本文目录一览：
- 1、Mysql数据库中，事务是指什么？如何使用该功能？
- 2、mysql做多主一从的时候能在一个实例访问多个实例的数据吗
- 3、一文详解-MySQL 事务和锁
- 4、mysql 多个事务同时提交 怎么执行
- 5、python 怎么操作mysql中多个数据库
- 6、在一台机器上，怎么安装多个mysql数据库，怎样开启多个mysql服务，。在线等，
Mysql数据库中，事务是指什么？如何使用该功能？
MySQL 事务
什么是事务？
MySQL 事务主要用于处理操作量大，复杂度高的数据。比如说，在人员管理系统中，你删除一个人员，你既需要删除人员的基本资料，也要删除和该人员相关的信息，如信箱，文章等等，这样，这些数据库操作语句就构成一个事务！
在 MySQL 中只有使用了 Innodb 数据库引擎的数据库或表才支持事务。
事务处理可以用来维护数据库的完整性，保证成批的 SQL 语句要么全部执行，要么全部不执行。
事务用来管理 insert,update,delete 语句
一般来说，事务是必须满足4个条件（ACID）：原子性（Atomicity，或称不可分割性）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation，又称独立性）、持久性（Durability）。
原子性：一个事务（transaction）中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
一致性：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性没有被破坏。这表示写入的资料必须完全符合所有的预设规则，这包含资料的精确度、串联性以及后续数据库可以自发性地完成预定的工作。
隔离性：数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。事务隔离分为不同级别，包括读未提交（Read uncommitted）、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（Serializable）。
持久性：事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失。
在 MySQL 命令行的默认设置下，事务都是自动提交的，即执行 SQL 语句后就会马上执行 COMMIT 操作。因此要显式地开启一个事务务须使用命令 BEGIN 或 START TRANSACTION，或者执行命令 SET AUTOCOMMIT=0，用来禁止使用当前会话的自动提交。
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mysql做多主一从的时候能在一个实例访问多个实例的数据吗
运行一个MySQL即可 然后使用phpmyadmin这样的网页管理 或者客户端navicat formysql 创建多个数据库即可
一文详解-MySQL 事务和锁
当多个用户访问同一份数据时，一个用户在更改数据的过程中，可能有其他用户同时发起更改请求，为保证数据库记录的更新从一个一致性状态变为另外一个一致性状态，使用事务处理是非常必要的，事务具有以下四个特性：
MySQL 提供了多种事务型存储引擎，如 InnoDB 和 BDB 等，而 MyISAM 不支持事务。为了支持事务，InnoDB 存储引擎引入了与事务处理相关的 REDO 日志和 UNDO 日志，同时事务依赖于 MySQL 提供的锁机制
事务执行时需要将执行的事务日志写入日志文件，对应的文件为 REDO 日志。当每条 SQL 进行数据更新操作时，首先将 REDO 日志写进日志缓冲区。当客户端执行 COMMIT 命令提交时，日志缓冲区的内容将被刷新到磁盘，日志缓冲区的刷新方式或者时间间隔可以通过参数 innodb_flush_log_at_trx_commit 控制
REDO 日志对应磁盘上的 ib_logifleN 文件，该文件默认为 5MB，建议设置为 512MB，以便容纳较大的事务。MySQL 崩溃恢复时会重新执行 REDO 日志的记录，恢复最新数据，保证已提交事务的持久性
与 REDO 日志相反，UNDO 日志主要用于事务异常时的数据回滚，具体内容就是记录数据被修改前的信息到 UNDO 缓冲区，然后在合适的时间将内容刷新到磁盘
假如由于系统错误或者 rollback 操作而导致事务回滚，可以根据 undo 日志回滚到没修改前的状态，保证未提交事务的原子性
与 REDO 日志不同的是，磁盘上不存在单独的 UNDO 日志文件，所有的 UNDO 日志均存在表空间对应的 .ibd 数据文件中，即使 MySQL 服务启动了独立表空间
