标签：两种 个数 原子操作 creat 表示 font with 空间 连接
在实现上，数据库里面会创建一个视图，访问的时候以视图的逻辑结果为准。在“可重复 读”隔离级别下，这个视图是在事务启动时创建的，整个事务存在期间都用这个视图。 在“读提交”隔离级别下，这个视图是在每个 SQL 语句开始执行的时候创建的。这里需要 注意的是，“读未提交”隔离级别下直接返回记录上的最新值，没有视图概念;而“串行 化”隔离级别下直接用加锁的方式来避免并行访问。每条记录在更新的时候都会同时记录一条回滚操作(也就是说redo log会记录,undo log也会同时记录).
记录上的最新值，通过回滚操作，都可以得到前一个状态的值。
回滚日志删除问题.
在不需要的时候才删除。也就是说，系统会判断，当没有事务再需要用到这些回滚日志时，回滚日志会被删除。
什么时候才不需要了呢?就是当系统里没有比这个回滚日志更早的 read-view 的时候。回滚日志存储位置
在 MySQL 5.5 及以前的版本，回滚日志是跟数据字典一起放在 ibdata 文件里的(系统表空间)，即使长 事务最终提交，回滚段被清理，文件也不会变小。我见过数据只有 20GB，而回滚段有 200GB 的库。最终只好为了清理回滚段，重建整个库。回滚流程
长事务意味着系统里面会存在很老的事务视图。由于这些事务随时可能访问数据库里面的任何数据，所以这个事务提交之前，数据库里面它可能用到的回滚记录都必须保留，这就会导致大量占用存储空间。
还占用锁资源，也可能拖垮整个库
详解
比如，在某个时刻（今天上午9:00）开启了一个事务A（对于可重复读隔离级别，此时一个视图read-view A也创建了），这是一个很长的事务……
事务A在今天上午9:20的时候，查询了一个记录R1的一个字段f1的值为1……
今天上午9:25的时候，一个事务B（随之而来的read-view B）也被开启了，它更新了R1.f1的值为2（同时也创建了一个由2到1的回滚日志），这是一个短事务，事务随后就被commit了。
今天上午9:30的时候，一个事务C（随之而来的read-view C）也被开启了，它更新了R1.f1的值为3（同时也创建了一个由3到2的回滚日志），这是一个短事务，事务随后就被commit了。
……
到了下午3:00了，长事务A还没有commit，为了保证事务在执行期间看到的数据在前后必须是一致的，那些老的事务视图、回滚日志就必须存在了(read-view B,read-view C)，这就占用了大量的存储空间。
源于此，我们应该尽量不要使用长事务。select * from information_schema.innodb_trx where TIME_TO_SEC(timediff(now(),trx_started))>60
显式启动事务语句
begin 或 start transaction。
配套的提交语句是 commit，
回滚语句是 rollback。set autocommit=0,会将线程的自动提交关掉.
意味着如果你只执行一个 select 语句，这个事务就启动了，而且并不会自动提交。这个事务持续存在直到你主 动执行 commit 或 rollback 语句，或者断开连接。select也是事物
mysql> CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`k` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
insert into t(id, k) values(1,1),(2,2);
在可重复读RR隔离级别模式下，begin/start transaction 命令并不是一个事务的起点，在执行到它们之后的第一个操作 InnoDB 表的语句，事务才真正启动。如果你想要马上启动一个事务，可以使用 start transaction with consistent snapshot 这个命令。
上面图1执行的结果是:
在可重复读隔离级别下，事务在启动的时候就“拍了个快照”。注意，这个快照是基于整库的。
InnoDB 里面每个事务有一个唯一的事务 ID，叫作 transaction id。它是在事务开始的时候向 InnoDB 的事务系统申请的，是按申请顺序严格递增的。
每行数据也都是有多个版本的,涉及到transaction id
每次事务更新数据的时候，都会生成一个新的数据版本，并且把 transaction id 赋值给这个数据版本的事务 ID，记为 row trx_id
同时，旧的数据版本要保留，并且在新的数据版本中，能够有信息可以直接拿到它。
也就是说，数据表中的一行记录，其实可能有多个版本 (row)，每个版本有自己的 row trx_id。
图中虚线框里是同一行数据的 4 个版本，当前最新版本是 V4，k 的值是 22，它是被transaction id 为 25 的事务更新的，因此它的 row trx_id 也是 25。
前面的文章不是说，语句更新会生成 undo log(回滚日志)吗?那么，undo log 在哪呢?
实际上，图 2 中的三个虚线箭头，就是 undo log;而 V1、V2、V3 并不是物理上真实存 在的，而是每次需要的时候根据当前版本和 undo log 计算出来的。比如，需要 V2 的时 候，就是通过 V4 依次执行 U3、U2 算出来。
按照可重复读的定义，一个事务启动的时候，能够看到所有已经提交的事务结果。但是之后，这个事务执行期间，其他事务的更新对它不可见。
一个事务只需要在启动的时候声明说，“以我启动的时刻为准，如果一个数据版本是在我启动之前生成的，就认;如果是我启动以后才生成的，我就不认，我必须要找到它的上一个版本”。
当然，如果“上一个版本”也不可见，那就得继续往前找。还有，如果是这个事务自己更
新的数据，它自己还是要认的。
在实现上， InnoDB 为每个事务构造了一个数组，用来保存这个事务启动瞬间，当前正 在“活跃”的所有事务 ID。“活跃”指的就是，启动了但还没提交。数组里面事务 ID 的最小值记为低水位，当前系统里面已经创建过的事务 ID 的最大值加 1 记为高水位。这个视图数组和高水位，就组成了当前事务的一致性视图(read-view)。
当开启事务时，需要保存活跃事务的数组（A），然后获取高水位（B）两者中间会不会产生新的事务?
