摘要:并发操作带来的数据不一致性包括三类:丢失修改、不可重复读和读“脏”数据。避免不一致性的方法和技术就是并发控制,最常用的技术是封锁技术;也可以用其他技术,例如在分布式数据
并发操作带来的数据不一致性包括三类:丢失修改、不可重复读和读“脏”数据。避免不一致性的方法和技术就是并发控制,最常用的技术是封锁技术;也可以用其他技术,例如在分布式数据库系统中可以采用时间戳方法来进行并发控制。
并发操作带来的数据不一致性包括三类:丢失修改、不可重复读和读“脏”数据。
1、丢失修改(Lost Update)
两个事务T1和T2读入同一数据并修改,T2提交的结果破坏了(覆盖了)T1提交的结果,导致T1的修改被丢失。
2、不可重复读(Non -Repeatable Read)
不可重复读是指事务T1读取数据后,事务T2执行更新操作,使T1无法再现前一次读取结果。
3、读“脏”数据(Dirty Read)
读“脏”数据是指事务T1修改某一数据,并将其写回磁盘,事务T2读取同一数据后,T1由于某种原因被撤销,这时T1已修改过的数据恢复原值,T2读到的数据就与数据库中的数据不一致,则T2读到的数据就为“脏”数据,即不正确的数据。
用什么方法能避免各种不一致的情况?
避免不一致性的方法和技术就是并发控制,最常用的技术是封锁技术;也可以用其他技术,例如在分布式数据库系统中可以采用时间戳方法来进行并发控制。
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