例子：
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);
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。
- 事务C没有显式地使用begin/commit，表示这个update语句本身就是一个事务，语句完成的时候会自动提交。
- 事务B在更新了行之后查询; 事务A在一个只读事务中查询，并且时间顺序上是在事务B的查询之后。
- 事务B查到的k的值是3，而事务A查到的k的值是1，为什呢？
视图
- 一个是view。它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。
- 另一个是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）和RR（Repeatable Read，可重复读）隔离级别的实现。
它没有物理结构，作用是事务执行期间用来定义“我能看到什么数据”。
快照
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。
这时，你会说这看上去不太现实啊。如果一个库有100G，那么我启动一个事务，MySQL就要拷贝100G的数据出来，这个过程得多慢啊。可是，我平时的事务执行起来很快啊。
实际上，我们并不需要拷贝出这100G的数据。我们先来看看这个快照是怎么实现的。
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。
- 虚线框里是同一行数据的4个版本，当前最新版本是V4，k的值是22，它是被transaction id 为25的事务更新的，因此它的row trx_id也是25。
- 图中的三个虚线箭头，就是undo log；而V1、V2、V3并不是物理上真实存在的，而是每次需要的时候根据当前版本和undo log计算出来的。比如，需要V2的时候，就是通过V4依次执行U3、U2算出来。
快照：
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”。
- 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。
- 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）。
- 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。
- 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：
- 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；
- 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；
- 如果落在黄色部分，那就包括两种情况
- 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；
- 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
- 比如当前活跃的是100，150；如果有一个130的id的数据是可以看见的，因为130已经提交了，他在当前事务启动时候已经提交了
- 如果有一个事务，它的低水位是18，那么当它访问这一行数据时，就会从V4通过U3计算出V3，所以在它看来，这一行的值是11
总结下来:
- 假设，事务A开始之前，系统里只有一个活跃的事务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事务id是90
所以：
事务A的视图数组就是[99,100]
事务B的视图数组就是[99,100,101]
事务C的视图数组就是[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。
- 有效更新是事务B，把数据从(1,2)[update逻辑]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。
- 事务B的update语句，如果按照一致性读，好像结果不对哦？
- 事务B的视图数组是先生成的，之后事务C才提交，不是应该看不见(1,2)吗，怎么能算出(1,3)来？
- 如果事务B在更新之前查询一次数据，这个查询返回的k的值确实是1。
- 但是，当它要去更新数据的时候，就不能再在历史版本上更新了，否则事务C的更新就丢失了。
- 因此，事务B此时的set k=k+1是在（1,2）的基础上进行的操作。
- 所以，这里就用到了这样一条规则：更新数据都是**先读后写的，而这个读，只能读当前的值，称为“当前读**”（current read）。
- 在更新的时候，当前读拿到的数据是(1,2)，更新后生成了新版本的数据(1,3)，这个新版本的row trx_id是101。
- 在执行事务B查询语句的时候，一看自己的版本号是101，最新数据的版本号也是101，是自己的更新，可以直接使用，所以查询得到的k的值是3。
- 其实，除了update语句外，select语句如果加锁，也是当前读。
- 在事务A查询的时候，其实事务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。
- 现在事务A要来读数据了，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，处于红色色区域，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。
- 版本未提交，不可见；
- 版本已提交，但是是在视图创建后提交的，不可见；
- 版本已提交，而且是在视图创建前提交的，可见。
现在，我们用这个规则来判断图4中的查询结果，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。
更进一步的：
假设事务C不是马上提交的，而是变成了下面的事务C’，会怎么样呢？
- 事务C’的不同是，更新后并没有马上提交，在它提交前，事务B的更新语句先发起了。
- 虽然事务C’还没提交，但是(1,2)这个版本也已经生成了，并且是当前的最新版本。
- 事务B的更新语句会怎么处理呢？
- “两阶段锁协议”就要上场了。事务C’没提交，也就是说(1,2)这个版本上的写锁还没释放。而事务B是当前读，必须要读最新版本，而且必须加锁，因此就被锁住了，必须等到事务C’释放这个锁，才能继续它的当前读。
再进一步：
读提交隔离级别下，事务A和事务B的查询语句查到的k，分别应该是多少呢？
事务A的查询语句的视图数组是在执行这个语句的时候创建的，时序上(1,2)、(1,3)的生成时间都在创建这个视图数组的时刻之前。但是，在这个时刻：
- (1,3)还没提交，属于情况1，不可见；
- (1,2)提交了，属于情况3，可见。
所以，这时候事务A查询语句返回的是k=2。
显然地，事务B查询结果k=3。
可重复读的实现
- 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。
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：
- 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；
- 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。
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