随着大数据时代的到来，数据规模越来越大，对数据库的并发性和处理速度提出了更高的要求。在传统的数据库技术中，一般使用单个线程依次执行查询和更新操作，这样会导致数据库的运行效率低下，无法满足现代的数据处理需求。为此，人们逐渐采用并行写的方式来提高数据库的效率和稳定性。
并行写是指同时使用多个线程来进行数据库的写操作。与传统的单线程串行写相比，它能够提高数据库的写入速度、减少等待时间和避免死锁等问题，从而更好地满足了现代大数据应用场景的需求。
但是，并行写并不是一种简单的技术，需要对数据库的整体结构、数据模型、索引和事务等方面进行深入的思考和分析，才能够达到高效稳定的效果。
下面，我们将深入探讨并行写数据库技术的原理与实践。
一、并行写数据库的原理
并行写数据库是通过将大事务分成多个小事务来实现的，每个小事务分配给不同的线程进行处理，以此来避免竞争和冲突。从而，提升了事务的并发处理能力，同时也能减少事务处理的等待时间。
需要注意的是，并行写并不是简单的把事务划分成几个阶段来并行处理，而是要对数据库的整体结构和表之间的关系进行分析和设计，以确保各个事务的执行顺序和顺畅性，同时保证事务的强一致性和完整性。
具体来说，实现并行写需要考虑以下几个方面：
1. 事务划分
针对大事务，需要把它划分成若干小事务，以便使用多个线程来并行处理。事务的划分可以根据数据表的关系、大小和性质等因素来确定。
2. 事务同步
在并行写的过程中，需要确保各个事务之间的同步性，保证并发操作不会破坏数据库的完整性。可以采用分布式事务或多版本并发控制等方式来实现。
3. 数据表设计
为了支持并行写，需要对数据库的表进行优化和设计，以提高数据的读写速度和可扩展性。可以采用分区表设计、水平分片等方式来优化数据表结构。
4. 索引设计
索引是数据库中重要的数据结构，对查询和更新的性能影响很大。为了满足并行写操作的需求，需要对索引进行优化和设计，减少锁竞争和冲突，提高并发性和效率。
以上几点是实现并行写数据库的关键要素，在实践中需要根据具体情况进行优化和调整。
二、并行写数据库实践案例
下面以HBase为例，介绍并行写数据库技术的实践。
HBase是一种开源的分布式非关系型数据库，具有高可扩展性、高并发性和高容错性等特点，被广泛地应用于大数据领域。
在HBase中，实现并行写的关键是要充分利用HBase的分布式特性和多版本并发控制机制。HBase是基于列族的，每个列族对应一个或多个列簇，在写入数据时，需要按照列族的方式进行分区，让不同的列族分散在多个节点上，以便充分利用节点的并行处理能力。
此外，HBase还支持多版本并发控制机制，通过时间戳来保证数据的强一致性和完整性。每个写操作都会生成一个新版本，当数据读取时，可以根据时间戳选择最新版本或历史版本，以满足不同的需求。
在实践中，HBase的并行写数据库技术已经被广泛应用于各种大数据应用场景，比如日志分析、物联网、等领域，取得了显著的性能和效率提升。
三、
并行写数据库技术是随着大数据时代的到来而兴起的一种高效稳定的数据库技术，能够帮助我们提升数据库的并发性和处理速度，满足现代大数据应用场景的要求。
在实践中，实现并行写需要深入思考和分析数据库的整体结构、数据模型、索引和事务等方面，同时结合具体的场景进行优化和调整。
随着数据量的增加和应用场景的多样化，我们需要不断地探索和创新，才能更好地实现数据库的高效稳定运行。
相关问题拓展阅读：
如何处理大量数据并发操作
如何处理大量数据并发操作
文件缓存，数据库缓存，优化sql,数据分流,数据库表的横向和纵向划分，优化代码结构！
锁述的概
一. 为什么要引入锁
多个用户同时对数据库的并发操作时会带来以下数据不一致的问题:
丢失更新
A,B两个用户读同一数据并进行修改,其中一个用户的修改结果破坏了另一个修改的结果,比如订票系统
脏读
A用户修改了数据,随后B用户又读出该数据,但A用户因为某些原因取消了对数据的修改,数据恢复原值,此时B得到的数据就与数据库内的数据产生了不一致
不可重复读
A用户读取数据,随后B用户读出该数据并修改,此时A用户再读取数据时发现前后两次的值不一致
并发控制的主要方法是封锁,锁就是在一段时间内禁止用户做某些操作以避免产生数据不一致
二 锁的分类
锁的类别有两种分法：
1. 从数据库系统的角度来看：分为独占锁（即排它锁），共享锁和更新锁
MS-SQL Server 使用以下资源锁模式。
锁模式 描述
共享 (S) 用于不更改或不更新数据的操作（只读操作），如 SELECT 语句。
更新 (U) 用于可更新的资源中。防止当多个会话在读取、锁定以及随后可能进行的资源更新时发生常见形式的死锁。
排它 (X) 用于数据修改操作，例如 INSERT、UPDATE 或 DELETE。确保不会同时同一资源进行多重更新。
