之前的一篇文章 《深入理解MySQL的MVCC原理》中总结了一下MySQL中的MVCC,它主要利用隐藏字段、版本链、ReadView来实现,可以用来更好地解决多个事务的并发【读+写】问题,但是如果在多个事务并发【写+写】的情况下,就必须要用到锁了,一般情况下,数据库的锁都是在有数据库操作的过程中自动添加的。
背景 MySQL/InnoDB的加锁分析,一直是一个比较困难的话题。我在工作过程中,经常会有同事咨询这方面的问题。同时,微博上也经常会收到MySQL锁相关的私信,让我帮助解决一些死锁的问题。本文,准备就MySQL/InnoDB的加锁问题,展开较为深入的分析与讨论,主要是介绍一种思路,运用此思路,拿到任何一条SQL语句,都能完整的分析出这条语句会加什么锁?会有什么样的使用风险?甚至是分析线上的一个死锁场景,了解死锁产生的原因。 注:MySQL是一个支持插件式存储引擎的数据库系统。本文下面的所有介绍,都是基于I
在上一篇文章《MySQL next-key lock 加锁范围是什么?》中已经介绍了主键索引的加锁范围,现在来回顾一下:
为了解决多个进程访问内存或磁盘中的同一份数据造成的冲突,通常有两种解决方案,一种是多版本;另一种就是锁。MySQL作为一种关系型数据库,其实也是通过这两种方式来解决数据访问冲突的。MySQL数据多版本叫MVCC,同时MySQL使用了各种类型的锁来保证数据一致性。
count(*) 和count(1) 都是统计行数,而count(col) 是统计col列非null的行数
InnoDB 行锁是通过对索引数据页上的记录(record)加锁实现的。主要实现算法有 3 种:Record Lock、Gap Lock 和 Next-key Lock。
在上一篇文章《锁的类型以及加锁原理》主要总结了 MySQL 锁的类型和模式以及基本的加锁原理,今天我们就从原理走向实战,分析常见 SQL 语句的加锁场景。了解了这几种场景,相信小伙伴们也能举一反三,灵活地分析真实开发过程中遇到的加锁问题。
在 InnoDB 中,从二级索引回到主键索引查询数据,这个过程称作回表过程,而且这个回表过程是可以被优化的,这个优化就是利用覆盖索引。
最近在开发需求的时候,用到了select...for update。在代码评审的时候,一位同事说 ,唯一索引+一个非索引字段,是否可能会锁全表呢?本文田螺哥将通过9个实验操作的例子,给大家验证select...for update到底加了什么锁,是表锁还是行锁。
行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁,表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小,但加锁的开销也最大。有可能会出现死锁的情况。 行级锁按照使用方式分为共享锁和排他锁。
在计算机科学中,锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制,即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 目录: 1、行级锁、表级锁、页级锁 2、共享锁和排它锁 3、演示 在DBMS中,可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎)、表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 )。 行级锁、表级锁、页级锁 行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁,表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小,但加锁的开销也最大。行级锁分为共享锁 和 排他锁。 特点
为了防止在事务中出现表结构操作,导致事务无法保证前后一致性问题,mysql增加了 (meta data lock,MDL) 锁.
最近在开发需求的时候,用到了select......for update。在代码评审的时候,一位同事说 ,唯一索引+一个非索引字段,是否可能会锁全表呢?本文田螺哥将通过9个实验操作的例子,给大家验证select......for update到底加了什么锁,是表锁还是行锁。
上一篇文章介绍了数据库中锁的起源,今天将介绍数据库中常用的锁。还是以MySQL为例,MySQL中有表锁、行锁、共享锁、互斥锁、意向锁、间隙锁、记录锁、Next-Key锁、插入意向锁、AUTO-INC锁、隐式锁。看完本篇文章,再多的锁都难不倒你。
疫情期间在家工作时,同事使用了 insert into on duplicate key update 语句进行插入去重,但是在测试过程中发生了死锁现象:
我们说到事务,就得说到事务的ACID特性,为什么需要隔离性呢?因为事务要能够允许并发执行,并发执行为了同时保证数据的安全性,一致性和并发的效率,就需要设置事务的隔离级别
关于互联网常见层次架构,由于小编还没整理完毕(预计周四推送),先来一篇数据库的干货,来满足下大家的胃口,关于mysql的行级锁、表级锁、页级锁的分析,这个在行业应用中设计数据库非常常见的场景。 1常见锁有哪些 在计算机科学中,锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制,即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 在 DBMS 中,可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB 引擎)、表级锁(MYISAM 引擎)和页级锁(BDB 引擎 )。 行级锁 行级锁是 Mysql 中锁定粒度最细的一种锁,表
MySQL中存在着许多的锁,按照锁的作用范围可以分为全局锁、表级锁和行级锁,每种锁级别下又可划分更细粒度的锁。文章不会涉及锁的具体实现细节,主要介绍的是碰到锁时的现象和其背后原理。由于日常开发阶段主要打交道的是行级锁,所以你可以重点关注行级锁的特性!
