如果再有人问你数据库的原理，把这篇文章给他(17) _数据库

这将提高性能，因为：

读事务不会阻塞写事务
写事务不会阻塞读
没有『臃肿缓慢』的锁管理器带来的额外开销

除了两个事务写相同数据的时候，数据版本控制各个方面都比锁表现得更好。只不过，你很快就会发现磁盘空间消耗巨大。
数据版本控制和锁机制是两种不同的见解：乐观锁和悲观锁。两者各有利弊，完全取决于使用场景（读多还是写多）。关于数据版本控制，我推荐这篇非常优秀的文章，讲的是PostgreSQL如何实现多版本并发控制的。
一些数据库，比如DB2（直到版本 9.7）和 SQL Server（不含快照隔离）仅使用锁机制。其他的像PostgreSQL, MySQL 和 Oracle 使用锁和鼠标版本控制混合机制。我不知道是否有仅用版本控制的数据库（如果你知道请告诉我）。
如果你读过不同级别的隔离那部分内容，你会知道，提高隔离级别就会增加锁的数量和事务等待加锁的时间。这就是为什么多数数据库默认不会使用最高级别的隔离（即串行化）。
当然，你总是可以自己去主流数据库（像MySQL, PostgreSQL 或 Oracle）的文档里查一下。
日志管理器
我们已经知道，为了提升性能，数据库把数据保存在内存缓冲区内。但如果当事务提交时服务器崩溃，崩溃时还在内存里的数据会丢失，这破坏了事务的持久性。
你可以把所有数据都写在磁盘上，但是如果服务器崩溃，最终数据可能只有部分写入磁盘，这破坏了事务的原子性。
事务作出的任何修改必须是或者撤销，或者完成。
有 2 个办法解决这个问题：

影子副本/页（Shadow copies/pages）：每个事务创建自己的数据库副本（或部分数据库的副本），并基于这个副本来工作。一旦出错，这个副本就被移除；一旦成功，数据库立即使用文件系统的一个把戏，把副本替换到数据中，然后删掉『旧』数据。
事务日志（Transaction log）：事务日志是一个存储空间，在每次写盘之前，数据库在事务日志中写入一些信息，这样当事务崩溃或回滚，数据库知道如何移除或完成尚未完成的事务。

WAL（预写式日志）
影子副本/页在运行较多事务的大型数据库时制造了大量磁盘开销，所以现代数据库使用事务日志。事务日志必须保存在稳定的存储上，我不会深挖存储技术，但至少RAID磁盘是必须的，以防磁盘故障。
多数数据库（至少是Oracle, SQL Server, DB2, PostgreSQL, MySQL 和 SQLite) 使用预写日志协议（Write-Ahead Logging protocol，WAL）来处理事务日志。WAL协议有 3 个规则：

1) 每个对数据库的修改都产生一条日志记录，在数据写入磁盘之前日志记录必须写入事务日志。
2) 日志记录必须按顺序写入；记录 A 发生在记录 B 之前，则 A 必须写在 B 之前。
3) 当一个事务提交时，在事务成功之前，提交顺序必须写入到事务日志。

文章插图

这个工作由日志管理器完成。简单的理解就是，日志管理器处于缓存管理器（cache manager）和数据访问管理器（data access manager，负责把数据写入磁盘）之间，每个 update / delete / create / commit / rollback 操作在写入磁盘之前先写入事务日志。简单，对吧？
回答错误！我们研究了这么多内容，现在你应该知道与数据库相关的每一件事都带着『数据库效应』的诅咒。好吧，我们说正经的，问题在于，如何找到写日志的同时保持良好的性能的方法。如果事务日志写得太慢，整体都会慢下来。
ARIES
1992年，IBM 研究人员『发明』了WAL的增强版，叫 ARIES 。ARIES 或多或少地在现代数据库中使用，逻辑未必相同，但AIRES背后的概念无处不在。我给发明加了引号是因为，按照MIT这门课的说法，IBM 的研究人员『仅仅是写了事务恢复的最佳实践方法』。AIRES 论文发表的时候我才 5 岁，我不关心那些酸溜溜的科研人员老掉牙的闲言碎语。事实上，我提及这个典故，是在开始探讨最后一个技术点前让你轻松一下。我阅读过这篇 ARIES 论文的大量篇幅，发现它很有趣。在这一部分我只是简要的谈一下 ARIES，不过我强烈建议，如果你想了解真正的知识，就去读那篇论文。
ARIES 代表『数据库恢复原型算法』（Algorithms for Recovery and Isolation Exploiting Semantics）。
这个技术要达到一个双重目标：