数据库系统原理（CS-Notes）

我就是我 2021-11-09 12:04 361阅读 0赞

**目录**

1 事务

1.1 概念

1.2 ACID

1. 原子性（Atomicity）

2. 一致性（Consistency）

3. 隔离性（Isolation）

4. 持久性（Durability）

1.3 AUTOCOMMIT

2 并发一致性问题

2.1 丢失修改

2.2 读脏数据

2.3 不可重复读

2.4 幻影读

3 封锁

3.1 封锁粒度

3.2 封锁类型

1. 读写锁

2. 意向锁

3.3 封锁协议

1. 三级封锁协议

2. 两段锁协议

3.4 MySQL 隐式与显示锁定

4 隔离级别

未提交读（READ UNCOMMITTED）

提交读（READ COMMITTED）

可重复读（REPEATABLE READ）

可串行化（SERIALIZABLE）

不可重复读与幻读的区别:

5 多版本并发控制

5.1 版本号

5.2 隐藏的列

5.3 Undo 日志

5.4 实现过程

1. SELECT

2. INSERT

3. DELETE

4. UPDATE

5.5 快照读与当前读

1. 快照读

2. 当前读

6 Next-Key Locks

6.1 Record Locks

6.2 Gap Locks

Next-Key Locks

7 关系数据库设计理论

7.1 函数依赖

7.2 异常

7.3 范式

1. 第一范式 (1NF)

2. 第二范式 (2NF)

3. 第三范式 (3NF)

八、ER 图

实体的三种联系

表示出现多次的关系

联系的多向性

表示子类

参考资料

--------------------

# 1 事务 #

## 1.1 概念 ##

事务指的是满足 ACID 特性的**一组操作**，可以通过 **Commit** 提交一个事务，也可以使用 **Rollback** 进行回滚。

![aHR0cHM6Ly9jcy1ub3Rlcy0xMjU2MTA5Nzk2LmNvcy5hcC1ndWFuZ3pob3UubXlxY2xvdWQuY29tL2Y3NDE0NGJlLTg1N2EtNDBjZC04ZWM3LTg3NjI2ZWY0ZTIwYi5wbmc][]

## 1.2 ACID ##

### 1. 原子性（Atomicity） ###

事务被视为不可分割的最小单元，事务的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚。

回滚可以用回滚日志来实现，回滚日志记录着事务所执行的修改操作，在回滚时反向执行这些修改操作即可。

### 2. 一致性（Consistency） ###

数据库在事务执行前后都保持一致性状态。在一致性状态下，所有事务对一个数据的读取结果都是相同的。（应用系统从一个正确的状态到另一个正确的状态。而ACID就是说事务能够通过AID来保证这个C的过程。C是目的，AID都是手段）

### 3. 隔离性（Isolation） ###

一个事务所做的修改在最终提交以前，对其它事务是不可见的。

### 4. 持久性（Durability） ###

一旦事务提交，则其所做的修改将会永远保存到数据库中。即使系统发生崩溃，事务执行的结果也不能丢失。

使用重做日志来保证持久性。

> **ACID里的AID都是数据库的特征，也就是依赖数据库的具体实现。而唯独这个C,实际上它依赖于应用层,也就是依赖于开发者。这里的一致性是指 系统从一个正确的状态，迁移到另一个正确的状态。**
> 
> **什么叫正确的状态呢? 就是当前的状态 满足预定的约束 就叫做正确的状态、而事务具备ACID里C的特性是说，通过事务的AID 来保证我们的一致性.**

--------------------

事务的 ACID 特性概念简单，但不是很好理解，主要是因为这几个特性不是一种平级关系：

*  只有满足一致性，事务的执行结果才是正确的。
 *  在无并发的情况下，事务串行执行，隔离性一定能够满足。此时只要能满足原子性，就一定能满足一致性。
 *  在并发的情况下，多个事务并行执行，事务不仅要满足原子性，还需要满足隔离性，才能满足一致性。
 *  事务满足持久化是为了能应对数据库崩溃的情况。

![aHR0cHM6Ly9jcy1ub3Rlcy0xMjU2MTA5Nzk2LmNvcy5hcC1ndWFuZ3pob3UubXlxY2xvdWQuY29tLzQxN2JjMzE1LTQ0MDktNDhjNi04M2UwLTU5ZThkNDA1NDI5ZS5qcGc][]

