表级锁,各大存储引擎粒度最大的锁级别,实现简单,获取锁和释放锁的速度快,也避免了死锁的问题,但同时带来了锁资源竞争的问题
所谓锁,为保证数据的一致性,对共享资源的在被并发访问变得有序的一种规则。
不同的MySQL存储引擎,有不同的锁机制或锁实现;总的来所,使用了三种锁级别,行级锁(row-level)、页级锁(page-level)、表级锁(table-level),依次锁定的资源粒度逐渐减小,锁资源是随着锁定资源粒度的减小,锁定同样数据需要的内存数量越来越多,算法也越来越负责,但同时应用程序遇到锁等待的可能也越来越底,系统的整体并发行随之提高;
表级锁,各大存储引擎粒度最大的锁级别,实现简单,获取锁和释放锁的速度快,也避免了死锁的问题,但同时带来了锁资源竞争的问题,导致并发度较底;表级锁分为读锁和写锁,MySQL通过四个队列来维护这两种锁定,两个存放当前正被锁定中的读和写的信息,两个存放等待读和写的信息,这四个队列分别为:read->lock\read_wait->lock->write->lock/write_wait->lock;读锁定,当前请求获取锁定的资源没有被写锁定,也没有在写锁定等待队列中有优先级更高写锁等待,立即进入read->lock,如果不满足,进入read_wait->lock;写锁定,当前请求写的资源没有被写锁定,并且没有在写锁定等待队列里面,那么再检测是否在读等待队列里面,如果有,进入写等待队列,如果没有,进入当前写队列;使用表级锁的通常是一些非事务性的存储引擎,如MyISAM、Memory、CSV等
页级锁,MySQL中毕竟特殊的一种锁级别,粒度介于行级锁和表级锁之间,获取和释放锁资源的负担也介于行级锁和表级锁之间,并发性同样也介于行级锁和表级锁之间,和行级锁一样,页级锁也可能发生死锁;主要是BerkeleyDB存储引擎是锁定方式;
行级锁,是RMDB实现的锁定粒度最小的锁,发生资源竞争的概率最小,,能够给提供尽可能大的并发处理从而提供应用的性能。但同时由于颗粒度小,导致获取和释放锁需要的消耗也最大。另外,行级锁最容易发生死锁;行级锁定不是由MySQL实现的,而是由存储引擎实现的,如InnoDB和MySQL的分布式存储引擎NDBCluster等;InnoDB的行级锁同样分为两种,共享锁和排他锁,同样InnoDB也引入了意向锁(表级锁)的概念,所以也就有了意向共享锁和意向排他锁,所以InnoDB实际上有四种锁,即共享锁(S)、排他锁(X)、意向共享锁(IS)、意向排他锁(IX);
如果某些资源已经有了一个共享锁,那么在这些资源上面可以添加其他的共享锁,但不能添加排他锁;如果某些资源已经有了一个排他锁,那么在这些资源上不能添加其他的排他锁和共享锁,只能等待当前锁的释放,并获取锁资源后,才能对其加锁,但可以对其添加意向锁,即如果等待事务想要添加的是排他锁,那么可以在锁定行的所在表添加意向排他锁,如果等待事务想要添加的是共享锁,那么可以在锁定行所在表添加意向共享锁;InnoDB的锁实现与Oracle的锁实现有很大的不同,总的来说,Oracle锁定数据是根据某行记录所在的物理block上的事务槽上表级锁定信息,而InnoDB的锁定则是通过指向数据记录的第一条索引之前和最后一条索引之后的空域空间上标记锁信息来实现的,所以InnoDB的这种锁实现有被称为“Next Key Locking”(间隙锁),间隙锁一个比较大的弱点是,当锁定一定范围的键值后,即使一些不存在的键值也回被无辜的锁定,导致这种键值的记录不能被insert。当然,这种情况只会出现在InnoDB的默认的事务隔离级别repeatable-read才会出现,如果降低InnoDB的事务隔离级别为read commited则不会出现这样的情况。InnoDB给出的解释是间隙锁可以阻止幻读的出现,但其实间隙锁只能阻止部分幻读的情况,但不能阻止全部。通过索引来实现锁的方式还有一个更大的隐患是,当Query不能使用索引时,行级锁将会上升为表级锁,会将整张数据表锁住,造成并发性能的降低。
死锁,行级锁可能产生死锁,InnoDB也不例外。InnoDB有一套检测死锁的机制,但前提是死锁的场景涉及的存储引擎都是InnoDB的时候。如果InnoDB检测到死锁的存在,那么就将影响数据行数最小的个事务回滚。
那么有什么办法来避免InnoDB的间隙锁带来的麻烦吗?有三种办法:1、降低并发,避免出现资源竞争,但这样会在一定程度上降低应用的性能;2、修改InnoDB的默认的事务隔离级别,由repeatable-read修改为read commited,当然修改事务隔离级别带来的另外一个隐患就是可能会出现不可重复读;3、在查询数据是,一定要使用索引,避免全表扫描,在insert数据时,使用增长的索引字段(即每次插入的索引字段的值一定保证是增长的)。

