数据库系统原理

转载自:https://github.com/CyC2018/CS-Notes/tree/master

https://zhuanlan.zhihu.com/p/476601594

https://blog.csdn.net/Xupixel/article/details/120405501

https://www.hwpo.top/posts/d87f7e0c/index.html

https://developer.aliyun.com/article/815625

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。

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(Undo Log)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,所有事务对同一个数据的读取结果都是相同的。(可以看做所有执行都要遵守规则)

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。

系统发生崩溃可以用重做日志(Redo Log)进行恢复,从而实现持久性。与回滚日志记录数据的逻辑修改不同,重做日志记录的是数据页的物理修改。


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系统崩溃的情况。

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,那么每个查询操作都会被当做一个事务并自动提交。

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

丢失修改指一个事务的更新操作被另外一个事务的更新操作替换。一般在现实生活中常会遇到,例如:T1 和 T2 两个事务都对一个数据进行修改,T1 先修改并提交生效,T2 随后修改,T2 的修改覆盖了 T1 的修改。下图的例子不太能体现丢失修改,将 write 改为 add 就能很好地体现了。

读脏数据

读脏数据指在不同的事务下,当前事务可以读到另外事务未提交的数据。例如:T1 修改一个数据但未提交,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(读已提交导致)

不可重复读指在一个事务内多次读取同一数据集合。在这一事务还未结束前,另一事务也访问了该同一数据集合并做了修改,由于第二个事务的修改,第一次事务的两次读取的数据可能不一致。例如: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。这个图也不太恰当,应将 T1 的提交节点上移至 read A = 20 之上。

幻影读

幻读本质上也属于不可重复读的情况,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。

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。

封锁类型

1. 读写锁

  • 互斥锁(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:

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(实际上,意向锁就是只针对写一行和写另一行其实可以并发执行的问题),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:

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。

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。

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。串行执行的事务互不干扰,不会出现并发一致性问题。

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。

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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,但它还是可串行化调度。

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lock-x(A)...unlock(A)...lock-s(B)...unlock(B)...lock-s(C)...unlock(C)

MySQL 隐式与显式锁定

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:

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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一数据的结果是一样的。

可串行化(SERIALIZABLE)

强制事务串行执行,这样多个事务互不干扰,不会出现并发一致性问题。

该隔离级别需要加锁实现,因为要使用加锁机制保证同一时间只有一个事务执行,也就是保证事务串行执行。

五、多版本并发控制

多版本并发控制(Multi-Version Concurrency Control, MVCC)是 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级别。未提交读不需要 MVCC。串行化无法单纯用 MVCC 实现。

基本思想

MVCC 利用多版本,使得读操作和写操作没有互斥关系。写操作更新最新版本的快照,读操作读旧版本的快照。

MVCC 规定只能读取已经提交的快照。

版本号

  • 系统版本号 SYS_ID: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 TRX_ID :事务开始时的系统版本号。

Undo 日志

MVCC 的多版本指的是多个版本的快照,快照存储在 Undo 日志中,该日志通过回滚指针 ROLL_PTR 把一个数据行的所有快照连接起来。

例如在 MySQL 创建一个表 t,包含主键 id 和一个字段 x。我们先插入一个数据行,然后对该数据行执行两次更新操作。

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INSERT INTO t(id, x) VALUES(1, "a");
UPDATE t SET x="b" WHERE id=1;
UPDATE t SET x="c" WHERE id=1;

每个操作都会被 MySQL 的 AUTOCOMMIT 机制当成一个事务。快照中除了记录事务版本号 TRX_ID 和操作之外,还记录了一个 bit 的 DEL 字段,用于标记是否被删除。

INSERT、UPDATE、DELETE 操作会创建一个日志,并将事务版本号 TRX_ID 写入。DELETE 可以看成是一个特殊的 UPDATE,还会额外将 DEL 字段设置为 1。

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。

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(不可能发生),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。

说人话,当前数据行可用的情况仅当该数据行快照已提交。

快照读与当前读

1. 快照读

MVCC 的 SELECT 操作是快照中的数据,不需要进行加锁操作。

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SELECT * FROM table ...;

2. 当前读

MVCC 其它会对数据库进行修改的操作(INSERT、UPDATE、DELETE)需要进行加锁操作,从而读取最新的数据。可以看到 MVCC 并不是完全不用加锁,而只是避免了 SELECT 的加锁操作。

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INSERT;
UPDATE;
DELETE;

在进行 SELECT 操作时,可以强制指定进行加锁操作。以下第一个语句需要加 S 锁,第二个需要加 X 锁。

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SELECT * FROM table WHERE ? lock in share mode;
SELECT * FROM table WHERE ? for update;

六、Next-Key Locks(?)

七、关系数据库设计理论(以后补充完整)

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。

1. 第一范式 (1NF)

属性不可分。满足原子性。

2. 第二范式 (2NF)

每个非主属性完全函数依赖于键码。消除部分依赖。

3. 第三范式 (3NF)

非主属性不传递函数依赖于键码。消除传递依赖。

八、ER 图(感觉真不会问)

Author

Smile Expression

Posted on

2024-03-19

Updated on

2024-03-25

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