## 1.3 AUTOCOMMIT ##

MySQL **默认**采用自动提交模式。也就是说，如果不显式使用**`START TRANSACTION`语句**来开始一个事务，那么每个查询都会被当做一个事务自动提交。

# 2 并发一致性问题 #

在并发环境下，事务的隔离性很难保证，因此会出现很多并发一致性问题。

## 2.1 丢失修改 ##

T1 和 T2 两个事务都对一个数据进行修改，T1 先修改，T2 随后修改，T2 的修改**覆盖了**T1 的修改。

![aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzLzc1MTg0YjU4LWM2MjctNGVkYy04ZGNmLTYwNTc2MmViYjczMy5wbmc][]

## 2.2 读脏数据 ##

T1 修改一个数据，T2 随后读取这个数据。如果 T1 撤销了这次修改，那么 T2 读取的数据是脏数据。

![aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzL2FmMGU5NGQ5LTUwMmQtNDUzMS05MzhmLWQ0NmRkMjlkZTUyZC5wbmc][]

## 2.3 不可重复读 ##

T2 读取一个数据，T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。

![aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzLzY2YWUxNjRjLWFkNDctNDkwNS04OTVlLTUxZmUzOGNlNzk3YS5wbmc][]

## 2.4 幻影读 ##

T1 读取某个范围的数据，T2 在这个范围内插入新的数据，T1 **再次读取**这个范围的数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。

![aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzLzhmZGM1NzdkLTU1MmQtNGI0My1iNWU0LWE4Zjk4YmMyY2I1MS5wbmc][]

产生并发不一致性问题主要原因是破坏了事务的隔离性，解决方法是通过并发控制来保证隔离性。并发控制可以通过**封锁**来实现，但是封锁操作需要用户自己控制，相当复杂。数据库管理系统提供了事务的隔离级别，让用户以一种更轻松的方式处理并发一致性问题。

--------------------

# 3 封锁 #

## 3.1 封锁粒度 ##

MySQL 中提供了两种封锁粒度：行级锁以及表级锁。

应该**尽量只锁定**需要修改的那部分数据，而不是所有的资源。锁定的数据量越少，发生锁争用的可能性就越小，系统的并发程度就越高。

但是加锁需要消耗资源，锁的各种操作（包括获取锁、释放锁、以及检查锁状态）都会增加系统开销。因此**封锁粒度越小，系统开销就越大**。

在选择封锁粒度时，需要在锁开销和并发程度之间做一个权衡。

--------------------

## 3.2 封锁类型 ##

### 1. 读写锁 ###

*  **排它锁**（Exclusive），简写为 **X 锁**，又称**写锁**。
 *  **共享锁**（Shared），简写为 **S 锁**，又称**读锁**。

有以下两个规定：

*  一个事务对数据对象 A 加了 X 锁，就可以对 A 进行读取和更新。加锁期间 **其它事务**不能对 A 加任何锁。
 *  一个事务对数据对象 A 加了 S 锁，可以对 A 进行读取操作，但是不能进行更新操作。加锁期间**其它事务**能对 A 加 S 锁，但是 不能加 X 锁。

锁的兼容关系如下：

<table style="width:348px;"> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th style="width:133px;">锁的兼容关系</th> 
   <th style="width:111px;">X<strong>锁</strong></th> 
   <th style="width:101px;">S<strong>锁</strong></th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td style="width:133px;"><strong>X锁</strong></td> 
   <td style="width:111px;">×</td> 
   <td style="width:101px;">×</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:133px;"><strong>S锁</strong></td> 
   <td style="width:111px;">×</td> 
   <td style="width:101px;"><strong><span style="color:#f33b45;">√</span></strong></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 2. 意向锁 ###

使用**意向锁**（**Intention Locks**）可以更容易地支持多粒度封锁。

在存在行级锁和表级锁的情况下，事务 T 想要对表 A 加 X 锁，就需要 **先检测是否有其它事务**对表 A 或者表 A 中的任意一行加了锁，那么就需要**对表 A 的每一行 都检测一次**，这是非常耗时的。

