可查询类型在并行和分布式系统中的作用

20/24可查询类型在并行和分布式系统中的作用第一部分可查询类型的分布式实现 2第二部分可查询类型在数据一致性中的应用 4第三部分可查询类型在并行计算中的优化 7第四部分可查询类型的可扩展性和可伸缩性 11第五部分可查询类型在数据处理管道中的作用 13第六部分可查询类型在分布式消息传递中的应用 16第七部分可查询类型在数据流处理中的优势 18第八部分可查询类型在分布式事务管理中的意义 20

第一部分可查询类型的分布式实现关键词关键要点【分布式查询执行引擎】

1.负责在分布式系统中执行可查询类型，提供弹性和可扩展的查询处理能力。

2.采用分布式哈希表、拜占庭容错协议等技术，实现数据复制和一致性管理。

3.支持水平扩展和负载均衡，提高系统吞吐量和可用性。

【分布式数据存储】

可查询类型的分布式实现

可查询类型在分布式系统中有着至关重要的作用，它允许客户端在不了解底层数据源的具体分布式存储和访问策略的情况下，以一致且高效的方式查询数据。

常见分布式实现

可查询类型的分布式实现有多种，每种实现都具有不同的特性和适用场景。最常用的实现包括：

*主副数据库（Master-SlaveReplication）：在主副数据库模型中，一个主数据库处理写操作并复制数据到多个只读副数据库。客户端可以从任何副数据库读取数据，从而实现负载平衡和高可用性。

*分区数据库（PartitionedDatabase）：分区数据库将数据水平分割成多个分区，每个分区存储数据的一个子集。客户端可以透明地跨分区查询数据，而分区数据库负责优化查询计划并路由数据访问。

*分布式哈希表（DHT）：DHT是一种分布式键值存储，将数据分布到多个节点上，并使用一致性哈希函数确定每个键的存储位置。DHT支持高效的数据检索，并允许客户端在不同节点上透明地查询数据。

*NoSQL数据库：NoSQL数据库是一种非关系型数据库，针对特定数据模型进行了优化。它们通常支持分布式存储和查询功能，允许客户端从多个节点高效地访问数据。

特性

可查询类型的分布式实现应具备以下特性：

*透明性：客户端无需了解数据分布和访问策略，即可查询数据。

*一致性：所有客户端始终看到数据的最新版本，无论数据分布在哪些节点上。

*高可用性：如果单个节点发生故障，系统仍能继续处理查询。

*可扩展性：系统可以轻松地添加或删除节点以满足不断变化的工作负载。

*性能：系统可以高效地处理查询，即使数据分布在多个节点上。

应用场景

可查询类型在并行和分布式系统中有着广泛的应用场景，包括：

*大数据分析：可查询类型允许并行处理大数据集，从而实现交互式分析和实时洞察。

*分布式计算：可查询类型支持在多个节点上分布式执行复杂计算，从而提高性能和可扩展性。

*云计算：可查询类型在云平台中至关重要，它允许用户从多个数据中心访问分布式数据。

*社交网络：可查询类型用于支持社交网络中的复杂数据查询，例如社交图谱查询和推荐算法。

最佳实践

在设计和实现可查询类型的分布式系统时，应遵循以下最佳实践：

*选择合适的存储模型：根据数据模型和查询模式选择最合适的分布式存储模型。

*优化查询计划：制定有效率的查询计划，以最小化跨节点的数据访问。

*实现一致性机制：使用强一致性或最终一致性机制来确保数据一致性。

*提供高可用性：通过副本复制、负载平衡和故障转移机制来实现高可用性。

*监控和性能调优：定期监控系统性能并进行调优以优化查询响应时间和吞吐量。第二部分可查询类型在数据一致性中的应用关键词关键要点【可查询类型在数据一致性中的应用】：

【数据分区】，

1.可查询类型允许数据根据其属性或关键字进行分区，从而将数据分布在并行系统中的不同节点上。

2.通过将数据分组到不同的分区中，可以提高查询效率并减少对单个节点的负载。

3.此外，分区还可以提高数据一致性，因为数据更新仅影响特定的分区，而不是整个数据集。

【副本管理】，可查询类型在数据一致性中的应用

在并行和分布式系统中，数据一致性至关重要。它涉及确保数据在多个节点上的副本保持一致性和准确性。可查询类型在维护数据一致性中发挥着关键作用。

1.原子性

可查询类型强制执行事务操作的原子性，即要么所有操作都成功，要么全部失败。它们通过以下方式实现：

*锁定机制：可查询类型使用锁定机制来防止并行事务同时修改同一数据项。通过获取对数据项的独占锁，事务可以确保其修改在其他事务访问数据之前完成。

*版本控制：可查询类型还使用版本控制来管理数据的并发访问。每个数据项都有一个版本号，每次更新都会增加版本号。事务只能读取和修改特定版本的数据，从而防止不同事务对同一数据项的冲突修改。

