MySQL 原理与优化：原数据锁的应用

MySQL 中原数据锁是系统自动控制添加的，对于用户来说无需显示调用，当我们使用一张表的时候就会加上原数据锁。

原数据锁的作用是为了保护表原数据的一致性，如果在表上有活动事务的时候，不可以对元数据进行写入 *** 作。也就是为了避免DML 和DDL 之间的冲突，保证读写的正确性。

说白了就是， 在对数据表进行读写 *** 作的时候，不能进行修改表结构的 *** 作 。

如上图所示，在执行select *** 作的时候，MySQL 会自动加上shared_read 锁，在insert，update， delete 以及 select for update *** 作的时候会加上shared_write 锁，这两类锁是兼容的。

在执行alter table *** 作的时候，会加上 exclusive 锁，这个锁与shared_read 和 shared_write 锁 是互斥的，换句话说在 做查询和更新表数据的时候，是不能够修改表结构 的。

来看个例子

首先开启事务，使用select 语句会针对表加上shared_read的共享锁

begin

select * from course

此时查看原数据锁的信息

select object_type,object_schema,object_name,lock_type,lock_duration from performance_schema.metadata_locks

通过上图我们可以发现，course 表加上了shared_read锁。

接着，开启另外一个事务，记住刚才的事务不要commit

begin

update course set name = 'Jason' where id =2

如上图所示，此时的update 语句可以执行成功，并没有被阻塞。说明select 和update 是不冲突的，他们的锁是兼容的。

再次查看原数据锁

select object_type,object_schema,object_name,lock_type,lock_duration from performance_schema.metadata_locks

从上面的截图可以看出，此时原数据锁的表中记录了两条记录分别是针对course 表的shared_read 和 shared_write 锁，也刚好对应我们执行的select 和update *** 作。

最后，我们再启动第三个客户端，并且启动 第三个事务，执行alter语句,在course 表中加入一个字段hello 如下 。

begin

alter table course add column hello int

由于之前的事务没有提交所以修改表的 *** 作会被阻塞， 因为shared_read 以及 shared_write 这两个锁 与 exclusive之间是互斥的，所以会阻塞 。

此时，回到最开始的两个客户端，对两个事务进行commit *** 作，再返回到第三个事务执行的alter 语句出，发现语句顺利执行。

在我而言这算是一个复习，然后总结出来给大家当个教材吧。

我也是看视频总结出来的笔记，所以说的都很简单和浅薄。有不全面或者偏颇的地方欢迎指出，共同交流进步哈。（因为我当时是看视频总结的笔记，所以可能说的比较杂乱，我尽量写的分明一点，在最后会附上笔记，忽略我字丑）

索引是什么呢？它相当于字典的目录。

索引：index是帮助mysql高效获取数据的数据结构，索引是数据结构（树，默认是B树），hash等。

索引的弊端: 事物都是两面的，有利必然有弊。

索引的优势： 索引有这么多弊端我们还使用的原因是因为优大于劣。

索引的分类：

举个小例子让大家更理解复合索引：如果我把一个表中name，age这两个列做成复合索引（注意顺序很重要）。那么我们形成的目录一级目录是name，二级目录是age。在name相同时才会age再形成目录。因为它本身的排序不是像目录一样一行一行列出来的，所以我们尽量用目录来想像它比较好理解。下面是图解：

有几点注意的事项：

这里说一下，上面说的方法都是原生的sql，比如我现在习惯使用navicat，所以可以直接 *** 作。。爽的不行。

然后删除查询也都是直接可视的，方便的不得了。就不多说了。

mysql做例子，还有个引擎是可以优化的。mysql中引擎分两种：

sql优化等级：

上面说的这些等级在explain中可以看到。

单表优化常用方法：

多表优化常用方法：

因为上面也提到了b树，所以还是单独聊聊吧。其实我也不是很理解。只能说一个浅显的认识而已。这里也就是简单的说一下。

首先，B树不仅可以二叉，还可以三叉，多叉。而只要大于二叉的都叫做BTree。

据说三层BTree可以存放上百万数据。

BTree一般都指B+树，数据全部存放在叶节点中。（这里简单的一个三叉树图）

好了，就写到这里吧，希望日后算法的知识会的更多以后能把B树这个坑填完~~~然后有不同意见或者自己理解的可以留言或者私聊。

全文手打，如果你觉得对你有帮助麻烦点个赞点个关注啥的~~

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