2018-04-06 22:46:59 +08:00
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* [数据库的三层模式和两层映像 ](#数据库的三层模式和两层映像 )
* [九、关系数据库建模 ](#九关系数据库建模 )
* [ER 图 ](#er-图 )
* [十、约束 ](#十约束 )
* [1. 键码 ](#1-键码 )
* [2. 单值约束 ](#2-单值约束 )
* [3. 引用完整性约束 ](#3-引用完整性约束 )
* [4. 域约束 ](#4-域约束 )
* [5. 一般约束 ](#5-一般约束 )
* [参考资料 ](#参考资料 )
<!-- GFM - TOC -->
# 一、事务
## 概念
< div align = "center" > < img src = "../pics//185b9c49-4c13-4241-a848-fbff85c03a64.png" / > < / div > < br >
事务指的是满足 ACID 特性的一系列操作。在数据库中，可以通过 Commit 提交一个事务，也可以使用 Rollback 进行回滚。
## 四大特性
< div align = "center" > < img src = "../pics//09e6e8d4-4d83-4949-b908-6d6b4c2fd064.png" / > < / div > < br >
### 1. 原子性（ ）
事务被视为不可分割的最小单元，要么全部提交成功，要么全部失败回滚。
### 2. 一致性（ ）
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。
### 3. 隔离性（ ）
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（ ）
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。可以通过数据库备份和恢复来保证持久性。
# 二、并发一致性问题
在并发环境下，一个事务如果受到另一个事务的影响，那么事务操作就无法满足一致性条件。
## 问题
### 1. 丢失修改
T< sub > 1< / sub > 和 T< sub > 2< / sub > 两个事务都对一个数据进行修改， < sub > 1< / sub > 先修改， < sub > 2< / sub > 随后修改， < sub > 2< / sub > 的修改覆盖了 T< sub > 1< / sub > 的修改。
< div align = "center" > < img src = "../pics//88ff46b3-028a-4dbb-a572-1f062b8b96d3.png" / > < / div > < br >
### 2. 读脏数据
T< sub > 1< / sub > 修改一个数据， < sub > 2< / sub > 随后读取这个数据。如果 T< sub > 1< / sub > 撤销了这次修改，那么 T< sub > 2< / sub > 读取的数据是脏数据。
< div align = "center" > < img src = "../pics//dd782132-d830-4c55-9884-cfac0a541b8e.png" / > < / div > < br >
### 3. 不可重复读
T< sub > 2< / sub > 读取一个数据， < sub > 1< / sub > 对该数据做了修改。如果 T< sub > 2< / sub > 再次读取这个数据，此时读取的结果和和第一次读取的结果不同。
< div align = "center" > < img src = "../pics//c8d18ca9-0b09-441a-9a0c-fb063630d708.png" / > < / div > < br >
### 4. 幻影读
T< sub > 1< / sub > 读取某个范围的数据， < sub > 2< / sub > 在这个范围内插入新的数据， < sub > 1< / sub > 再次读取这个范围的数据，此时读取的结果和和第一次读取的结果不同。
2018-04-14 19:49:27 +08:00
< div align = "center" > < img src = "../pics//72fe492e-f1cb-4cfc-92f8-412fb3ae6fec.png" / > < / div > < br >
2018-04-06 22:46:59 +08:00
## 解决方法
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。
在没有并发的情况下，事务以串行的方式执行，互不干扰，因此可以保证隔离性。在并发的情况下，如果能通过并发控制，让事务的执行结果和某一个串行执行的结果相同，就认为事务的执行结果满足隔离性要求，也就是说是正确的。把这种事务执行方式称为 **可串行化调度** 。
**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。**
# 三、封锁
## 封锁粒度
< div align = "center" > < img src = "../pics//1a851e90-0d5c-4d4f-ac54-34c20ecfb903.jpg" width = "300" / > < / div > < br >
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，检查锁是否已经解除、释放锁，都会增加系统开销。因此封锁粒度越小，系统开销就越大。需要在锁开销以及数据安全性之间做一个权衡。
MySQL 中提供了两种封锁粒度：行级锁以及表级锁。
## 封锁类型
### 1. 排它锁与共享锁
- 排它锁（ ） ，
- 共享锁（ ） ，
有以下两个规定：
1. 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。
2. 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：
| - | X | S |
| :--: | :--: | :--: |
|X|No|No|
|S|No|Yes|
### 2. 意向锁
意向锁（ ） ， ，
有以下两个规定：
1. 一个事务在获得某个数据行对象的 S 锁之前，必须先获得 IS 锁或者更强的锁；
2. 一个事务在获得某个数据行对象的 X 锁之前，必须先获得 IX 锁。
