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SQL 简介

SQL = Structured Query Language

总的来说，SQL语言定义了这么几种操作数据库的能力：

DDL：Data Definition Language

DDL允许用户定义数据，也就是创建表、删除表、修改表结构这些操作。通常，DDL由数据库管理员执行。
DML：Data Manipulation Language

DML为用户提供添加、删除、更新数据的能力，这些是应用程序对数据库的日常操作。
DQL：Data Query Language

DQL允许用户查询数据，这也是通常最频繁的数据库日常操作。

先准备好了一个students表和一个classes表，它们的结构和数据如下：

students表存储了学生信息：

id	class_id	name	gender	score
1	1	小明	M	90
2	1	小红	F	95
3	1	小军	M	88
4	1	小米	F	73
5	2	小白	F	81
6	2	小兵	M	55
7	2	小林	M	85
8	3	小新	F	91
9	3	小王	M	89
10	3	小丽	F	85

classes表存储了班级信息：

id	name
1	一班
2	二班
3	三班
4	四班

关系模型

关系模型本质上就是若干个存储数据的二维表，可以把它们看作很多Excel表。

表的每一行称为记录（Record），记录是一个逻辑意义上的数据。

表的每一列称为字段（Column），同一个表的每一行记录都拥有相同的若干字段。

字段定义了数据类型（整型、浮点型、字符串、日期等），以及是否允许为NULL。

注意：通常情况下，字段应该避免允许为NULL。不允许为NULL可以简化查询条件，加快查询速度，也利于应用程序读取数据后无需判断是否为NULL。

主键

作为主键最好是完全业务无关的字段，我们一般把这个字段命名为id。常见的可作为id字段的类型有：

自增整数类型：数据库会在插入数据时自动为每一条记录分配一个自增整数，这样我们就完全不用担心主键重复，也不用自己预先生成主键；
全局唯一GUID类型：使用一种全局唯一的字符串作为主键，类似8f55d96b-8acc-4636-8cb8-76bf8abc2f57。GUID算法通过网卡MAC地址、时间戳和随机数保证任意计算机在任意时间生成的字符串都是不同的，大部分编程语言都内置了GUID算法，可以自己预算出主键。

注意：如果使用INT自增类型，那么当一张表的记录数超过2147483647（约21亿）时，会达到上限而出错。使用BIGINT自增类型则可以最多约922亿亿条记录。

外键

通过定义外键约束实现

ALTER TABLE students
ADD CONSTRAINT fk_class_id
FOREIGN KEY (class_id)
REFERENCES classes (id);

其中，外键约束的名称fk_class_id可以任意，FOREIGN KEY (class_id)指定了class_id作为外键，REFERENCES classes (id)指定了这个外键将关联到classes表的id列（即classes表的主键）。

由于外键约束会降低数据库的性能，大部分互联网应用程序为了追求速度，并不设置外键约束，而是仅靠应用程序自身来保证逻辑的正确性。这种情况下，class_id仅仅是一个普通的列，只是它起到了外键的作用而已。

要删除一个外键约束，也是通过ALTER TABLE实现的：

1 2	ALTER TABLE students DROP FOREIGN KEY fk_class_id;

注意：删除外键约束并没有删除外键这一列。删除列是通过DROP COLUMN ...实现的。

索引

索引是关系数据库中对某一列或多个列的值进行预排序的数据结构。通过使用索引，可以让数据库系统不必扫描整个表，而是直接定位到符合条件的记录，这样就大大加快了查询速度。

例如，对于students表，如果要经常根据score列进行查询，就可以对score列创建索引：

1 2	ALTER TABLE students ADD INDEX idx_score (score);

使用ADD INDEX idx_score (score)就创建了一个名称为idx_score，使用列score的索引。索引名称是任意的，索引如果有多列，可以在括号里依次写上，例如：

1 2	ALTER TABLE students ADD INDEX idx_name_score (name, score);

