mysql专题， 执行计划解读，聚簇索引，分表，常用的JSON 函数，默认的事务等级，spring连接mysql后关闭了自动提交吗？事务隔离级别。

MySQL 执行计划解读

1. 获取执行计划

EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE your_column = 'some_value';复制

2. 执行计划输出字段

MySQL 执行计划输出通常包含以下字段（：

• select_type: 查询的类型，如 SIMPLE（简单查询）、PRIMARY（最外层查询）、SUBQUERY（子查询）、DERIVED（派生表，即子查询在 FROM 子句中）等。
• table: 输出行所引用的表。
• partitions: 匹配的分区。
• type: 连接类型或访问类型，如 ALL（全表扫描）、index（索引全扫描）、range（索引范围扫描）、ref（非唯一性索引扫描，返回匹配某个单值的所有行）、eq_ref（唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中最多只有一条匹配行）、const/system（表中最多只有一个匹配行，如主键或唯一索引）、NULL（不用访问表或索引，即可得到所需数据）。
• possible_keys: 显示可能应用在这张表上的索引。
• key: 实际使用的索引。
• key_len: 使用的索引的长度。在某些情况下，不是索引的全部部分都会被使用。
• ref: 显示索引的哪一列或常数被用于查找值。
• rows: MySQL 认为必须检查的行数，以找到查询所需的行。
• filtered: 表示返回结果的行占开始查找行的百分比。
• Extra: 包含不适合在其他列中显示的额外信息，如是否使用了文件排序（Using filesort）、临时表（Using temporary）等。

3. 解读执行计划

解读需要优化：

• type 列：理想的连接类型是 eq_ref、const、ref，然后是 range、index，最差的是 ALL（全表扫描）。
• rows 列：值越小越好，表示 MySQL 估计需要读取的行数越少。
• Extra 列：如果看到 Using filesort 或 Using temporary，通常意味着查询可以进行优化。Using filesort 表示 MySQL 需要额外的步骤来对结果进行排序，Using temporary 表示 MySQL 需要使用临时表来存储中间结果。
• key 列：如果查询使用了索引，这里会显示索引的名称。如果为 NULL，表示没有使用索引。

4. 优化建议

根据执行计划，你可以采取以下优化措施：

• 添加或优化索引：如果查询中频繁使用某些列进行过滤或排序，可以考虑在这些列上添加索引。
• 避免全表扫描：确保查询条件能够利用索引，避免全表扫描。
• 减少子查询：子查询可能会影响性能，可以尝试将其改写为 JOIN 或其他更高效的查询方式。
• **避免使用 SELECT ***：只选择需要的列，可以减少数据传输量，提高查询效率。
• 使用合适的 JOIN 类型：确保 JOIN 语句使用了合适的连接类型，如 INNER JOIN、LEFT JOIN 等。

MySQL聚簇索引

MySQL聚簇索引（Clustered Index）是一种特殊的索引类型，它决定了表中数据的物理存储顺序。

一、定义与特点

1. 定义：聚簇索引中，索引的键值直接决定了数据行的物理存储位置，即数据行和相邻的键值紧密地存储在一起，形成聚簇。
2. 特点：
   • 数据访问高效：由于数据在磁盘上的物理排列顺序与索引顺序一致，因此可以加快数据访问速度。
   • 索引与数据共存：在InnoDB存储引擎中，聚簇索引是通过将表的数据存储在按照索引键值排序的B+树结构中来实现的。B+树的叶子节点就是行记录，行记录和主键值紧凑地存储在一起。
   • 唯一性：InnoDB表要求必须要有聚簇索引，通常通过主键来聚簇数据。如果没有定义主键，InnoDB会选择一个唯一的非空索引来代替；如果也没有这样的索引，InnoDB会隐式地定义一个主键（称为row-id）来聚簇数据。
3. 优势：
   • 可以把相关数据保存在一起，例如可以根据用户ID来聚集数据，这样只需要从磁盘读取少数的数据页就能获取某个用户的全部信息。
   • 访问数据更快，因为聚簇索引将索引和数据保存在一个B+树上，所以比非聚簇索引获取数据更快。
   • 使用索引覆盖扫描的查询可以直接使用页节点中的主键值。
4. 劣势：
   • 插入速度严重依赖于插入顺序，按照主键的顺序插入是加载数据页到InnoDB表中速度最快的方式。如果不按照主键顺序加载数据，那么在加载完成后最好使用OPTIMIZE TABLE命令重新组织一下表。
   • 更新聚簇索引列的代价很高，因为会强制InnoDB将每个被更新的行移动到新的位置。插入的时候可能会面临页分裂的问题，页分裂会导致表占用更多的磁盘空间。
   • 二级索引可能比想象的大，因为二级索引的叶子节点保存了引用行的主键。
   • 二级索引访问需要两次索引查找，即先查找索引并获取对应的指针，然后使用指针找到实际数据行（这通常被称为“回表”）。对于InnoDB，自适应hash索引能够减少这样的重复工作。

