【数据库】数据库元素的层次，树形布局的下的多粒度加锁，以及幻象的正确处 ...

数据库元素的层次

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随着信息技能的飞速发展，数据已经渗透到各个领域，成为现代社会最重要的资产之一。在这个大数据时代，数据库理论在数据管理、存储和处理中发挥着至关重要的作用。然而，许多读者大概对数据库理论感到困惑，不知道如何选择合适的数据库，如何计划有效的数据库布局，以及如何处理和管理大量的数据。因此，本专栏旨在为读者提供一套全面、深入的数据库理论指南，帮助他们更好地理解和应用数据库技能。
数据库理论是研究如何有效地管理、存储和检索数据的学科。在现代信息化社会中，数据量呈指数级增长，如何高效地处理和管理这些数据成为一个重要的问题。同时，随着云计算、物联网、大数据等新兴技能的不停发展，数据库理论的重要性日益凸显。
因此，本专栏的分享希望可以提高各人对数据库理论的认识和理解，对于感兴趣的朋侪带来帮助。
概述

前面我们分享了不同的封锁模式，本文主要介绍数据库元素，也就是加锁的对象，它大概是以树布局出现的，此时就会出现两个问题：

• 遇到第一类树布局，是可封锁的层次布局。本文将介绍如何才能既允许大的元素，如表上的锁，又允许包含此中的较小元素上的锁，如块或元组。
  
• 并发控制体系中另一类重要的层次是本身的结组形式就是一棵树，如B-树索引。如果将它看成一个数据库元素举行加锁，那么封锁模式下的性能就会非常低，我们须要一种新的方法；
  

如何解决和优化这两类问题，将在下文中详细介绍。
多粒度的锁

数据库元素，在前面介绍时并没有特别的说明，因为在不同数据库的实现中各不雷同，有整个表，也有数据块，还有表元组。有些应用受益于小的数据库元素，而有的在大的数据库元素下体现更好。
假如给每一个元组提供一个锁，那么对于银行帐户业务，不管有什么样的帐户聚集都可以同时更新，但不值得为这样细粒度的锁付出特别大的代价。
作为对照，考虑文档的一个数据库，这些文档大概不时被编辑，但大数据事件将检索整个文档。如果将整个文档作为一个数据库元素，对于同时编辑或检察文档的动作，将不能举行。
这样看来须要使用大粒度锁，又能使用小粒度锁，可以使一些应用更新效率。但是，为了计算表上的聚集而得到了一个表的共享锁，而同时在单个元组上又有排它锁，这大概会导致非可串行化的举动。
下面我们来看一些延伸出来的锁模式。
警示锁

解决管理不同粒度的这一问题的方法，又延伸出来一种新的锁，警示锁，也叫意向锁。犹如它的名字，它只是警示的作用，在数据库元素形成嵌套或层次布局时很用作用。

如上图，可以看表表，块，元组三个层级；

• 表是最大的可封锁的元素；
  
• 每张表是一个或多个块构成；每个块上存储了表的元组；
  
• 每个块包含了一个或多个元组；
  

在数据库元素层次上管理锁的规则由警示协议构成，它既包括普通锁，又包括警示锁。
警示锁的表示，在普通锁S和X的封锁模式前加前缀I表示，如IS表示获取子元素上的一个共享锁意向。
警示协议规则

• 要在任何元素上加S或X锁时，我们必须从层次布局的根开始；
  
• 如果处于将要封锁的元素位置时，则不须要进一步查找，哀求该元素上的S或X锁。
  
• 如果希望锁的元素位于层次布局的中下时，首先在这一结点上加一个警示锁；也就是说，想要得到其子元素上的共享锁时，先哀求该结点上的IS锁，如果想要得到其子节点的排它锁时，先哀求该结点上的IX锁，接下来重复这一步，直到到达所须要的结点。
  

警示锁相容性矩阵

为了更清晰了解警示锁，这里列出了它的相容性矩阵。

	IS	IX	S	X
IS	是	是	是	否
IX	是	是	否	否
S	是	否	是	否
X	否	否	否	否

幻象与插入的正确处理

当事件创建一个可封锁的元素的新的子元素时，偶然间大概出错。问题在于，只能封锁已经存在的对象，封锁不存在的但以后大概被插入的数据库元素时，没有简朴方法，下面我们来看一个例子。
事件T1，执行select sum(salary) from employ where egroup = 2;
事件T2，向egroup=2的组中插入一条新的元组；
T1执行时，会在表上加上IS锁，并在egroup=2的元组上加上S锁；
T2执行时，看起来不须要锁，但它使T1的结果不正确。
因为对于T1来讲，有一个幻象元组，它没有被加锁，因为加锁时它还不存在。有一种办法是，当须要插入或删除元组时，要在整个表上加X写锁，这样T2须要等待T1竣事后才能执行，这样结果就是划一的。
总结

在不同的数据库元素层次下，须要增加锁的范例来防止树形布局团体加锁的问题；当然还须要解决对于幻象的加锁处理。
结尾

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