2.一致性

可查询类型确保数据在所有节点上的副本保持一致。它们通过以下方式实现：

*复制：可查询类型会将数据复制到多个节点，从而创建冗余副本。当一个节点发生故障时，其他副本可以继续提供服务，确保数据可用性和一致性。

*共识协议：可查询类型使用共识协议来协调来自不同节点的更新。这些协议确保所有副本在应用更新之前达成一致，从而避免数据不一致。

3.隔离性

可查询类型提供隔离性，防止一个事务的修改影响其他事务。它们通过以下方式实现：

*快照隔离：可查询类型创建数据的一个快照，事务只能看到快照时的数据状态。这可以防止事务之间冲突修改同一数据项。

*顺序一致性：可查询类型确保事务以相同的顺序在所有节点上执行。这可以防止不同的事务对同一数据项的交织修改，从而导致数据不一致。

4.持久性

可查询类型保证数据持久性，即即使系统发生故障，数据也不会丢失。它们通过以下方式实现：

*提交日志：可查询类型将事务提交记录到一个持久化日志中。如果系统发生故障，日志可以用来恢复事务并确保数据完整性。

*检查点：可查询类型定期对数据进行检查点，创建数据状态的快照。在发生故障时，系统可以从检查点恢复数据，最小化数据丢失。

具体应用场景

可查询类型在并行和分布式系统中有广泛的应用，包括：

*分布式数据库：可查询类型用于在分布式数据库中实现ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）特性。

*消息队列：可查询类型用于维护消息队列中消息的顺序和一致性。

*分布式缓存：可查询类型用于确保分布式缓存中的数据与原始数据源一致。

*区块链：可查询类型用于维护区块链中交易的不可变性和一致性。

结论

可查询类型在并行和分布式系统中扮演着至关重要的角色，确保数据一致性。通过强制执行原子性、一致性、隔离性和持久性，它们有助于维护数据准确性和完整性，即使在高并发和故障的情况下。第三部分可查询类型在并行计算中的优化关键词关键要点可查询类型在并行计算中的优化

1.可查询类型的并行执行：可查询类型支持并行执行，允许多个线程同时对数据结构进行查询操作，从而提高整体性能。例如，使用并行算法对大型数据集进行过滤或排序时，可查询类型可以大幅缩短执行时间。

2.可查询类型的并发访问：可查询类型提供了并发访问的能力，允许多个线程同时访问数据结构دونالتعرضللتضارب.هذايمكنتحسينالأداءبشكلكبيرفيحالاتالاستخدامالتيتتطلبالوصولالمتزامنللبيانات،مثلقواعدالبياناتالمتوازيةأومعالجةالمعاملاتعبرالإنترنت(OLTP).

3.تحسينذاكرةالتخزينالمؤقت：تعملأنواعالاستعلامعلىتحسينذاكرةالتخزينالمؤقتعنطريقتخزيننتائجالاستعلاماتالسابقة.هذايمكنأنيقللبشكلكبيرمنزمنالوصولإلىالبياناتللعملياتالمتكررة،ممايؤديإلىتحسينالأداءبشكلعام.

可查询类型在分布式计算中的优化

1.الاتصالوالحوسبةالموزعة：تسمحأنواعالاستعلامبإجراءالعملياتالحسابيةعلىالبياناتالموزعةعلىعقدمتعددة.وهذايسمحبتوسيعنطاقعملياتالحوسبةالكبيرةبشكلفعال،ممايزيدمنإجماليالقدرةالحسابيةللنظام.

