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数据库Day04

news 2025/8/2 22:45:37

一、脏读、不可重复读、幻读 示例

先建一张测试表 test_table，插入基础数据：

CREATE TABLE test_table (id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(50),balance DECIMAL(10, 2)
);
INSERT INTO test_table (id, name, balance) VALUES (1, 'Alice', 1000.00);
1. 脏读（Dirty Read）

        场景：事务 T1 修改数据但未提交，事务 T2 读到未提交的 “脏数据”，之后 T1 回滚，导致 T2 数据无效。

-- 开启事务 T1（故意不提交，模拟回滚场景）
START TRANSACTION;
UPDATE test_table 
SET balance = balance - 100 
WHERE id = 1; -- Alice 余额改为 900，但不提交-- 新开窗口/事务 T2，查询数据（此时能读到 T1 未提交的修改，即脏读）
START TRANSACTION;
SELECT balance FROM test_table WHERE id = 1; -- 会读到 900（脏数据）-- 回到 T1 窗口，回滚事务
ROLLBACK;-- 再回到 T2 窗口，重新查询（数据变回 1000，验证脏读）
SELECT balance FROM test_table WHERE id = 1; -- 结果为 1000
2. 不可重复读（Non - repeatable Read）

        场景：事务 T1 内多次读同一数据，事务 T2 在 T1 未结束时修改并提交，导致 T1 两次读结果不同。

-- 事务 T1：先读数据，等待一会再读
START TRANSACTION;
SELECT balance FROM test_table WHERE id = 1; -- 第一次读：1000-- 新开窗口/事务 T2，修改并提交
START TRANSACTION;
UPDATE test_table 
SET balance = balance - 200 
WHERE id = 1; -- 改为 800
COMMIT;-- 回到 T1 窗口，再次读（结果变为 800，出现不可重复读）
SELECT balance FROM test_table WHERE id = 1; -- 第二次读：800
COMMIT;
3. 幻读（Phantom Read）

        场景：事务 T1 按条件查询数据，事务 T2 插入满足条件的新数据并提交，T1 再次查询时 “多出” 数据，像幻觉。

-- 事务 T1：先按条件查询，等待一会再查
START TRANSACTION;
SELECT * FROM test_table WHERE id > 0; -- 第一次查：只有 id=1 的数据-- 新开窗口/事务 T2，插入满足条件的数据并提交
START TRANSACTION;
INSERT INTO test_table (id, name, balance) VALUES (2, 'Bob', 1500.00);
COMMIT;-- 回到 T1 窗口，再次按条件查询（多出 id=2 的数据，出现幻读）
SELECT * FROM test_table WHERE id > 0; -- 第二次查：id=1、id=2
COMMIT;

二、MySQL 隔离级别 验证

MySQL 默认隔离级别是 Repeatable Read（可重复读），可通过 SET TRANSACTION 切换隔离级别，验证不同级别对 脏读 / 不可重复读 / 幻读 的影响。

1. 读未提交（Read Uncommitted）
-- 会话 1：设置隔离级别为读未提交
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;
START TRANSACTION;
UPDATE test_table SET balance = 900 WHERE id = 1; -- 不提交-- 会话 2：查询（会读到脏数据，验证脏读）
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;
START TRANSACTION;
SELECT balance FROM test_table WHERE id = 1; -- 结果：900（脏读）
2. 读已提交（Read Committed）
-- 会话 1：修改数据但不提交
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;
START TRANSACTION;
UPDATE test_table SET balance = 800 WHERE id = 1; -- 不提交-- 会话 2：查询（读不到未提交数据，解决脏读）
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;
START TRANSACTION;
SELECT balance FROM test_table WHERE id = 1; -- 结果：1000（脏读被解决）-- 会话 1 提交后，会话 2 再次查询（出现不可重复读）
COMMIT;
SELECT balance FROM test_table WHERE id = 1; -- 结果：800（不可重复读）
3. 可重复读（Repeatable Read，MySQL 默认）
-- 会话 1：查询数据，不提交
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
START TRANSACTION;
SELECT balance FROM test_table WHERE id = 1; -- 第一次读：1000-- 会话 2：修改并提交
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
START TRANSACTION;
UPDATE test_table SET balance = 700 WHERE id = 1;
COMMIT;-- 会话 1 再次查询（结果仍为 1000，解决不可重复读；但幻读需特殊验证）
SELECT balance FROM test_table WHERE id = 1; -- 第二次读：1000（可重复读生效）
COMMIT;
4. 可串行化（Serializable）

最严格隔离级别，会锁表 / 行，避免所有并发问题，但性能最低：

-- 会话 1：查询时，表被隐式加锁
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
START TRANSACTION;
SELECT * FROM test_table; -- 执行后，表被锁定-- 会话 2：尝试插入数据（会阻塞，直到会话 1 提交/回滚）
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
START TRANSACTION;
INSERT INTO test_table (id, name, balance) VALUES (3, 'Charlie', 2000.00); 
-- 此处会卡住，等待会话 1 结束

