第十章 数据库保护

,计算机学院 杜海舟,数据库原理与应用,第十章 数据库保护,1,2,事务,并发控制,3,4,数据库的恢复,SQL Server,数据库备份与恢复,10.1,事务,事务,(Transaction),：数据库应用中构成单一逻辑工作单元的操作集和。,用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做，要么全不做，是一个不可分割的工作单位。,事务和程序是两个概念：,在关系数据库中，一个事务可以是一条,SQL,语句，一组,SQL,语句或整个程序；,一个应用程序通常包含多个事务。,事务是恢复和并发控制的基本单位。,10.1.1,事务的定义,显式定义方式,BEGIN TRANSACTION BEGIN TRANSACTION,SQL,语句,SQL,语,句,。,COMMIT ROLLBACK,隐式方式,当用户没有显式地定义事务时，,DBMS,按缺省规定自动划分事务。,COMMIT,提交,事务正常结束；,提交事务的所有操作（更新）；,事务中所有对数据库的更新永久生效。,ROLLBACK,回滚,事务异常终止；,事务运行的过程中发生了故障，不能继续执行；,将事务中对数据库的所有已完成的操作全部撤消（更新操作）；,事务回滚到开始时的状态。,10.1.2,事务的,ACID,特性,事务的特性,ACID,特性,原子性（,A,tomicity,）,一致性（,C,onsistency,）,隔离性（,I,solation,）,持续性（,D,urability,）,10.1.2,事务的,ACID,特性,事务是数据库的逻辑工作单位。,事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做，是不可拆分的。,由,DBMS,的事务管理子系统实现,.,1.,原子性,10.1.2,事务的,ACID,特性,2.,一致性,事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态，,即数据不会因为事务的执行而遭到破坏,。,一致性状态：数据库中只包含成功事务提交的结果。,不一致状态：数据库中包含失败事务的结果。,由,DBMS,的完整性子系统实现。,10.1.2,事务的,ACID,特性,例：银行转帐：从帐号,A,中取出一万元，存入帐号,B,。,定义一个事务，该事务包括两个操作：,B=B+1,A=A-1,B,A,这两个操作要么全做，要么全不做。,全做或者全不做，数据库都处于一致性状态。,若只做一个操作，数据库就处于不一致性状态。,10.1.2,事务的,ACID,特性,3.,隔离性,一个事务的执行不能被其他事务干扰。（针对并发执行而言的）,一个事务内部的操作及使用的数据对其他并发事务是隔离的；,并发执行的各个事务之间不能互相干扰。,由,DBMS,的并发控制子系统实现。,10.1.2,事务的,ACID,特性,T1,的修改被,T2,覆盖了！,读,A=16,AA-3,写回,A=13,读,A=16,AA-1,写回,A=15,T,2,T,1,10.1.2,事务的,ACID,特性,4.,持久性,事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。,接下来的其他操作或故障不应该对其执行结果有任何影响；,即使在写入磁盘之前，系统发生故障，在下次启动之后，也应保障数据更新的有效。,保证事务,ACID,特性是事务处理的重要任务；,破坏事务,ACID,特性的因素：,多个事务并行运行时，不同事务的操作交叉执行；,事务在运行过程中被强行停止。,注：,由,DBMS,的恢复管理子系统实现。,10.1.2,事务的,ACID,特性,转账操作：,T,：,read(A);,A:=A-50;,write(A);,read(B);,B:=B+50;,write(B),。