三、应用场景与注意事项

1. 应用场景：
   • 适用于需要频繁进行范围查询或排序的表，如用户表、订单表等。
   • 适用于需要快速访问相邻数据的场景，如根据时间顺序存储的日志表。
2. 注意事项：
   • 在设计表结构时，需要仔细考虑是否使用聚簇索引以及选择哪个列作为聚簇索引的键。错误的选择可能会导致性能问题。
   • 如果表中有多个查询模式，可能需要权衡不同查询的性能需求来选择最合适的聚簇索引键。
   • 在进行大量数据插入或更新时，需要注意聚簇索引对性能的影响，并考虑采取适当的优化措施（如分批插入、优化插入顺序等）。

MySQL分表

一、考虑分表的因素

1. 数据量：

   • 当单个表的数据量达到几十GB（例如50GB）或更大时，可能需要考虑分表。对于一些特定的硬件配置和性能要求，即使表的大小没有达到这个级别，但如果查询性能开始下降，也可能需要考虑分表。
   • 另一个常见的衡量标准是单表的数据行数。当单表的数据行数达到千万级别（例如1000万行）或更多时，分表可能成为一个合理的选择。

2. 查询性能：

   • 如果常见的查询操作响应时间不再满足业务需求，或者查询速度变慢，可能需要考虑分表来优化性能。
   • 特别是当表中有大量数据需要频繁地进行JOIN、ORDER BY、GROUP BY等复杂查询时，分表可以显著减少单个表的数据量，提高查询效率。

3. 业务需求：

   • 根据业务特点设计分表策略。例如，可以按照用户ID、时间范围、地理位置等进行分表，以便更好地满足业务需求。
   • 如果业务数据量增长迅速，且需要支持高并发访问，那么分表可能是一个必要的措施来确保数据库的扩展性和稳定性。

二、分表的策略

1. 垂直分表：
   • 将一个表按照字段拆分成多个表。通常是将表中的高频访问字段和低频访问字段分开存储，以减少单个表的数据量并提高查询效率。
2. 水平分表：
   • 将一个表按照数据行拆分成多个表。通常是根据某种规则（如用户ID的哈希值、时间范围等）将数据分散到多个表中，以减少单表的数据量并提高读写性能。
3. 分区表：
   • MySQL 8支持分区表功能，可以将表的数据按照某种规则分割到多个物理存储位置。这可以提高查询效率和管理灵活性。

三、注意事项

1. 数据同步和一致性：
   • 在进行分表操作之前，需要确保数据能够正确同步到新的表中，并保持数据的一致性。
   • 在分表后，需要采取适当的措施来确保跨表查询的数据一致性。
2. 查询优化：
   • 分表后，需要针对新的表结构进行查询优化，以确保查询性能的提升。
   • 避免频繁的跨库、跨表查询，以减少系统的复杂度和性能开销。
3. 系统监控和调优：
   • 分表后需要加强对系统的监控和性能调优工作，确保系统稳定运行和高效查询。
   • 监控数据库的性能指标（如CPU使用率、I/O等待时间等）可以帮助及时发现并解决问题。

数据库事务相关问题

MySQL专题学习

常用的 MySQL JSON 函数：

1. 创建 JSON 数据:

* `JSON_OBJECT(key, val[, key, val] ...)`: 创建一个 JSON 对象。
* `JSON_ARRAY(val[, val] ...)`: 创建一个 JSON 数组。
* `JSON_QUOTE(string)`: 对字符串进行转义并作为 JSON 字符串返回。复制

1. 从 JSON 中获取数据:

* `->`: 获取 JSON 对象中的某个字段。例如: `column_name->'$.key'`
* `->>`: 与 `->` 类似，但返回的是非 JSON 格式的字符串。
* `JSON_EXTRACT(json_doc, path[, path] ...)`: 返回指定路径下的 JSON 文档部分。
* `JSON_UNQUOTE(json_val)`: 去除 JSON 字符串的引号。复制

1. 修改 JSON 数据:

* `JSON_SET(json_doc, path, val[, path, val] ...)`: 插入或更新 JSON 文档中的值。
* `JSON_INSERT(json_doc, path, val[, path, val] ...)`: 在 JSON 文档中插入值（仅当路径不存在时）。
* `JSON_REPLACE(json_doc, path, val[, path, val] ...)`: 替换 JSON 文档中的值（仅当路径存在时）。
* `JSON_REMOVE(json_doc, path[, path] ...)`: 从 JSON 文档中删除指定的路径。复制

1. 查询 JSON 数据:

* `JSON_CONTAINS(json_doc, val[, path])`: 检查 JSON 文档是否包含指定的值。
* `JSON_CONTAINS_PATH(json_doc, one_or_all, path[, path] ...)`: 检查 JSON 文档是否包含指定的路径。
* `JSON_KEYS(json_doc[, path])`: 返回 JSON 对象中的所有键。
* `JSON_LENGTH(json_doc[, path])`: 返回 JSON 文档的长度或指定路径下的长度。复制

1. 其他函数:

* `JSON_TYPE(json_val)`: 返回 JSON 值的类型。
* `JSON_VALID(string)`: 检查字符串是否是有效的 JSON。
* `JSON_ARRAY_APPEND(json_doc, path, val[, path, val] ...)`: 向 JSON 数组中的指定路径追加值。
* `JSON_ARRAY_INSERT(json_doc, path, val[, path, val] ...)`: 在 JSON 数组中的指定路径之前插入值。
* `JSON_MERGE(json_doc, json_doc[, json_doc] ...)`: 合并多个 JSON 文档。
* `JSON_DEPTH(json_doc)`: 返回 JSON 文档的最大深度。
* `JSON_PRETTY(json_doc)`: 以格式化的方式返回 JSON 文档。
* `JSON_SEARCH(json_doc, one_or_all, search_str[, escape_char[, path] ...])`: 搜索 JSON 文档中的值并返回路径。复制

这些函数为在 MySQL 中处理和查询 JSON 数据提供了强大的能力。你可以根据具体需求选择适合的函数来处理你的 JSON 数据。

开发过程中常见的SQL错误

多个sql连接后，数据量和金额计算等对应不上

xml中的sql错误

性能优化

因为业务需要写出的sql错误

解决乐观锁问题方案

以下是一些建议，以在不修改源代码的情况下处理乐观锁冲突：

1. 使用数据库层面的锁

   ：

   • 你可以考虑使用数据库的行锁或表锁来确保在更新操作期间其他事务无法修改同一单据。但请注意，这可能会降低并发性能。

2. 引入外部锁服务

   ：

   • 使用如Redis的分布式锁或其他外部锁服务来确保在更新单据之前获得锁，并在更新完成后释放锁。这样，即使有多个业务尝试更新同一个单据，也只有获得锁的业务能够成功更新。

3. 重试机制

   ：

   • 当遇到乐观锁冲突时，可以实现一个重试机制。即当更新失败时，等待一段时间后再次尝试更新，直到成功或达到最大重试次数。

4. 队列化更新操作

   ：

   • 将所有更新操作放入一个队列中，并由一个单独的服务或线程来顺序处理这些更新。这样可以确保即使多个业务尝试更新同一个单据，也只有队列中的第一个操作能够成功。

5. 消息队列或事件驱动

   ：

   • 使用消息队列（如Kafka, RabbitMQ等）来协调更新操作。当业务需要更新单据时，它发布一个消息到队列中，然后由一个单独的服务来消费这些消息并执行更新操作。这样可以确保更新操作的有序性。

