MySQL

1. SQL 是什么？

SQL（Structured Query Language） 是一门操作关系型数据库的标准编程语言，用来：

• 定义数据库中的各种对象（数据库、表、字段、索引等）
• 对表中的数据进行增删改查
• 控制数据库用户和权限

一句话：只要是关系型数据库（MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 等），都要讲 SQL，SQL 是它们的统一“交流语言标准”。

2. SQL 的四大分类

常见会把 SQL 按照“主要用途”拆成四大类，便于记忆：

快速联想：

• DDL：结构相关（创建/修改/删除“库、表、字段”）
• DML：数据相关（对记录做 INSERT / UPDATE / DELETE）
• DQL：查询相关（SELECT 为主）
• DCL：权限相关（GRANT / REVOKE / CREATE USER 等）

下面先从最基础、最常用的 DDL - 数据库级操作 开始。

3. DDL - 数据库级操作

这些语句主要是针对“数据库本身”进行操作，比如查看有哪些库、创建/删除库等。

3.1 查看数据库

-- 查询所有数据库
SHOW DATABASES;

-- 查询当前正在使用的数据库
SELECT DATABASE();

3.2 切换数据库

-- 使用 / 切换到指定数据库
USE 数据库名;

小技巧：在命令行或客户端工具中，执行 USE xxx; 之后，再执行的所有 SQL 默认都作用在这个数据库上。

3.3 创建数据库

-- 创建数据库，如果已存在则不报错
CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] 数据库名
    [DEFAULT CHARSET utf8mb4];

说明：

• IF NOT EXISTS：防止重复创建时报错
• DEFAULT CHARSET：指定默认字符集（推荐 utf8mb4，支持 emoji）

3.4 删除数据库

-- 删除数据库，如果不存在则不报错
DROP DATABASE [IF EXISTS] 数据库名;

一定要谨慎执行 DROP DATABASE，生产环境删除库属于高危操作，一般需要额外确认或通过运维流程处理。

4. DDL - 表操作（查询、修改、删除）

对表进行查看、增删改字段、改表名、删表等，都用下面这些语句（需先 USE 数据库名; 进入对应库）。

4.1 查询表

-- 查询当前数据库的所有表
SHOW TABLES;

-- 查询表结构（字段名、类型、约束等）
DESC 表名;

-- 查询建表语句（完整 DDL）
SHOW CREATE TABLE 表名;

4.2 修改表（ALTER TABLE）

-- 添加字段
ALTER TABLE 表名 ADD 字段名 类型(长度) [COMMENT 注释] [约束];

-- 修改字段类型（不改字段名）
ALTER TABLE 表名 MODIFY 字段名 新数据类型(长度);

-- 修改字段名与字段类型
ALTER TABLE 表名 CHANGE 旧字段名 新字段名 类型(长度) [COMMENT 注释] [约束];

-- 删除字段
ALTER TABLE 表名 DROP COLUMN 字段名;

-- 修改表名
ALTER TABLE 表名 RENAME TO 新表名;

4.3 删除表

-- 删除表，如果不存在则不报错
DROP TABLE [IF EXISTS] 表名;

生产环境慎用 DROP TABLE，删表前务必确认库、表名无误，必要时先备份。

5. 约束（Constraints）

在建表或改表时，通过约束可以限制字段的取值，保证数据的正确性和一致性。常用约束如下：

5.1 在建表中使用约束

CREATE TABLE user (
    id          INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
    username    VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE COMMENT '用户名，非空且唯一',
    gender      CHAR(1) DEFAULT '男' COMMENT '性别，默认男',
    dept_id     INT COMMENT '部门 id',
    CONSTRAINT fk_dept FOREIGN KEY (dept_id) REFERENCES dept(id)  -- 外键：关联 dept 表
);

• 主键：id 作为一行数据的唯一标识，一般配合 AUTO_INCREMENT 自增。
• 非空 + 唯一：username 不能为 null，且不能重复。
• 默认值：插入时未指定 gender 则使用 '男'。
• 外键：dept_id 必须在 dept(id) 中存在，保证“用户所属部门”一定存在。

5.2 约束小结

• 非空 / 唯一 / 默认：只影响本表当前字段。
• 主键：一张表通常只有一个主键（或联合主键），用于唯一标识一行。
• 外键：在应用层（如 Java 代码）做校验也很常见，是否在数据库建外键可根据项目规范选择。