意向锁 用于建立锁的层次结构。意向锁的类型为：意向共享 (IS)、意向排它 (IX) 以及与意向排它共享 (SIX)。
架构锁 在执行依赖于表架构的操作时使用。架构锁的类型为：架构修改 (Sch-M) 和架构稳定性 (Sch-S)。
大容量更新 (BU) 向表中大容量复制数据并指定了 TABLOCK 提示时使用。
共享锁
共享 (S) 锁允许并发事务读取 (SELECT) 一个资源。资源上存在共享 (S) 锁时，任何其它事务都不能修改数据。一旦已经读取数据，便立即释放资源上的共享 (S) 锁，除非将事务隔离级别设置为可重复读或更高级别，或者在事务生存周期内用锁定提示保留共享 (S) 锁。
更新锁
更新 (U) 锁可以防止通常形式的死锁。一般更新模式由一个事务组成，此事务读取记录，获取资源（页或行）的共享 (S) 锁，然后修改行，此操作要求锁转换为排它 (X) 锁。如果两个事务获得了资源上的共享模式锁，然后试图同时更新数据，则一个事务尝试将锁转换为排它 (X) 锁。共享模式到排它锁的转换必须等待一段时间，因为一个事务的排它锁与其它事务的共享模式锁不兼容；发生锁等待。第二个事务试图获取排它 (X) 锁以进行更新。由于两个事务都要转换为排它 (X) 锁，并且每个事务都等待另一个事务释放共享模式锁，因此发生死锁。
若要避免这种潜在的死锁问题，请使用更新 (U) 锁。一次只有一个事务可以获得资源的更新 (U) 锁。如果事务修改资源，则更新 (U) 锁转换为排它 (X) 锁。否则，锁转换为共享锁。
排它锁
排它 (X) 锁可以防止并发事务对资源进行访问。其它事务不能读取或修改排它 (X) 锁锁定的数据。
意向锁
意向锁表示 SQL Server 需要在层次结构中的某些底层资源上获取共享 (S) 锁或排它 (X) 锁。例如，放置在表级的共享意向锁表示事务打算在表中的页或行上放置共享 (S) 锁。在表级设置意向锁可防止另一个事务随后在包含那一页的表上获取排它 (X) 锁。意向锁可以提高性能，因为 SQL Server 仅在表级检查意向锁来确定事务是否可以安全地获取该表上的锁。而无须检查表中的每行或每页上的锁 以确定事务是否可以锁定整个表。
意向锁包括意向共享 (IS)、意向排它 (IX) 以及与意向排它共享 (SIX)。
锁模式 描述
意向共享 (IS) 通过在各资源上放置 S 锁，表明事务的意向是读取层次结构中的部分（而不是全部）底层资源。
意向排它 (IX) 通过在各资源上放置 X 锁，表明事务的意向是修改层次结构中的部分（而不是全部）底层资源。IX 是 IS 的超集。
与意向排它共享 (SIX) 通过在各资源上放置 IX 锁，表明事务的意向是读取层次结构中的全部底层资源并修改部分（而不是全部）底层资源。允许顶层资源上的并发 IS 锁。例如，表的 SIX 锁在表上放置一个 SIX 锁（允许并发 IS 锁），在当前所修改页上放置 IX 锁（在已修改行上放置 X 锁）。虽然每个资源在一段时间内只能有一个 SIX 锁，以防止其它事务对资源进行更新，但是其它事务可以通过获取表级的 IS 锁来读取层次结构中的底层资源。
独占锁：只允许进行锁定操作的程序使用，其他任何对他的操作均不会被接受。执行数据更新命令时，SQL Server会自动使用独占锁。当对象上有其他锁存在时，无法对其加独占锁。
共享锁：共享锁锁定的资源可以被其他用户读取，但其他用户无法修改它，在执行Select时，SQL Server会对对象加共享锁。
更新锁：当SQL Server准备更新数据时，它首先对数据对象作更新锁锁定，这样数据将不能被修改，但可以读取。等到SQL Server确定要进行更新数据操作时，他会自动将更新锁换为独占锁，当对象上有其他锁存在时，无法对其加更新锁。
2. 从程序员的角度看：分为乐观锁和悲观锁。
乐观锁：完全依靠数据库来管理锁的工作。
悲观锁：程序员自己管理数据或对象上的锁处理。
MS-SQLSERVER 使用锁在多个同时在数据库内执行修改的用户间实现悲观并发控制
三 锁的粒害怠愤干莅妨缝施俯渐度
锁粒度是被封锁目标的大小,封锁粒度小则并发性高,但开销大,封锁粒度大则并发性低但开销小
SQL Server支持的锁粒度可以分为为行、页、键、键范围、索引、表或数据库获取锁
资源 描述
RID 行标识符。用于单独锁定表中的一行。
键 索引中的行锁。用于保护可串行事务中的键范围。
页 8 千字节 (KB) 的数据页或索引页。
扩展盘区 相邻的八个数据页或索引页构成的一组。
表 包括所有数据和索引在内的整个表。
DB 数据库。
四 锁定时间的长短
锁保持的时间长度为保护所请求级别上的资源所需的时间长度。
用于保护读取操作的共享锁的保持时间取决于事务隔离级别。采用 READ COMMITTED 的默认事务隔离级别时，只在读取页的期间内控制共享锁。在扫描中，直到在扫描内的下一页上获取锁时才释放锁。如果指定 HOLDLOCK 提示或者将事务隔离级别设置为 REPEATABLE READ 或 SERIALIZABLE，则直到事务结束才释放锁。