6. 事务管理

   ：

   • 确保更新操作在一个事务中执行，这样即使遇到冲突，也可以回滚事务，保持数据的一致性。

7. 监控和告警

   ：

   • 加强对乐观锁冲突的监控，并在冲突达到一定阈值时发出告警，以便及时人工介入处理。

8. 业务逻辑调整

   ：

   • 虽然你不想更改原代码，但可以考虑从业务逻辑层面进行调整。例如，是否可以避免多个业务同时更新同一个单据？或者是否可以调整业务流程，使得单据的更新操作更有序？

请注意，以上建议都需要在现有的系统架构和业务逻辑的基础上进行适配和调整。在实施任何解决方案之前，建议进行充分的测试和验证，以确保不会引入新的问题或风险。同时，与团队和业务方充分沟通，确保大家对解决方案有共同的理解和认可。

mysql默认的事务等级

MySQL默认的事务隔离级别是REPEATABLE-READ，即可重复读。

在REPEATABLE-READ级别下，事务内的查询不受其他事务的影响，会坚持从本事务内查询。因此，这个事务内的同一个查询（查询的数据不经过本事务的修改），结果会始终保持一致。

除了REPEATABLE-READ外，MySQL还支持其他三种事务隔离级别，分别是：

1. READ-UNCOMMITTED：在此隔离级别下，事务可以读取其他事务未提交的数据。这可能导致脏读，即读取到另一个未提交事务的数据后，如果该事务回滚，那么读取到的数据就是无效的。
2. READ-COMMITTED：在此隔离级别下，事务只能读取到已经提交的数据。这可以防止脏读，但可能出现不可重复读和幻读的问题。
3. SERIALIZABLE：这是最严格的事务隔离级别。在此隔离级别下，事务被严格地顺序执行，不允许并发执行。这可以解决脏读、不可重复读和幻读的问题，但会严重影响系统的并发性能。

可以根据具体的应用场景和需求，选择合适的事务隔离级别。同时，也需要注意不同隔离级别可能带来的性能影响和潜在问题。

spring事务默认等级

在Spring框架中，事务的默认隔离级别是由连接的数据源（通常是数据库）的默认隔离级别决定的。例如，如果使用的是MySQL数据库，并且没有特别指定Spring事务的隔离级别，那么Spring事务将使用MySQL的默认隔离级别，即REPEATABLE_READ。

REPEATABLE_READ隔离级别意味着，在一个事务内，多次读取同一条记录时，会看到相同的数据状态，即使其他事务在此期间修改了该记录并提交。这种隔离级别可以防止脏读和不可重复读的问题，但可能会出现幻读的情况。

除了REPEATABLE_READ，Spring还支持其他四种事务隔离级别，分别是：

1. READ_UNCOMMITTED：允许读取尚未提交的数据变更，可能导致脏读、不可重复读和幻读。
2. READ_COMMITTED：只允许读取已经提交的数据，可以防止脏读，但可能出现不可重复读和幻读。
3. SERIALIZABLE：最严格的隔离级别，通过强制事务串行执行，解决脏读、不可重复读和幻读的问题，但会严重影响性能。

在实际应用中，应根据业务需求和性能考虑选择合适的事务隔离级别。

spring连接mysql后关闭了自动提交吗

Spring连接MySQL后，会关闭MySQL的自动提交事务。在MySQL中，事务默认是自动提交的，即每条insert、update、delete语句执行后，MySQL会自动提交事务。但是，当使用Spring来管理事务时，Spring会负责关闭MySQL的自动提交事务，以便实现程序控制的事务提交。因此，在Spring应用中，开发者不需要手动关闭MySQL的自动提交事务。

需要注意的是，虽然Spring关闭了MySQL的自动提交事务，但开发者仍然需要确保在事务完成后正确提交或回滚事务，以避免数据不一致或其他潜在问题。同时，对于涉及多个数据库操作的事务，还需要考虑事务的传播行为、隔离级别等因素，以确保事务的正确性和性能。

mysql是如何解决事务并发问题的

MySQL通过事务的隔离级别和锁机制来解决事务并发问题。这些机制确保了在多个事务同时执行时，数据的一致性和完整性得到维护。

1. 事务隔离级别：

MySQL支持四种事务隔离级别，它们决定了事务在并发执行时如何相互隔离：

• READ UNCOMMITTED：最低级别，一个事务可以读取另一个未提交事务的修改。这可能导致脏读、不可重复读和幻读。
• READ COMMITTED：一个事务只能读取已经提交的数据。这可以防止脏读，但可能出现不可重复读和幻读。
• REPEATABLE READ：这是MySQL的默认隔离级别。它确保了在同一个事务中的多次读取结果是一致的，但可能出现幻读。
• SERIALIZABLE：最高级别，它通过强制事务串行执行来防止脏读、不可重复读和幻读。但性能开销最大。

