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  • 1.sql 语句加上with(nolock) 例:select * from tableA with(nolock) where ... 2.EntityFramework //with(nolock) 在EF中的使用方法 using (TransactionScope ts = new TransactionScope(TransactionS...

    1.sql 语句加上with(nolock)

    例:select * from tableA with(nolock) where ...

     

    2.EntityFramework

    //with(nolock) 在EF中的使用方法
    using (TransactionScope ts = new TransactionScope(TransactionScopeOption.Required, new TransactionOptions() { IsolationLevel = IsolationLevel.ReadUncommitted }))
    {
      try
      {

        function();
      }
      finally
      {
        ts.Complete();
      }
    }

     

    3.加索引

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/forekoy/p/9516116.html

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  • 数据库中经常会遇到这样的情况:一个主表A,一个子表B,B表中包含有A表的主键作为外键。当要插入数据的时候,我们会先插入A表,然后获得A表的Identity,再插入B表。如果要进行删除操作,那么就先删除子表B,然后再...
    在数据库中经常会遇到这样的情况:一个主表A,一个子表B,B表中包含有A表的主键作为外键。当要插入数据的时候,我们会先插入A表,然后获得A表的Identity,再插入B表。如果要进行删除操作,那么就先删除子表B,然后再删除主表A。在程序设计中,对两个表的操作是在一个事务之中完成的。
    当系统使用频繁就会出现插入操作和删除操作同时进行的情况。这个时候插入事务会先将主表A放置独占锁,然后去访问子表B,而同时删除事务会对子表B放置独占锁,然后去访问主表A。插入事务会一直独占着A表,等待访问B表,删除事务也一直独占着B表等待访问A表,于是两个事务相互独占一个表,等待对方释放资源,这样就造成了死锁。
    遇到这种情况我听说了三种做法:

    1 取消AB两个表之间的外键关系,这样就可以在删除数据的时候就可以先删除主表A,然后删除子表B,让对这两个表操作的事务访问顺序一致。

    2 删除A表数据之前,先使用一个事务将B表中相关外键指向另外A表中的另外一个数据(比如在A表中专门建一行数据,主键设置为0,永远不会对这行数据执行删除操作),这样就消除了要被删除的数据在AB两个表中的关系。然后就可以使用删除事务,先删除A表中的数据,再删除B表中的数据,以达到和插入事务表访问一致,避免死锁。

    3 在外键关系中,将“删除规则”设置为“层叠”,这样删除事务只需要直接去删除主表A,而不需要对子表B进行操作。因为删除规则设置为层叠以后,删除主表中的数据,子表中所有外键关联的数据也同时删除了。

    以上三个解决办法都是同事给出的建议,我也不知道到底该使用什么办法才好。
    不知道对于这种情况要防止死锁大家还有没有什么其他好办法?
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  • 如何防止插入删除表造成的数据库死锁在数据库中经常会遇到这样的情况:一个主表A,一个子表B,B表中包含有A表的主键作为外键。当要插入数据的时候,我们会先插入A表,然后获得A表的Identity,再插入B表。如果要进行...

    如何防止插入删除表造成的数据库死锁

    在数据库中经常会遇到这样的情况:一个主表A,一个子表B,B表中包含有A表的主键作为外键。当要插入数据的时候,我们会先插入A表,然后获得A表的Identity,再插入B表。如果要进行删除操作,那么就先删除子表B,然后再删除主表A。在程序设计中,对两个表的操作是在一个事务之中完成的。 Www^Chinaz^com

    当系统使用频繁就会出现插入操作和删除操作同时进行的情况。这个时候插入事务会先将主表A放置独占锁,然后去访问子表B,而同时删除事务会对子表B放置独占锁,然后去访问主表A。插入事务会一直独占着A表,等待访问B表,删除事务也一直独占着B表等待访问A表,于是两个事务相互独占一个表,等待对方释放资源,这样就造成了死锁。

    遇到这种情况我听说了三种做法:

     

    1 取消AB两个表之间的外键关系,这样就可以在删除数据的时候就可以先删除主表A,然后删除子表B,让对这两个表操作的事务访问顺序一致。

     

     

    2 删除A表数据之前,先使用一个事务将B表中相关外键指向另外A表中的另外一个数据(比如在A表中专门建一行数据,主键设置为0,永远不会对这行数据执行删除操作),这样就消除了要被删除的数据在AB两个表中的关系。然后就可以使用删除事务,先删除A表中的数据,再删除B表中的数据,以达到和插入事务表访问一致,避免死锁。

    3 在外键关系中,将“删除规则”设置为“层叠”,这样删除事务只需要直接去删除主表A,而不需要对子表B进行操作。因为删除规则设置为层叠以后,删除主表中的数据,子表中所有外键关联的数据也同时删除了。 Chinaz~com

    以上三个解决办法都是同事给出的建议,我也不知道到底该使用什么办法才好。

     

    不知道对于这种情况要防止死锁大家还有没有什么其他好办法?