在 MySQL 中，可以使用 BEGIN 开始事务，使用 COMMIT 结束事务，中间可以使用 ROLLBACK 回滚事务。MySQL 通过 SET AUTOCOMMIT、START TRANSACTION、COMMIT 和 ROLLBACK 等语句支持本地事务
MySQL 定义了四种隔离级别，指定事务中哪些数据改变其他事务可见、哪些数据该表其他事务不可见。低级别的隔离级别可以支持更高的并发处理，同时占用的系统资源更少
InnoDB 系统级事务隔离级别可以使用以下语句设置：
查看系统级事务隔离级别：
InnoDB 会话级事务隔离级别可以使用以下语句设置：
查看会话级事务隔离级别：
在该隔离级别，所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。读取未提交的数据称为脏读（Dirty Read），即是：首先开启 A 和 B 两个事务，在 B 事务更新但未提交之前，A 事务读取到了更新后的数据，但由于 B 事务回滚，导致 A 事务出现了脏读现象
所有事务只能看见已经提交事务所做的改变，此级别可以解决脏读，但也会导致不可重复读（Nonrepeatable Read）：首先开启 A 和 B 两个事务，A事务读取了 B 事务的数据，在 B 事务更新并提交后，A 事务又读取到了更新后的数据，此时就出现了同一 A 事务中的查询出现了不同的查询结果
MySQL 默认的事务隔离级别，能确保同一事务的多个实例在并发读取数据时看到同样的数据行，理论上会导致一个问题，幻读（Phontom Read）。例如，第一个事务对一个表中的数据做了修改，这种修改会涉及表中的全部数据行，同时第二个事务也修改这个表中的数据，这次的修改是向表中插入一行新数据，此时就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行
InnoDB 通过多版本并发控制机制（MVCC）解决了该问题：InnoDB 通过为每个数据行增加两个隐含值的方式来实现，这两个隐含值记录了行的创建时间、过期时间以及每一行存储时间发生时的系统版本号，每个查询根据事务的版本号来查询结果
通过强制事务排序，使其不可能相互冲突，从而解决幻读问题。简而言之，就是在每个读的数据行上加上共享锁实现，这个级别会导致大量的超时现象和锁竞争，一般不推荐使用
为了解决数据库并发控制问题，如走到同一时刻客户端对同一张表做更新或者查询操作，需要对并发操作进行控制，因此产生了锁
共享锁的粒度是行或者元组（多个行），一个事务获取了共享锁以后，可以对锁定范围内的数据执行读操作
排他锁的粒度与共享锁相同，一个事务获取排他锁以后，可以对锁定范围内的数据执行写操作
有两个事务 A 和 B，如果事务 A 获取了一个元组的共享锁，事务 B 还可以立即获取这个元组的共享锁，但不能获取这个元组的排他锁，必须等到事务 A 释放共享锁之后。如果事务 A 获取了一个元组的排他锁，事务 B 不能立即获取这个元组的共享锁，也不能立即获取这个元组的排他锁，必须等到 A 释放排他锁之后
意向锁是一种表锁，锁定的粒度是整张表，分为意向共享锁和意向排他锁。意向共享锁表示一个事务有意对数据上共享锁或者排他锁。有意表示事务想执行操作但还没真正执行
锁的粒度主要分为表锁和行锁
表锁的开销最小，同时允许的并发量也是最小。MyISAM 存储引擎使用该锁机制。当要写入数据时，整个表记录被锁，此时其他读/写动作一律等待。一些特定的动作，如 ALTER TABLE 执行时使用的也是表锁
行锁可以支持最大的并发，InnoDB 存储引擎使用该锁机制。如果要支持并发读/写，建议采用 InnoDB 存储引擎
mysql 多个事务同时提交 怎么执行
实际上事务本身是针对连接来说的，因此一个连接可能会多次进行事务操作，但是一个事务只连接一次数据库，无论有多少条数据库操作，也无论这些操作是不是select，insert，update等复合起来的
python 怎么操作mysql中多个数据库
MySQL 的 Binlog 记录着 MySQL 数据库的所有变更信息，了解 Binlog 的结构可以帮助我们解析Binlog，甚至对 Binlog 进行一些修改，或者说是“篡改”，例如实现类似于 Oracle 的 flashback 的功能，恢复误删除的记录，把 update 的记录再还原回去等。本文将带您探讨一下这些神奇功能的实现，您会发现比您想象地要简单得多。本文指的 Binlog 是 ROW 模式的 Binlog，这也是 MySQL 8 里的默认模式，STATEMENT 模式因为使用中有很多限制，现在用得越来越少了。
Binlog 由事件（event）组成，请注意是事件（event）不是事务（transaction），一个事务可以包含多个事件。事件描述对数据库的修改内容。
