数据库系统概论

谨编写该 Markdown 来整理一下知识点并把书上一些语言翻译成人类语言[滑稽]

绪论

概述

基本概念

• 数据：数据库中存储的基本对象，描述失误的符号记录，其含义为语义
• DB（数据库）：长期存储在计算机内、有组织、可共享的大量数据的集合
• DBMS（数据库管理系统）：计算机基础软件，具有
  • 数据定义功能（使用DDL）
  • 数据组织存储和管理
  • 数据操纵功能
  • 数据库事务管理、运行管理
  • 数据库建立与维护
• DBS（数据库系统）：DBMS+DB+APP+DBA组成存储管理处理维护数据的系统

发展阶段

1. 人工管理 -20ce50ys
2. 文件系统阶段 20ce50ys-20ce60ys
   • 长期保存
   • 文件系统管理
   • 共享度差、冗余度大
   • 独立性差
3. 数据库系统阶段 20ce60ys-
   • 数据管理技术的飞跃

数据库系统特点

• 数据整体结构化，具有内在联系（与文件系统本质区别）
• 数据共享性高、冗余度低、易扩充
• 数据独立性高
  • 物理独立性：物理存储<->用户应用
  • 逻辑独立性：数据库逻辑<->用户应用
• 由DBMS统一管控
  • 数据安全：访问权限控制
  • 数据完整性：数据正确性、有效性
  • 并发控制
  • 数据库恢复

数据模型

数据模型：对现实世界数据特征的抽象

两类数据模型

• 概念模型：用于数据库设计
• 逻辑模型与物理模型
  • 层次、网状、关系、面向对象、对象关系、半结构化
  • 底层数据抽象，系统层面

现实世界 $\iff$ 信息世界 $\iff$ 机器世界

概念模型

具体内容参见 数据库设计

• 用于信息世界建模
• 现实到信息世界第一层抽象
• 数据库设计人员设计的有力工具
• 数据库设计人员与用户之间的交流语言

英文	名称	内涵
Entity	实体	客观存在并可相互区别的事物
Attribute	属性	实体所具有的某一特征
Key	码	实体唯一标识符
Entity Set	实体集	同类型实体合集
Relationship	联系	实体间的联系（1-1、1-n、m-n）

数据模型组成要素

• 数据结构：对象+对象联系（DDL）
• 数据操作：对数据库对象允许的操作集（增删改）
• 数据完整性约束：基于现实和关系的数据内容限制（两种约束）

常用模型

• 层次模型：IMS
• 网状模型：DBTG（CODASYL）
• 关系模型：数据规范化（范式）

数据库系统结构

三级模式，两层映像

• 外模式：用户模式（视图）

  $\Updownarrow$ 外模式/模式映像：逻辑独立性，模式改变，外部程序不变

• 模式：逻辑模式（数据库定义）

  $\Updownarrow$ 模式/内模式映像：物理独立性，存储结构修改，模式不变

• 内模式：存储模式（内在数据管理与组织）

关系数据库

关系数据结构与形式化定义

名称	定义
域	$D_i$ 相同类型的数据集合
笛卡尔积	$D_1\times D_2\dots \times D_n$
基数	$m_i$ 域可取值的总数
候选码	可唯一表示对象的最小属性组
关系	$R(D_1,D_2,D_3,\dots ,D_n)$
关系模式	$R(U,D,DOM,[F])$

关系操作

基本操作：

• 查询，插入，删除，更新

操作语言：

• SQL

  • 注：使用不同数据库时语言有差异，因此查询语句有可能不通用
  • 例如：
    OracleDB可以进行一些集合操作
    SQL Server的数据库定义功能和身份认证比较丰富
    MySQL不具备事务相关的功能

• DCL

关系代数

用对关系的运算来表达查询

1. 传统集合运算

名称	英文	运算
并	Union	$R\cup S=\{t\mid t\in R\vee t\in S\}$
差	Except	$R-S=\{t\mid t\in R\wedge t\notin S\}$
交	Intersection	$R\cap S=\{t\mid t\in R\wedge t\in S\}$
笛卡尔积	Cartesian Product	$R\times S=\{\widehat{t_r{t}_s}\mid t_r\in R\wedge t_s\in S\}$

