数据库概论.陈立军.06.事务

事务

事务概念

• transaction（交易）
• 交易的核心：完整性
• Jim Gray：在事务处理方面做出巨大的贡献
  • 书籍：transaction processing: concept and techniques
• commitment
  • 事务包含了很多操作，commitment 指把所有的操作完整的提交到数据库上
  • It's like bacon and eggs. The chicken participants. The pig commited.
• 一致性条件
  • 银行转账，两个账户的总和在转账前后保持不变
  • 存在两个操作，转出账户余额减去转账金额，转入账户余额加上转账金额
    • 必须保证这组操作的整体性

事务定义

• 事务是由一系列操作序列构成的执行单元，这些操作要么都做，要么都不做，是一个不可分割的工作单位
• \({\color{red}\mathrm{All\;or\;None}}\)

事务中的数据访问原语

• read(X)：从数据库传送数据项 X 到事务的工作区中
  • 从数据缓冲区读出来
• write(X)：从事务的工作区中将数据项 X 写回数据库

转账事务的原语表达

• 事务 T 从 A 帐户过户 50 到 B 帐户

\[ \begin{aligned} &read(A);\\ &A := A –50;\\ &write(A);\\ &read(B);\\ &B := B + 50;\\ &write(B);\\ \end{aligned} \]

• 电子商务：事务是现代信息系统的基石

SQL中事务的定义

• 事务以 Begin transaction 开始，以 Commit transaction 或 Rollback transaction 结束
  • Commit transaction 表示提交，事务正常结束
  • Rollback transaction 表示事务非正常结束，撤消事务已做的操作，回滚到事务开始时状态
• 具体的结束方式，通过加入某些条件判断
• terminate 与 abort
  • Terminate：终止（中性）
  • Abort：中止（失败，需要 rollback）

事务执行模式

显式事务

• 以 begin transaction 开始，以 commit 或 rollback 结束

隐含事务

• 事务自动开始，直到遇到 commit 或 rollback 时结束
• set implicit_transactions{ ON | OFF }

自动事务

• 每个数据操作语句作为一个事务
• update SC set GRADE = GRADE+15

事务中的错误检查

• GRADE 约束小于等于100，现在数据库中有两个 GRADE (80, 90)
• 事务 update SC set GRADE = GRADE+15 操作的结果
  • (80,90)，事务出错，整个回滚
• 如下事务操作的结果
  • (85, 95)
    • 不做设置的前提下，会将第一个操作提交
  • 设置 set XACT_ABORT ON 之后结果为 (80,90)

Begin tran
Update SC
Set grade = grade+5
--没有违反 grade<=100 约束
Update SC
Set grade = grade+20
--违反了 grade<=100 约束
Commit tran

• 如下事务操作的结果
  • (80, 90)
  • rollback 把整个事务回滚

Begin tran
Update SC
Set grade = grade+5
Update SC
Set grade = grade+20
If @@error<>0 -- 全局变量, 上一行语句操作设置
    rollback tran
Commit tran

事务基本特性ACID

• \(\mathrm{ACID:Atomicity\;Consistency\;Isolation\;Durability}\)

原子性(Atomicity)

• 事务中包含的所有操作要么全做，要么全不做
• 原子性由恢复机制实现
  • 通过日志进行恢复

一致性(Consistency)

• 事务的隔离执行必须保证数据库的一致性
• 事务开始前，数据库处于一致性的状态；事务结束后，数据库必须仍处于一致性状态
• 数据库的一致性状态由用户来负责
• 如银行转帐，转帐前后两个帐户金额之和应保持不变
  • 意大利香肠术，Salami technique
  • 偷小钱的盗窃术被称为意大利香肠术（意大利香肠切得很薄，偷一片看不出来）

隔离性(Isolation)

• 系统必须保证事务不受其它并发执行事务的影响
• 对任何一对事务 T1，T2，在 T1 看来，T2 要么在 T1 开始之前已经结束，要么在 T1 完成之后再开始执行
  • 等价于串行执行的效果
• 隔离性通过并发控制机制实现

持久性(Durability)

• 一个事务一旦提交之后，它对数据库的影响必须是永久的
• 系统发生故障不能改变事务的持久性
  • 系统的抗故障能力
  • 大企业的数据，备份，多个物理实体（物理上相隔较远，避免自然灾害的影响）
• 持久性通过恢复机制实现
• 持久性：将来总能够再现这个事务

事务生命周期图

• 部分提交状态：事务的所有操作都做完了
• 一个事务的所有操作都做完了，并不意味着一定能成功提交，因为要保证持久性
  • 数据库在做完事务的所有操作之后，在向程序客户端发送成功消息之前，把这个事务对应的日志记录从内存写入磁盘
  • 如果系统崩溃，内存中的数据丢失了，可以从日志记录恢复数据

事务调度

• 事务的执行顺序称为一个调度，表示事务的指令在系统中执行的时间顺序
• 一组事务的调度必须保证
  • 包含了所有事务的操作指令
  • 一个事务中指令的顺序必须保持不变

事务调度例子

• \(T_1:i_{11},i_{12},T_2:i_{21},i_{22}\)
  • \(S_1:i_{11},i_{12},i_{21}\)
  • \(S_2:i_{11},i_{22},i_{12},i_{21}\)
  • \(S_2:i_{11},i_{21},i_{12},i_{22}\)
• \(S_1,S_2\) 不是一个调度，\(S_3\) 是一个调度

