建表如下：
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對于實驗數(shù)據(jù)中的age列，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)為1，5，9，11，那么針對age列將會有1，5，9，11這4個鎖，當篩選條件中的column被精準命中時，也就是說sql中寫成where age = x時，這是被操作的記錄，將會被鎖定。舉個例子：
開啟2個事物session1，session2
直接執(zhí)行行3，箭頭指向的位置一直在轉(zhuǎn)圈，無法對age=5的記錄加排它鎖。
現(xiàn)有的數(shù)據(jù)為1，5，9，11，那么對于age列，將會有以下幾個開區(qū)間
(-∞, 1), (1, 5), (5, 9), (9, 11), (11, +∞)。
直接執(zhí)行行4，能看到一直在轉(zhuǎn)圈。因為age 6 and age 8落在了（9， 11）這個開區(qū)間內(nèi)，那么(9, 11)這個開區(qū)間內(nèi)的與age列相關(guān)的dml語句都會被鎖。這里演示的是insert，那么update的？沒有update，因為既然有(9, 11)這個開區(qū)間，那么就說明(9, 11)的間隙里沒有數(shù)據(jù)。
與間隙鎖的區(qū)別：查詢條件落只在間其中一個開區(qū)間內(nèi)，將會進行鎖定。臨鍵鎖則是，當查詢條件跨越了超過一個開區(qū)間，比如：where age 6 and age 10，這個條件落在了(5, 9), (9, 11)這2個區(qū)間內(nèi)，它讓存在的記錄鎖里的age=9也被包含在了符合的條件里。這是就會有如下臨鍵鎖了
(-∞, 1], (1, 5], (5, 9], (9, 11], (11, +∞)，可以看到臨鍵鎖就是記錄鎖與間隙鎖的并集，是一個左開右必的區(qū)間。這是，將會對被落到的區(qū)間內(nèi)的符合條件的記錄進行鎖定，(5, 9], (9, 11]被鎖定，也就是(5, 11]這個區(qū)間內(nèi)的記錄被鎖定了。下面來操作：
1、SQL語句執(zhí)行流程
MySQL大體上可分為Server層和存儲引擎層兩部分。
Server層：
連接器：TCP握手后服務器來驗證登陸用戶身份，A用戶創(chuàng)建連接后，管理員對A用戶權(quán)限修改了也不會影響到已經(jīng)創(chuàng)建的鏈接權(quán)限，必須重新登陸。
查詢緩存：查詢后的結(jié)果存儲位置，MySQL8.0版本以后已經(jīng)取消，因為查詢緩存失效太頻繁，得不償失。
分析器：根據(jù)語法規(guī)則，判斷你輸入的這個SQL語句是否滿足MySQL語法。
優(yōu)化器：多種執(zhí)行策略可實現(xiàn)目標，系統(tǒng)自動選擇最優(yōu)進行執(zhí)行。
執(zhí)行器：判斷是否有權(quán)限，將最終任務提交到存儲引擎。
存儲引擎層
負責數(shù)據(jù)的存儲和提取。其架構(gòu)模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多個存儲引擎?，F(xiàn)在最常用的存儲引擎是InnoDB，它從MySQL 5.5.5版本開始成為了默認存儲引擎(經(jīng)常用的也是這個)。
SQL執(zhí)行順序
2、BinLog、RedoLog、UndoLog
BinLog
BinLog是記錄所有數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)變更（例如create、alter table）以及表數(shù)據(jù)修改(insert、update、delete)的二進制日志，主從數(shù)據(jù)庫同步用到的都是BinLog文件。BinLog日志文件有三種模式。
STATEMENT 模式
內(nèi)容：binlog 記錄可能引起數(shù)據(jù)變更的 sql 語句
優(yōu)勢：該模式下，因為沒有記錄實際的數(shù)據(jù)，所以日志量很少 IO 都消耗很低，性能是最優(yōu)的
