在应用环境中，常常需要保证几张表相关数据的一致性，为了应对这种需求，开发工程师常常会使用事务，把一些insert,update等语句绑在一起，形成一个事务(Transaction),比如如下的伪代码示例(事务1)：

　　begin transaction
      　　insert into messgae(id,col1,col2…) values(#id,#col1,#col2…);
      　　update thread set post_count=nvl(post_count,0) + 1 where id=#v_id;
      　　update test_user set sum_reply = sum_reply + 1 where userid=#v_userid;
　　end transaction

     开发工程师为了实现应用数据完整性的需要，把这几条SQL绑在一起形成一个大事务，并没有什么问题。在OLTP业务发展的早期阶段，这样设计并不会遇到任何问题，并可以最大程度的保证应用层数据的完整性。但随着OLTP业务量的发展，并发访问量的快速增长，这个大事务开始出现问题，阻塞现象异常严重，导致应用服务器页面响应时间明显加长，并已影响到业务的正常运行！经过调查发现，在系统中还存在这样一个更新SQL（事务2)：

　　update thread set view_count=nvl(view_count,0) + 1 where id=#v_id;

　　而这个因外界访问量的增大，执行次数异常的高。很明显，当事务1执行时，有多个语句要执行，执行时间较长，如果此时有大量的事务2相要执行，我所指的是更新相同的id的记录。那么即会发生出现大量的enqueue等待。这是采用当前事务策略下，在OLTP环境下，我们不得不面对的问题.

　　在刚开始出现大量锁enqueue等待时，针对事务1,事务2执行频率的不同：事务1低，事务2高。可以采用一定的策略来减少事务2的数据库执行次数，比如先将此更新放到缓存里，每隔一定的时间间隔更新到数据库里,减少事务1与事务2的碰撞机会。

　　随着OLTP的进一步发展，并发访问量的进一步提高，因事务1本身的事务较大，事务1发生的频率也会越来越高，那时，事务1会与事务1本身产生阻塞，那时我们怎么解决？看来解除事务是唯一的方法，这里有另外一种观点，完全解除事务，即把事务1中的每一个语句都拆开,示例如下：

　　begin transaction
      insert into messgae(id,col1,col2…) values(#id,#col1,#col2…);
　　end transaction

　　begin transaction
     　　 update thread set post_count=nvl(post_count,0) + 1 where id=#v_id;
　　end transaction

　　begin transaction
      　　update test_user set sum_reply = sum_reply + 1 where userid=#v_userid;
　　end transaction

　　这种方案可以看成事务1的极端，事务1的完全对立面，数据的一致性完全没有保障。如果数据库出现down机，或者应用服务器down掉，那么数据很有可能出现不一致的。为了减少发生数据不一致的概率，可以采用折衷的方案在一定程度上解除事务，事务是一个好东西，就看你怎么用了！对以上事务1的业务进行分析，发现了如下的规律：

　　insert into messgae(id,col1,col2…) values(#id,#col1,#col2…);这条SQL可以看成”私有”的，不会产生阻塞(这个表上不能有位图索引)

　　update thread set post_count=nvl(post_count,0) + 1 where id=#v_id;这条SQL是”公共”的，很容易发生多个session更新同一条记录，容易产生阻塞

　　update test_user set sum_reply = sum_reply + 1 where userid=#v_userid;这条SQL更新自己的东西，也可以看成”私有”的，不会产生阻塞

　　对以上作分析后，产生了另外一种方案：把”公共”的绑成一个事务，把”私有”的绑成一个事务，原来的事务1变成2个事务，示例如下：

　　begin transaction1_1
      　　update thread set post_count=nvl(post_count,0) + 1 where id=#v_id;
　　end transaction1_1

　　begin transaction1_2
      　　insert into messgae(id,col1,col2…) values(#id,#col1,#col2…);
      　　update test_user set sum_reply = sum_reply + 1 where userid=#v_userid;
　　end transaction1_2

　　此方案已经比原有完全拆分事务，在数据一致性保护上有了很大的改进，但还可以进一步改进，这个改进在程序层做，示例如下：

　　begin transaction1_1
      　　update thread set post_count=nvl(post_count,0) + 1 where id=#v_id;
　　end transaction

　　if transaction1_1 执行成功then

      　begin transaction1_2
            　　insert into messgae(id,col1,col2…) values(#id,#col1,#col2…);
            　　update test_user set sum_reply = sum_reply + 1 where userid=#v_userid;
      　　end transaction
      　　exception when others then
            　　print insert SQL into log;
            　　print update SQL into log;
　　将log信息发送报警邮件,此SQL可以手动重新执行,这种情况是比较少见的，但出现了，我们是可以进行数据订正的
            　　print another way  
            　　if you don’t want to &#101xecute insert SQL,update SQL,you can &#101xecute the SQL mannul as follows:
              　　 update thread set post_count=nvl(post_count,0) – 1 where id=#v_id;
            　　end if;
            　　注：恢复数据一致性的方法有两种，根据实际情况恰当选择    
　　end if;

　　把大事务根据业务规则合理拆分成有一定组合的小事务，在小事务内部由数据库保证数据的一致性，并在这些小事务之间在应用层设计一定的出错控制，即解决了数据库因OLTP高并发访问所导致的锁阻塞问题，也尽可能的在最大程度上保证应用层数据的一致性。

　　使用星型架构或雪花架构来组织数据库内的数据。