数据库系统中的显式和隐式封锁详解

在Oracle PL/SQL编程中，隐式游标和显式游标主要用于处理查询语句和非查询语句。隐式游标由Oracle系统自动创建和管理，用于处理多条记录的查询结果。对于非查询语句如INSERT、UPDATE、DELETE等操作，系统也会自动设置并使用隐式游标。相比之下，显式游标需要用户明确定义和处理，通常用于更复杂的数据处理需求。两种游标在PL/SQL开发中各有其特定的应用场景和操作方式。

显式游标是由程序员声明和定义的游标，而隐式游标是Oracle系统为所有DML和SELECT命令预定义的游标。在PL/SQL中，显式游标需要显式地打开、处理和关闭，而隐式游标则由Oracle隐式地完成这些步骤。

MySQL数据库利用锁机制管理并发操作，根据锁的获取方式，可以将锁划分为隐式锁和显式锁两种类型。 隐式锁：由MySQL数据库自身自动获取和释放，无需用户干预，简化了并发控制的操作流程。例如，在执行UPDATE、DELETE等修改数据的SQL语句时，MySQL会自动为操作的数据行添加排他锁，以保证数据一致性。 显式锁：由数据库开发人员使用特定的SQL语句进行手动加锁和解锁操作，提供了更细粒度的并发控制能力。例如，开发人员可以根据业务需求，使用SELECT ... FOR UPDATE语句为查询结果集添加排他锁，或使用LOCK TABLES语句锁定特定的数据表。 总而言之，隐式锁简化了并发控制的操作，而显式锁则提供了更高的灵活性和控制能力，开发人员可以根据实际需求选择合适的锁机制，以实现高效、安全的数据操作。

Oracle游标是数据库编程中非常重要的一个概念，主要用于处理SQL查询的结果集。游标允许我们按需逐行处理数据，而不是一次性加载所有结果。将详细介绍Oracle中的三种游标类型：隐式游标、显式游标和REF游标。 隐式游标： 隐式游标是Oracle自动管理和使用的，不需要程序员显式声明。当执行DML（Insert、Delete、Update、Merge into）操作时，Oracle会自动使用隐式游标。虽然DQL（Select）操作不直接使用隐式游标，但其结果可以通过PL/SQL的内置变量访问，如sql%found、sql%notfound、sql%rowcount等。 隐式游标的一些关键属性包括： sql%found：如果DML操作影响了行，则返回true；否则，返回false。 sql%notfound：如果DML操作未影响任何行，则返回true；否则，返回false。 sql%rowcount：返回受影响的行数。 sql%isopen：隐式游标总是关闭的，因此此属性始终为false。 显式游标： 显式游标需要程序员声明并管理。它们用于处理复杂的查询，尤其是当需要多次遍历结果集或在循环中使用查询结果时。 显式游标声明包含游标变量和关联的SQL查询，例如cursor rowList is select * from chg_test_b b;。 显式游标有四个关键状态：打开（Open）、关闭（Close）、获取（Fetch）和定位（Fetch into）。 在循环中使用fetch into语句取出游标中的数据，exit when rowList%notfound用于检测是否还有更多记录。 REF游标： REF游标是动态游标的一种，允许处理动态SQL查询的结果集，即在运行时创建SQL语句。 与静态游标不同，REF游标在运行后才与SQL关联，这使得它更适合处理可能变化的查询结构。 游标在DML操作中的应用： 如果需要在游标内部进行DML操作，可以使用for update子句来锁定查询到的行。这在多用户环境中的并发控制中非常有用，确保了数据的一致性。 有参显式游标： 显式游标还可以接受参数，这有助于处理动态查询，提供更高的灵活性和效率。

主从式结构的数据库系统易于管理和维护，但在终端用户数量过多时，主机会成为性能瓶颈。此外，系统的可靠性依赖于主机，一旦主机故障，整个系统将无法使用。

一、封锁粒度定义：在数据库系统中，封锁粒度指的是加锁的逻辑单元或物理单元。例子包括逻辑单元如属性值、属性值集合、元组、关系、索引项、整个索引、整个数据库等；物理单元则是如页（数据页或索引页）、物理记录等。

主从式结构的数据库系统具有简单易管理的优点，但随着终端用户增加，主机任务负载加重可能成为性能瓶颈，可靠性亦有所不足。主机故障时整个系统将无法使用。

在 SQL*PLUS 中执行 DML 语句时，Oracle 可能会在特定情况下自动执行隐式提交。这些情况包括： 正常退出 SQL*PLUS 执行 DDL 语句（例如创建表） 请注意，隐式提交可能会影响数据完整性，因此在使用时应谨慎。

分布式数据库系统是一种数据库系统，其中数据分布在多个计算机上，这些计算机通过网络连接。每个计算机都可以独立地处理其本地数据，也可以同时访问和处理其他计算机上的数据。这允许数据库系统扩展到比单个计算机所能处理的更大的规模。