MySQL中innodb的行锁算法

众所周知，innodb是默认行锁，当然也支持表锁。如下是对于行锁的算法进行的一些实验。

锁的算法为：我知道是行锁，但是是如何锁的，锁多少数据

假如有个索引是：[1，2，3，7]

record lock 锁的是 1，2，3，7

gap lock 锁的是 (- ，1)，（2，3），（3，7），（7，+ ）反正锁的就是区间，不是行

next-key lock锁的是 (- ，1]，[2，3），[3，7），[ 7，+ ）既锁范围也锁行

Innodb锁算法规则如下：

在可重复读隔离级别下，innodb默认使用的是next-key lock算法，当查询的索引是主键或者唯一索引的情况下，才会退化为record lock，在使用next-key lock算法时，不仅仅会锁住范围，还会给范围最后的一个键值加一个gap lock。

其中lockmode中的X锁为左边会话中的锁，因为需要显式的commit之后才会释放锁，第二个S锁，为右边的共享锁，因为主键ID为1的已经被锁住了，所以处于锁等待状态，锁的类型为record lock

使用辅助索引a=8进行 *** 作，这个时候理论应该对主键索引加record lock 则 主键ID=8的被锁，然后辅助索引被加next-key lock 则为：

(7,8] 然后对下一个键值加gap锁，则为：（8，11）

所以目前被锁住的记录为：

1.主键为8的被锁

2.辅助索引8的被锁

3.辅助索引8到11之间的被锁，意味着你这个时候往8到11之间写数据会报错

当使用范围条件进行更新时，此时肯定是需要加X锁的，我是用的也是主键，所以按照理论应该是加的record lock ,但是却加了gap lock，因为插入值为10的阻塞了，查看information 也提示X.GAP

这个有点晕为啥主键变成了next-key lock ，不应该是record lock么？

update20200515

在知乎看到的一个解释：

即，在无论使用主键索引还是非主键索引的时候，请求共享锁或者排他锁，innodb会给范围内的记录加锁，而范围内的间隙也会被加锁，

例如一个表t 的 id为1，2，3，7，10

假如执行如下：

select * from t where id >=3 for update

那么这个时候执行

insert into t(id) values(8) 会被阻塞，因为是在请求排他锁时使用了范围，所以[3,10],甚至10以后的任何数据都无法插入。

执行

select * from t where id >=3 lock in share mode

insert into t(id) values(8) 会被阻塞，因为是在请求共享锁时使用了范围，所以[3,10],甚至10以后的任何数据都无法插入。

幻读是同一事务下，连续执行两次同样的sql可能导致不同的结果，第二次返回的数据可能导致以前不存在的行。

同时一般会问它和脏读的区别，脏读为读取到其他事务未提交的数据，但是幻读是读取的其他事务已经提交的数据。

reference：

MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，属于Oracle旗下产品，是最流行的关系型数据库管理系统之一。

端口是3306。

表很多时，使用linux脚本，需要根据需要修改一下：

和创建一样，可以加上 if exists

可两篇文章：

如：

用于在已有的表中添加、删除或修改列。

添加 ADD

或

默认是添加到最后，但可以指定位置。FIRST ：添加最前

AFTER 字段名> ：添加指定字段之后

例子：

删除 DROP

修改 MODIFY 主要修改原列的类型或约束条件 同样可以用 FIRST 和 AFTER 字段名> ，代表的是修改到哪里。

修改字段名 CHANGE

可以把表2的数据复制到表1中，但 不能复制约束性条件 。

单行

多行，注意 只有一个VALUES ：

不写 (行1, 行2...) 这一部分的话，默认一一对应

除了以上方法外，还可以用SET为每一行附上相应的值。

假如没有筛选的话，就给全部都修改了。可以用 WHERE 筛选。

假如 没有筛选的话，就给全部删除了 。相当于清空。

清空

先把表删除，然后再建一个。与 DELETE FROM 相比， TRUNCATE 的效率更快，因为 DELETE FROM 是把记录逐条删除的。

查询执行的顺序

FROM -->WHERE -->SELECT -->GROUP BY -->HAVING -->ORDER BY -->LIMIT

注意

当数据很大，上百万的时候，使用LIMIT ... OFFSET ..的方式进行分页十分浪费资源且耗时长。最好是结合WHERE使用，如：

REGEXP 使用正则表达进行匹配。 查询时，需要搭配WHERE或HAVING使用 。

两个表之间有交集且要用到两个表的数据时，可以使用内连接查询。

LEFT JOIN 关键字从左表（table1）返回所有的行，即使右表（table2）中没有匹配。如果右表中没有匹配，则结果为 NULL。

用法：

RIGHT JOIN 关键字从右表（table2）返回所有的行，即使左表（table1）中没有匹配。如果左表中没有匹配，则结果为 NULL。 把LEFT JOIN的表1、表2调换顺序，就是REGHT JOIN 。

FULL OUTER JOIN 关键字只要左表（table1）和右表（table2）其中一个表中存在匹配，则返回行. 相当于结合了 LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 的结果。