**意向锁**在原来的 X/S 锁之上**引入了 IX/IS**。

> **IX**/ **IS** 都是**表锁**，用来表示 一个事务想要在**表中的某个数据行**上加 **X 锁**或 **S 锁**。
> 
> 有以下两个规定：
> 
>  *  一个事务 在获得某个**数据行对象**的 S 锁**之前**，必须先获得**表的 IS 锁**或者更强的锁；
>  *  一个事务 在获得某个**数据行对象**的 X 锁**之前**，必须先获得**表的 IX 锁**。

通过引入**意向锁**，事务 T 想要对表 A 加**X 锁**，**只需要先检测 是否有其它事务**对表 A 加了 **X** / **IX** / **S** / **IS 锁**。如果有其他事物加了锁，就表示有其它事务正在使用这个表或者表中某一行的锁，因此事务 T 加 X 锁失败。

各种锁的兼容关系如下：

<table style="width:416px;"> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th style="width:141px;">各种锁的兼容关系</th> 
   <th style="width:76px;">X<strong><u>锁</u></strong></th> 
   <th style="width:65px;">IX<strong><u>锁</u></strong></th> 
   <th style="width:63px;">S<strong><u>锁</u></strong></th> 
   <th style="width:68px;">IS<strong><u>锁</u></strong></th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td style="width:141px;"><strong>X<u>锁</u></strong></td> 
   <td style="width:76px;">×</td> 
   <td style="width:65px;">×</td> 
   <td style="width:63px;">×</td> 
   <td style="width:68px;">×</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:141px;"><strong>IX<u>锁</u></strong></td> 
   <td style="width:76px;">×</td> 
   <td style="width:65px;">√</td> 
   <td style="width:63px;">×</td> 
   <td style="width:68px;">√</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:141px;"><strong>S<u>锁</u></strong></td> 
   <td style="width:76px;">×</td> 
   <td style="width:65px;">×</td> 
   <td style="width:63px;">√</td> 
   <td style="width:68px;">√</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:141px;"><strong>IS<u>锁</u></strong></td> 
   <td style="width:76px;">×</td> 
   <td style="width:65px;">√</td> 
   <td style="width:63px;">√</td> 
   <td style="width:68px;">√</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

解释如下：

*  任意 **IS/IX 锁之间**都是兼容的，因为它们只是表示想要对表加锁，而不是真正加锁；
 *  S 锁 只与 S 锁和 IS 锁兼容，也就是说事务 T 想要对数据行加 S 锁，其它事务可以已经获得对表或者表中的行的 S 锁。

--------------------

## 3.3 封锁协议 ##

### 1. 三级封锁协议 ###

**一级封锁协议**

事务 T  **要修改数据 A 时 必须加 X 锁**，直到 T 结束 才释放锁。

可以解决丢失修改问题，因为 不能同时有两个事务 对同一个数据进行修改，那么事务的修改就不会被覆盖。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>事务T1</th> 
   <th>事务T2</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>lock-x(A)</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>read A=20</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>lock-x(A)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>wait</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>write A=19</td> 
   <td>.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>commit</td> 
   <td>.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>unlock-x(A)</td> 
   <td>.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>obtain</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>read A=19</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>write A=21</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>commit</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>unlock-x(A)</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**二级封锁协议**

在一级的基础上，要求**读取数据 A 时必须加 S 锁**，读取完马上释放 S 锁。

可以解决读脏数据问题，因为如果一个事务1在对数据 A 进行修改，根据 1 级封锁协议，会加 X 锁，那么事务2就不能再加 S 锁了，也就是不会读入数据。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>事务T1</th> 
   <th>事务T2</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>lock-<strong>x</strong>(A)</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>read A=20</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>write A=19</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>lock-<strong>s</strong>(A)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>wait&nbsp; &nbsp;//事务2 等待 事务1的x锁的释放</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>rollback</td> 
   <td>.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>A=20</td> 
   <td>.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>unlock-<strong>x</strong>(A)</td> 
   <td>.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>obtain&nbsp; &nbsp;//事务2成功加上s锁</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>read A=20</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>unlock-<strong>s</strong>(A)&nbsp; &nbsp;//<span style="color:#f33b45;">读取完，马上释放了s锁</span></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>commit</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**三级封锁协议**

