本文详细介绍了数据库的基本操作包括数据类型、增删改查等，深入探讨了事务处理的原理和实现方法，涵盖事务的ACID特性、锁机制、死锁处理及索引优化等内容。
目录
1、数据库及引擎
（1）数据类型
（2）增删改查操作
（3）没有框架的情况下：JDBC数据库操作：
（4）关系型和非关系型数据库：
（5）Innodb引擎和MyIASM引擎：
1、数据库及引擎
（1）数据类型
| 数据库常见的数据类型： | |
| int | 整数 |
| varchar | 指定最大多长的字符串（如密码等不知道有多长，指定最大长度） |
| datetime | 时间的数据结构 |
| float(m,d) | 浮点类型 |
| text,65535 | 比较大的文本 |
（2）增删改查操作
| CRUD操作：增删改查操作 | |
| INSERT | INSERT INTO table_name(列1，列2，….) VALUES(值1，值2) |
| DELETE | SELECT */列名称 FROM 表名称 |
| UPDATE | UPDATE 表名称 SET 列名称 = 新值 WHERE 列名称 = 某值 |
| SELECT | DELETE FROM 表名称 WHERE 列名称 = 值 |
（3）没有框架的情况下：JDBC数据库操作：
- 加载驱动
- 创建数据库连接
- 创建Statement对象（表达式）
- 定义操作的SQL语句
- 执行数据库操作
- 获取并操作结果集
- 关闭对象，回收数据库资源（关闭结果集-->关闭数据库操作对象-->关闭连接）
（4）关系型和非关系型数据库：
非关系型数据库的优势：
1、NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。
2、可扩展性同样也是基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。
关系型数据库的优势：
1、复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
2、事务支持使得对于安全性很高的数据访问要求得以实现。
（5）Innodb引擎和MyIASM引擎：
主要是因为InnoDB支持事务，NDB也支持事务但是主要用于集群中。MySQL能不做集群就不做集群，因为集群要考虑分布式的事务；
区别：
1、MyIASM是非事务安全的，而Innodb是事务安全的。
2、MyIASM是表级的，而InnoDB支持行级锁
3、MyIASM不支持外键，InnoDB支持外键
4、MyIASM支持全文类型（FullText）索引,而InnoDB不支持全文类型索
5、MyIASM保存了表的行数，InnoDB没有保存表的行数。
6、MyIASM相对简单，效率上要优于InnoDB，小型应用可以考虑使用MyIASM
应用场景：
1、InnoDB用于事务处理，具有ACID事务支持等特性，如果在应用中执行大量insert和update操作，应该选择InnoDB
2、MyIASM管理非事务表，提供高速存储和检索以及全文搜索能力，如果在应用中执行大量select操作，应该选择MyIASM
3、对于一般的Web应用来说，应该选择MyIASM，效率更高，特定场景再用InnoDB。
2、事务
事务是由N步数据操作序列组成的逻辑执行单元，这系列操作要么全执行，要么全放弃执行；
事务的特性：（ACID）
原子性：事务是应用中不可再分的最小执行体
一致性：事务执行结果，需使数据从一个一致性状态，变为另一个一致性状态
隔离性：各个事务的执行互不干扰，任何事务的内部操作对其他的事务都是隔离的
持久性：事务一旦提交，对数据所做的任何改变都要记录到永久存储器中。
服务器是在一个多线程的环境中的：事务的隔离性：
--常见的并发异常（5种）：
第一类丢失更新；第二类丢失更新；
脏读、不可重复读、幻读；
第一类丢失更新：某一个事务的回滚，导致另外一个事务已更新的数据丢失了；
第二类丢失更新：某一个数据的提交，导致另外一个事务已更新的数据丢失了；
脏读：某一个事务读取了另外一个事务未提交的数据；
不可重复读：对某一个事务，对同一个数据前后读取的结果不一致
幻读：对某一个事务，对同一个表前后查询的行数不一致；
--常见的隔离级别（4种）：
Read Uncommitted:读取未提交的数据
Read Committed：读取已提交的数据
Repeatable Read：可重复读（InnoDB默认隔离级别）
Serializable：串行化（加锁，性能极不好）
大多数数据库默认的事务隔离级别是Read committed，比如Sql Server , Oracle。Mysql的默认隔离级别是Repeatable read。
| 隔离级别 | 第一类丢失更新 | 脏读 | 第二类丢失更新 | 不可重复读 | 幻读 |
| Read Uncommitted | no | no | no | no | no |