2.تحملالأخطاءوالمرونة：تكونأنواعالاستعلاممتسامحةمعالأخطاءويمكنهاالتعاملمعحالاتفشلالعقددونفقدانالبيانات.وهذايضمناستمراريةالنظاموموثوقيته،حتىفيحالةحدوثانقطاعاتفيالخدمةأوحالاتالفشلالمؤقتة.

3.المعالجةالمتوازيةوالتزامن：تدعمأنواعالاستعلامالمعالجةالمتوازيةوتوفرآلياتللمزامنةلضماناتساقالبياناتعبرالعقدالموزعة.وهذايمكنمنإجراءالمعالجاتالمعقدةوالعملياتالتحليليةعلىنطاقواسعدونالقلقبشأنتضاربالبياناتأوتناقضالنتائج.可查询类型在并行计算中的优化

在并行计算系统中，可查询类型发挥着至关重要的作用，通过支持高效的数据访问和操作，能够显著提升并行计算的性能。

#1.数据并行和任务并行

并行计算主要分为两大类型：数据并行和任务并行。

*数据并行：将数据划分成多个块，每个块由不同的计算节点并行处理。

*任务并行：将任务划分成多个子任务，每个子任务由不同的计算节点并行执行。

#2.可查询类型对数据并行的优化

在数据并行系统中，可查询类型通过以下方式优化性能：

2.1延迟数据加载

可查询类型允许延迟加载数据，直到数据实际需要时才从远程存储或数据库中检索。这可以减少网络通信开销，提高数据访问效率。

2.2缓存冗余数据

可查询类型可以缓存经常访问的数据，避免重复的远程检索。这对于那些访问模式稳定的数据密集型应用尤为有用。

2.3并行数据处理

可查询类型支持并行数据处理，允许多个计算节点同时处理不同的数据块。这可以充分利用多核处理器的计算能力，大幅提高数据处理速度。

#3.可查询类型对任务并行的优化

在任务并行系统中，可查询类型通过以下方式优化性能：

3.1任务分片

可查询类型可以将任务分解成较小的任务分片，并将其分配给不同的计算节点并行执行。这可以提高任务并行的粒度，减少任务调度开销。

3.2数据依赖管理

可查询类型可以自动管理数据依赖关系，确保任务以正确的顺序执行。这可以避免数据竞争和死锁，提高任务并行的可靠性。

3.3并行任务执行

可查询类型支持并行任务执行，允许多个计算节点同时执行不同的任务分片。这可以充分利用多核处理器的计算能力，加速任务并行的执行。

#4.可查询类型的实现技术

可查询类型的实现技术主要包括：

4.1并行数据结构

基于并行数据结构，如并行数组、并行哈希表和并行队列，实现可查询类型，可以实现高效的数据访问和操作。

4.2分布式数据存储

将数据存储在分布式存储系统中，如分布式文件系统或分布式数据库中，并通过可查询类型提供统一的数据访问接口。

4.3并行查询引擎

开发并行查询引擎，支持高效的并行查询处理，可以提高数据并行和任务并行的性能。

#5.应用场景

可查询类型广泛应用于以下场景：

*大数据处理

*机器学习和深度学习

*科学计算和工程模拟

*图计算

*分布式数据库

#6.优势和局限性

6.1优势：

*提升并行计算性能

*提高数据访问效率

*简化并行编程

*增强应用程序可扩展性

6.2局限性：

*增加代码复杂度

*潜在的内存开销

*对特定并行计算模型的依赖性

#7.发展趋势

可查询类型的研究和应用仍在不断发展中，主要趋势包括：

*异构计算集成

*流处理和事件驱动编程支持

*基于机器学习的优化

*云计算和边缘计算场景下的应用第四部分可查询类型的可扩展性和可伸缩性关键词关键要点可查询类型的可扩展性和可伸缩性

主题名称：分布式查询处理

1.可查询类型在分布式系统中，可以通过将查询分布到多个计算节点并行执行来提高可扩展性。

2.分布式查询处理技术，例如HadoopMapReduce和Spark，通过将数据分区并分发给不同的计算节点来实现这一点。

3.这种方法允许同时处理大量数据，从而显着提高查询执行速度。

主题名称：弹性伸缩

可查询类型的可扩展性和可伸缩性

在并行和分布式系统中，可查询类型对于实现可扩展性和可伸缩性至关重要。可扩展性和可伸缩性是指系统能够随着工作负载或数据量的增加而提升其性能和容量的能力。可查询类型在这方面发挥着以下关键作用：