在二级的基础上，要求**读取数据 A 时 必须加 S 锁**，直到事务结束了才能释放 S 锁。

可以解决不可重复读的问题，因为读 A 时，其它事务不能对 A 加 X 锁，从而避免了在 读的期间 数据发生改变。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th style="width:402px;">事务T1</th> 
   <th style="width:447px;">事务T2</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td style="width:402px;">lock-s(A)</td> 
   <td style="width:447px;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:402px;">read A=20</td> 
   <td style="width:447px;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:402px;">&nbsp;</td> 
   <td style="width:447px;">lock-x(A)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:402px;">&nbsp;</td> 
   <td style="width:447px;">wait</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:402px;">read A=20</td> 
   <td style="width:447px;">.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:402px;">commit</td> 
   <td style="width:447px;">.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:402px;">unlock-s(A)&nbsp; &nbsp;//<span style="color:#f33b45;">直到事务结束了，才释放s锁</span></td> 
   <td style="width:447px;">.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:402px;">&nbsp;</td> 
   <td style="width:447px;">obtain</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:402px;">&nbsp;</td> 
   <td style="width:447px;">read A=20</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:402px;">&nbsp;</td> 
   <td style="width:447px;">write A=19</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:402px;">&nbsp;</td> 
   <td style="width:447px;">commit</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:402px;">&nbsp;</td> 
   <td style="width:447px;">unlock-X(A)</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 2. 两段锁协议 ###

> 加锁和解锁分为两个阶段进行。

可串行化调度是指，通过并发控制，使得并发执行的事务结果与某个串行执行的事务结果相同。

事务遵循两段锁协议 是保证可串行化调度的**充分条件**。例如以下操作满足两段锁协议，它是可串行化调度。

>     lock-x(A)...lock-s(B)...lock-s(C)...unlock(A)...unlock(C)...unlock(B)

**但不是必要条件**，例如以下操作不满足两段锁协议，但是它还是可串行化调度。

>     lock-x(A)...unlock(A)...lock-s(B)...unlock(B)...lock-s(C)...unlock(C)

--------------------

## 3.4 MySQL 隐式与显示锁定 ##

MySQL 的 InnoDB 存储引擎 采用两段锁协议，会根据隔离级别 **在需要的时候自动加锁**，并且**所有的锁 都是在同一时刻** 被释放，这被称为**隐式锁定**。

InnoDB 也可以使用特定的语句进行**显示锁定**：

SELECT ... LOCK In SHARE MODE;
    SELECT ... FOR UPDATE;

--------------------

# 4 隔离级别 #

## 未提交读（READ UNCOMMITTED） ##

事务中的修改，即使没有提交，对其它事务 也是可见的。

## 提交读（READ COMMITTED） ##

一个事务只能读取已经提交的事务所做的修改。换句话说，一个事务所做的修改 在提交之前 对其它事务是不可见的。

## 可重复读（REPEATABLE READ） ##

保证 在同一个事务中 多次读取同样数据的结果是一样的。

## 可串行化（SERIALIZABLE） ##

强制 事务 串行执行。

需要**加锁**实现，而其它隔离级别通常不需要。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th style="width:260px;">隔离级别 \ 问题</th> 
   <th style="width:180px;">脏读</th> 
   <th>不可重复读</th> 
   <th>幻影读</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td style="width:260px;">未提交读</td> 
   <td style="width:180px;">√</td> 
   <td>√</td> 
   <td>√</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:260px;">提交读</td> 
   <td style="width:180px;">×</td> 
   <td>√</td> 
   <td>√</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:260px;">可重复读</td> 
   <td style="width:180px;">×</td> 
   <td>×</td> 
   <td>√</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:260px;">可串行化</td> 
   <td style="width:180px;">×</td> 
   <td>×</td> 
   <td>×</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

> ### **不可重复读与幻读的区别:** ###
> 
> 1.  不可重复读的重点是**修改**：同样的条件, 你读取过的数据, 再次读取出来发现值不一样了
> 2.  幻读的重点在于**新增或者删除**：同样的条件, 第1次和第2次读出来的**记录数不一样****。**
> 3.  从总的结果来看, 似乎不可重复读和幻读都表现为两次读取的结果不一致。但如果你从控制的角度来看, 两者的区别就比较大。 对于前者, 只需要锁住**满足条件的记录**。 对于后者, 要锁住**满足条件及其相近的记录**。