通过选择合适的隔离级别，开发者可以在性能和并发控制之间找到平衡。

1. 锁机制：

MySQL使用锁来确保在并发环境下，多个事务不会同时修改同一份数据，从而防止数据不一致。MySQL中的锁主要分为两大类：共享锁（读锁）和排他锁（写锁）。

• 共享锁：允许一个事务去读一行，阻止其他事务对该行进行写操作。多个事务可以同时对一个资源加共享锁，从而并发读取数据。
• 排他锁：允许一个事务去写一行，或者在一个行上加共享锁，阻止其他事务对该行进行读写操作。排他锁具有独占性，一个行记录只能被一个事务持有排他锁。

MySQL的存储引擎，如InnoDB，实现了行级锁，这意味着它只锁定需要修改的行，而不是整个表。这提高了并发性能，因为多个事务可以同时修改表的不同部分。此外，InnoDB还实现了多种复杂的锁策略，如记录锁、间隙锁和Next-Key锁，以处理各种并发场景。

除了行级锁，MySQL还支持表级锁，这通常在某些存储引擎（如MyISAM）或特定操作（如某些DDL操作）中使用。表级锁的性能开销较小，但并发度较低。

总结来说，MySQL通过事务隔离级别和锁机制来确保事务在并发执行时的正确性和数据的一致性。开发者需要根据应用的需求和性能要求来选择合适的隔离级别和存储引擎，以充分利用MySQL的并发控制机制。

mysql的READ COMMITTED事务隔离级别是怎么实现的

MySQL的READ COMMITTED事务隔离级别是通过结合存储引擎（如InnoDB）内部的锁机制和事务的可见性规则来实现的。在READ COMMITTED隔离级别下，一个事务只能读取到已经提交的数据。这种隔离级别可以防止脏读，但可能出现不可重复读和幻读。

以下是READ COMMITTED隔离级别在MySQL中是如何实现的几个关键点：

1. 每次查询都设置新的快照： 与REPEATABLE READ隔离级别不同，READ COMMITTED不会在事务开始时设置一个一致性的快照。相反，每次执行查询时，它都会基于当前已提交的数据来设置一个新的快照。这意味着，如果在事务中有多个查询，并且其他事务在此期间提交了修改，那么这些修改将对后续查询可见。

2. 行级锁和共享锁： InnoDB存储引擎使用行级锁来确保并发访问时的数据一致性。当事务尝试修改一行数据时，它会首先尝试获取该行的排他锁。如果其他事务已经持有该行的锁（无论是共享锁还是排他锁），则当前事务将等待，直到锁被释放。这种机制防止了脏写，即一个事务修改另一个未提交事务修改过的数据。

3. 可见性规则： READ COMMITTED隔离级别遵循一套可见性规则来确定哪些行对当前事务是可见的。基本上，一个行对于当前事务可见，当且仅当：

   • 该行在事务开始之前已经被提交；
   • 或者该行在当前事务开始后被提交，并且提交的事务ID在当前事务的ID之前。

   这意味着，如果一个事务在当前事务开始后提交了修改，那么这些修改对当前事务是可见的。

4. 避免不可重复读： 虽然READ COMMITTED隔离级别可以防止脏读，但它不保证同一事务中的多次读取会返回相同的结果。这是因为每次查询都会看到最新的已提交数据。因此，如果在事务中执行相同的查询两次，并且另一个事务在此期间提交了修改，那么两次查询可能返回不同的结果，这就是所谓的“不可重复读”。

5. 不保证范围查询的一致性： 在READ COMMITTED隔离级别下，范围查询（例如SELECT * FROM table WHERE id BETWEEN 10 AND 20）可能不返回一致的结果集，因为其他事务可能在这个范围内插入或删除行。这就是所谓的“幻读”。

总的来说，READ COMMITTED隔离级别通过每次查询时设置新的快照、使用行级锁和可见性规则来实现。它确保了每个查询都看到最新的已提交数据，但可能导致不可重复读和幻读问题。因此，在选择隔离级别时，需要权衡并发性和数据一致性之间的需求。

