并发操作带来数据不一致性包括哪三类？

并发操作带来数据不一致性包括哪三类？

• 来源:网络
• 更新日期:2020-09-02

摘要：并发操作带来数据不一致性包括：丢失修改、不可重复读、读“脏”数据。产生这三种现象的原因是并发操作破坏了事务的隔离性。为了应对这些数据不一致性，主要技术主要有：封锁，时间

并发操作带来数据不一致性包括：丢失修改、不可重复读、读“脏”数据。产生这三种现象的原因是并发操作破坏了事务的隔离性。为了应对这些数据不一致性，主要技术主要有：封锁，时间戳，乐观控制法。

并发操作会带来哪些数据不一致性 ( )

A．丢失修改、不可重复读、脏读、死锁

B．不可重复读、脏读、死锁

C．丢失修改、脏读、死锁

D．丢失修改、不可重复读、脏读

正确答案：D

答案解析：

事务是并发控制的基本单位，保证事务的ACID特性是事务处理的重要任务，而事务ACID特性可能遭到破坏的原因之一就是多个事务对数据库的并发操作造成的。

并发操作带来的数据不一致性重要有丢失修改，不可重复读，读“脏”数据。

1、丢失修改

两个事务T1和T2读入同一个数据并修改，T2提交的结果破坏了T1提交的结果，导致了T1的修改被丢失。典型例子：买飞机票或者火车票的例子。

2、不可重复读

不可重复读指的是事务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的结果。

分为以下三种情况：

（1）事务T1读取了某一数据后，事务T2对其做了修改，当事务T1再次读数据时，得到了与前一次不同的值。

（2）事务T1读取了某一数据后，事务T2删除了其中的记录，当事务T1再次读数据时，发现某些记录神秘消失了。

（3）事务T1读取了某一数据后，事务T2插入了一些新的记录，当事务T1再次读数据时，发现多了一些记录。

后两种操作叫做幻影现象。

3、读“脏”数据

读“脏”数据只得是事务T1修改了某一数据，并将其写回磁盘，事务T2读取某一数据后，T1由于某种原因撤销了操作，恢复原值，这时T2读到的数据就和数据库中的数据不一致，称为读“脏”数据。

产生以上三种现象的原因是并发操作破坏了事务的隔离性。为了应对这些数据不一致性，主要技术主要有：封锁，时间戳，乐观控制法。

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