PostgreSQL中的多版本并发控制(MVCC)深入解析
引言
PostgreSQL作为一款强大的开源关系数据库管理系统,以其高性能、高可靠性和丰富的功能特性而广受欢迎。在并发控制方面,PostgreSQL采用了多版本并发控制(MVCC)机制,该机制为数据库提供了高效的数据访问和更新能力,同时保证了数据的一致性和隔离性。本文将深入解析PostgreSQL中的MVCC功能,探讨其工作原理、使用场景,并通过具体SQL示例来展示其在实际应用中的表现。
一、MVCC概述
1.1 MVCC基本概念
多版本并发控制(Multi-Version Concurrency Control,简称MVCC)是一种并发控制方法,它允许读写操作并发执行,而不会相互阻塞。在MVCC中,每个事务都会看到数据库在某个时间点的一致性快照,而这个快照是在事务开始时确定的。这样,即使其他事务在并发修改数据,当前事务仍然能够访问到修改前的数据版本,从而避免了读写冲突。
1.2 MVCC的优势
提高并发性能:
MVCC允许多个事务同时读取和写入数据,而无需相互等待,从而显著提高了数据库的并发性能。
降低死锁风险:
由于MVCC不需要传统的锁机制来管理并发事务,因此大大降低了死锁的风险。
保证数据一致性:
通过维护数据的多个版本,MVCC确保了每个事务都能看到一致性的数据视图。
支持多种隔离级别:
PostgreSQL支持多种事务隔离级别,包括读未提交、读已提交、可重复读和串行化,而MVCC是实现这些隔离级别的关键。
二、MVCC的工作原理
2.1 版本控制
在PostgreSQL中,每当有事务对数据库中的数据进行修改时,系统并不会直接覆盖原始数据,而是会创建一个新的数据版本(或称为行版本)。这个新版本包含了修改后的数据以及相关的元数据,如事务ID、时间戳等。同时,旧版本的数据仍然保留在数据库中,直到被垃圾收集器回收。
2.2 事务ID和可见性规则
每个事务在PostgreSQL中都有一个唯一的事务ID(XID),该ID用于标识事务的唯一性和顺序性。系统使用这些事务ID和一套复杂的可见性规则来确定哪个版本的数据对当前事务是可见的。通常,一个事务只能看到在其开始之前已经提交的事务所做的更改。
2.3 快照读取
当事务执行读取操作时,它会根据当前的事务ID和可见性规则,从一个或多个数据版本中选择一个合适的版本进行读取。这个被选中的版本就是该事务的快照。由于快照是在事务开始时确定的,因此即使有其他事务在并发修改数据,读取事务也能保证数据的一致性。
2.4 Undo日志
PostgreSQL使用Undo日志来支持MVCC的实现。Undo日志记录了数据修改前的状态,以便在需要时能够回滚事务或提供旧版本的数据。当事务提交时,其所做的更改会被永久保存到数据库中,而相应的Undo日志则会被保留一段时间以便支持并发控制和数据恢复。
三、MVCC的使用场景和示例
3.1 使用场景
MVCC在多种场景下都能发挥重要作用,以下是一些典型的使用场景:
交易型网站:
在交易型网站中,用户的交易数据需要进行持久化存储,并且需要保证数据的一致性和可靠性。使用MVCC可以在不影响并发性能的情况下实现数据的读写操作。
大型企业应用:
在大型企业应用中,通常会有多个用户同时访问数据库,并且会有大量的数据更新操作。使用MVCC可以确保数据更新操作的同时不影响其他用户对数据的访问。
数据仓库:
在数据仓库中,通常会有大量的数据分析和报告需求,这会导致对数据库的大量读取操作。MVCC可以确保读取操作的同时不受到写入操作的影响。
实时数据分析:
在需要进行实时数据分析的场景中,通常需要对大量的数据进行读取和分析操作。MVCC可以提高数据库的并发读取能力,从而提高数据分析的效率。
3.2 具体SQL示例
假设我们有一个名为orders的表,用于存储订单信息,表结构如下:
CREATE TABLE orders ( id SERIAL PRIMARY KEY, product_id INT, quantity INT, order_date TIMESTAMP
);
现在,我们有两个事务T1和T2,它们将尝试读取并更新同一个订单的数量。
3.2.1 事务T1
事务T1开始,并读取id为1的订单的数量:
-- 事务T1: 开始事务
BEGIN; -- 读取订单数量
SELECT quantity FROM orders WHERE id = 1;
-- 假设此时返回的结果为 10 -- ... 这里可能还有其他操作,但还没有提交事务 ...
3.2.2 事务T2
在事务T1还在进行时,事务T2开始并修改了同一个订单的数量,然后提交事务:
-- 事务T2: 开始事务
BEGIN; -- 更新订单数量
UPDATE orders SET quantity = quantity + 5 WHERE id = 1; -- 提交事务
COMMIT;
此时,orders表中id为1的记录的quantity字段被更新为15。
3.2.3 事务T1继续执行