2. 传统集合运算

名称	英文	运算
选择	Selection	${\sigma }_F(R)=\{t\mid t\in R\wedge F(t)=true\}$
投影	Projection	${\Pi }_A(R)=\{t[A]\mid t\in R\}$
连接	Join	$R\underset{A\theta B}{\bowtie }S=\{\widehat{t_r{t}_s}\mid t_r\in R\wedge t_s\in S\wedge t_r[A]\theta t_s[B]\}$
*自然连接	Natrual Join	$R\bowtie S=\{\widehat{t_r{t}_s}[U-B]\mid t_r\in R\wedge t_s\in S\wedge t_r[A]=t_s[B]\}$
除	Division	$R÷S=\{t_r[X]\mid t_r\in R\wedge {\Pi }_Y(S)\subseteq Y_x\},Y_x为x在R中的象集，x=t_r[X]$

• 连接中存在外连接的操作
  • 左外连接 保留左关系中所有悬浮组
  • 右外连接 保留右关系中所有悬浮组
  • 外连接 保留双侧关系中所有悬浮组
• 设$R÷S=T$，则$T$包含在$R$中但不在$S$中的属性与值，且$T$中仅存在$R$与$S$中，在公共属性处值相同的元组的项。

下面简述一下它和SQL语句的对应关系：

• SQL

SELECT student.s_id, student.s_name FROM student, student_course
WHERE student.s_id = student_course.sc_s_id AND student_course.sc_score < 60;

• 对应关系代数

${\Pi }_{s\_id,s\_name}(student\bowtie {\sigma }_{c\_score<60}(student\_course))$

• 对应元组关系演算
  （这里设s_id s_name 分别为student的第1、2个属性，s_id sc_score分别为student_course的第1、3个属性）

$=\{t^{(2)}\mid (\exists s)(\exists sc)\wedge student(s)\wedge student\_course(sc)\wedge t[1]=s[1]\wedge t[2]=s[2]\wedge s[1]=sc[1]\wedge sc[3]<60\}$

SQL

数据定义

创建数据库：

-- 通用
CREATE DATABASE db_name;

-- SQL Server
CREATE DATABASE db_name
ON PRIMARY (
   name = db_data_name,
   filename = N'fs_db_path',
   size = fs_size,
   filegrowth = growth_percent
)
LOG ON (
   name = db_log_name,
   filename = N'fs_log_path'
);

创建表（通用）：

• 基本语法

CREATE TABLE table_name (
    attr_name attr_type [col_restrict],
    ...
    [table_restrict]
);

• 数据类型（常用）

基础类型	数据类型	含义
字符串	CHAR(n)	n个定长字符
-	VARCHAR(n)	n个变长字符
数值	INTEGER	4bytes 整型
-	SMALLINT	2bytes 整型
-	BIGINT	8bytes 整型
-	MONEY	8bytes 2位小数
-	BOOLEAN, BIT	1bytes
日期时间	DATETIME	yyyy-mm-dd HH:MM:SS
-	TIME	HH:MM:SS
-	DATE	yyyy-mm-dd

• 注：所有字符串类型都应该用单引号扩入
• 例：以下语句将学生选课的关系结构化

-- 对象表(学生)
CREATE TABLE student (
   s_id CHAR(12),
   s_dept_id INTEGER,
   s_name CHAR(20),
   s_sex CHAR(2),
   PRIMARY KEY(s_id),
   FOREIGN KEY(s_dept_id) REFERENCES department(d_id)
);

--对象表(课程)
CREATE TABLE course (
   c_id CHAR(4),
   c_name CHAR(40) NOT NULL,
   c_pno CHAR(4),
   PRIMARY KEY(c_id),
   FOREIGN KEY(c_pid) REFERENCES course(c_id)
);

--参照表(学生课程)
CREATE TABLE student_course (
   sc_s_id CHAR(12),
   sc_c_id CHAR(4),
   sc_score INTEGER,
   PRIMARY KEY(sc_s_id, sc_c_id),
   FOREIGN KEY(sc_s_id) REFERENCES student(s_id),
   FOREIGN KEY(sc_c_id) REFERENCES course(c_id)
);

创建模式：

CREATE SCHEMA schema_name AUTHORIZATION user_name
CREATE TABLE ... ();

修改表：

ALTER TABLE table_name
[ADD COLUMN col_name col_type [col_restrict]]
[ADD [table_restrict]]
[DROP COLUMN col_name [RESTRICT|CASCADE]]
[DROP [table_restrict]];

