数据库管理系统的并发控制与锁管理(一)
数据库管理系统的基本概念及应用
数据库管理系统的基本概念及应用数据库管理系统（简称DBMS）是指为管理和操作数据库而设计、开发和维护的软件系统。
它具备数据定义与描述、数据存储与操纵、数据查询与检索、数据安全与保护等功能，用于帮助用户有效地管理和应用数据库。
数据库管理系统已经广泛应用于各个领域，成为管理和处理大量数据的重要工具。
基本概念：1. 数据库：数据库是指按照一定数据模型组织、存储和管理数据的集合。
其目的是为了方便用户对数据进行存储和管理，并且提供对数据的高效访问。
2. 数据管理系统：数据管理系统是指为了对数据库进行管理和维护而开发的软件系统。
它通常包括了数据定义语言（DDL）和数据操作语言（DML），用于对数据库进行建立、修改、更新和查询等操作。
3. 数据模型：数据模型是对现实世界进行抽象和描述的工具。
常见的数据模型包括层次模型、网状模型和关系模型。
其中关系模型最为广泛应用，它使用表格形式（关系）来表示实体和实体之间的关系，并使用关系代数和关系演算来进行数据操作。
应用：1. 数据存储与操纵：数据库管理系统提供了有效的数据存储与操纵机制。
用户可以通过定义数据结构和数据类型来存储数据，并可以通过增删改查等操作对数据进行处理。
2. 数据查询与检索：数据库管理系统具备灵活和高效的数据查询与检索功能。
用户可以通过SQL语言（结构化查询语言）或者图形界面进行查询，从而获取符合特定条件的数据。
3. 数据完整性与安全性：数据库管理系统提供了数据完整性和安全性的保护机制。
通过定义约束条件、触发器、视图和用户权限控制等方式，可以对数据进行有效的保护和控制。
4. 数据备份与恢复：数据库管理系统具备数据备份与恢复的能力。
用户可以通过备份数据库的操作，将数据库中的数据定期备份到外部存储介质中。
一旦数据库出现故障或数据丢失，可以通过恢复操作将备份的数据重新导入到数据库中。
5. 并发控制与事务管理：数据库管理系统支持并发访问和多用户同时操作同一个数据库的能力。
数据库管理系统的架构与工作原理
数据库管理系统的架构与工作原理数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是一种软件系统，用于管理和组织数据。
它为用户提供了操作数据库的操作界面和功能，可以有效地管理大量的数据，并提供数据的安全性和一致性。
本文将介绍数据库管理系统的架构和工作原理。
一、数据库管理系统的架构数据库管理系统的架构可以分为三个主要层次：外层模式、概念模式和内层模式。
1. 外层模式（外模式）：外层模式是用户与数据库之间的接口，它定义了用户如何看待和访问数据库中的数据。
不同用户可以有不同的外层模式，以适应他们的需求和角色。
外层模式对于用户来说是透明的，用户可以通过查询语句和命令来对数据库进行操作。
2. 概念模式（模式）：概念模式是数据库的全局逻辑视图，它描述了数据库中数据的整体结构和关系。
概念模式定义了实体、属性、关系以及数据之间的约束和依赖关系。
概念模式通常由数据库管理员定义，并为数据库系统提供一致性和完整性的保证。
3. 内层模式（内模式）：内层模式是数据库的物理存储视图，它定义了数据在存储介质上的组织方式和访问方法。
内层模式包括数据的物理结构、索引结构和数据存储的算法等。
内层模式是对数据库的物理实现进行描述，并对用户来说是不可见的。
二、数据库管理系统的工作原理数据库管理系统的工作原理可以分为以下几个方面：1. 数据库的创建和定义：数据库管理员通过数据库管理系统创建数据库，并定义数据库中的实体、属性和关系。
管理员还可以设置数据的完整性约束和安全权限等。
2. 数据的存储和组织：数据库管理系统负责将数据存储到物理介质上，并组织数据的物理结构和索引结构。
它通过使用适当的数据结构和算法来提高数据的访问效率。
3. 数据的查询和操作：用户可以通过数据库管理系统提供的查询语言（如SQL）对数据库进行查询和操作。
数据库管理系统会解析用户的查询请求，并通过查询优化技术选择最优的查询执行计划。
4. 数据的完整性和安全性：数据库管理系统通过完整性约束和安全权限来保证数据的一致性和安全性。
数据库管理系统的功能
数据库管理系统的功能数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是一种用于管理和组织数据库的软件系统。
它具有丰富的功能，旨在提高数据管理的效率和可靠性。
本文将详细介绍数据库管理系统的主要功能。
