如何防止數據髒讀？幻讀？

2、解決辦法：

一、概念說明： 　　

　　更新丟失：最後的更新覆蓋了其餘事務以前的更新，而事務之間並不知道，發生更新丟失。更新丟失，能夠徹底避免，應用對訪問的數據加鎖便可。

　　髒讀：(針對未提交的數據)一個事務在更新一條記錄，未提交前，第二個事務讀到了第一個事務更新後的記錄，那麼第二個事務就讀到了髒數據，會產生對第一個未提交

數據的依賴。一旦第一個事務回滾，那麼第二個事務讀到的數據，將是錯誤的髒數據。

　　不可重複讀：（讀取數據自己的對比）一個事務在讀取某些數據後的一段時間後，再次讀取這個數據，發現其讀取出來的數據內容已經發生了改變，就是不可重複讀。

　　幻讀：（讀取結果集條數的對比）一個事務按相同的查詢條件查詢以前檢索過的數據，確發現檢索出來的結果集條數變多或者減小（由其餘事務插入、刪除的），相似產生幻覺。

 

二、不可重複讀和幻讀的區別：

不可重複讀

重點是修改：一樣的條件下，你讀取過的數據，再次讀取發現值不同了。

例子：（只是爲了說明區別，沒有事務隔離級別約束）

事務1：Jack讀取本身的工資爲1000，事務並無結束：

select salary from employee empId ="Jack"; 

事務2：財務人員修改了Jack的工資爲2000，並提交事務（事務1不知道）：

update employee set salary = 2000;

commit;

在事務1中，再次讀取Jack的工資時，工資變爲2000

select salary from employee empId ="Jack";

 

在一個事務中先後兩次讀取的結果值並不一致，致使了不可重讀讀

 

幻讀

重點在於新增或者刪除（數據條數的變化）：一樣條件下，第一次和第二次讀出來的記錄條數不同。

例子：

目前工資爲1000的員工有10人。

事務1：讀取全部工資爲1000的員工，事務進行中

select count(*) from employee where salary = 1000;

共讀取到10條記錄。

事務2：同時插入一條新的員工記錄，工資也爲1000

insert into employee(empId, salary) values('Tom', 1000);

commit;

事務1：再次讀取全部工資爲1000的員工

select count(*) from employee where salary = 1000;

共讀取到了11條記錄，這樣就像產生了幻讀。

3、事務隔離級別：

　　併發處理帶來的問題中，更新丟失能夠徹底避免，由應用對數據加鎖便可。髒讀、不可重讀度、幻讀，其實都是數據庫的一致性問題，必須由必定的事務隔離機制來解決。

其中一種方法是：不用加鎖，經過必定的機制生成一個數據請求時間點的一致性快照，並用這個快照來提供一個界別的一致性讀取。從用戶的角度看，好像是數據庫提偶拱了

統一數據的多個版本。這種技術叫作：數據庫多版本併發控制，MVCC 多版本數據庫。

　　事務隔離的本質是使事務在必定程度上串行化執行，顯然和併發機制是矛盾的。數據庫的事務隔離越嚴格，併發負做用越小，代價越高（影響併發訪問了唄）。

　　爲了解決隔離和並大的矛盾，IOS SQL92規定了4個隔離級別。（隔離==串行）