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<!-- GFM-TOC -->
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* [一、事务](#一事务)
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* [概念](#概念)
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* [四大特性](#四大特性)
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* [二、并发一致性问题](#二并发一致性问题)
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* [问题](#问题)
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* [解决方法](#解决方法)
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* [三、封锁](#三封锁)
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* [封锁粒度](#封锁粒度)
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* [封锁类型](#封锁类型)
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* [封锁协议](#封锁协议)
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* [四、隔离级别](#四隔离级别)
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* [五、多版本并发控制](#五多版本并发控制)
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* [版本号](#版本号)
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* [Undo 日志](#undo-日志)
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* [实现过程](#实现过程)
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* [快照读与当前读](#快照读与当前读)
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* [六、Next-Key Locks](#六next-key-locks)
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* [Record Locks](#record-locks)
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* [Grap Locks](#grap-locks)
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* [Next-Key Locks](#next-key-locks)
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* [七、关系数据库设计理论](#七关系数据库设计理论)
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* [函数依赖](#函数依赖)
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* [异常](#异常)
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* [范式](#范式)
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* [八、数据库系统概述](#八数据库系统概述)
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* [基本术语](#基本术语)
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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)
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* [九、关系数据库建模](#九关系数据库建模)
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* [ER 图](#er-图)
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* [十、约束](#十约束)
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* [参考资料](#参考资料)
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<!-- GFM-TOC -->
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# 一、事务
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## 概念
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<div align="center"> <img src="../pics//4f4deaf4-8487-4de2-9d62-5ad017ee9589.png"/> </div><br>
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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。
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## 四大特性
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<div align="center"> <img src="../pics//fd945daf-4a6c-4f20-b9c2-5390f5955ce5.jpg" width="500"/> </div><br>
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### 1. 原子性（Atomicity）
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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。
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### 2. 一致性（Consistency）
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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。
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### 3. 隔离性（Isolation）
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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。
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### 4. 持久性（Durability）
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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。
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# 二、并发一致性问题
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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。
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## 问题
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### 1. 丢失修改
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T<sub>1</sub> 和 T<sub>2</sub> 两个事务都对一个数据进行修改，T<sub>1</sub> 先修改，T<sub>2</sub> 随后修改，T<sub>2</sub> 的修改覆盖了 T<sub>1</sub> 的修改。
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### 2. 读脏数据
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T<sub>1</sub> 修改一个数据，T<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。
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<div align="center"> <img src="../pics//d1ab24fa-1a25-4804-aa91-513df55cbaa6.jpg" width="800"/> </div><br>
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### 3. 不可重复读
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T<sub>2</sub> 读取一个数据，T<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。
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<div align="center"> <img src="../pics//d0175e0c-859e-4991-b263-8378e52f7ee5.jpg" width="800"/> </div><br>
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### 4. 幻影读
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T<sub>1</sub> 读取某个范围的数据，T<sub>2</sub> 在这个范围内插入新的数据，T<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。
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<div align="center"> <img src="../pics//d589eca6-c7cf-49c5-ac96-8e4ca0cccadd.jpg" width="800"/> </div><br>
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## 解决方法
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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。
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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** 。
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**并发控制可以通过封锁来实现，但是封锁操作都要用户自己控制，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。**
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# 三、封锁
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## 封锁粒度
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<div align="center"> <img src="../pics//1a851e90-0d5c-4d4f-ac54-34c20ecfb903.jpg" width="300"/> </div><br>
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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。
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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。
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MySQL 中提供了两种封锁粒度：行级锁以及表级锁。
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## 封锁类型
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### 1. 排它锁与共享锁
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- 排它锁（Exclusive），简写为 X 锁，又称写锁。
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- 共享锁（Shared），简写为 S 锁，又称读锁。
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有以下两个规定：
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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。
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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。
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锁的兼容关系如下：
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| - | X | S |
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| :--: | :--: | :--: |
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|X|Yes|No|
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|S|No|No|
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### 2. 意向锁
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意向锁（Intention Locks）可以支持多粒度封锁。它本身是一个表锁，通过在原来的 X/S 锁之上引入了 IX/IS，用来表示一个事务想要在某个数据行上加 X 锁或 S 锁。
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有以下两个规定：
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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；
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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。
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各种锁的兼容关系如下：
