数据库并发控制技术三的

2.并发操作与数据的不一致性

如果没有锁定且多个用户同时访问一个数据库，则当他们的事务同时使用相同的数据时可能会发生问题，导致数据库中的数据的不一致性。

一个最常见的并发操作的例子是火车/飞机订票系统中的订票操作。例如，在该系统中的一个活动序列：

①甲售票员读出某航班的机票张数余额A，设A=16；

②乙售票员读出同一航班的机票张数余额A，也是16；

③甲售票员卖出一张机票，修改机票张数余额A=A-1=15,把A写回数据库；

④乙售票员也卖出一张机票，修改机票张数余额A=A-1=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。

这种情况称为数据库的不一致性。这种不一致性是由甲、乙两个售票员并发操作引起的。在并发操作情况下，对甲、乙两个事务操作序列的调度是随机的。若按上面的调度序列行，甲事务的修改就被丢失。这是由于第4步中乙事务修改A并写回覆盖了甲事务的修改。

并发操作带来的数据库不一致性可以分为四类：丢失或覆盖更新、脏读、不可重复读和幻像读，上例只是并发问题的一种。

（1）丢失或覆盖更新（lost update）

当两个或多个事务选择同一数据，并且基于最初选定的值更新该数据时，会发生丢失更新问题。每个事务都不知道其它事务的存在。最后的更新将重写由其它事务所做的更新，这将导致数据丢失。上面预定飞机票的例子就属于这种并发问题。事务1与事务2先后读入同一数据A=16，事务1执行A-1，并将结果A=15写回，事务2执行A-1，并将结果A=15写回。事务2提交的结果覆盖了事务1对数据库的修改，从而使事务1对数据库的修改丢失了。

（2）脏读

一个事务读取了另一个未提交的并行事务写的数据。当第二个事务选择其它事务正在更新的行时，会发生未确认的相关性问题。第二个事务正在读取的数据还没有确认并且可能由更新此行的事务所更改。换句话说，当事务1修改某一数据，并将其写回磁盘，事务2读取同一数据后，事务1由于某种原因被撤销，这时事务1已修改过的数据恢复原值，事务2读到的数据就与数据库中的数据不一致，是不正确的数据，称为脏读。

而核电每年总共只用30吨；煤电一年排出的二氧化硫是2.6万吨 例如，在下图中，事务1将C值修改为200，事务2读到C为200，而事务1由于某种原因撤销，其修改作废，C恢复原值100，这时事务2读到的就是不正确的“脏“数据了。

（3）不可重复读（nonrepeatable read）

一个事务重新读取前面读取过的数据，发现该数据已经被另一个已提交的事务修改过。即事务1读取某一数据后，事务2对其做了修改，当事务1再次读数据时，得到的与第一次不同的值。

例如，在下图中，事务1读取B=100进行运算，事务2读取同一数据B，对其进行修改后将B=200写回数据库。事务1为了对读取值校对重读B，B已为200，与第一次读取值不一致。

（4）幻像读

如果一个事务在提交查询结果之前，另一个事务可以更改该结果，就会发生这种情况。这句话也可以这样解释，事务1按一定条件从数据库中读取某些数据记录后未提交查询结果，事务2删除了其中部分记录，事务1再次按相同条件读取数据时，发现某些记录神秘地消失了；或者事务1按一定条件从数据库中读取某些数据记录后未提交查询结果，事务2插入了一些记录，当事务1再次按相同条件读取数据时，发现多了一些记录。

产生上述四类数据不一致性的主要原因是并发操作破坏了事务的隔离性。并发控制就是要用正确的方式调度并发操作，使一个用户事务的执行不受其他事务的干扰，从而避免造成数据的不一致性。

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