数据库并发访问树协议
专栏内容：
- 手写数据库toadb
本专栏主要介绍如何从零开发，开发的步骤，以及开发过程中的涉及的原理，遇到的问题等，让大家能跟上并且可以一起开发，让每个需要的人成为参与者。
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前言
随着信息技术的飞速发展，数据已经渗透到各个领域，成为现代社会最重要的资产之一。在这个大数据时代，数据库理论在数据管理、存储和处理中发挥着至关重要的作用。然而，很多读者可能对数据库理论感到困惑，不知道如何选择合适的数据库，如何设计有效的数据库结构，以及如何处理和管理大量的数据。因此，本专栏旨在为读者提供一套全面、深入的数据库理论指南，帮助他们更好地理解和应用数据库技术。
数据库理论是研究如何有效地管理、存储和检索数据的学科。在现代信息化社会中，数据量呈指数级增长，如何高效地处理和管理这些数据成为一个重要的问题。同时，随着云计算、物联网、大数据等新兴技术的不断发展，数据库理论的重要性日益凸显。
因此，本专栏的分享希望可以提高大家对数据库理论的认识和理解，对于感兴趣的朋友带来帮助。
概述
有一类数据库元素，它的组织结构是树的形式，树中的各元素之间没有包含关系，如B-树索引数据的组织形式，对于此类数据的访问必须从树进行查找访问，这与之前介绍的数据库元素的层次结构，在加锁方式上不一样。
本文将重点介绍树形结构组织的数据的访问规则，封锁原理，以及一些优化的谈讨。
树结构的封锁不同点
-
访问需要加锁； 在访问树形数据时，假如是B-树索引，为了保持读写操作的可串行化，需要进行封锁访问，锁模式如之前提到的读锁，写锁，更新锁；
-
加锁粒度为节点；树的每个节点也是一个数据块，加锁粒度也是节点，更小到元组会带来更多不利，更大的粒度到整棵树，那几乎没有并发性了；
-
加锁方式与2PL有区别；树的访问都是从根开始，然后一层层遍历，找到对应节点位置；那么加锁也从根开始，按之前介绍的两阶段锁规则，在使用前不能释放锁，那就意味着根节点没有并发性，这不利用索引的使用效率。如果确定不修改树节点，那么就可以提前释放根节点的锁，这就有悖2PL；
基于以上不同，对于树形组织的数据，专门使用树协议加锁方式，而不是2PL方式加锁，在确定当前节点还有空间时，就不会修改根节点，此时就可以提前释放根节点的锁，同样适用于中间节点，当然串行化的保证依赖于都从根往下顺次查找这一顺序。
树协议的规则
树协议由以下规则构成，假定访问树结构使用一种锁，用L(X)来表示加锁X节点；
-
访问树结构时，第一个锁可以加在树中的任意节点；
-
只有持有父节点的锁时，才能对其后续节点加锁；
-
事务可以在任何时候解锁；
-
不能对已解锁的节点重新加锁，即使此时持有父节点的锁也不行；
举例
并发三个事务，T1 从节点A开始移动，经过B，C，D；事务T2从B开始，目标是E节点；事务T3从E开始，移动到F和G；其中加锁是L(X),解锁是U(X)表示。
| T1 | T2 | T3 |
|---|---|---|
| L1(A);R1(A); | ||
| L1(B);R1(B); | ||
| L1©;R1©; | ||
| W1(A);U1(A); | ||
| L1(D);R1(D); | ||
| W1(B);U1(B); | ||
| L2(B);R2(B); | ||
| L3(E);R3(E); | ||
| W1(D);U1(D); | ||
| W1©;U1©; | ||
| L2(E) 被拒绝 | ||
| L3(F);R3(F); | ||
| W3(F);U3(F); | ||
| L3(G);R3(G); | ||
| W3(E);U3(E); | ||
| L2(E);R2(E); | ||
| W3(G);U3(G); | ||
| W2(B);U2(B); | ||
| W2(E);U2(E); |
这个例子中，事务T1，T2，T3是按照树协议进行并发调度，其中T2在加锁E节点时，与T3节点发生冲突，导致它被延迟，在T3释放E节点锁之后又得以继续执行。
树协议原理分析
树协议在调度中，锁涉及的事务中的必然包含一个串行动作序列，因为它们都是从上到下的访问顺序，这个可以用优先图来证明，如果优先图中没有环的存在，说明它等价一个可串行化的调度。
通过上面协议规则和树的访问顺序，在一棵树中，两个事务并发时，可以得出以下判断；
- 假如有几个节点，两个事务都需要加锁，那么这几个节点上的加锁顺序是一样的；
因为两个事务访问的公共元素有两个或两个以上时，每个事务加锁的节点可以组成一个子树，两个子树的交也是一棵子树，访问时也是从最高节点开始，依次向下加锁，所有公共元素的加锁顺序是一致。
总结
对于树形组织的并发访问的控制，不能使用两阶段锁的模式，为了提升并发访问效率，通过树协议，可以提前释放当前节点路径上的锁。
结尾
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