劣勢：但有些操作并不是確定的，比如 uuid() 函數(shù)會隨機產(chǎn)生唯一標識，當依賴 binlog 回放時，該操作生成的數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)必然是不同的，此時可能造成無法預料的后果。
ROW 模式
內(nèi)容：在該模式下，binlog 會記錄每次操作的源數(shù)據(jù)與修改后的目標數(shù)據(jù)，StreamSets就要求該模式。
優(yōu)勢：可以絕對精準的還原，從而保證了數(shù)據(jù)的安全與可靠，并且復制和數(shù)據(jù)恢復過程可以是并發(fā)進行的
劣勢：缺點在于 binlog 體積會非常大，同時，對于修改記錄多、字段長度大的操作來說，記錄時性能消耗會很嚴重。閱讀的時候也需要特殊指令來進行讀取數(shù)據(jù)。
MIXED 模式
內(nèi)容：是對上述STATEMENT 跟 ROW 兩種模式的混合使用。
細節(jié)：對于絕大部分操作，都是使用 STATEMENT 來進行 binlog 沒有記錄，只有以下操作使用 ROW 來實現(xiàn)：表的存儲引擎為 NDB，使用了uuid() 等不確定函數(shù)，使用了 insert delay 語句，使用了臨時表
主從同步流程：
1、主節(jié)點必須啟用二進制日志，記錄任何修改了數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的事件。
2、從節(jié)點開啟一個線程（I/O Thread)把自己扮演成 mysql 的客戶端，通過 mysql 協(xié)議，請求主節(jié)點的二進制日志文件中的事件 。
3、主節(jié)點啟動一個線程（dump Thread），檢查自己二進制日志中的事件，跟對方請求的位置對比，如果不帶請求位置參數(shù)，則主節(jié)點就會從第一個日志文件中的第一個事件一個一個發(fā)送給從節(jié)點。
4、從節(jié)點接收到主節(jié)點發(fā)送過來的數(shù)據(jù)把它放置到中繼日志（Relay log）文件中。并記錄該次請求到主節(jié)點的具體哪一個二進制日志文件內(nèi)部的哪一個位置（主節(jié)點中的二進制文件會有多個）。
5、從節(jié)點啟動另外一個線程（sql Thread ），把 Relay log 中的事件讀取出來，并在本地再執(zhí)行一次。
mysql默認的復制方式是異步的，并且復制的時候是有并行復制能力的。主庫把日志發(fā)送給從庫后不管了，這樣會產(chǎn)生一個問題就是假設主庫掛了，從庫處理失敗了，這時候從庫升為主庫后，日志就丟失了。由此產(chǎn)生兩個概念。
全同步復制
主庫寫入binlog后強制同步日志到從庫，所有的從庫都執(zhí)行完成后才返回給客戶端，但是很顯然這個方式的話性能會受到嚴重影響。
半同步復制
半同步復制的邏輯是這樣，從庫寫入日志成功后返回ACK確認給主庫，主庫收到至少一個從庫的確認就認為寫操作完成。
還可以延伸到由于主從配置不一樣、主庫大事務、從庫壓力過大、網(wǎng)絡震蕩等造成主備延遲，如何避免這個問題？主備切換的時候用可靠性優(yōu)先原則還是可用性優(yōu)先原則？如何判斷主庫Crash了？互為主備的情況下如何避免主備循環(huán)復制？被刪庫跑路了如何正確恢復？( o )… 感覺越來越扯到DBA的活兒上去了。
RedoLog
可以先通過下面demo理解：
飯點記賬可以把賬單寫在賬本上也可以寫在粉板上。有人賒賬或者還賬的話，一般有兩種做法：
1、直接把賬本翻出來，把這次賒的賬加上去或者扣除掉。
2、先在粉板上記下這次的賬，等打烊以后再把賬本翻出來核算。
生意忙時選后者，因為前者太麻煩了。得在密密麻麻的記錄中找到這個人的賒賬總額信息，找到之后再拿出算盤計算，最后再將結(jié)果寫回到賬本上。
同樣在MySQL中如果每一次的更新操作都需要寫進磁盤，然后磁盤也要找到對應的那條記錄，然后再更新，整個過程IO成本、查找成本都很高。而粉板和賬本配合的整個過程就是MySQL用到的是Write-Ahead Logging 技術(shù)，它的關(guān)鍵點就是先寫日志，再寫磁盤。此時賬本 = BinLog，粉板 = RedoLog。