5.3 约束相关常见问题

1. MySQL 数据库中分为哪几类约束，对应的关键字是什么？

常见分为五类，对应关系见上文「5. 约束」中的表格，速记如下：

2. 如何实现主键自增的效果？

在定义主键字段时加上 AUTO_INCREMENT，插入时可以不写该字段，由数据库自动按递增顺序分配值：

id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT

• 一般只用于整数类型的主键（如 INT、BIGINT）。
• 每张表通常只有一个 AUTO_INCREMENT 列。
• 插入时若指定了该列的值，则使用指定值；未指定或写 NULL 时才会自增。

3. 一个字段上是否可以添加多个约束？

可以。 一个字段可以同时加多种约束，只要语义不冲突即可。例如：

• 非空 + 唯一：username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE（不能为空，且不能重复）
• 主键 + 自增：id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT
• 非空 + 默认值：gender CHAR(1) NOT NULL DEFAULT '男'

书写时多个约束用空格隔开即可，顺序一般不影响效果。

6. 数据类型

MySQL 中的数据类型有很多，主要分为三类：数值类型、字符串类型、日期时间类型。建表时根据业务选对类型，既能保证数据正确，又能节省存储空间。

6.1 数值类型

精度写法说明（浮点与小数）：

• float(5,2) / double(5,2) / decimal(5,2)：5 表示整个数字长度（含小数位），2 表示小数位个数。例如可存 123.45。
• 金额、数量等需要精确计算时，推荐用 decimal，避免浮点误差。

选型原则：在满足业务的前提下，尽量选择占用空间小的类型。

6.2 字符串类型

char 与 varchar 对比：

常见用法示例：

• 长度固定的字段（如身份证、手机号）：用 char，例如 idcard char(18)、phone char(11)。
• 长度不固定的字段（如用户名、简介）：用 varchar，例如 username varchar(50)。

6.3 日期时间类型

常见用法示例：

• 只存日期：birthday date
• 需要日期+时间（创建/更新时间等）：operate_time datetime 或 created_at timestamp
• timestamp 受范围限制（约到 2038 年），超出范围或需更大区间时用 datetime

6.4 数据类型常见问题

1. 数值类型在定义时，后面加了 unsigned 关键字是什么意思？

• unsigned 表示无符号类型，该字段只能取 0 及正数（不能存负数）。
• 不加 时默认为 signed（有符号），可以取负数。
• 例如：年龄、主键 id 等不会为负的字段，常用 tinyint unsigned、int unsigned 等，既省空间又语义清晰。

2. char 与 varchar 的区别是什么？什么时候用 char，什么时候用 varchar？

• 区别：char 是定长字符串，varchar 是变长字符串（详见上文 6.2 对比表）。
• 长度固定的字段，建议用 char，例如：身份证号 char(18)、手机号 char(11)。
• 长度不固定的字段，建议用 varchar，例如：用户名 varchar(50)、姓名 varchar(20)。

7. DML - 数据操作语言

DML 英文全称是 Data Manipulation Language（数据操作语言），用来对数据库中表的数据记录进行增、删、改操作。

三种基本操作：

• 添加数据：INSERT
• 修改数据：UPDATE
• 删除数据：DELETE

下面以一张示例表为例说明语法（表结构：id、name 名称、age 年龄、gender 性别，示例数据：令狐冲 28 男、风清扬 68 男、东方不败 32 男）。

7.1 添加数据（INSERT）

-- 为表中所有字段按顺序赋值（值的顺序、个数需与表结构一致）
INSERT INTO 表名 VALUES (值1, 值2, 值3, ...);

-- 为指定字段赋值（未指定字段取默认值或 NULL）
INSERT INTO 表名 (字段1, 字段2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);

-- 一次插入多行
INSERT INTO 表名 (字段1, 字段2, ...) VALUES (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...);

示例（假设表名为 emp，字段为 id, name, age, gender）：

INSERT INTO emp (id, name, age, gender) VALUES (1, '令狐冲', 28, '男');
INSERT INTO emp (id, name, age, gender) VALUES (2, '风清扬', 68, '男'), (3, '东方不败', 32, '男');

7.2 修改数据（UPDATE）

-- 更新满足条件的记录（不加 WHERE 会更新整张表，慎用）
UPDATE 表名 SET 字段1 = 值1, 字段2 = 值2, ... [WHERE 条件];

示例：

UPDATE emp SET age = 29 WHERE name = '令狐冲';
UPDATE emp SET gender = '女' WHERE id = 3;

