不可重复读（续） 例如：
T1 ① R(A)=50 R(B)=100 T2 ?T1读取B=100进行运算 ?T2读取同一数据B，对其进行修改后将B=200写回数据R(B)=100 B←B*2 库。 ?T1为了对读取值校对重读B，B已为200，与第一次读取值不一致 求和=150 ② W(B)=200 ③ R(A)=50 R(B)=200 求和=250 (验算不对) 不可重复读 An Introduction to Database System 不可重复读（续） （2）事务T1按一定条件从数据库中读取了某些数据记录后，
事务T2删除了其中部分记录，当T1再次按相同条件读取数据时，发现某些记录神秘地消失了。
（3）事务T1按一定条件从数据库中读取某些数据记录后，事务T2插入了一些记录，当T1再次按相同条件读取数据时，发现多了一些记录。
后两种不可重复读有时也称为幻影现象（Phantom Row）
An Introduction to Database System 3. 读“脏”数据 读“脏”数据是指：
?事务T1修改某一数据，并将其写回磁盘 ?事务T2读取同一数据后，T1由于某种原因被撤销 ?这时T1已修改过的数据恢复原值，T2读到的数据就与数据库中的数据不一致
?T2读到的数据就为“脏”数据，即不正确的数据
An Introduction to Database System 读“脏”数据（续） 例如
T1 ① R(C)=100 C←C*2 W(C)=200 ② R(C)=200 T2 ?T1将C值修改为200，T2
读到C为200 ?T1由于某种原因撤销，其修改作废，C恢复原值100 ?这时T2读到的C为200，
③ ROLLBACK 与数据库内容不一致，就是“脏”数据 C恢复为100 读“脏”数据 An Introduction to Database System 并发控制概述（续） ?数据不一致性：由于并发操作破坏了事务的隔离性
?并发控制就是要用正确的方式调度并发操作，使一个用户事务的执行不受其他事务的干扰，从而避免造成数据的不
一致性
?对数据库的应用有时允许某些不一致性，例如有些统计工作涉及数据量很大，读到一些“脏”数据对统计精度没什么影响，可以降低对一致性的要求以减少系统开销 ?参见爱课程网11.1节动画《并发操作带来的数据不一致性》
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