并发控制模型
1.悲观并发控制：
A.默认冲突存在，当前进程通过获取当前数据的锁阻止其他进程的访问。
B.读与写之间是相互阻塞。
2.乐观并发控制：
A.使用行版本控制保持数据被操作前的状态。
B.读与写之间不会相互阻塞；但是写会发生阻塞，SQL SERVER会把冲突的错误信息发送给上层的应用程序。
并发造成的数据行为
1.丢失更新
当两个进程都读取数据A并修改了数据值，就会造成某个进程修改的数据值被覆盖。
数据A=10
| 时间 | 进程1 | 进程2 |
| 1 | SELECT A | |
| 2 | SELECT A | |
| 3 | UPDATA A=A+10 | |
| 4 | UPDATE A=A+20 |
运行完，数据A=30
进程1对数据A的修改被丢失了。
2.脏读
进程1修改数据A值但未提交，进程2读取了修改后的数据A，随后进程1又回滚了对数据A的修改，造成进程2读取了不一致的状态值。
数据A=10
| 时间 | 进程1 | 进程2 |
| 1 | UPDATA A=A+10(未提交) | |
| 2 | SELECT A | |
| 3 | UPDATA A=A-10(回滚) |
A值本身没有变化，但是进程2读取的A值为20。
3.不可重复读
进程1读取数据A之后，进程2修改了数据A，进程1再次读取A值，与之前读取的A值不一致。
4.幻影
这种行为发生在一个数据集内的部分数据被修改。
事务的隔离级别
事务的隔离性：如果多个事务对同一数据进行处理，就需要对数据进行锁定以保证数据的一致性。
1.未提交读 （Uncommitted Read）
事务2可以读取事务1已经修改过但未提交的数据A。
优点：事务2读取数据A不占用任何锁。
缺点：无法保证数据的高一致性。
2.已提交读 （Read Committed）
事务2只能读取事务1修改并已提交完成的数据A。
A.已提交读（锁定）-> 悲观并发控制模型
事务1对数据A持排他锁以进行更新，事务2只能等待这些锁释放以后才能使用这个数据。
事务2访问数据，最少要对数据加共享锁，如果其它事务要更新数据比较等待。
B.已提交读（快照）- 乐观并发控制模型
数据A每次被更新，都会生成最新的快照存储起来，事务读取这个快照，避免读取到未提交的更新值。
3.可重复读（Repeatable Read）
在“已提交读”的基础上，增加：事务1两次查询数据A，数据发生改变。这要求共享锁必须保留至事务1结束。
4.快照（Snapshot）
类似于“已提交读（快照）”，如果当前版本被锁定，允许读取已提交数据的早期版本。
与“已提交读（快照）”的区别在于早期版本该有多早这个问题。
问题：快照隔离，可能导致两个事务同时进行，并引起一个任何序列化执行都不可能产生的结果。
5.可串行化（Serializable）
在“可重复读”的基础上增加：同一事务中，重新执行查询，数据集不会发生变化。
可以防止幻影行为。