1. 数据定义功能数据定义（Data Definition）是数据库管理系统的基本功能之一，它允许用户定义和描述数据库中所存储的数据结构。
通过数据定义功能，用户可以创建数据库、数据表以及表之间的关系。
此外，还能够指定数据的格式、大小和约束条件，确保数据的完整性和一致性。
2. 数据操作功能数据操作（Data Manipulation）是数据库管理系统另一个重要的功能，它允许用户对数据库进行各种操作，如插入、更新、删除和查询数据。
用户可以使用简单而强大的查询语言（如SQL）来执行各种数据操作。
通过数据操作功能，用户可以轻松地检索和修改数据库中的数据，提高数据的处理效率。
3. 数据控制功能数据控制（Data Control）功能用于管理数据库的访问权限和保护数据的安全。
通过数据控制功能，管理员可以为不同用户或用户组分配不同的权限。
例如，管理员可以控制某些用户只能查询数据，而另一些用户有修改和删除数据的权限。
此外，还可以设置数据的加密和备份，以确保数据的安全性和可靠性。
4. 数据完整性功能数据完整性（Data Integrity）是指数据库中数据的准确性和一致性。
数据库管理系统提供数据完整性功能，用于确保数据在存储和处理过程中不会被破坏或损坏。
通过数据完整性功能，可以设置各种约束条件，如主键约束、唯一性约束、外键约束等，以保证数据的正确性和一致性。
5. 并发控制功能并发控制（Concurrency Control）功能用于处理多个用户同时访问数据库时可能引发的冲突和数据不一致性问题。
数据库管理系统提供并发控制功能，通过锁定和事务管理等技术，确保多个用户同时对数据库进行操作时的数据一致性和完整性。
数据库管理系统中的并发问题与解决方案
数据库管理系统中的并发问题与解决方案在当今信息化时代，数据库管理系统（DBMS）在各个领域中起着重要的作用。
然而，随着数据量的不断增长和用户的不断增多，数据库的并发访问问题逐渐凸显出来。
数据库并发问题可能导致数据不一致、事务冲突和性能下降等不良影响。
因此，采取有效的解决方案来管理并发，提高数据库的处理能力变得至关重要。
一、并发问题的原因在数据库管理系统中，当多个用户同时访问同一个数据资源时，就会发生并发访问。
然而，并发访问可能会导致以下几个问题：1. 数据不一致：当多个用户对同一数据资源进行读写操作时，如果没有合适的并发控制机制，就会导致数据不一致的问题。
有些读操作可能会读取到未提交的事务修改的数据，而有些读操作可能会读取到已提交的事务修改的数据，造成数据的不一致性。
2. 事务冲突：当多个事务同时尝试对某一个数据资源进行修改时，可能会发生事务冲突。
例如，并发事务A和事务B尝试同时修改同一数据行。
若两个事务都顺利完成并提交，可能导致数据的不一致性和完整性问题。
3. 性能下降：过多的并发访问可能导致系统性能的下降。
并发操作会导致资源的竞争和争用，从而增加系统的响应延迟和吞吐量降低。
二、解决方案为了解决数据库管理系统中的并发问题，以下是一些常见且有效的解决方案：1. 事务隔离级别事务隔离级别是数据库提供的一种并发控制机制。
通常有四个隔离级别：读未提交（Read Uncommitted）、不可重复读（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）和串行化（Serializable）。
在应用程序开发中，可以根据实际需求选取合适的隔离级别。
不同的隔离级别通过锁机制、MVCC （Multi-Version Concurrency Control）或快照隔离技术来实现并发控制。
2. 锁机制锁机制是一种常用的并发控制手段。
基于锁机制的并发控制分为悲观并发控制和乐观并发控制。
悲观并发控制通过在事务执行过程中获取并持有资源的锁，强制限制资源的并发访问，从而保证数据的一致性和完整性。
介绍数据库管理系统的主要功能
介绍数据库管理系统的主要功能数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是一种用于管理和组织数据的软件系统。
它具有许多功能，旨在提高数据存储、访问和管理的效率和安全性。
本文将介绍数据库管理系统的主要功能。
1. 数据定义功能：数据库管理系统允许用户定义数据模式，即数据库中各个数据表的结构和属性。
用户可以定义表的名称、字段名、字段类型、约束条件等。
此外，DBMS还支持数据字典的管理，用于存储和管理数据库的元数据信息。
2. 数据操作功能：数据库管理系统提供了丰富的数据操作功能，包括数据插入、更新、删除和查询。
