oracle多版本控制/读一致性和非阻塞读(2)

所谓的读一致性,就是sql语句的结果对于查询开始的时间点来说是一致的! 正是因为这一点,下面的sql语句可以插入可以预知的数据集:

insert into t select * from t;

 

这个insert 语句在之前得到了一个t 表的读一致性视图,它看不到刚刚插入的数据行,而只是在insert操作刚开始时候的记录行,所以不用担心在Insert过程中,因为不断的插入,导致select 出来的结果无止境的问题,有效的解决了这个看是死循环问题!

 

非阻塞读

很多数据库为了读取数据的一致性,会在读取的时候加锁,大概分为两种锁的机制:

1.读取的时候,给整张表加上锁,在读取的这一刻不允许数据更新,

2.或者缩小到数据级,在读取到的数据行进行锁定,又称为(共享读锁);

无论是哪一种都会对高并发产生性能影响,oracle对读取没有进行加锁,那他又是如何做的呢,现假如一个表结构如下:

create table t_name (c_id number ,c_num number );
--并且插入三条测试数据
insert into t_name values (1,300);
insert into t_name values (2,400);
insert into t_name values (3,500);

--现在有 一个查询需要计算总的分数为多少
select sum(c_num) from t_name;

sum(c_num)
---------------
  1200

 高并发环境下,阻塞读取是当查询到第二条数据的时候,另外一个线程将c_id为1的分数减掉150,并且附加到c_id=3的记录上;

 

当查询到第三条数据(c_id=3)的时候,由于数据更新给c_id=3的记录进行了加锁,所以查询被阻塞了!等待锁的释放,之后查询得到c_num = 650;

 

--现在有 一个查询需要计算总的分数为多少
select sum(c_num) from t_name;

sum(c_num)
---------------
  1350

 在oracle中,查询到c_id=3,发现存在数据修改(数据被加锁了)!那么他会回到查询c_id=1的时间点上,然后从回滚段中获取c_id=3的数据 c_num=500;数据是否加锁不会对其产生影响! 最后的查询结果:

--现在有 一个查询需要计算总的分数为多少
select sum(c_num) from t_name;

sum(c_num)
---------------
  1200

 

<think>嗯,用户想了解非锁定一致性)的概念原理,还提到了数据库事务隔离级别。那我得先回忆一下相关知识。非锁定,也就是一致性,应该是数据库在并发控制中的一种机制,允许取数据时不加锁,从而提高并发性能。需要结合MVCC(多版本并发控制)来解释吧。 首先,非锁定的定义是什么?根据引用[2],一致性非锁定不会在表上设置任何锁,其他会话可以写。那它的主要特点是不阻塞其他事务,通过快照来保证取的一致性。这时候需要提到MVCC,因为MVCC通过保存数据的历史版本来实现取的一致性。 然后,工作原理部分。可能需要解释undo log的作用。当一个事务需要取数据时,数据库会找到适合该事务隔离级别的版本,可能是当前版本或者之前的某个版本,通过undo log链来访问历史数据。比如在可重复隔离级别下,事务第一次取时会生成一个快照,后续的取都基于这个快照,所以不会看到其他事务的修改。 事务隔离级别方面,引用[3]提到Oracle默认是已提交,MySQL默认是可重复。不同隔离级别下一致性的行为可能不同。已提交时,每次查询都会生成新的快照,所以能看到其他事务已提交的修改;而可重复则使用第一次取的快照,保持一致性。 还要注意非锁定的局限性,比如对DDL操作不适用,或者某些特定语句可能影响其行为,如INSERT INTO ... SELECT可能需要锁定。引用[2]也提到了这些情况,需要出这些例外情况。 用户可能还想知道非锁定如何避免锁带来的性能问题,以及在不同隔离级别下的具体表现。需要把MVCCundo log结合起来解释,说明如何通过版本控制来实现取而不加锁。 最后,相关的问题部分,可以引导用户进一步了解MVCC机制、不同隔离级别的区别,或者非锁定的应用场景限制。比如,如何选择隔离级别,或者什么时候需要锁定。 需要确保回答结构清晰,分点解释概念、原理、工作流程、与隔离级别的关系以及局限性。同时引用提供的参考资料,特别是引用[2]引用[3],来支持回答的准确性。</think>### 非锁定一致性)的概念及原理 #### 1. **定义与核心目标** **非锁定**(Consistent Non-Locking Read),也称为**一致性**,是数据库实现并发控制的一种机制,其核心目标是: - **避免写冲突**:取数据时不加锁,允许其他事务同时修改数据,从而提升并发性能。 - **保证事务隔离性**:通过多版本数据(MVCC, Multi-Version Concurrency Control)确保事务取的数据在逻辑上一致,即使其他事务正在修改数据[^2]。 #### 2. **工作原理** ##### **MVCC 机制** 非锁定的实现依赖于 MVCC。具体流程如下: 1. **数据版本链**:每条记录会通过 `undo log` 维护一个历史版本链。例如,事务 A 修改了某行数据,旧版本会被存入 `undo log`,新版本向旧版本,形成链式结构。 2. **快照**:事务在取数据时,会根据当前隔离级别选择一个“快照”(即某个时间点的数据版本)。例如: - **可重复(REPEATABLE READ)**:事务首次取时生成快照,后续取均基于此快照。 - **已提交(READ COMMITTED)**:每次取时生成新快照,反映已提交的最新数据[^3]。 ##### **示例** 假设事务 A 在可重复隔离级别下执行: ```sql SELECT * FROM table WHERE id = 1; -- 生成快照,取版本 V1 ``` 此时事务 B 修改了 `id=1` 的数据并提交,生成新版本 V2。事务 A 再次取时,仍会通过 `undo log` 找到 V1,避免看到 V2 的修改。 #### 3. **与事务隔离级别的关系** - **已提交(READ COMMITTED)** 每次查询生成新快照,可能看到其他事务已提交的修改。适用于需要实时性的场景,但可能导致不可重复[^3]。 - **可重复(REPEATABLE READ)** 首次取生成快照,后续操作基于该快照,确保数据一致性。MySQL 默认级别,能避免不可重复(通过间隙锁辅助)[^1]。 #### 4. **局限性** - **不适用 DDL 操作**:如 `ALTER TABLE`、`DROP TABLE` 等操作会破坏快照一致性。 - **部分语句隐式加锁**:例如 `INSERT INTO ... SELECT` 若未定 `FOR UPDATE`,可能短暂加锁以保证数据一致性[^2]。 #### 5. **对比锁定** 锁定(如 `SELECT ... FOR UPDATE`)直接对数据加锁,阻塞其他事务的修改,但保证强一致性。非锁定通过牺牲部分实时性换取更高的并发性能。 --- ###
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