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MySQL5.5加主键锁读问题
背景
有同学讨论到MySQL 5.5下给大表加主键时会锁住读的问题,怀疑与fast index creation有关,这里简单说明下。
对照现象
为了说明这个问题的原因,有兴趣的同学可以做对比实验。
1) 在给InnoDB表创建主键期间,会锁住该表上的读数据
2) 但是同样的表执行删除主键期间,不会锁住该表上的读操作
----这说明与是否fast index creation无关,因为这两个操作在数据层面的行为应该是类似的,实际上,创建/删除主键都必须copy data。
3) 在创建主键期间,会锁住该表上执行的show create table
----用1、3的现象可以猜测出,实际上与meta data lock有关。
关于meta data lock(MDL)
MySQL 5.5中引入了MDL,当需要访问、修改表结构时,都需要对meta data加锁(读或写)。比如,当一个线程需要修改表结构的任意一部分时,此时需要阻塞对表结构的访问,当然也需要阻塞对数据行的访问。
加主键流程
当对一个表作加主键操作时,大致流程如下
1) MDL加写锁
2) 操作数据,最耗时部分,注意需要copy data,因此流程上是
a)创建一个临时表A,表A定义为修改后的表结构
b)从原表读取数据插入表A
c)删除原表,将表A重命名为原表名
3) MDL释放写锁
从这个流程可以看到,在最耗时的部分,meta data是被一个X锁保护的。因此在此期间,show create table 或者select data都是会被阻塞。
这解释了上面的1) 3)。
删除主键流程
1) MDL加读锁
2) 操作数据,最耗时部分
a) 创建一个临时表A,表A定义为修改后的表结构
b) 从原表读取数据插入表A
3) MDL将写锁升级为读锁
c) 删除原表,将表A重命名为原表名
4) MDL释放写锁
这个在最耗时的数据操作部分,加的是MDL的读锁,这样不会影响访问原表的表结构或数据(当然要做更新是不行的)。而最后升级为写锁的时间,只是做重命名表的操作,阻塞的时间就很短。
结论
1) 显然第二个流程更合理
2) 这个可以认为是MySQL一个可改进的点,并且在5.6下已经改进
3) 这个问题与是copy data还是inplace方式执行DDL无关,实际上由于InnoDB的聚集索引组织结构,增、删主键都是必须得copy data的。
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MySQL est un système de gestion de la base de données relationnel open source, principalement utilisé pour stocker et récupérer les données rapidement et de manière fiable. Son principe de travail comprend les demandes des clients, la résolution de requête, l'exécution des requêtes et les résultats de retour. Des exemples d'utilisation comprennent la création de tables, l'insertion et la question des données et les fonctionnalités avancées telles que les opérations de jointure. Les erreurs communes impliquent la syntaxe SQL, les types de données et les autorisations, et les suggestions d'optimisation incluent l'utilisation d'index, les requêtes optimisées et la partition de tables.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source adapté au stockage, à la gestion, à la requête et à la sécurité des données. 1. Il prend en charge une variété de systèmes d'exploitation et est largement utilisé dans les applications Web et autres domaines. 2. Grâce à l'architecture client-serveur et à différents moteurs de stockage, MySQL traite efficacement les données. 3. L'utilisation de base comprend la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation et de mise à jour des données. 4. L'utilisation avancée implique des requêtes complexes et des procédures stockées. 5. Les erreurs courantes peuvent être déboguées par le biais de la déclaration Explication. 6. L'optimisation des performances comprend l'utilisation rationnelle des indices et des instructions de requête optimisées.

MySQL est choisi pour ses performances, sa fiabilité, sa facilité d'utilisation et son soutien communautaire. 1.MySQL fournit des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, prenant en charge plusieurs types de données et opérations de requête avancées. 2. Adoptez l'architecture client-serveur et plusieurs moteurs de stockage pour prendre en charge l'optimisation des transactions et des requêtes. 3. Facile à utiliser, prend en charge une variété de systèmes d'exploitation et de langages de programmation. 4. Avoir un solide soutien communautaire et fournir des ressources et des solutions riches.

Les mécanismes de verrouillage d'InnoDB incluent des verrous partagés, des verrous exclusifs, des verrous d'intention, des verrous d'enregistrement, des serrures d'écart et des mèches suivantes. 1. Le verrouillage partagé permet aux transactions de lire des données sans empêcher d'autres transactions de lire. 2. Lock exclusif empêche les autres transactions de lire et de modifier les données. 3. Le verrouillage de l'intention optimise l'efficacité de verrouillage. 4. Enregistrement de l'indice de verrouillage d'enregistrement. 5. Écart d'enregistrement de l'indice des verrous de verrouillage de l'espace. 6. Le verrouillage de la touche suivante est une combinaison de verrouillage des enregistrements et de verrouillage de l'écart pour garantir la cohérence des données.

Les principales raisons des mauvaises performances de requête MySQL incluent le non-utilisation d'index, la mauvaise sélection du plan d'exécution par l'optimiseur de requête, la conception de table déraisonnable, le volume de données excessif et la concurrence de verrouillage. 1. Aucun indice ne provoque une requête lente et l'ajout d'index ne peut améliorer considérablement les performances. 2. Utilisez la commande Expliquez pour analyser le plan de requête et découvrez l'erreur Optimizer. 3. Reconstruire la structure de la table et l'optimisation des conditions de jointure peut améliorer les problèmes de conception de la table. 4. Lorsque le volume de données est important, les stratégies de partitionnement et de division de table sont adoptées. 5. Dans un environnement de concurrence élevé, l'optimisation des transactions et des stratégies de verrouillage peut réduire la concurrence des verrous.

Dans l'optimisation de la base de données, les stratégies d'indexation doivent être sélectionnées en fonction des exigences de requête: 1. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes et que l'ordre des conditions est fixe, utilisez des index composites; 2. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes mais que l'ordre des conditions n'est pas fixe, utilisez plusieurs index mono-colonnes. Les index composites conviennent à l'optimisation des requêtes multi-colonnes, tandis que les index mono-colonnes conviennent aux requêtes à colonne unique.

Pour optimiser la requête lente MySQL, SlowQueryLog et Performance_Schema doivent être utilisées: 1. Activer SlowQueryLog et définir des seuils pour enregistrer la requête lente; 2. Utilisez Performance_schema pour analyser les détails de l'exécution de la requête, découvrir les goulots d'étranglement des performances et optimiser.

MySQL et SQL sont des compétences essentielles pour les développeurs. 1.MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source, et SQL est le langage standard utilisé pour gérer et exploiter des bases de données. 2.MySQL prend en charge plusieurs moteurs de stockage via des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, et SQL termine des opérations de données complexes via des instructions simples. 3. Les exemples d'utilisation comprennent les requêtes de base et les requêtes avancées, telles que le filtrage et le tri par condition. 4. Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes de performances, qui peuvent être optimisées en vérifiant les instructions SQL et en utilisant des commandes Explication. 5. Les techniques d'optimisation des performances incluent l'utilisation d'index, d'éviter la numérisation complète de la table, d'optimiser les opérations de jointure et d'améliorer la lisibilité du code.


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