 鎖失敗。
各種鎖的兼容關係如下：
| - | X | IX | S | IS |
|---|---|---|---|---|
| X | × | × | × | × |
| IX | × | √ | × | √ |
| S | × | × | √ | √ |
| IS | × | √ | √ | √ |
解釋如下：
- 任意 IS/IX 鎖之間都是兼容的，因爲它們只是表示想要對錶加鎖，而不是真正加鎖；
- S 鎖只與 S 鎖和 IS 鎖兼容，也就是說事務 T 想要對數據行加 S 鎖，其它事務可以已經獲得對錶或者表中的行的 S 鎖。
封鎖協議
1. 三級封鎖協議
一級封鎖協議
事務 T 要修改數據 A 時必須加 X 鎖，直到 T 結束才釋放鎖。
可以解決丟失修改問題，因爲不能同時有兩個事務對同一個數據進行修改，那麼事務的修改就不會被覆蓋。
| 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) |
二級封鎖協議
在一級的基礎上，要求讀取數據 A 時必須加 S 鎖，讀取完馬上釋放 S 鎖。
可以解決讀髒數據問題，因爲如果一個事務在對數據 A 進行修改，根據 1 級封鎖協議，會加 X 鎖，那麼就不能再加 S 鎖了，也就是不會讀入數據。
| 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 |
三級封鎖協議
在二級的基礎上，要求讀取數據 A 時必須加 S 鎖，直到事務結束了才能釋放 S 鎖。
可以解決不可重複讀的問題，因爲讀 A 時，其它事務不能對 A 加 X 鎖，從而避免了在讀的期間數據發生改變。
| 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. 兩段鎖協議
加鎖和解鎖分爲兩個階段進行。
可串行化調度是指，通過併發控制，使得併發執行的事務結果與某個串行執行的事務結果相同。
事務遵循兩段鎖協議是保證可串行化調度的充分條件。例如以下操作滿足兩段鎖協議，它是可串行化調度。
lock-x(A)...lock-s(B)...lock-s(C)...unlock(A)...unlock(C)...unlock(B)
但不是必要條件，例如以下操作不滿足兩段鎖協議，但是它還是可串行化調度。
lock-x(A)...unlock(A)...lock-s(B)...unlock(B)...lock-s(C)...unlock(C)
MySQL 隱式與顯示鎖定
MySQL 的 InnoDB 存儲引擎採用兩段鎖協議，會根據隔離級別在需要的時候自動加鎖，並且所有的鎖都是在同一時刻被釋放，這被稱爲隱式鎖定。
InnoDB 也可以使用特定的語句進行顯示鎖定：
SELECT ... LOCK In SHARE MODE;
SELECT ... FOR UPDATE;
四、隔離級別
未提交讀（READ UNCOMMITTED）
事務中的修改，即使沒有提交，對其它事務也是可見的。
提交讀（READ COMMITTED）
一個事務只能讀取已經提交的事務所做的修改。換句話說，一個事務所做的修改在提交之前對其它事務是不可見的。
可重複讀（REPEATABLE READ）
保證在同一個事務中多次讀取同樣數據的結果是一樣的。
可串行化（SERIALIZABLE）
強制事務串行執行。
| 隔離級別 | 髒讀 | 不可重複讀 | 幻影讀 | 加鎖讀 |
|---|---|---|---|---|
| 未提交讀 | √ | √ | √ | × |
| 提交讀 | × | √ | √ | × |
| 可重複讀 | × | × | √ | × |
| 可串行化 | × | × | × | √ |
五、多版本併發控制
多版本併發控制（Multi-Version Concurrency Control, MVCC）是 MySQL 的 InnoDB 存儲引擎實現隔離級別的一種具體方式，用於實現提交讀和可重複讀這兩種隔離級別。而未提交讀隔離級別總是讀取最新的數據行，無需使用 MVCC。可串行化隔離級別需要對所有讀取的行都加鎖，單純使用 MVCC 無法實現。
版本號
- 系統版本號：是一個遞增的數字，每開始一個新的事務，系統版本號就會自動遞增。
- 事務版本號：事務開始時的系統版本號。
隱藏的列
MVCC 在每行記錄後面都保存着兩個隱藏的列，用來存儲兩個版本號：