IFNULL函数

IFNULL(expression_1,expression_2);
如果expression_1不为NULL，则IFNULL函数返回expression_1; 否则返回expression_2的结果。复制

EXISTS

SELECT customer_id   
FROM customers   
WHERE EXISTS (  
    SELECT 1   
    FROM orders   
    WHERE customers.customer_id = orders.customer_id  
);
 
我们首先从customers表中选择所有的客户ID。
对于每个客户ID，我们使用EXISTS子句来检查orders表中是否存在对应的订单。如果存在，EXISTS子句返回TRUE，这个客户就会被包含在最终的结果集中。复制

EXISTS子查询 ----如果主查询中的记录满足子查询的条件，则将该记录包含在结果中

小表在大表中匹配

判断数据库中某列是否储存了空字符串

SELECT * FROM your_table WHERE your_column = '';复制

更新数据库字段

update o2pcm_master_sku  set sku_name = '测试补充'
where sku_name = ''复制

联表区分左右表

join前面为左表，后面为右表

变量大写

UPPER(msputl.product_name)复制

MySQL查询表结构

SELECT
	COLUMN_NAME 列名,
	COLUMN_TYPE 数据类型,
	IS_NULLABLE 是否为空,
	COLUMN_COMMENT 备注,
    COLUMN_DEFAULT 默认值
FROM
	information_schema. COLUMNS
WHERE
	TABLE_NAME = 'o2inv_transaction' # 表名
AND TABLE_SCHEMA = 'o2_inventory'; # 数据库名
 <bind name="supplierNameLike" value="'%'+supplierName+'%'"/>复制

一个方法嵌套调用另一个同样使用@Transactional注解的方法时，事务的行为取决于Spring的事务传播机制。

在Spring框架中，@Transactional注解用于声明一个方法应该运行在事务的上下文中。当一个方法嵌套调用另一个同样使用@Transactional注解的方法时，事务的行为取决于Spring的事务传播机制。

Spring事务的传播行为由propagation属性控制，默认情况下，@Transactional注解的propagation属性值为Propagation.REQUIRED。这意味着：

• 如果当前存在事务，方法会加入这个事务。
• 如果当前没有事务，Spring会创建一个新的事务。

1. 外层方法调用内层方法：
   • 当外层方法transactionOperation被调用时，根据@Transactional注解，Spring会检查当前是否存在事务。
   • 如果不存在事务，Spring会创建一个新的事务。
   • 然后，外层方法执行到调用内层方法transactionOperation时，由于内层方法也被@Transactional注解，并且默认的传播行为是REQUIRED，Spring会检查当前是否有事务。
   • 因为外层方法已经创建了一个事务，所以内层方法会加入这个已经存在的事务。
2. 事务的提交：
   • 在整个嵌套调用完成后，当外层方法执行完毕并正常返回时，Spring会检查这个事务。
   • 如果没有发生异常（或异常不在rollbackFor指定的类列表中），Spring会提交这个事务。
   • 如果发生了异常，并且异常类型在rollbackFor指定的类列表中，Spring会回滚这个事务。

事务提交是什么

在数据库管理中，事务（Transaction）是一个逻辑操作单元，它包含了一系列对数据库进行访问与更新的操作。这些操作要么全都执行，要么全都不执行，以此来确保数据库状态的一致性和完整性。事务的提交（Commit）则是指将这个逻辑操作单元中的所有更改永久性地保存到数据库中。

具体来说，数据库事务提交涉及以下几个关键点：

1. 持久性（Durability）：一旦事务被提交，那么它对数据库所做的所有更改都将是永久性的，即使系统之后发生故障，这些更改也不会丢失。数据库系统会利用诸如磁盘写入等机制来确保这一点。
2. 一致性（Consistency）：事务在提交前，必须确保所有的更改都符合数据库的完整性约束条件。提交操作本身也会作为一个原子操作，来确保这一点在事务结束时仍然成立。
3. 原子性（Atomicity）：事务中的所有操作都被视为一个不可分割的原子单元。在事务提交之前，如果发生了任何故障导致事务中断，那么事务中所做的所有更改都会被撤销（回滚），以确保数据库的状态像事务从未开始过一样。
4. 隔离性（Isolation）：事务的执行过程中，它所做的更改对其他事务来说是不可见的，直到该事务被提交。这确保了事务之间不会相互干扰，从而可以并发地执行多个事务而不会导致数据不一致。

