简单MySQL教程六

一、数据库锁

1、锁： 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.如何保证数据并发拜访的一致性、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拜访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.

2、锁的分类：

• 从对数据操作的类型(读\写)

• 读锁(共享锁)：针对统一份数据,多个度操作可以同时进行而不会互相影响.

• 写锁(排它锁)：当前写操作没有实现前,它会阻断其他写锁和读锁.

• 从对数据操作的粒度

• 表锁

• 行锁

3、表锁(偏读)

①、特色

偏向MyISAM存储引擎,开销小,加锁快,无死锁；锁定粒度大,产生锁冲突的概率最高,冰法度最低.

②、论断

MyISAM在执行查询语句(SELECT)前,会自动给涉及的所有表加读锁,在执行增编削操作前,会自动给涉及的表加写锁.

MySQL的表级锁有两种模式：

表共享读锁(Table Read Lock)

表独有写锁(Table Write Lock)

1、对MyISAM表的读操作(加读锁),不会阻塞其他进程对同一表的读哀求,但会阻塞对同一表的写哀求.只有当读锁释放后,才会执行其它进程的写操作.

2、对MyISAM表的写操作(加写锁),会阻塞其他过程对同一表的读和写操作,只有当写锁释放后,才会执行其它过程的读写操作.

简而言之,便是读锁会阻塞写,但是不会堵塞读.而写锁则会把读和写都堵塞.

4、行锁

①、特色

偏向InnoDB存储引擎,开销大,加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小,产生锁冲突的概率最低,并发度也最高.

InnoDB与MyISAM的最大分歧有两点：一是支持事务(TRANSACTION)；二是采用了行级锁

②、间歇锁

当我们用范围条件而不是相等条件检索数据,并哀求共享或排他锁时,InnoDB会给符合条件的已有数据记录的索引项加锁；对于键值在条件范围内但并不存在的记录,叫做“间隙(GAP)”, InnoDB也会对这个“间隙”加锁,这种锁机制就是所谓的间隙锁(Next-Key锁).

间歇锁的伤害：

因为Query执行过程中通过过规模查找的话,他会锁定整个规模内所有的索引键值,即使这个键值并不存在.

间隙锁有一个比拟致命的弱点,就是当锁定一个范围键值之后,即使某些不存在的键值也会被无辜的锁定,而造成在锁定的时候无法插入锁定键值范围内的任何数据.在某些场景下这可能会对性能造成很大的危害

③若何锁定一行

④阐发行锁

通过检查InnoDB_row_lock状态变量来阐发系统上行锁的争夺情况

show status like 'innodb_row_lock%';

对各个状态量的阐明如下：

Innodb_row_lock_current_waits：当前正在期待锁定的数量；

Innodb_row_lock_time：从系统启动到现在锁定总光阴长度；

Innodb_row_lock_time_avg：每次期待所花平均时间；

Innodb_row_lock_time_max：从系统启动到现在期待最常的一次所花的时间；

Innodb_row_lock_waits：系统启动后到现在总共期待的次数；

对于这5个状态变量,比拟重要的主要是

Innodb_row_lock_time_avg(期待平均时长),

Innodb_row_lock_waits(期待总次数)

Innodb_row_lock_time(期待总时长)这三项.

尤其是当等待次数很高,而且每次等待时长也不小的时候,我们就必要分析系统中为什么会有如此多的等待,然后根据分析结果着手指定优化计划.

优化建议

二、数据库事物

1、事物及其ACID

事务是由一组SQL语句组成的逻辑处置单元,事务具有以下4个属性,通常简称为事务的ACID属性.

• 原子性(Atomicity)：事务是一个原子操作单位,其对数据的修改,要么全都执,要么全都不执行.

• 一致性(Consistent)：在事务开始和完成时,数据都必须坚持一致状态.这意味着所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改,以坚持数据的完整性；事务结束时,所有的内部数据结构(如B树索引或双向链表)也都必须是正确的.

• 隔离性(Isolation)：数据库系统提供必定的隔离机制,保证事务在不受外部并发操作影响的“独立”环境执行.这意味着事务处理过程中的中间状态对外部是不可见的,反之亦然.

• 持久性(Durable)：事务完成之后,它对于数据的修改是永久性的,即使出现系统故障也能够坚持.

2、并发事物处置带来的问题

• 更新丧失

当两个或多个事务选择同一行,然后基于最初选定的值更新该行时,由于每个事务都不知道其他事务的存在,就会产生丢失更新问题－－最后的更新覆盖了由其他事务所做的更新.

例如,两个程序员修改同一java文件.每程序员独立地更改其副本,然后保留更改后的副本,这样就覆盖了原始文档.最后保留其更改副本的编辑人员覆盖前一个程序员所做的更改.

如果在一个程序员完成并提交事务之前,另一个程序员不能拜访同一文件,则可避免此问题.

• 脏读

一个事务正在对一条记录做修改,在这个事务完成并提交前,这条记录的数据就处于纷歧致状态；这时,另一个事务也来读取同一条记录,如果不加控制,第二个事务读取了这些“脏”数据,并据此做进一步的处理,就会产生未提交的数据依赖关系.这种现象被形象地叫做”脏读”.

一句话：事务A读取到了事务B已修改但尚未提交的的数据,还在这个数据基础上做了操作.此时,如果B事务回滚,A读取的数据无效,不相符一致性要求.

• 弗成重复读

一个事务在读取某些数据后的某个时间,再次读取以前读过的数据,却发现其读出的数据已经发生了改变、或某些记录已经被删除了!这种现象就叫做“弗成重复读”.

一句话：事务A读取到了事务B已经提交的修改数据,不相符隔离性

• 幻读

一个事务按雷同的查询条件重新读取以前检索过的数据,却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据,这种现象就称为“幻读”.

一句话：事务A读取到了事务B体提交的新增数据,不相符隔离性.

幻读和脏读有点相似,

脏读是事务B里面改动了数据,

幻读是事务B里面新增了数据.

3、事物的隔离级别

脏读”、“不可重复读”和“幻读”,其实都是数据库读一致性问题,必须由数据库提供一定的事务隔离机制来办理.

数据库的事务隔离越严格,并发副作用越小,但付出的代价也就越大,因为事务隔离实质上就是使事务在一定程度上 “串行化”进行,这显然与“并发”是矛盾的.同时,不同的应用对读一致性和事务隔离程度的要求也是不同的,比如许多应用对“不可重复读”和“幻读”并不敏感,可能更关心数据并发拜访的能力.

常看以后数据库的事务隔离级别：show variables like 'tx_isolation';