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這篇文章主要介紹了并發操作帶來的數據不一致性有哪些，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
并發操作帶來的數據不一致性包括三類：丟失修改、不可重復讀和讀“臟”數據。避免不一致性的方法和技術就是并發控制，最常用的技術是封鎖技術；也可以用其他技術，例如在分布式數據庫系統中可以采用時間戳方法來進行并發控制。
并發操作帶來的數據不一致性包括三類：丟失修改、不可重復讀和讀“臟”數據。
1、丟失修改（Lost Update）
兩個事務T1和T2讀入同一數據并修改,T2提交的結果破壞了（覆蓋了）T1提交的結果，導致T1的修改被丟失。
2、不可重復讀(Non -Repeatable Read)
不可重復讀是指事務T1讀取數據后，事務T2執行更新操作，使T1無法再現前一次讀取結果。
3、讀“臟”數據(Dirty Read)
讀“臟”數據是指事務T1修改某一數據，并將其寫回磁盤，事務T2讀取同一數據后，T1由于某種原因被撤銷，這時T1已修改過的數據恢復原值，T2讀到的數據就與數據庫中的數據不一致，則T2讀到的數據就為“臟”數據，即不正確的數據。
用什么方法能避免各種不一致的情況？
避免不一致性的方法和技術就是并發控制，最常用的技術是封鎖技術；也可以用其他技術，例如在分布式數據庫系統中可以采用時間戳方法來進行并發控制。
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“并發操作帶來的數據不一致性有哪些”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!
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