根据为游标设置的并发选项，游标可以获取共享模式的滚动锁以保护提取。当需要滚动锁时，直到下一次提取或关闭游标（以先发生者为准）时才释放滚动锁。但是，如果指定 HOLDLOCK，则直到事务结束才释放滚动锁。
用于保护更新的排它锁将直到事务结束才释放。
如果一个连接试图获取一个锁，而该锁与另一个连接所控制的锁冲突，则试图获取锁的连接将一直阻塞到：
将冲突锁释放而且连接获取了所请求的锁。
连接的超时间隔已到期。默认情况下没有超时间隔，但是一些应用程序设置超时间隔以防止无限期等待
五 SQL Server 中锁的自定义
1 处理死锁和设置死锁优先级
死锁就是多个用户申请不同封锁,由于申请者均拥有一部分封锁权而又等待其他用户拥有的部分封锁而引起的无休止的等待
可以使用SET DEADLOCK_PRIORITY控制在发生死锁情况时会话的反应方式。如果两个进程都锁定数据，并且直到其它进程释放自己的锁时，每个进程才能释放自己的锁，即发生死锁情况。
2 处理超时和设置锁超时持续时间。
@@LOCK_TIMEOUT 返回当前会话的当前锁超时设置，单位为毫秒
SET LOCK_TIMEOUT 设置允许应用程序设置语句等待阻塞资源的最长时间。当语句等待的时间大于 LOCK_TIMEOUT 设置时，系统将自动取消阻塞的语句，并给应用程序返回”已超过了锁请求超时时段”的 1222 号错误信息
示例
下例将锁超时期限设置为 1,800 毫秒。
SET LOCK_TIMEOUT 1800
3) 设置事务隔离级别。
4 ) 对 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE 语句使用表级锁定提示。
5) 配置索引的锁定粒度
可以使用 sp_indexoption 系统存储过程来设置用于索引的锁定粒度
六 查看锁的信息
1 执行 EXEC SP_LOCK 报告有关锁的信息
2 查询分析器中按Ctrl+2可以看到锁的信息
七 使用注意事项
如何避免死锁
1 使用事务时，尽量缩短事务的逻辑处理过程，及早提交或回滚事务；
2 设置死锁超时参数为合理范围，如：3分钟-10分种；超过时间，自动放弃本次操作，避免进程悬挂；
3 优化程序，检查并避免死锁现象出现；
4 .对所有的脚本和SP都要仔细测试，在正是版本之前。
5 所有的SP都要有错误处理（通过@error）
6 一般不要修改SQL SERVER事务的默认级别。不推荐强行加锁
解决问题 如何对行 表 数据库加锁
八 几个有关锁的问题
1 如何锁一个表的某一行
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED
SELECT * FROM table ROWLOCK WHERE id = 1
2 锁定数据库的一个表
SELECT * FROM table WITH (HOLDLOCK)
加锁语句：
sybase:
update 表 set col1=col1 where 1=0 ;
MSSQL:
select col1 from 表 (tablockx) where 1=0 ;
oracle:
LOCK TABLE 表 IN EXCLUSIVE MODE ；
加锁后其它人不可操作，直到加锁用户解锁，用commit或rollback解锁
几个例子帮助大家加深印象
设table1(A,B,C)
A B C
a1 b1 c1
a2 b2 c2
a3 b3 c3
1）排它锁
新建两个连接
在之一个连接中执行以下语句
begin tran
update table1
set A=’aa’
where B=’b2′
waitfor delay ’00:00:30′ –等待30秒
commit tran
在第二个连接中执行以下语句
begin tran
select * from table1
where B=’b2′
commit tran
若同时执行上述两个语句，则select查询必须等待update执行完毕才能执行即要等待30秒
2）共享锁
在之一个连接中执行以下语句
begin tran
select * from table1 holdlock -holdlock人为加锁
where B=’b2′
waitfor delay ’00:00:30′ –等待30秒
commit tran
在第二个连接中执行以下语句
begin tran
select A,C from table1
where B=’b2′
update table1
set A=’aa’
where B=’b2′
commit tran
若同时执行上述两个语句，则第二个连接中的select查询可以执行
