【数据库理论】事件的调治（一）：可串行化

事件的调治

        在一个支持并发的 DBMS 体系中，同一时间大概存在多个事件正在被实验，则它们的实验次序被称为 调治（Schedule） 。假如这些事件是按次序一个一个的被实验，则这种调治被称为 串行调治（Serial Schedule） 。假如有 n 个事件，则有 n! 种差异且有用的串行调治。假如这些事件是交织实验的，则这种调治被称为 非串行调治（Non-serial Schedule） 。而对来自全部事件的子操纵举行调治，终极的结果会远弘大于 n!。
等价调治

        对于等价的两个调治而言，它们终极产生的数据库状态肯定是划一的，反之否则 （即两个不等价的调治，也大概偶然的产生类似的终极状态） 。以下是两种的判断等价调治的方式。
辩论等价（Conflict Equivalence） 

        为简化标题的分析，可以将全部数据库的操纵抽象为 读 和 写 这 2 种最根本的操纵，假设有 T1 和 T2 两个事件，a 是 T1 事件中的一条操纵，b 是 T2 事件中的一条操纵，a 和 b 都会对类似的数据项 D 举行读或写，有如下 4 种情况：

• a = read(D) ， b = read(D) ：
  
  
  
  • a 和 b 的实验次序是无关紧急的，即 a 和 b 是不辩论的；
    
  • 在举行调治时互换 a 和 b 的实验次序对终极的结果没有影响；
    
         
  
• a = read(D) ， b = write(D) ：
  
  
  
  • a 和 b 的实验次序是紧张的，即 a 和 b 是辩论的；
    
  • 在举行调治时互换 a 和 b 的实验次序会影响终极的结果，好比：
    
    
    
    • 先 b 后 a，之后再次实验一个 a 操纵，此时势务 T1 两次读取的结果是划一的；
      
    • 先 a 后 b，之后再次实验一个 a 操纵，此时势务 T1 会发现两次读取的结果差异等；
      
    • 先 a 后 b，之后事件 T2 发生回滚，此时 T2 的回滚不会影响事件 T1；
      
    • 先 b 后 a，之后事件 T2 发生回滚，此时 T2 的回滚会导致事件 T1 处理处罚了一个脏数据；
      
                   
    
  • 产生上述标题的根本缘故起因在于并发事件之间的隔离性不敷，一个事件可以读取其他事件未提交的数据；
    
         
  
• a = write(D) ， b = read(D) ：
  
  
  
  • 和上一种情况是完全对称的操纵；
    
         
  
• a = write(D) ， b = write(D) ：
  
  
  
  • a 和 b 的实验次序是紧张的，即 a 和 b 是辩论的；
    
  • 在举行调治时互换 a 和 b 的实验次序会影响终极的结果，好比：
    
    
    
    • 先 a 后 b，事件 T2 的写操纵会覆盖事件 T1 的写操纵，使得事件 T1 的更新丢失；
      
    • 先 b 后 a，同分析导致事件 T2 的更新丢失；
      
    • 先 a 后 b，之后事件 T2 发生回滚，此时 T2 的回滚不会影响事件 T1；
      
    • 先 b 后 a，之后事件 T2 发生回滚，此时 T2 的回滚会导致事件 T1 的更新丢失；
      
                   
    
  • 产生上述标题的根本缘故起因在于并发事件之间的隔离性不敷，一个事件的更新覆盖了其他事件未提交的更新；
    
         
  

        可以发现，只要 a 和 b 有一个是写操纵，a 和 b 就是辩论的，而互换了 a、b 实验次序的两个调治就是不等价的。以是对于差异事件中的两个操纵而言：

• 假如两个操纵作用于类似的数据项，且存在一个写操纵，则这两个操纵是辩论的；
  
• 假如两个操纵作用于差异的数据项，或它们是作用于类似数据项的两个读操纵，则这两个操纵是不辩论的；
  

        通过互换调治 S 中的非辩论操纵，就可以将 S 转换为另一个辩论等价 的调治 S'。换而言之，假如两个调治中全部辩论操纵的实验次序类似，则这两个调治就是辩论等价的。
视图等价（View Equivalence） 