1、 記錄更新時，InnoDB引擎就會先把記錄寫到RedoLog（粉板）里面，并更新內(nèi)存。同時，InnoDB引擎會在空閑時將這個操作記錄更新到磁盤里面。
2、 如果更新太多RedoLog處理不了的時候，需先將RedoLog部分數(shù)據(jù)寫到磁盤，然后擦除RedoLog部分數(shù)據(jù)。RedoLog類似轉(zhuǎn)盤。
RedoLog有write pos 跟checkpoint
write pos ：是當前記錄的位置，一邊寫一邊后移，寫到第3號文件末尾后就回到0號文件開頭。
check point：是當前要擦除的位置，也是往后推移并且循環(huán)的，擦除記錄前要把記錄更新到數(shù)據(jù)文件。
write pos和check point之間的是粉板上還空著的部分，可以用來記錄新的操作。如果write pos追上checkpoint，表示粉板滿了，這時候不能再執(zhí)行新的更新，得停下來先擦掉一些記錄，把checkpoint推進一下。
有了redo log，InnoDB就可以保證即使數(shù)據(jù)庫發(fā)生異常重啟，之前提交的記錄都不會丟失，這個能力稱為crash-safe。 redolog兩階段提交：為了讓binlog跟redolog兩份日志之間的邏輯一致。提交流程大致如下：
1 prepare階段 -- 2 寫binlog -- 3 commit
當在2之前崩潰時，重啟恢復后發(fā)現(xiàn)沒有commit，回滾。備份恢復：沒有binlog 。一致
當在3之前崩潰時，重啟恢復發(fā)現(xiàn)雖沒有commit，但滿足prepare和binlog完整，所以重啟后會自動commit。備份：有binlog. 一致
binlog跟redolog區(qū)別：
redo log是InnoDB引擎特有的；binlog是MySQL的Server層實現(xiàn)的，所有引擎都可以使用。
redo log是物理日志，記錄的是在某個數(shù)據(jù)頁上做了什么修改；binlog是邏輯日志，記錄的是這個語句的原始邏輯，比如給ID=2這一行的c字段加1。
redo log是循環(huán)寫的，空間固定會用完；binlog是可以追加寫入的。追加寫是指binlog文件寫到一定大小后會切換到下一個，并不會覆蓋以前的日志。
UndoLog
UndoLog 一般是邏輯日志，主要分為兩種：
insert undo log
代表事務在insert新記錄時產(chǎn)生的undo log, 只在事務回滾時需要，并且在事務提交后可以被立即丟棄
update undo log
事務在進行update或delete時產(chǎn)生的undo log; 不僅在事務回滾時需要，在快照讀時也需要；所以不能隨便刪除，只有在快速讀或事務回滾不涉及該日志時，對應的日志才會被purge線程統(tǒng)一清除
3、MySQL中的索引
索引的常見模型有哈希表、有序數(shù)組和搜索樹。
哈希表：一種以KV存儲數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，只適合等值查詢，不適合范圍查詢。
有序數(shù)組：只適用于靜態(tài)存儲引擎，涉及到插入的時候比較麻煩?？梢詤⒖糐ava中的ArrayList。
搜索樹：按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的二叉樹來存儲數(shù)據(jù)，不過此時是N叉樹(B+樹)。廣泛應用在存儲引擎層中。
B+樹比B樹優(yōu)勢在于：
B+ 樹非葉子節(jié)點存儲的只是索引，可以存儲的更多。B+樹比B樹更加矮胖，IO次數(shù)更少。
B+ 樹葉子節(jié)點前后管理，更加方便范圍查詢。同時結(jié)果都在葉子節(jié)點，查詢效率穩(wěn)定。
B+樹中更有利于對數(shù)據(jù)掃描，可以避免B樹的回溯掃描。
索引的優(yōu)點：
1、唯一索引可以保證每一行數(shù)據(jù)的唯一性
2、提高查詢速度
3、加速表與表的連接
4、顯著的減少查詢中分組和排序的時間
5、通過使用索引，可以在查詢的過程中，使用優(yōu)化隱藏器，提高系統(tǒng)的性能。
索引的缺點：
1、創(chuàng)建跟維護都需要耗時
2、創(chuàng)建索引時，需要對表加鎖，在鎖表的同時，可能會影響到其他的數(shù)據(jù)操作