而update必须等待之一个事务释放共享锁转为排它锁后才能执行 即要等待30秒
3）死锁
增设table2(D,E)
D E
d1 e1
d2 e2
在之一个连接中执行以下语句
begin tran
update table1
set A=’aa’
where B=’b2′
waitfor delay ’00:00:30′
update table2
set D=’d5′
where E=’e1′
commit tran
在第二个连接中执行以下语句
begin tran
update table2
set D=’d5′
where E=’e1′
waitfor delay ’00:00:10′
update table1
set A=’aa’
where B=’b2′
commit tran
同时执行，系统会检测出死锁，并中止进程
补充一点:
Sql Server2023支持的表级锁定提示
HOLDLOCK 持有共享锁，直到整个事务完成，应该在被锁对象不需要时立即释放，等于SERIALIZABLE事务隔离级别
NOLOCK 语句执行时不发出共享锁，允许脏读 ，等于 READ UNCOMMITTED事务隔离级别
PAGLOCK 在使用一个表锁的地方用多个页锁
READPAST 让sql server跳过任何锁定行，执行事务，适用于READ UNCOMMITTED事务隔离级别只跳过RID锁，不跳过页，区域和表锁
ROWLOCK 强制使用行锁
TABLOCKX 强制使用独占表级锁，这个锁在事务期间阻止任何其他事务使用这个表
处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:
1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。
2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用
存储过程
代替直接操作。
3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。
4.批量读取和延迟修改: 高并况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。
5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。
6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。
7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有
关系型数据库
那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。
拓展资料:
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的
数据
，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高
增长率
和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的
《大数据时代》
中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
参考资料:
网页链接
大数据并发处理解决方案：
1、HTML静态化
效率更高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，无法全部手动去挨个实现，于是出现了常见的信息发布系统CMS，像常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
2、图片服务器分离
对于Web服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，图片是最消耗资源的，于是有必要将图片与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略，他们都有独立的图片服务器，甚至很多台图片服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为图片问题而崩溃，在应用服务器和图片服务器上，可以进行不同的配置优化，比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持，尽可能少的LoadModule，保证更高的系统消耗和执行效率。 这一实现起来是比较容易的一现，如果服务器集群操作起来更方便，如果是独立的服务器，新手可能出现上传图片只能在服务器本地的情况下，可以在令一台服务器设置的IIS采用网络路径来实现图片服务器，即不用改变程序，又能提高性能，但对于服务器本身的IO处理性能是没有任何的改变。
