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SQL概述

什么是 SQL

SQL，全称Structured Query Language，意为结构化查询语言，是用于操作关系数据库（MySQL、Oracle、SQL Server 等）的编程语言。


SQL语言的版本历史

SQL-86：这是SQL最早的版本，于1986年发布。它定义了SQL的基本语法和数据操纵功能。

SQL-89：在1989年发布，这个版本引入了更多的特性，包括排序、分组和连接操作的支持。

SQL-92：于1992年发布，这个版本通过引入新的特性进一步扩展了SQL语言的能力，包括多表连接、子查询、视图和存储过程等，是目前获得最广泛支持的版本。

SQL:1999：这个版本于1999年发布，也被称为SQL3。它引入了更多的面向对象和复杂数据类型的支持，并增加了XML处理能力。

SQL:2003：在2003年发布，这个版本引入了更多的标准化特性，包括窗口函数、异常处理和递归查询等。

SQL:2008：于2008年发布，这个版本增加了对逻辑文件名和批量操作的支持。

SQL:2011：在2011年发布，这个版本增加了大数据集处理和空间数据操作的能力。

SQL:2016：于2016年发布，这个版本增加了JSON处理和新的日期时间类型支持。

SQL:2019：在2019年发布，这个版本增加了对机器学习模型和图形数据处理的支持。


SQL语句基础语法规范

SQL语句仅可识别半角字符；切记！切记！

一条完整的SQL语句以分号结尾，但可以分单行或多行书写；

SQL关键字不区分大小写，但为了与非关键字作区分，建议使用大写；


SQL 分类：DDL、DML、DCL、DQL

DDL：数据定义语言，用于定义和管理SQL数据库中的表结构和索引。

DML：数据操作语言, 用于对数据库进行增、删、改、查这些操作。

DCL：数据控制语言，主要用于控制不同权限的数据库用户对数据库表、视图等的访问。

DQL：数据查询语言，用于从数据库获取信息，它也是大多数终端用户及应用程序员最经常使用的SQL语言。


DDL（Data Definition Language）：数据定义语言

1、基本操作

1.1操作数据库：创建库CREATE DATABASE，删除库DROP DATABASE，修改库ALTER DATABASE。

CREATE DATABASE TestDB;
DROP DATABASE TestDB;
ALTER DATABASE TestDB COLLATE Chinese_PRC_CI_AS;

1.2 数据类型：数字型（int，tinyint，decimal，float等）、日期和时间类型（Date，TIME等）、字符串类型（char，varchar等）。​​​​​​​

CREATE TABLE NumTable (
    id INT,
    smallNum TINYINT,
    money DECIMAL(10, 2),
    size FLOAT
);
CREATE TABLE DateTable (
    date_column DATE,
    time_column TIME
);
CREATE TABLE StringTable (
    fixed_length_name CHAR(50),
    variable_length_address VARCHAR(255)
);

1.3 操作表：创建表CREATE TABLE，删除表DROP TABLE，修改表ALTER TABLE，重命名表 RENAME TABLE。​​​​​​​

CREATE TABLE EmployeeTable (
    ID int,
    Name varchar(255),
    Age int
);

DROP TABLE EmployeeTable;

ALTER TABLE EmployeeTable ADD Email varchar(255);
ALTER TABLE EmployeeTable MODIFY COLUMN Age smallint;
ALTER TABLE EmployeeTable DROP COLUMN Age;

RENAME TABLE EmployeeTable TO StaffTable;

DML（Data Manipulation Language）：数据操作语言

4.1 插入数据：利用INSERT INTO语句添加一条或多条记录。​​​​​​​

INSERT INTO employees (id, name, department_id) VALUES (1, 'Li Ming', 101);

(向employees表中插入一条新的员工记录，id为1, 名字是'Li Ming', 部门id是101)

INSERT INTO employees (name, department_id) VALUES ('Wang Gang', 102);

(向employees表中插入一条新的员工记录, id将自动生成，名字是'Wang Gang', 部门id是102)

INSERT INTO employees VALUES (3, 'Zhang San', 103);

(向employees表中插入一条新的员工记录，id为3, 名字是'Zhang San', 部门id是103)


4.2 修改数据：用UPDATE语句可以修改表中的数据。​​​​​​​

UPDATE employees SET department_id = 201 WHERE name = 'Li Ming';