当事务被提交时，数据库系统会执行一系列内部操作来确保上述四个特性都得到满足。这可能包括将更改写入磁盘、更新数据库的元数据（如事务日志和索引）以及向其他事务通知这些更改已经永久生效。

如果事务在提交过程中发生错误（例如，由于磁盘故障导致数据无法写入），那么数据库系统可能会触发恢复机制，来尝试重新应用事务的更改或撤销已部分完成的操作，以确保数据库状态的一致性。

事务未提交时，其他事务访问数据库能查询到事务中修改的数据吗

这主要取决于数据库系统的事务隔离级别（Isolation Level）以及具体的数据库实现。

在大多数数据库系统中，如MySQL和Oracle，事务的隔离级别定义了事务之间的相互影响程度。以下是几种常见的事务隔离级别及其行为：

\1. 读未提交（Read Uncommitted）：

- 在这种隔离级别下，一个事务可以读取另一个事务尚未提交的数据。这可能会导致“脏读”（Dirty Read），即读取到可能最终会被回滚的数据。

\2. 读已提交（Read Committed）：

- 这是许多数据库系统的默认隔离级别。在这种级别下，一个事务只能读取另一个事务已经提交的数据。

- 这避免了脏读，但可能会导致“不可重复读”（Non-repeatable Read），即在同一事务中多次读取同一数据可能会得到不同的结果（如果另一个事务在期间修改了该数据并提交了更改）。

\3. 可重复读（Repeatable Read）：

- 在这种隔离级别下，同一事务中的多次读取操作将始终得到相同的结果，即使其他事务在期间修改了数据并提交了更改（这些更改对于当前事务是不可见的）。

- 这避免了不可重复读，但在某些情况下可能会导致“幻读”（Phantom Read），即当另一个事务在期间插入了新行时，当前事务的查询结果可能会发生变化。

\4. 序列化（Serializable）：

- 这是最高级别的隔离。在这种级别下，事务被完全隔离，就像它们是按顺序一个接一个地执行一样。

- 这避免了所有上述的问题，但可能会导致更低的并发性和更高的性能开销。

对于MySQL来说：

- 在使用InnoDB存储引擎时，默认的事务隔离级别是可重复读（Repeatable Read）。因此，在默认情况下，一个事务未提交的数据对于其他事务是不可见的。

对于Oracle来说：

- Oracle数据库使用多版本并发控制（MVCC）机制来管理事务。在默认情况下（即读已提交隔离级别），一个事务只能读取另一个事务已经提交的数据。

- Oracle不支持读未提交的隔离级别。因此，在Oracle中，一个事务未提交的数据对于其他事务是不可见的。

mysql可重复读事务隔离是怎么实现的

MySQL的可重复读（Repeatable Read）事务隔离级别是通过一系列机制实现的，这些机制确保了事务在执行过程中看到的数据是一致的，不受其他并发事务的影响。以下是实现可重复读事务隔离级别的关键要素：

1. 一致性读视图（Read View）

在可重复读隔离级别下，事务在启动时会创建一个一致性读视图（Read View）。这个读视图可以被视为一个数据快照，它包含了事务启动时数据库中所有已经提交的事务的信息。事务在执行过程中，会使用这个读视图来访问数据，确保看到的数据与事务启动时一致。

2. 多版本并发控制（MVCC）

MVCC是MySQL实现可重复读隔离级别的核心技术。在InnoDB存储引擎中，每一行数据都有多个版本，每个版本都包含了一个事务ID（trx_id），用于标识是哪个事务对该行进行了修改。当事务读取数据时，它会根据读视图和行数据的版本信息来判断应该读取哪个版本的数据。

• 如果行数据的trx_id小于读视图中的最小事务ID（min_trx_id），则表示该行数据在事务启动前已经提交，因此对该事务可见。
• 如果行数据的trx_id大于读视图中的最大事务ID（max_trx_id）或存在于读视图的活跃事务ID列表（m_ids）中，则表示该行数据在事务启动后被修改或尚未提交，因此对该事务不可见。此时，事务会回退到该数据的上一个版本，并继续检查。