用户可以使用SQL语言或其他编程语言来执行这些操作。
DBMS还提供了事务管理功能，确保数据库操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。
3. 数据查询功能：DBMS允许用户使用SQL语言进行复杂的数据查询操作。
用户可以通过指定条件、连接多个表、排序和分组等方式来获取所需的数据。
数据库管理系统还支持索引的创建和使用，以加快数据查询的速度。
4. 数据完整性功能：数据库管理系统提供了数据完整性的保护机制，以确保数据库中的数据符合预先定义的约束条件。
例如，可以定义字段的取值范围、主键和外键关系、唯一性约束等。
DBMS会在数据插入、更新和删除操作时自动检查这些约束条件，并拒绝不符合条件的操作。
5. 数据安全性功能：数据库管理系统提供了各种安全性功能，以保护数据库中的数据不被未经授权的访问和篡改。
例如，DBMS支持用户和角色的管理，可以为不同的用户分配不同的权限。
此外，数据库管理系统还提供了数据备份和恢复功能，用于防止数据丢失和灾难恢复。
6. 数据并发控制功能：当多个用户同时访问数据库时，数据库管理系统能够确保数据的一致性和并发控制。
DBMS使用锁机制来管理对共享数据的访问，避免了数据的冲突和不一致。
7. 数据库性能优化功能：数据库管理系统提供了一系列性能优化技术，以提高数据库的访问速度和响应时间。
数据库并发控制中的死锁与解决方法
数据库并发控制中的死锁与解决方法在数据库管理系统（DBMS）中，死锁是指两个或多个事务互相等待对方持有的资源而造成的无限循环等待的状态。
这种情况下，所有的事务都无法向前推进，导致系统无法完成任何操作。
死锁是常见的并发控制问题，但可以通过使用适当的解决方法来解决。
首先，了解死锁产生的原因是解决这一问题的关键。
死锁发生的四个必要条件被称为死锁的鸽巢：1. 互斥条件：一个资源在同一时间只能被一个事务占用。
2. 请求与保持条件：一个事务可以在等待其他事务释放资源时继续持有已分配的资源。
3. 不剥夺条件：已经被分配给一个事务的资源不能被其他事务抢占。
4. 循环等待条件：多个事务形成一个等待环，每个事务都在等待下一个事务所拥有的资源。
根据这些条件，可以采取以下方法来解决死锁问题：1. 预防死锁：预防死锁是通过破坏死锁产生的四个必要条件中的至少一个来防止死锁的发生。
例如，通过确保资源分配顺序，使得循环等待条件无法满足，从而避免死锁的发生。
预防死锁的方法有很多，如资源有序性算法、银行家算法等。
这些方法确保资源的有序分配，并且在发生死锁的可能性较高时阻止资源的分配。
2. 避免死锁：避免死锁是在预防死锁的基础上，通过使用资源分配与回收的策略来避免死锁。
避免死锁的常见算法包括银行家算法和资源分配图算法。
这些算法在资源分配前进行资源需求的分析，以确保分配资源不会导致死锁的发生。
避免死锁算法可以在系统安全状态下保证程序的最大并发性。
然而，避免死锁算法需要事先了解事务和资源的要求，因此可能导致系统正常运行过程中的性能下降。
3. 检测与恢复：死锁的检测与恢复是一种在死锁发生后发现死锁并采取适当恢复措施的方法。
常用的死锁检测算法是图论中的有向图算法。
这些算法通过构建资源分配图来检测系统中的循环等待，并且在检测到死锁时采取相应的恢复措施，如终止其中一个事务或回滚一部分事务。
死锁的检测和恢复算法可以保证系统的平稳运行，但可能会导致一些事务的回滚，从而造成计算成本的增加。
dbms并发控制的基本单位
dbms并发控制的基本单位概述在数据库管理系统（D B MS）中，并发控制是一种重要的机制，用于管理多个用户同时访问数据库时的数据一致性和完整性。
它涉及到事务的管理、锁机制和调度算法等方面。
本文将介绍并发控制的基本单位，包括事务、锁和调度。
事务定义事务是数据库操作的逻辑单位，它由一系列操作组成。
一个事务可以包含读取和修改数据库的操作，这些操作要么全部执行成功，要么全部回滚。
事务具有AC ID特性，即原子性、一致性、隔离性和持久性。
原子性原子性指的是一个事务中的操作要么全部执行成功，要么全部回滚。
如果一个操作失败，整个事务将会被回滚，数据库状态回到事务开始前的状态。
一致性一致性要求事务对数据库的修改必须使数据库从一种一致性状态变为另一种一致性状态。
事务执行过程中的中间状态对外部用户是不可见的。
隔离性隔离性指的是多个事务并发执行时，每个事务的执行都应该与其他事务相互隔离，互不干扰。
隔离性的实现通常通过锁机制来保证。