索引的效率取决于索引列的值是否散列，即该列的值如果越互不相同，那么索引效率越高。反过来，如果记录的列存在大量相同的值，例如gender列，大约一半的记录值是M，另一半是F，因此，对该列创建索引就没有意义。

可以对一张表创建多个索引。索引的优点是提高了查询效率，缺点是在插入、更新和删除记录时，需要同时修改索引，因此，索引越多，插入、更新和删除记录的速度就越慢。

对于主键，关系数据库会自动对其创建主键索引。使用主键索引的效率是最高的，因为主键会保证绝对唯一。

唯一索引

在设计关系数据表的时候，看上去唯一的列，例如身份证号、邮箱地址等，因为他们具有业务含义，因此不宜作为主键。

但是，这些列根据业务要求，又具有唯一性约束：即不能出现两条记录存储了同一个身份证号。这个时候，就可以给该列添加一个唯一索引。例如，我们假设students表的name不能重复：

1 2	ALTER TABLE students ADD UNIQUE INDEX uni_name (name);

通过UNIQUE关键字我们就添加了一个唯一索引。

也可以只对某一列添加一个唯一约束而不创建唯一索引：

1 2	ALTER TABLE students ADD CONSTRAINT uni_name UNIQUE (name);

这种情况下，name列没有索引，但仍然具有唯一性保证。

查询数据

基本查询

使用SELECT查询的基本语句

1	SELECT * FROM <表名>

可以查询一个表的所有行和所有列的数据。

SELECT查询的结果是一个二维表。

另： SELECT语句其实并不要求一定要有FROM子句。例如用来判断当前到数据库的连接是否有效。许多检测工具会执行一条SELECT 1;来测试数据库连接。

条件查询

1	SELECT * FROM <表名> WHERE <条件表达式>

条件表达式可以用<条件1> AND <条件2> 、 <条件1> OR <条件2> 、 NOT <条件>。

如果不加括号，条件运算按照NOT、AND、OR的优先级进行，即NOT优先级最高，其次是AND，最后是OR。加上括号可以改变优先级。

常用的条件表达式

条件	表达式举例1	表达式举例2	说明
使用=判断相等	score = 80	name = ‘abc’	字符串需要用单引号括起来
使用>判断大于	score > 80	name > ‘abc’	字符串比较根据ASCII码，中文字符比较根据数据库设置
使用>=判断大于或相等	score >= 80	name >= ‘abc’
使用<判断小于	score < 80	name <= ‘abc’
使用<=判断小于或相等	score <= 80	name <= ‘abc’
使用<>判断不相等	score <> 80	name <> ‘abc’
使用LIKE判断相似	name LIKE ‘ab%’	name LIKE ‘%bc%’	%表示任意字符，例如’ab%’将匹配’ab’，’abc’，’abcd’；_表示一个，例如’ab _’将匹配’abc’

投影查询

如果我们只希望返回某些列的数据，而不是所有列的数据，我们可以用

1	SELECT 列1, 列2, 列3 FROM ...

让结果集仅包含指定列。这种操作称为投影查询。

使用SELECT 列1, 列2, 列3 FROM ...时，还可以给每一列起个别名，这样，结果集的列名就可以与原表的列名不同。它的语法是SELECT 列1 别名1, 列2 别名2, 列3 别名3 FROM ...。

排序

例如按照成绩从低到高进行排序：

1	SELECT id, name, gender, score FROM students ORDER BY score;

按照成绩从高到底排序，我们可以加上DESC表示“倒序”：

1	SELECT id, name, gender, score FROM students ORDER BY score DESC;

如果score列有相同的数据，要进一步排序，可以继续添加列名。

1	SELECT id, name, gender, score FROM students ORDER BY score DESC, gender;

如果有WHERE子句，那么ORDER BY子句要放到WHERE子句后面。

分页查询

使用

1	LIMIT <M> OFFSET <N>

可以对结果集进行分页，每次查询返回结果集的一部分；

分页查询的关键在于，首先要确定每页需要显示的结果数量pageSize，然后根据当前页的索引pageIndex（从1开始），确定LIMIT和OFFSET应该设定的值：

