数据库事务级别

ACID，指数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写包含:原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。一个支持事务（Transaction）的数据库系统，必需要具有这四种特性，否则在事务过程（Transaction processing）当中无法保证数据的正确性,交易过程极可能达不到交易方的要求

原子性

整个事务中的所有 *** 作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滞在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。

一致性

在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏。

隔离性

两个事务的执行是互不干扰的，一个事务不可能看到其他事务运行时，中间某一时刻的数据。

持久性

在事务完成以后，该事务所对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中，并不会被回滚。

事务是应用程序中一系列严密的 *** 作，所有 *** 作必须成功完成，否则在每个 *** 作中所作的所有更改都会被撤消。也就是事务具有原子性，一个事务中的一系列的 *** 作要么全部成功，要么一个都不做。

事务具有四个特征：原子性（ Atomicity ）、一致性（ Consistency ）、隔离性（Isolation ）和持续性（ Durability ）。

事务是为了保证对同一数据表 *** 作的一致性。

即多条语句放在事务中执行的时候，要么一起成功，要么全不成功。

如果想看严格定义，就去随便找一本数据库教材看看吧，我只说我的理解：数据库中的事务就是需要捆绑在一起执行的 *** 作集合，他们应不能被部分的完成。

虽然事务并不都是用在数据库中的，但他们都有以下共同性质

事务应当具有ACID性质，

A是原子性(atomic)：事务中包含的各项 *** 作必须全部成功执行或者全部不执行。任何一项 *** 作失败，将导致整个事务失败，其他已经执行的任务所作的数据 *** 作都将被撤销，只有所有的 *** 作全部成功，整个事务才算是成功完成。

C是一致性(consistent)：保证了当事务结束后，系统状态是一致的。那么什么是一致的系统状态？例如，如果银行始终遵循着"银行账号必须保持正态平衡"的原则，那么银行系统的状态就是一致的。上面的转账例子中，在取钱的过程中，账户会出现负态平衡，在事务结束之后，系统又回到一致的状态。这样，系统的状态对于客户来说，始终是一致的。

I是隔离性(isolated)：使得并发执行的事务，彼此无法看到对方的中间状态。保证了并发执行的事务顺序执行，而不会导致系统状态不一致。

D是持久性(durable)：保证了事务完成后所作的改动都会被持久化，即使是发生灾难性的失败。可恢复性资源保存了一份事务日志，如果资源发生故障，可以通过日志来将数据重建起来。