--------------------

# 5 多版本并发控制 #

多版本并发控制（**Multi-Version Concurrency Control**, MVCC）是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎实现隔离级别的一种具体方式，用于实现提交读和可重复读这两种隔离级别。

而未提交读隔离级别总是读取**最新的数据行**，无需使用 MVCC。

可串行化隔离级别需要**对 所有读取的行 都加锁**，单纯使用 MVCC 无法实现。

## 5.1 版本号 ##

*  系统版本号：是一个递增的数字，每开始一个新的事务，系统版本号就会自动递增。
 *  事务版本号：事务开始时的系统版本号。

## 5.2 隐藏的列 ##

MVCC 在每行记录后面都保存着两个隐藏的列，用来存储两个版本号：

*  创建版本号：指示创建一个数据行的快照时的系统版本号；
 *  删除版本号：如果该快照的删除版本号 **大于** 当前事务版本号 表示 该快照有效；否则表示 该快照已经被删除了（该快照的删除版本号 小于 当前事务版本号）。

## 5.3 Undo 日志 ##

MVCC 使用到的快照 存储在 **Undo 日志**中，该日志 通过回滚指针把**一个数据行（Record）的所有快照**连接起来。

![aHR0cHM6Ly9jcy1ub3Rlcy0xMjU2MTA5Nzk2LmNvcy5hcC1ndWFuZ3pob3UubXlxY2xvdWQuY29tL2U0MTQwNWE4LTdjMDUtNGY3MC04MDkyLWU5NjFlMjhkMzExMi5qcGc][]

## 5.4 实现过程 ##

以下实现过程针对可重复读隔离级别。

当开始一个事务时，该事务的版本号肯定大于当前所有数据行快照的创建版本号，理解这一点很关键。数据行快照的**创建版本号**是创建数据行快照时的**系统版本号**。系统版本号随着创建事务而递增，因此新创建一个事务时，这个事务的系统版本号 比 之前的系统版本号都大，也就是比所有数据行快照的创建版本号都大。

### 1. SELECT ###

多个事务必须读取到同一个数据行的快照，并且这个快照是距离现在最近的一个有效快照。但是也有例外，如果有一个事务正在修改该数据行，那么它可以读取事务本身所做的修改，而不用和其它事务的读取结果一致。

把没有对一个数据行做修改的事务称为 T，T 所要读取的数据行快照的创建版本号必须小于等于 T 的版本号，因为如果大于 T 的版本号，那么表示该数据行快照是**其它事务的最新修改**，因此不能去读取它。

除此之外，T 所要读取的数据行快照的删除版本号必须是**未定义**或者**大于 T 的版本号**，因为如果小于等于 T 的版本号，那么表示该数据行快照是已经被删除的，不应该去读取它。

### 2. INSERT ###

将当前系统版本号作为数据行快照的**创建版本号**。

### 3. DELETE ###

将当前系统版本号作为数据行快照的**删除版本号**。

### 4. UPDATE ###

将当前系统版本号作为更新前的数据行快照的**删除版本号**，并将当前系统版本号作为更新后的数据行快照的**创建版本号**。可以理解为先执行 DELETE 后执行 INSERT。

## 5.5 快照读与当前读 ##

### 1. 快照读 ###

使用 MVCC 读取的是快照中的数据，这样可以减少加锁所带来的开销。

select * from table ...;

### 2. 当前读 ###

读取的是最新的数据，需要加锁。以下第一个语句需要**加 S 锁**，其它都需要加 X 锁。

select * from table where ? lock in share mode;
    select * from table where ? for update;
    insert;
    update;
    delete;

# 6 Next-Key Locks #

**Next-Key Locks** 是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎的一种**锁实现**。

MVCC 不能解决 幻影读问题，Next-Key Locks 就是为了解决这个问题而存在的。在可重复读（REPEATABLE READ）隔离级别下，使用 **MVCC** \+ **Next-Key Locks** 可以解决**幻读**问题。

## 6.1 Record Locks ##

锁定 一个记录上的**索引**，而不是记录本身。

如果表没有设置索引，InnoDB 会自动在主键上创建隐藏的聚簇索引，因此 Record Locks 依然可以使用。

## 6.2 Gap Locks ##

锁定索引之间的间隙，但是不包含索引本身。例如当一个事务执行以下语句，其它事务就**不能在 t.c 中插入 15**。

SELECT c FROM t WHERE c BETWEEN 10 and 20 FOR UPDATE;