例如把结果集分页，每页3条记录，获取第一页的结果：

SELECT id, name, gender, score
FROM students
ORDER BY score DESC
LIMIT 3 OFFSET 0;

获取第二页的结果：

SELECT id, name, gender, score
FROM students
ORDER BY score DESC
LIMIT 3 OFFSET 3;

后边以此类推。

聚合查询

对于统计总数、平均数这类计算，SQL提供了专门的聚合函数，使用聚合函数进行查询，就是聚合查询，它可以快速获得结果。

函数	说明
COUNT	计算某一列有多少条记录
SUM	计算某一列的合计值，该列必须为数值类型
AVG	计算某一列的平均值，该列必须为数值类型
MAX	计算某一列的最大值
MIN	计算某一列的最小值

例如，使用聚合函数查询男生数量并起别名为boysNum:

1	SELECT COUNT(*) boysNum FROM students WHERE gender = 'M';

多表查询

查询多张表的语法：

1	SELECT * FROM <表1> <表2>

例如SELECT * FROM students, classes;就是同时从students表和classes表的“乘积”

这种多表查询又称笛卡尔查询，使用笛卡尔查询时要非常小心，而且尽量不要用，这里主要借此介绍一下别名的使用。如果多个表中有相同的字段，结果集中就会有相同的两列，不好区分，此时就需要使用别名区分。

SELECT
    students.id sid,
    students.name,
    students.gender,
    students.score,
    classes.id cid,
    classes.name cname
FROM students, classes;

使用表名.列名这样的方式来引用列和设置别名，这样就避免了结果集的列名重复问题。但是这样还有些繁琐，所以SQL还允许给表设置一个别名，在投影查询中引用起来稍微简洁一点：

SELECT
    s.id sid,
    s.name,
    s.gender,
    s.score,
    c.id cid,
    c.name cname
FROM students s, classes c;

连接查询

内连接

事务需求：选出所有学生，同时返回班级名称，使用到了最常用的内连接

SELECT s.id, s.name, s.class_id, c.name class_name, s.gender, s.score
FROM students s
INNER JOIN classes c
ON s.class_id = c.id;

结果：

id	name	class_id	class_name	gender	score
1	小明	1	一班	M	90
2	小红	1	一班	F	95
3	小军	1	一班	M	88
4	小米	1	一班	F	73
5	小白	2	二班	F	81
6	小兵	2	二班	M	55
7	小林	2	二班	M	85
8	小新	3	三班	F	91
9	小王	3	三班	M	89
10	小丽	3	三班	F	88

注意INNER JOIN查询的写法是：

先确定主表，仍然使用FROM <表1>的语法；
再确定需要连接的表，使用INNER JOIN <表2>的语法；
然后确定连接条件，使用ON <条件...>，这里的条件是s.class_id = c.id，表示students表的class_id列与classes表的id列相同的行需要连接；
可选：加上WHERE子句、ORDER BY等子句。

外连接

把上述内连接查询改成外连接查询

SELECT s.id, s.name, s.class_id, c.name class_name, s.gender, s.score
FROM students s
RIGHT OUTER JOIN classes c
ON s.class_id = c.id;

结果会多出一行

id	name	class_id	class_name	gender	score
NULL	NULL	NULL	四班	NULL	NULL

这也容易理解，因为根据ON条件s.class_id = c.id，classes表的id=4的行正是“四班”，但是，students表中并不存在class_id=4的行。

总结一下：

INNER JOIN只返回同时存在于两张表的行数据，由于students表的class_id包含1，2，3，classes表的id包含1，2，3，4，所以，INNER JOIN根据条件s.class_id = c.id返回的结果集仅包含1，2，3。

