并发操作带来的问题
数据库并发操作通常会带来三个问题：丢失更新问题、读脏数据问题、不可重复读问题。
丢失更新问题
即一个事务对数据库的更新操作没有保证对其他事务可见。
例如，数据库中A的初始值为100，事务T1对A减30，事务T2对A减50，那么最后结果肯定应该是20。但按照表中进行，最后结果却是50，即丢失了事务T1对数据库的更新。
| 时间 | 事务T1 | 数据库中的值 | 事务T2 |
| t0 | 100 | ||
| t1 | FIND A | ||
| t2 | FIND A | ||
| t3 | A=A-30 | ||
| t4 | A=A-50 | ||
| t5 | UPDATE A | ||
| t6 | 70 | UPDATE A | |
| t7 | 50 |
读脏数据问题
在数据库中，把为提交的随后被撤销的数据称为“脏数据”。
例如，事务T1把A的值修改为70，但尚未提交（没做COMMIT操作），事务T2紧随着读取了未提交的A值。随后事务T1做ROLLBACK操作将A恢复成100，但事务T2还在使用被撤销了的A值70.
| 时间 | 事务T1 | 数据库中的值 | 事务T2 |
| t0 | 100 | ||
| t1 | FIND A | ||
| t2 | A=A-30 | ||
| t3 | UPDATE A | ||
| t4 | 70 | FIND A | |
| t5 | ROLLBACK | ||
| t6 | 100 |
不可重复读问题
例如：T1需要两次读取同一数据项A，但在两次读取的间隔中，另一个事务修改了A的值。因此T1在两次读取同一数据项A时却得到了不同的值。
这些问题都需要并发控制子系统来解决。通常采用封锁的技术实现。
封锁技术
排他性锁（X锁、写锁）
即Java语言中的悲观锁。如果事务T对某个数据R（可以是数据项、记录、数据集甚至是数据库）实现了X锁，那么在T对数据R解除封锁之前，不允许其他事务对改数据加任何锁。
使用X锁的操作：申请锁：XFIND R；解除锁： XRELEASE R。
过早的解除X锁，可能使其他事务获取未提交的数据（且随后被回滚），这样会造成丢失更新问题。所以在系统中不需要写解除锁语句，该语句包含在COMMIT或ROLLBACK中。
共享性锁（S锁、读锁）
X锁并发度低，只允许一个事务独锁数据。S锁允许并发读。
如果事务T对某数据R加上S锁后，仍允许其他事务再对该数据加S锁，但对该数据的所有S锁被释放之前不允许对该数据加X锁。这种锁称为S锁。
S锁不必非要合并到事务的结束操作中，可以随时根据需要解除S锁。
锁的相容矩阵
表中事务T1表示对数据做出某种封锁或者不加锁，然后T2在对同一数据请求某种封锁或者不加锁。表中Y表示相同，N表示不相容。如果两个封锁是不相容的，那么后提出封锁的事务需要等待。
| T1\T2 | X | S | -- |
| X | N | N | Y |
| S | N | Y | Y |
| -- | Y | Y | Y |
封锁的粒度
封锁对象的大小称为封锁的粒度。封锁对象可以是属性值、属性值集合、元组、关系、索引项、整个索引、整个数据库等逻辑单元，也可以是页、块等物理单元。
三级封锁协议：
封锁带来的问题
活锁、饥饿、死锁
可以参照Java的活锁、饥饿和死锁来对比学习。
SQL对事务并发处理的支持
SQL2对事务的存取模式和隔离级别做了具体规定：
存取模式：
- READ ONLY：只读型
- READ WRITE：读写型，默认是读写型
这两种模式可以使用下列SQL语句定义：
SET TRANSACTION READ ONLY
SET TRANSACTION READ WRITE隔离级别：
SQL2提供4种隔离级别：
- SERIALIZABLE（可串行化）：默认。
- REPEATABLE READ（可重复读）
- READ COMMITTED（读提交数据）
- READ UNCOMMITTED（可读取未提交数据）
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL 四选一