数据版本的可见性规则，就是基于数据的 row trx_id 和这个一致性视图的对比结果得到 的。这个视图数组把所有的 row trx_id 分成了几种不同的情况。
对于当前事务的启动瞬间来说，假设当前trx id为98 , 在当前事务开始后,计算活跃事务之前又产生了个新事务trx id为99没有commit，假设活跃事务的id组成的数据为下面的数组[80,88,99]，此时事务80/88/99为活跃事务，99为当前系统中事务最大ID, 高水位100是当前系统最大事务id99加1计算出来的,则会有以下几种可能:
如果落在绿色部分，表示这个版本是已提交的事务或者是当前事务自己生成的，这个数据是可见的; 即80以前的事务都可见
如果落在红色部分，表示这个版本是由将来启动的事务生成的，是肯定不可见的; 100及100以后的事务都不可见
如果落在黄色部分，那就包括两种情况
a. 若 row trx_id 在数组中，表示这个版本是由还没提交的事务生成的，不可见; 80/88/99为活跃事务,不可见
b. 若 row trx_id 不在数组中，表示这个版本是已经提交了的事务生成的，可见。80~99中间,去除80/88/99,比如81等其余的是可见的.
InnoDB 利用了“所有数据都有多个版本”的这个特性，利用数据可见性规则实现了“秒级创建快照”的能力。
为什么会出现sessionB查询到的k值为3，sessionA查询到的k值为1呢,根据上面的数据可见性分析如下:
这里，我们不妨做如下假设:
事务 A 的视图数组就是 [99,100], 事务 B 的视图数组是 [99,100,101], 事务 C 的视 图数组是 [99,100,101,102]。
从图中可以看到，第一个有效更新是事务 C，把数据从 (1,1) 改成了 (1,2)。这时候，这个数据的最新版本的 row trx_id 是 102，而 90 这个版本已经成为了历史版本。
第二个有效更新是事务 B，把数据从 (1,2) 改成了 (1,3)。这时候，这个数据的最新版本 (即 row trx_id)是 101，而 102 又成为了历史版本。{备注:按理说事务B是[99,100,101],此时找到(1,2)的时候判断出row trx_id=102,比它自己的高水位大,处于红色区域,不可见,应该往前找,找(1,1)版本,但是此时它却是找的(1,2)row trx_id=102的版本,这是什么原因的,是因为更新都是“当前读”(current read),当前读这个概念下面解释}
你可能注意到了，在事务 A 查询的时候，其实事务 B 还没有提交，但是它生成的 (1,3) 这 个版本已经变成当前版本了。但这个版本对事务 A 必须是不可见的，否则就变成脏读了。
好，现在事务 A 要来读数据了，它的视图数组是 [99,100]。当然了，读数据都是从当前版本读起的。所以，事务 A 查询语句的读数据流程是这样的:
找到 (1,3) 的时候，判断出 row trx_id=101，比高水位大，处于红色区域，不可见;
接着，找到上一个历史版本，一看 row trx_id=102，比高水位大，处于红色区域，不可见;
再往前找，终于找到了(1,1)，它的 row trx_id=90，比低水位小，处于绿色区域，可见。
这样执行下来，虽然期间这一行数据被修改过，但是事务 A 不论在什么时候查询，看到这 行数据的结果都是一致的，所以我们称之为一致性读。上面的分析判断规则是从代码逻辑直接转译过来的，一个数据版本，对于一个事务视图来说，除了自己的更新总是可见以外，有三种情况:
1. 版本未提交，不可见;
2. 版本已提交，但是是在视图创建后提交的，不可见;
3. 版本已提交，而且是在视图创建前提交的，可见。事务 B 的 update 语句，如果按照一致性读，好像结果不对 哦?事务 B 的视图数组是先生成的，之后事务 C 才提交，不是应该看不见 (1,2) 吗，怎么能算出 (1,3) 来?
事务 C’的不同是，更新后并没有马上提交，在它提交前，事务 B 的更新语句先发起了。前面说过了，虽然事务 C’还没提交，但是 (1,2) 这个版本也已经生成了，并且是当前的 最新版本。那么，事务 B 的更新语句会怎么处理呢?
start transaction with consistent snapshot; 在都提交下与start transaction等效.
https://time.geekbang.org/column/intro/100020801
mysql中的事务隔离级别及可重复读读提交详细分析(mvcc多版本控制/undo log)
标签：两种 个数 原子操作 creat 表示 font with 空间 连接
原文地址：https://www.cnblogs.com/eternityz/p/12443278.html