7.3 删除数据（DELETE）

-- 删除满足条件的记录（不加 WHERE 会删除表中所有记录，慎用）
DELETE FROM 表名 [WHERE 条件];

示例：

DELETE FROM emp WHERE id = 3;
-- 删除表中全部记录（表结构仍在）
-- DELETE FROM emp;

注意：UPDATE 和 DELETE 务必带好 WHERE 条件，避免误改、误删整表数据。

8. DQL - 数据查询语言

DQL（Data Query Language，数据查询语言）用来查询表中记录，核心语句是 SELECT。子句书写顺序与对应内容速记如下（与教材/幻灯片一致）：

完整语法结构如下（书写顺序与执行顺序不同，需区分）：

SELECT
    字段列表
FROM
    表名列表
WHERE
    条件列表
GROUP BY
    分组字段列表
HAVING
    分组后条件列表
ORDER BY
    排序字段列表
LIMIT
    分页参数

8.1 各子句说明

8.2 基本示例

-- 查询全部字段
SELECT * FROM emp;

-- 查询指定字段并起别名
SELECT id, name AS 姓名, age 年龄 FROM emp;

-- 去重查询：查询所有不重复的性别
SELECT DISTINCT gender FROM emp;

-- 使用 CASE 把 job 数字映射为中文职位名，并去重
SELECT DISTINCT
       CASE job
           WHEN 1 THEN '班主任'
           WHEN 2 THEN '讲师'
           WHEN 3 THEN '学工主管'
           WHEN 4 THEN '教研主管'
           WHEN 5 THEN '咨询师'
           ELSE '未知'
       END AS 职位
FROM emp;

-- 条件查询
SELECT * FROM emp WHERE age > 30;
SELECT * FROM emp WHERE name LIKE '令狐%' AND gender = '男';

-- 排序：按年龄降序
SELECT * FROM emp ORDER BY age DESC;

-- 分页：从第 0 条开始取 10 条（LIMIT 起始下标, 条数）
SELECT * FROM emp LIMIT 0, 10;
-- 等价写法：LIMIT 10 表示取前 10 条
SELECT * FROM emp LIMIT 10;

8.3 分组与 HAVING

-- 按性别分组，统计每组人数
SELECT gender, COUNT(*) AS 人数 FROM emp GROUP BY gender;

-- 分组后只保留人数大于 1 的组
SELECT gender, COUNT(*) AS 人数 FROM emp GROUP BY gender HAVING COUNT(*) > 1;

WHERE 与 HAVING 区别：WHERE 在分组前过滤行，HAVING 在分组后过滤组（可对聚合结果做条件）。

8.4 书写顺序与执行顺序

书写顺序：SELECT → FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → ORDER BY → LIMIT
执行顺序：FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT
（先确定表、过滤行、分组、再选字段、排序、分页。）

8.5 多表查询与笛卡尔积

8.5.1 多表查询是什么？

多表查询：在一条 SELECT 语句中，同时从多张表中获取数据。

• 单表查询语法：
  SELECT 字段列表 FROM 表名;
• 多表查询基础写法：
  SELECT 字段列表 FROM 表1, 表2;

例如：

-- 同时从 emp（员工表）和 dept（部门表）中查询
SELECT * FROM emp, dept;

如果不加任何关联条件，查询结果会包含 emp 表的每一行 × dept 表的每一行的所有组合。

• 假设 emp 有 30 行，dept 有 6 行，则结果共有 30 × 6 = 180 行。
• 这就是典型的 笛卡尔积 现象。

8.5.2 什么是笛卡尔积？

笛卡尔积（Cartesian Product）是数学概念：给定两个集合 A 和 B，笛卡尔积表示 A 中每个元素与 B 中每个元素组合 的所有可能。

在 SQL 多表查询中：

• FROM 表1, 表2 且 没有关联条件 时，会得到“表 1 所有行 × 表 2 所有行”的所有组合。
• 其中大部分组合在业务上是无效的（比如员工和部门完全随机匹配）。

示意图：

8.5.3 消除无效的笛卡尔积

在实际开发中，我们通常只关心“有业务关联的行”，例如只保留“员工所属部门匹配”的数据：

-- 通过 WHERE 条件关联 emp.dept_id 与 dept.id，消除无效组合
SELECT
    e.id,
    e.name,
    d.name AS dept_name
FROM
    emp e, dept d
WHERE
    e.dept_id = d.id;

