数据库的一致性是什么?有什么作用?
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发布时间：2022-04-08 03:29
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热心网友
时间：2022-04-08 04:58
数据库一致性（Database Consistency）是指事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。保证数据库一致性是指当事务完成时，必须使所有数据都具有一致的状态。在关系型数据库中，所有的规则必须应用到事务的修改上，以便维护所有数据的完整性。
保证数据库的一致性是数据库管理系统的一项功能.比如有两个表(员工\职位),员工表中有员工代码、姓名、职位代码等属性，职位表中有职位代码、职位名称、职位等级等属性。你在其中员工表中进行了插入操作,你插入了一个新员工的信息，而这个新员工的职位是公司新创建的一个职位。如果没有一致性的保证，就会出现有这么一个员工，但是不知道他到底担当什么职责！这个只是它的一个小小方面。
读一致性也是数据库一致性的一个重要方面,在实际中,我们会遇到这种情况:我们对一个表中的某些数据进行了更新操作,,但是还没有进行提交,这时另外一个用户读取表中数据.这个时候就出现了读一致性的问题:到底是读什么时候的数据呢?是更新前的还是更新后的?在DBMS中设有临时表,它用来保存修改前的值,在没有进行提交前读取数据,会读取临时表中的数据,这样一来就保证了数据是一致的.(当前用户看到的是更新后的值)
但是还有一种情况:用户user1对表进行了更新操作,用户user2在user1还没有进行提交前读表中数据,而且是大批量的读取(打个比方:耗时3分钟)而在这3分钟内user1进行了提交操作,那又会产生什么影响呢?这个时候怎么保证读写一致性呢?这个时候DBMS就要保证有足够大的临时表来存放修改前的数值,以保证user2读取的数据是修改前的一致数据.然后下次再读取时候就是更新后的数据了。
热心网友
时间：2022-04-08 06:16
定义：数据库一致性（Database Consistency）是指事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。
数据库状态如何变化？每一次数据变更就会导致数据库的状态迁移。如果数据库的初始状态是C0，第一次事务T1的提交就会导致系统生成一个SYSTEM CHANGE NUMBER（SCN），这是数据库状态从C0转变成C1。执行第二个事务T2的时候数据库状态从T1变成T2，以此类推，执行第Tn次事务的时候数据库状态由C(n-1)变成Cn。
定义一致性主要有2个方面，一致读和一致写。
一致写：事务执行的数据变更只能基于上一个一致的状态，且只能体现在一个状态中。T(n)的变更结果只能基于C(n-1)，C(n-2), ...C(1)状态，且只能体现在C(n)状态中。也就是说，一个状态只能有一个事务变更数据，不允许有2个或者2个以上事务在一个状态中变更数据。至于具体一致写基于哪个状态，需要判断T(n)事务是否和T(n-1)，T(n-2),...T(1)有依赖关系。
一致读：事务读取数据只能从一个状态中读取，不能从2个或者2个以上状态读取。也就是T(n)只能从C(n-1），C(n-2)... C(1)中的一个状态读取数据，不能一部分数据读取自C(n-1)，而另一部分数据读取自C(n-2)。
摆事实
一致写： 定义100个事务T(1)...T(100)实现相同的逻辑 update table set i=i+1，i的初始值是0，那么并发执行这100个事务之后i的值是多少？可能很容易想到是100。那么怎么从一致性角度去理解呢？
数据库随机调度到T(50)执行，此时数据库状态是C(0)，而其它事务都和T(50)有依赖关系，根据写一致性原理，其它事务必须等到T(50)执行完毕后数据库状态变为C(1)才可以执行。因此数据库利用锁机制阻塞其它事务的执行。直到T(50)执行完毕，数据库状态从C(0)迁移到C(1)。数据库唤醒其它事务后随机调度到T(89)执行，以此类推直到所有事务调度执行完毕，数据库状态最终变为C(100)。
一致读： 还是上面的例子，假设T(1)...T(100)顺序执行，在不同的时机执行select i from table，我们看到i的值是什么？ 1. T(1)的执行过程中。数据库状态尚未迁移，读到的i=0 2. T(1)执行完毕，T(2)的执行过程中，数据库状态迁移至C(1)，读到的i=1
热心网友
时间：2022-04-08 07:51
要想真正弄清楚这个问题，那是必须要把数据库理论中的事务机制从头开始看起，牵扯的内容比较多。 当然，如果只是想粗略的了解下，我就来举个例子吧——当然不可能太严谨。 假设我们10个人，每人有一个账号，里面有钱，可以转来转去，这组成了一个小型的数据系统，那么什么叫数据一致性？这是由你自己来定义的，比较通用的就是：这10个人的账号金额总数不变——满足这一条件，就叫数据一致，不满足，就叫数据不一致，或者在分布式的环境下，有一个数据在几个地方都保存了，那么任何时候，这几个地方的数据都必须相同，这也叫一致性。 现在我们就这个简单的一致性规则：10个人的账号金额总数不变。假设初始的时候每个人账号里有一万，A账号往B账号里转5000，这时候数据库要执行两行代码： A：减去5000 B：加上5000 在执行完第一行代码的时候，这时候数据是不满足一致性条件的！必须要执行完第二行代码，数据才恢复到一致性的状态！换而言之，数据库中的数据是经常处于不一致的状态，这是不可避免的，因此我们提出了事务的概念，用于检测数据库中的数据是否处于一致性状态——如果数据库中有没有执行完的事务，那就是不一致的，否则，就是一致的。 上面的例子只是最简单的情况，实际的运用中要复杂得多，比如前面提到的分布式系统：某个数据存在了三个服务器上，现在要更新，就必须保证三个服务器上全都更新好，如果有一个没有成功，那么其他两个也应该维持不变，这又涉及到网络通信等问题，非常的折腾。
