有人可以解释一下我之间的确切区别吗数据库事务理论中的"丢失更新"和"写入偏差"？有人可以给我举个例子吗？
非正式地说，丢失更新和写入偏差是并发写入事务相互干扰的方式。
当基于过时数据在事务中进行更新时，会发生写入偏差。过时数据是由事务读取的值，该值由于随后从并发事务提交写入而变得过时。
当一个事务写入的已提交值被来自并发事务的后续已提交写入覆盖时，会发生更新丢失。 事实上，丢失更新实际上是写入偏差的特例;将更新应用于已过时的数据的位置。
请考虑零售商店的数据库维护库存表的情况。 数据库不实现事务隔离。
"库存"表有一个"产品 ID"列和一个"库存"列，用于计算特定产品当前有库存的商品数量。 每次购买（交易）都会将"库存"值减去购买的商品数量。
想象一下，商店有两台电动剃须刀（特定型号）库存。
两个客户分别购买其中一个剃须刀。
每个并发购买（交易）从剃须刀的"库存"记录中读取相同的值（两个）。 每个事务递减"InStock"计数器，并将更新的值 （1） 提交到数据库。 提交两个并发事务后，计数器将错误地指示剃须刀仍有库存（剩余一件）。
其中一个更新丢失了。
假设数据库实现了快照隔离（具有丢失的更新检测），在这种情况下，不会发生丢失的更新。 这是因为快照隔离会检测何时发生丢失的更新。 事务提交数据后，数据库将中止尝试为相同数据提交写入的并发事务。 在我们的示例中，中止事务的进程启动一个新事务以重新读取"InStock"列，递减它，然后提交更新的值。 假设没有其他冲突，此更新记录的尝试将成功提交，并且"库存"列包含（正确的）值零。
事务隔离是一个深层次的话题。
此外，假设数据库在清单历史记录表中记录库存历史记录。"库存历史记录"表包含"时间戳"、"产品 ID"和"库存"列（购买后剩余）。根据设计，对库存历史记录表的更新是采购交易记录中的最后一道工序。 提交两个事务后，相应的库存历史记录将分别反映一个"库存"值 - 这是不正确的，因为其中一个记录应反映零的"库存"值。 不正确的清单历史记录是写入偏差的一个示例。
在这种情况下，快照隔离不会阻止异常数据写入数据库，因为没有更新丢失。 相反，写入的数据是异常的，因为事务读取的值已过时 - 这是写入偏差。 快照隔离不能防止写入倾斜。 为了防止写偏差，数据库必须实现可序列化的隔离。
阅读本文，详细了解写入倾斜、可序列化性和快照隔离。
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丢失的更新是两个事务读取同一行以更新它，但第一个提交的更新被第二个提交的更新覆盖。
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写入偏差是两个事务读取相同的数据以插入、更新或删除行，但提交的数据不一致。
首先，这是下面的丢失更新的示例。有product表，有id， name和stock如下所示。
product表：
| 编号 | 名字 | 股票 |
|---|---|---|
| 1 | 苹果 | 10 |
| 阿拉伯数字 | 橙 | 20 |