mysql事务

配置文件： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xsi:schemaLocation=" http://www.springframework.org/schema/beans https://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://www.springframework.org/schema/tx https://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd http://www.springframework.org/schema/aop https:/

一、索引 在之前，我对索引有以下的认知： 索引可以加快数据库的检索速度 表经常进行 INSERT/UPDATE/DELETE操作就不要建立索引了，换言之：索引会降低插入、删除、修改等维护任务的速度。 -索引需要占物理和数据空间。 了解过索引的最左匹配原则 知道索引的分类：聚集索引和非聚集索引 Mysql支持Hash索引和B+树索引两种 看起来好像啥都知道，但面试让你说的时候可能就GG了： 使用索引为什么可以加快数据库的检索速度啊？ 为什么说索引会降低插入、删除、修改等维护任务的速度。 索引的最左匹配原则指的是什么？ Hash索引和B+树索引有什么区别？主流的使用哪一个比较多？InnoDB存储都支持吗？ 聚集索引和非聚集索引有什么区别？ … 1.1聊聊索引的基础知识 首先Mysql的基本存储结构是页(记录都存在页里边)： 各个数据页可以组成一个双向链表 而每个数据页中的记录又可以组成一个单向链表 每个数据页都会为存储在它里边儿的记录生成一个页目录，在通过主键查找某条记录的时候可以在页目录中使用二分法快速定位到对应的槽，然后再遍历该槽对应分组中的记录即可快速找到指定的记录 以其他列(非主键)作为搜索条件：只能从最小记录开始依次遍历单链表中的每条记录。 所以说，如果我们写 select*fromuserwhereusername='Java3y’这样没有进行任何优化的sql语句

MySQL最重要、最与众不同的特性是它的存储引擎架构，这种架构的设计将查询处理(Query Processing)及其他系统任务(Server Task)和数据的存储/提取相分离。这种处理和存储分离的设计可以在使用时根据性能、特性，以及其他需求来选择数据存储的方式 1.1 MySQL逻辑架构 最上层服务大多数系统都有，连接处理、授权认证、安全等等 第二层包含MySQL的大多数核心功能 第三层包含了存储引擎。存储引擎负责MySQL中数据的存储和提取 1.1.1 连接管理与安全性 每个客户端连接都会在服务器进程中拥有一个线程，这个连接的查询只会在这个单独的线程中执行，该线程只能轮流在某个CPU核心或者CPU中运行。服务器会负责缓存线程，因此不需要为每一个新建的连接创建或者销毁线程。 当客户端连接到MySQL服务器时，服务器需要对其进行认证。认证基于用户名、原始主机信息和密码。如果使用了 安全套接字 SSL)的方式连接，还可以使用X.059证书认证。一旦客户端连接成功，服务器会继续验证该客户端是否具有执行某个特定查询的权限(例如，是否允许客户端对world数据库的Country表执行SELECT语句)。 1.1.2 优化与执行 MySQL会解析查询，并创建内部数据结构，然后对其进行各种优化，包括重写查询、决定表的读取顺序，以及选择合适的索引等。 对于SELECT语句，在解析查询之前

事务特性 原子性（Atomicity） 　　原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚， 一致性（Consistency） 　　一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之 前和执行之后都必须处于一致性状态。 隔离性（Isolation） 　　隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不 能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。 持久性（Durability） 　　 持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。 不考虑事务的隔离性，会发生的几种问题 不考虑事务的隔离性会发生以下情况： 　 　1、脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据 　　2、不可重复读：事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果 不一致。 　　3、幻读：系统管理员A将数据库中所有学生的成绩从具体分数改为ABCDE等级，但是系统管理员B就在这个时候插入了一条具体分数的记录，当系统管理员A改结束后发现还有一条记录没有改过来，就好像发生了幻觉一样，这就叫幻读。 事务的隔离级别： 现在来看看 MySQL

1. 什么是索引? 索引是一种数据结构,可以帮助我们快速的进行数据的查找. 2. 索引是个什么样的数据结构呢? 索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关, 在MySQL中使用较多的索引有Hash索引,B+树索引等,而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为:B+树索引. 3. Hash索引和B+树所有有什么区别或者说优劣呢? 首先要知道Hash索引和B+树索引的底层实现原理: hash索引底层就是hash表,进行查找时,调用一次hash函数就可以获取到相应的键值,之后进行回表查询获得实际数据.B+树底层实现是多路平衡查找树. 对于每一次的查询都是从根节点出发,查找到叶子节点方可以获得所查键值,然后根据查询判断是否需要回表查询数据. 那么可以看出他们有以下的不同: hash索引进行等值查询更快(一般情况下),但是却无法进行范围查询. 因为在hash索引中经过hash函数建立索引之后,索引的顺序与原顺序无法保持一致,不能支持范围查询.而B+树的的所有节点皆遵循(左节点小于父节点,右节点大于父节点,多叉树也类似),天然支持范围. hash索引不支持使用索引进行排序,原理同上. hash索引不支持模糊查询以及多列索引的最左前缀匹配.原理也是因为hash函数的不可预测. AAAA 和 AAAAB 的索引没有相关性. hash索引任何时候都避免不了回表查询数据,而B+树在符合某些条件