3、 索引需要磁盤的空間進行存儲，磁盤占用也很快。
4、當對表中的數(shù)據(jù)進行CRUD的時，也會觸發(fā)索引的維護，而維護索引需要時間，可能會降低數(shù)據(jù)操作性能
索引設計的原則不應該：
1、索引不是越多越好。索引太多，維護索引需要時間跟空間。
2、 頻繁更新的數(shù)據(jù)，不宜建索引。
3、數(shù)據(jù)量小的表沒必要建立索引。
應該：
1、重復率小的列建議生成索引。因為重復數(shù)據(jù)少，索引樹查詢更有效率，等價基數(shù)越大越好。
2、數(shù)據(jù)具有唯一性，建議生成唯一性索引。在數(shù)據(jù)庫的層面，保證數(shù)據(jù)正確性
3、頻繁group by、order by的列建議生成索引?？梢源蠓岣叻纸M和排序效率
4、經(jīng)常用于查詢條件的字段建議生成索引。通過索引查詢，速度更快
索引失效的場景
1、模糊搜索：左模糊或全模糊都會導致索引失效，比如'%a'和'%a%'。但是右模糊是可以利用索引的，比如'a%' 。
2、隱式類型轉(zhuǎn)換：比如select * from t where name = xxx , name是字符串類型，但是沒有加引號，所以是由MySQL隱式轉(zhuǎn)換的，所以會讓索引失效 3、當語句中帶有or的時候：比如select * from t where name=‘sw’ or age=14
4、不符合聯(lián)合索引的最左前綴匹配：(A,B,C)的聯(lián)合索引，你只where了C或B或只有B,C
關(guān)于索引的知識點：
主鍵索引：主鍵索引的葉子節(jié)點存的是整行數(shù)據(jù)信息。在InnoDB里，主鍵索引也被稱為聚簇索引（clustered index）。主鍵自增是無法保證完全自增的哦，遇到唯一鍵沖突、事務回滾等都可能導致不連續(xù)。
唯一索引：以唯一列生成的索引，該列不允許有重復值，但允許有空值(NULL)
普通索引跟唯一索引查詢性能：InnoDB的數(shù)據(jù)是按數(shù)據(jù)頁為單位來讀寫的，默認每頁16KB，因此這兩種索引查詢數(shù)據(jù)性能差別微乎其微。
change buffer：普通索引用在更新過程的加速，更新的字段如果在緩存中，如果是普通索引則直接更新即可。如果是唯一索引需要將所有數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存來確保不違背唯一性，所以盡量用普通索引。
非主鍵索引：非主鍵索引的葉子節(jié)點內(nèi)容是主鍵的值。在InnoDB里，非主鍵索引也被稱為二級索引（secondary index）
回表：先通過數(shù)據(jù)庫索引掃描出數(shù)據(jù)所在的行，再通過行主鍵id取出索引中未提供的數(shù)據(jù)，即基于非主鍵索引的查詢需要多掃描一棵索引樹。
覆蓋索引：如果一個索引包含（或者說覆蓋）所有需要查詢的字段的值，我們就稱之為覆蓋索引。
聯(lián)合索引：相對單列索引，組合索引是用多個列組合構(gòu)建的索引，一次性最多聯(lián)合16個。
最左前綴原則：對多個字段同時建立的組合索引(有順序，ABC，ACB是完全不同的兩種聯(lián)合索引) 以聯(lián)合索引(a,b,c)為例，建立這樣的索引相當于建立了索引a、ab、abc三個索引。另外組合索引實際還是一個索引，并非真的創(chuàng)建了多個索引，只是產(chǎn)生的效果等價于產(chǎn)生多個索引。
索引下推：MySQL 5.6引入了索引下推優(yōu)化，可以在索引遍歷過程中，對索引中包含的字段先做判斷，過濾掉不符合條件的記錄，減少回表字數(shù)。
索引維護：B+樹為了維護索引有序性涉及到頁分裂跟頁合并。增刪數(shù)據(jù)時需考慮頁空間利用率。
自增主鍵：一般會建立與業(yè)務無關(guān)的自增主鍵，不會觸發(fā)葉子節(jié)點分裂。
延遲關(guān)聯(lián)：通過使用覆蓋索引查詢返回需要的主鍵，再根據(jù)主鍵關(guān)聯(lián)原表獲得需要的數(shù)據(jù)。