        视图等价是另一种判断调治等价的方式。固然视图等价的判断更为宽松，它不要求全部辩论操纵的次序与某个串行调治的类似，也能包管终极状态的划一。但由于其算法复杂度的限定（属于 NPC 标题），导致应用代价不高。
调治的可串行化

        可串行化的概念最初是由 Kapali Eswaran 等人提出的，只管当时用的并不是这个名称，当时的论文《The Notions of Consistency and Predicate Locks in a Database System》还证明确 两阶段封锁协议 ；
        可串行化（Serializability） 指的是多个事件并发实验时的结果与按某种次序串行实验的结果划一，必要注意的是：

• 可串行化是针对调治而言的：多个事件并发实验时，此中某些调治大概是可串行化的，而剩余的不是。通过查抄该调治的“辩论图”是否有环就可以判断出它是否可串行化；
  
• 全部调治均可串行化是针对并发控制机制而言的 （好比两阶段封锁协议、时间戳排序协议、MVCC） ：即该并发机制能否包管大概出现的全部调治都是可串行化的。假如某个并发机制可以包管，那么多个事件并发实验时，整个数据库表现的就像恣意时间只有一个事件在实验，以是也就不存在隔离性所面临的相互干扰标题，这也是数据库最高的隔离级别；
  

        和等价调治的判断方式划一，也有两种判断某个非串行调治和某个串行调治等价的方式。
辩论可串行化（Conflict Serializability） 

• 假如调治 S 与某个串行调治是 辩论等价 的，则称 S 为 辩论可串行化 的调治；
  
• 辩论可串行化的判断算法：
  
  
  
  • 将调治 S 构造成一个有向图，偶然也被称为 辩论图（Conflict Graph） 或 优先图（Precedence Graph） ：
    
    
    
    • 每个极点都是一个事件；
      
    • 有向边意味着两个事件存在数据竞争，边的方向表现了两个操纵存在依靠关系，必须一先一后的被实验。假如调治中，事件 T1 的某个操纵与事件 T2 的某个操纵发生辩论，而且 T1 的操纵在 T2 的操纵之前实验，那么图中就存在一条从 T1 -> T2 的有向边，即满意以下恣意条件之一：
      
      
      
      • T1 先实验 write(D)，T2 后实验 read(D)；
        
      • T1 先实验 read(D)，T2 后实验 write(D)；
        
      • T1 先实验 write(D)，T2 后实验 write(D)；
        
                             
      
                   
    
  • 接着只必要判断有向图是否存在环即可，无环表现 S 是辩论可串行化的，有环表现不是，由于有向无环图总是可以通过拓扑排序天生一个串行序列，固然结果大概不唯一，但每种结果都恰恰对应着一种大概的串行调治，而这些结果都是和 S 辩论等价的串行调治 （此中环检测算法的时间复杂度为 O(n2)） ；
    
         
  
• 辩论可串行化的判断方式是比力严格的，它是调治可串行化的充实非须要条件；
  

视图可串行化（View Serializability） 

• 类似的，假如调治 S 与某个串行调治是 视图等价 的，则称 S 为 视图可串行化 的调治；
  
• 由于算法的低效，以是这里没有给出视图可串行化的判断算法；
  
• 视图可串行化也是调治可串行化的充实非须要条件；
  

两种方式的比力

•         辩论可串行化和视图可串行化都是调治可串行化的充实非须要条件，但辩论等价可串行化调治肯定是视图可串行化的，反之否则；
  
• 由于视图等价算法复杂度的限定，以是 DBMS 通常会接纳辩论可串行化作为并发控制的标准，而可串行化通常指的就是辩论可串行化；
  

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