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| - | X | IX | S | IS |
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| :--: | :--: | :--: | :--: | :--: |
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|X |No |No |No | No|
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|IX |No |YES|No | Yes|
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|S |No |No |Yes| Yes|
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|IS |No |Yes|Yes| Yes|
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## 封锁协议
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### 1. 三级封锁协议
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**一级封锁协议**
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事务 T 要修改数据 A 时必须加 X 锁，直到事务结束才释放锁。
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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。
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| T<sub>1</sub> | T<sub>1</sub> |
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| :--: | :--: |
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| lock-x(A) | |
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| read A=20 | |
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| | lock-x(A) |
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| | wait |
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| write A=19 | |
|
||
| commit | |
|
||
| unlock-x(A) | |
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| | obtain |
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| | read A=19 |
|
||
| | write A=21 |
|
||
| | commit |
|
||
| | unlock-x(A)|
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**二级封锁协议**
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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。
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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。
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| T<sub>1</sub> | T<sub>1</sub> |
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| :--: | :--: |
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| lock-x(A) | |
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| read A=20 | |
|
||
| write A=19 | |
|
||
| | lock-s(A) |
|
||
| | wait |
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||
| rollback | |
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||
| A=20 | |
|
||
| unlock-x(A) | |
|
||
| | obtain |
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| | read A=20 |
|
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| | commit |
|
||
| | unlock-s(A)|
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**三级封锁协议**
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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。
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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。
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| T<sub>1</sub> | T<sub>1</sub> |
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| :--: | :--: |
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| lock-s(A) | |
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||
| read A=20 | |
|
||
| |lock-x(A) |
|
||
| | wait |
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||
| read A=20| |
|
||
| commit | |
|
||
| unlock-s(A) | |
|
||
| | obtain |
|
||
| | read A=20 |
|
||
| | write A=19|
|
||
| | commit |
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| | unlock-X(A)|
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### 2. 两段锁协议
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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，并且在释放一个封锁之前，T 不能再获得任何的其它锁。
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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。
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```html
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lock-x(A)...lock-s(B)...lock-s(c)...unlock(A)...unlock(C)...unlock(B)
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```
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||
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。
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||
```html
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lock-x(A)...unlock(A)...lock-s(B)...unlock(B)...lock-s(c)...unlock(C)...
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||
```
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# 四、隔离级别
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<font size=4> **1. 未提交读（READ UNCOMMITTED）** </font> </br>
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事务中的修改，即使没有提交，对其它事务也是可见的。
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<font size=4> **2. 提交读（READ COMMITTED）** </font> </br>
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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。
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<font size=4> **3. 可重复读（REPEATABLE READ）** </font> </br>
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保证在同一个事务中多次读取同样数据的结果是一样的。
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<font size=4> **4. 可串行化（SERIALIXABLE）** </font> </br>
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强制事务串行执行。
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<font size=4> **四个隔离级别的对比** </font> </br>
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| 隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻影读 |
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| :---: | :---: | :---:| :---: |
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| 未提交读 | YES | YES | YES |
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| 提交读 | NO | YES | YES |
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| 可重复读 | NO | NO | YES |
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| 可串行化 | NO | NO | NO |
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# 五、多版本并发控制
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（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，它的基本思想是通过保存每个数据行的多个版本，一个事务对数据行做修改时，其它事务可以读取之前的一个版本，并且都是读取相同的版本，从而保证多个事务对同一个数据行读取的结果是一致的。
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用于实现提交读和可重复读这两种隔离级别。而对于未提交读隔离级别，它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。
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## 版本号
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- 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。
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- 事务版本号：事务开始时的系统版本号。
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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：
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- 创建版本号：指示创建一个数据行的快照时的系统版本号；
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- 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。
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## Undo 日志
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InnoDB 的 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。
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<div align="center"> <img src="../pics//e41405a8-7c05-4f70-8092-e961e28d3112.jpg"/> </div><br>
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## 实现过程
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### 1. SELECT
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该操作必须保证多个事务读取到同一个数据行的快照。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。
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当开始新一个事务时，该事务的版本号肯定会大于所有数据行快照的创建版本号，理解这一点很关键。
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把没对一个数据行做修改的事务称为 T<sub>1</sub>，T<sub>1</sub> 所要读取的数据行快照的创建版本号必须小于当前事务的版本号，因为如果大于或者等于当前事务的版本号，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。
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除了上面的要求，T<sub>1</sub> 所要读取的数据行快照的删除版本号必须小于当前事务版本号，因为如果大于或者等于当前事务版本号，那么表示该数据行快照是已经被删除的，不应该去读取它。