• 只有满足 e.dept_id = d.id 的行组合会保留，相当于只保留“有部门的员工”这部分有效数据。
• 这种写法本质上是内连接，也可以用 JOIN ... ON ... 的语法来表达（后续连接查询小节再展开）。

示意图（只保留“能配对上的”组合）：

记忆：多表查询时，一定要加好关联条件，避免产生大量无意义的笛卡尔积。

8.6 多表查询的分类（总览）

多表查询大致可以分为两大类：

1. 连接查询（JOIN）
   • 内连接：只保留两张表中能匹配上的行，可以理解为 A、B 的交集部分。
   • 外连接：
     • 左外连接（LEFT JOIN）：保留左表的全部行，右表能匹配上的显示数据，匹配不上的补 NULL。
     • 右外连接（RIGHT JOIN）：保留右表的全部行，左表能匹配上的显示数据，匹配不上的补 NULL。
2. 子查询（Subquery）
   • 在一条 SELECT / UPDATE / DELETE 语句的 某个位置再嵌套一条 SELECT，内层查询结果作为外层的条件或数据来源。
   • 例如：WHERE id IN (SELECT emp_id FROM …)、FROM (SELECT ... ) t 等。

8.7 内连接（INNER JOIN）

8.7.1 概念

内连接查询：查询两表或多表中交集部分数据，即能在所有参与表中成功匹配上的行。

在 SQL 中，内连接从语法上可以分为两种写法：

• 隐式内连接（旧式写法）
• 显式内连接（推荐写法）

8.7.2 隐式内连接语法

SELECT 字段列表
FROM 表1, 表2
WHERE 连接条件 ...;

示例（员工与部门）：

SELECT
    e.id,
    e.name,
    d.name AS dept_name
FROM
    emp e, dept d
WHERE
    e.dept_id = d.id;

写在 FROM 后面的多个表，通过 WHERE 子句中的连接条件“配对”。只有满足条件的行组合会被保留，本质上就是内连接。

在多表查询中，通常会给表起别名来简化书写：

-- AS 可以省略，推荐为表起简短有意义的别名
SELECT
    e.id,
    e.name,
    d.name AS dept_name
FROM
    emp AS e, dept AS d
WHERE
    e.dept_id = d.id
    AND e.gender = 1
    AND e.salary > 8000;

• 常见写法：表名 AS 别名 或 表名 别名，AS 关键字可以省略。
• 注意：一旦为表起了别名，在本条 SQL 中就不能再使用原表名来限定字段，只能使用别名（例如只能写 e.name，不能再写 emp.name）。

8.7.3 显式内连接语法（推荐）

SELECT 字段列表
FROM 表1 [INNER] JOIN 表2 ON 连接条件 ...

和上面同样的查询，用显式内连接写法为：

SELECT
    e.id,
    e.name,
    d.name AS dept_name
FROM
    emp e
    INNER JOIN dept d ON e.dept_id = d.id;

INNER 关键字可以省略，JOIN 默认就是内连接：
emp e JOIN dept d ON e.dept_id = d.id 等价于 emp e INNER JOIN dept d ON e.dept_id = d.id。

隐式内连接 vs 显式内连接：

• 语义上都是内连接，得到的结果集相同。
• 显式 JOIN ... ON ... 写法结构更清晰，方便后续扩展为左外连接 / 右外连接等，实际开发中更推荐使用。
• 隐式写法把连接条件和筛选条件都堆在 WHERE 中，SQL 稍微复杂就容易漏写某个连接条件，一旦漏掉就会退化为笛卡尔积，排查困难。
• 隐式写法对外连接支持也不友好，真正要写 LEFT / RIGHT JOIN 时，必须采用显式 JOIN ... ON ... 语法才安全、清晰。

8.8 外连接（OUTER JOIN）

8.8.1 概念

外连接用于在保留一张表的全部行的同时，关联另一张表中能匹配上的数据。常见分为两种：

• 左外连接（LEFT [OUTER] JOIN）
• 右外连接（RIGHT [OUTER] JOIN）

记忆：内连接取“交集”，外连接是在交集的基础上额外保留一边的全部行。

8.8.2 左外连接（LEFT JOIN）

语法：

SELECT 字段列表
FROM 表1 LEFT [OUTER] JOIN 表2 ON 连接条件 ...;

• 左外连接可以理解为：查询 表 1（左表）的所有数据，其中能在表 2 中匹配上的，显示表 2 字段；匹配不上的，表 2 字段为 NULL。

示例（查询所有员工及其所属部门，即便个别员工没有部门也要查出来）：

SELECT
    e.id,
    e.name,
    d.name AS dept_name
FROM
    emp e
    LEFT JOIN dept d ON e.dept_id = d.id;

