前言:
MYSQL 应该是最流行了 WEB 后端数据库。虽然 NOSQL 最近越来越多的被提到，但是相信大部分架构师还是会选择 MYSQL 来做数据存储。本文作者总结梳理MySQL性能调优的15个重要变量，又不足需要补充的还望大佬指出。
1.DEFAULT_STORAGE_ENGINE
如果你已经在用MySQL 5.6或者5.7，并且你的数据表都是InnoDB，那么表示你已经设置好了。如果没有，确保把你的表转换为InnoDB并且设置default_storage_engine为InnoDB。
为什么？简而言之，因为InnoDB是MySQL(包括Percona Server和MariaDB)最好的存储引擎 – 它支持事务，高并发，有着非常好的性能表现(当配置正确时)。这里有详细的版本介绍为什么
2.INNODB_BUFFER_POOL_SIZE
这个是InnoDB最重要变量。实际上，如果你的主要存储引擎是InnoDB，那么对于你，这个变量对于MySQL是最重要的。
基本上，innodb_buffer_pool_size指定了MySQL应该分配给InnoDB缓冲池多少内存，InnoDB缓冲池用来存储缓存的数据，二级索引，脏数据(已经被更改但没有刷新到硬盘的数据)以及各种内部结构如自适应哈希索引。
根据经验，在一个独立的MySQL服务器应该分配给MySQL整个机器总内存的80%。如果你的MySQL运行在一个共享服务器，或者你想知道InnoDB缓冲池大小是否正确设置，详细请看这里。
3.INNODB_LOG_FILE_SIZE
InnoDB重做日志文件的设置在MySQL社区也叫做事务日志。直到MySQL 5.6.8事务日志默认值innodb_log_file_size=5M是唯一最大的InnoDB性能杀手。从MySQL 5.6.8开始，默认值提升到48M,但对于许多稍繁忙的系统，还远远要低。
根据经验，你应该设置的日志大小能在你服务器繁忙时能存储1-2小时的写入量。如果不想这么麻烦，那么设置1-2G的大小会让你的性能有一个不错的表现。这个变量也相当重要，更详细的介绍请看这里。
当然，如果你有大量的大事务更改，那么，更改比默认innodb日志缓冲大小更大的值会对你的性能有一定的提高，但是你使用的是autocommit，或者你的事务更改小于几k，那还是保持默认的值吧。
4.INNODB_FLUSH_LOG_AT_TRX_COMMIT
默认下，innodb_flush_log_at_trx_commit设置为1表示InnoDB在每次事务提交后立即刷新同步数据到硬盘。如果你使用autocommit，那么你的每一个INSERT, UPDATE或DELETE语句都是一个事务提交。
同步是一个昂贵的 *** 作(特别是当你没有写回缓存时)，因为它涉及对硬盘的实际同步物理写入。所以如果可能，并不建议使用默认值。
两个可选的值是0和2:
* 0表示刷新到硬盘，但不同步(提交事务时没有实际的IO *** 作)
* 2表示不刷新和不同步(也没有实际的IO *** 作)
所以你如果设置它为0或2，则同步 *** 作每秒执行一次。所以明显的缺点是你可能会丢失上一秒的提交数据。具体来说，你的事务已经提交了，但服务器马上断电了，那么你的提交相当于没有发生过。
显示的，对于金融机构，如银行，这是无法忍受的。不过对于大多数网站，可以设置为innodb_flush_log_at_trx_commit=0|2，即使服务器最终崩溃也没有什么大问题。毕竟，仅仅在几年前有许多网站还是用MyISAM，当崩溃时会丢失30s的数据(更不要提那令人抓狂的慢修复进程)。
那么，0和2之间的实际区别是什么？性能明显的差异是可以忽略不计，因为刷新到 *** 作系统缓存的 *** 作是非常快的。所以很明显应该设置为0，万一MySQL崩溃(不是整个机器)，你不会丢失任何数据，因为数据已经在OS缓存，最终还是会同步到硬盘的。
5.SYNC_BINLOG
已经有大量的文档写到sync_binlog，以及它和innodb_flush_log_at_trx_commit的关系，下面我们来简单的介绍下：
a) 如果你的服务器没有设置从服务器，而且你不做备份，那么设置sync_binlog=0将对性能有好处。
b) 如果你有从服务器并且做备份，但你不介意当主服务器崩溃时在二进制日志丢失一些事件，那么为了更好的性能还是设置为sync_binlog=0.