各种锁的兼容关系如下：
| - | X | IX | S | IS |
| :--: | :--: | :--: | :--: | :--: |
|X |No |No |No | No|
|IX |No |Yes|No | Yes|
|S |No |No |Yes| Yes|
|IS |No |Yes|Yes| Yes|
## 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，那么一个事务的修改就不会被覆盖。
| T< sub > 1< / sub > | T< sub > 1< / sub > |
| :--: | :--: |
| lock-x(A) | |
| read A=20 | |
| | lock-x(A) |
| | wait |
| write A=19 | |
| commit | |
| unlock-x(A) | |
| | obtain |
| | read A=19 |
| | write A=21 |
| | commit |
| | unlock-x(A)|
**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，因为如果一个事务在对数据 A 进行修改，根据 1 级封锁协议，会加 X 锁，那么就不能再加 S 锁了，也就是不会读入数据。
| T< sub > 1< / sub > | T< sub > 1< / sub > |
| :--: | :--: |
| lock-x(A) | |
| read A=20 | |
| write A=19 | |
| | lock-s(A) |
| | wait |
| rollback | |
| A=20 | |
| unlock-x(A) | |
| | obtain |
| | read A=20 |
| | commit |
| | unlock-s(A)|
**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。
| T< sub > 1< / sub > | T< sub > 1< / sub > |
| :--: | :--: |
| lock-s(A) | |
| read A=20 | |
| |lock-x(A) |
| | wait |
| read A=20| |
| commit | |
| unlock-s(A) | |
| | obtain |
| | read A=20 |
| | write A=19|
| | commit |
| | unlock-X(A)|
### 2. 两段锁协议
加锁和解锁分为两个阶段进行，事务 T 对数据 A 进行读或者写操作之前，必须先获得对 A 的封锁， ，
事务遵循两段锁协议是保证并发操作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。
```html
2018-04-13 18:55:05 +08:00
lock-x(A)...lock-s(B)...lock-s(C)...unlock(A)...unlock(C)...unlock(B)
2018-04-06 22:46:59 +08:00
```
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。
```html
2018-04-13 18:55:05 +08:00
lock-x(A)...unlock(A)...lock-s(B)...unlock(B)...lock-s(C)...unlock(C)...
2018-04-06 22:46:59 +08:00
```
# 四、隔离级别
< font size = 4 > **1. 未提交读（ ） </ font > </ br >
事务中的修改，即使没有提交，对其它事务也是可见的。
< font size = 4 > **2. 提交读（ ） </ font > </ br >
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。
< font size = 4 > **3. 可重复读（ ） </ font > </ br >
保证在同一个事务中多次读取同样数据的结果是一样的。
< font size = 4 > **4. 可串行化（ ） </ font > </ br >
强制事务串行执行。
< font size = 4 > **四个隔离级别的对比** </ font > </ br >
| 隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻影读 |
| :---: | :---: | :---:| :---: |
| 未提交读 | YES | YES | YES |
| 提交读 | NO | YES | YES |
| 可重复读 | NO | NO | YES |
| 可串行化 | NO | NO | NO |
# 五、多版本并发控制
（ ） ； ，
## 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。
InooDB 的 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。
## Undo 日志
InnoDB 的 MVCC 使用到的快照存储在 Undo 日志中， （ ）
< div align = "center" > < img src = "../pics//e41405a8-7c05-4f70-8092-e961e28d3112.jpg" / > < / div > < br >
## 实现过程
以下过程针对可重复读隔离级别。
### 1. SELECT
该操作必须保证多个事务读取到同一个数据行的快照，这个快照是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。
当开始新一个事务时，该事务的版本号肯定会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。
把没对一个数据行做修改的事务称为 T，
除了上面的要求，
### 2. INSERT
将系统版本号作为数据行快照的创建版本号。
### 3. DELETE
将系统版本号作为数据行快照的删除版本号。
### 4. UPDATE
2018-04-10 21:29:04 +08:00
将系统版本号作为更新后的数据行快照的创建版本号，同时将系统版本号作为更新前的数据行快照的删除版本号。可以理解为先执行 DELETE 后执行 INSERT。
