数据库脏读到底是啥，数据怎么会不靠谱，听说这风险还挺大的

综合自IBM技术文档、Oracle官方概念指南、以及《数据库系统概念》一书中的基础解释）

数据库脏读，你可以把它想象成一个特别让人尴尬的场面，假设你和你朋友一起去银行ATM机，他账户里有100块钱，他需要取100块出来急用，于是他走到了ATM机前开始操作，这个时候，你正好在用手机银行APP查他的账户余额，想确认一下他是不是真的有钱还你，关键的时刻来了：你的朋友按下了“确认取款”按钮，ATM机内部的数据库立刻动作，把他的账户余额从100元改成了0元，这个修改操作还没有最终完成（ATM机正在哗啦啦地数钱出钞，或者还需要一个最终的确认步骤才算完全结束），就在这个“钱已扣但事未毕”的极短瞬间，你的手机银行APP刷新了，屏幕上清清楚楚地显示：“当前余额：0元”，你心里咯噔一下：“好家伙，原来是个穷光蛋，没钱还我了！” 但实际情况是，几秒钟后，你的朋友取款操作可能因为某种原因失败了（比如机器故障，钞票卡住了），银行系统撤销了刚才的修改，把他的余额又恢复成了100元，可是你呢？你已经看到了那个“0元”的数据，并且深信不疑,甚至还可能因此引发误会和矛盾。

这个“0元”的数据，就是典型的“脏数据”，而你在这个错误数据被纠正之前读到它的行为，脏读”，这个数据是“不靠谱”的，因为它根本就不是最终确定的、真实的结果，它就像一个还在草稿纸上涂涂改改的数字,却被你当成正式公告给看了去。

数据怎么会变得这么不靠谱呢？根源在于数据库为了让大家都能快速访问，允许很多事情同时发生（这叫做“并发操作”），就像很多人可以同时在网上买同一场演唱会的票一样，为了保证速度，数据库不会总是让一个人完全办完事再轮到下一个人，那样效率太低了，它会穿插着进行，问题就出在这种“穿插”的时机上，如果一个操作（比如你朋友的取款）刚刚写了一部分数据（把余额改成0），但还没有最终提交（确认操作成功），而另一个操作（你的查询）在这个时候插进来，直接读取了那个中间状态的、未提交的数据，脏读就发生了，这个未提交的数据是极度危险的，因为它随时可能被撤销，让它就像从来没存在过一样,但它已经对你造成了影响。

听说这风险还挺大的，一点都没错，脏读带来的可不是小麻烦，它在现实世界中可能引发非常严重的后果,想象一下这些场景：

1. 财务计算错误： 比如公司的财务系统正在做月末结算，一个操作员正在调整一批货物的成本价，他先暂时把某个商品的成本改成了一个很高的数字，但还在核对其他数据，没有最终确认，就在这时，另一个生成财务报表的程序运行了，它读到了这个被临时调高的成本，导致计算出的毛利率严重失真，公司管理层基于这份错误的报告可能会做出完全错误的决策，比如错误地判断某个产品线亏损而将其关闭,但实际上它是盈利的。

   

2. 超额售卖或库存混乱： 比如机票预订系统或者热门商品抢购，假设最后一张机票，两个客户几乎同时下单，系统处理第一个订单时，先将座位状态标记为“已预订”（但未最终出票），第二个客户查询时，如果读到了这个“已预订”的脏数据，系统就会显示无票，导致他放弃购买，但如果第一个客户的订单因为支付失败而被取消，座位状态会恢复为“可售”，而第二个客户早已离开，这就造成了座位空置和销售收入损失，反过来，如果系统没处理好,也可能出现一票两卖的情况。

3. 数据依赖导致的连锁错误： 这是更隐蔽也更可怕的风险，假设有一个统计程序，它的任务是先读取用户A的账户积分，然后根据这个积分值去更新用户A的等级，不巧的是，在它读取积分的那一刻，正好有另一个操作在修改A的积分（比如扣除因违规操作产生的积分），而且这个修改还未提交，统计程序读到了一个“脏”的积分值（比如还是违规前的较高分数），然后依据这个错误的高分数，将用户A错误地提升到了一个他本不该达到的高等级，之后，即使用户的积分被正确扣除了，那个错误提升的等级也可能一直留在系统里，导致他享受不应有的特权，一个错误引发了另一个错误,像多米诺骨牌一样。

正因为脏读有这么大的潜在危害，数据库的设计者们才发明了各种“隔离级别”来防止它，最简单粗暴的办法就是“串行化”，也就是强制所有操作一个一个排队执行，绝对不穿插，这样肯定没有脏读了，但效率会变得极低，就像只有一个柜台的银行，队伍排得老长，在实际应用中，数据库通常会提供一些折中的选项，读已提交”隔离级别，在这个级别下，一个操作只能读到那些已经被其他操作“最终确认”（提交）的数据，像那种临时修改的、未提交的脏数据是绝对读不到的，这就好比规定，手机银行APP只能查询已经完全结束的交易产生的余额，对于那些正在进行中、可能被撤销的操作所产生的中间数据，一律不可见，这样就从根本上杜绝了脏读的发生,保证了核心数据的靠谱性。

数据库脏读就是因为在多人同时操作数据库时，读到了别人还没最终敲定的、可能随时会变卦的“草稿数据”，这些数据极其不靠谱，因为它们不代表最终事实，而它的风险之所以大，是因为它能让企业基于错误信息做决策，导致财务损失、业务混乱和难以追溯的连锁错误,理解并防范脏读是确保信息系统数据可靠性的关键一环。