- 創建版本號：指示創建一個數據行的快照時的系統版本號；
- 刪除版本號：如果該快照的刪除版本號大於當前事務版本號表示該快照有效，否則表示該快照已經被刪除了。
Undo 日誌
MVCC 使用到的快照存儲在 Undo 日誌中，該日誌通過回滾指針把一個數據行（Record）的所有快照連接起來。
實現過程
以下實現過程針對可重複讀隔離級別。
當開始新一個事務時，該事務的版本號肯定會大於當前所有數據行快照的創建版本號，理解這一點很關鍵。
1. SELECT
多個事務必須讀取到同一個數據行的快照，並且這個快照是距離現在最近的一個有效快照。但是也有例外，如果有一個事務正在修改該數據行，那麼它可以讀取事務本身所做的修改，而不用和其它事務的讀取結果一致。
把沒有對一個數據行做修改的事務稱爲 T，T 所要讀取的數據行快照的創建版本號必須小於 T 的版本號，因爲如果大於或者等於 T 的版本號，那麼表示該數據行快照是其它事務的最新修改，因此不能去讀取它。除此之外，T 所要讀取的數據行快照的刪除版本號必須大於 T 的版本號，因爲如果小於等於 T 的版本號，那麼表示該數據行快照是已經被刪除的，不應該去讀取它。
2. INSERT
將當前系統版本號作爲數據行快照的創建版本號。
3. DELETE
將當前系統版本號作爲數據行快照的刪除版本號。
4. UPDATE
將當前系統版本號作爲更新前的數據行快照的刪除版本號，並將當前系統版本號作爲更新後的數據行快照的創建版本號。可以理解爲先執行 DELETE 後執行 INSERT。
快照讀與當前讀
1. 快照讀
使用 MVCC 讀取的是快照中的數據，這樣可以減少加鎖所帶來的開銷。
select * from table ...;
2. 當前讀
讀取的是最新的數據，需要加鎖。以下第一個語句需要加 S 鎖，其它都需要加 X 鎖。
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 存儲引擎的一種鎖實現。
MVCC 不能解決幻讀的問題，Next-Key Locks 就是爲了解決這個問題而存在的。在可重複讀（REPEATABLE READ）隔離級別下，使用 MVCC + Next-Key Locks 可以解決幻讀問題。
Record Locks
鎖定一個記錄上的索引，而不是記錄本身。
如果表沒有設置索引，InnoDB 會自動在主鍵上創建隱藏的聚簇索引，因此 Record Locks 依然可以使用。
Gap Locks
鎖定索引之間的間隙，但是不包含索引本身。例如當一個事務執行以下語句，其它事務就不能在 t.c 中插入 15。
SELECT c FROM t WHERE c BETWEEN 10 and 20 FOR UPDATE;
Next-Key Locks
它是 Record Locks 和 Gap Locks 的結合，不僅鎖定一個記錄上的索引，也鎖定索引之間的間隙。例如一個索引包含以下值：10, 11, 13, and 20，那麼就需要鎖定以下區間：
(negative infinity, 10]
(10, 11]
(11, 13]
(13, 20]
(20, positive infinity)
七、關係數據庫設計理論
函數依賴
記 A->B 表示 A 函數決定 B，也可以說 B 函數依賴於 A。
如果 {A1，A2，... ，An} 是關係的一個或多個屬性的集合，該集合函數決定了關係的其它所有屬性並且是最小的，那麼該集合就稱爲鍵碼。
對於 A->B，如果能找到 A 的真子集 A'，使得 A'-> B，那麼 A->B 就是部分函數依賴，否則就是完全函數依賴。
對於 A->B，B->C，則 A->C 是一個傳遞函數依賴。
異常
以下的學生課程關係的函數依賴爲 Sno, Cname -> Sname, Sdept, Mname, Grade，鍵碼爲 {Sno, Cname}。也就是說，確定學生和課程之後，就能確定其它信息。
| Sno | Sname | Sdept | Mname | Cname | Grade |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 學生-1 | 學院-1 | 院長-1 | 課程-1 | 90 |
| 2 | 學生-2 | 學院-2 | 院長-2 | 課程-2 | 80 |
| 2 | 學生-2 | 學院-2 | 院長-2 | 課程-1 | 100 |
