Mysql高级-day03
Mysql高级-day031. 应用优化
前面章节，我们介绍了很多数据库的优化措施。但是在实际生产环境中，由于数据库本身的性能局限，就必须要对前台的应用进行一些优化，来降低数据库的访问压力。
1.1 使用毗连池
对于访问数据库来说，建立毗连的代价是比较昂贵的，由于我们频繁的创建关闭毗连，是比较泯灭资源的，我们有须要建立 数据库毗连池，以提高访问的性能。
1.2 减少对MySQL的访问
1.2.1 避免对数据进行重复检索
在编写应用代码时，需要能够理清对数据库的访问逻辑。能够一次毗连就获取到效果的，就不用两次毗连，这样可以大大减少对数据库无用的重复请求。
比如 ，需要获取册本的id 和name字段 ， 则查询如下：
select id , name from tb_book;之后，在业务逻辑中有需要获取到册本状态信息， 则查询如下：
select id , status from tb_book;这样，就需要向数据库提交两次请求，数据库就要做两次查询操作。实在完全可以用一条SQL语句得到想要的效果。
select id, name , status from tb_book;1.2.2 增长cache层
在应用中，我们可以在应用中增长 缓存 层来达到减轻数据库负担的目的。缓存层有很多种，也有很多实现方式，只要能达到降低数据库的负担又能满足应用需求就可以。
因此可以部分数据从数据库中抽取出来放到应用端以文本方式存储， 或者使用框架(Mybatis, Hibernate)提供的一级缓存/二级缓存，或者使用redis数据库来缓存数据 。
1.3 负载平衡
负载平衡是应用中使用非常普遍的一种优化方法，它的机制就是利用某种平衡算法，将固定的负载量分布到不同的服务器上， 以此来降低单台服务器的负载，达到优化的效果。
1.3.1 利用MySQL复制分流查询
通过MySQL的主从复制，实现读写分离，使增删改操作走主节点，查询操作走从节点，从而可以降低单台服务器的读写压力。
https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936350-102438960.jpg
1.3.2 采用分布式数据库架构
分布式数据库架构适合大数据量、负载高的情况，它有良好的拓展性和高可用性。通过在多台服务器之间分布数据，可以实如今多台服务器之间的负载平衡，提高访问服从。
2. Mysql中查询缓存优化
2.1 概述
开启Mysql的查询缓存，当实行完全雷同的SQL语句的时间，服务器就会直接从缓存中读取效果，当数据被修改，之前的缓存会失效，修改比较频繁的表不适合做查询缓存。
2.2 操作流程
https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936145-1569073255.png
[*]客户端发送一条查询给服务器；
[*]服务器先会检查查询缓存，如果命中了缓存，则立即返回存储在缓存中的效果。否则进入下一阶段；
[*]服务器端进行SQL解析、预处理，再由优化器天生对应的实行计划；
[*]MySQL根据优化器天生的实行计划，调用存储引擎的API来实行查询；
[*]将效果返回给客户端。
2.3 查询缓存设置
[*]检察当前的MySQL数据库是否支持查询缓存：
SHOW VARIABLES LIKE 'have_query_cache'; https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936148-1015109307.png
[*]检察当前MySQL是否开启了查询缓存 ：
SHOW VARIABLES LIKE 'query_cache_type';https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936128-1547712270.png
[*]检察查询缓存的占用巨细 ：
SHOW VARIABLES LIKE 'query_cache_size';https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936156-1067771601.png
[*]检察查询缓存的状态变量：
SHOW STATUS LIKE 'Qcache%';https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936157-31144748.png
各个变量的寄义如下：
参数寄义Qcache_free_blocks查询缓存中的可用内存块数Qcache_free_memory查询缓存的可用内存量Qcache_hits查询缓存命中数Qcache_inserts添加到查询缓存的查询数Qcache_lowmen_prunes由于内存不足而从查询缓存中删除的查询数Qcache_not_cached非缓存查询的数量（由于 query_cache_type 设置而无法缓存或未缓存）Qcache_queries_in_cache查询缓存中注册的查询数Qcache_total_blocks查询缓存中的块总数
2.4 开启查询缓存
MySQL的查询缓存默认是关闭的，需要手动设置参数 query_cache_type ， 来开启查询缓存。query_cache_type 该参数的可取值有三个 ：
值寄义OFF 或 0查询缓存功能关闭ON 或 1查询缓存功能打开，SELECT的效果符合缓存条件即会缓存，否则，不予缓存，显式指定 SQL_NO_CACHE，不予缓存DEMAND 或 2查询缓存功能按需进行，显式指定 SQL_CACHE 的SELECT语句才会缓存；其它均不予缓存在 /usr/my.cnf 设置中，增长以下设置 ：
https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936203-567494245.png
设置完毕之后，重启服务既可生效 ；
然后就可以在命令行实行SQL语句进行验证 ，实行一条比较耗时的SQL语句，然后再多实行几次，检察背面几次的实行时间；获取通过检察查询缓存的缓存命中数，来判断是否走查询缓存。
2.5 查询缓存SELECT选项
可以在SELECT语句中指定两个与查询缓存相干的选项 ：
SQL_CACHE : 如果查询效果是可缓存的，而且 query_cache_type 系统变量的值为ON或 DEMAND ，则缓存查询效果 。
SQL_NO_CACHE : 服务器不使用查询缓存。它既不检查查询缓存，也不检查效果是否已缓存，也不缓存查询效果。
