四种隔离级别

1. 读未提交（Read Uncommitted）

• 通俗解释：在这个级别下，你可以看到其他事务还没有提交的数据。这意味着你可能会看到一些“脏数据”，即不完整或错误的数据。
• 例子：想象你在超市结账时，收银员还没完成前面顾客的付款，你就看到了他们的购物清单和金额。如果他们取消了某些商品或者更改了支付方式，你看到的信息就是不准确的。
• 用途：
  • 日志系统：对于只需要查看最新状态的日志系统，允许读取未提交的数据可以提高性能。
  • 监控系统：用于实时监控系统的健康状况，即使数据不完全一致也无妨。

问题

• 脏读：你能读到其他事务尚未提交的数据，这些数据可能是错误的或被回滚的。

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2. 读已提交（Read Committed）

• 通俗解释：在这个级别下，你只能看到其他事务已经提交的数据。这避免了脏读，但仍然可能遇到不可重复读的问题。
• 例子：还是在超市结账，但这次你要等前面的顾客完全结完账后才能看到他们的购物清单。这样你看到的数据是准确的，但如果你多次查看同一笔交易，可能会发现数据变化了（比如库存数量减少了）。
• 用途：
  • Web 应用：大多数 Web 应用程序使用这个隔离级别，因为它提供了较好的性能和一致性平衡。
  • 电子商务平台：确保用户看到的商品信息是最新的，避免显示过期或错误的价格。

问题

• 不可重复读：在同一事务中，多次读取同一数据可能会得到不同的结果。

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3. 可重复读（Repeatable Read）

• 通俗解释：在这个级别下，同一个事务内多次读取同一数据会得到相同的结果，即使其他事务修改了这些数据并提交了。这避免了不可重复读，但仍然可能出现幻读。
• 例子：你去图书馆借书，管理员告诉你某本书有5本。无论你在借阅过程中查询多少次，管理员都会告诉你还有5本。但是，如果你查完后，其他人又还了一本书，你再查就会发现有6本，这就是幻读。
• 用途：
  • 报表生成：生成财务报表或其他需要稳定数据的报告时，确保数据在整个生成过程中保持一致。
  • 数据分析：进行数据分析时，确保同一事务内的查询结果不会因其他事务的修改而变化。

问题

• 幻读：在同一事务中，两次查询返回的结果集不同，因为其他事务插入或删除了数据。

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4. 串行化（Serializable）

• 通俗解释：这是最严格的隔离级别，所有事务依次执行，好像它们是一个接一个发生的，而不是并发进行的。这确保了没有脏读、不可重复读和幻读的问题。
• 例子：想象你在排队买票，每个人必须按顺序买票，不能插队。这样每个人都能确保看到一致的状态，不会受到其他人的影响。
• 用途：
  • 金融系统：如银行转账、股票交易等对数据一致性要求极高的系统，确保每笔交易都是独立且安全的。
  • 医疗记录系统：处理病人的医疗记录，确保数据的完整性和准确性，避免任何并发操作导致的数据不一致。

优点

• 完全避免了脏读、不可重复读和幻读。

缺点

• 性能较低，因为事务需要排队等待，降低了并发性。

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总结

不同的隔离级别提供了不同程度的数据一致性保障，同时也影响了系统的性能和并发处理能力。选择合适的隔离级别取决于具体应用场景的需求：

• 读未提交：适合对数据一致性要求不高，但对性能要求较高的场景，如日志系统和监控系统。
• 读已提交：适合大多数应用，既保证了一定的一致性，又不影响性能，如Web应用和电子商务平台。
• 可重复读：适合需要在同一事务中多次读取同一数据且结果一致的场景，如报表生成和数据分析。
• 串行化：适合对数据一致性要求极高的场景，如金融系统和医疗记录系统。