c) 如果你有从服务器并且备份，你非常在意从服务器的一致性，以及能及时恢复到一个时间点(通过使用最新的一致性备份和二进制日志将数据库恢复到特定时间点的能力)，那么你应该设置innodb_flush_log_at_trx_commit=1，并且需要认真考虑使用sync_binlog=1。
问题是sync_binlog=1代价比较高 – 现在每个事务也要同步一次到硬盘。你可能会想为什么不把两次同步合并成一次，想法正确 – 新版本的MySQL(5.6和5.7，MariaDB和Percona Server)已经能合并提交，那么在这种情况下sync_binlog=1的 *** 作也不是这么昂贵了，但在旧的mysql版本中仍然会对性能有很大影响。
6.INNODB_FLUSH_METHOD
将innodb_flush_method设置为O_DIRECT以避免双重缓冲.唯一一种情况你不应该使用O_DIRECT是当你 *** 作系统不支持时。但如果你运行的是Linux，使用O_DIRECT来激活直接IO。
不用直接IO，双重缓冲将会发生，因为所有的数据库更改首先会写入到OS缓存然后才同步到硬盘 – 所以InnoDB缓冲池和OS缓存会同时持有一份相同的数据。特别是如果你的缓冲池限制为总内存的50%，那意味着在写密集的环境中你可能会浪费高达50%的内存。如果没有限制为50%，服务器可能由于OS缓存的高压力会使用到swap。
简单地说，设置为innodb_flush_method=O_DIRECT。
7.INNODB_BUFFER_POOL_INSTANCES
MySQL 5.5引入了缓冲实例作为减小内部锁争用来提高MySQL吞吐量的手段。
在5.5版本这个对提升吞吐量帮助很小，然后在MySQL 5.6版本这个提升就非常大了，所以在MySQL5.5中你可能会保守地设置innodb_buffer_pool_instances=4，在MySQL 5.6和5.7中你可以设置为8-16个缓冲池实例。
你设置后观察会觉得性能提高不大，但在大多数高负载情况下，它应该会有不错的表现。
对了，不要指望这个设置能减少你单个查询的响应时间。这个是在高并发负载的服务器上才看得出区别。比如多个线程同时做许多事情。
8.INNODB_THREAD_CONCURRENCY
InnoDB有一种方法来控制并行执行的线程数 – 我们称为并发控制机制。大部分是由innodb_thread_concurrency值来控制的。如果设置为0，并发控制就关闭了，因此InnoDB会立即处理所有进来的请求(尽可能多的)。
在你有32CPU核心且只有4个请求时会没什么问题。不过想像下你只有4CPU核心和32个请求时 – 如果你让32个请求同时处理，你这个自找麻烦。因为这些32个请求只有4 CPU核心，显然地会比平常慢至少8倍(实际上是大于8倍)，而然这些请求每个都有自己的外部和内部锁，这有很大可能堆积请求。
下面介绍如何更改这个变量，在mysql命令行提示符执行：
对于大多数工作负载和服务器，设置为8是一个好开端，然后你可以根据服务器达到了这个限制而资源使用率利用不足时逐渐增加。可以通过show engine innodb status\G来查看目前查询处理情况，查找类似如下行：
9.SKIP_NAME_RESOLVE
这一项不得不提及，因为仍然有很多人没有添加这一项。你应该添加skip_name_resolve来避免连接时DNS解析。
大多数情况下你更改这个会没有什么感觉，因为大多数情况下DNS服务器解析会非常快。不过当DNS服务器失败时，它会出现在你服务器上出现“unauthenticated connections” ，而就是为什么所有的请求都突然开始慢下来了。
所以不要等到这种事情发生才更改。现在添加这个变量并且避免基于主机名的授权。
10.INNODB_IO_CAPACITY, INNODB_IO_CAPACITY_MAX
* innodb_io_capacity：用来当刷新脏数据时，控制MySQL每秒执行的写IO量。
* innodb_io_capacity_max: 在压力下，控制当刷新脏数据时MySQL每秒执行的写IO量
首先，这与读取无关 – SELECT查询执行的 *** 作。对于读 *** 作，MySQL会尽最大可能处理并返回结果。至于写 *** 作，MySQL在后台会循环刷新，在每一个循环会检查有多少数据需要刷新，并且不会用超过innodb_io_capacity指定的数来做刷新 *** 作。这也包括更改缓冲区合并（在它们刷新到磁盘之前，更改缓冲区是辅助脏页存储的关键）。