三、事务日志（redo/undo log） 原理验证

        日志是 “隐式” 工作的，无法直接用 SQL 触发，但可通过 崩溃恢复测试 验证 redo log 作用，或模拟回滚看 undo log 效果。

1. redo log 验证（模拟 MySQL 崩溃恢复）

核心逻辑：数据先写内存 Buffer Pool，再异步刷盘；redo log 保证崩溃时，未刷盘的修改可通过日志恢复。

-- 1. 关闭 MySQL 双 1 安全模式（测试用，生产别关！）
SET GLOBAL innodb_flush_log_at_trx_commit = 0; -- redo log 先写内存，再定时刷盘-- 2. 插入数据（数据写入 Buffer Pool，redo log 写入内存缓冲）
START TRANSACTION;
INSERT INTO test_table (id, name, balance) VALUES (4, 'David', 3000.00);
COMMIT; -- redo log buffer 标记为“需要刷盘”，但未立即刷-- 3. 模拟 MySQL 崩溃（手动重启服务，或用命令杀进程）
-- 重启后，MySQL 自动检测 redo log，恢复未刷盘的插入操作
-- 重新连接后查询：SELECT * FROM test_table; -- id=4 的数据还在（redo log 恢复）
2. undo log 验证（回滚时的逻辑恢复）

核心逻辑：修改数据时，undo log 记录 “反向操作”，回滚时用它撤销修改。

START TRANSACTION;
UPDATE test_table SET balance = 600 WHERE id = 1; -- 产生 undo log（记录“回滚时改回 1000”）
ROLLBACK; -- 触发 undo log，balance 变回 1000
SELECT balance FROM test_table WHERE id = 1; -- 结果：1000（undo 生效）

四、总结

  • 脏读 / 不可重复读 / 幻读：用多事务并发操作，演示 “读未提交数据”“多次读结果不同”“读新增数据” 的现象。
  • 隔离级别：通过 SET TRANSACTION 切换级别，验证不同级别对并发问题的解决能力。
  • 事务日志：redo log 保障崩溃恢复，undo log 保障回滚，可通过 “模拟崩溃”“手动回滚” 间接验证。

 

五、MySQL优化

1. 索引优化

  • 作用：大幅提升查询速度，减少磁盘 I/O 操作
  • 关键要点：
    • 优先在频繁作为查询条件（WHERE）、排序（ORDER BY）、分组（GROUP BY）的字段上建立索引
    • 避免过度索引（索引会增加写入 / 更新成本，占用存储空间）
    • 联合索引遵循 "最左前缀原则"，合理安排字段顺序
    • 定期使用EXPLAIN分析索引使用情况，删除无用索引
    • 对于长字符串，可考虑前缀索引减少索引体积

2. 集群和读写分离

  • 集群架构：
    • 主从复制：一主多从，主库负责写入，从库负责读取
    • 分担单库压力，提高系统吞吐量和可用性
    • 实现数据备份和故障转移，增强系统健壮性
  • 读写分离：
    • 写操作走主库，读操作走从库，分离读写压力
    • 需处理主从同步延迟问题，可通过业务设计规避
    • 适合读多写少的场景（如电商商品详情页、新闻网站）

3. 避免使用 SELECT *

  • 优化点：
    • 只查询需要的字段，减少数据传输量和内存占用
    • 避免读取无用字段，降低磁盘 I/O 和网络传输开销
    • 当表结构变更时，可减少潜在的兼容性问题

    • 有助于利用覆盖索引，避免回表查询，提高查询效率

4. 分库分表

  • 分库：
    • 按业务模块（如用户库、订单库）或数据量（如历史库、当前库）拆分
    • 降低单库数据量，减少数据库服务器资源竞争
  • 分表：
    • 纵向分表：将大表按字段拆分（如基础信息表 + 详细信息表），减少宽表影响
    • 横向分表：按规则（如用户 ID 哈希、时间范围）拆分数据到多个表
    • 解决单表数据量过大导致的查询缓慢、索引失效等问题

5. 选用合适的数据类型

  • 原则：在满足业务需求的前提下，选择最小、最合适的类型
  • 示例：
    • 整数用 INT 而非 BIGINT，小范围用 TINYINT/SMALLINT
    • 字符串长度固定用 CHAR，不固定用 VARCHAR（合理设置长度）
    • 日期时间用 DATE/DATETIME/TIMESTAMP 而非字符串
    • 存储金额可用 DECIMAL 而非 FLOAT/DOUBLE，避免精度问题
  • 好处：减少存储空间，提高查询效率，降低内存消耗

6. 编写更优的 SQL 语句

  • 优化方向：
    • 避免嵌套子查询，可改为 JOIN 操作
    • 减少使用 OR，可改用 UNION（需保证索引有效）
    • 合理使用 LIMIT 分页，避免一次性查询大量数据
    • 避免在 WHERE 子句中对字段进行函数运算（会导致索引失效）
    • 控制 JOIN 表的数量，多表连接会增加查询复杂度和资源消耗
    • 使用批量插入（INSERT ... VALUES (...), (...)）替代循环单条插入
http://www.dtcms.com/a/308283.html

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