什么是事务
保证一连串的读写操作的原子性，要么全部成交，要么全部回退。
它解决了什么
不同的事务机制解决不同的问题
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脏读（读已提交）
读到未提交的数据
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不可重复读（可重复读）
数据被update前后，导致两次查询不一样
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幻读（可串行化）
数据被delete/add前后，导致两次查询不一样
它的特性
ACID
- A：原子性
- C：一致性
- I：隔离性
- D：持久化
事务模型
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平板事务
所有的操作，要么全部成功，要么全部失败
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带保存点的平板事务
在整个事务的周期内，可以设置不同的保存点，可以前面的保存点成交，后面的回滚掉
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链式事务
事务提交后，环境可以保存，并给下一个事务继续使用
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嵌套事务
整个事务是一课树，子树可以局部成交，只有根节点成交，整个事务才算成交
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分布式事务
在分布式环境的事务
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多层次事务
整个事务是一棵树，每颗节点的事务类型可以不一样，子树可以局部成交，只有根节点成交，整个事务才算成交
并发控制
并发技术是在保证事务实现的正确性，为了提高并发的性能，牺牲一部分的一致性。在性能与正确之前取一个平衡值
并发控制类型
乐观并发控制
开始时，任何操作都被允许；只有在事务提交的时候，进行有效性检验，如果通过，则事务提交，否则回滚。
乐观控制适合冲突少的场景
基于有效性确认的并发控制是乐观控制
悲观并发控制
在执行每个操作的时候，都进行有效性检验，如果检验不过，则回滚或者阻塞
悲观控制适合冲突多的场景
基于两阶段锁和基于时间戳排序的并发控制技术都属于悲观技术
并发控制实现技术
时间戳排序并发控制技术
- 每个事务在开始时赋予一个时间戳
- 进行read的时候，判断此记录是否被一个更后的时间戳写过，如果写过，则回滚（read - write check）
- 进行write的时候，判断此记录是否被一个更后的时间戳写过，如果写过，则回滚（write - write check）
- 提交事务
基于有效性确认的并发控制技术
- 每个事务在开始时赋予一个序号
- 进行read/write时直接通过
- 在commit的时候判断是否符合冲突可串行化，如果符合，则提交，否则回滚
两阶段锁并发控制技术
- 在事务提交之前的read和write分别对数据项进行加读写锁
- 如果有其他事务对数据项进行读写，则要判断锁是否允许进行读写，如果不行，则阻塞
- 事务提交阶段，进行锁释放
多版本并发控制技术
解决两阶段锁的性能低下的问题。
它主要提升了read - write的性能。通过对数据项引入多版本。
- 在事务中，对数据项进行write的时候，不上锁，而是对数据项写入一个新版本
- read的时候，读取版本低于自己的数据项
- write的时候，如果发现数据项已经被write了，而且没有提交，则阻塞
- 最后提交事务，对数据项多版本进行清理
基于索引的并发控制技术
在索引上进行上锁，来控制并发
可以通过在索引上施加next-key locking来解决幻读问题
日志技术
REDO日志
为了提高数据写入磁盘的效率，数据在提交时，并不马上写入磁盘，如果数据库重启或者奔溃。可以通过REDO日志恢复数据
REDO log通过重新执行数据，可以把已提交的数据写入磁盘
UNDO日志
对于未提交的事务或者回滚的事务，UNDO log通过混滚相应的数据操作，对数据进行恢复
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