數據庫并發操作會帶來什么問題？針對這個問題，這篇文章給出了相對應的分析和解答，希望能幫助更多想解決這個問題的朋友找到更加簡單易行的辦法。

數據庫的并發操作通常會帶來丟失更新問題，不一致分析問題和“臟數據”的讀出問題。

并發操作帶來的數據不一致性

1、丟失修改（Lost Update）

2、不可重復讀（Non-repeatable Read）

3、幻讀（Phantom Read）

4、讀“臟”數據（Dirty Read）

下面我們來分別看一下：

丟失修改：兩個事務T-1和T-2讀入同一數據并修改，T-2的提交結果破壞了T-1提交 的結果，導致T-1的修改被丟失。(修改-修改沖突)

不可重復讀：事務1讀取某一數據，事務2對其做了修改；當事務1再次讀該數據 時，得到與前一次不同的值(讀-更新沖突)

幻讀：事務T-1按一定條件從數據庫中讀取了某些數據記錄，事務T-2刪除（插入） 了其中部分記錄 ，當T-1再次按相同條件讀取數據時，發現某些記錄神秘地 消失（出現）了。（讀-插入/刪除沖突）

臟數據： 事務T-1修改某一數據，并將其寫回磁盤；事務T-2讀取同一數據后，T-1由 于某種原因被撤銷這時T-1，已修改過的數據恢復原值，T-2讀到的數據就 與數據庫中的數據不一致T-2讀到的數據就為“臟”數據，即不正確的數據(修 改-讀沖突)

數據不一致性：由于并發操作破壞了事務的隔離性

并發控制的目的

要用正確的方式調度并發操作，使一個用戶事務的執行不受其他事務的干擾，從而避免造成數據的不一致性。

關于數據庫并發操作會帶來的問題就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。