Berkeley DB (DB)是一个高性能的，嵌入数据库编程库，和C语言，C++，Java，Perl，Python，PHP，Tcl以及其他很多语言都有绑定。Berkeley DB可以保存任意类型的键/值对，而且可以为一个键保存多个数据。Berkeley DB可以支持数千的并发线程同时 *** 作数据库，支持最大256TB的数据，广泛用于各种 *** 作系统包括大多数Unix类 *** 作系统和Windows *** 作系统以及实时 *** 作系统。 20版本或以上的Berkeley DB由Sleepycat Software公司开发，并使用基于自由软件许可协议/私有许可协议的双重授权方式提供[1]，附有源代码。开发者如果想把Berkeley DB嵌入在私有软件内需要得到Sleepycat公司的许可，若将软件同样遵循GPL发布，则不需许可即可使用。而20版本以下的则使用BSD授权，可自由作商业用途。 Berkeley DB最初开发的目的是以新的HASH访问算法来代替旧的hsearch函数和大量的dbm实现（如AT&T的dbm，Berkeley的 ndbm，GNU项目的gdbm），Berkeley DB的第一个发行版在1991年出现，当时还包含了B+树数据访问算法。在1992年，BSD UNIX第44发行版中包含了Berkeley DB185版。基本上认为这是Berkeley DB的第一个正式版。在1996年中期，Sleepycat软件公司成立，提供对Berkeley DB的商业支持。在这以后，Berkeley DB得到了广泛的应用，成为一款独树一帜的嵌入式数据库系统。2006年Sleepycat公司被Oracle 公司收购，Berkeley DB成为Oracle数据库家族的一员，Sleepycat原有开发者继续在Oracle开发Berkeley DB，Oracle继续原来的授权方式并且加大了对Berkeley DB的开发力度，继续提升了Berkeley DB在软件行业的声誉。Berkeley DB的当前最新发行版本是4725。 值得注意的是DB是嵌入式数据库系统，而不是常见的关系/对象型数据库，对SQL语言不支持，也不提供数据库常见的高级功能，如存储过程，触发器等。 Berkeley DB的体系结构Berkeley DB以拥有比Microsoft SQL Server和Oracle等数据库系统而言更简单的体系结构而著称。例如，它不支持网络访问—程序通过进程内的API访问数据库。 他不支持SQL或者其他的数据库查询语言，不支持表结构和数据列。 访问数据库的程序自主决定数据如何储存在记录里，Berkeley DB不对记录里的数据进行任何包装，每个记录有且只有两部分：键、值，所以在Berkeley DB的背景下通常用key/data pair指代一个记录。记录和它的键都可以达到4G字节的长度。 尽管架构很简单，Berkeley DB却支持很多高级的数据库特性，比如ACID 数据库事务处理，细粒度锁，XA接口，热备份以及同步复制。 Berkeley DB包含有与某些经典Unix数据库编程库兼容的接口，包括：dbm，ndbm和hsearch。Berkeley DB的核心数据结构数据库环境句柄DB_ENV: 每个DB_ENV相当于一个数据库，它包含了数据库全局信息，比如缓冲区大小、以及对事务、日志、锁等子系统的全局配置信息。数据库句柄结构DB：每个DB相当于关系数据库的一个表，其中存储了很多key/data pair。DB句柄代表了一个包含了若干描述数据库表属性的参数，如数据库访问方法类型、逻辑页面大小、数据库名称等；同时，DB结构中包含了大量的数据库处理函数指针，大多数形式为 （dosomething）(DB , arg1, arg2, …)。其中最重要的有open,close,put,get等函数。 数据库记录结构DBT：DB中的记录由关键字和数据构成，关键字和数据都用结构DBT表示。实际上完全可以把关键字看成特殊的数据。结构中最重要的两个字段是 void data和u_int32_t size，分别对应数据本身和数据的长度。 数据库游标结构DBC：游标（cursor）是数据库应用中常见概念，其本质上就是一个关于特定记录的遍历器。注意到DB支持多重记录（duplicate records），即多条记录有相同关键字，在对多重记录的处理中，使用游标是最容易的方式。 数据库环境句柄结构DB_ENV：环境在DB中属于高级特性，本质上看，环境是多个数据库的包装器。当一个或多个数据库在环境中打开后，环境可以为这些数据库提供多种子系统服务，例如多线/进程处理支持、事务处理支持、高性能支持、日志恢复支持等。 DB中核心数据结构在使用前都要初始化，随后可以调用结构中的函数（指针）完成各种 *** 作，最后必须关闭数据结构。从设计思想的层面上看，这种设计方法是利用面向过程语言实现面对对象编程的一个典范。 Berkeley DB数据访问算法在数据库领域中,数据访问算法对应了数据在硬盘上的存储格式和 *** 作方法。在编写应用程序时，选择合适的算法可能会在运算速度上提高1个甚至多个数量级。大多数数据库都选用B+树算法，DB也不例外，同时还支持HASH算法、Recno算法和Queue算法。接下来，我们将讨论这些算法的特点以及如何根据需要存储数据的特点进行选择。 B+树算法B+树是一个平衡树，关键字有序存储，并且其结构能随数据的插入和删除进行动态调整。为了代码的简单，DB没有实现对关键字的前缀码压缩。B+树支持对数据查询、插入、删除的常数级速度。关键字可以为任意的数据结构HASH算法DB中实际使用的是扩展线性HASH算法（extended linear hashing），可以根据HASH表的增长进行适当的调整。关键字可以为任意的数据结构。 要求每一个记录都有一个逻辑纪录号，逻辑纪录号由算法本身生成。实际上，这和关系型数据库中逻辑主键通常定义为int AUTO型是同一个概念。Recho建立在B+树算法之上，提供了一个存储有序数据的接口。记录的长度可以为定长或不定长。 和Recno方式接近, 只不过记录的长度为定长。数据以定长记录方式存储在队列中，插入 *** 作把记录插入到队列的尾部，相比之下插入速度是最快的。 对算法的选择首先要看关键字的类型，如果为复杂类型，则只能选择B+树或HASH算法，如果关键字为逻辑记录号，则应该选择Recno或Queue算法。当工作集关键字有序时，B+树算法比较合适；如果工作集比较大且基本上关键字为随机分布时，选择HASH算法。Queue算法只能存储定长的记录，在高的并发处理情况下，Queue算法效率较高；如果是其它情况，则选择Recno算法，Recno算法把数据存储为平面文件格式。Berkeley DB的资源链接：官方主页： >

