数据库相对于其它存储软件一个核心的特征是它支持事务，所谓事务的ACID就是原子性，一致性，隔离性和持久性。其中原子性，一致性，持久性更多是关注单个事务本身，比如，原子性要求事务中的操作要么都提交，要么都不提交；一致性要求事务的操作必须满足定义的约束，包括触发器，外键约束等；持久性则要求如果事务成功提交了，无论发生什么异常，包括进程crash，主机掉电等，都应该确保事务不会丢失。而隔离性，则关注的是多个事务之间的并发。
如果所有的事务都串行执行，相互不影响，不会有隔离的级别的问题。但是，串行无法充分发挥多核的优势，因此需要并发执行多个事务，并且“尽量”做到并发执行的事务与串行执行等价。为什么是“尽量”？是因为数据库中实际上不只有一种隔离级别，可串行化，所以才有必要讨论数据库中的隔离级别。比如拿MySQL举例，隔离级别包括，读未提交，读提交，可重复读，和串行化4种，其中可串行化是最严格的隔离级别，意味着事务之间产生冲突的概率最高。理论上，只有“可串行化”的事务序列才是“正确的”，但是，由于数据库系统需要追求更好的性能，更高的系统吞吐，所以系统中会定义另外“比较弱”的隔离级别。每种“弱”的隔离级别定义，都会明确说明它会产生哪些“异常”，如果用户能容忍这些“异常”，很好，那么我们不用将数据库设置为最严的并发控制模式。所以，简单来说，通过隔离级别的设置，用户可以在“异常”和数据库性能之间做一个权衡。
数据库中异常
本文讨论的隔离级别主要源于论文A Critique of ANSI SQL Isolation Levels，论文中定义了一系列“异常”，并且说明了不同的隔离级别分别解决了哪些“异常”。说明下文中，w[n]表示事务n写，r[n]表示事务n读，a[n]表示事务n-abort，c[n]表示事务n-commit。A0，P1，P2，P3，A4，A5等异常命名编号均来源于论文。
1.脏写
A0,dirty-write(WW)，脏写
访问模式：w1[x], w2[x],c1,c2
两个事务先后写x，这种会导致w2事务覆盖w1的写。
2.脏读
P1,dirty-read(WR)，脏读
访问模式：w1[x], r2[x],a1,c2
事务2读到的x值，而最终事务1 abort了，这个x值根本不应该存在。
P1是区分Read Uncommitted和Read Committed隔离级别
3.不可重复读
P2,Non-repeatable Read【Fuzzy Read】
访问模式，r1[x],w2[x],w2[commit],r1[x]
事务r1两次访问x,返回的结果不一样。比如x=10，
r1[x=10],w2(x=50),w2[commit],r1[x=50]
事务r1两次读取x，读到了不同的值。
P2用于区分ReadCommitted和RepeatableRead隔离级别。
4.幻读
P3,Phantom
异常：同一个事务，两次读返回的结果集不一样，
这里主要是说的幻读，幻读比不可重复读要求更严格，即事务内的任何一个查询，都不应该受其他事务的更新操作影响(insert,update,delete)，而出现结果不一致的现象。比如说，第一个查询select... where x>1 返回了3条记录(3,4,5)；在这个时候，有另外的一个事务insert x=6；当再次查询时，发现x>1返回了(3,4,5,6)4条记录，这个就是幻读现象的一种。
P3用于区别Repeatable Read和Serializable。
P1--P3是传统的根据异常区分而定义的隔离级别，读提交，可重复读，串行化。但这种分法描述的异常可能还不够多和完整，特别是对于普遍广泛流行的MVCC并发控制，于是论文中在标准隔离级别基础上将“异常”定义地更丰富，并且详细介绍了目前Snapshot-Isolation。
5.Lost Update(写覆盖)
A4, Lost Update
A4的访问模式r1[x], w2[x], w2[commit], w1[x], w1[commit]
这种访问模式下，w2的更新可能会丢失。因为w1可能基于一个比较old-x来做更新x的操作。
6.Read&Write Skew
A5, (Constraint Violation)，考虑到两个相关联记录x,y，满足x+y=100，根据读写可以分为两种
A5A, Read Skew
r1[x]...w2[x]...w2[y]...c2...r1[y]...(c1 or a1)
事务1读取x后，事务2同时更新了x，y然后commit，那么事务1再读取y。
x=50, y=50
r1[x=50]...w2[x=20]...w2[y=80]...c2...r1[y=80]...(c1 or a1)
那么对于事务1，x+y=130
A5B, Write Skew(读后写)
A5B: r1[x]...r2[y]...w1[y]...w2[x]...(c1 and c2 occur)
C(x,y)满足x+y >= 0, x=10, y=0
r1[x=10,y=0],r2[x=10,y=0],w1[y=-10],w2[x=0],w1(commit),w2(commit)
最终结果是x=0,y=-10，导致不满足x+y>=0的约束
数据库的隔离级别
我们谈隔离级别，实际上是在谈并发控制。通常数据库实现并发控制主要有两类，基于锁的悲观并发控制(2PL)和乐观并发控制(OCC)。前者在操作数据的过程中加锁，直到事务提交时才释放。后者在事务读写的过程中不加锁，而是在提交的时候通过对比操作的readset和writeset来判断事务是否存在冲突，来决定是否提交。原始的基于锁的悲观并发控制，读和写都加锁，并发度比较低，因此目前主流的数据库系统都引入了多版本并发控制机制(MVCC)，所谓MVCC，简单来说，通过冗余历史版本，达到读不加锁，读写不互斥的目的，这种读就是快照读，区别于加锁模式的当前读。这一改进大大提交的整个数据库系统的并发度，当然，如果要实现可串行化隔离级别，需要做额外的工作来保证。下面简单讨论下不同隔离级别下，分别有哪些异常，以及主流数据库的实现方式。
1.READ UNCOMMITTED
读写都不加锁，数据库完全不做并发控制，基本上没什么实用价值。
2.READ COMMITTED