MyISAM

七、MySQL锁机制 ❝ 数据库的乐观锁和悲观锁？ MySQL 中有哪几种锁，列举一下？ MySQL中InnoDB引擎的行锁是怎么实现的？ MySQL 间隙锁有没有了解，死锁有没有了解，写一段会造成死锁的 sql 语句，死锁发生了如何解决，MySQL 有没有提供什么机制去解决死锁 锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。 在数据库中，除传统的计算资源（如CPU、RAM、I/O等）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。数据库锁定机制简单来说，就是数据库为了保证数据的一致性，而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。 打个比方，我们到淘宝上买一件商品，商品只有一件库存，这个时候如果还有另一个人买，那么如何解决是你买到还是另一个人买到的问题？这里肯定要用到事物，我们先从库存表中取出物品数量，然后插入订单，付款后插入付款表信息，然后更新商品数量。在这个过程中，使用锁可以对有限的资源进行保护，解决隔离和并发的矛盾。 锁的分类 从对数据操作的类型分类 ： 读锁 （共享锁）：针对同一份数据，多个读操作可以同时进行，不会互相影响 写锁 （排他锁）：当前写操作没有完成前，它会阻断其他写锁和读锁 从对数据操作的粒度分类 ： 为了尽可能提高数据库的并发度，每次锁定的数据范围越小越好，理论上每次只锁定当前操作的数据的方案会得到最大的并发度，但是管理锁是很耗资源的事情

加锁是实现数据库并发控制的一个非常重要的技术。当事务在对某个数据对象进行操作前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务就对该数据对象有了一定的控制，在该事务释放锁之前，其他的事务不能对此数据对象进行更新操作。 什么是锁？ 锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制 。 锁保证数据并发访问的一致性、有效性； 锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。 锁是Mysql在服务器层和存储引擎层的的并发控制。 为什么要加锁 数据库是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。 锁是用于管理对公共资源的并发控制。 也就是说在并发的情况下，会出现资源竞争，所以需要加锁。 加锁解决了 多用户环境下保证数据库完整性和一致性。 Lock的对象是事务，用来锁定的是数据库中的对象，如表、页、行。并且一般lock的对象仅在事务commit或rollback后进行释放（不同事务隔离级别释放的时间可能不同）。 锁分类 共享锁||读锁||S 锁(share lock)：其他事务可以读，但不能写。允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排他锁。 排他锁||写锁||X 锁(exclusive） ：其他事务不能读取，也不能写。允许获得排他锁的事务更新数据

前言：锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的计算机资源（如CPU、RAM、I/O等）的争用外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。 1.锁的分类 #1.从对数据操作的类型来分 读锁（共享锁） 和 写锁（排它锁） #2.从对数据操作的粒度来分 表锁 和 行锁 2.表锁（偏读） 特点：偏向MyISAM存储引擎，开销小，加锁快，无死锁，锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度低。下面通过案例来说明表锁的一些情况。 #1.创建mylock表，并插入5条数据。注意数据引擎使用的是 MyISAM 。 drop table if exists mylock; CREATE TABLE mylock ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, name VARCHAR ( 20 ) NOT NULL ) ENGINE MyISAM DEFAULT charset = utf8; insert into mylock (name) values ( ' a ' ); insert into mylock (name) values ( ' b ' ); insert

个人博客网： https://wushaopei.github.io/ (你想要这里多有) 一、锁的概述 1、锁的定义 锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。 在数据库中，除传统的计算资源（如CPU、RAM、I/O等）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对于数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。 2、应用场景 - - 生活购物 打个比方，我们到淘宝上买一件商品，商品只有一件库存，这个时候如果还有另一个人买， 那么如何解决是你买到还是另一个人买到的问题？ ​ 这里肯定要用到事务，我们先从库存表中取出物品数量，然后插入订单，付款后插入付款表信息，然后更新商品数量。在这个过程中，使用锁可以对有限的资源进行保护，解决隔离和并发的矛盾。 3、锁的分类 3.1 从对数据 操作的类型 （读/写）分： 读锁、写锁 读锁（共享锁） ： 针对同一份数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响 写锁（排它锁）：当前写操作没有完成前，它会阻断其他写操作和读操作 3.2 从对数据 操作的粒度 分： 表锁、行锁 二、表锁 1、特点 偏向MyISAM存储引擎，开销小，加锁快；无死锁；锁定力度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。 2、案例分析 2.1 建立SQL