对于同时运行的多个事务, 当这些事务访问数据库中相同的数据时, 如果没有采取必要的隔离机制, 就会导致各种并发问题:

• 脏读: 对于两个事物 T1, T2, T1 读取了已经被 T2 更新但还没有被提交的字段 之后, 若 T2 回滚, T1读取的内容就是临时且无效的

• 不可重复读: 对于两个事物 T1, T2, T1 读取了一个字段, 然后 T2 更新了该字段 之后, T1再次读取同一个字段, 值就不同了

• 幻读: 对于两个事物 T1, T2, T1 从一个表中读取了一个字段, 然后 T2 在该表中插入了一些新的行 之后, 如果 T1 再次读取同一个表, 就会多出几行

数据库事务的隔离性: 数据库系统必须具有隔离并发运行各个事务的能力, 使它们不会相互影响, 避免各种并发问题

一个事务与其他事务隔离的程度称为隔离级别 数据库规定了多种事务隔离级别, 不同隔离级别对应不同的干扰程度, 隔离级别越高, 数据一致性就越好, 但并发性越弱

数据库提供了4中隔离级别：

隔离级别 描述

READ UNCOMMITTED(读未提交数据) 允许事务读取未被其他事务提交的变更，脏读、不可重复读和幻读的问题都会出现

READ COMMITED(读已提交数据) 只允许事务读取已经被其他事务提交的变更，可以避免脏读，但不可重复读和幻读问题仍然会出现

REPEATABLE READ(可重复读) 确保事务可以多次从一个字段中读取相同的值，在这个事务持续期间，禁止其他事务对这个字段进行更新，可以避免脏读和不可重复读，但幻读的问题依然存在

SERIALIZABLE(串行化) 确保事务可以从一个表中读取相同的行，在这个事务持续期间，禁止其他事务对该表执行插入、更新和删除 *** 作，所有并发问题都可以避免，但性能十分低

Oracle 支持的 2 种事务隔离级别：READ COMMITED, SERIALIZABLE Oracle 默认的事务隔离级别为: READ COMMITED