3、数据库集群和库表散列
大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是需要使用数据库集群或者库表散列。
4、缓存
缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。
网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Java就更多了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。
5、镜像
镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异，比如ChinaNet和EduNet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。
6、负载均衡
负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。 负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择。
硬件四层交换
第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息，根据应用区间识别业务流，将整个区间段的业务流分配到合适的应用服务器进行处理。 第四层交换功能就象是虚IP，指向物理服务器。它传输的业务服从的协议多种多样，有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他协议。这些业务在物理服务器基础上，需要复杂的载量平衡算法。在IP世界，业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定，在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP地址、TCP和UDP端口共同决定。
在硬件四层交换产品领域，有一些知名的产品可以选择，比如Alteon、F5等，这些产品很昂贵，但是物有所值，能够提供非常优秀的性能和很灵活的管理能力。Yahoo中国当初接近2023台服务器使用了三四台Alteon就搞定了。
如何处理大量数据并发操作
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二 锁的分类
锁的类别有两种分法：
1. 从数据库系统的角度来看：分为独占锁（即排它锁），共享锁和更新锁
MS-SQL Server 使用以下资源锁模式。
锁模式 描述
共享 (S) 用于不更改或不更新数据的操作（只读操作），如 SELECT 语句。
更新 (U) 用于可更新的资源中。防止当多个会话在读取、锁定以及随后可能进行的资源更新时发生常见形式的死锁。
排它 (X) 用于数据修改操作，例如 INSERT、UPDATE 或 DELETE。确保不会同时同一资源进行多重更新。
意向锁 用于建立锁的层次结构。意向锁的类型为：意向共享 (IS)、意向排它 (IX) 以及与意向排它共享 (SIX)。
架构锁 在执行依赖于表架构的操作时使用。架构锁的类型为：架构修改 (Sch-M) 和架构稳定性 (Sch-S)。
大容量更新 (BU) 向表中大容量复制数据并指定了 TABLOCK 提示时使用。
共享锁
共享 (S) 锁允许并发事务读取 (SELECT) 一个资源。资源上存在共享 (S) 锁时，任何其它事务都不能修改数据。一旦已经读取数据，便立即释放资源上的共享 (S) 锁，除非将事务隔离级别设置为可重复读或更高级别，或者在事务生存周期内用锁定提示保留共享 (S) 锁。
更新锁
更新 (U) 锁可以防止通常形式的死锁。一般更新模式由一个事务组成，此事务读取记录，获取资源（页或行）的共享 (S) 锁，然后修改行，此操作要求锁转换为排它 (X) 锁。如果两个事务获得了资源上的共享模式锁，然后试图同时更新数据，则一个事务尝试将锁转换为排它 (X) 锁。共享模式到排它锁的转换必须等待一段时间，因为一个事务的排它锁与其它事务的共享模式锁不兼容；发生锁等待。第二个事务试图获取排它 (X) 锁以进行更新。由于两个事务都要转换为排它 (X) 锁，并且每个事务都等待另一个事务释放共享模式锁，因此发生死锁。
若要避免这种潜在的死锁问题，请使用更新 (U) 锁。一次只有一个事务可以获得资源的更新 (U) 锁。如果事务修改资源，则更新 (U) 锁转换为排它 (X) 锁。否则，锁转换为共享锁。
排它锁
排它 (X) 锁可以防止并发事务对资源进行访问。其它事务不能读取或修改排它 (X) 锁锁定的数据。
意向锁