删除表：

DROP TABLE table_name [RESTRICT|CASCADE];

• RESTRICT 将检查依赖，违反则不予执行
• CASCADE 将删除所有依赖列/表
• SQL Server 不支持R/C选项，执行 DROP 时按照 RESTRICT 准则进行

建立索引：

CREATE [UNIQUE|CLUSTERED] INDEX index_name 
ON table_name(col_name_1 [ASC|DESC],...);

删除索引：

DROP TABLE index_name;

数据查询

基本查询

SELECT [ALL|DISTINCT] des_row,...
FROM table_or_view_name,[table_or_view_name_2,...]|
AS custom_name
WHERE condition
[GROUP BY col_name [HAVING condition_gp]]
[ORDER BY col_name [ASC|DESC]]; 

• 默认查询缺省为 ALL

条件表达式：

条件	谓词
逻辑运算符	AND OR NOT
比较运算符	= > < …
元组	IN (tuple or subselect)
范围	BETWEEN up AND down
字符正则	LIKE 'REGEXP'
空值判定	IS NULL

• 可用 ESCAPE 来转义不翻译的字符的标示符
  • 如 LIKE 'WQL\_YQML' ESCAPE '\'

聚集函数：

函数名	功能
COUNT(*|[DISTINCT|ALL] col_name)	对列计数
SUM([DISTINCT|ALL] col_name)	求和
AVG([DISTINCT|ALL] col_name)	均值
MAX([DISTINCT|ALL] col_name)	最大值
MIN([DISTINCT|ALL] col_name)	最小值

• 除 COUNT(*) 均自动跳过空值
• 聚集函数可以使用在 SELECT 中进行查询
• 聚集函数可以使用在 HAVING 子句中，做为分组的筛选条件

连接查询

从多张表中 SELECT 列，然后从整体运算的笛卡尔积中使用条件表达式找出符合要求的元组
连接查询的笛卡尔积运算量很大，是一种很智障但写起来很简单的查询方式

• 等值/非等值连接

SELECT student.s_id FROM student, student_course
WHERE student.s_id = student_course.sc_s_id

• 自身连接：与自己进行连接，需要制定别名

SELECT FIRST.c_id. SECOND.c_pid FROM course FIRST, course SECOND
WHERE FIRST.c_pid = SECOND.c_id;

• 外连接：将悬浮组（没有匹配到结果的部分）保留

SELECT student.*
FROM course LEFT OUTER JOIN student_course
ON student.s_id = student_course.sc_s_id;

• 多表

SELECT student.*, course.* FROM student, student_course, course
WHERE student.s_id = student_course.sc_s_id AND 
      course.c_id = student_course.sc_c_id

嵌套查询

多个 SELECT-FROM-WHERE 查询块叠加

SELECT s_name FROM student
WHERE student.s_id IN 
    (SELECT sc_s_id FROM student_course 
    WHERE sc_c_id = 
        (SELECT c_id FROM course 
        WHERE c_name = '坤学')
    );

• 子查询不可 ORDER BY
• 子查询前的谓词还可使用 [comparation_opetator][ANY|ALL] 来进行筛选
• 相关/不相关子查询，指子查询与父查询有无关联（同一张表，同一个属性列）

使用 EXISTS 来判定候选组是否存在

SELECT s_name FROM student
WHERE EXISTS
    (SELECT * FROM student_course 
    WHERE c_id = 
        (SELECT c_id FROM course 
        WHERE c_name = '坤学') AND
        student.s_id = student_course.sc_s_id
    );

集合查询

(SELECT * FROM ... WHERE ...)
[UNION|INTERSECT|EXCEPT]
-- 并，交，差
(SELECT * FROM ... WHERE ...)

