Multi-Version Concurrency Control
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简而言之，实现 MVCC 的 DBMS 在内部维持着单个逻辑数据的多个物理版本，当事务修改某数据时，DBMS 将为其创建一个新的版本；当事务读取某数据时，它将读到该数据在事务开始时刻之前的最新版本。
MVCC 首次被提出是在 1978 年的一篇 MIT 的博士论文中。在 80 年代早期，DEC 的 Rdb/VMS 和 InterBase 首次真正实现了 MVCC，其作者是 Jim Starkey，NuoDB 的联合创始人。如今，Rdb/VMS 成了 Oracle Rdb，InterBase 成为开源项目 Firebird。
MVCC 的核心优势可以总结为以下两句话：
Writers don't block readers. 写不阻塞读
Readers don't block writers. 读不阻塞写
只读事务无需加锁就可以读取数据库某一时刻的快照，如果保留数据的所有历史版本，DBMS 甚至能够支持读取任意历史版本的数据，即 time-travel。
事务和 分别获得时间戳 1 和 2，二者的执行过程如下图所示。开始前，数据库存有数据 A 的原始版本 ， 先读取 A 数据：
然后 修改 A 数据，这时 DBMS 中将增加 A 数据的新版本 ，同时标记 的开始时间戳为 2， 的结束时间戳为 2：
再次读取 A，因为它的时间戳为 1，根据记录的信息，DBMS 将 返回给 ：
例 2 与例 1 类似，先修改数据 A：
此时 读取 A，由于 尚未提交， 只能读取 ：
想修改 A，但由于有另一个活跃的事务 正在修改 A ， 需要等待 提交后才能继续推进：
提交后， 创建了 A 的下一个版本 ：
MVCC 并不只是一个并发控制协议，并发控制协议只是它的一个组成部分。它深刻地影响了 DBMS 管理事务和数据的方式，使用 MVCC 的 DBMS 数不胜数：
上文提到，MVCC 不止是一个并发控制协议，它由许多部分组成，这些部分包括：
Concurrency Control Protocol
Version Storage
Garbage Collection
Index Management
每一部分都可以选择不同的方案，可以根据具体场景作出最优的设计选择。
前面 2 节课已经介绍了各种并发控制协议，MVCC 可以选择其中任意一个：
Approach #1：Timestamp Ordering (T/O)：为每个事务赋予时间戳，并用以决定执行顺序 Approach #2：Optimistic Concurrency Control (OCC)：为每个事务创建 private workspace，并将事务分为 read, write 和 validate 3 个阶段处理 Approach #3：Two-Phase Locking (2PL)：按照 2PL 的约定获取和释放锁
如何存储一条数据的多个版本？DBMS 通常会在每条数据上拉一条版本链表 (version chain)，所有相关的索引都会指到这个链表的 head，DBMS 可以利用它找到一个事务应该访问到的版本。不同的版本存储方案在 version chain 上存储的数据不同，主要有 3 种存储方案：
Approach #1：Append-Only Storage：新版本通过追加的方式存储在同一张表中 Approach #2：Time-Travel Storage：老版本被复制到单独的一张表中 Approach #3：Delta Storage：老版本数据的被修改的字段值被复制到一张单独的增量表 (delta record space) 中
如下图所示，同一个逻辑数据的所有物理版本都被存储在同一张表上，每次更新时，就往表上追加一个新的版本记录，并在旧版本的数据上增加一个指针指向新版本：
再次更新的行为类似：
也许你已经注意到，指针的方向也可以从新到旧，二者的权衡如下：
Approach #1：Oldest-to-Newest (O2N)：写的时候追加即可，读的时候需要遍历链表 Approach #2：Newest-to-Oldest (N2O)：写的时候需要更新所有索引指针，读的时候不需要遍历链表
单独拿一张表 (Time-Travel Table) 来存历史数据，每当更新数据时，就把当前版本复制到 TTT 中，并更新指针：
每次更新，仅将变化的字段信息存储到 delta storage segment 中：
DBMS 可以通过 delta 数据逆向恢复数据到之前的版本。
随着时间的推移，DBMS 中数据的旧版本可能不再会被用到，如：
已经没有活跃的事务需要看到该版本
该版本是被一个已经中止的事务创建
这时候 DBMS 需要删除这些可以回收的物理版本，这个过程也被称为 GC。在 GC 的过程中，还有两个附加设计决定：
如何查找过期的数据版本
如何确定某版本数据是否可以被安全回收
GC 可以从两个角度出发：
Approach #1：Tuple-level：直接检查每条数据的旧版本数据 Approach #2：Transaction-level：每个事务负责跟踪数据的旧版本，DBMS 不需要亲自检查单条数据
Background Vacuuming
如下图所示，假设有 2 个活跃事务，它们的时间戳分别为 12 和 25：
这时有个 Vacuum 守护线程会周期性地检查每条数据的不同版本，如果它的结束时间小于当前活跃事务的最小时间戳，则将其删除：
为了加快 GC 的速度，DBMS 可以再维护一个脏页位图 (dirty page bitmap)，利用它，Vacuum 线程可以只检查发生过改动的数据，用空间换时间。Background Vacuuming 被用于任意 Version Storage 的方案。
Cooperative Cleaning
还有一种做法是当 worker thread 查询数据时，顺便将不再使用物理数据版本删除：
cooperative cleaning 只能用于使用 O2N 的 version chain 方案。
让每个事务都保存着它的读写数据集合 (read/write set)，当 DBMS 决定什么时候这个事务创建的各版本数据可以被回收时，就按照集合内部的数据处理即可。
主键索引直接指向 version chain 的头部。
二级索引有两种方式指向数据本身：
Approach #1：逻辑指针，即存储主键值或 Tuple Id Approach #2：物理指针，即存储指向 version chain 头部的指针
Physical Pointer
Logical Pointer by Primary Key
Logical Pointer by Tuple Id
市面上 MVCC 的实现所做的设计决定如下表所示：
MVCC 被许多 DBMS 采用，即使那些不支持多语句事务 (multi-statement txns) 的 DBMS 也会使用这种方案，如一些 NoSQL 项目。
