數據庫管理系統（DBMS）- 並發控制：初學者指南

你好，未來的數據庫大師！今天，我們將踏上一段令人興奮的旅程，探索數據庫管理系統（DBMS）中的並發控制世界。別擔心你是新來的；我將成為你友好的導遊，我們將一步步地探索這個主題。所以，來一杯咖啡，讓我們開始吧！

什麼是並發控制？

在我們深入細節之前，讓我們先了解一下並發控制是什麼。想像一個忙碌的餐廳，裡面的多名服務生正在同時點菜和上菜。沒有正確的協調，將會陷入混亂！同樣地，在數據庫中，多個用戶或進程可能會同時嘗試訪問和修改數據。並發控制就像餐廳中的領班服務生，確保一切順利進行，不發生衝突。

現在，讓我們探討在DBMS中用於並發控制的主要技術。

鎖定協議

理解鎖定

鎖定就像酒店房門上的「請勿打擾」標誌。當一個交易需要訪問數據時，它會在其上放置一個鎖定，告訴其他人：「嘿，我正在這裡工作！」

鎖定類型

鎖定類型	描述	使用案例
共享鎖（S）	允許多個交易讀取數據	讀取數據而不進行修改
獨佔鎖（X）	只有一個交易可以持有這個鎖定	寫入或更新數據

兩階段鎖定（2PL）協議

這個協議就像一場舞蹈，有兩個主要的動作：

1. 成長階段：獲取鎖定，不要釋放任何鎖定。
2. 縮小階段：釋放鎖定，不要獲取任何鎖定。

讓我們看一個簡單的例子：

BEGIN TRANSACTION;
-- 成長階段
LOCK TABLE users IN EXCLUSIVE MODE;
UPDATE users SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
LOCK TABLE transactions IN EXCLUSIVE MODE;
INSERT INTO transactions (user_id, amount) VALUES (1, -100);
-- 縮小階段
UNLOCK TABLE users;
UNLOCK TABLE transactions;
COMMIT;

在這個例子中，我們首先鎖定我們需要的表，執行我們的操作，然後在提交交易之前釋放鎖定。

死鎖：舞蹈出了問題

想像兩個舞者都在等待對方先動作。那就是死鎖！在數據庫中，當兩個交易都在等待對方釋放鎖定時，就會發生這種情況。

為了防止死鎖，我們使用以下技術：

1. 超時：如果一個交易等待時間過長，它將被回滾。
2. 死鎖偵測：系統主動尋找死鎖並解決它們。

時戳協議

現在，讓我們換個方向，來討論時戳協議。這些就像給每個進入系統的交易一個帶有時戳的唯一票據。

基本時戳排序（TO）協議

在這個協議中，我們使用時戳來確定衝突操作的順序。這就像根據顧客到達餐廳的時間來為他們服務。

以下是它的工作原理：

1. 每個數據項X都有兩個時戳值：

• W-timestamp(X)：成功寫入X的任何交易的最大時戳。
• R-timestamp(X)：成功讀取X的任何交易的最大時戳。

2. 當一個交易T嘗試讀取X時：

• 如果TS(T) < W-timestamp(X)，T太遲了，必須被終止並重啟。
• 否則，允許T讀取X並將R-timestamp(X)設為max(R-timestamp(X), TS(T))。

3. 當一個交易T嘗試寫入X時：

• 如果TS(T) < R-timestamp(X) 或 TS(T) < W-timestamp(X)，T太遲了，必須被終止並重啟。
• 否則，允許T寫入X並將W-timestamp(X)設為TS(T)。

讓我們看一個例子：

class DataItem:
def __init__(self):
self.value = None
self.r_timestamp = 0
self.w_timestamp = 0

def read(transaction, data_item):
if transaction.timestamp < data_item.w_timestamp:
print(f"交易 {transaction.id} 太遲了，無法讀取。終止...")
abort(transaction)
else:
print(f"交易 {transaction.id} 讀取值：{data_item.value}")
data_item.r_timestamp = max(data_item.r_timestamp, transaction.timestamp)

def write(transaction, data_item, new_value):
if (transaction.timestamp < data_item.r_timestamp or
transaction.timestamp < data_item.w_timestamp):
print(f"交易 {transaction.id} 太遲了，無法寫入。終止...")
abort(transaction)
else:
print(f"交易 {transaction.id} 寫入值：{new_value}")
data_item.value = new_value
data_item.w_timestamp = transaction.timestamp

def abort(transaction):
print(f"交易 {transaction.id} 終止並將重啟。")

在這個例子中，我們根據時戳排序協議實現了基本的讀取和寫入操作。系統在允許操作之前會檢查時戳，並相應地更新它們。

Thomas 寫入規則：一個聰明的優化

Thomas 寫入規則就像讓一個跑得快的選手在一個跑得慢的選手前面超車。它允許我們忽略一些「太遲」的寫入操作，而不終止交易。

以下是它的工作原理：

如果TS(T) < W-timestamp(X)，我們不終止T，而是簡單地忽略這個寫入操作。這是安全的，因為被寫入的值反正已經過時了。

讓我們修改我們的寫入函數以包括Thomas 寫入規則：

def write_with_thomas_rule(transaction, data_item, new_value):
if transaction.timestamp < data_item.r_timestamp:
print(f"交易 {transaction.id} 太遲了，無法寫入。終止...")
abort(transaction)
elif transaction.timestamp < data_item.w_timestamp:
print(f"交易 {transaction.id} 的寫入由於Thomas 寫入規則而被忽略。")
else:
print(f"交易 {transaction.id} 寫入值：{new_value}")
data_item.value = new_value
data_item.w_timestamp = transaction.timestamp

這個優化有助於減少不必要的交易終止，提高整個系統的性能。

總結

我們今天涵蓋了很多內容，從鎖定協議到時戳協議。記住，並發控制就是關於在混亂的同期數據庫操作中保持秩序。這就像在繁忙的交叉路口當交通警察，確保每個人都能安全抵達目的地。

隨著你在數據庫世界的旅程繼續，你將會遇到更多先進的概念和技術。但現在，為自己掌握了並發控制的基本概念而給自己一個鼓勵吧！

繼續練習，保持好奇心，並且快樂編程！

Credits: Image by storyset