Mysql 支持 4 中事务隔离级别 Mysql 默认的事务隔离级别为: REPEATABLE READ

Berkeley DB (DB)是一个高性能的，嵌入数据库编程库，和C语言，C++，Java，Perl，Python，PHP，Tcl以及其他很多语言都有绑定。Berkeley DB可以保存任意类型的键/值对，而且可以为一个键保存多个数据。Berkeley DB可以支持数千的并发线程同时 *** 作数据库，支持最大256TB的数据，广泛用于各种 *** 作系统包括大多数Unix类 *** 作系统和Windows *** 作系统以及实时 *** 作系统。 20版本或以上的Berkeley DB由Sleepycat Software公司开发，并使用基于自由软件许可协议/私有许可协议的双重授权方式提供[1]，附有源代码。开发者如果想把Berkeley DB嵌入在私有软件内需要得到Sleepycat公司的许可，若将软件同样遵循GPL发布，则不需许可即可使用。而20版本以下的则使用BSD授权，可自由作商业用途。 Berkeley DB最初开发的目的是以新的HASH访问算法来代替旧的hsearch函数和大量的dbm实现（如AT&T的dbm，Berkeley的 ndbm，GNU项目的gdbm），Berkeley DB的第一个发行版在1991年出现，当时还包含了B+树数据访问算法。在1992年，BSD UNIX第44发行版中包含了Berkeley DB185版。基本上认为这是Berkeley DB的第一个正式版。在1996年中期，Sleepycat软件公司成立，提供对Berkeley DB的商业支持。在这以后，Berkeley DB得到了广泛的应用，成为一款独树一帜的嵌入式数据库系统。2006年Sleepycat公司被Oracle 公司收购，Berkeley DB成为Oracle数据库家族的一员，Sleepycat原有开发者继续在Oracle开发Berkeley DB，Oracle继续原来的授权方式并且加大了对Berkeley DB的开发力度，继续提升了Berkeley DB在软件行业的声誉。Berkeley DB的当前最新发行版本是4725。 值得注意的是DB是嵌入式数据库系统，而不是常见的关系/对象型数据库，对SQL语言不支持，也不提供数据库常见的高级功能，如存储过程，触发器等。 Berkeley DB的体系结构Berkeley DB以拥有比Microsoft SQL Server和Oracle等数据库系统而言更简单的体系结构而著称。例如，它不支持网络访问—程序通过进程内的API访问数据库。 他不支持SQL或者其他的数据库查询语言，不支持表结构和数据列。 访问数据库的程序自主决定数据如何储存在记录里，Berkeley DB不对记录里的数据进行任何包装，每个记录有且只有两部分：键、值，所以在Berkeley DB的背景下通常用key/data pair指代一个记录。记录和它的键都可以达到4G字节的长度。 尽管架构很简单，Berkeley DB却支持很多高级的数据库特性，比如ACID 数据库事务处理，细粒度锁，XA接口，热备份以及同步复制。 Berkeley DB包含有与某些经典Unix数据库编程库兼容的接口，包括：dbm，ndbm和hsearch。Berkeley DB的核心数据结构数据库环境句柄DB_ENV: 每个DB_ENV相当于一个数据库，它包含了数据库全局信息，比如缓冲区大小、以及对事务、日志、锁等子系统的全局配置信息。数据库句柄结构DB：每个DB相当于关系数据库的一个表，其中存储了很多key/data pair。DB句柄代表了一个包含了若干描述数据库表属性的参数，如数据库访问方法类型、逻辑页面大小、数据库名称等；同时，DB结构中包含了大量的数据库处理函数指针，大多数形式为 （dosomething）(DB , arg1, arg2, …)。其中最重要的有open,close,put,get等函数。 数据库记录结构DBT：DB中的记录由关键字和数据构成，关键字和数据都用结构DBT表示。实际上完全可以把关键字看成特殊的数据。结构中最重要的两个字段是 void data和u_int32_t size，分别对应数据本身和数据的长度。 数据库游标结构DBC：游标（cursor）是数据库应用中常见概念，其本质上就是一个关于特定记录的遍历器。注意到DB支持多重记录（duplicate records），即多条记录有相同关键字，在对多重记录的处理中，使用游标是最容易的方式。 数据库环境句柄结构DB_ENV：环境在DB中属于高级特性，本质上看，环境是多个数据库的包装器。当一个或多个数据库在环境中打开后，环境可以为这些数据库提供多种子系统服务，例如多线/进程处理支持、事务处理支持、高性能支持、日志恢复支持等。 DB中核心数据结构在使用前都要初始化，随后可以调用结构中的函数（指针）完成各种 *** 作，最后必须关闭数据结构。从设计思想的层面上看，这种设计方法是利用面向过程语言实现面对对象编程的一个典范。 Berkeley DB数据访问算法在数据库领域中,数据访问算法对应了数据在硬盘上的存储格式和 *** 作方法。在编写应用程序时，选择合适的算法可能会在运算速度上提高1个甚至多个数量级。大多数数据库都选用B+树算法，DB也不例外，同时还支持HASH算法、Recno算法和Queue算法。接下来，我们将讨论这些算法的特点以及如何根据需要存储数据的特点进行选择。 B+树算法B+树是一个平衡树，关键字有序存储，并且其结构能随数据的插入和删除进行动态调整。为了代码的简单，DB没有实现对关键字的前缀码压缩。B+树支持对数据查询、插入、删除的常数级速度。关键字可以为任意的数据结构HASH算法DB中实际使用的是扩展线性HASH算法（extended linear hashing），可以根据HASH表的增长进行适当的调整。关键字可以为任意的数据结构。 要求每一个记录都有一个逻辑纪录号，逻辑纪录号由算法本身生成。实际上，这和关系型数据库中逻辑主键通常定义为int AUTO型是同一个概念。Recho建立在B+树算法之上，提供了一个存储有序数据的接口。记录的长度可以为定长或不定长。 和Recno方式接近, 只不过记录的长度为定长。数据以定长记录方式存储在队列中，插入 *** 作把记录插入到队列的尾部，相比之下插入速度是最快的。 对算法的选择首先要看关键字的类型，如果为复杂类型，则只能选择B+树或HASH算法，如果关键字为逻辑记录号，则应该选择Recno或Queue算法。当工作集关键字有序时，B+树算法比较合适；如果工作集比较大且基本上关键字为随机分布时，选择HASH算法。Queue算法只能存储定长的记录，在高的并发处理情况下，Queue算法效率较高；如果是其它情况，则选择Recno算法，Recno算法把数据存储为平面文件格式。Berkeley DB的资源链接：官方主页： >