回到事务T1,尽管事务T2已经修改了订单数量并提交了事务,但事务T1仍然只能看到它开始时的快照中的数据:
-- 事务T1: 继续执行(仍然在同一个事务中)
-- 再次读取订单数量(注意,这里仍然返回的是10,因为T1的快照是在T2修改之前确定的)
SELECT quantity FROM orders WHERE id = 1;
-- 假设此时返回的结果仍然是 10 -- ... 进行其他操作 ... -- 最后,事务T1提交(此时它可能看到更新的数量,但在这个例子中,我们关注的是T1在提交前的视图)
COMMIT;
然而,需要注意的是,在PostgreSQL中,如果事务T1在提交时再次查询同一个订单,它将看到最新的已提交数据(即15),因为此时T1的快照已经不再是限制因素了。但在上面的示例中,我们关注的是事务T1在提交之前所看到的数据视图。
四、MVCC的实现细节
4.1 隐藏的系统字段
PostgreSQL的每个表中都有一些系统隐藏字段,这些字段在MVCC的实现中起着关键作用。其中一些重要的隐藏字段包括:
xmin:插入或更新记录时的事务ID。它标识了哪个事务创建了或最后更新了这条记录。
xmax:删除记录或创建这条记录的新版本时的事务ID。如果xmax为0,则表示这条记录还没有被删除或更新为新版本。
cmin/cmax:在同一个事务中多个语句命令的序列值。它们用于在同一个事务中实现版本可见性判断。
4.2 事务的可见性判断
PostgreSQL通过一系列复杂的规则来判断一个事务是否能看到一个数据版本。这些规则基于事务ID、xmin、xmax等字段的值,以及事务的隔离级别和状态。具体来说,一个数据版本对于一个事务是可见的,当且仅当满足以下条件之一:
该数据版本的xmin小于或等于当前事务的开始事务ID,并且该版本的xmax为0或大于当前事务的开始事务ID(表示该版本在事务开始时已经存在且尚未被删除或更新)。
如果当前事务正在执行一个UPDATE或DELETE操作,并且它试图修改或删除一个数据版本,那么该版本对当前事务是可见的,即使它通常不应该被其他事务看到(这种情况通常发生在行级锁和可见性判断的复杂交互中)。
4.3 垃圾收集
随着时间的推移,数据库中会积累大量的旧版本数据,这些数据不再被任何事务访问,但仍然占用存储空间。为了回收这些空间,PostgreSQL会定期运行VACUUM进程来清理旧版本的数据。VACUUM进程会扫描数据库中的表和索引,并删除不再需要的旧版本数据。同时,VACUUM还会更新表的统计信息,以帮助优化器生成更好的查询计划。
4.4 和mysql中mvcc的实现对比
4.4.1 MySQL 的 MVCC 实现(以 InnoDB 存储引擎为例)
a. 隐藏字段
InnoDB 在每行数据中也增加了隐藏字段,如 DB_TRX_ID(最近修改该行的事务ID)、DB_ROLL_PTR(指向undo日志记录的指针,用于恢复旧版本的数据)。
b. Read Views
InnoDB 使用 Read Views 来决定哪些事务ID对当前事务是可见的。Read Views 包含了事务开始时刻系统中所有活跃事务的列表。
c. Undo 日志
InnoDB 使用 undo 日志来存储行的旧版本数据。当需要读取旧版本的数据时,InnoDB 会通过 DB_ROLL_PTR 指针找到对应的 undo 日志记录。
d. 垃圾回收
InnoDB 通过 Purge 线程来清理不再需要的 undo 日志记录和旧版本的数据。Purge 线程会定期检查并删除那些事务ID小于当前系统中最老活跃事务ID的 undo 日志记录。
4.4.2 对比分析
实现细节:
PostgreSQL 和 InnoDB 在实现 MVCC 时都使用了隐藏的系统列和 undo 日志,但 PostgreSQL 使用了更复杂的可见性算法和快照机制,而 InnoDB 则通过 Read Views 来判断数据的可见性。
性能:
两者在性能上各有优势,具体取决于应用场景和数据库配置。PostgreSQL 的 MVCC 实现可能更适合需要复杂查询和事务控制的场景,而 InnoDB 的实现则可能在高并发写入场景下表现更好。
维护:
PostgreSQL 的 VACUUM 操作需要更频繁地执行,以确保数据库的性能和空间利用率。InnoDB 的 Purge 线程则相对自动化,减少了管理员的干预。
兼容性:
MySQL 的其他存储引擎(如 MyISAM)并不支持 MVCC,而 PostgreSQL 的所有表都默认支持 MVCC。
五、结论
多版本并发控制(MVCC)是PostgreSQL中一个非常重要的并发控制机制,它通过维护数据的多个版本来实现高效的并发读写操作,同时保证了数据的一致性和隔离性。本文深入解析了MVCC的工作原理、使用场景和实现细节,并通过具体SQL示例展示了其在实际应用中的表现。希望这些内容能够帮助读者更好地理解MVCC在PostgreSQL中的作用和价值。
相关文章:

PostgreSQL中的多版本并发控制(MVCC)深入解析
引言 PostgreSQL作为一款强大的开源关系数据库管理系统,以其高性能、高可靠性和丰富的功能特性而广受欢迎。在并发控制方面,PostgreSQL采用了多版本并发控制(MVCC)机制,该机制为数据库提供了高效的数据访问和更新能力…...

SpringBoot项目-实现简单的CRUD功能和分页查询
背景 本博文主要是创建了一个新的SpringBoot项目,实现基本的增删改查,分页查询,带条件的分页查询功能。是方便初学者学习后端项目的一个比较清晰明了的实践代码,读者可根据博文,从自己动手创建一个新的SpringBoot项目…...

CCF编程能力等级认证GESP—C++2级—20240907
CCF编程能力等级认证GESP—C2级—20240907 单选题(每题 2 分,共 30 分)判断题(每题 2 分,共 20 分)编程题 (每题 25 分,共 50 分)数位之和小杨的矩阵 单选题(每题 2 分,共…...

C语言手撕实战代码_二叉排序树(二叉搜索树)_构建_删除_插入操作详解
二叉排序树习题1.设计算法构建一棵二叉排序树(又称二叉搜索树BST)2.查找二叉排序树中结点为x的结点所在的层数3.删除二叉排序树T中值为x的结点4.查找二叉排序树中所有小于key的关键字5.编写算法,将一棵二叉树t分解成两棵二叉排序树t1和t2,使得t1中的所有…...

YC教父的创始人模式VS职业经理人模式:AI时代的独立开发者崛起
近年来,由风投资助的创始人模式因其相对较低的入门门槛而在创业圈内广受欢迎。然而,真正的挑战在于独立开发者(一人商业)模式。随着AI技术的飞速发展,一人商业模式有望成为未来的主流。本文将探讨独立开发者的工作范围…...

[SUCTF 2019]Pythonginx
给了源码 app.route(/getUrl, methods[GET, POST]) def getUrl():url request.args.get("url")host parse.urlparse(url).hostnameif host suctf.cc:return "我扌 your problem? 111"parts list(urlsplit(url))host parts[1]if host suctf.cc:retu…...