3. Undo日志

当事务需要读取一个不可见的行数据时，它会利用Undo日志来找到该数据的上一个版本。Undo日志记录了数据的修改历史，事务可以通过回滚指针（roll_pointer）找到前一个版本的数据，并继续向前查找，直到找到一个可见的版本。

4. 事务ID的管理

在InnoDB中，每个事务都有一个唯一的事务ID（transaction id），它是**在事务开始时向InnoDB的事务系统申请的，并按申请顺序严格递增。**事务ID的管理对于实现可重复读隔离级别至关重要，因为它确保了事务能够正确地判断哪些数据是可见的，哪些是不可见的。

5. 锁机制（辅助手段）

虽然可重复读隔离级别主要通过MVCC和读视图来实现，但在某些情况下，锁机制也会被用来辅助控制并发访问。例如，在执行当前读（如SELECT … FOR UPDATE）时，InnoDB会使用next-key lock来锁定查询到的记录和它们之间的间隙，以防止其他事务插入新记录导致幻读问题。

综上所述，MySQL的可重复读事务隔离级别是通过一致性读视图、多版本并发控制、Undo日志、事务ID的管理以及锁机制等一系列机制共同实现的。这些机制确保了事务在执行过程中看到的数据是一致的，从而提高了数据库的可靠性和一致性。

mysql中长事务和短事务并发操作同一行数据，会存在哪些问题

在MySQL中，当一个操作较多的事务（长事务）和一个只有一个操作的事务（短事务）同时操作同一条数据时，可能会存在以下几个问题：

1. 锁竞争与死锁

• 锁竞争：如果长事务在执行过程中持有了对某条数据的锁（如行锁），而短事务也需要获取这条数据的锁以进行更新或删除操作，那么短事务就必须等待长事务释放锁。这会导致锁竞争，降低系统的并发性能。
• 死锁：更严重的是，如果两个事务相互等待对方持有的锁，就会形成死锁。MySQL具有自动检测和处理死锁的机制，但死锁的发生仍然会导致其中一个事务失败，需要开发者在代码中处理异常并进行相应的操作。

2. 数据不一致性

• 脏读：在默认的可重复读或更高的隔离级别下，脏读通常不会发生。但如果隔离级别设置为读未提交，长事务未提交的数据可能会被短事务读取到，导致数据不一致。
• 不可重复读：尽管在可重复读隔离级别下，一个事务内的多次读取会保证数据的一致性，但如果长事务在读取数据后，短事务对数据进行了修改并提交，那么长事务在后续读取时可能会看到不同的数据（这通常不会发生在同一事务内，但可能影响后续事务或查询）。然而，需要注意的是，在可重复读隔离级别下，当前事务的修改对其他事务是不可见的，直到当前事务提交。因此，这里的**“不可重复读”更多是指跨事务的情况，而非同一事务内的多次读取。**
• 幻读：幻读通常发生在范围查询中，当长事务执行范围查询后，短事务在相同范围内插入了新数据并提交。如果长事务再次执行相同的范围查询，可能会看到新的“幻影”数据。然而，在MySQL的可重复读隔离级别下，通过MVCC和锁机制，通常可以避免幻读问题（但在某些情况下，如使用当前读时，仍需要注意幻读的可能性）。

3. 性能问题

• 长事务占用资源：长事务会长时间占用数据库资源（如锁、内存等），导致系统性能下降。如果短事务需要等待长事务释放资源，那么系统的响应时间可能会变长。
• 回滚开销：如果长事务在执行过程中发生错误或异常中断，需要回滚大量操作，这可能会消耗大量时间和系统资源。

4. 并发性问题

• 降低并发度：长事务的存在会降低系统的并发度，因为其他事务需要等待长事务完成才能访问相同的数据。
• 潜在的死锁风险：如前面所述，长事务和短事务之间的锁竞争可能增加死锁的风险。

事务回滚会回滚java对象的属性修改吗

事务通常与数据库操作相关，比如INSERT、UPDATE、DELETE等。事务的目的是确保这些操作的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID属性）。因此，当说“事务回滚”时，我们主要关注的是对数据库操作的回滚。

如果方法中的操作仅仅是修改内存中的对象（比如Java对象的属性），这些修改不会受到事务回滚的影响。因为事务管理的是数据库的状态，而不是内存中的对象状态。