持久性持久性指的是事务提交后，其所做的修改将会永久保存到数据库中，即使发生系统故障或崩溃也不会丢失。
锁定义锁是并发控制的一种重要机制，用于管理对数据库对象的访问。
锁可以分为共享锁（读锁）和排他锁（写锁），用于控制读写操作对数据库对象的并发访问。
共享锁（读锁）共享锁允许多个事务同时读取数据库对象的数据，但不允许任何事务修改数据。
共享锁与排他锁之间是兼容的，多个共享锁可以同时存在，互不干扰。
排他锁（写锁）排他锁不允许其他事务同时读取或修改数据库对象的数据。
当一个事务持有排他锁时，其他事务无法获取该对象的共享锁或排他锁。
锁的粒度锁的粒度可以是整个数据库、表、行或其他更细粒度的单位。
选择适当的锁粒度可以提高并发性能，减少锁竞争的频率。
调度定义调度是指控制多个事务并发执行的顺序和时序的机制。
调度算法决定了事务的执行顺序，以及在什么时候执行哪个事务。
串行调度串行调度是最简单的调度方式，事务按照其提交的顺序依次执行。
数据库学习课程第二章习题和答案
数据库学习课程第二章习题和答案一.单项选择1.SQL语言是 B 的语言,易学习.A 过程化B 非过程化C 格式化D 导航式提示:SQL是一种介于关系代数与关系演算之间的结构化查询语言,它是高度非过程化的.2.SQL语言是 C 语言.A 层次数据库B 网络数据库C 关系数据库D 非数据库提示:SQL是关系数据库标准语言.3.SQL语言具有 B 的功能.A 关系规范化,数据操纵,数据控制B 数据定义,数据操纵,数据控制C 数据定义,关系规范化,数据控制D 数据定义,关系规范化,数据操纵提示:SQL语言自身不具备关系规范化功能.4.在SQL中,用户可以直接操作的是 D .A 基本表B 视图C 基本表和视图D 基本表和视图5.在SQL语言中,实现数据检索的语句是 A .A SELECTB INSERTC UPDATED DELETE6.SELECT语句执行结果是 C .A 数据项B 元组C 表D 数据库7.在SQL语句中,对输出结果排序的语句是 B .A GROUP BYB ORDER BYC WHERED HA VING8.在SELECT语句中,需对分组情况满足的条件进行判断时,应使用 D .A WHEREB GROUP BYC ORDER BYD HA VING9.在SELECT语句中使用*表示 B .A 选择任何属性B 选择全部属性C 选择全部元组D 选择主码10.在SELECT语句中,使用MAX(列名)时,该”列名”应该 D .A 必须是数值型B 必须是字符型C 必须是数值型或字符型D 不限制数据类型11.使用CREATE TABLE语句创建的是 B .A 数据库B 表C 试图D 索引12.下列SQL语句中,修改表结构的是 A .A ALTERB CREATEC UPDATED INSERT13.在SQL中使用UPDATE语句对表中数据进行修改时,应使用的语句是 D .A WHEREB FROMC V ALUESD SET14.视图建立后,在数据库中存放的是 C .A 查询语句B 组成视图的表的内容C 视图的定义D 产生视图的表的定义15.以下叙述中正确的是 B .A SELECT命令是通过FOR子句指定查询条件B SELECT命令是通过WHERE子句指定查询条件C SELECT命令是通过WHILE子句指定查询条件D SELECT命令是通过IS子句指定查询条件16.与WHERE AGE BETWEEN 18 AND 23完全等价的是 D .A WHERE AGE>18 AND AGE<23B WHERE AGE<18 AND AGE>23C WHERE AGE>18 AND AGE<=23 D WHERE AGE>=18 AND AGE<=2317.在查询中统计记录(元组)的个数时,应使用 C 函数.A SUMB COUNT(列名)C COUNT(*)D A VG18.在查询中统计某列中值的个数应使用 B 函数.A SUMB COUNT(列名)C COUNT(*)D A VG19.已知基本表SC(S#,C#,GRADE),其中S#为学号,C#为课程号,GRADE为成绩.则”统计选修了课程的学生人数”的SQL—SELECT语句为 A .A SELECT COUNT(DISTINCT S#)FROM SCB SELECT COUNT(S#)FROM SC C SELECT COUNT()FROM SCD SELECT COUNT(DISTINCT *)FROM SC20.