但 MySQL中不支持 FULL OUTER JOIN 。

即SELECT嵌套。

IN 一个查询结果作为另一个查询的条件。 如：

EXISTS 用于判断查询子句是否有记录，如果有一条或多条记录存在返回 True，否则返回 False。True时执行。 如：

索引的本质是一种排好序的数据结构。利用索引可以提高查询速度。

常见的索引有：

MySQL通过外键约束来保证表与表之间的数据的完整性和准确性。 外键的使用条件：

外键的好处：可以使得两张表关联，保证数据的一致性和实现一些级联 *** 作。

对已有的两个表增加外键 比如：主表为A，子表为B，外键为aid，外键约束名字为a_fk_b

为子表添加一个字段，当做外键

为子表添加外键约束条件

假如删除记录报错： [Err] 1451 -Cannot deleteorupdatea parent row: aforeignkeyconstraintfails (...)

这是因为MySQL中设置了foreign key关联，造成无法更新或删除数据。可以通过设置 FOREIGN_KEY_CHECKS 变量来避免这种情况。 第一步：禁用外键约束，我们可以使用： SETFOREIGN_KEY_CHECKS=0 第二步：删除数据 第三步：启动外键约束，我们可以使用： SETFOREIGN_KEY_CHECKS=1 查看当前FOREIGN_KEY_CHECKS的值，可用如下命令： SELECT @@FOREIGN_KEY_CHECKS

使用 UNION 来组合两个查询，如果第一个查询返回 M 行，第二个查询返回 N 行，那么组合查询的结果一般为 M+N 行。

每个查询必须包含相同的列、表达式和聚集函数。

默认会去除相同行，如果需要 保留 相同行，使用 UNION ALL 。

只能包含一个 ORDER BY 子句，并且必须位于语句的最后 。

内置函数很多, 见: MySQL 函数

我们一般使用 START TRANSACTION 或 BEGIN 开启事务, COMMIT 提交事务中的命令, SAVEPOINT : 相当于设置一个还原点, ROLLBACK TO : 回滚到某个还原点下

一般的使用格式如下:

开启事务时, 默认加锁

根据类型可分为共享锁（SHARED LOCK）和排他锁（EXCLUSIVE LOCK）或者叫读锁（READ LOCK）和写锁（WRITE LOCK）。

根据粒度划分又分表锁和行锁。表锁由数据库服务器实现，行锁由存储引擎实现。

除此之外,我们可以显示加锁

加锁时, 如果没有索引，会锁表，如果加了索引，就会锁行

InnoDB默认支持行锁，获取锁是分步的，并不是一次性获取所有的锁，因此在锁竞争的时候就会出现死锁的情况

解决方法:

即ACID特性:

由于并发事务会引发上面这些问题, 我们可以设置事务的隔离级别解决上面的问题.

MySQL的默认隔离级别（可重复读）

查看当前会话隔离级别

方式1

方式2

设置隔离级别

主从集群的示意图如下:

主要涉及三个线程： binlog 线程、 I/O 线程和 SQL 线程。

同步流程:

由于MySQL主从集群只会从主节点同步到从节点, 不会反过来同步, 所以需要读写分离

读写分离需要在业务层面实现 , 写数据只能在主节点上完成, 而读数据可以在主节点或从节点上完成

索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构

MySQL的索引有

推荐两个在线工具:

简单来说, B树是在红黑树(一个平衡二叉树)的基础上将一个节点存放多个值, 实现的, 降低了树的高度, 每个节点都存放索引及对应数据指针, 同一层的节点是递增的

而B+树在B树的基础上进行优化, 非叶子节点存放 子节点的开始的索引, 叶子节点存放索引和数据的指针, 且叶子节点之间有双向的指针

如下示意图:

不同的引擎, 主键索引存放的数据也不一样, 比如常见的 MyISAM 和 InnoDB

MyISAM 的B+树叶子节点存放表数据的指针, InnoDB 的B+树叶子节点存放处主键外的数据

其他的:

即多个列组成一个索引, 语法:

由于联合索引的B+树的结构, 根据列建立, 所以我们的查找条件也要根据索引列的顺序( where column1=x, column2=y,columnN... ), 否则会全表扫描

如果你对列进行了 （+，-，*，/，!） , 那么都将不会走索引。

OR 引起的索引失效

OR 导致索引是在特定情况下的，并不是所有的 OR 都是使索引失效，如果OR连接的是 同 一个字段，那么索引 不会失效 ， 反之索引失效 。

这个我相信大家都明白，模糊搜索如果你前缀也进行模糊搜索，那么不会走索引。

这两种用法，也将使索引失效。另 IN 会走索引，但是当IN的取值范围较大时会导致索引失效，走全表扫描, 见: MySQL中使用IN会不会走索引

不走索引。

走索引。

所以设计表的时候, 建议不可为空, 而是将默认值设置为 "" ( NOT NULL DEFAULT "" )

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