前言 MyISAM和InnoDB是MySQL最常用的两个存储引擎，本文将进行详尽的介绍和对比。 对于MySQL其余几种存储引擎，请读者自行搜索学习。 本文会图解两种引擎的索引结构区别，然后讲解索引的原理，理解本文内容，就能够理解索引优化的各种原则的背后原因。 限于篇幅，本篇没有介绍的知识，会在后续博客将逐一讲解。 例如： MySQL引擎的锁机制、多列索引的生效规则、索引优化等主题。 下面SQL在本篇介绍引擎的结构区别时使用的表结构，便于读者更好理解。 CREATE TABLE `user` ( `id` int ( 11 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ' 唯一码 ' , `age` int ( 5 ) NOT NULL COMMENT ' 年龄 ' , `name` varchar ( 5 ) NOT NULL COMMENT ' 名字 ' , PRIMARY KEY ( `id` ), KEY `name` ( `name` ) ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT= 92 DEFAULT CHARSET =utf8mb4; B-树、B树和B-tree是同一个数据结构，只不过英语翻译过来之后，有些人误解了以为是多种树。 所以好多讲解树的数据结构的博客完全是误导初学者。 。 。 请读者认真分辨。

此文已由作者温正湖授权网易云社区发布。 欢迎访问 网易云社区 ，了解更多网易技术产品运营经验。 有天一早，DBA同学就找上来了，说有个DDB集群下的RDS实例Slave节点（从库）死锁了，请求支援。说实话，一大早就遇到死锁这种棘手的问题，我的内心是奔溃的。不过万幸的是，DBA说这个实例还未正式上线，处于上线前压测阶段。这么一来，至少现场可以一直保持着。方便定位问题。那么，是什么问题呢，不卖关子，直接上图： 这是show processlist的结果。可以看到有一大坨的连接，基本上都是权限操作相关的语句，全都卡在“waiting for table level lock”上。还有几个复制管理操作，比如stop slave，也卡住了。这密密麻麻一大堆，看得都烦。还是得从这些连接里面挖掘出少数有用的信息。所以登上实例的mysql客户端捋下才是王道。先看看有没有锁相关的直接信息： show engine innodb status\G ------------ TRANSACTIONS ------------ Trx id counter 6506046 Purge done for trx's n:o < 6506038 undo n:o < 0 state: running but idle History list length 2057 LIST OF TRANSACTIONS

explain SELECT `pname`,`attrname`,`parts_unit`,`parts_price` FROM `wy_parts` LEFT JOIN wy_parts_attribute ON wy_parts_attribute.partsid = wy_parts.partsid WHERE wy_parts_attribute.paid = '15'; id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra SQL执行的顺序的标识,越大越先执行，如果说数字一样大，那么就从上往下依次执行 查询中每个select子句的类型 显示这一行的数据是关于哪张表的，有时不是真实的表名字,看到的是derivedx(x是个数字,我的理解是第几步执行的结果) 显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const(system)、eq_reg、ref、range、index和ALL（至少达到range级别最好能达到ref） 显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引 实际使用的索引 。如果为NULL，则没有使用索引。很少的情况下，MYSQL会选择优化不足的索引。这种情况下，可以在SELECT语句中使用USE INDEX（indexname）来强制使用一个possible

一、explain是什么？ 1、 定义 EXPLAIN 是mysql中的一个命令，可以模拟优化器执行SQL语句并返回执行计划。通过执行计划，我们可以分析查询语句或表结构的性能瓶颈，从而进行SQL优化。 2、用法 mysql> explain select * from employee; +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | employee | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------

Seesion级的内存分配： max_threads(当前活跃连接数) * ( read_buffer_size(顺序读缓冲，提高顺序读效率) + read_rnd_buffer_size(随机读缓冲，提高随机读效率) + sort_buffer_size(排序缓冲，提高排序效率) + join_buffer_size(表连接缓冲，提高表连接效率) + binlog_cache_size(二进制日志缓冲，提高二进制日志写入效率) + tmp_table_size(内存临时表，提高临时表存储效率) + thread_stack(线程堆栈，暂时寄存SQL语句 / 存储过程) + thread_cache_size(线程缓存，降低多次反复打开线程开销) + net_buffer_length(线程持连接缓冲以及读取结果缓冲) + bulk_insert_buffer_size(MyISAM表批量写入数据缓冲) ) global级的内存分配： global buffer(全局内存分配总和) = innodb_buffer_pool_size(InnoDB高速缓冲，行数据、索引缓冲，以及事务锁、自适应哈希等) + 　　innodb_additional_mem_pool_size(InnoDB数据字典额外内存，缓存所有表数据字典) + 　　innodb_log_buffer_size

01 MySQL索引 MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引。 MySQL官方对索引的定义为： 索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 提取句子主干，就可以得到索引的本质： 索引是数据结构。 02 MySQL索引原理 1、索引目的 索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典，如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。如果没有索引，那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的，如果我想找到m开头的单词呢？或者ze开头的单词呢？是不是觉得如果没有索引，这个事情根本无法完成？ 咱们去图书馆借书也是一样，如果你要借某一本书，一定是先找到对应的分类科目，再找到对应的编号，这是生活中活生生的例子，通用索引，可以加快查询速度，快速定位。 2、索引原理 所有索引原理都是一样的，通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。 数据库也是一样，但显然要复杂许多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between)、模糊查询(like)