RIGHT OUTER JOIN返回右表都存在的行。如果某一行仅在右表存在，那么结果集就会以NULL填充剩下的字段。

LEFT OUTER JOIN则返回左表都存在的行。如果我们给students表增加一行，并添加class_id=5，由于classes表并不存在id=5的行，所以，LEFT OUTER JOIN的结果会增加一行，对应的class_name是NULL

全连接

所谓全连接，就是使用FULL OUTER JOIN，它会把两张表的所有记录全部选择出来，并且，自动把对方不存在的列填充为NULL 。

注意： MySQL不支持全外连接，所以只能采取关键字UNION来联合左、右连接的方法

对比

假设查询语句是：

1	SELECT ... FROM tableA ??? JOIN tableB ON tableA.column1 = tableB.column2;

把tableA看作左表，把tableB看成右表，那么INNER JOIN是选出两张表都存在的记录：

LEFT OUTER JOIN是选出左表存在的记录：

RIGHT OUTER JOIN是选出右表存在的记录：

FULL OUTER JOIN则是选出左右表都存在的记录：

修改数据

关系数据库的基本操作就是增删改查，即CRUD：Create、Retrieve、Update、Delete。其中，对于查询，上一节详细讲述了SELECT语句的用法。

而对于增、删、改，对应的SQL语句分别是：

INSERT：插入新记录；
UPDATE：更新已有记录；
DELETE：删除已有记录。

INSERT

INSERT语句的基本语法是：

1	INSERT INTO <表名> (字段1, 字段2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);

UPDATE

UPDATE语句的基本语法是：

1	UPDATE <表名> SET 字段1=值1, 字段2=值2, ... WHERE ...;

DELETE

DELETE语句的基本语法是：

1	DELETE FROM <表名> WHERE ...;

MYSQL

管理MySQL

安装完MySQL后，除了MySQL Server，即真正的MySQL服务器外，还附赠一个MySQL Client程序。MySQL Client是一个命令行客户端，可以通过MySQL Client登录MySQL，然后，输入SQL语句并执行。

MySQL Client的可执行程序是mysql，MySQL Server的可执行程序是mysqld。

MySQL Client和MySQL Server的关系如下：

1
2
3

┌──────────────┐  SQL   ┌──────────────┐
│ MySQL Client │───────>│ MySQL Server │
└──────────────┘  TCP   └──────────────┘

在MySQL Client中输入的SQL语句通过TCP连接发送到MySQL Server。也可以只安装MySQL Client，然后连接到远程MySQL Server。

数据库

在一个运行MySQL的服务器上，实际上可以创建多个数据库（Database）。要列出所有数据库，使用命令：

mysql> SHOW DATABASES;
+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| information_schema |
| mysql              |
| performance_schema |
| sys                |
| test               |
+--------------------+

其中，information_schema、mysql、performance_schema和sys是系统库，不要去改动它们。其他的是用户创建的数据库。

要创建一个新数据库，使用命令：

1 2	mysql> CREATE DATABASE test; Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

要删除一个数据库，使用命令：

1 2	mysql> DROP DATABASE test; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

对一个数据库进行操作时，要首先将其切换为当前数据库：

1 2	mysql> USE test; Database changed

表

列出当前数据库的所有表，使用命令：

mysql> SHOW TABLES;
+---------------------+
| Tables_in_test      |
+---------------------+
| classes             |
| statistics          |
| students            |
| students_of_class1  |
+---------------------+

要查看一个表的结构，使用命令：

mysql> DESC students;
+----------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field    | Type         | Null | Key | Default | Extra          |
+----------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| id       | bigint(20)   | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| class_id | bigint(20)   | NO   |     | NULL    |                |
| name     | varchar(100) | NO   |     | NULL    |                |
| gender   | varchar(1)   | NO   |     | NULL    |                |
| score    | int(11)      | NO   |     | NULL    |                |
+----------+--------------+------+-----+---------+----------------+
5 rows in set (0.00 sec)