2018-04-06 22:46:59 +08:00
## 快照读与当前读
### 1. 快照读
读取快照中的数据。
引入快照读的目的主要是为了免去加锁操作带来的性能开销，但是当前读需要加锁。
```sql
select * from table ....;
```
### 2. 当前读
读取最新的数据。
需要加锁，以下第一个语句加 S 锁，其它都加 X 锁。
```sql
select * from table where ? lock in share mode;
select * from table where ? for update;
insert;
2018-04-13 18:55:05 +08:00
update;
2018-04-06 22:46:59 +08:00
delete;
```
# 六、Next-Key Locks
Next-Key Locks 也是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎的一种锁实现。MVCC 不能解决幻读的问题， ， ，
## Record Locks
锁定的对象是索引， ，
## Grap Locks
锁定一个范围内的索引，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。
```sql
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。在 user 中有以下记录：
```sql
| id | last_name | first_name | age |
|------|-------------|--------------|-------|
| 4 | stark | tony | 21 |
| 1 | tom | hiddleston | 30 |
| 3 | morgan | freeman | 40 |
| 5 | jeff | dean | 50 |
| 2 | donald | trump | 80 |
+------|-------------|--------------|-------+
```
那么就需要锁定以下范围：
```sql
(-∞, 21]
(21, 30]
(30, 40]
(40, 50]
(50, 80]
(80, ∞)
```
# 七、关系数据库设计理论
## 函数依赖
记 A->B 表示 A 函数决定 B，
如果 {A1， ， ，
对于 W->A， ，
## 异常
以下的学生课程关系的函数依赖为 Sno, Cname -> Sname, Sdept, Mname, Grade，
| Sno | Sname | Sdept | Mname | Cname | Grade |
| :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |:---:|
| 1 | 学生-1 | 学院-1 | 院长-1 | 课程-1 | 90 |
| 2 | 学生-2 | 学院-2 | 院长-2 | 课程-2 | 80 |
| 2 | 学生-2 | 学院-2 | 院长-2 | 课程-1 | 100 |
不符合范式的关系，会产生很多异常，主要有以下四种异常：
1. 冗余数据，例如学生-2 出现了两次。
2. 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。
2018-04-10 21:29:04 +08:00
3. 删除异常，删除一个信息，那么也会丢失其它信息。例如如果删除了课程-1， ，
2018-04-06 22:46:59 +08:00
4. 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。
## 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。
< div align = "center" > < img src = "../pics//c2d343f7-604c-4856-9a3c-c71d6f67fecc.png" width = "300" / > < / div > < br >
### 1. 第一范式 (1NF)
属性不可分；
### 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。
< font size = 4 > **分解前** </ font >< br >
| Sno | Sname | Sdept | Mname | Cname | Grade |
| :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |:---:|
| 1 | 学生-1 | 学院-1 | 院长-1 | 课程-1 | 90 |
| 2 | 学生-2 | 学院-2 | 院长-2 | 课程-2 | 80 |
| 2 | 学生-2 | 学院-2 | 院长-2 | 课程-1 | 100 |
以上学生课程关系中，{Sno, Cname} 为键码，有如下函数依赖：
- Sno, Cname -> Sname, Sdept, Mname
2018-04-13 14:05:03 +08:00
- Sno -> Sname, Sdept
2018-04-06 22:46:59 +08:00
- Sdept -> Mname
2018-04-13 14:05:03 +08:00
- Sno -> Mname
2018-04-06 22:46:59 +08:00
- 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。
2018-04-13 14:05:03 +08:00
Sname, Sdept 和 Mname 都函数依赖于 Sno， ， ，
2018-04-06 22:46:59 +08:00
< font size = 4 > **分解后** </ font >< br >
关系-1
| Sno | Sname | Sdept | Mname |
| :---: | :---: | :---: | :---: |
| 1 | 学生-1 | 学院-1 | 院长-1 |
| 2 | 学生-2 | 学院-2 | 院长-2 |
有以下函数依赖：
- Sno -> Sname, Sdept, Mname
- Sdept -> Mname
关系-2
| Sno | Cname | Grade |
| :---: | :---: |:---:|