8.8.3 右外连接（RIGHT JOIN）

语法：

SELECT 字段列表
FROM 表1 RIGHT [OUTER] JOIN 表2 ON 连接条件 ...;

• 右外连接可以理解为：查询 表 2（右表）的所有数据，其中能在表 1 中匹配上的，显示表 1 字段；匹配不上的，表 1 字段为 NULL。

示例（查询所有部门及其员工，即便部门下暂时没有员工也要查出来）：

SELECT
    e.id,
    e.name,
    d.name AS dept_name
FROM
    emp e
    RIGHT JOIN dept d ON e.dept_id = d.id;

实战中，如果能调整书写顺序，通常只用 LEFT JOIN 就够了（把希望“全部保留”的那张表写在左边），这样 SQL 更统一。

8.9 子查询（Subquery）

8.9.1 什么是子查询？

在一条 SQL 语句中嵌套另一条 SELECT 语句，这种嵌套查询就叫做子查询（也称为“嵌套查询”）。

SELECT * FROM t1
WHERE column1 = (SELECT column1 FROM t2 WHERE ...);

• 内层的 SELECT 称为子查询（subquery）。
• 外层的语句可以是 SELECT / INSERT / UPDATE / DELETE 中的任意一种，最常见的是 SELECT。

8.9.2 子查询的常见分类

根据子查询返回结果的形状，通常可以分为四类：

1. 标量子查询：子查询返回单个值（一行一列）。
   • 常配合比较运算符使用，如：=、>、<、>=、<= 等。
2. 列子查询：子查询返回一列多行。
   • 常配合 IN / ANY / ALL 等关键字使用。
3. 行子查询：子查询返回一行多列。
   • 常配合多列比较使用，如：(col1, col2) = (SELECT col1, col2 FROM ...)。
4. 表子查询：子查询返回多行多列（一整张“临时表”）。
   • 常出现在 FROM (子查询) AS 别名 位置，把子查询结果当作一张临时表再去查询。

子查询的要点是：先把需求拆分成若干清晰的小步骤，先分别写出每一步对应的 SQL，再把这些 SQL 逐步“嵌套合并”成一条完整的子查询语句。

8.9.3 典型示例：从拆分到合并

下面分别给出 4 类子查询的典型示例，按照“先拆解步骤 → 再合并为子查询”的思路展示。

A. 标量子查询示例

1. 需求 1：查询最早入职的员工信息。

拆分步骤：

-- 第一步：先查出最早入职日期
SELECT MIN(entry_date)
FROM emp;

-- 第二步：再根据上一步结果，查对应员工
SELECT *
FROM emp
WHERE entry_date = '2000-01-01';

合并为一条标量子查询：

SELECT *
FROM emp
WHERE entry_date = (
    SELECT MIN(entry_date)
    FROM emp
);

2. 需求 2：查询在“阮小五”入职之后入职的员工信息。

拆分步骤：

-- 第一步：查出“阮小五”的入职日期
SELECT entry_date
FROM emp
WHERE name = '阮小五';

-- 第二步：查出入职日期晚于上一步结果的员工
SELECT *
FROM emp
WHERE entry_date > '2015-01-01';  -- 示例日期

合并为一条标量子查询：

SELECT *
FROM emp
WHERE entry_date > (
    SELECT entry_date
    FROM emp
    WHERE name = '阮小五'
);

B. 列子查询示例

需求：查询“教研部”和“咨询部”的所有员工信息。

拆分步骤：

-- 第一步：查出这两个部门的 id
SELECT id
FROM dept
WHERE name = '教研部'
   OR name = '咨询部';

-- 第二步：用已知的部门 id 查员工
SELECT *
FROM emp
WHERE dept_id IN (3, 2);  -- 假设教研部 id=2，咨询部 id=3

合并为一条列子查询：

SELECT *
FROM emp
WHERE dept_id IN (
    SELECT id
    FROM dept
    WHERE name = '教研部'
       OR name = '咨询部'
);

C. 行子查询示例

需求：查询与“李忠”的薪资和职位都相同的员工信息。

拆分步骤：

-- 第一步：查出“李忠”的薪资和职位
SELECT salary, job
FROM emp
WHERE name = '李忠';