InnoDB存儲: * .frm文件是一份定義文件，也就是定義數(shù)據(jù)庫表是一張怎么樣的表。*.ibd文件則是該表的索引，數(shù)據(jù)存儲文件，既該表的所有索引樹，所有行記錄數(shù)據(jù)都存儲在該文件中。
MyISAM存儲：* .frm文件是一份定義文件，也就是定義數(shù)據(jù)庫表是一張怎么樣的表。* .MYD文件是MyISAM存儲引擎表的所有行數(shù)據(jù)的文件。* .MYI文件存放的是MyISAM存儲引擎表的索引相關(guān)數(shù)據(jù)的文件。MyISAM引擎下，表數(shù)據(jù)和表索引數(shù)據(jù)是分開存儲的。
MyISAM查詢：在MyISAM下，主鍵索引和輔助鍵索引都屬于非聚簇索引。查詢不管是走主鍵索引，還是非主鍵索引，在葉子結(jié)點得到的都是目的數(shù)據(jù)的地址，還需要通過該地址，才能在數(shù)據(jù)文件中找到目的數(shù)據(jù)。
PS：InnoDB支持聚簇索引，MyISAM不支持聚簇索引
4、SQL事務隔離級別
ACID的四個特性
原子性（Atomicity）：把多個操作放到一個事務中，保證這些操作要么都成功，要么都不成功
一致性（Consistency）：理解成一串對數(shù)據(jù)進行操作的程序執(zhí)行下來，不會對數(shù)據(jù)產(chǎn)生不好的影響，比如憑空產(chǎn)生，或消失
隔離性（Isolation，又稱獨立性）：隔離性的意思就是多個事務之間互相不干擾，即使是并發(fā)事務的情況下，他們只是兩個并發(fā)執(zhí)行沒有交集，互不影響的東西；當然實現(xiàn)中，也不一定需要這么完整隔離性，即不一定需要這么的互不干擾，有時候還是允許有部分干擾的。所以MySQL可以支持4種事務隔離性
持久性（Durability）：當某個操作操作完畢了，那么結(jié)果就是這樣了，并且這個操作會持久化到日志記錄中
PS：ACID中C與CAP定理中C的區(qū)別
ACID的C著重強調(diào)單數(shù)據(jù)庫事務操作時，要保證數(shù)據(jù)的完整和正確性，數(shù)據(jù)不會憑空消失跟增加。CAP 理論中的C指的是對一個數(shù)據(jù)多個備份的讀寫一致性
事務操作可能會出現(xiàn)的數(shù)據(jù)問題
1、臟讀(dirty read)：B事務更改數(shù)據(jù)還未提交，A事務已經(jīng)看到并且用了。B事務如果回滾，則A事務做錯了
2、 不可重復讀(non-repeatable read)：不可重復讀的重點是修改: 同樣的條件, 你讀取過的數(shù)據(jù), 再次讀取出來發(fā)現(xiàn)值不一樣了，只需要鎖住滿足條件的記錄
3、 幻讀(phantom read)：事務A先修改了某個表的所有紀錄的狀態(tài)字段為已處理，未提交；事務B也在此時新增了一條未處理的記錄，并提交了；事務A隨后查詢記錄，卻發(fā)現(xiàn)有一條記錄是未處理的造成幻讀現(xiàn)象，幻讀僅專指新插入的行?；米x會造成語義上的問題跟數(shù)據(jù)一致性問題。
4、 在可重復讀RR隔離級別下，普通查詢是快照讀，是不會看到別的事務插入的數(shù)據(jù)的。因此，幻讀在當前讀下才會出現(xiàn)。要用間隙鎖解決此問題。
在說隔離級別之前，你首先要知道，你隔離得越嚴實，效率就會越低。因此很多時候，我們都要在二者之間尋找一個平衡點。SQL標準的事務隔離級別由低到高如下： 上圖從上到下的模式會導致系統(tǒng)的并行性能依次降低，安全性依次提高。
讀未提交：別人改數(shù)據(jù)的事務尚未提交，我在我的事務中也能讀到。
讀已提交(Oracle默認)：別人改數(shù)據(jù)的事務已經(jīng)提交，我在我的事務中才能讀到。
可重復讀(MySQL默認)：別人改數(shù)據(jù)的事務已經(jīng)提交，我在我的事務中也不去讀，以此保證重復讀一致性。
串行：我的事務尚未提交，別人就別想改數(shù)據(jù)。
標準跟實現(xiàn)：上面都是關(guān)于事務的標準，但是每一種數(shù)據(jù)庫都有不同的實現(xiàn)，比如MySQL InnDB 默認為RR級別，但是不會出現(xiàn)幻讀。因為當事務A更新了所有記錄的某個字段，此時事務A會獲得對這個表的表鎖，因為事務A還沒有提交，所以事務A獲得的鎖沒有釋放，此時事務B在該表插入新記錄，會因為無法獲得該表的鎖，則導致插入操作被阻塞。只有事務A提交了事務后，釋放了鎖，事務B才能進行接下去的操作。所以可以說 MySQL的RR級別的隔離是已經(jīng)實現(xiàn)解決了臟讀，不可重復讀和幻讀的。