(修改名为'Li Ming'的员工的部门id为201)

UPDATE employees SET name = 'Liu Yan' WHERE id = 2;

(修改id为2的员工的名字为'Liu Yan')

UPDATE employees SET name = 'Zhu Rongji', department_id = 202 WHERE id = 3;

(修改id为3的员工的名字为'Zhu Rongji'和部门id为202)


4.3 删除数据：DELETE FROM语句用于在表中删除一条或者多条记录。​​​​​​​

DELETE FROM employees WHERE id = 1;

(删除id为1的员工记录)

DELETE FROM employees WHERE name = 'Wang Gang';

(删除名字为'Wang Gang'的员工记录)

DELETE FROM employees WHERE department_id = 202;

(删除部门id为202的所有员工记录)


五、DCL（Data Control Language）：数据控制语言

5.1 创建用户：使用CREATE USER语句创建新的数据库用户。​​​​​​​

CREATE USER 'newuser'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password';

（在"localhost"上创建一个名为"newuser"的新用户，密码是"password"。）

5.2 给用户授权：使用GRANT语句为用户分配访问权限。​​​​​​​

GRANT SELECT, INSERT, DELETE ON database_name.table_name TO 'username'@'localhost';

（在localhost上给"username"用户赋予运database_name数据库中table_name表的SELECT，INSERT和DELETE权限。）

5.3 撤销授权：使用REVOKE语句撤销用户的访问权限。​​​​​​​

REVOKE INSERT ON database_name.table_name FROM 'username'@'localhost';

（在localhost上撤销"username"用户对database_name数据库中table_name表的INSERT权限。）

5.4 查看用户权限：使用SHOW GRANTS语句查看用户当前的权限列表。​​​​​​​

SHOW GRANTS FOR 'username'@'localhost';

（显示"localhost"上"username"用户的所有权限。）

5.5 删除用户：用DROP USER语句来删除一个用户。​​​​​​​

DROP USER 'username'@'localhost';

（删除"localhost"上名为"username"的用户。）

5.6 修改用户密码（以root身份）：通过ALTER USER语句可以修改用户的密码。​​​​​​​

ALTER USER 'username'@'localhost' IDENTIFIED BY 'newpassword';

（修改在"localhost"上username用户的密码为"newpassword"。）


DQL（Data Query Language）：数据查询语言

6.1 基础查询：利用SELECT 语句可以查询数据库中的数据。​​​​​​​

SELECT * FROM Employee;

（查询Employees表中的所有记录）

SELECT FirstName, LastName FROM Employee;

（查询Employee表中的FirstName和LastName字段所有记录）

6.2 条件查询：通过使用WHERE子句来设定查询条件。​​​​​​​

SELECT * FROM Employee WHERE Salary > 5000;

（查询Employee表中Salary大于5000的所有记录）

SELECT FirstName, LastName FROM Employee WHERE Age <= 30;

（查询Employee表中年龄小于等于30的员工的firstName和lastName字段记录）

SELECT * FROM Employee WHERE Salary > 5000 AND Age <= 30;

（查询Employee表中Salary大于5000且年龄小于等于30的所有记录）

SELECT * FROM Employee WHERE Salary > 5000 OR Age <= 30;

（查询Employee表中Salary大于5000或年龄小于等于30的所有记录）

6.3 模糊查询：使用LIKE子句，配合通配符%和_进行模糊查询。​​​​​​​

SELECT * FROM Employee WHERE FirstName LIKE 'John%';

（查询Employee表中FirstName以John开头的所有记录）

SELECT * FROM Employee WHERE FirstName LIKE '%John%';

（查询Employee表中FirstName包含John的所有记录）

SELECT FirstName, LastName FROM Employee WHERE LastName LIKE '%son_';

（查询Employee表中LastName以son+一个任意字符结束的所有记录）

6.4 字段控制查询：运用DISTINCT关键字进行去重查询。​​​​​​​

SELECT DISTINCT City FROM Employee;

（查询Employee表中，City字段去重之后的所有城市记录）

SELECT DISTINCT Age, Salary FROM Employee WHERE Age<50;

（查询Employee表中，Age小于50岁的员工的Age和Salary字段组合记录，并进行去重处理）

6.5 排序：用ORDER BY子句按照一个或多个列进行排序。

单列排序：​​​​​​​

SELECT * FROM Employee ORDER BY Salary;