可扩展性

*数据分区：可查询类型允许将数据跨多个节点进行分区，从而实现横向扩展。通过将数据分布在多个节点上，系统可以处理更大的数据集，并提高查询吞吐量。

*并行查询执行：可查询类型支持并行查询执行，从而提高查询速度。通过将查询分解为较小的子查询并在多个节点上并行执行它们，系统可以充分利用可用计算资源。

可伸缩性

*弹性伸缩：可查询类型支持弹性伸缩，即根据工作负载动态增加或减少系统资源。当工作负载增加时，系统可以自动增加节点数量以满足需求，而在工作负载减少时，可以减少节点数量以优化资源利用率。

*容错性：可查询类型提供容错性，能够在节点故障的情况下继续运行。当一个节点发生故障时，系统可以自动将数据和查询重新分配到其他节点，从而确保应用程序的高可用性。

以下是一些具体示例，说明可查询类型如何在实际系统中实现可扩展性和可伸缩性：

*ApacheCassandra：Cassandra是一种分布式NoSQL数据库，使用可查询类型（称为数据模型）来将数据存储在跨多个节点的表中。Cassandra支持数据分区和并行查询执行，从而使其能够处理海量数据集并提供高吞吐量查询。

*ApacheHBase：HBase是一种分布式键值存储，使用可查询类型（称为表）来存储数据。HBase支持数据分区和弹性伸缩，使其能够高效地处理大数据集，并根据工作负载动态调整资源。

*Elasticsearch：Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，使用可查询类型（称为映射）来定义和索引文档。Elasticsearch支持数据分区和并行查询执行，从而使其能够快速高效地处理大型文档集合并执行复杂的搜索查询。

综上所述，可查询类型在并行和分布式系统中扮演着至关重要的角色，通过支持数据分区、并行查询执行、弹性伸缩和容错性，它们使系统能够实现可扩展性和可伸缩性，从而处理不断增长的工作负载和数据量。第五部分可查询类型在数据处理管道中的作用关键词关键要点可查询类型在数据处理管道的作用

1.数据类型标准化：可查询类型提供了一个标准化的方式来表示和操作数据，简化了不同系统和组件之间的数据交换和处理。这提高了数据处理管道的互操作性和效率。

2.快速查询和过滤：可查询类型支持快速查询和过滤操作，允许系统高效地检索特定数据子集，避免不必要的全量扫描和处理。

3.数据抽象和解耦：可查询类型抽象了底层数据存储和处理机制，让开发者专注于数据的逻辑表示和操作，而无需关注底层实现细节。这促进了数据处理管道的模块化和可重用性。

面向并行和分布式系统的可查询类型

1.并行处理优化：可查询类型支持并行查询和处理，允许分布式系统同时在多个数据分区上操作数据，大大提高了数据处理效率。

2.负载均衡和弹性：可查询类型通过将数据分布在多个节点上，实现负载均衡和弹性。当某些节点发生故障时，其他节点可以接管其工作负载，确保系统持续运行。

3.跨节点查询和聚合：可查询类型支持跨多个节点的查询和聚合操作，使系统能够处理大规模分布式数据集，并提供全局聚合结果。可查询类型在数据处理管道中的作用

在现代数据处理管道中，可查询类型扮演着至关重要的角色。它们允许用户以高效且可扩展的方式查询和操作分布式数据集，同时抽象出底层存储和计算机制的复杂性。

可查询类型的定义

可查询类型是一种数据结构，它支持对存储在分布式系统中的数据进行查询和更新。这些类型通常实现为数据抽象，提供了对底层数据集的一致且可扩展的访问。

数据处理管道的背景

数据处理管道是一组组件，它们共同作用以处理和分析数据。这些组件可以包括数据源、转换器、聚合器和可视化工具。可查询类型在管道中起着至关重要的作用，因为它提供了对分布式数据集的访问和操作。

