让我从以下2个例子展开我们的探讨。

Case1:    
HELLODBA.COM>set time on    
10:22:09 HELLODBA.COM>update t_test1 set SECONDARY='A' where object_id = -1;    
1 row updated.    
10:22:22 HELLODBA.COM>commit;    
Commit complete.    
Session 1:    
10:22:25 HELLODBA.COM>update t_test1 set SECONDARY='B' where  object_id = -1 and SECONDARY='B' and (select count(*) from t_test2 t1, t_test2 t2) > 0;    
0 rows updated.    
10:23:15 HELLODBA.COM>    
Session 2:    
10:22:37 HELLODBA.COM>update t_test1 set SECONDARY='B' where object_id = -1;    
1 row updated.    
10:23:02 HELLODBA.COM>commit;    
Commit complete.    
10:23:04 HELLODBA.COM>    
Case2:    
10:25:38 HELLODBA.COM>update t_test1 set SECONDARY='A' where object_id = -1;    
1 row updated.    
10:25:48 HELLODBA.COM>commit;    
Commit complete.    
Session 1:    
10:26:05 HELLODBA.COM>update t_test1 set SECONDARY='B' where  object_id = -1 and SECONDARY='A' and (select count(*) from t_test2 t1, t_test2 t2) > 0;    
0 rows updated.    
10:27:21 HELLODBA.COM>    
Session 2:    
10:26:16 HELLODBA.COM>update t_test1 set SECONDARY='B' where object_id = -1;    
1 row updated.    
10:26:41 HELLODBA.COM>commit;    
Commit complete.    
10:26:42 HELLODBA.COM>   

如果你观察得足够仔细，你可以从上面2个例子看到一个有趣的现象：无论session 1是否命中到数据，it最终都没有修改数据。其根本原因就是当前模式读与一致性读的区别。

我们知道，为了减少并发冲突，Oracle引入了MVCC（多版本并发控制，也叫MCC）方法。在这种机制中，并发事务不会因为一致性的原因而相互阻塞，除非他们要修改同一条记录。他们会将日志中所有SCN大于本身事务SCN的日志做回滚，以保证本事务读取到的数据块与事务SCN的一致。在Oracle中，这样的读取行为就称为一致性读。

然而，一致性读所读取到数据块仅仅是某个时间点的一个快照，也就是说这样的数据是只读的。如果要修改数据，那么oracle需要读取到当前的数据块，也就是当前模式读。

在一个UPDATE过程中，oracle会先一致性读取与事务SCN一致的数据快照，并用where条件进行过滤。让后根据读取到数据块的ID，再从当前数据中读取到相应的数据块进行修改。但是，如在事务启动后到数据块被读取之间的这段时间内，相应的数据块发生了改变，那么可能就会有我们意想不到的事情发生。

往回看我们的***个例子。我们在session 1中，在10:22:25启动了update事务。但是，由于该事务中存在一个大的子查询，它会在几十秒后才会读取到需要被修改的数据。在Session 2中，我们在10:22:37开始update这些数据并在10:23:02提交了事务。而这个时间是早于数据在session 1中被读取到的时间的。当session 2中的数据改变被提交后，session 1中的事务读取到了该数据块。因为session 2中的事务SCN大于session 1中的事务SCN，因此会读取UNDO中的数据进行回滚，也就是说它读取到数据SECONDARY是'A'，再通过条件(SECONDARY='B')过滤后，没有数据被命中，因此也没有数据被修改。

在第二个例子中，session 1的事务在一致性读取到数据块之前也发生了类似的事情。当它回滚了数据后，它一致性读取到了满足过滤条件(SECONDARY='A')的数据块。此时，它需要通过该数据块ID再到当前数据中读取该数据块。但是因为当前数据块的内容已经被session 2中的事务所修改，它还是没有能修改到数据。

我想，通过这两个例子，读者应该更容易理解到当前模式读与一致性读之间的区别。

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