还可以使用以下命令查看创建表的SQL语句：

mysql> SHOW CREATE TABLE students;
+----------+-------------------------------------------------------+
| students | CREATE TABLE `students` (                             |
|          |   `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,            |
|          |   `class_id` bigint(20) NOT NULL,                     |
|          |   `name` varchar(100) NOT NULL,                       |
|          |   `gender` varchar(1) NOT NULL,                       |
|          |   `score` int(11) NOT NULL,                           |
|          |   PRIMARY KEY (`id`)                                  |
|          | ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 |
+----------+-------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

创建表使用CREATE TABLE语句，而删除表使用DROP TABLE语句：

1 2	mysql> DROP TABLE students; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

修改表就比较复杂。如果要给students表新增一列birth，使用：

1	ALTER TABLE students ADD COLUMN birth VARCHAR(10) NOT NULL;

要修改birth列，例如把列名改为birthday，类型改为VARCHAR(20)：

1	ALTER TABLE students CHANGE COLUMN birth birthday VARCHAR(20) NOT NULL;

要删除列，使用：

1	ALTER TABLE students DROP COLUMN birthday;

退出MySQL

使用EXIT命令退出MySQL：

1 2	mysql> EXIT Bye

注意EXIT仅仅断开了客户端和服务器的连接，MySQL服务器仍然继续运行。

实用SQL语句

插入或替换

如果我们希望插入一条新记录（INSERT），但如果记录已经存在，就先删除原记录，再插入新记录。此时，可以使用REPLACE语句，这样就不必先查询，再决定是否先删除再插入：

1	REPLACE INTO students (id, class_id, name, gender, score) VALUES (1, 1, '小明', 'F', 99);

若id=1的记录不存在，REPLACE语句将插入新记录，否则，当前id=1的记录将被删除，然后再插入新记录。

插入或更新

如果我们希望插入一条新记录（INSERT），但如果记录已经存在，就更新该记录，此时，可以使用INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE ...语句：

1	INSERT INTO students (id, class_id, name, gender, score) VALUES (1, 1, '小明', 'F', 99) ON DUPLICATE KEY UPDATE name='小明', gender='F', score=99;

若id=1的记录不存在，INSERT语句将插入新记录，否则，当前id=1的记录将被更新，更新的字段由UPDATE指定。

插入或忽略

如果我们希望插入一条新记录（INSERT），但如果记录已经存在，就啥事也不干直接忽略，此时，可以使用INSERT IGNORE INTO ...语句：

1	INSERT IGNORE INTO students (id, class_id, name, gender, score) VALUES (1, 1, '小明', 'F', 99);

若id=1的记录不存在，INSERT语句将插入新记录，否则，不执行任何操作。

快照

如果想要对一个表进行快照，即复制一份当前表的数据到一个新表，可以结合CREATE TABLE和SELECT：

1 2	-- 对class_id=1的记录进行快照，并存储为新表students_of_class1: CREATE TABLE students_of_class1 SELECT * FROM students WHERE class_id=1;

新创建的表结构和SELECT使用的表结构完全一致。

写入查询结果集

如果查询结果集需要写入到表中，可以结合INSERT和SELECT，将SELECT语句的结果集直接插入到指定表中。

例如，创建一个统计成绩的表statistics，记录各班的平均成绩：

CREATE TABLE statistics (
    id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    class_id BIGINT NOT NULL,
    average DOUBLE NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id)
);

然后，我们就可以用一条语句写入各班的平均成绩：

1	INSERT INTO statistics (class_id, average) SELECT class_id, AVG(score) FROM students GROUP BY class_id;

确保INSERT语句的列和SELECT语句的列能一一对应，就可以在statistics表中直接保存查询的结果：

> SELECT * FROM statistics;
+----+----------+--------------+
| id | class_id | average      |
+----+----------+--------------+
|  1 |        1 |         86.5 |
|  2 |        2 | 73.666666666 |
|  3 |        3 | 88.333333333 |
+----+----------+--------------+
3 rows in set (0.00 sec)