省市县相关校验sql随笔
1.层级校验 要判断一个给定的省、市、区(县)名字是否符合正确的层级关系,假设你的表结构如下: CREATE TABLE regions (id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(255),parent_id INT, -- 指向上一级区域的id,例如市的parent_id指向省的…...

uniapp ios sticky定位,内部 u-tabs(包含scroll-view)消失问题
uniapp中用sticky定位时,元素内部如果有scroll-view,ios在触发bounce机制时,scroll-view的元素会消失,解决方法是页面上包一层高度为100vh的scroll-view <scroll-view style"height: 100vh;" scroll-y scrolltolowe…...

web群集--nginx配置文件location匹配符的优先级顺序详解及验证
文章目录 前言优先级顺序优先级顺序(详解)1. 精确匹配(Exact Match)2. 正则表达式匹配(Regex Match)3. 前缀匹配(Prefix Match) 匹配规则的综合应用验证优先级 前言 location的作用 在 NGINX 中࿰…...

Vivado编译报错黑盒子问题
1 问题描述 “Black Box Instances: Cell **** of type ** has undefined contents and is considered a back box. The contents of this cell must be defined for opt_design to complete successfully.” 检查工程代码提示的模块,该模块为纯手写的Veril…...

【建造者模式】
建造者模式 Builder Pattern 属于创建型模式是将一个复杂对象的构建与它的标识分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示关键点:用户只需要指定需要建造的类型就可以获得对象,建造过程及细节不需要了解 实现 demo 需要构建的对象 Data pu…...

自动化表格处理的革命:智能文档系统技术解析
在当今数据驱动的商业环境中,表格数据的自动化处理成为了企业提高效率、降低成本的关键。企业智能文档系统在智能表格识别方面展现出卓越的性能,通过精准识别和处理各种通用表格,显著提升了企业文档管理的智能化水平。本文将深入探讨该系统在…...

【Hot100】LeetCode—394. 字符串解码
目录 1- 思路栈实现四种情况处理 2- 实现⭐394. 字符串解码——题解思路 3- ACM 实现 原题链接:394. 字符串解码 1- 思路 栈实现四种情况处理 ① 遇到数字,进行倍数相加 、②遇到左括号,压栈之前的元素、③遇到右括号弹出,栈进行…...

12. 如何在MyBatis中进行分页查询?常见的分页实现方式有哪些?
在MyBatis中,分页查询是一种常见的需求,尤其是在处理大数据量的情况下。MyBatis本身不直接提供分页功能,但可以通过以下几种常见的实现方式来实现分页查询。 1. 手动分页 这是最基本的分页方式,直接在SQL语句中添加分页参数。不同…...

@[TOC](力扣题目-滑动窗口-qsort排序-二分法查找)
通信 LCR 009. 乘积小于 K 的子数组268. 丢失的数字287. 寻找重复数 LCR 009. 乘积小于 K 的子数组 已解答 滑动窗口 给定一个正整数数组 nums和整数 k ,请找出该数组内乘积小于 k 的连续的子数组的个数。 示例 1: 输入: nums [10,5,2,6], k 100 输出: 8 解释…...

Docker容器相关命令
Docker是一种容器化技术,可以帮助用户更轻松地创建、部署和管理容器。下面是一些常见的Docker容器管理任务: 创建容器:使用Docker镜像创建一个新的容器。 docker run image_name列出容器:查看当前运行的容器列表。 docker ps启动容…...

【老课推荐】基于LangChain和知识图谱的大模型医疗问答机器人项目
在当今数据驱动和人工智能主导的时代,大模型和知识图谱的结合是一个重要的研究和应用方向。大模型实战课程通过48课时,分为六个主要章节,涵盖了从基本概念到高级应用的多方面内容。学员将通过本课程学习如何使用LangChain和OpenAI进行开发&am…...

Adobe Sensei——自动化视频编辑、特效应用和素材增强,通过AI技术快速优化视频内容,自动修复视频质量、自动添加背景音乐或字幕
一、Adobe Sensei介绍 Adobe Sensei 是 Adobe 公司开发的一款基于人工智能和机器学习技术的平台,旨在增强其各种创意、文档和体验管理工具。Adobe Sensei 通过深度学习、计算机视觉、自然语言处理(NLP)等先进技术,帮助用户在 Ado…...

