京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
MySQL 是一种流行的关系型数据库管理系统,它支持事务。在 MySQL 中,默认的事务隔离级别是可重复读。这是因为可重复读可以提供更高的并发性和数据完整性。
事务隔离级别是指在多个事务同时访问同一个数据库时,每个事务所看到的数据的一致性程度。MySQL 支持四种事务隔离级别:读未提交(Read Uncommitted)、读已提交(Read Committed)、可重复读(Repeatable Read)和串行化(Serializable)。每个级别都有其优点和缺点,但默认的隔离级别是可重复读。
可重复读的隔离级别可以保证在同一个事务中对相同数据的多次读取结果始终相同,即使在事务执行期间有其他事务对该数据进行了修改。这意味着在可重复读级别下,一个事务可以读取到自己开启后的状态,而不会受到其他事务的影响。
MySQL 默认采用可重复读的原因在于其具有以下优点:
数据一致性 可重复读级别可以避免脏读、不可重复读和幻读等问题,确保数据的一致性和完整性。换句话说,如果两个事务同时访问同一张表,在可重复读级别下,每个事务将看到自己独立的视图,从而避免出现数据不一致的情况。
更高的并发性 可重复读级别下,多个事务可以并发执行,而不会相互影响。每个事务都可以看到它执行时的快照,保证了数据的一致性和隔离性。
兼容性 MySQL 默认为可重复读级别,这与其他主流数据库系统(如 Oracle 和 SQL Server)中使用的默认级别类似。这样做有助于降低迁移成本,并简化开发人员的工作。
在某些情况下,可重复读级别可能会导致一些问题。例如,在高并发负载下,如果一个事务长时间持有锁,则可能会阻塞其他事务而导致性能下降。此外,可重复读级别不能解决所有的并发问题,因为在某些情况下仍然可能出现死锁等问题。
因此,在实际应用中,开发人员需要根据具体业务需求选择合适的事务隔离级别。如果需要更高的并发性,请考虑使用读已提交或读未提交级别;如果需要更严格的数据一致性,请考虑使用串行化级别。
总之,MySQL 采用可重复读级别作为默认事务隔离级别是基于其数据一致性、并发性和兼容性等方面的考虑。但是,在实际应用中,开发人员需要根据具体情况进行选择,并注意隔离级别可能导致的问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09在日常办公数据分析中,Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计,将杂乱无章的数 ...
2026-02-09表结构数据作为结构化数据的核心载体,其“获取-加工-使用”全流程,是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展专业工作的 ...
2026-02-09在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04