数据更新

插入数据

-- 直接插值
INSERT INTO table_name(col_name_1, col_name_2, ...)
VALUES(value_1, value_2, ...);

-- 插入查询结果
INSERT INTO table_name(col_name_1, col_name_2, ...)
(SELECT ... FROM ... WHERE ...);

修改数据

UPDATE table_name
SET col_name_1 = expression_1, 
    col_name_2 = expression_2, ...
WHERE conditions;

删除数据

DELETE FROM table_name
WHERE conditions;

视图

对应外模式映像，本质为一段查询，为虚表，实时查询实时调用，其数据结果不储存

CREATE VIEW view_name(col_name_1, col_name_2) AS
(SELECT ... FROM ... WHERE)

• 其全部查询规则遵循 数据查询 中的描述

数据库安全

避免非授权访问、恶意更改

授权控制

• 定义用户权限
  • 用户权限登记到数据词典中
• 合法权限检查
  • 是否有权限对特定 对象 进行特定 操作
• 二者一起组成了数据库管理系统的权限控制子系统

授权与驳回

-- 赋予权限
GRANT privilege_name
ON object_type object_name
TO user_name
WITH GRANT OPTION;

object_type	privilege_name
VIEW 或 TABLE	SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE/ PREFERENCES/ALL PREVILEGES
列	SELECT/INSERT/UPDATE/PREFERENCES/ALL PREVILEGES

• 对列授权时，previlege_name 处填写 previlege_name(col_name)，ON 后填写表名
• GRANT OPTION 将给予用户授权的权限，

-- 驳回权限
REVOKE privilege_name
ON object_type object_name
FROM user_name [CASCADE|RESTRICT]

• 模式授权在创建数据库时完成

CREATE USER user_name [WITH] [DBA|RESOURCE|CONNECT];

• 缺省权限为 CONNECT
• 允许的操作如下表

  权限	CREATE USER	CREATE SCHEMA	CREATE TABLE	数据存取修改
  DBA	$✓$	$✓$	$✓$	$✓$
  RESOURCE	$\times$	$\times$	$✓$	$✓$
  CONNECT	$\times$	$\times$	$\times$	$✓$ 拥有相应权限

数据库角色

角色为被命名的权限的集合

-- 创建角色
CREATE ROLE role_name;

-- 授予权限
GRANT privilege_name
ON object_type object_name
TO role_name;

-- 赋予用户角色
GRANT role_names
TO user_1[,user_2,...];

-- 驳回权限
REVOKE privilege_name
ON object_type object_name
FROM role_name;

数据库完整性

实体完整性

• PRIMARY KEY 不可为空，不可重复

参照完整性

• 参照表修改可能导致被参照表中没有相应的键
• 修改时可定义两种操作
  • CASCADE 级联操作，修改所有相关键
  • NO ACTION 拒绝执行

CREATE TABLE student_course (
    sc_s_id CHAR(12),
    sc_c_id CHAR(4),
    sc_score INTEGER,
    PRIMARY KEY(sc_s_id, sc_c_id),
    FOREIGN KEY(sc_s_id) REFERENCES student(s_id)
        ON DELETE CASCADE
        ON UPDATE CASCADE,
    FOREIGN KEY(sc_c_id) REFERENCES course(c_id)
        ON DELETE NO ACTION
        ON UPDATE CASCADE,
);

用户定义完整性

• NOT NULL 非空
• CHECK expression 满足表达式
• UNIQUE 列值唯一

CREATE TABLE student (
   s_id CHAR(12),
   s_dept_id INTEGER NOT NULL,
   s_name CHAR(20) UNIQUE,
   s_sex CHAR(2) CHECK s_sex IN ('m','f'),
   PRIMARY KEY(s_id),
   FOREIGN KEY(s_dept_id) REFERENCES department(d_id)
);

断言

-- 创建断言
CREATE ASSERTION assertion_name
CHECK expression;
-- 移除断言
DROP ASSERTION assertion_name;

触发器

-- 语句级
-- 修改后执行
CREATE TRIGGER trig_name
AFTER UPDATE OF col_name ON table_name
REFERENCING OLD ROW AS old_row
            NEW ROW AS new_row
FOR EACH STATEMENT
BEGIN
    expression;
END;

-- 行级
-- 修改前执行
CREATE TRIGGER trig_name
BEFORE INSERT OR UPDATE ON table_name
REFERENCING NEW ROW AS new_row
FOR EACH ROW
BEGIN
    expression;
END;

-- 移除触发器
DROP TRIGGER trig_name;

关系数据理论

规范化

函数依赖

$X\to Y$ 则X函数确定Y
$X\to Y$ 且其真子集 $X_1\nrightarrow Y$，则Y对X完全函数依赖，记作$X\stackrel{F}{}Y$
若Y不完全函数依赖于X但$X\to Y$，则Y对X部分函数依赖，记作$X\stackrel{P}{}Y$