第二，我需要解释一下什么叫“在压力下”，MySQL中称为”紧急情况”，是当MySQL在后台刷新时，它需要刷新一些数据为了让新的写 *** 作进来。然后，MySQL会用到innodb_io_capacity_max。
那么，应该设置innodb_io_capacity和innodb_io_capacity_max为什么呢？
最好的方法是测量你的存储设置的随机写吞吐量，然后给innodb_io_capacity_max设置为你的设备能达到的最大IOPS。innodb_io_capacity就设置为它的50-75%，特别是你的系统主要是写 *** 作时。
通常你可以预测你的系统的IOPS是多少。例如由8 15k硬盘组成的RAID10能做大约每秒1000随机写 *** 作，所以你可以设置innodb_io_capacity=600和innodb_io_capacity_max=1000。许多廉价企业SSD可以做4,000-10,000 IOPS等。
这个值设置得不完美问题不大。但是，要注意默认的200和400会限制你的写吞吐量，因此你可能偶尔会捕捉到刷新进程。如果出现这种情况，可能是已经达到你硬盘的写IO吞吐量，或者这个值设置得太小限制了吞吐量。
11.INNODB_STATS_ON_METADATA
如果你跑的是MySQL 5.6或5.7，你不需要更改innodb_stats_on_metadata的默认值，因为它已经设置正确了。
不过在MySQL 5.5或5.1，强烈建议关闭这个变量 – 如果是开启，像命令show table status会立即查询INFORMATION_SCHEMA而不是等几秒再执行，这会使用到额外的IO *** 作。
从5.1.32版本开始，这个是动态变量，意味着你不需要重启MySQL服务器来关闭它。
12.INNODB_BUFFER_POOL_DUMP_AT_SHUTDOWN &INNODB_BUFFER_POOL_LOAD_AT_STARTUP
innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup这两个变量与性能无关，不过如果你偶尔重启mysql服务器(如生效配置)，那么就有关。当两个都激活时，MySQL缓冲池的内容(更具体地说，是缓存页)在停止MySQL时存储到一个文件。当你下次启动MySQL时，它会在后台启动一个线程来加载缓冲池的内容以提高预热速度到3-5倍。
两件事：
第一，它实际上没有在关闭时复制缓冲池内容到文件，仅仅是复制表空间ID和页面ID – 足够的信息来定位硬盘上的页面了。然后它就能以大量的顺序读非常快速的加载那些页面，而不是需要成千上万的小随机读。
第二，启动时是在后台加载内容，因为MySQL不需要等到缓冲池内容加载完成再开始接受请求(所以看起来不会有什么影响)。
从MySQL 5.7.7开始，默认只有25%的缓冲池页面在mysql关闭时存储到文件，但是你可以控制这个值 – 使用innodb_buffer_pool_dump_pct，建议75-100。
这个特性从MySQL 5.6才开始支持。
13.INNODB_ADAPTIVE_HASH_INDEX_PARTS
如果你运行着一个大量SELECT查询的MySQL服务器(并且已经尽可能优化)，那么自适应哈希索引将下你的下一个瓶颈。自适应哈希索引是InnoDB内部维护的动态索引，可以提高最常用的查询模式的性能。这个特性可以重启服务器关闭，不过默认下在mysql的所有版本开启。
这个技术非常复杂，在大多数情况下它会对大多数类型的查询直到加速的作用。不过，当你有太多的查询往数据库，在某一个点上它会花过多的时间等待AHI锁和闩锁。
如果你的是MySQL 5.7，没有这个问题 – innodb_adaptive_hash_index_parts默认设置为8，所以自适应哈希索引被切割为8个分区，因为不存在全局互斥。
不过在mysql 5.7前的版本，没有AHI分区数量的控制。换句话说，有一个全局互斥锁来保护AHI，可能导致你的select查询经常撞墙。
所以如果你运行的是5.1或5.6，并且有大量的select查询，最简单的方案就是切换成同一版本的Percona Server来激活AHI分区。
14.QUERY_CACHE_TYPE
如果人认为查询缓存效果很好，肯定应该使用它。好吧，有时候是有用的。不过这个只在你在低负载时有用，特别是在低负载下大多数是读取，小量写或者没有。
