随着互联网和大数据时代的到来，数据的处理和管理变得愈发重要。在这个背景下，数据库隔离级别成为了数据库设计中一个至关重要的话题。最常见的隔离级别之一就是快照隔离，然而为什么有时候仅靠快照隔离还不够呢？
在传统的数据库系统中，快照隔离被认为是一种高度隔离但又不牺牲并发性能的方法。它通过在事务开始时创建一个快照，确保事务中所读取的数据保持一致性。然而，随着数据量的增长和业务需求的不断变化，快照隔离也暴露出了其局限性。
首先，尽管快照隔离可以确保事务读取的数据在事务期间保持一致，但是它无法解决并发写入带来的问题。如果两个事务同时对同一条数据进行修改，快照隔离无法阻止其中一个事务的修改被覆盖，导致数据不一致性。
其次，快照隔离对于一些特殊的业务场景可能并不适用。比如在金融领域，要求数据的一致性和可靠性非常高，仅仅依靠快照隔离可能无法满足需求。
因此，在实际应用中，我们可能需要结合其他的隔离策略，比如加锁或者乐观并发控制，来弥补快照隔离的不足之处。只有在深入理解不同隔离级别的特性以及业务需求的基础上，才能更好地设计出稳定可靠的数据库系统。
总的来说，要选择适合自己业务需求的隔离级别并不是一件容易的事情，需要综合考虑性能、一致性、可靠性等方面，才能找到最合适的解决方案。在未来的数据库设计中，我们还需要不断地探索和创新，以应对不断变化的数据处理挑战。
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