可查询类型在数据处理管道中的作用

1.数据提取：可查询类型允许用户从分布式数据源中提取数据。这包括从数据库、数据仓库和其他数据存储中查询数据。

2.数据转换：可查询类型支持对提取的数据进行转换和处理。这可能包括数据清理、转换和聚合。

3.数据聚合：可查询类型允许用户根据特定条件对数据进行聚合。这包括求和、求平均值、求最小值和求最大值等聚合函数。

4.数据过滤：可查询类型支持基于特定条件过滤数据。这允许用户提取符合特定标准的特定数据子集。

5.数据排序：可查询类型支持对数据进行排序。这允许用户按特定顺序访问数据，例如按时间戳或其他字段排序。

6.数据分页：可查询类型支持对数据进行分页。这允许用户将大型数据集分解为较小的块，以便于处理和传输。

7.实时更新：可查询类型支持对分布式数据集进行实时更新。这允许应用程序实时响应更改，并提供最新数据。

8.分布式处理：可查询类型允许在分布式系统中并行处理数据。这可以通过将查询分布到多个节点来提高性能和可扩展性。

9.并发访问：可查询类型支持对分布式数据集的并发访问。这允许多个用户同时查询和更新数据，同时保持数据一致性。

10.优化查询：可查询类型通常包含查询优化器，它可以优化查询执行计划以提高性能。这包括选择最佳查询执行顺序、利用索引和优化数据访问。

可查询类型的优点

*可扩展性：可查询类型支持对海量分布式数据集进行查询和更新。

*效率：可查询类型优化查询执行，以提供高性能和低延迟。

*可维护性：可查询类型抽象出底层存储和计算机制的复杂性，简化了管道维护。

*并发性：可查询类型支持对分布式数据集的并发访问，提高了应用程序的吞吐量。

*数据一致性：可查询类型提供数据一致性保证，确保分布式数据集中的数据保持完整性和准确性。

可查询类型的应用

可查询类型在各种数据处理管道中广泛应用，包括：

*数据分析

*机器学习

*数据挖掘

*数据仓库

*数据湖

*实时数据处理

总之，可查询类型在数据处理管道中扮演着至关重要的角色，提供对分布式数据集的高效、可扩展和一致的访问。它们支持各种查询和处理操作，允许应用程序实时查询、转换和聚合数据。随着数据处理需求的不断增长，可查询类型在现代数据处理管道中的作用将变得更加重要。第六部分可查询类型在分布式消息传递中的应用关键词关键要点主题名称：可查询类型在分布式消息传递中的性能优化

1.可查询类型使消息传递系统能够基于特定属性对消息进行快速搜索和筛选，从而优化查询性能。

2.减少了应用程序和消息传递系统之间的通信开销，因为应用程序无需获取所有消息并自行过滤。

3.提高了系统的可扩展性和吞吐量，因为可查询类型允许分布式查询并行执行，从而减少了延迟。

主题名称：可查询类型在流处理中的复杂事件处理

可查询类型在分布式消息传递中的应用

在分布式消息传递系统中，可查询类型发挥着至关重要的作用，使系统能够高效地处理复杂数据并实现高级功能。

#消息路由和过滤

可查询类型允许消息传递系统根据特定的查询条件路由和过滤消息。例如，系统可以配置规则来将特定主题或队列上的消息仅发送给符合特定条件的订阅者。这提高了系统的效率和可扩展性，因为消息只会传递给有资格接收它的订阅者。

