mvcc是什么？

一、mvcc是什么？

MVCC是多版本并发控制（Multi-Version Concurrency Control）的缩写。MVCC是一种数据库并发控制方法，它通过为每个数据行保存多个版本，允许多个事务同时读取同一行数据，避免了读取和修改锁的竞争。当一个事务要修改数据时，MVCC会为其创建一个新版本，并将新版本和旧版本做一个版本链，这样之前读取旧版本的事务仍然可以访问旧版本，而新事务读取新版本。MVCC可以提高数据库的并发性能，减小锁竞争带来的开销，常见于高并发场景下的关系型数据库系统，如MySQL的InnoDB引擎。

二、mvcc事务实现原理？

MVCC全称是： Multiversion concurrency control，多版本并发控制，提供并发访问数据库时，对事务内读取的到的内存做处理，用来避免写操作堵塞读操作的并发问题。

举个例子，程序员A正在读数据库中某些内容，而程序员B正在给这些内容做修改（假设是在一个事务内修改，大概持续10s左右），A在这10s内 则可能看到一个不一致的数据，在B没有提交前，如何让A能够一直读到的数据都是一致的呢？

有几种处理方法，第一种： 基于锁的并发控制，程序员B开始修改数据时，给这些数据加上锁，程序员A这时再读，就发现读取不了，处于等待情况，只能等B操作完才能读数据，这保证A不会读到一个不一致的数据，但是这个会影响程序的运行效率。还有一种就是：MVCC，每个用户连接数据库时，看到的都是某一特定时刻的数据库快照，在B的事务没有提交之前，A始终读到的是某一特定时刻的数据库快照，不会读到B事务中的数据修改情况，直到B事务提交，才会读取B的修改内容。

一个支持MVCC的数据库，在更新某些数据时，并非使用新数据覆盖旧数据，而是标记旧数据是过时的，同时在其他地方新增一个数据版本。因此，同一份数据有多个版本存储，但只有一个是最新的。

MVCC提供了 时间一致性的 处理思路，在MVCC下读事务时，通常使用一个时间戳或者事务ID来确定访问哪个状态的数据库及哪些版本的数据。读事务跟写事务彼此是隔离开来的，彼此之间不会影响。假设同一份数据，既有读事务访问，又有写事务操作，实际上，写事务会新建一个新的数据版本，而读事务访问的是旧的数据版本，直到写事务提交，读事务才会访问到这个新的数据版本。

MVCC有两种实现方式，第一种实现方式是将数据记录的多个版本保存在数据库中，当这些不同版本数据不再需要时，垃圾收集器回收这些记录。这个方式被PostgreSQL和Firebird/Interbase采用，SQL Server使用的类似机制，所不同的是旧版本数据不是保存在数据库中，而保存在不同于主数据库的另外一个数据库tempdb中。第二种实现方式只在数据库保存最新版本的数据，但是会在使用undo时动态重构旧版本数据，这种方式被Oracle和MySQL/InnoDB使用。

三、mysql mvcc解决什么问题？

解释说明如下：

MySQL的大多数事务型存储引擎实现的都不是简单的行级锁。基于提升并发性能的考虑，它们一般都同时实现了多版本并发控制（MVCC）。不仅仅是MySQL，包括Oracle，PostgreSQL等其他数据库系统也都实现了MVCC，但是各自的实现机制并不相同，因为MVCC并没有一个同一的标准。

可以认为MVCC是行级锁的一个变种，但是它在很多情况下避免了加锁操作，因此开销更低。大多数的MVCC都实现了非阻塞的读操作，写操作也只锁定必要的行。

MVCC的实现，是通过保存数据在某个时间点的快照来实现的。也就是说，不管需要执行多长时间，每个事务看到的数据是一致的。根据事务开始的时间不同，每个事物对同一张表，同一时刻看到的数据可能是不一样的。

不同存储引擎的MVCC实现是不同的，典型的有乐观（optimistic）并发控制和悲观（pessimistic）并发控制。

InnoDB的MVCC是通过在每行记录后面保存两个隐藏的列来实现。这两个列，一个保存了行的创建时间，一个保存了行的过期时间（删除时间）。并且存储的并不是真实的时间值，而是系统版本号（system version number）。每开始一个新的事务，系统版本号都会自动递增。事务开始时刻的系统版本号会作为事务的版本号，用来和查询到的每行记录的版本号进行比较。