现在我们已经了解了 Binlog 的结构，我们可以试着修改 Binlog 里的数据。例如前面举例的 Binlog 删除了一条记录，我们可以试着把这条记录恢复，Binlog 里面有个删除行（DELETE_ROWS_EVENT）的事件，就是这个事件删除了记录，这个事件和写行（WRITE_ROWS_EVENT）的事件的数据结构是完全一样的，只是删除行事件的类型是 32，写行事件的类型是 30，我们把对应的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已经删除的记录再插入回去。从前面的 “show binlog events” 里面可看到这个 DELETE_ROWS_EVENT 是从位置 378 开始的，这里的位置就是 Binlog 文件的实际位置（以字节为单位）。从事件（event）的结构里面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 个字节，我们写个 Python 小程序把把第383（378+5=383）字节改成 30 即可。当然您也可以用二进制编辑工具来改。
找出 Binlog 中的大事务
由于 ROW 模式的 Binlog 是每一个变更都记录一条日志，因此一个简单的 SQL，在 Binlog 里可能会产生一个巨无霸的事务，例如一个不带 where 的 update 或 delete 语句，修改了全表里面的所有记录，每条记录都在 Binlog 里面记录一次，结果是一个巨大的事务记录。这样的大事务经常是产生麻烦的根源。我的一个客户有一次向我抱怨，一个 Binlog 前滚，滚了两天也没有动静，我把那个 Binlog 解析了一下，发现里面有个事务产生了 1.4G 的记录，修改了 66 万条记录！下面是一个简单的找出 Binlog 中大事务的 Python 小程序，我们知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog，每个事务都是以 BEGIN 开头，以 COMMIT 结束。我们找出 BENGIN 前面的 “# at” 的位置，检查 COMMIT 后面的 “# at” 位置，这两个位置相减即可计算出这个事务的大小，下面是这个 Python 程序的例子。
切割 Binlog 中的大事务
对于大的事务，MySQL 会把它分解成多个事件（注意一个是事务 TRANSACTION，另一个是事件 EVENT），事件的大小由参数 binlog-row-event-max-size 决定，这个参数默认是 8K。因此我们可以把若干个事件切割成一个单独的略小的事务
ROW 模式下，即使我们只更新了一条记录的其中某个字段，也会记录每个字段变更前后的值，这个行为是 binlog_row_image 参数控制的，这个参数有 3 个值，默认为 FULL，也就是记录列的所有修改，即使字段没有发生变更也会记录。这样我们就可以实现类似 Oracle 的 flashback 的功能，我个人估计 MySQL 未来的版本从可能会基于 Binlog 推出这样的功能。
了解了 Binlog 的结构，再加上 Python 这把瑞士军刀，我们还可以实现很多功能，例如我们可以统计哪个表被修改地最多？我们还可以把 Binlog 切割成一段一段的，然后再重组，可以灵活地进行 MySQL 数据库的修改和迁移等工作。
在一台机器上，怎么安装多个mysql数据库，怎样开启多个mysql服务，。在线等，
这种架构一般用在以下三类场景
1. 备份多台 Server 的数据到一台如果按照数据切分方向来讲，那就是垂直切分。比如图 2，业务 A、B、C、D 是之前拆分好的业务，现在需要把这些拆分好的业务汇总起来备份，那这种需求也很适用于多源复制架构。实现方法我大概描述下：业务 A、B、C、D 分别位于 4 台 Server，每台 Server 分别有一个数据库来隔离前端的业务数据，那这样，在从库就能把四台业务的数据全部汇总起来，而不需要做额外的操作。那没有多源复制之前，要实现这类需求，只能在汇总机器上搭建多个 MySQL 实例，那这样势必会涉及到跨库关联的问题，不但性能急剧下降，管理多个实例也没有单台来的容易。
2. 用来聚合前端多个 Server 的分片数据。
同样，按照数据切分方向来讲，属于水平切分。比如图 3，按照年份拆分好的数据，要做一个汇总数据展现，那这种架构也非常合适。实现方法稍微复杂些：比如所有 Server 共享同一数据库和表，一般为了开发极端透明，前端配置有分库分表的中间件，比如爱可生的 DBLE。
3. 汇总并合并多个 Server 的数据
第三类和第一种场景类似。不一样的是不仅仅是数据需要汇总到目标端，还得合并这些数据，这就比第一种来的相对复杂些。比如图 4，那这样的需求，是不是也适合多源复制呢？答案是 YES。那具体怎么做呢？
