丢失修改不可重复读 维普

问：并发操作会带来哪些数据不一致性

1. 答：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。
   丢失修改：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。
   不可重复读：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。
   读“脏”数据：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。

问：丢失数据,污读,不可重读怎么区分

1. 答：主要是一致性问题.常见并发并发一致性问题包括：丢失的修改、不可重复读、读脏数据、幻影读（幻影读在一些资料中往往与不可重复读归为一类）.答案补充 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.具体地讲,不可重复读包括三种情况：
   事务T1读取某一数据后,事务T2对其做了修改,当事务1再次读该数据时,得到与前一次不同的值.例如,T1读取B=100进行运算,T2读取同一数据B,对其进行修改后将B=200写回数据库.T1为了对读取值校对重读B,B已为200,与第一次读取值不一致.
   事务T1按一定条件从数据库中读取了某些数据记录后,事务T2删除了其中部分记录,当T1再次按相同条件读取数据时,发现某些记录神密地消失了.
   事务T1按一定条件从数据库中读取某些数据记录后,事务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.（这也叫做幻影读） 答案补充 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由于某种原因被撤消,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.
   产生上述三类数据不一致性的主要原因是并发操作破坏了事务的隔离性.并发控制就是要用正确的方式调度并发操作,使一个用户事务的执行不受其它事务的干扰,从而避免造成数据的不一致性.答案补充 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T1提交的结果,导致T1的修改被丢失,即丢失的修改.

问：并发操作可以不带来

1. 答：并发操作带来的数据不一致性
   1、丢失修改（Lost Update）
   2、不可重复读（Non-repeatable Read）
   3、幻读（Phantom Read）
   4、读“脏”数据（Dirty Read）
   下面我们来分别看一下：
   丢失修改：两个事务T-1和T-2读入同一数据并修改，T-2的提交结果破坏了T-1提交 的结果，导致T-1的修改被丢失。(修改-修改冲突)
   不可重复读：事务1读取某一数据，事务2对其做了修改；当事务1再次读该数据 时，得到与前一次不同的值(读-更新冲突)
   幻读：事务T-1按一定条件从数据库中读取了某些数据记录，事务T-2删除（插入） 了其中部分记录 ，当T-1再次按相同条件读取数据时，发现某些记录神秘地 消失（出现）了。（读-插入/删除冲突）
   脏数据： 事务T-1修改某一数据，并将其写回磁盘；事务T-2读取同一数据后，T-1由 于某种原因被撤销这时T-1，已修改过的数据恢复原值，T-2读到的数据就 与数据库中的数据不一致T-2读到的数据就为“脏”数据，即不正确的数据(修 改-读冲突)
   数据不一致性：由于并发操作破坏了事务的隔离性