5、MySQL中的鎖
無論是Java的并發(fā)編程還是數(shù)據(jù)庫的并發(fā)操作都會涉及到鎖，研發(fā)人員引入了悲觀鎖跟樂觀鎖這樣一種鎖的設計思想。
悲觀鎖：
優(yōu)點：適合在寫多讀少的并發(fā)環(huán)境中使用，雖然無法維持非常高的性能，但是在樂觀鎖無法提更好的性能前提下，可以做到數(shù)據(jù)的安全性
缺點：加鎖會增加系統(tǒng)開銷，雖然能保證數(shù)據(jù)的安全，但數(shù)據(jù)處理吞吐量低，不適合在讀書寫少的場合下使用
樂觀鎖：
優(yōu)點：在讀多寫少的并發(fā)場景下，可以避免數(shù)據(jù)庫加鎖的開銷，提高DAO層的響應性能，很多情況下ORM工具都有帶有樂觀鎖的實現(xiàn)，所以這些方法不一定需要我們?nèi)藶榈娜崿F(xiàn)。
缺點：在寫多讀少的并發(fā)場景下，即在寫操作競爭激烈的情況下，會導致CAS多次重試，沖突頻率過高，導致開銷比悲觀鎖更高。
實現(xiàn)：數(shù)據(jù)庫層面的樂觀鎖其實跟CAS思想類似， 通數(shù)據(jù)版本號或者時間戳也可以實現(xiàn)。
數(shù)據(jù)庫并發(fā)場景主要有三種：
讀-讀：不存在任何問題，也不需要并發(fā)控制
讀-寫：有隔離性問題，可能遇到臟讀，幻讀，不可重復讀
寫-寫：可能存更新丟失問題，比如第一類更新丟失，第二類更新丟失
兩類更新丟失問題：
第一類更新丟失：事務A的事務回滾覆蓋了事務B已提交的結(jié)果 第二類更新丟失：事務A的提交覆蓋了事務B已提交的結(jié)果
為了合理貫徹落實鎖的思想，MySQL中引入了雜七雜八的各種鎖：
鎖分類
MySQL支持三種層級的鎖定，分別為
表級鎖定
MySQL中鎖定粒度最大的一種鎖，最常使用的MYISAM與INNODB都支持表級鎖定。
頁級鎖定
是MySQL中鎖定粒度介于行級鎖和表級鎖中間的一種鎖，表級鎖速度快，但沖突多，行級沖突少，但速度慢。所以取了折衷的頁級，一次鎖定相鄰的一組記錄。
行級鎖定
Mysql中鎖定粒度最細的一種鎖，表示只針對當前操作的行進行加鎖。行級鎖能大大減少數(shù)據(jù)庫操作的沖突。其加鎖粒度最小，但加鎖的開銷也最大行級鎖不一定比表級鎖要好：鎖的粒度越細，代價越高，相比表級鎖在表的頭部直接加鎖，行級鎖還要掃描找到對應的行對其上鎖，這樣的代價其實是比較高的，所以表鎖和行鎖各有所長。
MyISAM中的鎖
雖然MySQL支持表，頁，行三級鎖定，但MyISAM存儲引擎只支持表鎖。所以MyISAM的加鎖相對比較開銷低，但數(shù)據(jù)操作的并發(fā)性能相對就不高。但如果寫操作都是尾插入，那還是可以支持一定程度的讀寫并發(fā)
從MyISAM所支持的鎖中也可以看出，MyISAM是一個支持讀讀并發(fā)，但不支持通用讀寫并發(fā)，寫寫并發(fā)的數(shù)據(jù)庫引擎，所以它更適合用于讀多寫少的應用場合，一般工程中也用的較少。
InnoDB中的鎖
該模式下支持的鎖實在是太多了，具體如下：
共享鎖和排他鎖 (Shared and Exclusive Locks)
意向鎖（Intention Locks）
記錄鎖（Record Locks）
間隙鎖（Gap Locks）
臨鍵鎖 （Next-Key Locks）
插入意向鎖（Insert Intention Locks）
主鍵自增鎖 (AUTO-INC Locks)
空間索引斷言鎖（Predicate Locks for Spatial Indexes）
舉個栗子，比如行鎖里的共享鎖跟排它鎖：lock in share modle 共享讀鎖：
為了確保自己查到的數(shù)據(jù)沒有被其他的事務正在修改，也就是說確保查到的數(shù)據(jù)是最新的數(shù)據(jù)，并且不允許其他人來修改數(shù)據(jù)。但是自己不一定能夠修改數(shù)據(jù)，因為有可能其他的事務也對這些數(shù)據(jù)使用了 in share mode 的方式上了S 鎖。如果不及時的commit 或者rollback 也可能會造成大量的事務等待。