## Next-Key Locks ##

它是 Record Locks 和 Gap Locks 的结合，不仅锁定一个记录上的索引，也锁定索引之间的间隙。例如一个索引包含以下值：10, 11, 13, and 20，那么就**需要锁定以下区间**：

(-∞, 10]
    (10, 11]
    (11, 13]
    (13, 20]
    (20, +∞)

--------------------

# 7 关系数据库设计理论 #

## 7.1 函数依赖 ##

记 A->B 表示 A 函数决定 B，也可以说 B 函数依赖于 A。

如果 \{A1，A2，... ，An\} 是关系的一个或多个属性的集合，该集合函数决定了关系的其它所有属性并且是最小的，那么该集合就称为键码。

对于 A->B，如果能找到 A 的真子集 A'，使得 A'-> B，那么 A->B 就是部分函数依赖，否则就是完全函数依赖。

对于 A->B，B->C，则 A->C 是一个传递函数依赖。

## 7.2 异常 ##

以下的学生课程关系的函数依赖为 \{Sno, Cname\} -> \{Sname, Sdept, Mname, Grade\}，键码为 \{Sno, Cname\}。也就是说，确定学生和课程之后，就能确定其它信息。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Sno</th> 
   <th>Sname</th> 
   <th>Sdept</th> 
   <th>Mname</th> 
   <th>Cname</th> 
   <th>Grade</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>1</td> 
   <td>学生-1</td> 
   <td>学院-1</td> 
   <td>院长-1</td> 
   <td>课程-1</td> 
   <td>90</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2</td> 
   <td>学生-2</td> 
   <td>学院-2</td> 
   <td>院长-2</td> 
   <td>课程-2</td> 
   <td>80</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2</td> 
   <td>学生-2</td> 
   <td>学院-2</td> 
   <td>院长-2</td> 
   <td>课程-1</td> 
   <td>100</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>3</td> 
   <td>学生-3</td> 
   <td>学院-2</td> 
   <td>院长-2</td> 
   <td>课程-2</td> 
   <td>95</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

不符合范式的关系，会产生很多异常，主要有以下四种异常：

*  **冗余数据**：例如 `学生-2` 出现了两次。
 *  **修改异常**：修改了一个记录中的信息，但是另一个记录中相同的信息却没有被修改。
 *  **删除异常**：删除一个信息，那么也会丢失其它信息。例如删除了 `课程-1` 需要删除第一行和第三行，那么 **`学生-1` 的信息**就会丢失。
 *  **插入异常**：例如想要插入一个学生的信息，如果这个学生还没选课，那么就无法插入。

## 7.3 范式 ##

范式理论是为了解决以上提到四种异常。

高级别范式的 依赖于 低级别的范式，1NF 是 最低级别的范式。

### 1. 第一范式 (1NF) ###

属性不可分。(每一列都是原子的)

### 2. 第二范式 (2NF) ###

每个非主属性 完全函数依赖于 键码。

可以通过分解来满足。

**分解前** ；

以上学生课程关系中，**\{Sno, Cname\}** 为键码，有如下函数依赖：

*  Sno -> Sname, Sdept
 *  Sdept -> Mname
 *  Sno, Cname-> Grade

Grade 完全函数依赖于键码，它没有任何冗余数据，每个学生的每门课都有特定的成绩。

**Sname**, **Sdept** 和 **Mname** 都**部分依赖于**键码，当一个学生选修了多门课时，这些数据就会出现多次，造成大量冗余数据。

**分解后** ：

关系-1

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Sno</th> 
   <th>Sname</th> 
   <th>Sdept</th> 
   <th>Mname</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>1</td> 
   <td>学生-1</td> 
   <td>学院-1</td> 
   <td>院长-1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2</td> 
   <td>学生-2</td> 
   <td>学院-2</td> 
   <td>院长-2</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>3</td> 
   <td>学生-3</td> 
   <td>学院-2</td> 
   <td>院长-2</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