     

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  • 数据库

    2021-04-18 16:41:55
    当发生死锁后,如何解除死锁?什么样的并发调度是正确的调度?事务不可串行化发生的两种情况两段锁(2PL)协议两段锁协议和防止死锁的一次封锁法的不同实体完整性和参照完整性1/2/3NF外连接/左外连接

    目录

    1 InnoDB和MyISAM的区别

    1. 都是数据库存储引擎,存储数据和提供读写接口,InnoDB是MySQL默认的存储引擎;
    2. 事务:InnoDB支持事务,MyISAM不支持事务;
    3. 锁粒度:InnoDB既支持表锁,又支持行锁,MyISAM只支持表锁;
    4. 索引结构:InnoDB聚簇索引,MyISAM非聚簇索引;
    5. 主键:InnoDB的表必须有主键,如果没有设定主键,会自动生成一个主键,MyISAM允许没有主键的表存在;
    6. 外键:InnoDB支持,MyISAM不支持;

    2 试述事务的概念及事务的四个特性

    1. 概念:数据库操作序列,要么全做要么全不做,不可分割的工作单位;
    2. 特性:原子性一致性隔离性持续性,简称ACID特性;
    3. 原子性:事务中各项操作要么全做要么全不做;
    4. 一致性:数据库只包含成功事务提交的结果时,就处于一致性,否则不一致;
    5. 隔离性:一个事务的执行不被其他事务干扰;
    6. 持续性:即永久性,事务一旦提交,对数据库数据的改变是永久性的;

    3 并发操作可能会产生哪几类数据不一致?

    1. 丢失修改:T1修改一数据,T2随后修改,T2覆盖T1,T1的修改丢失;
    2. 读“脏”数据:T1修改一数据,T2随后读取,T1因故撤销修改,T2读取的就是脏数据;
    3. 不可重复读:T1读取一数据,T2修改数据,T1再次读取这个数据,读取结果和第一次读取结果不同;
    4. 幻读:T1 读取某个范围的数据,T2 在这个范围内更新数据,T1 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;

    19 事务隔离级别

    1. 数据库产生并发不一致问题主要是因为破坏了事务的隔离性 ,可以通过并发控制(如封锁机制)来保证隔离性,但比较复杂,数据库管理系统提供了事务隔离级别(4种),可让用户以一种更轻松的方式保证隔离性;
    2. 未提交读:事务中的修改,即使没有提交,对其它事务也是可见的;
    3. 提交读:一事务只能读取已提交的事务所做的修改;
    4. 可重复读:保证在同一事务中多次读取同样数据的结果是一样的;
    5. 可串行化:强制事务串行执行 ;

    20 事务并发访问引起的问题及使用哪种事务隔离级别避免?

    在这里插入图片描述

    21 MySQL 中事务隔离级别的实现

    1. MVCC(Multi-Version Concurrency Control,多版本并发控制):以乐观锁为理论基础,读不加锁,读写不冲突;
    2. 未提交读:总是读取最新的数据行,无需使用 MVCC;
    3. 提交读:使用 MVCC的当前读,读取的是最新的数据,有可能会出现一个事务中两次读到了不同的结果;
    4. 可重复读:使用MVCC的快照读,读取的是小于等于此事务的数据,也就实现了可重复读;
    5. 可串行化:以悲观锁为理论基础,读加共享锁(S),写加排他锁(X),读写互斥;

    4 什么是封锁?基本的封锁类型有几种?试述它们的含义。

    1. 封锁:事务对数据操作前,向系统请求封锁,释放锁前,其他事务不能更新数据;
    2. 两种:排它锁(写锁,X锁)和共享锁(读锁,S锁);
    3. 排它锁:T对A加X锁,只允许T读取修改A,其他事务不能对A加锁、不能读取修改A,直到T释放锁;
    4. 共享锁:T对A加S锁,T可以读A不能修改A,其他事务只能对A加S锁不能加X锁,直到T释放锁;

    5 什么是活锁?试述活锁产生的原因和解决方法。

    1. T1封锁A;
    2. T2请求封锁A,等待;
    3. T3请求封锁A,T1释放锁后,先批准T3,T2等待;
    4. T4请求封锁A,T3释放后,批准T4,T2又等待,…可能一直等待;
    5. 原因:封锁不按先后顺序执行,导致有些事务无限期等待,产生活锁;
    6. 解决方法:采用先来先服务(FTFS)策略;