如果是那样的情况，设置query_cache_type=ON和query_cache_size=256M就好了。不过记住不能把256M设置更高的值了，否则会由于查询缓存失效时，导致引起严重的服务器停顿。
如果你的MySQL服务器高负载动作，建议设置query_cache_size=0和query_cache_type=OFF，并重启服务器生效。那样Mysql就会停止在所有的查询使用查询缓存互斥锁。
15.TABLE_OPEN_CACHE_INSTANCES
从MySQL 5.6.6开始，表缓存能分割到多个分区。
表缓存用来存放目前已打开表的列表，当每一个表打开或关闭互斥体就被锁定 – 即使这是一个隐式临时表。使用多个分区绝对减少了潜在的争用。
从MySQL 5.7.8开始，table_open_cache_instances=16是默认的配置。
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影响数据库性能的主要因素总结如下：
1、sql查询速度
2、网卡流量
3、服务器硬件
4、磁盘IO
以上因素并不是时时刻刻都会影响数据库性能，而就像木桶效应一样。如果其中一个因素严重影响性能，那么整个数据库性能就会严重受阻。另外，这些影响因素都是相对的。
例如：当数据量并没有达到百万千万这样的级别，那么sql查询速度也许就不是个重要因素，换句话说，你的sql语句效率适当低下可能并不影响整个效率多少，反之，这种情况，无论如何怎么优化sql语句，可能都没有太明显的效果。
相关内容拓展：
1、SQL查询速度
风险：效率低下的SQL
2、网卡流量
风险：网卡IO被占满（100Mb/8=100MB）
方案：
①减少从服务器的数量。从服务器都要从主服务器上复制日志，所以，从服务器越多，网络流量越大。
②进行分级缓存。前方大量缓存突然失效会对数据库造成严重的冲击。
③避免使用“select * ”进行查询
④分离业务网络和服务器网络
3、磁盘IO
风险：磁盘IO性能突然下降。
方案：使用更好的磁盘设备解决。
希望可以帮到您，谢谢！
只要字段值还可以继续拆分，就不满足第一范式。
范式设计得越详细，对某些实际 *** 作可能会更好，但并非都有好处，需要对项目的实际情况进行设定。
在满足第一范式的前提下，其他列都必须完全依赖于主键列。 如果出现不完全依赖，只可能发生在联合主键的情况下：
实际上，在这张订单表中，product_name 只依赖于 product_id ，customer_name 只依赖于 customer_id。也就是说，product_name 和 customer_id 是没用关系的，customer_name 和 product_id 也是没有关系的。
这就不满足第二范式：其他列都必须完全依赖于主键列！
拆分之后，myorder 表中的 product_id 和 customer_id 完全依赖于 order_id 主键，而 product 和 customer 表中的其他字段又完全依赖于主键。满足了第二范式的设计！
在满足第二范式的前提下，除了主键列之外，其他列之间不能有传递依赖关系。
表中的 customer_phone 有可能依赖于 order_id 、 customer_id 两列，也就不满足了第三范式的设计：其他列之间不能有传递依赖关系。
修改后就不存在其他列之间的传递依赖关系，其他列都只依赖于主键列，满足了第三范式的设计！
查询每门课的平均成绩。
查询 score 表中至少有 2 名学生选修，并以 3 开头的课程的平均分数。
分析表发现，至少有 2 名学生选修的课程是 3-105 、3-245 、6-166 ，以 3 开头的课程是 3-105 、3-245。也就是说，我们要查询所有 3-105 和 3-245 的 degree 平均分。
查询所有学生的 name，以及该学生在 score 表中对应的 c_no 和 degree 。
通过分析可以发现，只要把 score 表中的 s_no 字段值替换成 student 表中对应的 name 字段值就可以了，如何做呢？
查询所有学生的 no 、课程名称 ( course 表中的 name ) 和成绩 ( score 表中的 degree ) 列。
只有 score 关联学生的 no ，因此只要查询 score 表，就能找出所有和学生相关的 no 和 degree ：
然后查询 course 表：
只要把 score 表中的 c_no 替换成 course 表中对应的 name 字段值就可以了。