四、OCC和MVCC的区别是什么？

*最简单的并发控制算法是2PL（2 Phase Locking），分为两阶段：

1）获得锁阶段；

2）释放锁阶段。

一般2PL被称为是悲观并发控制。

与之相对的是乐观并发控制OCC（ Optimistic Concurrency Control）。OCC假设事务会成功，开始事务时该读读，该写写，不加锁。只有到提交时做一下验证，验证这个事务是不是能够成功提交。 OCC分为三阶段：

1）Read Phase, 对于读，放到Read Set，对于写，把写记到临时副本，放到Write Set。因为写是写到临时区的，属于未提交结果，其它事务读不到（这点是和MVCC的重要区别）；

2）Validation Phase，重扫Read Set，Write Set，检验数据是否满足Isolation Level，如果满足则Commit，否则Abort；

3）WritePhase，或者叫做Commit Phase，把临时副本区的数据更新到数据库中，完成事务提交。

MVCC（Multiversion Concurrency Control）是另一种并发控制算法。MVCC为每条记录维护多个快照（Snapshot），通过起止两个时间戳（Begin Timestamp / End Timestamp）维护副本的可见性。读写进行的不同操作如下：

Update，创建一个新的版本（Version）；

Delete，更新End Timestamp。

Read，通过起止时间戳判定记录是否对当前事务可见（OCC读不到未提交的记录，所以不需要做这个判断）。

这样，通过Snapshot，实现了读写互不阻塞。但为了实现Serializable，对读写规则还是要进行一定的限制。MVCC通过不同的方法实现。有基于锁定的，MV-2PL，如MySQL。有基于时间排序（Time Ordering）的，叫MV-TO，如PostgreSQL。其实准确来说，PG的实现叫SSI（Serializable Snapshot Isolation），不算MV-TO。也有像OCC那样基于乐观算法的，MV-OCC，即读写时不做验证，延迟到提交时验证。

效率上，2PL读写阻塞，在维护锁开销较小时较好；OCC不维护锁，一些比较新的OCC算法吞吐可以做得很高，不过相应回滚也会比较高，冲突比较小和验证开销小时比较好；MVCC对不同类型的workload都有很好的适应性，读写互不阻塞，回滚率也比OCC好，很多RDBMS也都用MVCC，如Oracle，PostgreSQL，MySQL。还有一个效率问题，随着现在CPU核心数越来越多，考虑并发控制算法往往需要考虑它的多核扩展性好不好。由于多数MVCC，OCC算法都需要时间戳分配，时间戳通常对全局变量进行CAS（Compare And Swap）操作来计算，当核心数变大时，CAS的争用也变大了。

另外，现在的许多并发控制方法经常混合了多种算法。先有人提出了A，后有人提出了B，再后来就有人提出了A+B，那么A+B应该是叫A呢还是叫B呢？就像上面提到的MV-2PL，MV-TO，MV-OCC。

-------------------------------------

关于并发控制算法怎么分类，有不同的意见。

《Transactional Information Systems》对并发控制算法的分类。把多版本相对于单版本，作为另一个维度看。多版本可以应用在任一算法上，形成MV-SGT，MV-TO，MV-2PL，MV-OCC等。

而CMU 15-722课程里，把并发控制分为两类，2PL和TO，OCC和MVCC都归为TO。

-------------------------------------

感谢 @Ed Huang 纠正关于2PL应用场景的错误

五、深入了解SQL Server中的多版本并发控制（MVCC）

引言

随着信息技术的快速发展，数据存储和管理变得越来越复杂。在这种背景下，数据库系统需要高效处理多用户并发访问问题。多版本并发控制（MVCC）作为一种有效的并发控制机制，越来越受到关注。本文将深入探讨SQL Server中的MVCC，阐明其基本概念、工作原理以及优势，帮助读者更好地理解这一机制。

什么是多版本并发控制（MVCC）

多版本并发控制（MVCC）是一种数据库管理技术，用于支持多个用户的并发数据访问而不产生冲突。在传统的锁机制下，数据库操作通常需要加锁，以确保数据一致性，但这样会导致系统性能下降和响应时间变长。MVCC通过为每个操作提供一个数据的“快照”，在一定程度上避免了这种问题。

SQL Server中的MVCC实现

在SQL Server中，MVCC主要通过行版本控制来实现。每当对数据库中的数据行进行修改时，SQL Server会创建一个新版本的行，同时保留旧版本供其他事务访问。这通过以下几个步骤实现：

1. 版本号管理：每一行数据都包含一个版本号，这个版本号出现在系统内部，包括插入、更新和删除操作。
2. 快照隔离级别：SQL Server提供了快照隔离（Snapshot Isolation）和读已提交快照隔离（Read Committed Snapshot Isolation, RCSI）两种隔离级别，可以利用MVCC机制。
3. 版本存储：旧版本的数据行会被存储在专门的版本存储区，供未完成的事务访问。