（按'工资'列的升序返回Employee表中的所有行。）

多列排序：​​​​​​​

SELECT * FROM Employee ORDER BY Salary, Age DESC;

（首先根据'工资'列的升序对Employee表中的行进行排序，然后在工资相同的情况下，根据'Age'列的降序进行排序。）

6.6 聚合函数：包括COUNT，SUM，MAX，MIN，AVG等函数。

COUNT：​​​​​​​

SELECT COUNT(*) FROM Employee;

（返回Employee表的总行数。）

SUM：​​​​​​​

SELECT SUM(Salary) FROM Employee;

（返回Employee表中所有员工的薪水总和。）

MAX：​​​​​​​

SELECT MAX(Age) FROM Employee;

（返回Employee表中员工的最大年龄。）

MIN：​​​​​​​

SELECT MIN(Age) FROM Employee;

（返回Employee表中员工的最小年龄。）

AVG：​​​​​​​

SELECT AVG(Salary) FROM Employee;

（返回Employee表中员工的平均薪水。）

6.7 分组查询：GROUP BY子句是用于结合聚合函数，依据一个或多个列进行分组。

按单列分组：​​​​​​​

SELECT Department, COUNT(*) FROM Employee GROUP BY Department;

（返回每个部门的员工数量。）

按多列分组：​​​​​​​

SELECT Department, JobTitle, AVG(Salary) FROM Employee GROUP BY Department, JobTitle;

（返回每个部门及职位下员工的平均薪水。）

分组后过滤：​​​​​​​

SELECT Department, JobTitle, AVG(Salary) FROM Employee GROUP BY Department, JobTitleHAVING AVG(Salary) > 5000;

（返回每个部门及职位下员工的平均薪水大于5000的部分。）

6.8 LIMIT：用来限定查询结果的起始行，以及总行数。

简单LIMIT：​​​​​​​

SELECT * FROM Employee ORDER BY Salary DESC LIMIT 10;

（返回前10个工资最高的员工。）

带偏移量的LIMIT：​​​​​​​

SELECT * FROM Employee ORDER BY Salary DESC LIMIT 10 OFFSET 5;

（返回工资排名第6到第15的10个员工。）

6.9 多表连接查询：

内连接：INNER JOIN​​​​​​​

SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName 
FROM Orders INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID;

左连接：LEFT JOIN​​​​​​​

SELECT Customers.CustomerName, Orders.OrderID
FROM Customers LEFT JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID;

右连接：RIGHT JOIN​​​​​​​

SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName
FROM Orders RIGHT JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID;

全外连接：FULL JOIN​​​​​​​

SELECT Customers.CustomerName, Orders.OrderID
FROM Customers FULL JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID;

笛卡尔积：CROSS JOIN​​​​​​​

SELECT Products.ProductName, Suppliers.SupplierName
FROM Products CROSS JOIN Suppliers;


SQL的事务

基本概念

  1. 事务是数据库区别于文件系统的重要特性之一，当有了事务，就可以让数据库始终保持一致性，同时可以通过事务的机制恢复到某个时间点，保证了提交到数据库的修改不会因为系统崩溃而丢失；
  2. 事务只是一个改变，是一些操作的集合，用专业术语说，就是一组逻辑操作单元。事务本身不具备四个特性，而是通过某些手段尽可能让执行单元满足四个特性，那么此时称之为一个完整的事务。

经常在网络上、现实中一提到事务就绑死ACID四个特性，但实际ACID不仅在事务中有体现，还可以涵盖各个领域。

事务处理的原则

所有的事务都是作为一组逻辑操作单元来执行，即使出现故障，都不能改变这种方式。当在一个事务中执行多个操作时，要么事务提交（commit），所有修改都会永久地保存下来；要么事务回滚（rollback），所有修改都放弃，一切回归最初状态。

常见例子：

A给B转账，A余额减少，B余额增加，这是一套必须同时完成的操作，如果其中一个失败了，则所有操作都会失败。

在SQL中体现为：

UPDATE account SET money = money - 100 WHERE name = 'A';
UPDATE account SET money = money + 100 WHERE name = 'B';