意向锁表示 SQL Server 需要在层次结构中的某些底层资源上获取共享 (S) 锁或排它 (X) 锁。例如，放置在表级的共享意向锁表示事务打算在表中的页或行上放置共享 (S) 锁。在表级设置意向锁可防止另一个事务随后在包含那一页的表上获取排它 (X) 锁。意向锁可以提高性能，因为 SQL Server 仅在表级检查意向锁来确定事务是否可以安全地获取该表上的锁。而无须检查表中的每行或每页上的锁以确定事务是否可以锁定整个表。
意向锁包括意向共享 (IS)、意向排它 (IX) 以及与意向排它共享 (SIX)。
锁模式 描述
意向共享 (IS) 通过在各资源上放置 S 锁，表明事务的意向是读取层次结构中的部分（而不是全部）底层资源。
意向排它 (IX) 通过在各资源上放置 X 锁，表明事务的意向是修改层次结构中的部分（而不是全部）底层资源。IX 是 IS 的超集。
与意向排它共享 (SIX) 通过在各资源上放置 IX 锁，表明事务的意向是读取层次结构中的全部底层资源并修改部分（而不是全部）底层资源。允许顶层资源上的并发 IS 锁。例如，表的 SIX 锁在表上放置一个 SIX 锁（允许并发 IS 锁），在当前所修改页上放置 IX 锁（在已修改行上放置 X 锁）。虽然每个资源在一段时间内只能有一个 SIX 锁，以防止其它事务对资源进行更新，但是其它事务可以通过获取表级的 IS 锁来读取层次结构中的底层资源。
独占锁：只允许进行锁定操作的程序使用，其他任何对他的操作均不会被接受。执行数据更新命令时，SQL Server会自动使用独占锁。当对象上有其他锁存在时，无法对其加独占锁。
共享锁：共享锁锁定的资源可以被其他用户读取，但其他用户无法修改它，在执行Select时，SQL Server会对对象加共享锁。
更新锁：当SQL Server准备更新数据时，它首先对数据对象作更新锁锁定，这样数据将不能被修改，但可以读取。等到SQL Server确定要进行更新数据操作时，他会自动将更新锁换为独占锁，当对象上有其他锁存在时，无法对其加更新锁。
2. 从程序员的角度看：分为乐观锁和悲观锁。
乐观锁：完全依靠数据库来管理锁的工作。
悲观锁：程序员自己管理数据或对象上的锁处理。
MS-SQLSERVER 使用锁在多个同时在数据库内执行修改的用户间实现悲观并发控制
三 锁的粒度
锁粒度是被封锁目标的大小,封锁粒度小则并发性高,但开销大,封锁粒度大则并发性低但开销小
SQL Server支持的锁粒度可以分为为行、页、键、键范围、索引、表或数据库获取锁
资源 描述
RID 行标识符。用于单独锁定表中的一行。
键 索引中的行锁。用于保护可串行事务中的键范围。
页 8 千字节 (KB) 的数据页或索引页。
扩展盘区 相邻的八个数据页或索引页构成的一组。
表 包括所有数据和索引在内的整个表。
DB 数据库。
四 锁定时间的长短
锁保持的时间长度为保护所请求级别上的资源所需的时间长度。
用于保护读取操作的共享锁的保持时间取决于事务隔离级别。采用 READ COMMITTED 的默认事务隔离级别时，只在读取页的期间内控制共享锁。在扫描中，直到在扫描内的下一页上获取锁时才释放锁。如果指定 HOLDLOCK 提示或者将事务隔离级别设置为 REPEATABLE READ 或 SERIALIZABLE，则直到事务结束才释放锁。
根据为游标设置的并发选项，游标可以获取共享模式的滚动锁以保护提取。当需要滚动锁时，直到下一次提取或关闭游标（以先发生者为准）时才释放滚动锁。但是，如果指定 HOLDLOCK，则直到事务结束才释放滚动锁。
用于保护更新的排它锁将直到事务结束才释放。
如果一个连接试图获取一个锁，而该锁与另一个连接所控制的锁冲突，则试图获取锁的连接将一直阻塞到：
将冲突锁释放而且连接获取了所请求的锁。
连接的超时间隔已到期。默认情况下没有超时间隔，但是一些应用程序设置超时间隔以防止无限期等待
五 SQL Server 中锁的自定义
1 处理死锁和设置死锁优先级
死锁就是多个用户申请不同封锁,由于申请者均拥有一部分封锁权而又等待其他用户拥有的部分封锁而引起的无休止的等待
可以使用SET DEADLOCK_PRIORITY控制在发生死锁情况时会话的反应方式。如果两个进程都锁定数据，并且直到其它进程释放自己的锁时，每个进程才能释放自己的锁，即发生死锁情况。
2 处理超时和设置锁超时持续时间。
@@LOCK_TIMEOUT 返回当前会话的当前锁超时设置，单位为毫秒
SET LOCK_TIMEOUT 设置允许应用程序设置语句等待阻塞资源的最长时间。当语句等待的时间大于 LOCK_TIMEOUT 设置时，系统将自动取消阻塞的语句，并给应用程序返回”已超过了锁请求超时时段”的 1222 号错误信息
示例
下例将锁超时期限设置为 1,800 毫秒。
SET LOCK_TIMEOUT 1800
3) 设置事务隔离级别。
