并发操作带来的数据不一致性有哪些

这篇文章主要介绍了并发操作带来的数据不一致性有哪些,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获、下面让小编带着大家一起了解一下。

并发操作带来的数据不一致性包括三类:丢失修改,不可重复读和读“脏”数据。避免不一致性的方法和技术就是并发控制,最常用的技术是封锁技术;也可以用其他技术,例如在分布式数据库系统中可以采用时间戳方法来进行并发控制。

<强>并发操作带来的数据不一致性包括三类:丢失修改,不可重复读和读“脏”数据。

<强> 1,丢失修改(丢失更新)

两个事务T1和T2读入同一数据并修改,T2提交的结果破坏了(覆盖了)T1提交的结果,导致T1的修改被丢失。

<强> 2,不可重复读(非可重复读)

不可重复读是指事务T1读取数据后,事务T2执行更新操作,使T1无法再现前一次读取结果。

<强> 3,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由于某种原因被撤销,这时T1已修改过的数据恢复原值,T2读到的数据就与数据库中的数据不一致,则T2读到的数据就为“脏”的数据,即不正确的数据。

<强>用什么方法能避免各种不一致的情况?

避免不一致性的方法和技术就是并发控制,最常用的技术是封锁技术;也可以用其他技术,例如在分布式数据库系统中可以采用时间戳方法来进行并发控制。

感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“并发操作带来的数据不一致性有哪些”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持,关注行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!

并发操作带来的数据不一致性有哪些