码

• 候选码：K为$R(U,F)$ 的属性/属性组，若 $K\stackrel{F}{}U$ 则K为R候选码
• 超码：若 $K\stackrel{P}{}U$ 则K为R超码

范式

关系模型满足要求的不同程度
5NF $\subset$ 4NF $\subset$ BCNF $\subset$ 3NF $\subset$ 2NF $\subset$ 1NF

• 1NF：任何关系模式均满足
  • 消除非主属性对码的部分函数依赖
• 2NF：非主属性完全函数依赖于任何一个候选码
  • 消除非主属性对码的传递函数依赖
• 3NF：不存在传递函数依赖
  • 消除主属性对码的部分和传递函数依赖
• BCNF：关系模式中每一个决定因素都包含码

数据库设计

数据库设计概述

基本步骤

对于一个给定的应用环境，构造（设计）优化的数据亏逻辑模式与物理结构，并据此建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储和管理数据，满足各种用户的应用需求，包括信息管理要求和数据操作要求

物理结构设计阶段

逻辑结构设计阶段

应用

概念结构设计阶段

需求分析阶段

转换

映像

内模式

逻辑模式

外模式1

外模式2

外模式3

概念模式

应用要求1

应用要求2

应用要求3

需求分析

1. 数据项
2. 数据结构
3. 数据存储
4. 数据流
5. 处理过程

概念结构设计

概念模型

• 真实客观反映现实世界
• 易于理解
• 易于更改
• 易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换

E-R 模型

E-R 图

• 实体：矩形
• 属性：椭圆
• 联系：菱形

n

m

Entity_1

Entity_2

Attribute

Relation

• 一般地，会将Entity-Attibute作为一张表，Relation作为一张表，Entity_1中的主键和Entity_2中的主键分别作为Relation表中的外键，参见 学生选课的数据定义(DDL)，该关系写作E-R图如下：

n

m

Entity_1

Entity_2

Attribute

Relation

实体间联系

• 一对一

1

1

Entity_1

Entity_2

Relation

• 一对多

1

n

Entity_1

Entity_2

Relation

• 多对多

m

n

Entity_1

Entity_2

Relation

• 两个以上实体

m

n

p

Entity_1

Entity_2

Entity_3

Relation

• 单个实体内部

m

n

Entity_1

Relation

概念结构设计

构成基本 E-R 图

• 实体属性划分原则：现实世界属性尽量作为属性
  • 属性不再具有需要描述的性质
  • 属性和其他实体无关联
• E-R 图集成
  • 解决冲突，合并对象
    • 属性冲突：协商、统一
    • 命名冲突：协商、重命名、统一
    • 结构冲突：加对象前缀
  • 消除冗余关系、依赖，构成基本E-R图

逻辑结构设计

转化数据模型为逻辑模型

• 将实体型转化为关系模式
  • 1:1 转化为独立关系模式
  • 1:n 转化为对立关系模式
  • m:n 转化为一个关系模式
  • 多元联系可转化为一个关系模式
  • 相同码的关系模式可以合并

关系查询处理与查询优化

查询处理

查询执行

查询优化

查询检查

查询分析

代码生成

代码执行

代数/物理优化等

语义分析
符号名转换
安全性检查
完整性初步检查

查询树

词法/语法分析

查询优化

• 查询开销
  • 磁盘存取块数（IO代价）
  • 处理机时间（CPU代价）
  • 查询内存开销
• 以存取块数作为查询代价衡量单位

代数优化

• 优先执行选择运算
• 一起执行同一关系的选择、和投影运算
• 把投影和其前后的双目运算结合起来
• 把选择同其前面要执行的笛卡尔积结合起来成为一个连接运算
• 找出公共子表达式

数据恢复

事务

-- 成功执行，提交
BEGIN TRANSACTION;
-- SQL 语句
COMMIT;

-- 发生异常，回滚
BEGIN TRANSACTION;
-- SQL 语句
ROLLBACK;

• 注：事务只要到达了COMMIT或ROLLBACK即属于执行成功

事务的特点（ACID特性）：

• 原子性
• 一致性
• 隔离性
• 持续性

故障

• 故障种类
  • 事务内部故障：即没有到达COMMIT或ROLLBACK，非预期的，应用程序无法自行处理，使用事务撤销UNDO来恢复。
  • 系统故障：使系统非正常停止而重新启动的任何故障。
  • 介质故障：是一种硬故障，存储介质受损。
  • 计算机病毒：文件系统被程序篡改。
• 前两者：数据不正确，可参照日志文件进行恢复
• 后两者：数据库被破坏，可参照数据库镜像进行恢复
• 故障恢复的原理：冗余