乐观锁 乐观锁是指操作数据库时(更新操作)，想法很乐观，认为这次的操作不会导致冲突，在操作数据时，并不进行任何其他的特殊处理（也就是不加锁），而在进行更新后，再去判断是否有冲突了。 　实现方式1：在表中的数据进行操作时(更新)，先给数据表加一个版本(version)字段，每操作一次，将那条记录的版本号加1。也就是先查询出那条记录，获取出version字段,如果要对那条记录进行操作(更新),则先判断此刻version的值是否与刚刚查询出来时的version的值相等，如果相等，则说明这段期间，没有其他程序对其进行操作，则可以执行更新，将version字段的值加1；如果更新时发现此刻的version值与刚刚获取出来的version的值不相等，则说明这段期间已经有其他程序对其进行操作了，则不进行更新操作。 举例：假设莫某个商品是有库存才能下单，有库存的状态是1，没有库存状态变为2，用状态status表示。 下单操作包括3步骤： 1.查询出商品信息 select (status,status,version) from t_goods where id=#{id} 2.根据商品信息生成订单 3.修改商品status为2 update t_goods set status=2,version=version+1 where id=#{id} and version=#{version};

多表查询 内连接查询 select * from emp,dept where emp.dept_id = dept.id; select * from emp join dept on emp.dept_id = dept.id; 外连接查询 左外连接：left join on 左表的所有数据，右表有关联的数据就显示，没有就不显示（null） 右外连接:rigth join on 右表的所有数据左表有关联的数据就显示，没有就不显示（null） 子查询 单行单列：= ，> ,< 将子查询的结果作为主查询的条件 多行单列：in（2，3） 将子查询的结果作为主查询的条件 多行多列 将子查询作为虚拟表和主表进行关联 事务 概念：一个业务包含多个操作（增删改），将这个业务用事务管理，这几个操作要么同成功，要么同时失败。 开启事务：start transaction 提交事务：没有问题，commit 回滚事务：有问题：rollback 事务的四大特性 原子性 持久性 隔离性 一致性 事务的隔离级别 读未提交 脏读，不可重读，幻读 读已提交（oracel） 不可重读，幻读 可重复读（mysql） 幻读 串行化 解决所有问题 注意：安全性越来越高，性能越来越低 来源： CSDN 作者： a远方少年 链接： https://blog.csdn.net/weixin_42623237/article

原文： https://www.jb51.net/article/139113.htm MySQL的锁机制比较简单，其最显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。比如，MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁；BDB存储引擎采用的是页面锁，但也支持表级锁；InnoDB存储引擎既支持行级锁，也支持表级锁，但默认情况下采用行级锁。 MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下： （1）表级锁 ：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。 （2）行级锁 ：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。 （3）页面锁 ：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。 仅从锁的角度来说，表级锁更适合于以查询为主，只有少量按索引条件更新数据的应用，如Web应用；而行级锁则更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据，同时又有并发查询的应用，如一些在线事务处理系统。 一、MyISAM表锁 1. 查询表级锁争用情况 show status like 'table%'; 如果table_locks_waited 的值比较高，则说明存在着比较严重的表级锁争用情况。 2. MySQL表级锁的锁模式 MySQL 的表级锁有两种模式：表共享读锁和表独占写锁。 当一个session对某个表加了读锁之后

Reference: [1] http://www.cnblogs.com/fjdingsd/p/5273008.html [2] http://blog.csdn.net/fg2006/article/details/6937413 数据库事务四大特性 如果一个数据库声称支持事务的操作，那么该数据库必须要具备以下 四个特性 ： ⑴ 原子性（Atomicity） 　　原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，这和前面两篇博客介绍事务的功能是一样的概念，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。 ⑵ 一致性（Consistency） 　　一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。 　　拿转账来说，假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000，那么不管A和B之间如何转账，转几次账，事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000，这就是事务的一致性。 ⑶ 隔离性（Isolation） 　　隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。 　　即要达到这么一种效果：对于任意两个并发的事务T1和T2，在事务T1看来，T2要么在T1开始之前就已经结束

隔离级别的定义： 　　事务指定一个隔离级别，该隔离级别定义一个事务必须与由其他事务进行的资源或数据更改相隔离的程度。隔离级别从允许的并发副作用（例如，脏读或幻读）的角度进行描述。 隔离级别的特性： ⑴ 原子性（Atomicity） 　　原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，这和前面两篇博客介绍事务的功能是一样的概念，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。 ⑵ 一致性（Consistency） 　　一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。 　　拿转账来说，假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000，那么不管A和B之间如何转账，转几次账，事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000，这就是事务的一致性。 ⑶ 隔离性（Isolation） 　　隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。 　　即要达到这么一种效果：对于任意两个并发的事务T1和T2，在事务T1看来，T2要么在T1开始之前就已经结束，要么在T1结束之后才开始，这样每个事务都感觉不到有其他事务在并发地执行。 　　关于事务的隔离性数据库提供了多种隔离级别，稍后会介绍到。 ⑷