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### 2. INSERT
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将系统版本号作为数据行快照的创建版本号。
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### 3. DELETE
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将系统版本号作为数据行快照的删除版本号。
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### 4. UPDATE
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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作为更新前的数据行快照的删除版本号。可以理解为新执行 DELETE 后执行 INSERT。
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## 快照读与当前读
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快照读读指的是读取快照中的数据，而当前读指的是读取最新的数据。
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当前读：
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```sql
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select * from table ....;
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```
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快照读：
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```sql
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select * from table where ? lock in share mode;
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select * from table where ? for update;
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insert;
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update ;
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delete;
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```
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引入当前读的目的主要是为了免去加锁操作带来的性能开销，但是快照读需要加锁。
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# 六、Next-Key Locks
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Next-Key Locks 也是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎的一种实现。MVCC 不能解决幻读的问题，Next-Key Locks 就是为了解决这个问题而存在的。在可重复读隔离级别下，MVCC + Next-Key Locks，就可以防止幻读的出现。
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## Record Locks
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锁定的对象时索引，而不是数据。如果表没有设置索引，InnoDB 会自动在主键上创建隐藏的聚集索引，因此 Record Lock 依然可以使用。
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## Grap Locks
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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.c1 中插入 15。
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```sql
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SELECT c1 FROM t WHERE c1 BETWEEN 10 and 20 FOR UPDATE;
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```
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## Next-Key Locks
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||
它是 Record Locks 和 Gap Locks 的结合。在 user 中有以下记录：
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```sql
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| id | last_name | first_name | age |
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|------|-------------|--------------|-------|
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| 4 | stark | tony | 21 |
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| 1 | tom | hiddleston | 30 |
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||
| 3 | morgan | freeman | 40 |
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| 5 | jeff | dean | 50 |
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| 2 | donald | trump | 80 |
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||
+------|-------------|--------------|-------+
|
||
```
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||
那么就需要锁定以下范围：
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||
```sql
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||
(-∞, 21]
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||
(21, 30]
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||
(30, 40]
|
||
(40, 50]
|
||
(50, 80]
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(80, ∞)
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||
```
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# 七、关系数据库设计理论
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## 函数依赖
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记 A->B 表示 A 函数决定 B，也可以说 B 函数依赖于 A。
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如果 {A1，A2，... ，An} 是关系的一个或多个属性的集合，该集合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。
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||
对于 W->A，如果能找到 W 的真子集 W'，使得 W'-> A，那么 W->A 就是部分函数依赖，否则就是完全函数依赖；
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||
|
||
## 异常
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||
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||
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。
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||
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||
| Sno | Sname | Sdept | Mname | Cname | Grade |
|
||
| :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |:---:|
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||
| 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：
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||
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1. 冗余数据，例如学生-2 出现了两次。
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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。
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||
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，需要删除第二行和第三行，那么学生-1 的信息就会丢失。
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||
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。
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||
## 范式
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||
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。
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||
<div align="center"> <img src="../pics//c2d343f7-604c-4856-9a3c-c71d6f67fecc.png" width="300"/> </div><br>
|
||
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||
### 1. 第一范式 (1NF)
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||
属性不可分；
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### 2. 第二范式 (2NF)
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||
每个非主属性完全函数依赖于键码。
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可以通过分解来满足。
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<font size=4> **分解前** </font><br>
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||
|
||
| 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：
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|
||
- Sno, Cname -> Sname, Sdept, Mname
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||
- Son -> Sname, Sdept
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||
- Sdept -> Mname
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- Sno -> Manme
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||
- 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。
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||
|
||
Sname, Sdept 和 Manme 都函数依赖于 Sno，而部分依赖于键码。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。
|
||
|
||
<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
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||
|
||
关系-2
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|
||
| Sno | Cname | Grade |
|
||
| :---: | :---: |:---:|
|
||
| 1 | 课程-1 | 90 |
|
||
| 2 | 课程-2 | 80 |
|
||
| 2 | 课程-1 | 100 |
|
||
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||
有以下函数依赖：
|
||
|
||
- Sno, Cname -> Grade
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||
### 3. 第三范式 (3NF)
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||
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||
非主属性不传递依赖于键码。
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||
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上面的关系-1 中存在以下传递依赖：Sno -> Sdept -> Mname，可以进行以下分解：
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关系-11
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| Sno | Sname | Sdept |