恢复

数据转储

备份到其他介质，恢复时仅仅可以恢复到备份时的状态：

• 动态转储：允许一边执行事务一边执行备份，不保证数据有效。
• 静态转储：停止主数据库的事务执行，执行备份后再继续。
• 增量转储：只记录和上一次备份对比不同的部分，类似于存储一个patch。
• 海量转储：整体备份。

登记日志

SQL Server会循环使用一组固定大小的日志文件空间，对其进行分块，并在块写满的位置记录检查点
日志为记录数据库更新操作的文件，内容包含：\

• 上一个检查点
• 事务ID
• 事务开始与结束时间点
• 事务的所有操作，对每一条更新操作，单独成一条记录，根据日志文件类型，有两种情况
  • 记录逻辑操作：操作类型（增删改）+ 操作对象 + 操作数据
  • 记录前后象：操作类型（增删改）+ 操作对象 + 操作前值 + 操作后值

为保证数据可恢复，需要遵循以下两条原则：

• 登记次序严格按照时间顺序
• 必须先写日志文件，后写数据库

数据恢复

• 事务故障恢复，系统自动完成：
  • 反向扫描日志（从中断点开始）
  • 遍历该事务的所有操作，依次写入操作前值
• 系统故障恢复，系统重启时自动完成：
  • 正向扫描日志（从检查点开始），遍历已完成事务生成REDO-LIST，遍历未完成的事务生成UNDO-LIST
  • 对UNDO-LIST中的事务，依次写入操作前值
  • 对REDO-LIST中的事务，依次写入操作后值
• 介质故障恢复：
  • 重装数据库，并重做备份时间点后已完成的事务

并发控制

并发控制概述

事务为并发控制的基本单位

1. 丢失更改
   Mon 07 Mon 14 Mon 21 Mon 28 R(A)=16 A=A-1 W(A)=15 R(A)=16 A=A-1 W(A)=15 Task 1 Task 2
   • 红色框内的修改丢失
2. 不可重复度
   Mon 07 Mon 14 Mon 21 Mon 28 R(A)=50,R(B)=50 R(A)=50,R(B)=100 W(B)=100 Task 1 Task 2
   • 红色框内的验和不对
3. 读“脏”数据
   Mon 07 Mon 14 Mon 21 Mon 28 Mon 04 R(A)=10,A=A*2,W(A)=20 ROLLBACK R(A)=20 Task 1 Task 2
   • 红色框内读到的数据和数据库内容不一致

• 并发控制机制：使用正确方式调度，是的一个用户事务的执行不受其他事务干扰
• 主要技术：
  • 封锁
  • 时间戳
  • 乐观控制
  • 多版本并发控制

封锁

• X锁，排他锁，写锁
  • X锁释放前不允许修改和写入，即不容再加X锁或S锁
• S锁，共享所，读锁
  • S锁释放前允许再加S锁，即并行读取
  • S锁存在时，不允许写对象，即不允许加X锁

封锁协议

1. 一级封锁协议：写前加X锁（避免修改丢失）
2. 二级封锁协议：读前加S锁，读后释放S（避免读“脏”数据）
3. 三级封锁协议：读前加S锁，事务完成后释放S（避免读“脏”数据和不可重复度）

活锁与死锁

• 活锁：依次等待锁完成，但是率先加锁的事务有可能一直等待
  • 解决：FCFS（先来先服务）
• 死锁：即两个或多个任务互相等待，由于都需要使用对方已加的锁而无法继续执行任务
  • 判断：超时法、事务等待图
  • 解决：选择一个可使当前拥塞解锁的，代价最小的事务，将其撤销，释放该事务所有锁，使得其他任务可以执行

并发调度的可串行性

可串行调度

多个事务的并发执行正确$\iff$执行结果与按某一次序串行地执行这些任务时相同

• 可串行化$\iff$正确调度，因此可串行性是并发事务正确的准则

冲突可串行化调度

• 冲突操作：不同事务对同一个数据的读写和写写操作
• 冲突可串行化调度$\Rightarrow$可串行化调度

两段锁协议

• 事务遵循两段锁协议$\Rightarrow$可串行化调度