数据并发性

事物与并发性的描述非常详细和具体，是值得下载的资源。

一次封锁法要求事务一次性获取所有所需数据的锁，否则将阻塞事务执行。 这种方法虽然简单易行，但存在显著缺陷： 并发度降低: 由于事务需要锁定所有后续操作所需的数据，即使这些数据在当前阶段并未被使用，也会导致其他事务长时间等待，降低系统整体并发处理能力。 封锁范围扩大: 一次性锁定所有数据必然扩大封锁范围，加剧资源竞争，进一步影响系统吞吐量。

系统并发性的几个表象 写阻塞写 写阻塞读 各家对读一致性的解释不同。一般认为实现写不阻塞读的方式称为脏读。 读阻塞写 隔离级别!!! 隔离级别2、3可能出现读阻塞写的情况，例如： sql IF NOT EXISTS(SELECT * FROM mbfeserialno t WHERE @vs_bankcode = nbkcode AND t.lower(@vs_sqnflag) = lower(serialnocode)) (A.检查序号) BEGIN INSERT INTO mbfeserialno ... (序号不存在则新增初始序号) END ... UPDATE mbfeserialno t SET serialnoval = serialnoval + 1 WHERE @vs_bankcode = nbkcode AND lower(@vs_sqnflag) = lower(serialnocode) (B.序号存在则原序号+1) 解决方法： sql IF NOT EXISTS(SELECT * FROM mbfeserialno noholdlock t WHERE @vs_bankcode = nbkcode AND t.lower(@vs_sqnflag) = lower(serialnocode)) (A.检查序号)

这份认证指南详细讲解了DB2 9数据并发性，帮助考生备考730考试。

第9章讲述了大连东软信息学院计算机系数据库课程组的事务与并发性。

在 Hive 中，一条 SQL 语句可能包含多个 Job，默认情况下这些 Job 会顺序执行。如果这些 Job 之间没有依赖关系，可以通过设置参数 set hive.exec.parallel=true 来实现 Job 的并发执行。默认情况下，可以并发执行的 Job 数量为 8。

随着信息系统的复杂化，数据库并发控制显得尤为重要。有效的并发管理技术能够保证数据操作的准确性和效率。

应用系统的并发控制级别设置影响系统的并发程度和吞吐量。在同一时刻，它决定了对相关数据进行修改的可能性。不同的应用系统对并发错误的容忍程度也有所不同，例如银行系统通常对金钱错误毫不妥协，而网上论坛可能允许某些错误的发生。

在数据库事务处理与并发控制过程中，我们可以通过以下案例来说明并发异常的问题。假设有两个事务同时执行，事务1和事务2。初始时刻，数据库中数值为1。事务1读取A的值并将其加上40，然后写回数据库，使得A的值变为140，并提交事务。而事务2在事务1提交后读取A的值为140，并将其加上50，最后将结果190写回数据库并提交事务。这种并发执行导致最终数据库中A的值不符合预期，展示了并发控制的必要性。

档面向拥有一定MySQL开发经验，并致力于在高并发、海量数据互联网环境中进行性能优化的工程师。文档内容以解决实际问题为导向，采用通俗易懂的语言，深入浅出地讲解优化策略，并辅以实战案例。内容涵盖影响结果集分析等多个方面，并于2011年7月至12月期间进行了更新和补充。