Erlang数据库脏查询的原因和解决方案(erlang数据库脏查询)

Erlang是一种开源的并发编程语言，由于其在并发编程方面的强大能力，被广泛应用于大规模的分布式系统中。其中，Erlang数据库也是其一个重要的组成部分。然而，在Erlang数据库中，存在着一个名为“脏查询”的问题，这一问题可能会带来一些不可预测的后果。本文将对erlang数据库脏查询的原因进行分析，并提出解决方案。

一、什么是脏查询

脏查询是指，在数据库中读取到未提交的数据。例如，一个事务正在进行中，它修改了某些数据，但尚未提交。此时，另一个事务读取了这些被修改但未提交的数据，这种情况就被称为脏查询。

二、脏查询的原因

在Erlang数据库中，脏查询的原因主要有两个：

1.并发访问

Erlang是一种并发编程语言，它的数据库系统也被设计成了一种并发数据库。不同的进程可能同时访问数据库，由于并发的存在，导致可能发生脏查询。例如，两个进程同时访问同一个数据对象，一个进程正在修改数据，但还未提交，而另外一个进程已经读取了这个数据对象，这时便会出现脏查询。

2.长事务

另一个导致脏查询的原因是长时间的事务。当一个事务需要执行很长时间时，也就意味着这个事务所进行的修改操作将需要很长时间才能得到提交。在这个过程中，其他事务可能会读取到这个未提交的数据，从而发生了脏查询。

三、解决方案

为了解决Erlang数据库中的脏查询问题，我们可以采用以下的一些解决方案：

1.设置并发控制

为了避免脏查询，我们可以在Erlang数据库中引入并发控制。通过锁定数据对象，可以防止并发访问造成的脏查询。例如，在实现一个事务模型时，我们可以使用锁来保护数据，锁可以在读和写之间进行切换，以便控制并发。

2.减少长事务

为了避免长时间事务造成的脏查询，我们可以采用一些方式使得事务执行的时间更短。例如，可以根据需求将大事务分解成多个小事务，或者提供更快的硬件设备以加速事务处理。

3.使用MVCC

MVCC是Multi-Version Concurrency Control的缩写，也就是多版本并发控制。这种技术可以在并发访问数据库时避免脏查询。MVCC可以让事务在修改数据时不锁住整个表，而是通过版本来管理并发访问。每个事务都有自己的版本号，当一个事务要提交时，Erlang数据库会进行检查，以确保该事务没有读取到任何未提交的数据。

Erlang数据库脏查询问题是一个值得关注的话题，采用合适的解决方案可以有效避免这一问题。在实际应用中，我们应该根据具体情况，选择更为合适的解决方案。

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随着互联网web2.0网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。而传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如：

1、High performance——对数据库高并发读写的需求

Web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求，例如像JavaEye网站的实时统计在线用户状态，记录热门帖子的点击次数，投票计数等，因此这是一个相当普衡肢遍的需求。

2、Huge Storage——对海量数据的高效率存储和访问的需求

类似镇租Facebook，twitter，Friendfeed这样的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统，例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。

3、High Scalability && High Availability——对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

在基于web的架构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？

在上面提到的“三高”需求面前，关系数据库遇到了难以克服的障碍，而对于web2.0网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地，例如：

1. 数据库事务一致性需求

很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。

2. 数据库的写实时性和读实时性需求

对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性，比方说我（JavaEye的robbin）发一条消息之后，过几秒乃至十几秒之后，我的订阅者才看到这条动态是完全可以接受的。

3、对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求

任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。

因此，关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了，为了解决这类问题的非关系数据库应运而生，现在这两年，各种各样非关系数据库，特别是键值数据库(Key-Value Store DB)风起云涌，多得让人眼花缭乱。前不久国外刚刚举办了NoSQL Conference，各路NoSQL数据库纷纷亮相，加上未亮相但是名声在外的，起码有超过10个开源的NoSQLDB，例如：

Redis，Tokyo Cabinet，Cassandra，Voldemort，MongoDB，御拦兆Dynomite，HBase，CouchDB，Hypertable， Riak，Tin， Flare， Lightcloud， KiokuDB，Scalaris， Kai， ThruDB， ……

这些NoSQL数据库，有的是用C/C++编写的，有的是用Java编写的，还有的是用Erlang编写的，每个都有自己的独到之处，看都看不过来了，我(robbin)也只能从中挑选一些比较有特色，看起来更有前景的产品学习和了解一下。

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