    6 什么是死锁?试给出预防死锁的方法(数据库)

    1. T1封锁R1,T2封锁R2,T1又请求封锁R2,T2又请求封锁R1;
    2. 出现T1等T2,T2等T1的局面,两事务永远不结束;
    3. 防止策略:(1一次封锁法:要求事务一次把要用的数据全部加锁2顺序封锁法:对数据对象规定封锁顺序,所有事务按这个顺序封锁);

    7 试给出检测死锁的一种方法。当发生死锁后,如何解除死锁?(数据库)

    1. 超时法:事务等待时间超过规定时限,认为死锁,可能误判;
    2. 解除方法:选择代价最小的事务,将其撤销,释放它所有锁,让其他事务运行,对撤销事务所执行的数据修改操作进行恢复;

    8 什么样的并发调度是正确的调度?

    1. 可串行化调度;
    2. 定义:多事务并发执行正确,当且仅当其结果与按照某一顺序串行地执行它们时的结果相同,称这种调度策略为可串行化调度;

    9 事务不可串行化发生的两种情况

    1. T1写A,T2读A ;
    2. T1写A,T2写A;

    10 两段锁(2PL)协议

    1. 对任何数据读写操作前,首先申请对该数据的封锁;
    2. 释放一个封锁后,事务不再申请和获得任何其他封锁;
    3. 若并发事务遵守两段锁协议,则对这些事务的并发调度是可串行化的;

    11 两段锁协议和防止死锁的一次封锁法的不同

    1. 一次封锁法要求每个事务必须一次将所要使用的数据全部加锁,因此一次封锁法遵守两段锁协议;
    2. 但两段锁协议并不要求事务必须一次将所有要使用的数据全部加锁,因此可能发生死锁;

    12 实体完整性和参照完整性

    1. 实体完整性:关系的主码唯一并且主码的各属性不能取空;
    2. 参照完整性:外码的值要么取空要么等于被参照关系某个元组的主码值;

    15 为什么外码的属性值可以为空?什么情况下可以为空?

    1. 为空表示该属性值尚未确定;
    2. 前提是该外码属性不是其所在关系的主属性3例如“学生表”,专业号是外码,不是“学生表”主属性,可以取空;在“选修表”中,课程号是外码,但同时是“选修表”的主属性,不能取空;

    13 1/2/3NF

    1. 1NF:每一个分量必须是不可分的数据项;
    2. 2NF:属于1NF,且每一个非主属性完全函数依赖于码;
    3. 3NF:属于2NF,且每一个非主属性既不部分依赖于码也不传递依赖于码;

    14 inner join、outer join 和 full join

    1. inner join(内连接):返回两表中连接字段相等的记录;
    2. outer join(外连接)
      • left join(左外连接)
        返回左表中所有记录和右边中连接字段相等的记录。
      • right join(右外连接)
        返回右表中所有记录和左边中连接字段相等的记录。
    3. full join(全连接):返回两表中的所有记录和连接字段相等的记录。

    16 B树

    1. 一个结点存放多个键值对,键升序排列,左小于根小于右;
    2. 对M阶B树:根结点至少两个子结点,每个结点最多M个子结点,除根节点和叶子节点外其他节点至少有 m/2 个子结点,所有叶子节点都在同一层;
    3. B树的阶数一般比较大,即使存储大量数据,高度依然很小;
    4. 磁盘IO代价主要花费在查找上,而查找的次数由树的高度决定,在大规模数据存储时,平衡二叉树往往由于树的高度过大而造成磁盘I/O过于频繁,导致效率低下,因此采用B树进行存储;
    5. 文件系统设计者将B树一个结点的大小设为等于一个页(1024字节或其整数倍),这样只需一次I/O就可以完全载入一个结点(磁盘预读原理);
    6. 3层B树可以容纳102410241024差不多10亿个数据,假定操作系统一次读取一个结点,那么B树在10亿个数据中查找目标值,只需小于3次磁盘读取就可以找到,大大提高了I/O的效率;

    17 B+树

    1. B树的一种变形;
    2. 不同点:(1)非叶子结点仅具有索引作用,只存储key,不存储value;(2)所有叶子结点构成一个按照key排序的有序链表;
    3. 为什么数据库选择B+树而不是B树:(1)B+树高度更小:相较于B树B+树每个叶子结点存储的关键字数更多,所以树高更小查询更快;(2)B+树查询速度更稳定:B+树所有数据都存在叶子结点上,所有关键字查询的路径长度相同,因此查询速度更加稳定;(3)B+树天然具备排序功能:B+树所有叶子结点构成一个有序链表,因此区间查询效率高,而在数据库中基于区间的查询是非常频繁的;(4)B+树全结点遍历更快:B+树遍历整棵树只需线性遍历叶子结点即可;