MySQL은 GPL 라이센스를 사용합니다. 1) GPL 라이센스는 MySQL의 무료 사용, 수정 및 분포를 허용하지만 수정 된 분포는 GPL을 준수해야합니다. 2) 상업용 라이센스는 공개 수정을 피할 수 있으며 기밀이 필요한 상업용 응용 프로그램에 적합합니다.

MyISAM 대신 InnoDB를 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 거래 지원, 2) 높은 동시성 환경, 3) 높은 데이터 일관성; 반대로, MyISAM을 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 주로 읽기 작업, 2) 거래 지원이 필요하지 않습니다. InnoDB는 전자 상거래 플랫폼과 같은 높은 데이터 일관성 및 트랜잭션 처리가 필요한 응용 프로그램에 적합하지만 MyISAM은 블로그 시스템과 같은 읽기 집약적 및 트랜잭션이없는 애플리케이션에 적합합니다.

MySQL에서 외국 키의 기능은 테이블 간의 관계를 설정하고 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 것입니다. 외국 키는 참조 무결성 검사 및 계단식 작업을 통해 데이터의 효과를 유지합니다. 성능 최적화에주의를 기울이고 사용할 때 일반적인 오류를 피하십시오.

MySQL에는 B-Tree Index, Hash Index, Full-Text Index 및 공간 인덱스의 네 가지 주요 인덱스 유형이 있습니다. 1.B- 트리 색인은 범위 쿼리, 정렬 및 그룹화에 적합하며 직원 테이블의 이름 열에서 생성에 적합합니다. 2. HASH 인덱스는 동등한 쿼리에 적합하며 메모리 저장 엔진의 HASH_Table 테이블의 ID 열에서 생성에 적합합니다. 3. 전체 텍스트 색인은 기사 테이블의 내용 열에서 생성에 적합한 텍스트 검색에 사용됩니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 쿼리에 사용되며 위치 테이블의 Geom 열에서 생성에 적합합니다.

toreateanindexinmysql, usethecreateindexstatement.1) forasinglecolumn, "createindexidx_lastnameonemployees (lastname);"2) foracompositeIndex를 사용하고 "createDexIdx_nameonemployees (forstName, FirstName);"3)을 사용하십시오

MySQL과 Sqlite의 주요 차이점은 설계 개념 및 사용 시나리오입니다. 1. MySQL은 대규모 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 수준의 솔루션에 적합하며 고성능 및 동시성을 지원합니다. 2. SQLITE는 모바일 애플리케이션 및 데스크탑 소프트웨어에 적합하며 가볍고 내부질이 쉽습니다.

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) CreateIndex 문을 사용하여 CreateIndexIdx_customer_idonorders (customer_id)와 같은 인덱스를 작성하십시오. 4) Composite Indexes는 CreateIndexIdx_customer_orderOders (Customer_id, Order_Date)와 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 피하십시오

MySQL에서 트랜잭션을 사용하면 데이터 일관성이 보장됩니다. 1) STARTTRANSACTION을 통해 트랜잭션을 시작한 다음 SQL 작업을 실행하고 커밋 또는 롤백으로 제출하십시오. 2) SavePoint를 사용하여 부분 롤백을 허용하는 저장 지점을 설정하십시오. 3) 성능 최적화 제안에는 트랜잭션 시간 단축, 대규모 쿼리 방지 및 격리 수준을 합리적으로 사용하는 것이 포함됩니다.


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