数据库中的事务是什么

数据库事务（简称：事务）是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库 *** 作序列构成。

一个数据库事务通常包含了一个序列的对数据库的读/写 *** 作。它的存在包含有以下两个目的：

为数据库 *** 作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法，同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持一致性的方法。

当多个应用程序在并发访问数据库时，可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法，以防止彼此的 *** 作互相干扰。

当事务被提交给了DBMS（数据库管理系统），则DBMS（数据库管理系统）需要确保该事务中的所有 *** 作都成功完成且其结果被永久保存在数据库中，如果事务中有的 *** 作没有成功完成，则事务中的所有 *** 作都需要被回滚，回到事务执行前的状态;同时，该事务对数据库或者其他事务的执行无影响，所有的事务都好像在独立的运行。

但在现实情况下，失败的风险很高。在一个数据库事务的执行过程中，有可能会遇上事务 *** 作失败、数据库系统/ *** 作系统失败，甚至是存储介质失败等情况。这便需要DBMS对一个执行失败的事务执行恢复 *** 作，将其数据库状态恢复到一致状态（数据的一致性得到保证的状态）。为了实现将数据库状态恢复到一致状态的功能，DBMS通常需要维护事务日志以追踪事务中所有影响数据库数据的 *** 作。

数据仓库上的业务处理称作联机分析处理。

数据仓库主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，做有系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理、数据挖掘之进行，并进而支持如决策支持系统、主管资讯系统之创建，帮助决策者能快速有效的自大量资料中，分析出有价值的资讯，以利决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助建构商业智能。

数据仓库的特点：

1、效率足够高。数据仓库的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。

2、数据质量。数据仓库所提供的各种信息，肯定要准确的数据。

3、扩展性。之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂，是因为考虑到了未来3到5年的扩展性，这样的话，未来不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性，数据仓库方案中多出一些中间层，使海量数据流有足够的缓冲，不至于数据量大很多，就运行不起来了。

4、面向主题。 *** 作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。每一个主题对应一个宏观的分析领域。数据仓库排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。

简单来说就是 单一的逻辑单元处理一系列事物。 *** 作一系列数据时，如有一条不合适或取消，所有数据均会到最初状态，即回滚。

说的比较抽象，我给你举个小例子你就明白了。

例如 ATM 机。

用户把钱从一个银行账号转账至另一个银行账号，这种 *** 作不能被部分完成。

如转的过程中 1卡钱被相应扣除，2卡在存中，这时机器出现故障，转账被取消。取消的同时，即要事物回滚，回到1卡原有的状态。

明白了吗

事务有三种模型：

1．隐式事务是指每一条数据 *** 作语句都自动地成为一个事务，事务的开始是隐式的，事务的结束有明确的

标记。

2．显式事务是指有显式的开始和结束标记的事务，每个事务都有显式的开始和结束标记。

3．自动事务是系统自动默认的，开始和结束不用标记。

并发控制

1． 数据库系统一个明显的特点是多个用户共享数据库资源，尤其是多个用户可以同时存取相同数据。

串行控制：如果事务是顺序执行的，即一个事务完成之后，再开始另一个事务

并行控制：如果DBMS可以同时接受多个事务，并且这些事务在时间上可以重叠执行。

2．并发控制概述

事务是并发控制的基本单位，保证事务ACID的特性是事务处理的重要任务，而并发 *** 作有可能会破坏其ACID特性。

DBMS并发控制机制的责任：

对并发 *** 作进行正确调度，保证事务的隔离性更一般，确保数据库的一致性。

如果没有锁定且多个用户同时访问一个数据库，则当他们的事务同时使用相同的数据时可能会发生问题。由于并发 *** 作带来的数据不一致性包括：丢失数据修改、读”脏”数据（脏读）、不可重复读、产生幽灵数据。

（1）丢失数据修改

当两个或多个事务选择同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，会发生丢失更新问题。每个事务都不知道其它事务的存在。最后的更新将重写由其它事务所做的更新，这将导致数据丢失。如上例。

再例如，两个编辑人员制作了同一文档的电子复本。每个编辑人员独立地更改其复本，然后保存更改后的复本，这样就覆盖了原始文档。最后保存其更改复本的编辑人员覆盖了第一个编辑人员所做的更改。如果在第一个编辑人员完成之后第二个编辑人员才能进行更改，则可以避免该问题。

