事务

有业务或者逻辑关联性质的多条sql语句的结合。
果你的项目属于单体架构的话，你接触到的往往就是数据库事务了。
说到事务自然就要说到老生常谈的ACID特性了。

原子性（Atomicity） ： 事务是最小的执行单位，不允许分割。事务的原子性确保动作要么全部完成，要么完全不起作用；
一致性（Consistency）： 执行事务前后，数据保持一致，例如转账业务中，无论事务是否成功转账者收款人的总额应该是不变的；
隔离性（Isolation）： 并发访问数据库时，一个用户的事务不被其他事务所干扰，各并发事务之间数据库是独立的；
持久性（Durability）： 一个事务被提交之后。它对数据库中数据的改变是持久的，即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。

我们这里以 MySQL 的 InnoDB 引擎为例来简单说一下。
MySQL InnoDB 引擎使用 redo log(重做日志) 保证事务的持久性，使用 undo log(回滚日志) 来保证事务的原子性。
MySQL InnoDB 引擎通过 锁机制、MVCC 等手段来保证事务的隔离性（ 默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ ）。
保证了事务的持久性、原子性、隔离性之后，一致性才能得到保障。

大多数情况下 不过是java并发 还是数据库事务 还是分布式 都符合---并发即风险
在并发的场景下 事务常见的四个问题：
脏读（Dirty read）: 当一个事务正在访问数据并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时另外一个事务也访问了这个数据，然后使用了这个数据。因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读到的这个数据是“脏数据”，依据“脏数据”所做的操作可能是不正确的。
（核心是读 也就是数据的获取 在数据修改过程中 还没修改完就被读走了）

丢失修改（Lost to modify）: 指在一个事务读取一个数据时，另外一个事务也访问了该数据，那么在第一个事务中修改了这个数据后，第二个事务也修改了这个数据。这样第一个事务内的修改结果就被丢失，因此称为丢失修改。 例如：事务 1 读取某表中的数据 A=20，事务 2 也读取 A=20，事务 1 修改 A=A-1，事务 2 也修改 A=A-1，最终结果 A=19，事务 1 的修改被丢失。
（核心是写 数据的操作 两个线程同时修改数据 其中一个被覆盖，有点类似未加synchronized的方法变量i被两线程线程同时+1 ）

不可重复读（Unrepeatable read）: 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，另一个事务也访问该数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改导致第一个事务两次读取的数据可能不太一样。这就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的情况，因此称为不可重复读。
（核心是读 是数据的获取 和脏读一次读错比 它是读了多次 多次之间数据另一个线程修改）
幻读（Phantom read）: 幻读与不可重复读类似。它发生在一个事务（T1）读取了几行数据，接着另一个并发事务（T2）插入了一些数据时。在随后的查询中，第一个事务（T1）就会发现多了一些原本不存在的记录，就好像发生了幻觉一样，所以称为幻读。
（和一条很类似 上一条一个线程突然捣乱修改了数据 这次是一个线程生成了多余的数据）

为了应对以上这些问题，数据库设定了相应的隔离级别
READ-UNCOMMITTED(读取未提交)： 最低的隔离级别，允许读取尚未提交的数据变更，可能会导致脏读、幻读或不可重复读。
READ-COMMITTED(读取已提交)： 允许读取并发事务已经提交的数据，可以阻止脏读，但是幻读或不可重复读仍有可能发生。
REPEATABLE-READ(可重复读)： 对同一字段的多次读取结果都是一致的，除非数据是被本身事务自己所修改，可以阻止脏读和不可重复读，但幻读仍有可能发生。
SERIALIZABLE(可串行化)： 最高的隔离级别，完全服从 ACID 的隔离级别。所有的事务依次逐个执行，这样事务之间就完全不可能产生干扰，也就是说，该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读。

最后拓展一些阿里巴巴java开发手册的数据库实践：

1 模糊查询：低数据量下可以使用 高数据量下【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。

2 外键和级联：【强制】不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。

说明:以学生和成绩的关系为例，学生表中的 student_id 是主键，那么成绩表中的 student_id 则为外键。如果更新学生表中的 student_id，同时触发成绩表中的 student_id 更新，即为级联更新。外键与级联更新适用于单机低并发，不适合分布式、高并发集群;级联更新是强阻塞，存在数据库更新风暴的风 险;外键影响数据库的插入速度

3 对于@Transactional事务注解，阿里巴巴开发手册这样说到：
【参考】@Transactional事务不要滥用。事务会影响数据库的QPS，另外使用事务的地方需要考虑各方面的回滚方案，包括缓存回滚、搜索引擎回滚、消息补偿、统计修正等。

-- 左外连接 left join
如果数据不存在，左表记录会出现，而右表为null填充
-- 右外连接 right join
如果数据不存在，右表记录会出现，而左表为null填充