强制使用指定索引

在查询的时候，数据库系统会自动分析查询语句，并选择一个最合适的索引。但是很多时候，数据库系统的查询优化器并不一定总是能使用最优索引。如果我们知道如何选择索引，可以使用FORCE INDEX强制查询使用指定的索引。例如：

1	> SELECT * FROM students FORCE INDEX (idx_class_id) WHERE class_id = 1 ORDER BY id DESC;

指定索引的前提是索引idx_class_id必须存在。

事务

什么是事务

这里对事务的理解和Spring中对事务的理解基本是一致的。

在执行SQL语句的时候，某些业务要求，一系列操作必须全部执行，而不能仅执行一部分。例如，一个转账操作：

-- 从id=1的账户给id=2的账户转账100元
-- 第一步：将id=1的A账户余额减去100
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
-- 第二步：将id=2的B账户余额加上100
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 2;

这两条SQL语句必须全部执行，或者，由于某些原因，如果第一条语句成功，第二条语句失败，就必须全部撤销。

这种把多条语句作为一个整体进行操作的功能，被称为数据库事务。数据库事务可以确保该事务范围内的所有操作都可以全部成功或者全部失败。如果事务失败，那么效果就和没有执行这些SQL一样，不会对数据库数据有任何改动。

可见，数据库事务具有ACID这4个特性：

A：Atomic，原子性，将所有SQL作为原子工作单元执行，要么全部执行，要么全部不执行；
C：Consistent，一致性，事务完成后，所有数据的状态都是一致的，即A账户只要减去了100，B账户则必定加上了100；
I：Isolation，隔离性，如果有多个事务并发执行，每个事务作出的修改必须与其他事务隔离；
D：Duration，持久性，即事务完成后，对数据库数据的修改被持久化存储。

对于单条SQL语句，数据库系统自动将其作为一个事务执行，这种事务被称为隐式事务。

要手动把多条SQL语句作为一个事务执行，使用BEGIN开启一个事务，使用COMMIT提交一个事务，这种事务被称为显式事务，例如，把上述的转账操作作为一个显式事务：

BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 2;
COMMIT;

很显然多条SQL语句要想作为一个事务执行，就必须使用显式事务。

COMMIT是指提交事务，即试图把事务内的所有SQL所做的修改永久保存。如果COMMIT语句执行失败了，整个事务也会失败。

有些时候，我们希望主动让事务失败，这时，可以用ROLLBACK回滚事务，整个事务会失败：

BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 2;
ROLLBACK;

数据库事务是由数据库系统保证的，我们只需要根据业务逻辑使用它就可以。

隔离级别

对于两个并发执行的事务，如果涉及到操作同一条记录的时候，可能会发生问题。因为并发操作会带来数据的不一致性，包括脏读、不可重复读、幻读等。数据库系统提供了隔离级别来让我们有针对性地选择事务的隔离级别，避免数据不一致的问题。

SQL标准定义了4种隔离级别，分别对应可能出现的数据不一致的情况：

Isolation Level	脏读（Dirty Read）	不可重复读（Non Repeatable Read）	幻读（Phantom Read）
Read Uncommitted	Yes	Yes	Yes
Read Committed	-	Yes	Yes
Repeatable Read	-	-	Yes
Serializable	-	-	-

Read Uncommitted

Read Uncommitted是隔离级别最低的一种事务级别。在这种隔离级别下，一个事务会读到另一个事务更新后但未提交的数据，如果另一个事务回滚，那么当前事务读到的数据就是脏数据，这就是脏读（Dirty Read）。

我们来看一个例子。

首先，我们准备好students表的数据，该表仅一行记录：

mysql> select * from students;
+----+-------+
| id | name  |
+----+-------+
|  1 | Alice |
+----+-------+
1 row in set (0.00 sec)

然后，分别开启两个MySQL客户端连接，按顺序依次执行事务A和事务B：

时刻	事务A	事务B
1	SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;	SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;
2	BEGIN;	BEGIN;
3	UPDATE students SET name = ‘Bob’ WHERE id = 1;
4		SELECT * FROM students WHERE id = 1;
5	ROLLBACK;
6		SELECT * FROM students WHERE id = 1;
7		COMMIT;

