一文弄懂SQL事务隔离级别

SQL 事务隔离级别

在多用户数据库系统中，为了保证数据的完整性和一致性，SQL 标准提出了四种事务隔离级别，以规避脏读、不可重复读和幻读等问题。以下是四种隔离级别的简要介绍：

读未提交（read uncommitted）

定义

在数据库事务的read uncommitted隔离级别下，一个事务可以读取其他事务尚未提交的数据变更。这种隔离级别允许事务在读取数据时，不需要等待其他事务提交。

问题

使用read uncommitted隔离级别可能会导致以下问题：

应用场景

read uncommitted隔离级别通常适用于对数据一致性要求不高的场景，例如批处理操作或日志记录，这些场景下数据不一致的风险可以接受。

性能考量

由于read uncommitted隔离级别不需要等待事务提交，因此它的性能通常比其他隔离级别要好。然而，这种性能优势是以牺牲数据一致性为代价的，因此在实际应用中应谨慎使用。

总结

read uncommitted隔离级别允许事务在读取数据时不需要等待其他事务提交，但可能会导致脏读、不可重复读和幻读等问题。这种隔离级别适用于对数据一致性要求不高的场景，但可能会增加数据不一致的风险。在选择事务隔离级别时，应根据具体的业务需求和场景来决定。

读提交（read committed）

定义

在数据库事务的read committed隔离级别下，事务在开始时只能读取到已经提交的数据。这意味着，事务只能读取那些其他事务已经提交的数据变更。

问题

使用read committed隔离级别可能会导致以下问题：

1. 不可重复读（Non-Repeatable Read）：在同一个事务中，由于其他事务的提交，同一查询返回的数据可能不同。这种现象通常发生在以下情况：事务在开始时读取了一组数据，但在执行过程中，其他事务对这些数据进行了修改并提交。当原始事务再次读取这些数据时，可能会发现数据已经发生了变化。

2. 幻读（Phantom Read）：在同一个事务中，由于其他事务的提交，执行同一查询时可能会返回之前未返回的数据记录。这通常发生在以下情况：事务在开始时读取了一组数据，但在执行过程中，其他事务插入了新的数据记录，导致原始事务再次执行查询时返回了新的数据记录。

应用场景

read committed隔离级别适用于大多数应用场景，因为它提供了较高的数据一致性。它解决了脏读问题，但可能会遇到不可重复读和幻读问题。这种隔离级别通常被认为是默认的隔离级别，因为它在数据一致性和性能之间提供了一个合理的平衡。

性能考量

与read uncommitted隔离级别相比，read committed隔离级别可能会导致更长的等待时间，因为它需要等待其他事务提交。然而，这种等待时间通常是可以接受的，尤其是在大多数应用场景中。

总结

read committed隔离级别确保事务只能读取已经提交的数据，从而避免了脏读问题。然而，它可能会导致不可重复读和幻读问题。这种隔离级别适用于大多数应用场景，因为它在数据一致性和性能之间提供了一个合理的平衡。在选择事务隔离级别时，应根据具体的业务需求和场景来决定。

可重复读（repeatable read）

定义

在数据库事务的repeatable read隔离级别下，事务在开始时生成一个快照，事务执行期间只基于这个快照读取数据。这意味着，事务在整个执行过程中看到的都是同一个数据状态，无论其他事务在此期间进行了多少次修改和提交。

问题

使用repeatable read隔离级别可能会遇到以下问题：

1. 幻读（Phantom Read）：在同一个事务中，由于其他事务的提交，执行同一查询时可能会返回之前未返回的数据记录。这通常发生在以下情况：事务在开始时读取了一组数据，但在执行过程中，其他事务插入了新的数据记录，导致原始事务再次执行查询时返回了新的数据记录。

应用

repeatable read隔离级别适用于需要高数据一致性的场景，特别是在那些需要事务隔离级别的应用程序中。这种隔离级别通常被认为是默认的隔离级别，因为它在数据一致性和性能之间提供了一个合理的平衡。

性能考量

与read committed隔离级别相比，repeatable read隔离级别可能会导致更长的等待时间，因为它需要为每个事务生成一个快照。然而，这种等待时间通常是可以接受的，尤其是在大多数应用场景中。

总结

repeatable read隔离级别确保事务在整个执行过程中看到的都是同一个数据状态，从而避免了脏读和不可重复读问题。然而，它可能会遇到幻读问题。这种隔离级别适用于大多数应用场景，因为它在数据一致性和性能之间提供了一个合理的平衡。在选择事务隔离级别时，应根据具体的业务需求和场景来决定。

串行化（serializable）

定义

在数据库事务的serializable隔离级别下，对所有读取的数据加锁，事务中所有读取操作都是串行执行的。这意味着，在事务执行期间，其他事务无法访问或修改该事务正在读取的数据。

问题

使用serializable隔离级别可能会导致以下问题：

1. 性能最差：由于每个读取操作都会阻塞其他事务的执行，因此这种隔离级别的性能通常是最差的。这可能会导致系统响应缓慢，特别是在高并发环境中。

优点

serializable隔离级别解决了以下问题：

1. 脏读（Dirty Read）：由于事务在执行期间对数据进行加锁，其他事务无法读取未提交的数据，从而避免了脏读问题。

2. 不可重复读（Non-Repeatable Read）：由于事务在整个执行期间对数据进行加锁，其他事务无法修改事务正在读取的数据，从而避免了不可重复读问题。

3. 幻读（Phantom Read）：由于事务在整个执行期间对数据进行加锁，其他事务无法插入新的数据记录，从而避免了幻读问题。

应用场景

serializable隔离级别适用于对数据一致性要求极高的场景，例如金融交易系统或审计系统，这些场景下数据的一致性比性能更重要。

性能考量

由于serializable隔离级别的性能较差，因此它不适用于对性能要求较高的场景。在高并发环境中，这种隔离级别可能会导致系统响应缓慢，甚至无法处理大量的并发请求。

总结

serializable隔离级别提供了最高的数据一致性，但它可能会导致性能问题。这种隔离级别适用于对数据一致性要求极高的场景，但不适用于对性能要求较高的场景。在选择事务隔离级别时，应根据具体的业务需求和场景来决定。

总结

• 隔离级别越高，性能效率通常会越低，因为它们增加了数据库引擎在事务处理上的复杂性。
• 选择合适的隔离级别需要根据具体的业务需求和场景来决定。
• 对于大多数应用场景，可重复读是一个很好的选择，因为它提供了足够的数据一致性，同时避免了性能上的大幅下降。