有以下函数依赖：

*  Sno -> Sname, Sdept
 *  Sdept -> Mname

关系-2

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Sno</th> 
   <th>Cname</th> 
   <th>Grade</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>1</td> 
   <td>课程-1</td> 
   <td>90</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2</td> 
   <td>课程-2</td> 
   <td>80</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2</td> 
   <td>课程-1</td> 
   <td>100</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>3</td> 
   <td>课程-2</td> 
   <td>95</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

有以下函数依赖：

*  Sno, Cname -> Grade

### 3. 第三范式 (3NF) ###

非主属性 **不传递函数依赖于** 键码。

上面的 关系-1 中存在以下**传递函数依赖**：

*  Sno -> Sdept -> Mname

可以进行以下分解：

关系-11

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Sno</th> 
   <th>Sname</th> 
   <th>Sdept</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>1</td> 
   <td>学生-1</td> 
   <td>学院-1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2</td> 
   <td>学生-2</td> 
   <td>学院-2</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>3</td> 
   <td>学生-3</td> 
   <td>学院-2</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

关系-12

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Sdept</th> 
   <th>Mname</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>学院-1</td> 
   <td>院长-1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>学院-2</td> 
   <td>院长-2</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

# 八、ER 图 #

Entity-Relationship，有三个组成部分：**实体**、**属性**、**联系**。

用来进行关系型数据库系统的概念设计。

## 实体的三种联系 ##

包含一对一，一对多，多对多三种。

*  如果 A 到 B 是一对多关系，那么画个带箭头的线段指向 B；
 *  如果是一对一，画两个带箭头的线段；
 *  如果是多对多，画两个不带箭头的线段。

下图的 Course 和 Student 是一对多的关系。

![aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzLzFkMjhhZDA1LTM5ZTUtNDlhMi1hNmExLWE2ZjQ5NmFkYmE2YS5wbmc][]

## 表示出现多次的关系 ##

一个实体在联系出现几次，就要用几条线连接。

下图表示一个课程的先修关系，先修关系出现两个 Course 实体，第一个是先修课程，后一个是后修课程，因此需要用两条线来表示这种关系。

![aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzL2FjOTI5ZWEzLWRhY2EtNDBlYy05ZTk1LTRiMmZhNjY3ODI0My5wbmc][]

## 联系的多向性 ##

虽然老师可以开设多门课，并且可以教授多名学生，但是对于特定的学生和课程，只有一个老师教授，这就构成了一个三元联系。

![aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzLzViYjFiMzhhLTUyN2UtNDgwMi1hMzg1LTI2N2RhZGJkMzBiYS5wbmc][]

## 表示子类 ##

用一个**三角形**和**两条线**来连接**类**和**子类**，与子类有关的属性和联系都连到子类上，而与父类和子类都有关的连到父类上。

![aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzLzE0Mzg5ZWE0LThkOTYtNGU5Ni05Zjc2LTU2NGNhMzMyNGMxZS5wbmc][]

--------------------

# 参考资料 #

*  AbrahamSilberschatz, HenryF.Korth, S.Sudarshan, 等. 数据库系统概念 \[M\]. 机械工业出版社, 2006.
 *  施瓦茨. 高性能 MYSQL(第3版)\[M\]. 电子工业出版社, 2013.
 *  史嘉权. 数据库系统概论\[M\]. 清华大学出版社有限公司, 2006.
 *  [The InnoDB Storage Engine][]
 *  [Transaction isolation levels][]
 *  [Concurrency Control][]
 *  [The Nightmare of Locking, Blocking and Isolation Levels!][The Nightmare of Locking_ Blocking and Isolation Levels]
 *  [Database Normalization and Normal Forms with an Example][]
 *  [The basics of the InnoDB undo logging and history system][]
 *  [MySQL locking for the busy web developer][]
 *  [浅入浅出 MySQL 和 InnoDB][MySQL _ InnoDB]
 *  [Innodb 中的事务隔离级别和锁的关系][Innodb]

