以下的文章主要介绍的是MySQL锁的实际优化过程,以下就是MySQL锁的优化的具体方案的描述,希望在你今后的学习中会有所帮助。我们大家都知道当前MySQL已经支持 ISAM, MyISAM, MEMORY (HEAP) 类型表的表级锁了。 BDB 表支持页级锁,InnoDB 表支持行级锁 很多时
以下的文章主要介绍的是MySQL锁的实际优化过程,以下就是MySQL锁的优化的具体方案的描述,希望在你今后的学习中会有所帮助。我们大家都知道当前MySQL已经支持 ISAM, MyISAM, MEMORY (HEAP) 类型表的表级锁了。
BDB 表支持页级锁,InnoDB 表支持行级锁
很多时候,可以通过经验来猜测什么样的锁对应用程序更合适,不过通常很难说一个MySQL锁比别的更好,这全都要依据应用程序来决定,不同的地方可能需要不同的锁。
锁机制
当前MySQL已经支持 ISAM, MyISAM, MEMORY (HEAP) 类型表的表级锁了,BDB 表支持页级锁,InnoDB 表支持行级锁。很多时候,可以通过经验来猜测什么样的锁对应用程序更合适,不过通常很难说一个锁比别的更好,这全都要依据应用程序来决定,不同的地方可能需要不同的锁。
想要决定是否需要采用一个支持行级锁的存储引擎,就要看看应用程序都要做什么,其中的查询、更新语句是怎么用的。例如,很多的web应用程序大量的做查询,很少删除,主要是基于索引的更新,只往特定的表中插入记录。采用基本的MySQL MyISAM 表就很合适了。
MySQL中对表级锁的存储引擎来说是释放死锁的。避免死锁可以这样做到:在任何查询之前先请求锁,并且按照请求的顺序锁表。
MySQL中用于 WRITE(写) 的表锁的实现机制如下:
如果表没有加锁,那么就加一个写锁。
否则的话,将请求放到写锁队列中。
MySQL中用于 READ(读) 的表锁的实现机制如下:
如果表没有加写锁,那么就加一个读MySQL锁。
否则的话,将请求放到读锁队列中。
当锁释放后,写锁队列中的线程可以用这个锁资源,然后才轮到读锁队列中的线程。
这就是说,如果表里有很多更新操作的话,那么 SELECT 必须等到所有的更新都完成了之后才能开始。
从 MySQL 3.23.33 开始,可以通过状态变量 Table_locks_waited 和 Table_locks_immediate 来分析系统中的锁表争夺情况:
<ol class="dp-xml"> <li class="alt"><span><span>mysql</span><span class="tag">></span><span> SHOW STATUS LIKE 'Table%'; </span></span></li> <li><span>+-----------------------+---------+ </span></li> <li class="alt"><span>| Variable_name | Value | </span></li> <li><span>+-----------------------+---------+ </span></li> <li class="alt"><span>| Table_locks_immediate | 1151552 | </span></li> <li><span>| Table_locks_waited | 15324 | </span></li> <li class="alt"><span>+-----------------------+---------+ </span></li> </ol>
在 MySQL 3.23.7(在Windows上是3.23.25)以后,在 MyISAM 表中只要没有冲突的 INSERT 操作,就可以无需使用MySQL锁表自由地并行执行 INSERT 和 SELECT 语句。
也就是说,可以在其它客户端正在读取 MyISAM 表记录的同时时插入新记录。如果数据文件的中间没有空余的磁盘块的话,就不会发生冲突了,因为这种情况下所有的新记录都会写在数据文件的末尾(当在表的中间做删除或者更新操作时,就可能导致空洞)。当空洞被新数据填充后,并行插入特性就会自动重新被启用了。
如果想要在一个表上做大量的 INSERT 和 SELECT 操作,但是并行的插入却不可能时,可以将记录插入到临时表中,然后定期将临时表中的数据更新到实际的表里。可以用以下命令实现:

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB

MySQL/InnoDB unterstützt vier Transaktions -Isolationsstufen: ReadUnCommitt, Readcommidt, RepeatableAlead und Serializable. 1.Readuncommittes ermöglicht das Lesen von nicht übereinstimmenden Daten, was zu schmutzigem Lesen führen kann. 2. Readcommited vermeidet schmutziges Lesen, aber es kann nicht wiederholbare Lektüre auftreten. 3.Repeatableread ist die Standardebene, die schmutzige Lektüre und nicht wiederholbares Lesen vermeidet, aber Phantom-Lesen kann auftreten. V. Die Auswahl der geeigneten Isolationsstufe erfordert die Ausgleichsdatenkonsistenz und die Leistungsanforderungen.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.


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