1. 脏读（Dirty Read）
定义：
一个事务读取了另一个未提交事务修改的数据。如果未提交的事务回滚，那么读取到的数据就是无效的（即“脏数据”）。
示例：
事务 A 修改某一行数据，将值从
100改为200，但尚未提交。事务 B 读取该行数据，得到值
200。事务 A 回滚，将值恢复为
100。事务 B 读取到的
200是无效的（脏数据）。
原因：
事务 B 读取了事务 A 未提交的数据。
事务 A 回滚后，事务 B 的数据不一致。
影响：
读取到无效数据，可能导致逻辑错误。
对应隔离级别：
读未提交（Read Uncommitted）：允许脏读。
读已提交（Read Committed） 及以上：禁止脏读。
2. 不可重复读（Non-repeatable Read）
定义：
在一个事务中，多次读取同一行数据时，由于其他事务的修改，导致前后读取的结果不一致。
示例：
事务 A 读取某一行数据，值为
100。事务 B 修改了这一行数据，将值改为
200，并提交。事务 A 再次读取同一行数据时，发现值变为
200。
原因：
其他事务对同一行数据进行了**更新（UPDATE）**操作。
事务 A 在两次读取之间，数据被修改。
影响：
事务 A 的结果不一致，可能导致逻辑错误。
对应隔离级别：
读未提交（Read Uncommitted） 和 读已提交（Read Committed）：允许不可重复读。
可重复读（Repeatable Read） 及以上：禁止不可重复读。
3. 幻读（Phantom Read）
定义：
在一个事务中，多次执行相同的查询时，由于其他事务的插入或删除操作，导致前后查询的结果集不一致（新增或减少了行）。
示例：
事务 A 查询某个条件的数据，返回
10条记录。事务 B 插入了一条符合条件的新记录，并提交。
事务 A 再次查询相同条件时，发现返回了
11条记录。
原因：
其他事务对符合查询条件的范围进行了**插入（INSERT）或删除（DELETE）**操作。
事务 A 在两次查询之间，数据集中新增或减少了行。
影响：
事务 A 的结果集不一致，可能导致逻辑错误。
对应隔离级别：
读未提交（Read Uncommitted）、读已提交（Read Committed） 和 可重复读（Repeatable Read）：允许幻读。
串行化（Serializable）：禁止幻读。
4. 事务隔离级别与现象的关系
以下是不同隔离级别对脏读、不可重复读和幻读的解决能力：
| 隔离级别 | 脏读（Dirty Read） | 不可重复读（Non-repeatable Read） | 幻读（Phantom Read） |
|---|---|---|---|
| 读未提交（Read Uncommitted） | 可能发生 | 可能发生 | 可能发生 |
| 读已提交（Read Committed） | 不会发生 | 可能发生 | 可能发生 |
| 可重复读（Repeatable Read） | 不会发生 | 不会发生 | 可能发生 |
| 串行化（Serializable） | 不会发生 | 不会发生 | 不会发生 |
5. 总结
| 现象 | 定义 | 原因 | 对应隔离级别 |
|---|---|---|---|
| 脏读（Dirty Read） | 读取了未提交事务的数据，可能导致无效数据。 | 读取了未提交的数据。 | 读未提交（Read Uncommitted） |
| 不可重复读（Non-repeatable Read） | 同一行数据在事务中多次读取结果不一致。 | 其他事务更新了数据。 | 读已提交（Read Committed） |
| 幻读（Phantom Read） | 同一查询在事务中多次执行结果集不一致（新增或减少了行）。 | 其他事务插入或删除了数据。 | 可重复读（Repeatable Read） |
6. 如何选择合适的隔离级别
读未提交（Read Uncommitted）：
优点：性能最高。
缺点：可能发生脏读、不可重复读和幻读。
适用场景：对数据一致性要求极低的场景（如统计数据分析）。
读已提交（Read Committed）：
优点：避免了脏读。
缺点：可能发生不可重复读和幻读。
适用场景：大多数业务场景（如银行账户查询）。
可重复读（Repeatable Read）：
优点：避免了脏读和不可重复读。
缺点：可能发生幻读。
适用场景：需要保证同一事务中多次读取结果一致的场景（如对账系统）。
串行化（Serializable）：
优点：避免了脏读、不可重复读和幻读。
缺点：性能最低，并发性差。
适用场景：对数据一致性要求极高的场景（如金融交易系统）。
通过选择合适的隔离级别，可以在性能和数据一致性之间找到平衡。