数据库并发操作，简述数据库并发操作通常会带来哪些问题

大家好，今天小编来为大家解答数据库并发操作这个问题，简述数据库并发操作通常会带来哪些问题很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

数据库的并发操作分带来哪些问题

根据之前的dong网友做的vs示意图

并结合参考，个人认为，不可重复读和幻读，应该是层次上的不同：

⑴.幻读：对象（实体）的数量不同

⑵.不可重复读：对象（实体）的值（属性）不同

1.更新丢失

更新丢失

2.脏读

脏读

3.不可重复读

不可重复读

4.幻读

幻读

参考:

网页链接

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简述数据库并发操作通常会带来哪些问题

数据库事务并发带来的问题有：更新丢失、脏读、不可重复读、幻象读。假设张三办了一张招商银行卡，余额100元，分别说明上述情况。

1、更新丢失：一个事务的更新覆盖了另一个事务的更新。事务A：向银行卡存钱100元。事务B：向银行卡存钱200元。A和B同时读到银行卡的余额，分别更新余额，后提交的事务B覆盖了事务A的更新。更新丢失本质上是写操作的冲突，解决办法是一个一个地写。

2、脏读：一个事务读取了另一个事务未提交的数据。事务A：张三妻子给张三转账100元。事务B：张三查询余额。事务A转账后（还未提交），事务B查询多了100元。事务A由于某种问题，比如超时，进行回滚。事务B查询到的数据是假数据。脏读本质上是读写操作的冲突，解决办法是写完之后再读。

3、不可重复读：一个事务两次读取同一个数据，两次读取的数据不一致。事务A：张三妻子给张三转账100元。事务B：张三两次查询余额。事务B第一次查询余额，事务A还没有转账，第二次查询余额，事务A已经转账了，导致一个事务中，两次读取同一个数据，读取的数据不一致。不可重复读本质上是读写操作的冲突，解决办法是读完再写。

4、幻象读：一个事务两次读取一个范围的记录，两次读取的记录数不一致。事务A：张三妻子两次查询张三有几张银行卡。事务B：张三新办一张银行卡。事务A第一次查询银行卡数的时候，张三还没有新办银行卡，第二次查询银行卡数的时候，张三已经新办了一张银行卡，导致两次读取的银行卡数不一样。幻象读本质上是读写操作的冲突，解决办法是读完再写。

如何处理大量数据并发操作

处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:

1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架:用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。

2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。

3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。

4.批量读取和延迟修改:高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。

5.读写分离:数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。

6.分布式数据库:将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。

拓展资料:

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

参考资料:网页链接

高并发性的数据库操作-Mysql

使用SELECT LAST_INSERT_ID()函数就可以，因为LAST_INSERT_ID是基于Connection的，只要每个线程都使用独立的 Connection对象，LAST_INSERT_ID函数将返回该Connection对AUTO_INCREMENT列最新的insert or update操作生成的第一个record的ID。这个值不能被其它客户端（Connection）影响，保证了你能够找回自己的 ID而不用担心其它客户端的活动，而且不需要加锁。使用单INSERT语句插入多条记录, LAST_INSERT_ID返回一个列表。

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