查询所有学生的 name 、课程名 ( course 表中的 name ) 和 degree 。
只有 score 表中关联学生的学号和课堂号，我们只要围绕着 score 这张表查询就好了。
只要把 s_no 和 c_no 替换成 student 和 srouse 表中对应的 name 字段值就好了。
首先把 s_no 替换成 student 表中的 name 字段：
再把 c_no 替换成 course 表中的 name 字段：
查询 95031 班学生每门课程的平均成绩。
在 score 表中根据 student 表的学生编号筛选出学生的课堂号和成绩：
这时只要将 c_no 分组一下就能得出 95031 班学生每门课的平均成绩：
查询在 3-105 课程中，所有成绩高于 109 号同学的记录。
首先筛选出课堂号为 3-105 ，在找出所有成绩高于 109 号同学的的行。
查询所有成绩高于 109 号同学的 3-105 课程成绩记录。
查询所有和 101 、108 号学生同年出生的 no 、name 、birthday 列。
查询 '张旭' 教师任课的学生成绩表。
首先找到教师编号：
通过 sourse 表找到该教师课程号：
通过筛选出的课程号查询成绩表：
查询某选修课程多于5个同学的教师姓名。
首先在 teacher 表中，根据 no 字段来判断该教师的同一门课程是否有至少5名学员选修：
查看和教师编号有有关的表的信息：
我们已经找到和教师编号有关的字段就在 course 表中，但是还无法知道哪门课程至少有5名学生选修，所以还需要根据 score 表来查询：
根据筛选出来的课程号，找出在某课程中，拥有至少5名学员的教师编号：
在 teacher 表中，根据筛选出来的教师编号找到教师姓名：
查询 “计算机系” 课程的成绩表。
思路是，先找出 course 表中所有 计算机系 课程的编号，然后根据这个编号查询 score 表。
查询 计算机系 与 电子工程系 中的不同职称的教师。
查询课程 3-105 且成绩 至少 高于 3-245 的 score 表。
查询课程 3-105 且成绩高于 3-245 的 score 表。
查询某课程成绩比该课程平均成绩低的 score 表。
查询所有任课 ( 在 course 表里有课程 ) 教师的 name 和 department 。
查询 student 表中至少有 2 名男生的 class 。
查询 student 表中不姓 "王" 的同学记录。
查询 student 表中每个学生的姓名和年龄。
查询 student 表中最大和最小的 birthday 值。
以 class 和 birthday 从大到小的顺序查询 student 表。
查询 "男" 教师及其所上的课程。
查询最高分同学的 score 表。
查询和 "李军" 同性别的所有同学 name 。
查询和 "李军" 同性别且同班的同学 name 。
查询所有选修 "计算机导论" 课程的 "男" 同学成绩表。
需要的 "计算机导论" 和性别为 "男" 的编号可以在 course 和 student 表中找到。
建立一个 grade 表代表学生的成绩等级，并插入数据：
查询所有学生的 s_no 、c_no 和 grade 列。
思路是，使用区间 ( BETWEEN ) 查询，判断学生的成绩 ( degree ) 在 grade 表的 low 和 upp 之间。
准备用于测试连接查询的数据：
分析两张表发现，person 表并没有为 cardId 字段设置一个在 card 表中对应的 id 外键。如果设置了的话，person 中 cardId 字段值为 6 的行就插不进去，因为该 cardId 值在 card 表中并没有。
要查询这两张表中有关系的数据，可以使用 INNER JOIN ( 内连接 ) 将它们连接在一起。
完整显示左边的表 ( person ) ，右边的表如果符合条件就显示，不符合则补 NULL 。
完整显示右边的表 ( card ) ，左边的表如果符合条件就显示，不符合则补 NULL 。
完整显示两张表的全部数据。
在 MySQL 中，事务其实是一个最小的不可分割的工作单元。事务能够 保证一个业务的完整性 。
比如我们的银行转账：
在实际项目中，假设只有一条 SQL 语句执行成功，而另外一条执行失败了，就会出现数据前后不一致。
因此，在执行多条有关联 SQL 语句时， 事务 可能会要求这些 SQL 语句要么同时执行成功，要么就都执行失败。
在 MySQL 中，事务的 自动提交 状态默认是开启的。