MVCC的工作原理

在理解MVCC的工作原理之前，我们需要熟悉几个概念：

1. 快照：MVCC中的“快照”是指某个时间点数据的状态。当事务开始时，SQL Server会为该事务创建一个数据快照，以确保它可以访问到一致的数据。
2. 可见性规则：SQL Server通过可见性规则来确定事务是否能够看到某个数据版本。具体而言，事务只能看到在其开始时间之前提交的版本。

举个例子，假设有两个事务同时运行：

1. 事务A在读取数据X时会看到X的当前版本。
2. 事务B正在更新数据X并创建一个新版本。

即便事务B尚未提交，事务A仍然可以查看到X的旧版本，确保了数据的一致性。

MVCC的优势

应用MVCC在SQL Server中有诸多优势，这些优势主要体现在以下几个方面：

• 提高并发性能：由于事务不需要等待其他事务释放锁，MVCC能显著提高并发性能，减少死锁发生的几率。
• 增强数据一致性：事务获得的数据快照确保了读取数据的一致性，降低了“脏读”的风险。
• 更灵活的事务处理：开发人员可以更自由地设计应用程序，因为MVCC允许读取和修改操作并行执行，事物之间的干扰减少。

MVCC的局限性

虽然MVCC在实现高并发性和降低冲突方面表现优秀，但也有其局限性：

• 版本存储量：在频繁修改的场景中，旧版本数据可能会占用大量存储空间，需要定期清理，这为数据库维护增加了负担。
• 读取延迟：在某些情况下，大量的旧版本可能会导致读取延迟，尤其是在写操作频繁的环境中。
• 性能开销：尽管MVCC可以提高并发性能，但由于它需要管理多个数据版本，导致一定的性能开销。

如何在SQL Server中启用MVCC

在SQL Server中启用MVCC相对简单。以下是设置快照隔离的基本步骤：

1. 启用数据库快照隔离：在SQL Server Management Studio中，右键点击目标数据库，选择属性。在选项中找到“允许快照隔离”并设置为“是”。
2. 设置会话的隔离级别：在需要使用快照隔离的事务中，执行以下语句：SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL SNAPSHOT;

这样便可以在事务中使用MVCC的优势。

结论

多版本并发控制（MVCC）是一种非常有效的数据库并发控制技术，尤其在处理高并发场景时表现出色。SQL Server通过版本管理和快照隔离，合理地控制了数据的一致性和访问性能。虽然MVCC在实现中有一定的局限性，但其带来的优势不容忽视。通过理解和掌握MVCC，开发者可以合理设计数据库事务，提高系统响应速度。

感谢您阅读本文！希望通过本篇文章，您能对SQL Server中的MVCC有更深入的了解，并在实际应用中有效利用这一机制，提高数据处理效率。

六、mvcc型电动阀门控制箱怎么接消防模块？

　用输入输出模块，主机到输入输出模块四根线，两根信号线两根24v电源线，模块到280防火阀四根线，两根启动，两根回答，回答接到防火阀的常开点上。　　防火阀安装在通风、空调系统的送、回风管路上，平时呈开启状态，火灾时当管道内气体温度达到70℃时，易熔片熔断，阀门在扭簧力作用下自动关闭，在一定时间内能满足耐火稳定性和耐火完整性要求，起隔烟阻火作用的阀门。阀门关闭时，输出关闭信号。　　排烟防火阀安装在排烟系统管路上，平时一般呈关闭状态，火灾时手动或电动开启，起排烟作用。 当排烟管道内烟气温度达到280℃时关闭，在一定时间内能满足耐火稳定性和耐火完整性要求，起排烟作用的阀门

七、如何建立数据库，利用什么软件建立数据库？

啥叫数据库？excel也可以算，access也可以算，mysql也可以算，hbase也可以算，你要数据库干啥，决定了你怎么搭建数据库。

八、数据库设计?

