mysql查询表是否
被锁的方法
具体方法:
(推荐教程:mysql数据库学习教程)
查看表被锁状态
# 查询哪些表锁了
show OPEN TABLES where In_use > 0;
查看造成死锁的sql语句
# 查询innodb引擎的运行时信息
show engine innodb status;
查询进程
# 查询所有进程
show processlist;
解锁(删除进程)
# 删除进程
kill id;
查看正在锁的事物
# 查看正在锁的事物
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS
查看等待锁的事物
# 查看等待锁的事务
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS;
内容补充
MySQL锁定状态查看命令
Status
含义
Checking table
正在检查数据表(这是自动的)。
Closing tables
正在将表中修改的数据刷新到磁盘中,同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的 *** 作,如果不是这样的话,就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。
Connect Out
复制从服务器正在连接主服务器。
Copying to tmp table on disk
由于临时结果集大于tmp_table_size,正在将临时表从内存存储转为磁盘存储以此节省内存。
Creating tmp table
正在创建临时表以存放部分查询结果。
deleting from main table
服务器正在执行多表删除中的第一部分,刚删除第一个表。
deleting from reference tables
服务器正在执行多表删除中的第二部分,正在删除其他表的记录。
Flushing tables
正在执行FLUSH TABLES,等待其他线程关闭数据表。
Killed
发送了一个kill请求给某线程,那么这个线程将会检查kill标志位,同时会放弃下一个kill请求。MySQL会在每次的主循环中检查kill标志位,不过有些情况下该线程可能会过一小段才能死掉。如果该线程程被其他线程锁住了,那么kill请求会在锁释放时马上生效。
Locked
被其他查询锁住了。
Sending data
正在处理SELECT查询的记录,同时正在把结果发送给客户端。
Sorting for group
正在为GROUP BY做排序。
Sorting for order
正在为ORDER BY做排序。
Opening tables
这个过程应该会很快,除非受到其他因素的干扰。例如,在执ALTER TABLE或LOCK TABLE语句行完以前,数据表无法被其他线程打开。正尝试打开一个表。
Removing duplicates
正在执行一个SELECT DISTINCT方式的查询,但是MySQL无法在前一个阶段优化掉那些重复的记录。因此,MySQL需要再次去掉重复的记录,然后再把结果发送给客户端。
Reopen table
获得了对一个表的锁,但是必须在表结构修改之后才能获得这个锁。已经释放锁,关闭数据表,正尝试重新打开数据表。
Repair by sorting
修复指令正在排序以创建索引。
Repair with keycache
修复指令正在利用索引缓存一个一个地创建新索引。它会比Repair by sorting慢些。
Searching rows for update
正在讲符合条件的记录找出来以备更新。它必须在UPDATE要修改相关的记录之前就完成了。
Sleeping
正在等待客户端发送新请求。
System lock
正在等待取得一个外部的系统锁。如果当前没有运行多个mysqld服务器同时请求同一个表,那么可以通过增加--skip-external-locking参数来禁止外部系统锁。
Upgrading lock
INSERT DELAYED正在尝试取得一个锁表以插入新记录。
Updating
正在搜索匹配的记录,并且修改它们。
User Lock
正在等待GET_LOCK()。
Waiting for tables
该线程得到通知,数据表结构已经被修改了,需要重新打开数据表以取得新的结构。然后,为了能的重新打开数据表,必须等到所有其他线程关闭这个表。以下几种情况下会产生这个通知:FLUSH TABLES tbl_name, ALTER TABLE, RENAME TABLE, REPAIR TABLE, ANALYZE TABLE,或OPTIMIZE TABLE。
waiting for handler insert
INSERT DELAYED已经处理完了所有待处理的插入 *** 作,正在等待新的请求。
到此这篇关于mysql查询表是否被锁的方法的文章就介绍到这了,更多相关mysql怎么查询表是否被锁内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
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