事务的四大特性(ACID)
- 原子性(Atomicity)
- 一致性(Consistency)
- 隔离性(Isolation)
- 持久性(Durability)
原子性：事务内执行的sql操作当作一个整体，要么同时成功，要么同时失败回滚
一致性：强调的是数据的状态，指的是数据库从一个一致性状态到另外一个一致性状态，打个比方，A有200，B有100，A转100给B，那么最后的一致性状态是A有100，B有200，如果状态是A有100，B还是原来的100，那这就不符合数据的一致性
隔离性：一个事务所做的修改在最终提交以前，对其他事务是不可见的，也就是说，A有200，B有100，A转100，B加100，还没有提交的时候，又开启了一个事物，此时看到的是A有200，B有100，也就是第一个事物没有commit之前的状态；还有一点就是说事物对某 行的某个字段进行加操作，那么在没有提交之前，其他事物是不能修改这一行的这个字段的，因为mysql此时的行锁被第一个事物拿到，commit之后才会释放
持久性：事物一旦进行了提交，那么数据落盘，所做的修改会永久保存到数据库
事务的隔离级别
事务的隔离级别是为了解决mysql并发问题的几种控制手段。
事务的并发问题
1、脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据
2、不可重复读：事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果 不一致。
3、幻读：系统管理员A将数据库中所有学生的成绩从具体分数改为ABCDE等级，但是系统管理员B就在这个时候插入了一条具体分数的记录，当系统管理员A改结束后发现还有一条记录没有改过来，就好像发生了幻觉一样，这就叫幻读。
小结：不可重复读的和幻读很容易混淆，不可重复读侧重于修改，幻读侧重于新增或删除。解决不可重复读的问题只需锁住满足条件的行，解决幻读需要锁表
单条修改数据的命令会自动的触发事务，包括insert、update、delete。
而在SQL语句中有手动开启事务的原因是：可以进行多次数据的修改，如果成功一起成功，否则一起会滚到之前的数据.
4种隔离级别
Read Uncommitted（读取未提交内容）
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。本隔离级别很少用于实际应用，因为它的性能也不比其他级别好多少。读取未提交的数据，也被称之为脏读（Dirty Read）。
Read Committed（读取提交内容）
这是大多数数据库系统的默认隔离级别（但不是MySQL默认的）。它满足了隔离的简单定义：一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。，因为同一事务的其他实例在该实例处理其间可能会有新的commit，所以同一select可能返回不同结果，这就是不可重复读
Repeatable Read（可重读）
这是MySQL的默认事务隔离级别，它确保同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据行。不过理论上，这会导致另一个棘手的问题：幻读 （Phantom Read）。简单的说，幻读指当用户读取某一范围的数据行时，另一个事务又在该范围内插入了新行，当用户再读取该范围的数据行时，会发现有新的“幻影” 行。InnoDB和Falcon存储引擎通过多版本并发控制（MVCC，Multiversion Concurrency Control）机制解决了该问题。
Serializable（可串行化）
这是最高的隔离级别，它通过强制事务排序，使之不可能相互冲突，从而解决幻读问题。简言之，它是在每个读的数据行上加上共享锁。在这个级别，可能导致大量的超时现象和锁竞争。
在测试的时候，把mysql事务级别设置成 Repeatable Read，一个事务往里插数据，另一个事务是看不到其他事务插入的数据的，即读的不是最新数据，我们把这种现象也看作是幻读
查看和设置隔离级别
SELECT @@tx_isolation
设置mysql的隔离级别：set session transaction isolation level 设置事务隔离级别
pymysql
对于pymysql有几个点需要注意
默认支持事务
pymysql默认开启事务，从每次执行执行增删改都需要最终commit就能知道。
通过pymysql增加数据但未提交时候，发现表的AUTO_INCREMENT是一直递增的(说明数据库已经收到插入指令了，就等着拍板呢)，这是为了解决并发的考量，并且如果回滚AUTO_INCREMENT并不会减少，而是一直递增下去，这样才不会出错。
cursor对象存放查询的数据
import pymysql
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password="123456",database='test', port=3306, charset='utf8')
cur = conn.cursor()
cur.execute('select * from department')
Out[5]: 4
cur.fetchone()
Out[6]: (200, '技术')
cur.execute('select * from employee')
Out[7]: 18
cur.fetchone()
Out[8]:
(1,
'egon',
'male',
18,
datetime.date(2017, 3, 1),
'办事处外交大使',
None,
7300.33,
401,
1)
通过上面我们可以发现，当我们查询的时候，取数据没有取完就执行另一条查询语句，那么先前的查询结果会被覆盖。也就是说执行了一条查询语句，那么就应该立即取出结果，否则拿着这个cursor去执行任何增删改查操作，原来存储的查询数据都会被清掉
pymysql模块的threadsafety = 1
如果在多个线程中的cursor共用一个conn连接，那么就会报类似pymysql.err.InternalError: Packet sequence number wrong - got 45 expected 0的错误
- 每个线程拥有自己的连接
- 所有线程共用一个连接池，需要考虑线程总数和连接池连接数上限的问题
pymysql遇到的幻读
之前我开了两个线程，一个线程取数据，一个线程往表插入数据，最终的结果是每次取得的数据都是一样的，但是数据表确确实实是在不停地增加数据。这是因为数据库的隔离级别造成的.解决办法有两个：
- 修改隔离级别
- 建立conn的时候加上
autocommit=True参数