事务的：原子性、一致性、分离性、持久性

原子性、一致性、分离性、持久性

(1) 原子性

　 事务的原子性指的是，事务中包含的程序作为数据库的逻辑工作单位，它所做的对数据修改 *** 作要么全部执行，要么完全不执行。这种特性称为原子性。

　 事务的原子性要求，如果把一个事务可看作是一个程序，它要么完整的被执行，要么完全不执行。就是说事务的 *** 纵序列或者完全应用到数据库或者完全不影响数据库。这种特性称为原子性。

假如用户在一个事务内完成了对数据库的更新，这时所有的更新对外部世界必须是可见的，或者完全没有更新。前者称事务已提交，后者称事务撤消（或流产）。DBMS必须确保由成功提交的事务完成的所有 *** 纵在数据库内有完全的反映，而失败的事务对数据库完全没有影响。

(2) 一致性

事务的一致性指的是在一个事务执行之前和执行之后数据库都必须处于一致性状态。这种特性称为事务的一致性。假如数据库的状态满足所有的完整性约束，就说该数据库是一致的。

一致性处理数据库中对所有语义约束的保护。假如数据库的状态满足所有的完整性约束，就说该数据库是一致的。例如，当数据库处于一致性状态S1时，对数据库执行一个事务，在事务执行期间假定数据库的状态是不一致的，当事务执行结束时，数据库处在一致性状态S2。

(3) 分离性

分离性指并发的事务是相互隔离的。即一个事务内部的 *** 作及正在 *** 作的数据必须封锁起来，不被其它企图进行修改的事务看到。

分离性是DBMS针对并发事务间的冲突提供的安全保证。DBMS可以通过加锁在并发执行的事务间提供不同级别的分离。假如并发交叉执行的事务没有任何控制， *** 纵相同的共享对象的多个并发事务的执行可能引起异常情况。

DBMS可以在并发执行的事务间提供不同级别的分离。分离的级别和并发事务的吞吐量之间存在反比关系。较多事务的可分离性可能会带来较高的冲突和较多的事务流产。流产的事务要消耗资源，这些资源必须要重新被访问。因此，确保高分离级别的DBMS需要更多的开销。

(4)持久性

持久性意味着当系统或介质发生故障时，确保已提交事务的更新不能丢失。即一旦一个事务提交，DBMS保证它对数据库中数据的改变应该是永久性的，耐得住任何系统故障。持久性通过数据库备份和恢复来保证。

持久性意味着当系统或介质发生故障时，确保已提交事务的更新不能丢失。即对已提交事务的更新能恢复。一旦一个事务被提交，DBMS必须保证提供适当的冗余，使其耐得住系统的故障。所以，持久性主要在于DBMS的恢复性能。

是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列 *** 作，要么完整地执行，要么完全地不执行。 事务处理可以确保除非事务性单元内的所有 *** 作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关 *** 作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务，必须满足所谓的ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性。

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