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| :---: | :---: | :---: |
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| 1 | 学生-1 | 学院-1 |
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| 2 | 学生-2 | 学院-2 |
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关系-12
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| Sdept | Mname |
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| :---: | :---: |
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| 学院-1 | 院长-1 |
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| 学院-2 | 院长-2 |
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### 4. BC 范式（BCNF）
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所有属性不传递依赖于键码。
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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：
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- Sname, Cname -> Tname
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- Sname, Cname -> Grade
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- Sname, Tname -> Cname
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- Sname, Tname -> Grade
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- Tname -> Cname
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存在着以下函数传递依赖：
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- Sname -> Tname -> Cname
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可以分解成 SC(Sname, Cname, Grade) 和 ST(Sname, Tname)，对于 ST，属性之间是多对多关系，无函数依赖。
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# 八、数据库系统概述
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## 基本术语
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### 1. 数据模型
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由数据结构、数据操作和完整性三个要素组成。
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### 2. 数据库系统
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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。
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## 数据库的三层模式和两层映像
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- 外模式：局部逻辑结构
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- 模式：全局逻辑结构
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- 内模式：物理结构
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<div align="center"> <img src="../pics//20150928140509757.png" width="600"/> </div><br>
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### 1. 外模式
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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。
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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。
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### 2. 模式
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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。
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### 3. 内模式
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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。
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### 4. 外模式/模式映像
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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。
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### 5. 模式/内模式映像
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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。
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# 九、关系数据库建模
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## ER 图
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Entity-Relationship，有三个组成部分：实体、属性、联系。
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### 1. 实体的三种联系
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联系包含一对一，一对多，多对多三种。
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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。
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<div align="center"> <img src="../pics//292b4a35-4507-4256-84ff-c218f108ee31.jpg"/> </div><br>
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### 2. 表示出现多次的关系
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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。
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<div align="center"> <img src="../pics//8b798007-e0fb-420c-b981-ead215692417.jpg"/> </div><br>
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### 3. 联系的多向性
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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。
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<div align="center"> <img src="../pics//423f2a40-bee1-488e-b460-8e76c48ee560.png"/> </div><br>
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一般只使用二元联系，可以把多元关系转换为二元关系。
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<div align="center"> <img src="../pics//de9b9ea0-1327-4865-93e5-6f805c48bc9e.png"/> </div><br>
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### 4. 表示子类
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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。
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<div align="center"> <img src="../pics//7ec9d619-fa60-4a2b-95aa-bf1a62aad408.jpg"/> </div><br>
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## 十、约束
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### 1. 键码
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用于唯一表示一个实体。
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键码可以由多个属性构成，每个构成键码的属性称为码。
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### 2. 单值约束
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某个属性的值是唯一的。
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### 3. 引用完整性约束
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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。
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### 4. 域约束
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某个属性的值在特定范围之内。
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### 5. 一般约束
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比如大小约束，数量约束。
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# 参考资料
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- 史嘉权. 数据库系统概论[M]. 清华大学出版社有限公司, 2006.
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- 施瓦茨. 高性能MYSQL(第3版)[M]. 电子工业出版社, 2013.
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- [The InnoDB Storage Engine](https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-storage-engine.html)
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- [Transaction isolation levels](https://www.slideshare.net/ErnestoHernandezRodriguez/transaction-isolation-levels)
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- [Concurrency Control](http://scanftree.com/dbms/2-phase-locking-protocol)
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- [The Nightmare of Locking, Blocking and Isolation Levels!](https://www.slideshare.net/brshristov/the-nightmare-of-locking-blocking-and-isolation-levels-46391666)
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||
- [三级模式与两级映像](http://blog.csdn.net/d2457638978/article/details/48783923)
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- [Database Normalization and Normal Forms with an Example](https://aksakalli.github.io/2012/03/12/database-normalization-and-normal-forms-with-an-example.html)
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- [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/)
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||
- [MySQL locking for the busy web developer](https://www.brightbox.com/blog/2013/10/31/on-mysql-locks/)
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- [浅入浅出 MySQL 和 InnoDB](https://draveness.me/mysql-innodb)
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- [fd945daf-4a6c-4f20-b9c2-5390f5955ce5.jpg](https://tech.meituan.com/innodb-lock.html)
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