疫情期间在家工作时,同事使用了 insert into on duplicate key update 语句进行插入去重,但是在测试过程中发现了死锁现象:
这个系统有一个会员表 有下列字段: 会员编号 INT 会员姓名 VARCHAR(10) 会员身份证号码 VARCHAR(18) 会员电话 VARCHAR(10) 会员住址 VARCHAR(50) 会员备注信息 TEXT
在看此篇前,建议先阅读MySQL索引,对索引有个基本了解:MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
最近读了一篇关于MYSQL的文章,主要是更深入化的讲解MYSQL的锁机制,写的真是好。但里面细细的读,发现一个问题,索引的问题,一般我们都人为索引是我们查询中的救星,他可以帮助我们摆脱,全表扫描,加快查询的速度,让查询更快减少系统性能上的瓶颈。
大家是不是感觉弱爆了,随着工作经验的增加,我对索引有了更深入的了解,下面就来分享下我眼中的索引,分享以问题的形式,从敲门到进门。
文章摘要 在线上环境遇到数据库死锁问题该如何分析并解决问题呢? 虽然很多童鞋在学数据库课程时都了解数据库隔离级别、死锁和事务等概念,但在测试/线上环境遇到死锁却不一定能够及时分析并解决这类问题。本文主要以作者在测试环境中遇到的一个死锁Case说起,首先还原出现死锁的现场和条件,并结合排查业务应用工程日志、MySQL数据库状态信息等方式,同时给出MySQL锁的基本概念,再通过阅读日志深入定位并分析出现死锁的原因,最后讲下MySQL InnoDB的加锁原理以及如降低死锁发生的机率。 一、 出现死
这篇文章主要讲述了在单机数据库环境下如何进行优化,包括表结构优化、字符集选择、字段设计、索引创建等方面,同时指出了一些注意事项。
经常有读者问如何通过 IDE 调试 MySQL 的源码分析锁相关的知识,我整理了一下之前在掘金上的几篇文章,简单介绍一下如何在 Mac 下调试和几个简单的案例。
来自:juejin.im/post/5cb1dec9f265da0382610968
那这条语句呢?其实这其中包含太多知识点了。要回答这两个问题,首先需要了解一些知识。
索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时,应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引(vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高)等。
一 前言 死锁是每个MySQL DBA 都会遇到的技术问题,本文是自己针对死锁学习的一个总结,了解死锁是什么,MySQL如何检测死锁,处理死锁,死锁的案例,如何避免死锁。
latch与lock latch 可以认为是应用程序中的锁,可以称为闩锁(轻量级的锁) 因为其要求锁定的时间必须要非常短,若持续时间长,则会导致应用性能非常差,在InnoDB存储引擎中,latch又可
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。
主键的设计最好不要与业务逻辑有所关联,主键最后是一串毫无意义,独立不重复的数字,比如:UUID,Auto_increment,又或者是雪花算法生成的主键等等
因为前面小伙伴对 data_locks 应该有了一定的了解,这里就直接分析 data_locks 的数据信息。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
哈喽,我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了,薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司,应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题,我打算写一个专题分享出来,希望对你们有所帮助~
例如:select * from goods where id = 1 for update;
数据库通过锁机制来解决并发场景-共享锁(读锁)和排他锁(写锁)。读锁是不阻塞的,多个客户端可以在同一时刻读取同一个资源。写锁是排他的,并且会阻塞其他的读锁和写锁。
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-locking.html#innodb-shared-exclusive-locks
原子性:事务内的操作统一成功或者失败 由undolog日志保证,他记录了需要回滚的日志信息,回滚时撤销已执行的sql
最近学习极客时间的MySQL45讲,补充下对于MySQL方面的知识,也在这里把自己之前的疑惑问题记录下来,从中寻找答案。由于InnoDB为常用引擎,以下分期默认都是InnoDB场景。
主键,不可重复,自带索引,可以在定义的列名上标注,需要自己生成并维护不重复的约束。如果自己不设置@Id主键,mongo会自动生成一个唯一主键,并且插入时效率远高于自己设置主键。原因可参考上一篇mongo和mysql的性能对比。 在实际业务中不建议自己设置主键,应交给mongo自己生成,自己可以设置一个业务id,如int型字段,用自己设置的业务id来维护相关联的表。
表中t1~t5的(ID,grade)值分别为(1,70)、(2,80)、(3,90)、(4,100)和(5,110), 此时两棵索引树的示例示意图如下。
数据库相关 mysql索引的数据结构,加索引的原则 InnoDB和myiasm的区别,以及常见的mysql优化方案 sql查询优化 说说Mysql的sql优化 mysql的索引,b+树索引是否支持范围查询,联合索引的失效情况 开发中用了那些数据库?回答mysql,储存引擎有哪些?然后问了我悲观锁和乐观锁问题使用场景、分布式集群实现的原理。 数据库索引原理 mysql索引 B+树原理 mysql索引是怎么实现的?b+树有哪些特点?真实的数据存在哪里?哪些情况下建索引?解释下最左匹配原则?现在一个表有三列a
mysql的索引类型主要分为聚集索引和非聚集索引,通过聚集索引可以获取到整行数据,而通过非聚集索引只能获得主键id和当前字段。当我们要查询的字段就是非聚集索引叶子含有的字段(primary key + field),那么就不需要回表查询更多的字段,这就是覆盖索引。
前言 在实际的开发中一定会碰到根据某个字段进行排序后来显示结果的需求,但是你真的理解order by在 Mysql 底层是如何执行的吗? 假设你要查询城市是苏州的所有人名字,并且按照姓名进行排序返回前 1000 个人的姓名、年龄,这条 sql 语句应该如何写? 首先创建一张用户表,sql 语句如下: CREATE TABLE user ( id int(11) NOT NULL, city varchar(16) NOT NULL, name varchar(16) NOT NULL, ag
个人简介:Java领域新星创作者;阿里云技术博主、星级博主、专家博主;正在Java学习的路上摸爬滚打,记录学习的过程~ 个人主页:.29.的博客 学习社区:进去逛一逛~
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云