INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防ぎます。 1)Next-Key Lockingは、Row LocksとGap Locksを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化し、分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、同時実行性能を向上させることができます。
導入
データベースの世界では、Phantom Readsは静かに幽霊のような存在のようなものですが、予期しないトラブルを引き起こす可能性があります。今日は、ファンタジーリーディングの性質と、次のキーロックメカニズムを通じてInnoDBがこの現象をどのように防ぐかについて説明します。この記事を通して、幻想の読みの定義と害を理解するだけでなく、InnoDBのロックメカニズムがデータの一貫性をどのように保証するかについて深い理解を得ることができます。
基本的な知識のレビュー
ファンタジーの読書について議論する前に、最初にいくつかの基本的な概念を理解する必要があります。トランザクションは、一連の操作の原子性、一貫性、分離、および持続性(酸)を保証するデータベース操作の基本単位です。分離レベルは、トランザクション間の可視性を制御するために使用されるメカニズムです。一般的なものには、committedの読み取り、読み取り、繰り返し可能な読み取り、シリアル化可能な読み取りが含まれます。
INNODBはMySQLのストレージエンジンであり、行レベルのロックをサポートしています。つまり、テーブル全体ではなく個々の行をロックできるため、同時性のパフォーマンスが向上します。
コアコンセプトまたは関数分析
幻想の読みの定義と機能
Phantom Readingとは、同じクエリがトランザクションのさまざまな時点で実行される場合、異なる結果セットを返すことを指します。これは通常、マルチユーザー環境で発生します。1つのトランザクションが実行されると、別のトランザクションが新しい行を挿入するか、既存の行を削除し、以前のトランザクションのクエリ結果が変更されます。
たとえば、トランザクションAが範囲クエリを実行して、100ドル未満のすべての製品を見つけるとします。トランザクションAの実行中、トランザクションBは50ドルの新しいレコードを挿入します。トランザクションAが再び同じクエリを実行すると、以前に存在しなかったレコードが見つかります。これはファントムの読み取りです。
それがどのように機能するか
ファンタジーリーディングが発生する主な理由は、トランザクションの分離レベルが十分に高くないことです。読み取りが提出されておらず、読み取りが提出されている分離レベルでは、ファントムの読み取り値が可能です。また、繰り返し可能な読み取りとシリアル化の分離レベルで、データベースはファントムの読み取りを防ぐための措置を講じます。
INNODBは、次のキーロックを通じてファントムの読み取りを防ぎます。次のキーロックは、行ロックとギャップロックを組み合わせたロックメカニズムです。レコード自体だけでなく、レコード間のギャップもロックされるため、他のトランザクションがこれらのギャップに新しいレコードを挿入することを妨げます。
次のキーロックがどのように機能するかを説明する簡単な例を見てみましょう。
- トランザクションa トランザクションを開始します。 select * from products from price <100 <100を更新します。 - トランザクションb トランザクションを開始します。 製品(名前、価格)値(「新製品」、50)に挿入する;
トランザクションAがSELECTステートメントを実行すると、INNODBは100未満の価格とこれらのレコード間のギャップですべてのレコードをロックします。このようにして、トランザクションBはこれらのギャップに新しいレコードを挿入できないため、幻の読み取りを避けます。
使用の例
基本的な使用法
InnoDBが次のキーロックを使用してファントムの読み取りを防ぐ方法のより具体的な例を見てみましょう。
- トランザクションa トランザクションを開始します。 更新のために> 1000を除く注文から *を選択します。 - トランザクションb トランザクションを開始します。 注文に挿入(customer_id、額)値(1、1500);
この例では、トランザクションAはすべての注文を1000を超える金額とそれらの間のギャップでロックし、トランザクションBは新しい注文を挿入しようとしますが、トランザクションAがコミットまたはロールバックされるまでブロックされます。
高度な使用
場合によっては、より細かい範囲の制御ロックが必要になる場合があります。たとえば、特定の範囲内でレコードのみをロックする場合は、明示的なロックステートメントを使用できます。
- トランザクションa トランザクションを開始します。 更新のために数量> 10および数量<20から在庫から *を選択します。 - トランザクションb トランザクションを開始します。 インベントリセット数量=数量-1ここで、item_id = 15;
この例では、トランザクションAは10〜20の在庫とそのギャップでレコードをロックし、トランザクションBは15の在庫でレコードを更新しようとしますが、トランザクションAがコミットまたはロールバックするまでブロックされます。
一般的なエラーとデバッグのヒント
次のキーロックを使用する場合の一般的なエラーには、ロック待機タイムアウトとデッドロックが含まれます。ロック待機タイムアウトは、トランザクションがロック時間を待機するときにセットタイムアウト時間を超えると発生しますが、2つ以上のトランザクションがお互いがロックを解放するのを待つときにデッドロックが発生します。
これらの問題をデバッグするには、次の方法を使用できます。
-
SHOW ENGINE INNODB STATUS
コマンドを使用して、現在のロックステータスとデッドロック情報を表示します。 -
innodb_lock_wait_timeout
パラメーターを調整して、ロック待機のタイムアウト時間を増やします。 -
innodb_deadlock_detect
パラメーターを使用して、デッドロック検出を有効または無効にします。
パフォーマンスの最適化とベストプラクティス
実際のアプリケーションでは、ロックのオーバーヘッドが増加するため、次のキーロックがパフォーマンスに影響を与える可能性があります。ここにいくつかの最適化とベストプラクティスがあります:
- ロックの範囲を最小限に抑え、必要なレコードとギャップのみをロックします。
- 楽観的なロックは、バージョン番号を介した同時競合の検出など、ロックの使用量を削減するために使用されます。
- 分離レベルを合理的に設定し、アプリケーションのニーズに応じて適切な分離レベルを選択し、不必要なロックを避けます。
実際のプロジェクトの経験では、eコマースプラットフォームの在庫管理システムに遭遇しました。在庫の更新とクエリが頻繁に発生するため、重大なロック競争の問題を引き起こしています。クエリステートメントを最適化し、分離レベルを調整することにより、ロック待機時間を正常に短縮し、システムの並行性パフォーマンスを改善します。
一般に、次のキーロックの理解と正しい使用は、データベーストランザクションの一貫性を確保するための鍵です。この記事が、このテクノロジーをより適切に習得し、実際のアプリケーションでファントムの読み物によって引き起こされる問題を回避するのに役立つことを願っています。
以上がPhantomの読み取りとは何ですか?Innodbはどのようにそれらを防ぐ(次のキーロック)?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessnessnessnessnessnistandistributiondistributingdataacrossmultiplenodes.itesthendbenginefordatareplication andfaulttolerance、保証highavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement、data、ssqlnodes、carefulmonitoringringandpe

MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

tooptimizemysqlperformance、soflowthesesteps:1)properindexingtospeedupqueries、2)useexplaintoanalyzeandoptimize Queryperformance、3)AductServerContingSettingStingsinginginnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections、4)


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