这两句SQL语句就必须同时完成，或同时失败。

ACID

  • 原子性（atomicity）：指事务是不可分割的工作单位，要么全部提交，要么全部回滚。原子就是物理世界中最小的单位了，无法在继续分下去了，表达的是一个整体性的概念。
  • 一致性（consistency）：在事务执行前后，数据从一个合法性状态转换到另一个合法性状态，这种状态是语义上的，不同的业务场景，对于合法性状态有不同的定义。可以理解为满足预定结果的状态称为合法的状态，这种状态由自己定义，比如现实世界中的约束。如果满足这种状态，那就是满足一致性，如果不满足，这操作失败，事务回滚。比如余额字段设置为无符号数值，即钱是不允许负数的，如果此时SQL语句修改余额小于0，此时就不满足定义的语义，所以SQL会执行失败（显示出来就是报错），事务就会回滚。
  • 隔离性（isolation）：指事务的执行不能被其它事务干扰，即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其它事务都是隔离的、独立的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。比如事务A把余额从0改成100了，此时事务A还没有commit，而事务B进来读取余额了，此时结果是0还是100？这个时候就引出隔离级别这个概念了。
  • 持久性（durability）：指事务一旦提交（commit），对数据的改变就是永久性的，之后的其它操作丢不会对其有任何影响。比如A给B转账100，A减去100，B增加100，然后事务提交，A与B的余额就都是修改后的了，如果此时A反悔不转钱了，是无法做到的，只能再开个事务让B给A转回去。持久性是通过事务日志来保证的，日志包括重做日志(redo)、回滚日志(undo)。当通过事务对数据进行修改时，首先会将数据库的变化信息记录到redo日志中，然后再对数据库对应的行进行修改，这样的话即使数据库崩溃，重启后也能找到没有更新到数据库系统的redo日志重新执行，从而使事务具有持久性。

总结：在ACID中，原子性是基础，隔离性是手段，一致性是约束条件，持久性是最终的目的。

如果要一句话回答事务是什么？那就是保证原子性、一致性、隔离性，持久性的一个或多个数据库操作称为一个事务。

事务的状态

  • 活动的（active）：事务对应的数据库操作正在执行的过程中，称为事务处在活动的状态。
  • 部分提交的（partially committed）：当事务的最后一个操作执行完成，改动的数据的还处在内存中，并没有刷写到磁盘，此时称为事务处在部分提交的状态。
  • 失败的（failed）：当事务处于活动的或者部分提交的状态时，可能遇到某些错误（数据库自身错误、操作系统错误、断电等）而无法继续执行，或人为的停止事务的执行，称为事务处于失败的状态。
  • 中止的（aborted）：如果事务执行了一部分而变为失败的状态，那么就需要将修改过的事务的操作还原（就是回滚操作），还原完成后，事务就出在了中止的状态。
  • 提交的（committed）：处于部分提交的状态的事务将修改过的数据刷写到磁盘后，称为事务处在提交的状态。

Vs62bQFxuq1wPEU.png

事务的隔离级别

事务的隔离级别的出现，就是为了解决ACID中的 I（isolation 隔离性）在并发环境下，同时被操作的数据的隔离问题，同前面所述例子：

比如事务A把余额从0改成100了，此时事务A还没有commit，而事务B进来读取余额了，此时结果是0还是100？

以MySQL为例，MySQL是一个客户端/服务端架构的软件，对于同一个服务器来说，可以由若干个客户端与之连接，每个客户端与服务端连接上之后，称为一个会话（Session）。每个客户端都可以在自己的会话中向服务器发出请求语句，而请求语句可以是某个事务的一部分。对于服务器来说可以同时处理多个事务，但又要满足隔离性的特性，理论上在某个事务对某个数据进行访问时，其它事务应该进行排队，直到该事务提交之后，其它事务才能继续访问这个数据（类比Java多线程锁机制），但这样性能影响太大。如果既要保持事务的隔离性，又想让服务器在处理访问同一数据的多个事务的性能尽可能高，这时候就看二者如何权衡取舍了。

5.1 准备数据

创建一张表及数据

CREATE TABLE student (
    no INT,
    name VARCHAR(20),
    age INT,
    PRIMARY KEY (no)
) Engine=InnoDB;

INSERT INTO student VALUES(1, '小明', 18);

确认数据正常：

mysql> SELECT * FROM student;
+----+--------+------+
| no | name   | age  |
+----+--------+------+
|  1 | 小明   |   18 |
+----+--------+------+
1 row in set (0.00 sec)