【AIGC数字人】EchoMimic:基于可编辑关键点条件的类人音频驱动肖像动画
GitHub:https://github.com/BadToBest/EchoMimic 论文: https://arxiv.org/pdf/2407.08136 comfyui: https://github.com/smthemex/ComfyUI_EchoMimic 相关工作 Wav2Lip Wav2Lip是一个开创性的工作 ,但输出会出现面部模糊或扭…...

变量数据类型 Day3
1. 变量 1.1 变量的概念 变量是计算机内存中的一块存储单元,是存储数据的基本单元变量的组成包括:数据类型、变量名、值,后文会具体描述变量的本质作用就是去记录数据的,比如说记录一个人的身高、体重、年龄,就需要去…...

SpringBoot2:请求处理原理分析-RESTFUL风格接口
一、RESTFUL简介 Rest风格支持(使用HTTP请求方式,动词来表示对资源的操作) 以前:/getUser 获取用户 /deleteUser 删除用户 /editUser 修改用户 /saveUser 保存用户 现在: /user GET-获取用户 DELETE-删除用户 PUT-修改…...

[Linux][配置]Linux修改history存储的最大记录数
Linux修改History最大记录为20000行 sed -i s/^HISTSIZE1000/HISTSIZE20000/ /etc/profile source /etc/profile 在 Linux 系统中,HISTSIZE 环境变量用于定义历史记录的大小,即在终端中可以回溯的命令数量。默认情况下,这个值通常是 1000&…...

代码随想录 刷题记录-28 图论 (5)最短路径
一、dijkstra(朴素版)精讲 47. 参加科学大会 思路 本题就是求最短路,最短路是图论中的经典问题即:给出一个有向图,一个起点,一个终点,问起点到终点的最短路径。 接下来讲解最短路算法中的 d…...

大数据-124 - Flink State 01篇 状态原理和原理剖析:状态类型 执行分析
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!! 目前已经更新到了: Hadoop(已更完)HDFS(已更完)MapReduce(已更完&am…...

C++复习day04
一、函数重载 1.什么是函数重载? 自然语言中,一个词可以有多重含义,人们可以通过上下文来判断该词真实的含义,即该词被重 载了。 比如:以前有一个笑话,国有两个体育项目大家根本不用看,也不用…...

[苍穹外卖]-04菜品管理接口开发
效果预览 新增菜品 需求分析 查看产品原型分析需求, 包括用到哪些接口, 业务的限制规则 业务规则 菜品名称必须是唯一的菜品必须属于某个分类下, 不能单独存在新增菜品时可以根据情况选择菜品的口味每个菜品必须对应一张图片 接口设计 根据类型查询分类接口 文件上传接口 …...

gitlab 启动/关闭/启用开机启动/禁用开机启动
文章目录 启动 gitlab关闭 gitlab查看 gitlab 运行状态启用 gitlab 开机启动禁用 gitlab 开机启动GitlabGit启动 gitlab hxstrive@localhost:~$ sudo gitlab-ctl start ok: run: alertmanager: (pid 65953) 0s ok: run: gitaly: (pid 65965) 0s ok: run: gitlab-exporter: (pi…...

中间件解析漏洞(附环境搭建教程)
⼀:IIS解析漏洞 环境资源: https://download.csdn.net/download/Nai_zui_jiang/89717504 环境安装 windows2003iis6 1.创建新的虚拟机 2.在下⼀步中选择我们的iso⽂件镜像 vm已主动识别到windows2003 3.产品密钥⽹上搜⼀个 密码自己设置一个简单的&…...

matlab实现kaiser窗+时域采样序列(不管原信号拉伸成什么样子)是一样的,变到频谱后再采样就是一样的频域序列。
下图窗2的频谱在周期化的时候应该是2(w-k*pi/T)我直接对2w减得写错了 可见这两个kaiser窗频谱不一样,采样间隔为2T的窗,频谱压缩2倍,且以原采样频率的一半周期化。 但是这两个不同的kaiser窗在频域采样点的值使完全一…...

git为不同的项目设置不同的提交作者
方法1:找到项目的.git文件夹打开 打开config在下面添加自己作者信息 [user]name 作者名email 邮箱方法2:直接在.git文件夹设置作者名(不使用–global参数) git config user.name "xxxxx"如果想要修改之前提交的…...