    18 分库分表

    1. 为了解决由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题,将单一数据库拆分成若干数据库,将单一数据表拆分成若干数据表,从而提升数据库性能;
    2. 包括垂直分库、水平分库、垂直分表、水平分表;
    3. 垂直分库:按照业务将表进行分类,然后分布到不同数据库中,不同数据库可以放在不同服务器上;
    4. 水平分库:把一个表的数据按照一定规则拆分到不同数据库中,不同数据库可以放在不同服务器上;
    5. 垂直分表:把一个表按照字段拆分成多个表,每个表存放一部分字段;
    6. 水平分表:同一数据库中,把一个表的数据按照一定规则拆分到多个表中;

    22 MySQL优化

    1. 查询优化:1.1将子查询转换为join;1.2数据值不要为NULL;1.3使用选择度更高的字段建索引;1.4like进行模糊查询时,第一个位置不要使用%;
    2. limit优化:2.1使用覆盖索引;2.2使用id进行过滤;2.3使用join;
    3. 数据库设计优化:3.1可适当违反第三范式,减少join操作;3.2设计一些中间表;3.3对表进行垂直拆分:常用字段单独一个表,不常用字段单独一个表,大字段单独一个表;3.4对表进行水平拆分:将一个表中的记录拆分到多个结构相同的表中;3.5主键尽量自增;

    23 索引

    1. 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的结构,好比一本书的目录,可以提高查询效率,但同时耗费了数据库存储空间,在插入和修改时也需花费更多的时间(因为索引也要随之变动);
    2. 聚簇索引:索引项顺序与表记录的物理顺序一致,叶子结点存储真实的数据行,不再有另外单独的数据页;
    3. 非聚簇索引:索引项顺序与表记录的物理顺序不一致,叶子结点存储索引字段值和数据页数据行的地址。
    4. 唯一索引:不允许具有索引值相同的行,索引值可以为NULL但不能有多个NULL;
    5. 主键索引:唯一索引的特殊类型,主键作为索引(默认);

    24 HASH索引

    1. 底层数据结构是哈希表,采用哈希算法把键值换算成哈希值,以O(1)时间查找,速度快但失去了有序性;
    2. 在绝大多数需求为单条记录查询时,选择哈希索引查询性能最好;
    3. 不足:(1)无法用于排序和分组(2)只支持精确查找,无法用于范围查找(3)遇到大量哈希冲突的情况效率大大降低(4)不能避免全表扫描;

    16 为什么事务非正常结束时会影响数据库数据的正确性?

    1. 事务执行使数据库从某个一致性转变到另一个一致性;
    2. 如果故障,事务中断,对数据库的修改部分写入, 数据库处于不正确(不一致)状态;

    17 数据库中为什么要有恢复子系统?它的功能是什么?

    1. 硬件软件故障操作员失误恶意破坏等不可避免,轻则事务非正常中断影响数据正确性,重则破坏数据库使数据库部分或全部数据丢失,因此要有;
    2. 功能:把数据库从错误状态恢复到某一已知正确状态;

    18 数据库运行过程中可能产生的故障有哪几类?哪些故障影响事务的正常执行?哪些故障破坏数据库数据?

    1. 事务内部故障、系统故障、介质故障、计算机病毒;
    2. 事务内部故障和系统故障影响事务正常执行;
    3. 介质故障和计算机病毒破坏数据库数据;

    19 数据库恢复的基本技术有哪些?

    1. 数据转储;
    2. 登录日志文件;
    3. 故障发生时,利用转储的后备副本和日志文件将数据库恢复到故障前的一致性状态;

    20 数据库转储的意义是什么?试比较各种数据转储方法。

    1. 数据库恢复的基本技术;
    2. DBA定期将数据库复制到另一个磁盘上,数据库被破坏,将后备副本重新装入,恢复;
    3. 静态转储:无运行事务时的转储操作,等事务结束后进行,新事务等它结束后开始;
    4. 动态转储:转储期间允许存取和修改,必须建立日志文件记录转储期间的修改活动;
    5. 海量转储:每次转储全部数据库:恢复简单;
    6. 增量转储:只转储被更新的数据,实用有效;

    8 数据库备份

    1. 备份方式

    • 热备份:当数据库进行备份时,数据库的读写操作均不受影响
    • 温备份:当数据库进行备份时,数据库的读操作可以进行,但不能执行写操作
    • 冷备份:当数据库进行备份时,数据库不能进行读写操作