本文档明确数据库设计原则和规范，规范数据库对象命名方式，见名知意，强化分工，保证数据库高效稳定运行

1 数据库设计原则

1) 充分考虑业务逻辑和数据分离，数据库只作为一个保证ACID特性的关系数据的持久化存储系统，尽量减少使用自定义函数、存储过程和视图，不用触发器。

2) 充分考虑数据库整体安全设计，数据库管理和使用人员权限分离。

3) 充分考虑具体数据对象的访问频度及性能需求，结合主机、存储等需求，做好数据库性能设计。

4) 充分考虑数据增长模型，决策是否采用“分布式（水平拆分或者垂直拆分）”模式。

5) 充分考虑业务数据安全等级，设计合适的备份和恢复策略。

2 设计规范

2.1 约定

1) 一般情况下设计遵守数据的设计规范3NF，尽量减少非标准范式或者反模式使用。

3NF规定：

Ø 表内的每一个值都只能被表达一次。

Ø 表内的每一行都应该被唯一的标识（有唯一键）。

Ø 表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。

常见关键字（不得直接作为相关命名）：range、match、delayed、select、and、from、where、not、in、out、add、as、user、name、key、index、type、group、order、max、min、count、concat、by、desc、asc、null等等，更多请参考 MySQL 官方保留字。

2) 数据库和表的字符集统一：字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）

2.2 表设计规范

1) 应该根据系统架构中的组件划分，针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计；不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少，确保组件对应的表之间的独立性，为系统或表结构的重构提供可能性。

2) 采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计，首先分析系统业务，根据职责定义对象。对象要符合封装的特性，确保与职责相关的数据项被定义在一个对象之内，不会出现职责描述缺失或多余。

3) 应针对所有表的主键和外键建立索引，有针对性地建立组合属性的索引。

4) 尽量少采用存储过程。

5) 设计出的表要具有较好的使用性。

6) 设计出的表要尽可能减少数据冗余，确保数据的准确性。

2.3 字段规范

1) 一行记录必须表内唯一，表必须有主键。

2) 如果数据库类型为MYSQL ，应尽量以自增INT类型为主键。如果数据库类型为ORACLE，建议使用UUID为主键。

3) 日期字段，如需要按照时间进行KEY分区或者子分区，则使用VARCHAR2类型存储，存储格式为：YYYYMMDD 。如若不需要以KEY形式作为分区列，则使用DATE或者DATETIME类型存储。不建议使用时间戳存储时间。

4) 字段名称和字段数据类型对应，如DATE命名字段，则存储时间精确到日，如TIME命名字段，则存储时间精确到时分秒，甚至毫秒。

2.4 命名规范类

2.4.1 约定

1) 数据库对象命名清晰，尽量做到见名知意，在进行数据库建模时备注对象，便于他人理解。

2) 数据库类型为MYSQL,采用全小写英文单词

3) 数据库类型为ORACLE，则使用驼峰式命名规范

4) 数据库对象命名长度不能超过30个字符

3 管理范围

管理数据库中所有对象，包括库，表，视图，索引，过程，自定义函数，包，序列，触发器等

3.1 建库

1) 数据库名：采用小写英文单词简拼或汉字小写拼音,多个单词或拼音采用下划线"_"连接

2) 数据库编码规则及排序规则：字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）

3) 建库其他要求：库名与应用名称尽量一致

3.2 建表

表名应使用名词性质小写英文单词。如果需要单词词组来进行概括，单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。如果超长，则从前面单词开始截取，保留单词前三位，保留完整的最后一个单词，如果依然超长，则保留前面单词首字母，直接和最后一个单词连接；临时表命名以TMP开头，命名格式为TMP_模块/用途名称_名字拼音首字母；表名不能直接采用关键字命名

1) 表命名：采用“业务名称_表的作用”格式命名（例如：alipay_task / force_project / trade_config）

2) 建表其他要求：表名长度不能超过30个字符；一定要指定一个主键字段；必须要根据业务对表注释；如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时，需要及时更新字段注释；

3) 表必备字段：

`is_delete` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '状态（1删除、0未删除）',

`is_enabled` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '状态（1启用、0作废）',

`op_first` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',

`op_first_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',

`op_last` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '更新人',

`op_last_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',

3.3 建字段

1) 字段命名：

表中标识唯一性字段必须以标识性简称+id命名。其余字段根据存储信息，使用名词性质英文单词表示，如需要单词词组来进行概括，单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。外键引用字段使用外键表_id的形式命名；字段名必须使用小写字母或数字，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只出现数字；表达是与否概念的字段，必须使用 is_xxx 的方式命名，数据类型是 unsigned tinyint；表达逻辑删除的字段名 is_deleted，1 表示删除，0 表示未删除