4 ) 对 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE 语句使用表级锁定提示。
5) 配置索引的锁定粒度
可以使用 sp_indexoption 系统存储过程来设置用于索引的锁定粒度
六 查看锁的信息
1 执行 EXEC SP_LOCK 报告有关锁的信息
2 查询分析器中按Ctrl+2可以看到锁的信息
七 使用注意事项
如何避免死锁
1 使用事务时，尽量缩短事务的逻辑处理过程，及早提交或回滚事务；
2 设置死锁超时参数为合理范围，如：3分钟-10分种；超过时间，自动放弃本次操作，避免进程悬挂；
3 优化程序，检查并避免死锁现象出现；
4 .对所有的脚本和SP都要仔细测试，在正是版本之前。
5 所有的SP都要有错误处理（通过@error）
6 一般不要修改SQL SERVER事务的默认级别。不推荐强行加锁
解决问题 如何对行 表 数据库加锁
八 几个有关锁的问题
1 如何锁一个表的某一行
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED
SELECT * FROM table ROWLOCK WHERE id = 1
2 锁定数据库的一个表
SELECT * FROM table WITH (HOLDLOCK)
加锁语句：
sybase:
update 表 set col1=col1 where 1=0 ;
MSSQL:
select col1 from 表 (tablockx) where 1=0 ;
oracle:
LOCK TABLE 表 IN EXCLUSIVE MODE ；
加锁后其它人不可操作，直到加锁用户解锁，用commit或rollback解锁
几个例子帮助大家加深印象
设table1(A,B,C)
A B C
a1 b1 c1
a2 b2 c2
a3 b3 c3
1）排它锁
新建两个连接
在之一个连接中执行以下语句
begin tran
update table1
set A=’aa’
where B=’b2′
waitfor delay ’00:00:30′ –等待30秒
commit tran
在第二个连接中执行以下语句
begin tran
select * from table1
where B=’b2′
commit tran
若同时执行上述两个语句，则select查询必须等待update执行完毕才能执行即要等待30秒
2）共享锁
在之一个连接中执行以下语句
begin tran
select * from table1 holdlock -holdlock人为加锁
where B=’b2′
waitfor delay ’00:00:30′ –等待30秒
commit tran
在第二个连接中执行以下语句
begin tran
select A,C from table1
where B=’b2′
update table1
set A=’aa’
where B=’b2′
commit tran
若同时执行上述两个语句，则第二个连接中的select查询可以执行
而update必须等待之一个事务释放共享锁转为排它锁后才能执行 即要等待30秒
3）死锁
增设table2(D,E)
D E
d1 e1
d2 e2
在之一个连接中执行以下语句
begin tran
update table1
set A=’aa’
where B=’b2′
waitfor delay ’00:00:30′
update table2
set D=’d5′
where E=’e1′
commit tran
在第二个连接中执行以下语句
begin tran
update table2
set D=’d5′
where E=’e1′
waitfor delay ’00:00:10′
update table1
set A=’aa’
where B=’b2′
commit tran
同时执行，系统会检测出死锁，并中止进程
补充一点:
Sql Server2023支持的表级锁定提示
HOLDLOCK 持有共享锁，直到整个事务完成，应该在被锁对象不需要时立即释放，等于SERIALIZABLE事务隔离级别
NOLOCK 语句执行时不发出共享锁，允许脏读 ，等于 READ UNCOMMITTED事务隔离级别
PAGLOCK 在使用一个表锁的地方用多个页锁
READPAST 让sql server跳过任何锁定行，执行事务，适用于READ UNCOMMITTED事务隔离级别只跳过RID锁，不跳过页，区域和表锁
ROWLOCK 强制使用行锁
TABLOCKX 强制使用独占表级锁，这个锁在事务期间阻止任何其他事务使用这个表
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