5.2 数据并发问题

在并发情况下，如果不保证串行执行（就是一个接一个执行），那么会出现以下几种问题：

1. 脏写（Dirty Write）

对于两个事务 Session A、Session B，如果 Session A修改了 Session B 修改过但还未提交的数据，就意味着发生了脏写。

脏写示意图

发生时间编号Session ASession B
①BEGIN;
②BEGIN;
③UPDATE student SET name = '李四'
WHERE no = 1;
④UPDATE student SET name = '张三'
WHERE no = 1;
⑤COMMIT;
⑥ROLLBACK;

已知表中仅有一条no为1、name为小明的记录。

Session A 与 Session B 各自开启自己的事务，Session B 的事务先将no为1的记录修改name列的值为李四，然后这条记录紧接着又 Session A 给改成了张三，并且Session A 还 COMMIT 了，按理来说此时张三就应该永久刷写到磁盘了，但接着Session B 将它的事务回滚了，对于这记录的修改全部撤回，即no为1的记录的name列的值为小明。那对于 Session A 来说就有问题了，明明update且commit了，最后一看什么变化都没有，这是无法被容忍的问题，所以在标准SQL中的四种隔离级别中都解决了脏写的问题（就是没法复现了）。

2. 脏读（Dirty Read）

对于两个事务 Session A、Session B，如果 Session A读取了 Session B 修改过但还未提交的数据，之后 Session B 回滚，则 Session A 读到的数据就是临时且无效的。

脏读示意图

发生时间编号Session ASession B
①BEGIN;
②BEGIN;
③UPDATE student SET name = '李四'
WHERE no = 1;
④SELECR * FROM student
WHERE no = 1;
（如果此时读出来是李四，而不是小明，则发生了脏读）
⑤COMMIT;
⑥ROLLBACK;

已知表中仅有一条no为1、name为小明的记录。

Session A 与 Session B 各自开启自己的事务，Session B 的事务先将no为1的记录修改name列的值为李四，然后紧接着 Session A 查询这条记录，如果发现读到的数据为李四，即读到了Session B 中还没有提交的数据，之后 Session B 进行了回滚，数据还原回小明，那么 Session A 读到的李四就是一个不存在的数据，这种现象称为脏读。

在某些场合下，返回不存在的数据、假的数据给客户，是可能会出大问题的。

3. 不可重复度（Non-Repeatable Read）

对于两个事务 Session A、Session B，Session A 读取了一条记录的一个字段，然后 Session B 修改了这条记录的同个字段，接着 Session A 再重复上一次查询，两次结果不同了，这就发生了不可重复读。

不可重复读示意图

发生时间编号Session ASession B
①BEGIN;
②SELECR * FROM student
WHERE no = 1;
（此时读出来是小明）
③BEGIN;
UPDATE student SET name = '李四' WHERE no = 1;
COMMIT;
④SELECR * FROM student
WHERE no = 1;
（读出来是李四，跟上次不同，则发生了不可重复读）
⑤BEGIN;
UPDATE student SET name = '王五' WHERE no = 1;
COMMIT;
⑥SELECR * FROM student
WHERE no = 1;
（读出来是王五，又跟上次不同，则发生了不可重复读）

已知表中仅有一条no为1、name为小明的记录。

Session A 第一次查询该记录为小明（注意还没有COMMIT），接着 Session B 修改该记录为李四，然后 Session A 再次查询发现变成李四了，跟上一次查询结果不同，这种现象称为不可重复读。同理 Session B 又修改值为王五，紧接着Session A 又再次查询发现结果又变了，变成了王五，因为发生了不可重复读。

对于这种现象，在现实中很多场景下中我们会认为这是合理的、可以接受的，每次查询就应该查出当前最新的数据，但处于并发事务内的角度来看这属于一种问题。

4. 幻读（Phantom Read）

对于两个事务 Session A、Session B，Session A 读取了一条记录的一个字段，然后 Session B 往表插入一些新的记录，之后 Session A 再次读取发现多出了新的记录，这就算幻读。

幻读示意图

发生时间编号Session ASession B
①BEGIN;
②SELECR * FROM student
WHERE no > 0;
（此时读出来只有小明一条记录）
③BEGIN;
INSERT INTO student VALUES(2, '李四', 19);
COMMIT;
④SELECR * FROM student
WHERE no > 0;
（此时读出来有小明、李四两条记录，发生了幻读）