在数据库中有如图所示的两个表,若职工表的主码是职工号,部门表的主码是部门号,SQL 操作 B 不能执行.A 从职工表中删除行(‘025’,’王芳’,’03’,720)B 将行(‘005’,’乔兴’,’04’,750)插入到职工表中C 将职工号为”001”的工资改为700D 将职工号为”038”的部门号改为’03’提示:由于职工表中的职工号为主码,不能向其中插入同主码的记录.21.若用如下SQL语句创建一个表studentCREATE TABLE student(NO CHAR(4) NOT NULL,NAME CHAR(8) NOT NULL,SEX CHAR(2),AGE INT)可以插入到student 表中的是 B .A (‘1031’,’曾华’,男,23)B (‘1031’,’曾华’,NULL,NULL)C (NULL,’曾华’,’男’,’23’)D (‘1031’,NULL,’男’,23)提示:A 中性别SEX 属性值格式不正确,C 中NO 属性值不能为空,D 中NAME 属性值不能为空.22.假设学生关系是S(S#,SNAME,SEX,AGE),课程关系是C(C#,CNAME,TEACHER),学生选课关系是SC(S#,C#,GRADE).要查询选修”COMPUTER ”课程的”女”同学的姓名,将涉及关系 D .A SB SC,C C S,SCD S,SC,C 二.填空1.SQL 语言的数据定义功能包括 定义数据 、 定义基本表 、 定义视图 、 定义索引 。
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数据库管理系统的并发控制与锁管理
数据库管理系统是一个用于管理和组织数据的软件系统，它可以
实现对数据的存储、检索、更新和删除等操作。
在实际的数据库应用中，往往会有多个用户同时访问数据库，这就引发了并发控制的需求。
并发控制主要解决的是多个用户同时对数据库进行读写操作时所产生
的冲突问题。
为了保证数据的一致性和完整性，数据库管理系统需要
采取一系列的并发控制措施，并且使用锁来管理数据的访问。
并发控制的目标是让多个事务能够并发执行，同时保持数据的一
致性。
在数据库管理系统中，事务是指一组对数据库进行操作的逻辑
单位，需要满足ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）的特性。
为了实现并发控制，数据库管理系统采用了多种技术和方法，其中最
常用的是基于锁的并发控制。
锁是一种用于控制对共享资源访问的机制。
在数据库中，锁可以
用来保护数据的一致性，防止多个事务对同一数据进行并发读写，从
而避免数据冲突和丢失。
根据粒度的不同，锁可以分为共享锁和排他锁。
共享锁允许多个事务同时读取同一数据，但是不允许有事务写入
该数据；排他锁则禁止其他任何事务读取或写入该数据。
数据库管理
系统通过加锁和解锁机制来控制对数据的并发操作。
在数据库管理系统中，实现并发控制和锁管理的一个重要策略是
两阶段锁协议。
这个协议规定了事务在执行读操作和写操作时应该如
何获取锁，并在什么时候释放锁。
事务在执行读操作时，需要获取共
享锁；而在执行写操作时，需要获取排他锁。
在执行这些操作之前，
事务必须先获取对应的锁，否则就会被阻塞，直到获取到锁为止。
而
在事务执行完毕时，需要释放已经获取的锁，以让其他事务可以继续
对数据进行操作。
除了两阶段锁协议外，还有一种常用的并发控制策略是多粒度锁。
多粒度锁是一种更灵活的锁管理方式，它根据数据的层次结构将锁的
粒度分为不同的级别。
在执行事务时，多粒度锁可以根据需要获取不
同级别的锁。
这种方式可以在保证数据一致性的同时，提高并发访问
数据库的效率。
然而，多粒度锁的实现相对复杂，需要对数据库的层
次结构进行合理的划分和管理。
除了锁管理策略之外，数据库管理系统还可以通过其他的并发控
制机制来提高并发性能。
例如，乐观并发控制采用了无锁的方式来管
理并发访问，它假设事务之间的冲突很少发生，因此在执行过程中不
对数据进行加锁。
当发生数据冲突时，乐观并发控制会回滚事务并重
新执行，直到没有冲突为止。
这种方式可以减少锁的开销，提高并发
访问的效率。
总之，数据库管理系统的并发控制与锁管理是保证数据一致性和
完整性的重要手段。
通过合理的并发控制策略和锁管理机制，可以保
证多个事务能够并发执行，提高数据库的并发性能。
不同的数据库管
理系统常常采用不同的并发控制和锁管理机制，根据具体的应用需求
和性能要求进行选择。
然而，任何并发控制策略和锁管理机制都需要
在实践中进行充分的测试和优化，以确保其能够正确地保护数据库的
数据一致性和完整性。