当事务A执行完第3步时，它更新了id=1的记录，但并未提交，而事务B在第4步读取到的数据就是未提交的数据。

随后，事务A在第5步进行了回滚，事务B再次读取id=1的记录，发现和上一次读取到的数据不一致，这就是脏读。

可见，在Read Uncommitted隔离级别下，一个事务可能读取到另一个事务更新但未提交的数据，这个数据有可能是脏数据。

Read Committed

在Read Committed隔离级别下，一个事务可能会遇到不可重复读（Non Repeatable Read）的问题。

不可重复读是指，在一个事务内，多次读同一数据，在这个事务还没有结束时，如果另一个事务恰好修改了这个数据，那么，在第一个事务中，两次读取的数据就可能不一致。

我们仍然先准备好students表的数据：

mysql> select * from students;
+----+-------+
| id | name  |
+----+-------+
|  1 | Alice |
+----+-------+
1 row in set (0.00 sec)

然后，分别开启两个MySQL客户端连接，按顺序依次执行事务A和事务B：

时刻	事务A	事务B
1	SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;	SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;
2	BEGIN;	BEGIN;
3		SELECT * FROM students WHERE id = 1;
4	UPDATE students SET name = ‘Bob’ WHERE id = 1;
5	COMMIT;
6		SELECT * FROM students WHERE id = 1;
7		COMMIT;

当事务B第一次执行第3步的查询时，得到的结果是Alice，随后，由于事务A在第4步更新了这条记录并提交，所以，事务B在第6步再次执行同样的查询时，得到的结果就变成了Bob，因此，在Read Committed隔离级别下，事务不可重复读同一条记录，因为很可能读到的结果不一致。

Repeatable Read

在Repeatable Read隔离级别下，一个事务可能会遇到幻读（Phantom Read）的问题。

幻读是指，在一个事务中，第一次查询某条记录，发现没有，但是，当试图更新这条不存在的记录时，竟然能成功，并且，再次读取同一条记录，它就神奇地出现了。

我们仍然先准备好students表的数据：

mysql> select * from students;
+----+-------+
| id | name  |
+----+-------+
|  1 | Alice |
+----+-------+
1 row in set (0.00 sec)

然后，分别开启两个MySQL客户端连接，按顺序依次执行事务A和事务B：

时刻	事务A	事务B
1	SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;	SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
2	BEGIN;	BEGIN;
3		SELECT * FROM students WHERE id = 99;
4	INSERT INTO students (id, name) VALUES (99, ‘Bob’);
5	COMMIT;
6		SELECT * FROM students WHERE id = 99;
7		UPDATE students SET name = ‘Alice’ WHERE id = 99;
8		SELECT * FROM students WHERE id = 99;
9		COMMIT;

事务B在第3步第一次读取id=99的记录时，读到的记录为空，说明不存在id=99的记录。随后，事务A在第4步插入了一条id=99的记录并提交。事务B在第6步再次读取id=99的记录时，读到的记录仍然为空，但是，事务B在第7步试图更新这条不存在的记录时，竟然成功了，并且，事务B在第8步再次读取id=99的记录时，记录出现了。

可见，幻读就是没有读到的记录，以为不存在，但其实是可以更新成功的，并且，更新成功后，再次读取，就出现了。

Serializable

Serializable是最严格的隔离级别。在Serializable隔离级别下，所有事务按照次序依次执行，因此，脏读、不可重复读、幻读都不会出现。

虽然Serializable隔离级别下的事务具有最高的安全性，但是，由于事务是串行执行，所以效率会大大下降，应用程序的性能会急剧降低。如果没有特别重要的情景，一般都不会使用Serializable隔离级别。

默认隔离级别

如果没有指定隔离级别，数据库就会使用默认的隔离级别。在MySQL中，如果使用InnoDB，默认的隔离级别是Repeatable Read。

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