[aHR0cHM6Ly9jcy1ub3Rlcy0xMjU2MTA5Nzk2LmNvcy5hcC1ndWFuZ3pob3UubXlxY2xvdWQuY29tL2Y3NDE0NGJlLTg1N2EtNDBjZC04ZWM3LTg3NjI2ZWY0ZTIwYi5wbmc]: /images/20211109/956f047dfd0e4efba08f34a43b4843d0.png
[aHR0cHM6Ly9jcy1ub3Rlcy0xMjU2MTA5Nzk2LmNvcy5hcC1ndWFuZ3pob3UubXlxY2xvdWQuY29tLzQxN2JjMzE1LTQ0MDktNDhjNi04M2UwLTU5ZThkNDA1NDI5ZS5qcGc]: /images/20211109/8067a90c9ac34bd99b64de3e75d7a40a.png
[aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzLzc1MTg0YjU4LWM2MjctNGVkYy04ZGNmLTYwNTc2MmViYjczMy5wbmc]: /images/20211109/0c7f26838b864715b68e155efdd0f9ee.png
[aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzL2FmMGU5NGQ5LTUwMmQtNDUzMS05MzhmLWQ0NmRkMjlkZTUyZC5wbmc]: /images/20211109/4b256170f1604252997b0c0b36017000.png
[aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzLzY2YWUxNjRjLWFkNDctNDkwNS04OTVlLTUxZmUzOGNlNzk3YS5wbmc]: /images/20211109/23d1aae5ff4146bb841f07c54952c325.png
[aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzLzhmZGM1NzdkLTU1MmQtNGI0My1iNWU0LWE4Zjk4YmMyY2I1MS5wbmc]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzLzhmZGM1NzdkLTU1MmQtNGI0My1iNWU0LWE4Zjk4YmMyY2I1MS5wbmc
[aHR0cHM6Ly9jcy1ub3Rlcy0xMjU2MTA5Nzk2LmNvcy5hcC1ndWFuZ3pob3UubXlxY2xvdWQuY29tL2U0MTQwNWE4LTdjMDUtNGY3MC04MDkyLWU5NjFlMjhkMzExMi5qcGc]: /images/20211109/7700df8270694fe1aaeff59c7a63f34b.png
[aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzLzFkMjhhZDA1LTM5ZTUtNDlhMi1hNmExLWE2ZjQ5NmFkYmE2YS5wbmc]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzLzFkMjhhZDA1LTM5ZTUtNDlhMi1hNmExLWE2ZjQ5NmFkYmE2YS5wbmc
[aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzL2FjOTI5ZWEzLWRhY2EtNDBlYy05ZTk1LTRiMmZhNjY3ODI0My5wbmc]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzL2FjOTI5ZWEzLWRhY2EtNDBlYy05ZTk1LTRiMmZhNjY3ODI0My5wbmc
[aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzLzViYjFiMzhhLTUyN2UtNDgwMi1hMzg1LTI2N2RhZGJkMzBiYS5wbmc]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzLzViYjFiMzhhLTUyN2UtNDgwMi1hMzg1LTI2N2RhZGJkMzBiYS5wbmc
[aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzLzE0Mzg5ZWE0LThkOTYtNGU5Ni05Zjc2LTU2NGNhMzMyNGMxZS5wbmc]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL0N5QzIwMTgvQ1MtTm90ZXMvcmF3L21hc3Rlci9ub3Rlcy9waWNzLzE0Mzg5ZWE0LThkOTYtNGU5Ni05Zjc2LTU2NGNhMzMyNGMxZS5wbmc
[The InnoDB Storage Engine]: https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-storage-engine.html
[Transaction isolation levels]: https://www.slideshare.net/ErnestoHernandezRodriguez/transaction-isolation-levels
[Concurrency Control]: http://scanftree.com/dbms/2-phase-locking-protocol
[The Nightmare of Locking_ Blocking and Isolation Levels]: https://www.slideshare.net/brshristov/the-nightmare-of-locking-blocking-and-isolation-levels-46391666
[Database Normalization and Normal Forms with an Example]: https://aksakalli.github.io/2012/03/12/database-normalization-and-normal-forms-with-an-example.html
[The basics of the InnoDB undo logging and history system]: https://blog.jcole.us/2014/04/16/the-basics-of-the-innodb-undo-logging-and-history-system/
[MySQL locking for the busy web developer]: https://www.brightbox.com/blog/2013/10/31/on-mysql-locks/
[MySQL _ InnoDB]: https://draveness.me/mysql-innodb
[Innodb]: https://tech.meituan.com/2014/08/20/innodb-lock.html