| Read Committed | ok | ok | no | no | no |
| Repeatable Read | ok | ok | ok | ok | no |
| Serializable | ok | ok | ok | ok | ok |
3、锁
（1）锁的类型与范围
悲观锁(数据库的锁)：1）共享锁（S锁）：事务A对某数据加了共享锁以后，其他事务只能对该数据加共享锁，但不能加排他锁。
2）排他锁（X锁）：事务A对某数据加了排它锁以后，其他事务对该数据既不能加共享锁，也不能加排它锁。
间隙锁：行级，使用范围条件查询时，对范围内不存在的记录加锁。一是为了防止幻读，二是为了满足恢复和复制的需要。
乐观锁（自定义）：使用版本号、时间戳等；在更新数据前，检查版本号是否发生变化。若变化则取消本次更新，否则就更新数据（版本号+1）。
乐观锁的实现：
1. 版本号机制：UPDATE … SET …,VERSION=#{version+1} WHERE … AND VERSION=${version}
2. CAS算法（Compare and swap）：是一种无锁的算法，该算法涉及3个操作数（内存值V、旧值A、新值B），当V等于A时，采用原子方式用B的值更新V的值。该算法通常采用自旋操作，也叫自旋锁。它的缺点是：
1) ABA问题：某线程将A该为B，再改回A，则CAS会误认为A没被修改过。
2) 自旋操作采用循环的方式实现，若加锁时间长，则会给CPU带来巨大的开销。
3) CAS只能保证一个共享变量的原子操作。实例：
1.数据库表设计task有三个字段，分别是id、value、version
2.实现：
1)先读task表的数据（实际上这个表只有一条记录），得到version的值为versionValue
2)每次更新task表中的value字段时，为了防止发生冲突，需要这样操作：
update task set value = newValue,version = versionValue +1 where version = versionValue;
只有这条语句执行了，才表明本次更新value字段的值成功。如假设有两个节点A和B都要更新task表中的value字段值，差不多在同一时刻，A节点和B节点从task表中读到的version值为2，那么A节点和B节点在更新value字段值的时候，都操作 update task set value = newValue,version = 3 where version = 2; 实际上只有1个节点执行该SQL语句成功，假设A节点执行成功，那么此时task表的version字段的值是3，B节点再操作update task set value = newValue,version = 3 where version = 2;这条SQL语句是不执行的，这样就保证了更新task表时不发生冲突
（2）加锁操作：
增加行级锁之前，InnoDB会自动给表加意向锁；
执行DML语句时，InnoDB会自动给数据加排它锁；DML语句是指：增删改表中的数据；
执行DQL语句时的加锁：DQL语句是指：查询表中的记录：
共享锁：select…from…where…lock in share mode
排他锁：select…from…where…for update
间隙锁：上述SQL语句采用范围条件时，InnoDB对不存在的记录自动增加间隙锁
（3）死锁
解决方案：
1、一般InnoDB会自动检测，并使一个事务回滚，另一个事务继续；
2、设置超时等待参数：innodeb_lock_wait_timeout
应该在程序中尽量避免死锁的发生：
1、不同业务并发访问多个表时，应约定以相同的顺序来访问这些表
2、以批量的方式处理数据，应事先对数据排序，保证线程按固定的顺序来处理数据
3、在事务中，如果要更新记录，应直接申请足够级别的锁，即排它锁。
二级索引&非唯一索引，如果某个叶子节点（若不存在则假设它存在）被添加了排它锁，那么就会在该叶子节点周围添加间隙锁，如果刚好其它会话要在间隙锁范围内创建索引，那么则会被挂起。主键索引& 唯一索引，如果要添加排它锁的节点存在，不会触发间隙锁，如果不存在，则触发间隙锁。
幻读和不可重复读从结果来看，都是针对一个事务中，多次读取的结果与目标结果不一致。从解决的目的上，是区分不了幻读和不可重复读的。那么从范围上去划分。从范围上区划分，分为指定行多次读取结果不一致，和范围读取结果不一致。指定行多次读取，为了解决结果不一致的问题，最简单的办法是加锁（悲观锁）和多版本控制（MVCC）（乐观锁）来实现。我（个人理解）称指定行多次读取结果不一致，叫做不可重复读。范围多次读取，这样简单的添加行锁是不可能解决多次读取结果不一致的问题，因此需要在范围添加锁。我（个人理解）称范围多次读取结果不一致的问题，叫做幻读。从索引的概念来讲，可以明确锁定某个索引的，且该索引值不会出现重复的，就是不可重复读的问题，不能明确锁定某个索引、或者某个索引值是可重复的，那么就会触发间隙锁，也是幻读的问题。