#事件溯源和审计

分布式系统中的事件溯源和审计依赖于可查询类型。通过存储系统事件的可查询记录，系统可以按时间顺序检索和分析事件，以查找问题，维护合规性并提供历史数据。

#数据聚合和统计

可查询类型可用于对分布式系统中的数据进行聚合和统计分析。例如，系统可以对来自不同来源的消息进行分组和聚合，以创建汇总报告、趋势分析和预测模型。

#实时分析和警报

分布式消息传递可以与可查询类型集成，以实现实时分析和警报。系统可以配置规则，在满足特定查询条件时触发警报。此功能对于快速检测异常情况和主动解决问题非常有用。

#具体示例

以下是一些可查询类型在分布式消息传递中的具体示例：

*ApacheKafka：KafkaStreams使用可查询类型对消息进行聚合和窗口化，以创建实时事件流处理。

*ApachePulsar：PulsarFunctions使用可查询类型来过滤和路由消息，并进行事件溯源和审计。

*AmazonKinesis：KinesisDataStreams使用可查询类型来对数据进行聚合和分析，以生成见解和警报。

*AzureEventHubs：EventHubs使用可查询类型来触发条件操作，例如将消息转发到其他服务或存储到数据库中。

#优势

使用可查询类型在分布式消息传递中具有以下优势：

*灵活性和可扩展性：可查询类型提供了一种灵活且可扩展的方法来处理复杂数据并实现高级功能。

*提高效率和性能：通过过滤和路由消息，可查询类型提高了系统的效率和性能。

*增强可观察性和洞察力：可查询类型允许系统收集和分析事件和数据，以获得对系统的深刻洞察力。

*符合性：可查询类型支持事件溯源和审计，有助于确保系统符合监管要求和法规。

#结论

可查询类型在分布式消息传递系统中扮演着至关重要的角色，提供了一种强大且灵活的方法来处理复杂数据、实现高级功能并获得对系统的深入了解。通过利用可查询类型，分布式系统可以提高效率、可扩展性和可观察性。第七部分可查询类型在数据流处理中的优势可查询类型在数据流处理中的优势

在数据流处理中，可查询类型提供了一系列优势，使其能够高效地处理不断增长的、快速移动的数据流。这些优势包括：

1.低延迟查询：

可查询类型支持低延迟查询，因为它允许对数据流进行连续查询，并在新数据到来时立即更新结果。这对于要求快速响应的实时应用程序至关重要。

2.持续监控：

可查询类型可以持续监控数据流中的模式和异常。通过定义预先设置的条件，可查询类型可以在检测到特定事件或模式时发出警报，从而支持主动和预先的故障排除。

3.实时决策：

可查询类型使数据驱动决策成为可能。通过实时查询数据流，组织可以快速评估情况，并根据对最新数据的见解做出明智的决策。

4.可伸缩性：

可查询类型是可扩展的，可以处理大规模的数据流。通过分布式查询处理，可查询类型可以跨多个节点并行执行查询，从而提高吞吐量和减少延迟。

5.实时数据可视化：

可查询类型支持实时数据可视化。通过将查询结果推送到仪表板或可视化工具，可查询类型可以提供对数据流的交互式视图，从而提高数据分析和决策制定过程的效率。

6.自定义分析：

可查询类型允许用户定义自己的自定义分析函数。这提供了灵活性，可以根据特定的应用程序要求和业务目标调整查询。

7.异常检测：

可查询类型可以检测数据流中的异常和离群值。通过定义规则或阈值，可查询类型可以识别与预期行为显着不同的事件，这对于欺诈检测和网络安全至关重要。

8.预测分析：

可查询类型支持预测分析。通过对历史数据流进行查询，可查询类型可以识别模式和趋势，并对未来的事件做出预测。这对于库存优化、需求预测和客户流失预防等应用程序很有价值。

9.模式匹配：

可查询类型可以执行模式匹配操作。通过定义复杂模式，可查询类型可以识别特定事件序列或数据流中的模式，这对于事件检测、异常识别和安全分析至关重要。

10.复杂事件处理：

可查询类型支持复杂事件处理(CEP)。CEP允许基于多个事件源定义和处理复杂的事件模式。可查询类型通过提供对CEP引擎的集成，可以简化CEP应用程序的开发和部署。第八部分可查询类型在分布式事务管理中的意义关键词关键要点【可查询类型在分布式事务管理中的意义】

【事件源和聚合根中的可查询类型】：

1.使用可查询类型可为事件源和聚合根提供强一致性的视图，即使在并发访问的情况下也是如此。

2.这使得可以在分布式系统中可靠地跟踪和处理事件，而无需担心数据不一致。

【分布式事务中的补偿行为】：

可查询类型在分布式事务管理中的意义

在分布式系统中，事务管理是确保数据一致性和隔离性的关键方面。可查询类型在分布式事务管理中扮演着至关重要的角色，因为它允许系统确定事务是否可以继续执行。

#事务隔离级别

可查询类型与事务隔离级别紧密相关。隔离级别定义了事务之间交互的规则，以确保数据一致性。可查询类型根据事务可见的并发操作类型进行分类。

*串行化（Serializable）：事务只能看到其他已提交的事务，从而保证了最高级别的隔离。

*快照隔离（SnapshotIsolation）：事务只能看到在事务开始时提交的事务，从而提供了强隔离性。

*可重复读（RepeatableRead）：事务只能看到在事务开始之前或在事务期间提交的事务，从而防止幻读（同一个事务多次读取同一行数据，中间其他事务