数据库并发控制中的三种数据不一致性

数据库并发控制的问题真是老生常谈了，尤其是多个事务一块儿操作同一份数据时，不注意就容易踩坑。丢失修改、不可重复读、脏读这些问题，听着就头疼。别急，我找到一个还挺靠谱的资源集合，讲得通俗还带例子，挺适合前端了解后端交互风险的时候看看。数据的不一致性，主要是因为多个操作同时进行，没控制好顺序。比如一个典型的丢失修改场景：你查到 A=10，改成 A=20 同时别人也查到 A=10 改成 A=30，结果你提交完他再提交，数据库里变成 A=30，你的 20 就没了。不可重复读就更常见了，尤其是你在一个事务里查了两次，结果不一样。原因？别人中途改了数据。还有脏读，就是你看到的数据其实根本没被别人正式提交，

并发操作带来的数据不一致性问题，挺容易被忽略的，但一旦出问题，真的是“数据全乱套”。丢失修改、不可重复读、脏读这几个坑，数据库初学者和老手都踩过。数据库系统概论课件里的比较清晰，思路也顺，适合用来扫盲或快速复习一遍。你可以理解为：两个用户同时操作数据库，一个改了还没提交，另一个就读了旧数据，结果一提交，之前那次读的数据就不对了。不可重复读就是这种场景，别说，挺常见的。建议你看完课件后，再翻翻下面这些文章：数据库并发控制中的三种数据不一致性，这个就挺基础，帮你理清楚三个核心问题。封锁机制详解，嗯，这个就讲得稍微细一点，是对事务隔离级别有点迷糊的，可以多看几遍。另外像 CorfuDB 这种专门做一

数据模型的选择真的是离群检测的关键点，尤其是当你没法提前知道哪些数据是异常的那种。文中举了不少例子，比如高斯混合模型、基于回归的、最近邻的模型，优劣也讲得比较透。像你平时用GMM做图像，或者想搞点行为模式检测，这篇文章里的思路都能派上用场。对没标签的数据来说，靠模型本身来找异常值，是个常规又棘手的活，选错模型，结果真能南辕北辙。文章后面提到的“空间局部异常”的例子挺实用，比如做环境传感器数据时，局部温度突然变化，这种场景就吃模型的合理假设。建议你可以顺带看下这几个工具，像PyODDS这种离群检测库，用起来还挺方便的；还有GMM-Master，聚类类任务也能轻松搞定。，如果你常和“没标签的数据”

数据库一致性校验是保证数据完整性和准确性的重要手段。在 Sybase 12.5 版本中，可采取以下措施进行一致性检查： 1. 数据结构检查： 使用系统存储过程 sp_helpdb 检查数据库结构，包括表、索引、视图等定义是否一致。 使用系统表 syscolumns, systypes 等验证表结构定义，例如数据类型、长度、是否允许为空等。 2. 数据完整性检查： 检查主键、外键、唯一约束等数据库约束是否有效，是否存在违反约束的数据。 使用 DBCC 命令检查数据库页链、索引结构等物理存储结构的一致性。 3. 数据逻辑检查： 根据业务规则，编写 SQL 语句或存储过程，对数据进行逻辑上

随机选取一致性MATLAB代码，新手可以多加关注，是很好的学习资料。

银行转账场景中，从账户A取出一万元并存入账户B，定义了一个包含两个操作的事务。这两个操作要么全部执行，要么全部不执行，以确保数据库保持一致性状态。如果只执行其中一个操作，数据库将处于不一致状态。

Corfu是围绕共享日志的抽象设计的一致性平台。CorfuDB对象是内存中的高度可用的数据结构，可提供线性化的读/写操作和严格可序列化的事务。CorfuDB基于同行评审的研究，请参见以详细了解软件体系结构和示例用法。Corfu基础结构可以在任何支持Java 8的系统上运行。我们对使用的存储类型没有任何要求，Corfu可与您的操作系统允许Java使用的任何设备一起使用：传统硬盘，SSD甚至NVM。我们还为不需要持久性的节点提供了内存模式。即使Corfu是分布式系统，您也可以仅使用一台机器就可以开始使用Corfu。

分布式数据库的一致性问题总是让人头大，尤其你还得在 CAP 和 BASE 之间找平衡。2021 年数据库研究报告算是一个还不错的资料，整理得挺系统，讲了从ACID到各种分布式事务方案的演变。嗯，像什么2PC、3PC、TCC，还有RocketMQ 的事务消息，都有提到，适合你快速过一遍主流做法。 BASE 原则解释得也挺清楚的，尤其是“最终一致性”这块，用了不少例子，理解起来不费劲。你要是平时搞微服务、搞高并发系统，这些概念绕不开，看一遍准没错。 另外文末给了 10 个相关文章链接，像Yac 一致性算法、一致性哈希、Redis Gossip 协议、CorfuDB平台这些内容也都能点进去深挖，代码

数据一致性指的是数据库中不同数据集合中的相同数据项必须保持一致。这种必要性源于数据库中存在着受控的冗余数据。我们将原始数据称为数据正本，其余复制的数据称为数据副本。 当数据正本发生变化时，所有数据副本都需要同步更新，以确保数据的一致性。很多数据库应用系统依赖于不同的数据副本进行数据处理和结果获取。 例如，如果两位经理查看同一时期的销售报表时，发现销售数据不一致，将会导致决策混乱，这突显了保证数据一致性的重要性。