for update排它寫鎖:
為了讓自己查到的數(shù)據(jù)確保是最新數(shù)據(jù)，并且查到后的數(shù)據(jù)只允許自己來修改的時候，需要用到for update。相當于一個 update 語句。在業(yè)務繁忙的情況下，如果事務沒有及時的commit或者rollback 可能會造成其他事務長時間的等待，從而影響數(shù)據(jù)庫的并發(fā)使用效率。
Gap Lock間隙鎖：
1、行鎖只能鎖住行，如果在記錄之間的間隙插入數(shù)據(jù)就無法解決了，因此MySQL引入了間隙鎖(Gap Lock)。間隙鎖是左右開區(qū)間。間隙鎖之間不會沖突。
2、間隙鎖和行鎖合稱NextKeyLock，每個NextKeyLock是前開后閉區(qū)間。
間隙鎖加鎖原則(學完忘那種)：
1、加鎖的基本單位是 NextKeyLock，是前開后閉區(qū)間。
2、查找過程中訪問到的對象才會加鎖。
3、索引上的等值查詢，給唯一索引加鎖的時候，NextKeyLock退化為行鎖。
4、索引上的等值查詢，向右遍歷時且最后一個值不滿足等值條件的時候，NextKeyLock退化為間隙鎖。
5、唯一索引上的范圍查詢會訪問到不滿足條件的第一個值為止。
鎖是計算機協(xié)調(diào)多個進程或線程并發(fā)訪問某一資源的機制，在數(shù)據(jù)庫中，除傳統(tǒng)的計算資源（CPU、RAM、I/O）爭用外，數(shù)據(jù)也是一種供許多用戶共享的資源，如何保證數(shù)據(jù)并發(fā)訪問的一致性，有效性是所有數(shù)據(jù)庫必須解決的一個問題，鎖沖突也是影響數(shù)據(jù)庫并發(fā)訪問性能的一個重要因素，從這個角度來說，鎖對數(shù)據(jù)庫而言是尤其重要，也更加復雜。MySQL中的鎖，按照鎖的粒度分為:1、全局鎖，就鎖定數(shù)據(jù)庫中的所有表。2、表級鎖，每次操作鎖住整張表。3、行級鎖，每次操作鎖住對應的行數(shù)據(jù)。
全局鎖就是對整個數(shù)據(jù)庫實例加鎖，加鎖后整個實例就處于只讀狀態(tài)，后續(xù)的DML的寫語句，DDL語句，已經(jīng)更新操作的事務提交語句都將阻塞。其典型的使用場景就是做全庫的邏輯備份，對所有的表進行鎖定，從而獲取一致性視圖，保證數(shù)據(jù)的完整性。但是對數(shù)據(jù)庫加全局鎖是有弊端的，如在主庫上備份，那么在備份期間都不能執(zhí)行更新，業(yè)務會受影響，第二如果是在從庫上備份，那么在備份期間從庫不能執(zhí)行主庫同步過來的二進制日志，會導致主從延遲。
解決辦法是在innodb引擎中，備份時加上--single-transaction參數(shù)來完成不加鎖的一致性數(shù)據(jù)備份。
添加全局鎖: flush tables with read lock; 解鎖 unlock tables。
表級鎖,每次操作會鎖住整張表.鎖定粒度大,發(fā)送鎖沖突的概率最高,并發(fā)讀最低,應用在myisam、innodb、BOB等存儲引擎中。表級鎖分為: 表鎖、元數(shù)據(jù)鎖(meta data lock, MDL)和意向鎖。
表鎖又分為: 表共享讀鎖 read lock、表獨占寫鎖write lock
語法: 1、加鎖 lock tables 表名 ... read/write
2、釋放鎖 unlock tables 或者關(guān)閉客戶端連接
注意: 讀鎖不會阻塞其它客戶端的讀，但是會阻塞其它客戶端的寫，寫鎖既會阻塞其它客戶端的讀，又會阻塞其它客戶端的寫。大家可以拿一張表來測試看看。
元數(shù)據(jù)鎖,在加鎖過程中是系統(tǒng)自動控制的，無需顯示使用，在訪問一張表的時候會自動加上，MDL鎖主要作用是維護表元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)一致性，在表上有活動事務的時候，不可以對元數(shù)據(jù)進行寫入操作。為了避免DML和DDL沖突，保證讀寫的正確性。
在MySQL5.5中引入了MDL，當對一張表進行增刪改查的時候，加MDL讀鎖(共享)；當對表結(jié)構(gòu)進行變更操作時，加MDL寫鎖(排他).
