一、事务的启动时机：begin/start transaction 命令并不是一个事务的起点，在执行到它们之后的第一个操作InnoDB表的语句（第一个快照读语句），事务才真正启动。如果你想要马上启动一个事务，可以使用start transaction with consistent snapshot 这个命令。

二、在MySQL里，“视图”的两个概念：

        1）一个是view。是一个用查询语句定义的虚拟表，在调用的时候执行查询语句并生成结果。创建视图的语法是create view ... ，而它的查询方法与表一样。

        2）一个是InnoDB在实现MVCC时用到的一致性读视图，即consistent read view，用于支持RC（Read Committed，读提交）、RR（Repeatable Read，可重复读）隔离级别的实现。

三、“快照”在MVCC里的工作方式：

        在可重复读隔离级别下，事务在启动的时候就“拍了个快照”。注意，这个快照是基于整库的。InnoDB里面每个事务有一个唯一的事务ID，叫作transaction id。它是在事务开始的时候向InnoDB的事务系统申请的，是按申请顺序严格递增的。而每行数据也都是有多个版本的。每次事务更新数据的时候，都会生成一个新的数据版本，并且把transaction id赋值给这个数据版本的事务ID，记为row trx_id。同时，旧的数据版本要保留，并且在新的数据版本中，能够有信息可以直接拿到它。也就是说，数据表中的一行记录，其实可能有多个版本(row)，每个版本有自己的row trx_id。而每种状态并不是物理上都是真实存在的，只记录了当前的状态。如果需要之前的状态，需要根据当前版本和undo log计算出来的。而undo log是储存的是每个版本的数据。

四、InnoDB是怎么定义“100G”的快照的？

        按照可重复读的定义，一个事务启动的时候，能够看到所有已经提交的事务结果。但是之后，这个事务执行期间，其他事务的更新对它不可见。因此，一个事务只需要在启动的时候声明说，“以我启动的时刻为准，如果一个数据版本是在我启动之前生成的，就认；如果是我启动以后才生成的，我就不认，我必须要找到它的上一个版本”。当然，如果“上一个版本”也不可见，那就得继续往前找。还有，如果是这个事务自己更新的数据，它自己还是要认的。在实现上， InnoDB为每个事务构造了一个数组，用来保存这个事务启动瞬间，当前正在“活跃”的所有事务ID。“活跃”指的就是，启动了但还没提交。数组里面事务ID的最小值记为低水位，当前系统里面已经创建过的事务ID的最大值加1记为高水位。这个视图数组和高水位，就组成了当前事务的一致性视图（read-view）。而数据版本的可见性规则，就是基于数据的row trx_id和这个一致性视图的对比结果得到的。这个视图数组把所有的row trx_id 分成了几种不同的情况。

这样，对于当前事务的启动瞬间来说，一个数据版本的row trx_id，有以下几种可能：

1）如果落在绿色部分，表示这个版本是已提交的事务或者是当前事务自己生成的，这个数据是可见的；

2）如果落在红色部分，表示这个版本是由将来启动的事务生成的，是肯定不可见的；

3）如果落在黄色部分，那就包括两种情况：

    a. 若 row trx_id在数组中，表示这个版本是由还没提交的事务生成的，不可见；

    b. 若 row trx_id不在数组中，表示这个版本是已经提交了的事务生成的，可见。（比低水位大，但是在当前事务启动前，就已经提交了）

根据这个声明，系统里面随后发生的更新，就跟这个事务看到的内容无关了。因为之后的更新，生成的版本一定属于上面的2或者3(a)的情况，而对它来说，这些新的数据版本是不存在的，所以这个事务的快照，就是“静态”的了。InnoDB利用了“所有数据都有多个版本”的这个特性，实现了“秒级创建快照”的能力。

五、分析事务A的语句返回的结果：

mysql> CREATE TABLE `t` (

  `id` int(11) NOT NULL,

  `k` int(11) DEFAULT NULL,

  PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB;

insert into t(id, k) values(1,1),(2,2);

方法一：

假设：

事务A开始前，系统里面只有一个活跃事务ID是99；

事务A、B、C的版本号分别是100、101、102，且当前系统里只有这四个事务；

三个事务开始前，(1,1）这一行数据的row trx_id是90。

这样，事务A的视图数组就是[99,100], 事务B的视图数组是[99,100,101], 事务C的视图数组是[99,100,101,102]。

第一个有效更新是事务C，把数据从(1,1)改成了(1,2)。这时候，这个数据的最新版本的row trx_id是102，而90这个版本已经成为了历史版本。

第二个有效更新是事务B，把数据从(1,2)改成了(1,3)。这时候，这个数据的最新版本（即row trx_id）是101，而102又成为了历史版本。

在事务A查询的时候，事务B还没有提交，但是它生成的(1,3)这个版本已经变成当前版本了。但这个版本对事务A必须是不可见的，否则就变成脏读了。

事务A读数据时，它的视图数组是[99,100]。当然了，读数据都是从当前版本读起的。所以，事务A查询语句的读数据流程是这样的：

找到(1,3)的时候，判断出row trx_id=101，比高水位大，处于红色区域，不可见；

接着，找到上一个历史版本，一看row trx_id=102，比高水位大，处于红色区域，不可见；

再往前找，终于找到了（1,1)，它的row trx_id=90，比低水位小，处于绿色区域，可见。所以，k=1；

这样执行下来，虽然期间这一行数据被修改过，但是事务A不论在什么时候查询，看到这行数据的结果都是一致的，所以我们称之为一致性读。

方法二：

一个数据版本，对于一个事务视图来说，除了自己的更新总是可见以外，有三种情况：

a.版本未提交，不可见；

b.版本已提交，但是是在视图创建后提交的，不可见；

c.版本已提交，而且是在视图创建前提交的，可见。

所以，根据这个规则判断图的查询结果，事务A的查询语句的视图数组是在事务A启动的时候生成的，这时候：

(1,3)还没提交，属于情况1，不可见；

(1,2)虽然提交了，但是是在视图数组创建之后提交的，属于情况2，不可见；

(1,1)是在视图数组创建之前提交的，可见。所以。k=1。

注意：更新数据（update）都是先读后写的，而这个读，只能读当前的值，称为“当前读”（current read）。（同时，select语句如果加锁，也是当前读。）也就是说，在更新数据语句之前，添加了一条查询语句，而且这条查询语句直接查询的是当前的值，不管能否可见。所以，事务B得到的k=3,而不是2。

六、事务的可重复读的能力的实现方法：

        可重复读的核心就是一致性读（consistent read）；而事务更新数据的时候，只能用当前读。如果当前的记录的行锁被其他事务占用的话，就需要进入锁等待。而读提交的逻辑和可重复读的逻辑类似，它们最主要的区别是：

a.在可重复读隔离级别下，只需要在事务开始的时候创建一致性视图，之后事务里的其他查询都共用这个一致性视图；

b.在读提交隔离级别下，每一个语句执行前都会重新算出一个新的视图。

c.对于可重复读，查询只承认在事务启动前就已经提交完成的数据；

d.对于读提交，查询只承认在语句启动前就已经提交完成的数据；