并行与串行

串行调度

• 在串行调度中，属于同一事务的指令紧挨在一起
• 串行调度总是正确的
• 对于有 \(n\)个事务的事务组，可以有 \(n!\) 个有效调度

并行调度

• 在并行调度中，来自不同事务的指令可以交叉执行
• 当并行调度等价于某个串行调度时，则称它是正确的
• \(n\) 个事务，\(t_i\) 有 \(k_i\) 条指令，则可能的并发调度有多少个
  • \(\dfrac{(\sum k_i)!}{\prod(k_i!)}\)
  • 事务内有序

并行和串行的比较

基本比较

• 并行事务有可能破坏数据库的一致性
• 串行事务效率低

并行的优点

• 一个事务由不同的步骤组成，所涉及的系统资源也不同。这些步骤可以并发执行，提高系统的吞吐量
• 系统中存在着周期不等的各种事务，串行会导致难于预测的时延。如果各个事务所涉及的是数据库的不同部分，采用并发会减少平均响应时间

事务调度例子

• 两个转账事务
  • \(T_1\)：从 A 过户 50 到 B
  • \(T_2\)：从 A 过户存款的 10% 到 B

\[ \begin{aligned} &T1\\ &read(A);\\ &A := A −50;\\ &write(A);\\ &read(B);\\ &B := B + 50;\\ &write(B);\\\\ &T2\\ &read(A);\\ &temp := A*0.1;\\ &A := A −temp;\\ &write(A);\\ &read(B);\\ &B := B + temp;\\ &write(B);\\ \end{aligned} \]

• 开始状态：A=1000，B=2000，A+B=3000

串行调度1

• \(T_1,T_2\)
• 结束状态：A=855，B=2145，A+B=3000

串行调度2

• \(T_2,T_1\)
• 结束状态：A=850，B=2150，A+B=3000
• 串行调度可能会有不同的结果，但是都满足一致性，都是正确的

并行调度1

\[ \begin{aligned} &T1:\;read(A);\\ &T1:\;A := A −50;\\ &T1:\;write(A);\\ &T2:\;read(A);\\ &T2:\;temp := A*0.1;\\ &T2:\;A := A −temp;\\ &T2:\;write(A);\\ &T1:\;read(B);\\ &T1:\;B := B + 50;\\ &T1:\;write(B);\\ &T2:\;read(B);\\ &T2:\;B := B + temp;\\ &T2:\;write(B);\\ \end{aligned} \]

• 需要保证操作 4 在操作 3 之后，否则是错误的
• 结束状态：A=855，B=2145，A+B=3000
• 等价于串行调度 \(T_1,T_2\)

并行调度2

\[ \begin{aligned} &T1:\;read(A);\\ &T1:\;A := A −50;\\ &T2:\;read(A);\\ &T1:\;write(A);\\ &T2:\;temp := A*0.1;\\ &T2:\;A := A −temp;\\ &T2:\;write(A);\\ &T1:\;read(B);\\ &T1:\;B := B + 50;\\ &T1:\;write(B);\\ &T2:\;read(B);\\ &T2:\;B := B + temp;\\ &T2:\;write(B);\\ \end{aligned} \]

• 错误的
• 结束状态：A=900，B=2150，A+B=3050

可恢复调度

• 事务的恢复
  • 一个事务失败了，应该能够撤消该事务对数据库的影响
  • 如果有其它事务读取了失败事务写入的数据，则该事务应该撤消
• 一个不可恢复调度的例子

T1	T2
read(A)
write(A)
	read(A)
	commit
read(B)
rollback

• 回滚 T1 的时候，T2 已经提交了，如果 T2 被撤销了，那么就违反了事务的持久性
  • 在真实场景中， 会向 T2 发起一个补偿事务

可恢复调度定义

• 对于每对事务 T1 与 T2，如果 T2 读取了 T1 所写的数据，则 T1 必须先于 T2 提交

无级联调度

• 级联调度
  • 由于一个事务故障而导致一系列事务回滚
• 级联调度例子

T1	T2	T3
read(A)
read(B)
write(B)
	read(A)
	write(A)
		read(A)
rollback

无级联调度定义

• 对于每对事务 T1 与 T2，如果 T2 读取了 T1 所写的数据，则 T1 必须在 T2 读取之前提交
• 无级联调度必是可恢复调度
  • 要求比可恢复调度更加严格

并发调度中的不一致现象

丢失修改

• 两个事务 T1 和 T2 读入同一数据并修改，T1 提交的结果破坏了 T2 提交的结果，导致 T2 的修改丢失
• 一个例子：售票窗口
  • 下面的操作只反映了售票窗口 T1 的结果，但是没有反应售票窗口 T2 的结果

• 写 —— 写不一致

读脏数据

• 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 由于某种原因被撤消，这时 T1 已修改过的数据恢复原值，T2 读到的数据与数据库中数据不一致，则 T2 读到的数据就是脏数据
• 一个例子

• 写 —— 读不一致

不能重复读

• 事务 T2 读取某一数据后，事务 T1 对其做了修改，当 T2 再次读取该数据时，得到与前次不同的值

• 读 —— 写不一致
• 发生概率比读脏数据小
• 例子
  • r1(list) r2(list) w2(list) r2(count) w2(count) commit(t2) r1(count)
  • r1(list) 和 r1(count) 不一致

发生幻象(Phantom)

• 事务 T2 按一定条件读取了某些数据后，事务 T1 插入了一些满足这些条件的数据，当 T2 再次按相同条件读取数据时，发现多了一些记录

• 不可重复读是指对同一条记录出现不一致情况，幻象指的是多出来或者少掉某些记录
  • 防止幻象更难
  • 例如
    • 防范不可重复读只需要将原来在数据库中的数据锁住
    • 防范幻象则比较难，怎么处理新来的数据