查看元數(shù)據(jù)鎖:
select object_type,object_schema,object_name,lock_type,lock_duration from performance_schema_metadata_locks;
意向鎖，為了避免DML在執(zhí)行時，加的行鎖與表鎖的沖突，在innodb中引入了意向鎖，使得表鎖不用檢查每行數(shù)據(jù)是否加鎖，使用意向鎖來減少表鎖的檢查。意向鎖分為,意向共享鎖is由語句select ... lock in share mode添加。意向排他鎖ix,由insert，update，delete，select。。。for update 添加。
select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_lock;
行級鎖，每次操作鎖住對應的行數(shù)據(jù)，鎖定粒度最小，發(fā)生鎖沖突的概率最高，并發(fā)讀最高，應用在innodb存儲引擎中。
innodb的數(shù)據(jù)是基于索引組織的，行鎖是通過對索引上的索引項加鎖來實現(xiàn)的，而不是對記錄加的鎖，對于行級鎖，主要分為以下三類:
1、行鎖或者叫record lock記錄鎖，鎖定單個行記錄的鎖，防止其他事物對次行進行update和delete操作，在RC,RR隔離級別下都支持。
2、間隙鎖Gap lock,鎖定索引記錄間隙(不含該記錄)，確保索引記錄間隙不變，防止其他事物在這個間隙進行insert操作，產(chǎn)生幻讀，在RR隔離級別下都支持。
3、臨鍵鎖Next-key-lock,行鎖和間隙鎖組合，同時鎖住數(shù)據(jù)，并鎖住數(shù)據(jù)前面的間隙Gap,在RR隔離級別下支持。
innodb實現(xiàn)了以下兩種類型的行鎖
1、共享鎖 S: 允許一個事務去讀一行，阻止其他事務獲得相同數(shù)據(jù)集的排他鎖。
2、排他鎖 X: 允許獲取排他鎖的事務更新數(shù)據(jù)，阻止其他事務獲得相同數(shù)據(jù)集的共享鎖和排他鎖。
insert 語句 排他鎖 自動添加的
update語句 排他鎖 自動添加
delete 語句 排他鎖 自動添加
select 正常查詢語句 不加鎖 。。。
select 。。。lock in share mode 共享鎖 需要手動在select 之后加lock in share mode
select 。。。for update 排他鎖 需要手動在select之后添加for update
默認情況下，innodb在repeatable read事務隔離級別運行，innodb使用next-key鎖進行搜索和索引掃描，以防止幻讀。
間隙鎖唯一目的是防止其它事務插入間隙，間隙鎖可以共存，一個事務采用的間隙鎖不會阻止另一個事務在同一間隙上采用的間隙鎖。
以下面的表為例子進行說明
間隙鎖的產(chǎn)生來自于 InnboDB 引擎在可重復讀的級別基礎上執(zhí)行當前讀時出現(xiàn)的幻讀問題。下面來分析一下幻讀的例子， 假如沒有間隙鎖的話 ，那么會出現(xiàn)下面的現(xiàn)象：
如上表如示，是基于沒有間隙鎖的假設，sessionA 事務內(nèi)執(zhí)行兩次相同的當前讀返回的數(shù)據(jù)不一樣，出現(xiàn)幻讀的現(xiàn)象。因為(2,2,10)這條記錄在原本的數(shù)據(jù)并不存在，行鎖就鎖不住，因此誕生間隙鎖。
首先看看sessionA的執(zhí)行計劃，發(fā)現(xiàn)用到覆蓋索引
場景 1：插入到索引 a 時，要插入是索引是(11,5)，屬于(a=10,id=10)和(a=30,id=30)之間的鎖范圍，所以阻塞
場景 2、3、4 同理分析得出結(jié)論
本例子跟《查詢條件走二級索引例子》區(qū)別在于 sessionA 是 select * ，因此需要回到主鍵索引查詢所有字段，掃描了主鍵索引，所以也會在掃描到的索引進行加 next-key lock。該語句回表一次，掃描到是行是 id=10，所以加鎖是(0,10],(10,20)，因此 sessionA 一共加了鎖是索引 a 的(10,30)和主鍵索引的（0,20）。
重慶分公司
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