onsistent read ：
我的理解，就是通过scn来读取。  读取的过程中要保证 scn是一致的。举个例子，一个SELECT 语句在SCN=100的时刻开始读取一系列数据块。在执行的过程中，他发现一个数据块的SCN变成了101，也就是说这个数据块被更改过了。那么SELECT 就不去读取这个数据块了，而是去读取它的一个早期版本 ，scn=100的这个版本。 这个版本应该在undo空间中。这就是CONSISTENT read。  这也许让你想到了 oracle的写不影响读 这个机制。 比如一个让update 了一条记录， 只要他没commit， 另一个让在读取这条记录的时候就总是读取原来的值。但实际上，即使那条更改被commit了， 只要你的select 时间点，或者说scn 早于commit，你看到的仍然是之前commit之前的，也就是你提交select那个时间点的记录。接下来的第一条例子，就可以证明这一点。

做一个实验，证明上面的consistent read
1. 现在有表，内容如下
2. 在session 1 中运行下列语句


注意，这个语句运行了约办分钟，所以我们有充足的时间在这条语句运行完毕之前，执行第三步，





3. 第三步执行了一个update，把id=2,v1=‘b‘ 这条记录修改了，并且做了commit。
第三步执行完，第二步才返回结果。我们可以看到，虽然第三步commit了，但是第二步没有返回最新的结果。第二步返回的是 其开始时刻 scn的结果。所以，这就是consistent read了。它只根据scn去读取数据块，保证了数据的完整性，即不会被后来的更新所改变。














current read，读取当前的 data block，最新的 data block，比如在update， delete的时候就总是current read。 因为你要对最新的data block做更改，对过去更改没有任何实际意义。


下面是我自己的实验过程。
1. 首先看一下，我的表 id=2这一行的记录。可以看到 id=2 对应着 v1=b
2. 我们新开一个session，并输入下面的语句
这个SQL执行了一分钟的时间，因为后面的（select count(*) from dba_objects,dba_tables）这个条件非常的耗时。在输入了这条语句，并且该语句运行完之前，我们来做第三步

3.打开第二个session，输入下面的语句
因为，第二步要执行一分钟，所以我们有充足的时间在第二步完成之前完成第三步。可以看到，第三步完成后，第二步才返回结果--更新了0行。
整个的执行过程可以这样描述，
session 1 开始了一个update 操作，他通过consistent read（id= 2 , v1=‘b‘） 获取了数据块的id。
session 2 修改了 id=2 这一行的数据，变成了id=2,v1=‘M‘
session 1 通过一个通过最开始拿到的block id去以current read读取数据块，结果发现数据块不符合filter的条件了 id=2 and v1=‘b‘
所以 session 1没有更新。