| 3 | 學生-3 | 學院-2 | 院長-2 | 課程-2 | 95 |
不符合範式的關係，會產生很多異常，主要有以下四種異常：
- 冗餘數據：例如
學生-2出現了兩次。 - 修改異常：修改了一個記錄中的信息，但是另一個記錄中相同的信息卻沒有被修改。
- 刪除異常：刪除一個信息，那麼也會丟失其它信息。例如刪除了
課程-1需要刪除第一行和第三行，那麼學生-1的信息就會丟失。 - 插入異常：例如想要插入一個學生的信息，如果這個學生還沒選課，那麼就無法插入。
範式
範式理論是爲了解決以上提到四種異常。
高級別範式的依賴於低級別的範式，1NF 是最低級別的範式。
1. 第一範式 (1NF)
屬性不可分。
2. 第二範式 (2NF)
每個非主屬性完全函數依賴於鍵碼。
可以通過分解來滿足。
<font size=4> 分解前 </font>
| Sno | Sname | Sdept | Mname | Cname | Grade |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 學生-1 | 學院-1 | 院長-1 | 課程-1 | 90 |
| 2 | 學生-2 | 學院-2 | 院長-2 | 課程-2 | 80 |
| 2 | 學生-2 | 學院-2 | 院長-2 | 課程-1 | 100 |
| 3 | 學生-3 | 學院-2 | 院長-2 | 課程-2 | 95 |
以上學生課程關係中，{Sno, Cname} 爲鍵碼，有如下函數依賴：
- Sno -> Sname, Sdept
- Sdept -> Mname
- Sno, Cname-> Grade
Grade 完全函數依賴於鍵碼，它沒有任何冗餘數據，每個學生的每門課都有特定的成績。
Sname, Sdept 和 Mname 都部分依賴於鍵碼，當一個學生選修了多門課時，這些數據就會出現多次，造成大量冗餘數據。
<font size=4> 分解後 </font>
關係-1
| Sno | Sname | Sdept | Mname |
|---|---|---|---|
| 1 | 學生-1 | 學院-1 | 院長-1 |
| 2 | 學生-2 | 學院-2 | 院長-2 |
| 3 | 學生-3 | 學院-2 | 院長-2 |
有以下函數依賴：
- Sno -> Sname, Sdept
- Sdept -> Mname
關係-2
| Sno | Cname | Grade |
|---|---|---|
| 1 | 課程-1 | 90 |
| 2 | 課程-2 | 80 |
| 2 | 課程-1 | 100 |
| 3 | 課程-2 | 95 |
有以下函數依賴：
- Sno, Cname -> Grade
3. 第三範式 (3NF)
非主屬性不傳遞函數依賴於鍵碼。
上面的 關係-1 中存在以下傳遞函數依賴：
- Sno -> Sdept -> Mname
可以進行以下分解：
關係-11
| Sno | Sname | Sdept |
|---|---|---|
| 1 | 學生-1 | 學院-1 |
| 2 | 學生-2 | 學院-2 |
| 3 | 學生-3 | 學院-2 |
關係-12
| Sdept | Mname |
|---|---|
| 學院-1 | 院長-1 |
| 學院-2 | 院長-2 |
八、ER 圖
Entity-Relationship，有三個組成部分：實體、屬性、聯繫。
用來進行關係型數據庫系統的概念設計。
實體的三種聯繫
包含一對一，一對多，多對多三種。
- 如果 A 到 B 是一對多關係，那麼畫個帶箭頭的線段指向 B；
- 如果是一對一，畫兩個帶箭頭的線段；
- 如果是多對多，畫兩個不帶箭頭的線段。
下圖的 Course 和 Student 是一對多的關係。
表示出現多次的關係
一個實體在聯繫出現幾次，就要用幾條線連接。
下圖表示一個課程的先修關係，先修關係出現兩個 Course 實體，第一個是先修課程，後一個是後修課程，因此需要用兩條線來表示這種關係。
聯繫的多向性
雖然老師可以開設多門課，並且可以教授多名學生，但是對於特定的學生和課程，只有一個老師教授，這就構成了一個三元聯繫。
一般只使用二元聯繫，可以把多元聯繫轉換爲二元聯繫。
表示子類
用一個三角形和兩條線來連接類和子類，與子類有關的屬性和聯繫都連到子類上，而與父類和子類都有關的連到父類上。
本文轉自CS-Notes