-- 第二步：用查到的组合值去匹配其它员工
SELECT *
FROM emp
WHERE (salary, job) = (5000, 5);  -- 示例值

合并为一条行子查询：

SELECT *
FROM emp
WHERE (salary, job) = (
    SELECT salary, job
    FROM emp
    WHERE name = '李忠'
);

D. 表子查询示例

需求：获取每个部门中薪资最高的员工信息。

拆分步骤：

-- 第一步：先按部门统计每个部门的最高薪资
SELECT dept_id, MAX(salary) AS max_salary
FROM emp
GROUP BY dept_id;

-- 第二步：再用第一步结果和 emp 表做连接，取出完整员工信息
SELECT *
FROM emp e,
     (SELECT dept_id, MAX(salary) AS max_salary
      FROM emp
      GROUP BY dept_id) temp
WHERE e.dept_id = temp.dept_id
  AND e.salary = temp.max_salary;

这里 (SELECT dept_id, MAX(salary) ...) temp 就是一个表子查询，返回“多行多列”的临时表 temp，再与 emp 进行多表查询。

9. 事务（Transaction）

9.1 什么是事务？

事务是一组操作的集合，它是一个不可分割的工作单位。事务会把所有操作作为一个整体一起向系统提交或撤销：要么这些操作同时成功，要么同时失败。

例如“添加员工”业务中包含两个操作：

1. 向 emp 表插入员工基本信息。
2. 向 emp_expr 表插入该员工的工作经历。

这两个操作应视为一个整体：要么都成功（提交），要么都失败（回滚），不能出现“只插了员工、没插工作经历”或反过来。

默认行为：MySQL 的事务是自动提交的，即执行一条 DML 语句后，MySQL 会立即隐式提交事务。若要手动控制“多步操作一起提交或一起回滚”，需要先开启事务，再在合适时机执行 提交 或 回滚。

9.2 事务控制的三个步骤

事务控制主要三步：

9.3 示例：添加员工业务的事务管理

将“添加员工 + 工作经历”放在同一事务中：

-- 开启事务
START TRANSACTION;
-- 或：BEGIN;

-- 1. 保存员工基本信息
INSERT INTO emp VALUES (39, 'Tom', '123456', '汤姆', 1, '13300001111', 1, 4000, '1.jpg', '2023-11-01', 1, NOW(), NOW());

-- 2. 保存员工的工作经历信息
INSERT INTO emp_expr(emp_id, begin, end, company, job)
VALUES (39, '2019-01-01', '2020-01-01', '百度', '开发'),
       (39, '2020-01-10', '2022-02-01', '阿里', '架构');

-- 全部成功则提交
COMMIT;

-- 若有任一步失败，则回滚（撤销本事务内的所有修改）
-- ROLLBACK;

• 若两条 INSERT 都成功，执行 COMMIT 后数据真正写入数据库。
• 若其中任一条失败（如主键冲突、外键约束等），应执行 ROLLBACK，本事务内的修改全部撤销。

9.4 常见事务场景

事务管理的场景非常多，例如：

• 银行转账：A 账户扣款 + B 账户加款，必须同时成功或同时失败。
• 下单扣减库存：创建订单 + 扣减商品库存，要么都成功，要么都回滚，避免超卖或订单与库存不一致。
• 添加员工（如上）：员工基本信息 + 工作经历等多表插入，作为一个业务单元用事务保证一致性。

9.5 事务四大特性

面试题：事务有哪些特性？

• 原子性（Atomicity）：事务是不可分割的最小单元，要么全部成功，要么全部失败。
• 一致性（Consistency）：事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
• 隔离性（Isolation）：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行。
• 持久性（Durability）：事务一旦提交或回滚，它对数据库中的数据的改变就是永久的。

事务的四大特性简称为：ACID。

进一步理解：

• 原子性（Atomicity）：事务包装的一组 SQL 是一个不可分割的工作单元，事务中的操作要么全部成功，要么全部失败。
• 一致性（Consistency）：一个事务完成之后数据都必须处于一致性状态。
  • 如果事务成功完成，那么数据库的所有变化将生效。
  • 如果事务执行出现错误，那么数据库的所有变化将会被回滚（撤销），返回到原始状态。
• 隔离性（Isolation）：多个用户并发访问数据库时，一个用户的事务不能被其他用户的事务干扰，多个并发的事务之间要相互隔离。
  • 一个事务的成功或失败对其他事务没有影响。
• 持久性（Durability）：一个事务一旦被提交或回滚，它对数据库的改变将是永久性的，哪怕数据库发生异常，重启之后数据依然存在。