| 1 | 课程-1 | 90 |
| 2 | 课程-2 | 80 |
| 2 | 课程-1 | 100 |
有以下函数依赖：
- Sno, Cname -> Grade
### 3. 第三范式 (3NF)
非主属性不传递依赖于键码。
上面的关系-1 中存在以下传递依赖： ， ：
关系-11
| Sno | Sname | Sdept |
| :---: | :---: | :---: |
| 1 | 学生-1 | 学院-1 |
| 2 | 学生-2 | 学院-2 |
关系-12
| Sdept | Mname |
| :---: | :---: |
| 学院-1 | 院长-1 |
| 学院-2 | 院长-2 |
### 4. BC 范式（ ）
所有属性不传递依赖于键码。
关系 STC(Sname, Tname, Cname, Grade) 的四个属性分别为学生姓名、教师姓名、课程名和成绩，它的键码为 (Sname, Cname, Tname)，有以下函数依赖：
- Sname, Cname -> Tname
- Sname, Cname -> Grade
- Sname, Tname -> Cname
- Sname, Tname -> Grade
- Tname -> Cname
存在着以下函数传递依赖：
- Sname -> Tname -> Cname
可以分解成 SC(Sname, Cname, Grade) 和 ST(Sname, Tname)，对于 ST， ，
# 八、数据库系统概述
## 基本术语
### 1. 数据模型
由数据结构、数据操作和完整性三个要素组成。
### 2. 数据库系统
数据库系统包含所有与数据库相关的内容，包括数据库、数据库管理系统、应用程序以及数据库管理员和用户，还包括相关的硬件和软件。
## 数据库的三层模式和两层映像
- 外模式：局部逻辑结构
- 模式：全局逻辑结构
- 内模式：物理结构
< div align = "center" > < img src = "../pics//20150928140509757.png" width = "600" / > < / div > < br >
### 1. 外模式
又称用户模式，是用户和数据库系统的接口，特定的用户只能访问数据库系统提供给他的外模式中的数据。例如不同的用户创建了不同数据库，那么一个用户只能访问他有权限访问的数据库。
一个数据库可以有多个外模式，一个用户只能有一个外模式，但是一个外模式可以给多个用户使用。
### 2. 模式
可以分为概念模式和逻辑模式，概念模式可以用概念-关系来描述；逻辑模式使用特定的数据模式（比如关系模型）来描述数据的逻辑结构，这种逻辑结构包括数据的组成、数据项的名称、类型、取值范围。不仅如此，逻辑模式还要描述数据之间的关系、数据的完整性与安全性要求。
### 3. 内模式
又称为存储模式，描述记录的存储方式，例如索引的组织方式、数据是否压缩以及是否加密等等。
### 4. 外模式/模式映像
把外模式的局部逻辑结构和模式的全局逻辑结构联系起来。该映像可以保证数据和应用程序的逻辑独立性。
### 5. 模式/内模式映像
把模式的全局逻辑结构和内模式的物理结构联系起来，该映像可以保证数据和应用程序的物理独立性。
# 九、关系数据库建模
## ER 图
Entity-Relationship， ：
### 1. 实体的三种联系
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； ， ； ，
< div align = "center" > < img src = "../pics//292b4a35-4507-4256-84ff-c218f108ee31.jpg" / > < / div > < br >
### 2. 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。
< div align = "center" > < img src = "../pics//8b798007-e0fb-420c-b981-ead215692417.jpg" / > < / div > < br >
### 3. 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。
< div align = "center" > < img src = "../pics//423f2a40-bee1-488e-b460-8e76c48ee560.png" / > < / div > < br >
一般只使用二元联系，可以把多元关系转换为二元关系。
< div align = "center" > < img src = "../pics//de9b9ea0-1327-4865-93e5-6f805c48bc9e.png" / > < / div > < br >
### 4. 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。
< div align = "center" > < img src = "../pics//7ec9d619-fa60-4a2b-95aa-bf1a62aad408.jpg" / > < / div > < br >
# 十、约束
## 1. 键码
用于唯一表示一个实体。
键码可以由多个属性构成，每个构成键码的属性称为码。
## 2. 单值约束
某个属性的值是唯一的。
## 3. 引用完整性约束
一个实体的属性引用的值在另一个实体的某个属性中存在。
## 4. 域约束
某个属性的值在特定范围之内。
## 5. 一般约束
比如大小约束，数量约束。
# 参考资料
- 史嘉权. 数据库系统概论[M]. 清华大学出版社有限公司, 2006.
- 施瓦茨. 高性能 MYSQL(第3版)[M]. 电子工业出版社, 2013.
- [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 )
- [三级模式与两级映像 ](http://blog.csdn.net/d2457638978/article/details/48783923 )
- [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/ )
- [浅入浅出 MySQL 和 InnoDB ](https://draveness.me/mysql-innodb )
- [fd945daf-4a6c-4f20-b9c2-5390f5955ce5.jpg ](https://tech.meituan.com/innodb-lock.html )