4、索引
见我的另一篇分析文章：https://blog.youkuaiyun.com/liuzewei2015/article/details/99699015
5、Spring事务管理：
声明式事务：通过XMl配置，声明某方法的事务特征；通过注解，声明某方法的事务特征。
编程式事务：通过TransactionTemplate管理事务，并通过它执行数据库的操作。
// REQUIRED: 支持当前事务(外部事务),如果不存在则创建新事务.
// REQUIRES_NEW: 创建一个新事务,并且暂停当前事务(外部事务).
// NESTED: 如果当前存在事务(外部事务),则嵌套在该事务中执行(独立的提交和回滚),否则就会REQUIRED一样.
@Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED, propagation = Propagation.REQUIRED)
public Object save1() {
// 新增用户
User user = new User();
user.setUsername("alpha");
user.setSalt(CommunityUtil.generateUUID().substring(0, 5));
user.setPassword(CommunityUtil.md5("123" + user.getSalt()));
user.setEmail("alpha@qq.com");
user.setCreateTime(new Date());
userMapper.insertUser(user);
// 新增帖子
DiscussPost post = new DiscussPost();
post.setUserId(user.getId());
post.setTitle("Hello");
post.setContent("新人报道!");
post.setCreateTime(new Date());
discussPostMapper.insertDiscussPost(post);
Integer.valueOf("abc");//故意写一个错误的语句，这条语句报错；事务回滚，对数据库仍然保证一致性
return "ok";
}
public Object save2() {
transactionTemplate.setIsolationLevel(TransactionDefinition.ISOLATION_READ_COMMITTED);
transactionTemplate.setPropagationBehavior(TransactionDefinition.PROPAGATION_REQUIRED);
return transactionTemplate.execute(new TransactionCallback<Object>() {
@Override
public Object doInTransaction(TransactionStatus status) {
// 新增用户
User user = new User();
user.setUsername("beta");
user.setSalt(CommunityUtil.generateUUID().substring(0, 5));
user.setPassword(CommunityUtil.md5("123" + user.getSalt()));
user.setEmail("beta@qq.com");
user.setCreateTime(new Date());
userMapper.insertUser(user);
// 新增帖子
DiscussPost post = new DiscussPost();
post.setUserId(user.getId());
post.setTitle("你好");
post.setContent("我是新人!");
post.setCreateTime(new Date());
discussPostMapper.insertDiscussPost(post);
Integer.valueOf("abc");
return "ok";
}
});
} @Autowired
private AlphaService alphaService;
@Test
public void testSave1() {
Object obj = alphaService.save1();
System.out.println(obj);
}
@Test
public void testSave2() {
Object obj = alphaService.save2();
System.out.println(obj);
}
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