还记得刚上研究生的时候，导师常挂在嘴边的一句话，“科研的基础不过就是数据而已。”如今看来，无论是人文社科，还是自然科学，或许都可在一定程度上看作是数据的科学。
倘若剥开研究领域的外衣，将人的操作抽象出来，那么科研的过程大概就是根据数据流动探索其中的未知信息吧。当然科学研究的范畴涵盖甚广，也不是一两句话能够拎得清的。不过从这个角度上的阐述，也只是为了引出数据的重要性。
在当今社会，充斥着大量的数据。从众多APP上的账户资料到银行信用体系等个人档案，都离不开对大量数据的组织、存储和管理。而这，便是数据库存在的目的和价值。
目前数据库的类型主要分为两种，一种是关系型数据库，另一种是非关系型数据库（NoSQL）。而我们今天的主角MySQL就是关系型数据库中的一种。
关系型数据库，顾名思义，是指存储的数据之间具有关系。这种所谓的关系通常用二维表格中的行列来表示，即一个二维表的逻辑结构能够反映表中数据的存储关系。
概念总是拗口难懂的。那么简单来说，关系型数据库的存储就是按照表格进行的。数据的存储实际上就是对一个或者多个表格的存储。通过对这些表格进行分类、合并、连接或者选取等运算来实现对数据库的管理。常见的关系型数据库有MySQL、Oracle、DB2和SqlServer等。
非关系型数据库（NoSQL）是相对于关系型数据库的一种泛指，它的特点是去掉了关系型数据库中的关系特性，从而可获得更好的扩展性。NoSQL并没有严格的存储方式，但采用不同的存储结构都是为了获得更高的性能和更高的并发。NoSQL根据存储方式可分为四大类，键值存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形数据库。这四种数据的存储原理不尽相同，因而在应用场景上也有些许的差异。一般常用的有作为数据缓存的redis和分布式系统的HBase。目前常见的数据库排名可见网站：
https://db-engines.com/en/ranking
关系型数据库与非关系型数据库本质上的区别就在于存储的数据是否具有一定的逻辑关系，由此产生的两类数据库看的性能和优劣势上也有一定的区别。二者对比可见下图。
在关系型数据库中，MySQL可以说是其中的王者。它是目前最流行的数据库之一，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。MySQL数据库具有以下几个方面的优势：
体积小、速度快；
代码开源，采用了 GPL 协议，可以修改源码来开发自己的 MySQL 系统；
支持大型的数据库，可以处理拥有上千万条记录的大型数据库；
使用标准的 SQL 数据语言形式，并采用优化的 SQL 查询算法，有效地提高查询速度；
使用 C 和 C++ 编写，并使用多种编译器进行测试，保证源代码的可移植性；
可运行在多个系统上，并且支持多种语言；
核心程序采用完全的多线程编程，可以灵活地为用户提供服务，充分利用CPU资源。
逻辑架构MySQL的逻辑架构可分为四层，包括连接层、服务层、引擎层和存储层，各层的接口交互及作用如下图所示。需要注意的是，由于本文将主要讲解事务的实现原理，因此下文针对的都是InnoDB引擎下的情况。
连接层：负责处理客户端的连接以及权限的认证。
服务层：定义有许多不同的模块，包括权限判断，SQL接口，SQL解析，SQL分析优化， 缓存查询的处理以及部分内置函数执行等。MySQL的查询语句在服务层内进行解析、优化、缓存以及内置函数的实现和存储。
引擎层：负责MySQL中数据的存储和提取。MySQL中的服务器层不管理事务，事务是由存储引擎实现的。其中使用最为广泛的存储引擎为InnoDB，其它的引擎都不支持事务。
存储层：负责将数据存储与设备的文件系统中。
事务是MySQL区别于NoSQL的重要特征，是保证关系型数据库数据一致性的关键技术。事务可看作是对数据库操作的基本执行单元，可能包含一个或者多个SQL语句。这些语句在执行时，要么都执行，要么都不执行。
事务的执行主要包括两个操作，提交和回滚。
提交：commit，将事务执行结果写入数据库。
回滚：rollback，回滚所有已经执行的语句，返回修改之前的数据。
MySQL事务包含四个特性，号称ACID四大天王。