,转账操作：,T:BEGIN TRANSACTION,read(A);,A:=A-50;,write(A);,if(A0)ROLLBACK;,else,read(B);,B:=B+50;,write(B);,COMMIT;,10.1.3,事务的状态,局部提交状态,活动状态,提交状态,失败状态,异常中止状态,（,1,）,活动状态,：事务开始运行就进入活动状态，直到部分提交或失败。,BEGIN-TRANSACTION,：事务,进入活动状态,。,（,2,）,局部提交状态,：事务执行完最后一条语句，即执行完,END-TRANSACTION,命令之后进入局部提交状态。,10.1.3,事务的状态,（,3,）,失败状态,：发现一个事务不能正常运行下去时。,DBMS,消除事务中所有操作对数据库和其他事务的影响，结束事务的运行。,（,4,）,异常中止状态,：当一个失败事务对数据库和其他事务的影响被消除，,数据库恢复,到该事务开始,执行前的状态,之后，该失败事务退出,DBS,，进入异常结束状态。,（,5,）,提交状态,：当一个,事务成功,地,完成,了,所有操作,，并且所有操作对数据库的,影响都已永久,地存入数据库之后，该事务退出,DBS,，进入提交状态，正常结束。,COMMIT-TRANSACTION,：事务进入提交状态。,事务的提交状态和异常中止状态都事务的结束状态。,10.2,并发控制,同时并发方式,（,simultaneous concurrency,）,多处理机系统,中，每个处理机可以运行一个事务，多个处理机可以同时运行多个事务，实现多个事务真正的并行运行。,事务并发执行带来的问题,会产生多个事务同时存取同一数据的情况,可能会存取和存储不正确的数据，破坏事务一致性和数据库的一致性,10.2.1,并发操作与数据的不一致性,T1,的修改被,T2,覆盖了！,读,A=16,AA-3,写回,A=13,读,A=16,AA-1,写回,A=15,事务,T,2,事务,T,1,数据不一致实例：飞机订票系统,并发控制机制的任务,对并发操作进行正确调度,保证事务的隔离性,保证数据库的一致性,并发操作带来的数据不一致性,丢失更新,（,lost update,）,不可重复读,（,non-repeatable read,）,读“脏”数据,（,dirty read,）,10.2.1,并发操作与数据的不一致性,1.,丢失更新,指两个事务,T1,与,T2,从数据库中读入同一数据并修改，,T2,的提交结果破坏了,T1,提交的结果，导致,T1,的修改被丢失。,T,1,T,2,读,A=16,AA-1,写回,A=15,读,A=16,AA-3,写回,A=13,10.2.1,并发操作与数据的不一致性,2.,不可重复读,指,T1,读取数据后，,T2,执行更新操作，使,T1,无法再现前一次读取结果。,读,B=100,BB*2,写回,B=200,读,A=50,读,B=100,求和,=150,读,A=50,读,B=200,求和,=250,(,验算不对,),T,2,T,1,10.2.1,并发操作与数据的不一致性,不可重复读包括三种情况,：,T1,读取某一数据后，,T2,对其做了修改，当,T1,再次读该数据时，得到与前一次不同的值。,T1,按一定条件从数据库中读取某些数据记录后，,T2,删除了其中部分记录，当,T1,再次读取数据时，发现某些记录神密地消失了。,T1,按一定条件从数据库中读取某些数据记录后，,T2,插入了一些记录，当,T1,再次按相同条件读取数据时，发现多了一些记录。,后两种不可重复读有时也称为,幻影现象,。,10.2.1,并发操作与数据的不一致性,3.,读,“,脏,”,数据,指,T1,修改某一数据，并将其写回磁盘，,T2,读取同一数据后，,T1,由于某种原因被撤消，这时,T1,已修改过的数据恢复原值，,T2,读到的数据就与数据库中的数据不一致，是不正确的数据，又称为“脏”数据。,读,C=200,读,C=100,CC*2,写回,C,ROLLBACK,C,恢复为,100,T,2,T,1,10.2.2,封锁,并发控制的主要技术,封锁,(Locking),时标,(Timestamp,，时间戳,),商用的,DBMS,一般都采用,封锁,方法,10.2.2,封锁,1.,什么是封锁？