    2. 备份策略

    • 1 直接复制数据库文件

      针对数据量较小的场景。

    • 2 mysqldump + 复制 binlog

      针对数据量适中的场景。mysqldump 对数据库进行完全备份,定期备份 binlog 达到增量备份的效果。

      mysqldump 实际上就是将表结构和数据存储在文本文件中,原理:先根据表结构生成 CREATE 语句,然后再将数据转换为 INSERT 语句

    • 3 ivm2 快照 + 复制 binlog

    注:binlog 即二进制日志,记录对数据发生或者潜在发生更改的 SQL 语句,以二进制形式保存在文件中。

    21 什么是日志文件?为什么要设立日志文件?

    1. 记录事务对数据库所做的更新操作的文件;
    2. 目的:事务内部故障恢复、系统故障恢复、协助后备副本进行介质故障恢复;

    22 登记日志文件时为什么必须先写日志文件,后写数据库?

    1. 把对数据的修改写到数据库,及把这个修改的日志记录写到日志文件,是两个不同操作;
    2. 有可能发生故障只完成一个;
    3. 如果先写数据库未写日志,无法恢复;
    4. 如果先写日志未写数据库,不过多执行一次UNDO,不影响正确性;

    23 针对不同的故障,试给出恢复的策略和方法,即如何进行事务内部故障恢复?系统故障恢复?介质故障恢复?

    1. 事务内部故障的恢复:DBMS自动完成,对用户透明;
    2. 系统故障的恢复:撤销(UNDO)故障发生时未完成的事务,重做(REDO)已完成的事务;
    3. 介质故障的恢复:重装数据库,重做(REDO)已完成的事务;

    24 事务内部故障的恢复步骤

    1. 反向扫描日志,找更新;
    2. 对更新执行逆操作,将更新前的值写入;
    3. 重复1和2;
    4. 直到读到此事务开始标记,恢复完成;

    25 系统故障的恢复步骤

    1. 故障两方面:一是未完成事务对数据库的更新已写入数据库,二是已提交事务对数据库更新尚停留在缓冲区,未能及时写入数据库;
    2. 正向扫描日志文件,找故障前已提交事务队列(REDO队列)和未完成事务队列(UNDO队列);
    3. 对UNDO队列进行UNDO:反向扫描,逆操作;
    4. 对REDO队列进行REDO:正向扫描,重新执行;

    12 介质故障的恢复步骤

    1. DBA装入最新数据库后备副本;
    2. DBA装入转储结束时的日志文件副本;
    3. DBA启动系统恢复;

    26 什么是检查点记录?检查点记录包括哪些内容?

    1. 一类新的日志记录;
    2. 内容:检查点时刻所有正在执行的事务清单、这些事务最近一个日志记录的地址;
    3. 具有检查点的恢复技术有什么优点?举例说明(1日志技术恢复时,要检查所有日志记录,搜索耗费大量时间,很多需要REDO的事务已经写入数据库,重新执行浪费时间2检查点技术能避免3
      在这里插入图片描述

    27 试述使用检查点方法进行恢复的步骤

    1. 找到最后一个检查点记录的地址,由该地址找到最后一个检查点记录;
    2. 由该检查点记录得到检查点建立时刻所有正在执行的事务清单ACTIVE一LIST。 这里建立两个事务队列: 1)UNDO一LIST:需要执行UNDO操作的事务集合; 2)REDO一LIST:需要执行REDO操作的事务集合。把ACTIVE一LIST暂时放入UNDO一LIST队列,REDO队列暂为空;
    3. 从检查点开始正向扫描日志文件: ①如有新开始的事务,将其暂时放入UNDO一LlST队列; ②如有提交的事务,将其从UNDO一LIST队列移到REDO一LIST队列,直到日志文件结束;
    4. 对UNDO一LIST中的每个事务执行UNDO操作,对REDO一LIST中的每个事务执行REDO操作;

    28 什么是数据库镜像?它有什么用途?

    1. 把整个数据库或部分关键数据复制到另一个磁盘上;
    2. 数据库更新时,更新后的数据自动复制过去,镜像数据与主数据保持一致;
    3. 用途:(1数据库恢复:介质故障(最严重的故障)时,镜像提供使用,同时DBMS利用镜像数据恢复数据库2提高数据库可用性:当用户对某个数据施加排它锁,其他用户可以读取镜像数据);

    SQL查询顺序

    select > from > where > group by > having > order by > limit

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空空如也

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如何防止数据库死锁