软件学报

作者：李海翔，李晓燕，刘畅，杜小勇，卢卫，潘安群

单位：李海翔，腾讯科技(北京)有限公司, 北京 10008011,李晓燕，北京大学 数学科学学院 信息与计算科学系, 北京 10087102,刘畅，腾讯科技(北京)有限公司, 北京 10008003,杜小勇，数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学), 北京 100872;中国人民大学 信息学院, 北京 10087204,卢卫，数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学), 北京 100872;中国人民大学 信息学院, 北京 10087205,潘安群，腾讯科技(北京)有限公司, 北京 10008006

关键词：事务处理;数据异常;隔离级别;并发访问控制算法;数据库

基金：国家重点研发计划（2017YFB1001803）；国家自然科学基金（61872008）

数据异常尚没有统一的定义，其含义是指可能破坏数据库一致性状态的特定数据操作模式.已知的数据异常有脏写、脏读、不可重复读、幻读、丢失更新、读偏序和写偏序等.为了提高并发控制算法的效率，数据异常也被用于定义隔离级别，采用较弱的隔离级别以提高事务处理系统的效率.体系化地研究了数据异常以及对应的隔离级别，发现了22种未被其他文献报告过的新的数据异常，并对全部数据异常进行分类.基于数据异常的分类，提出了新的且不同粒度的隔离级别体系，揭示基于数据异常定义隔离级别的规律，使得对于数据异常和隔离级别等相关概念的认知可以更加简明.

来源：2022年第3期

《软件学报》期刊编辑部

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