,封锁,就是事务,T,在对某个数据对象（如表、记录等）操作之前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务,T,就对该数据对象有了一定的控制，在事务,T,释放它的锁之前，其它的事务,不能更新,此数据对象。,封锁是实现并发控制的一个非常重要的技术。,DBMS,通常提供了多种类型的封锁。一个事务对某个数据对象加锁后究竟拥有什么样的控制是由封锁的类型决定的。,基本封锁类型,排它锁（,eXclusive lock,，简记为,X,锁）,共享锁（,Share lock,，简记为,S,锁）,10.2.2,封锁,排它锁（又称写锁，简称,X,锁）,若事务,T,对数据对象,A,加上,X,锁，则只允许,T,读取和修改,A,，其它任何事务都不能再对,A,加任何类型的锁，直到,T,释放,A,上的锁。,共享锁（又称读锁，简称,S,锁）,若事务,T,对数据对象,A,加上,S,锁，则其它事务只能再对,A,加,S,锁，而不能加,X,锁，直到,T,释放,A,上的,S,锁。,10.2.2,封锁,Y=Yes,，相容的请求,N=No,，不相容的请求,2.,封锁类型的相容矩阵,X,S,-,X,N,N,Y,S,N,Y,Y,-,Y,Y,Y,T,2,T,1,在锁的相容矩阵中：,最左边一列表示事务,T1,已经获得的数据对象上的锁的类型，其中横线表示没有加锁。,最上面一行表示另一事务,T2,对同一数据对象发出的封锁请求。,T2,的封锁请求能否被满足用矩阵中的,Y,和,N,表示,Y,表示事务,T2,的封锁要求与,T1,已持有的锁相容，封锁请求可以满足,N,表示,T2,的封锁请求与,T1,已持有的锁冲突，,T2,的请求被拒绝,10.2.2,封锁,3.,封锁的粒度,X,锁和,S,锁都是加在某一个数据对象上的；,封锁的对象,:,逻辑单元，物理单元,封锁对象可以很大也可以很小,例：对整个数据库加锁,对某个属性值加锁,封锁对象的大小称为,封锁粒度,(Granularity),。,多粒度封锁,(multiple granularity locking),在一个系统中同时支持多种封锁粒度供不同的事务选择。,10.2.2,封锁,封锁粒度与系统并发度和并发控制开销密切相关,.,选择封锁粒度的原则,封锁的粒度越,大，小，,系统被封锁的对象,并发度,系统开销,少，多，,低，高，,小，大，,注：,需要处理多个关系的大量元组的用户事务：以,数据库,为封锁粒度；,需要处理大量元组的用户事务：以,关系,为封锁粒度；,只处理少量元组的用户事务：以,元组,为封锁粒度。,4.,封锁协议,运用,X,锁和,S,锁对数据对象加锁时，需要约定一些规则：,封锁协议,（,Locking Protocol,）。,何时申请,X,锁或,S,锁；,持锁时间、何时释放,不同的封锁协议，在不同的程度上为并发操,作的正确调度提供一定的保证。,常用的封锁协议：三级封锁协议,。,10.2.2,封锁,（,1,）一级封锁协议,事务,T,在修改数据,R,之前必须,先对其加,X,锁,，直到,事务结束,才释放。,正常结束（,COMMIT,）,非正常结束（,ROLLBACK,）,一级封锁协议可防止丢失修改,，并,保证,事务,T,是,可恢复,的。,在一级封锁协议中，如果是,读数据,，,不需要加锁,的，所以它,不能保证可重复读和不读“脏”数据。,10.2.2,封锁,10.2.2,封锁,T,1,T,2,Xlock A,R(A)=16,A=A-1,W(A)=15,Commit,Unlock A,Xlock A,等待,等待,等待,等待,获得,Xlock A,读,A=15,A=A-3,W(A)=12,Commit,Unlock A,没有丢失修改,事务,T1,在读,A,进行修改之前先对,A,加,X,锁,当,T2,再请求对,A,加,X,锁时被拒绝,T2,只能等待,T1,释放,A,上的锁后,T2,获得对,A,的,X,锁,这时,T2,读到的,A,已经是,T1,更新过的值,15,T2,按此新的,A,值进行运算，并将结果值,A=14,送回到磁盘。避免了丢失,T1,的更新。,读,A=15,XLOCK(A),获得