2) 字段类型、长度

如果存储的字符串长度几乎相等，使用 char 定长字符串类型；小数类型为 decimal；id 必为主键，类型为 bigint unsigned；应尽量以自增INT类型为主键；优先选择符合存储需要的最小的数据类型；将字符串转化为数字类型存储；对于非负数据采用无符号整形进行存储signed int -2147483648-2147483648，unsigned int 0-2147483648，有符号比无符号多出一倍的存储空间；varchar(n) n代表字符数，不是字节数，varchar(255)=765个字节，过大的长度会消耗更多的内存；避免使用text\BLOB数据类型，建议text\BLOB列分离到单独的扩展表中，text\BLOB类型只能使用前缀索引；避免使用enum数据类型，修改enum需要使用alter语句，enum类型的order by操作效率低，需要额外操作，禁止使用数值作为enum的枚举值；尽可能把所有列定义为not null，索引null列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间，进行比较和计算时要对null值做特别的处理；禁止字符串存储日期型的数据，缺点1：无法用日期函数进行计算和比较，缺点2：用字符串存储日期要占用更多的空间；使用timestamp或datetime类型存储时间，timestamp存储空间更小；财务的相关金额使用decimal类型，decimal类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度，float、double非精准浮点数

3) 字段其他要求

字段名称长度不能超过30个字符、尽量减少或者不使用联合主键、字段尽可能不允许为null(为null时设定默认值)、文本类型字段，属性 字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）、字段必须根据业务进行注释。

3.4 建索引

主键索引名为 pk_字段名；唯一索引名为 uk_字段名；普通索引名则为 idx_字段名。

说明：pk_ 即 primary key；uk_ 即 unique key；idx_ 即 index 的简称。

3.5 创建数据库表视图

1) 视图命名：以"v_项目名/模块名_用途"格式命名

2) 视图其他要求：视图名称长度不能超过30个字符

3.6 建存储过程及自定义数据库函数

1) 存储过程命名：以"sp_用途"格式命名

2) 自定义数据库函数：以“fn_用途”格式命名

3) 存储过程或自定义数据库函数：参数命名以“p_”开头命名；内部变量命名以“v_”开头命名；游标命名以“cur_loop_”开头命名；循环变量命名以“i_found_”开头命名。

3.7 建数据库用户

用户命名：采用授权用户姓名全拼小写命名

3.8 其他要求

1) 查询大数据表，参数字段需建索引；

2) 数据库表、字段删除或变更操作（a-不需要的表或字段，一般备注“作废”即可;b-需要修改的表或字段，先备注作废原表或原字段，再创建新表或新字段，且备注好作废原因。）；

九、数据库类型有哪些，目前主流数据库是哪种？

关系型数据库，非关系型数据库（NoSQL），键值（Key-value）数据库。主流的数据库那就是关系型数据库了，特别是关系型数据库中的分布式数据库。墨天轮最新排名（2022.11）数据库前十榜单中关系型数据库占了1-9名，前二十榜单中也仅有两个非关系型数据库。关系型数据库之所以占了绝大部分数据库份额，是因为关系型数据库作为成熟的数据库技术理念，其精髓的范式设计，严谨的一致性，原子性，完整性等优势是无法被取代的。

AntDB在运营商深耕了十几年，覆盖了OLTP与OLAP场景，是非常典型的HTAP类型的关系型数据库，业务覆盖计费、CRM等核心交易，同时覆盖清算分析等分析型业务。比如AntDB数据库服务于中国电信某省计费系统上云，包含数据层、批价和出账流程等大规模业务。在系统设计上，将资源、资产等交易热数据迁移到AntDB数据库，极大地提高了业务关键数据的访问效率，整体提高了话单事务的处理性能。AntDB数据库支撑10亿用户的通信交易场景，进行在线交易与数据分析处理的HTAP混合负载，帮助客户解决核心系统解决海量数据管理难题，基于分布式的架构设计，实现了在线弹性伸缩、强一致性事务、跨机房高可用等能力。

十、数据库设计 案例?

以下是一个简单的MySQL数据库设计案例，以存储学生和课程信息为例：

假设我们有两个实体：学生（Student）和课程（Course），每个学生可以选择多个课程，每个课程可以被多个学生选择。

首先，我们创建两个表来表示学生和课程：

Student表

Course表

接下来，我们需要创建一个关联表来存储学生和课程之间的关系，表示学生选择了哪些课程：

Student_Course表

在Student_Course表中，student_id和course_id列分别作为外键，关联到Student表和Course表的主键。

这种设计模式称为"多对多"关系，通过使用关联表来实现学生和课程之间的多对多关系。

通过以上的数据库设计，你可以存储和查询学生、课程以及学生选择的课程的信息。当然，具体的数据库设计取决于你的实际需求和业务规则，上述仅提供了一个简单的示例。