已知表中仅有一条no为1、name为小明的记录。

Session A 第一次查询限定条件为 no > 0，查出来一条记录为小明（注意还没有COMMIT），接着 Session B 插入了一条记录李四，然后 Session A 再次查询结果为小明、李四两条记录了，多了一条，这种现象称为幻读，而多出来的记录称为幻影记录。

对于这种现象，还是那句话，在现实中很多场景下中我们会认为这是合理的、可以接受的，但处于并发事务内的角度来看这属于一种问题。

对于幻读的注意点：

​ 幻读强调的是多出来的记录。按照示意图，如果 Session B 不是插入记录，而是删除记录，那 Session A 再次查询发现记录数量变少了，这种现象不属于幻读。由于第二次查变少了，严格归类的话，这种现象属于不可重复读。

5.3 SQL标准的四种隔离级别

按照并发问题严重程度高到低排序：脏写 > 脏读 > 不可重复读 > 幻读

由于脏写问题是无法接受的，所以现在市面主流数据库都不会出现这个问题，那还剩下后面3个问题。如果能把所有问题都解决那肯定最好，但也就意味着并发性能最差，如果要最高的并发性能，又会出现数据并发的问题......因此回到前面说的权衡取舍问题了，看不同的场景是要数据绝对准确性，还是要最高的并发性能，亦或牺牲部分并发性能以换取数据的相对准确。

在SQL官方标准中，设立了以下四个隔离级别：

1. 读未提交（Read Uncommitted）

在该隔离级别中，所有事务都可以看到其它未提交事务的执行结果，意味着会发生脏读、不可重复读，幻读。

2. 读已提交（Read Committed）

读已提交满足了隔离的基本定义：一个事务只能看见已经提交的事务的执行结果。这是大部分数据库系统的默认隔离级别，比如Oracle、SQL Server，可以避免脏读，但仍会发生不可重复读，幻读。

3. 可重复读（Repeatable Read）

事务A在读到一条数据之后，此时事务还没提交或回滚，接着事务B对该数据进行了修改并提交，那么事务A再次读取该数据，读到的还是原来的内容。可以避免脏读、不可重复读，但仍会发生幻读，这是MySQL默认的隔离级别。

4. 可串行化（Serializable）

确保事务可以从一个表中读取相同的行，在整个事务持续期间，禁止其它事务对该表相同行进行插入、更新，删除操作。所有的问题都可以解决，但性能最为低下。

SQL标准的四种隔离级别分别可能出现的并发问题

脏写脏读不可重复读幻读加锁读
Read Uncommitted×√√√×
Read Committed××√√×
Repeatable Read×××√×
Serializable××××√

5.4 不同数据库的隔离级别

SQL标准虽然有4种隔离级别，但不同的数据库的支持程度不一样。

OracleMySQLSQL Server
Read Uncommitted×√√
Read Committed√（默认）√√（默认）
Repeatable Read×√（默认）√
Serializable√√√
Snapshot√
Read Committed Snapshot√

值得注意的是：

  1. MySQL 的实现 Repeatable Read 在一定程度上也可以解决幻读的问题（快照读+MVCC机制），与SQL官方标准略有区别；
  2. SQL Server 支持的隔离级别比SQL标准的还要多出两种。

5.5 其它

MySQL中查看隔离级别：

# 5.7.20之前
SHOW VARIABLES LIKE 'tx_isolation';

# 5.7.20及之后
SHOW VARIABLES LIKE 'transaction_isolation';

# 所有版本均可用
SELECT @@transaction_isolation;

MySQL中设置隔离级别：

SET [GLOBAL|SESSION] TRANSACTION_ISOLATION = '隔离级别';

隔离级别可选项：
> READ-UNCOMMITTED
> READ-COMMITTED
> REPEATABLE-READ
> SERIALIZABLE

或者：

SET [GLOBAL|SESSION] TRANSACTION ISOLATION LEVEL '隔离级别';

隔离级别可选项：
> READ UNCOMMITTED
> READ COMMITTED
> REPEATABLE READ
> SERIALIZABLE
GLOBAL：对后续所有新开会话有效SESSION：只对当前会话有效无论设置什么级别，数据库一旦重启都以配置文件为准

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