数据库事务(Database Transaction) ，是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务，必须满足所谓的ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性。事务是数据库运行中的一个逻辑工作单位，由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。
事务，在我们日常的互联网购物、银行存取款等日常生活中，处处存在。
一个常见的例子，A银行有200块钱，B银行只有100块。
A给B转账50块，A只剩下150块，B有了150块。（预期情况）
如果A转了钱，B没有收到；钱那里去了？
如果A转了钱，B收到了，但是A的钱没有提交；B又给A转回来50块？ 诶，怎么钱多了？
有无数的不可预期的情况发生….
1、事务的四大特性(ACID)
原子性（Atomicity）
原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么全部成功，要么全部失败。比如在同一个事务中的SQL语句，要么全部执行成功，要么全部执行失败
一致性（Consistency）
事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另外一个一致性状态。以转账为例子，A向B转账，假设转账之前这两个用户的钱加起来总共是2000，那么A向B转账之后，不管这两个账户怎么转，A用户的钱和B用户的钱加起来的总额还是2000，这个就是事务的一致性。
隔离性（Isolation）
事务的隔离性是多个用户并发访问数据库时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作数据所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。
持久性（Durability）
持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。
2、常见的并发操作带来的数据不一致性
如果没有锁定且多个用户同时访问一个数据库，则当他们的事务同时使用相同的数据时可能会发生问题。由于并发操作带来的数据不一致性包括：丢失数据修改、读”脏”数据（脏读）、不可重复读、产生幽灵数据。
（1）丢失数据修改
当两个或多个事务选择同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，会发生丢失更新问题。每个事务都不知道其它事务的存在。最后的更新将重写由其它事务所做的更新，这将导致数据丢失。如上例。
再例如，两个编辑人员编辑同一个词条。每个编辑人员独立地更改其复本，然后保存更改后的复本，这样就覆盖了原始文档。最后保存的编辑人员覆盖了第一个编辑人员所做的更改。如果在第一个编辑人员完成之后第二个编辑人员才能进行更改，则可以避免该问题。
（2）读“脏”数据（脏读）
读“脏”数据是指事务T1修改某一数据，并将其写回磁盘，事务T2读取同一数据后，T1由于某种原因被除撤消，而此时T1把已修改过的数据又恢复原值，T2读到的数据与数据库的数据不一致，则T2读到的数据就为“脏”数据，即不正确的数据。
例如：一个编辑人员正在更改词条。在更改过程中，另一个编辑人员复制了该文档（该复本包含到目前为止所做的全部更改）并将其分发给预期的用户。此后，第一个编辑人员认为词条是错误的，于是删除了新修改的文档。但是分发给用户的文档包含不再存在的内容。不读没有最终确认的词条，则可以避免该问题。
（ 3）不可重复读
不可重复读指在一个事务内读取表中的某一行数据，多次读取结果不同。
例如银行想查询A帐户余额，第一次查询A帐户为200元，此时A向帐户内存了100元并提交了，银行接着又进行了一次查询，此时A帐户为300元了。银行两次查询不一致，可能就会很困惑，不知道哪次查询是准的。
不可重复读和脏读的区别是，脏读是读取前一事务未提交的脏数据，不可重复读是重新读取了前一事务已提交的数据。
不可重复读不是一个技术性的问题，要解决这个问题，关键是要确保事情的一致性。比如银行程序需要将查询结果分别输出到电脑屏幕和写到文件中，如果在这一瞬间数据发生了变化，电脑屏幕和文件的数据不一致了。数据是切切实实的发生了变化，但是如果我们要做的事情是一个事情。比如先在电脑屏幕面前查看，然后打印；那么就要把输出到电脑屏幕上的内容进行打印，而不是再次从数据库中获取最新的数据进行打印。
（4）产生幽灵数据
T1按一定条件从数据库中读取了某些记录后，T2删除了其中部分记录，当T1再次按相同条件读取数据时，发现某些记录消失
T1按一定条件从数据库中读取某些数据记录后，T2插入了一些记录，当T1再次按相同条件读取数据时，发现多了一些记录。
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