• JDBC事务处理


    JDBC事务处理

    一、数据库事务

      在数据库中,所谓事务是指一组逻辑操作单元,使数据从一种状态变换到另一种状态。

      为确保数据库中数据的一致性,数据的操纵应当是离散的成组的逻辑单元:当它全部完成时,数据的一致性可以保持,而当这个单元中的一部分操作失败,整个事务应全部视为错误,所有从起始点以后的操作应全部回退到开始状态。

      事务的操作:先定义开始一个事务,然后对数据作修改操作,这时如果提交(COMMIT),这些修改就永久地保存下来,如果回退(ROLLBACK),数据库管理系统将放弃所作的所有修改而回到开始事务时的状态。

      事务的ACID(acid)属性:

      ①原子性(Atomicity):原子性是指事务是一个不可分割的工作单位,事务中的操作要么都发生,要么都不发生。
      ②一致性(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。
      ③隔离性(Isolation):事务的隔离性是指一个事务的执行不能被其他事务干扰,即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的,并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
      ④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,接下来的其他操作和数据库故障不应该对其有任何影响

    二、JDBC 事物处理

      事务:指构成单个逻辑工作单元的操作集合

      事务处理:保证所有事务都作为一个工作单元来执行,即使出现了故障,都不能改变这种执行方式。当在一个事务中执行多个操作时,要么所有的事务都被提交(commit),要么整个事务回滚(rollback)到最初状态

      当一个连接对象被创建时,默认情况下是自动提交事务:每次执行一个 SQL 语句时,如果执行成功,就会向数据库自动提交,而不能
    回滚

      为了让多个 SQL 语句作为一个事务执行:

      ①调用 Connection 对象的 setAutoCommit(false); 以取消自动提交事务
      ②在所有的 SQL 语句都成功执行后,调用 commit(); 方法提交事务
      ③在出现异常时,调用 rollback(); 方法回滚事务
      ④若此时 Connection 没有被关闭, 则需要恢复其自动提交状态

    四、数据库的隔离级别

      对于同时运行的多个事务, 当这些事务访问数据库中相同的数据时, 如果没有采取必要的隔离机制, 就会导致各种并发问题:

      ①脏读: 对于两个事物 T1, T2, T1 读取了已经被 T2 更新但还没有被提交的字段.之后, 若 T2 回滚, T1读取的内容就是临时且无效的.
      ②不可重复读: 对于两个事物 T1, T2, T1 读取了一个字段, 然后 T2 更新了该字段. 之后, T1再次读取同一个字段, 值就不同了.
      ③幻读: 对于两个事物 T1, T2, T1 从一个表中读取了一个字段, 然后 T2 在该表中插入了一些新的行. 之后, 如果 T1 再次读取同一个表, 就会多出几行.

      数据库事务的隔离性: 数据库系统必须具有隔离并发运行各个事务的能力,使它们不会相互影响, 避免各种并发问题.

      一个事务与其他事务隔离的程度称为隔离级别. 数据库规定了多种事务隔离级别, 不同隔离级别对应不同的干扰程度, 隔离级别越高, 数据一致性就越好, 但并发性越弱

      数据库提供的 4 种事务隔离级别:

      Oracle 支持的 2 种事务隔离级别:READ COMMITED,SERIALIZABLE. Oracle 默认的事务隔离级别为: READ COMMITED

      Mysql 支持 4 中事务隔离级别. Mysql 默认的事务隔离级别为: REPEATABLE READ

    五、在 MySql 中设置隔离级别

      每启动一个 mysql 程序, 就会获得一个单独的数据库连接. 每个数据库连接都有一个全局变量 @@tx_isolation, 表示当前的事务隔离级别. MySQL 默认的隔离级别为 RepeatableRead

      查看当前的隔离级别: SELECT @@tx_isolation;

      设置当前 mySQL 连接的隔离级别:
      ①set transaction isolation level read committed;
      ②设置数据库系统的全局的隔离级别:
      ③set global transaction isolation level read committed;

    如果,您对我的这篇博文有什么疑问,欢迎评论区留言,大家互相讨论学习。
    如果,您认为阅读这篇博客让您有些收获,不妨点击一下右下角的【推荐】。
    如果,您希望更容易地发现我的新博客,不妨点击一下左下角的【关注我】。
    如果,您对我的博文感兴趣,可以关注我的后续博客,我是【AlbertRui】。

    转载请注明出处和链接地址,欢迎转载,谢谢!

  • 相关阅读:
    强化学习(David Silver)2:MDP
    【论文阅读-DL】《Understanding Black-box Predictions via Influence Functions》阅读
    强化学习(David Silver)1:简介
    【论文阅读-DL】《Understanding Black-box Predictions via Influence Functions》阅读
    生成模型和判别模型
    第6章:概率图模型
    基础算法问题
    【论文阅读-CTR】<<Optimized Cost per Click in Taobao Display Advertising>>阅读
    【论文阅读-对话系统】<<Neural Responding Machine for Short-Text Conversation>>阅读
    【读书笔记】——终极算法
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/albertrui/p/8418941.html
Copyright © 2020-2023  润新知