（2）读“脏”数据（脏读）

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由于某种原因被除撤消，而此时T1把已修改过的数据又恢复原值，T2读到的数据与数据库的数据不一致，则T2读到的数据就为“脏”数据，即不正确的数据。

例如：一个编辑人员正在更改电子文档。在更改过程中，另一个编辑人员复制了该文档（该复本包含到目前为止所做的全部更改）并将其分发给预期的用户。此后，第一个编辑人员认为所做的更改是错误的，于是删除了所做的编辑并保存了文档。分发给用户的文档包含不再存在的编辑内容，并且这些编辑内容应认为从未存在过。如果在第一个编辑人员确定最终更改前任何人都不能读取更改的文档，则可以避免该问题。

（ 3）不可重复读

指事务T1读取数据后，事务T2执行更新 *** 作，使T1无法读取前一次结果。不可重复读包括三种情况：

事务T1读取某一数据后，T2对其做了修改，当T1再次读该数据后，得到与前一不同的值。

（4）产生幽灵数据

按一定条件从数据库中读取了某些记录后，T2删除了其中部分记录，当T1再次按相同条件读取数据时，发现某些记录消失

T1按一定条件从数据库中读取某些数据记录后，T2插入了一些记录，当T1再次按相同条件读取数据时，发现多了一些记录。

1普通事务

以 begin / start transaction 开始，commit / rollback 结束的事务。或者是带有保存点 savepoint 的事务。

2 链式事务

一个事务在提交的时候自动将上下文传给下一个事务，也就是说一个事务的提交和下一个事务的开始是原子性的，下一个事务可以看到上一个事务的处理结果。MySQL 的链式事务靠参数 completion_type 控制，并且回滚和提交的语句后面加上 work 关键词。

3 嵌套事务

有多个 begin / commit / rollback 这样的事务块的事务，并且有父子关系。子事务的提交完成后不会真的提交，而是等到父事务提交才真正的提交。

4 自治事务

内部事务的提交不随外部事务的影响，一般用作记录内部事务的异常情况。MySQL 不支持自治事务，但是某些场景可以用 MySQL 的插件式引擎来变相实现。

不会的啦!你把这个用try

catch包起来。在catch里面return

false

。在这个里面一旦出错就报异常了，哪还会继续执行啊。

这里执行到tranCommit();提交事务才算正真影响数据库。一旦出错了

事务没有提交，并没有影响数据库，其实不算是什么回滚。在没执行到tranCommit();时数据库并不受影响。

另外记得在catch里面关闭事务，应该是tran。close

，不关闭的话，当前所 *** 作的表会死锁

数据库事务(Database Transaction) ，是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列 *** 作，要么完全地执行，要么完全地不执行。

原子性（Atomic）（Atomicity) 事务必须是原子工作单元；对于其数据修改，要么全都执行，要么全都不执行。通常，与某个事务关联的 *** 作具有共同的目标，并且是相互依赖的。如果系统只执行这些 *** 作的一个子集，则可能会破坏事务的总体目标。原子性消除了系统处理 *** 作子集的可能性。

一致性（Consistent）(Consistency) 事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。在相关数据库中，所有规则都必须应用于事务的修改，以保持所有数据的完整性。事务结束时，所有的内部数据结构（如 B 树索引或双向链表）都必须是正确的。某些维护一致性的责任由应用程序开发人员承担，他们必须确保应用程序已强制所有已知的完整性约束。如，当开发用于转账的应用程序时，应避免在转账过程中任意移动小数点。

隔离性（Insulation）(Isolation) 由并发事务所作的修改必须与任何其它并发事务所作的修改隔离。事务查看数据时数据所处的状态，要么是另一并发事务修改它之前的状态，要么是另一事务修改它之后的状态，事务不会查看中间状态的数据。这称为隔离性，因为它能够重新装载起始数据，并且重播一系列事务，以使数据结束时的状态与原始事务执行的状态相同。当事务可序列化时将获得最高的隔离级别。在此级别上，从一组可并行执行的事务获得的结果与通过连续运行每个事务所获得的结果相同。由于高度隔离会限制可并行执行的事务数，所以一些应用程序降低隔离级别以换取更大的吞吐量。

持久性（Duration）(Durability） 事务完成之后，它对于系统的影响是永久性的。该修改即使出现致命的系统故障也将一直保持。

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