自动提交的作用 ：当我们执行一条 SQL 语句的时候，其产生的效果就会立即体现出来，且不能 回滚 。
什么是回滚？举个例子：
可以看到，在执行插入语句后数据立刻生效，原因是 MySQL 中的事务自动将它 提交 到了数据库中。那么所谓 回滚 的意思就是，撤销执行过的所有 SQL 语句，使其回滚到 最后一次提交 数据时的状态。
在 MySQL 中使用 ROLLBACK 执行回滚：
由于所有执行过的 SQL 语句都已经被提交过了，所以数据并没有发生回滚。那如何让数据可以发生回滚？
将自动提交关闭后，测试数据回滚：
那如何将虚拟的数据真正提交到数据库中？使用 COMMIT :
事务的实际应用 ，让我们再回到银行转账项目：
这时假设在转账时发生了意外，就可以使用 ROLLBACK 回滚到最后一次提交的状态：
这时我们又回到了发生意外之前的状态，也就是说，事务给我们提供了一个可以反悔的机会。假设数据没有发生意外，这时可以手动将数据真正提交到数据表中：COMMIT 。
事务的默认提交被开启 ( @@AUTOCOMMIT = 1 ) 后，此时就不能使用事务回滚了。但是我们还可以手动开启一个事务处理事件，使其可以发生回滚：
仍然使用 COMMIT 提交数据，提交后无法再发生本次事务的回滚。
事务的四大特征：
事务的隔离性可分为四种 ( 性能从低到高 ) ：
查看当前数据库的默认隔离级别：
修改隔离级别：
测试 READ UNCOMMITTED ( 读取未提交 ) 的隔离性：
由于小明的转账是在新开启的事务上进行 *** 作的，而该 *** 作的结果是可以被其他事务（另一方的淘宝店）看见的，因此淘宝店的查询结果是正确的，淘宝店确认到账。但就在这时，如果小明在它所处的事务上又执行了 ROLLBACK 命令，会发生什么？
这就是所谓的 脏读 ，一个事务读取到另外一个事务还未提交的数据。这在实际开发中是不允许出现的。
把隔离级别设置为 READ COMMITTED ：
这样，再有新的事务连接进来时，它们就只能查询到已经提交过的事务数据了。但是对于当前事务来说，它们看到的还是未提交的数据，例如：
但是这样还有问题，那就是假设一个事务在 *** 作数据时，其他事务干扰了这个事务的数据。例如：
虽然 READ COMMITTED 让我们只能读取到其他事务已经提交的数据，但还是会出现问题，就是 在读取同一个表的数据时，可能会发生前后不一致的情况。* 这被称为* 不可重复读现象 ( READ COMMITTED ) 。
将隔离级别设置为 REPEATABLE READ ( 可被重复读取 ) :
测试 REPEATABLE READ ，假设在两个不同的连接上分别执行 START TRANSACTION :
当前事务开启后，没提交之前，查询不到，提交后可以被查询到。但是，在提交之前其他事务被开启了，那么在这条事务线上，就不会查询到当前有 *** 作事务的连接。相当于开辟出一条单独的线程。
无论小张是否执行过 COMMIT ，在小王这边，都不会查询到小张的事务记录，而是只会查询到自己所处事务的记录：
这是 因为小王在此之前开启了一个新的事务 ( START TRANSACTION ) * ，那么* 在他的这条新事务的线上，跟其他事务是没有联系的 ，也就是说，此时如果其他事务正在 *** 作数据，它是不知道的。
然而事实是，在真实的数据表中，小张已经插入了一条数据。但是小王此时并不知道，也插入了同一条数据，会发生什么呢？
报错了， *** 作被告知已存在主键为 6 的字段。这种现象也被称为 幻读，一个事务提交的数据，不能被其他事务读取到 。
顾名思义，就是所有事务的 写入 *** 作 全都是串行化的。什么意思？把隔离级别修改成 SERIALIZABLE :
还是拿小张和小王来举例：
此时会发生什么呢？由于现在的隔离级别是 SERIALIZABLE ( 串行化 ) ，串行化的意思就是：假设把所有的事务都放在一个串行的队列中，那么所有的事务都会按照 固定顺序执行 ，执行完一个事务后再继续执行下一个事务的 写入 *** 作 ( 这意味着队列中同时只能执行一个事务的写入 *** 作 ) 。
根据这个解释，小王在插入数据时，会出现等待状态，直到小张执行 COMMIT 结束它所处的事务，或者出现等待超时。
转载： https://github.com/baa-god/sql_node/blob/master/mysql/
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