例子：
SELECT SQL_CACHE id, name FROM customer;
SELECT SQL_NO_CACHE id, name FROM customer;
2.6 查询缓存失效的情况
1） SQL 语句不一致的情况， 要想命中查询缓存，查询的SQL语句必须一致。
SQL1 : select count(*) from tb_item;
SQL2 : Select count(*) from tb_item;2） 当查询语句中有一些不确定的时，则不会缓存。如 ： now() , current_date() , curdate() , curtime() , rand() , uuid() , user() , database() 。
SQL1 : select * from tb_item where updatetime < now() limit 1;
SQL2 : select user();
SQL3 : select database();3） 不使用任何表查询语句。
select 'A';4）查询 mysql， information_schema或performance_schema 数据库中的表时，不会走查询缓存。
select * from information_schema.engines;5） 在存储的函数，触发器或事件的主体内实行的查询。
6） 如果表更改，则使用该表的所有高速缓存查询都将变为无效并从高速缓存中删除。这包括使用MERGE映射到已更改表的表的查询。一个表可以被许多类型的语句，如被改变 INSERT， UPDATE， DELETE， TRUNCATE TABLE， ALTER TABLE， DROP TABLE，或 DROP DATABASE 。
3. Mysql内存管理及优化
3.1 内存优化原则
1） 将尽量多的内存分配给MySQL做缓存，但要给操作系统和其他程序预留足够内存。
2） MyISAM 存储引擎的数据文件读取依靠于操作系统自身的IO缓存，因此，如果有MyISAM表，就要预留更多的内存给操作系统做IO缓存。
3） 排序区、毗连区等缓存是分配给每个数据库会话（session）专用的，其默认值的设置要根据最大毗连数合理分配，如果设置太大，不光浪费资源，而且在并发毗连较高时会导致物理内存耗尽。
3.2 MyISAM 内存优化
myisam存储引擎使用 key_buffer 缓存索引块，加速myisam索引的读写速度。对于myisam表的数据块，mysql没有特别的缓存机制，完全依靠于操作系统的IO缓存。
key_buffer_size
key_buffer_size决定MyISAM索引块缓存区的巨细，直接影响到MyISAM表的存取服从。可以在MySQL参数文件中设置key_buffer_size的值，对于一样平常MyISAM数据库，建议至少将1/4可用内存分配给key_buffer_size。
在/usr/my.cnf 中做如下设置：
key_buffer_size=512Mread_buffer_size
如果需要经常顺序扫描myisam表，可以通过增大read_buffer_size的值来改善性能。但需要注意的是read_buffer_size是每个session独占的，如果默认值设置太大，就会造成内存浪费。
read_rnd_buffer_size
对于需要做排序的myisam表的查询，如带有order by子句的sql，得当增长 read_rnd_buffer_size 的值，可以改善此类的sql性能。但需要注意的是 read_rnd_buffer_size 是每个session独占的，如果默认值设置太大，就会造成内存浪费。
3.3 InnoDB 内存优化
innodb用一块内存区做IO缓存池，该缓存池不仅用来缓存innodb的索引块，而且也用来缓存innodb的数据块。
innodb_buffer_pool_size
该变量决定了 innodb 存储引擎表数据和索引数据的最大缓存区巨细。在保证操作系统及其他程序有足够内存可用的情况下，innodb_buffer_pool_size 的值越大，缓存命中率越高，访问InnoDB表需要的磁盘I/O 就越少，性能也就越高。
innodb_buffer_pool_size=512Minnodb_log_buffer_size
决定了innodb重做日记缓存的巨细，对于可能产生大量更新记载的大事务，增长innodb_log_buffer_size的巨细，可以避免innodb在事务提交前就实行不须要的日记写入磁盘操作。
innodb_log_buffer_size=10M4. Mysql并发参数调解
从实现上来说，MySQL Server 是多线程结构，包括背景线程和客户服务线程。多线程可以有效利用服务器资源，提高数据库的并发性能。在Mysql中，控制并发毗连和线程的主要参数包括 max_connections、back_log、thread_cache_size、table_open_cahce。
4.1 max_connections
采用max_connections 控制允许毗连到MySQL数据库的最大数量，默认值是 151。如果状态变量 connection_errors_max_connections 不为零，而且一直增长，则分析不断有毗连请求因数据库毗连数已达到允许最大值而失败，这是可以思量增大max_connections 的值。
Mysql 最大可支持的毗连数，取决于很多因素，包括给定操作系统平台的线程库的质量、内存巨细、每个毗连的负荷、CPU的处理速度，期望的响应时间等。在Linux 平台下，性能好的服务器，支持 500-1000 个毗连不是难事，需要根据服务器性能进行评估设定。
4.2 back_log
back_log 参数控制MySQL监听TCP端口时设置的积压请求栈巨细。如果MySql的毗连数达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，以期待某一毗连释放资源，该堆栈的数量即back_log，如果期待毗连的数量超过back_log，将不被授予毗连资源，将会报错。5.6.6 版本之前默认值为 50 ， 之后的版本默认为 50 + （max_connections / 5）， 但最大不超过900。
如果需要数据库在较短的时间内处理大量毗连请求， 可以思量得当增大back_log 的值。
4.3 table_open_cache
该参数用来控制所有SQL语句实行线程可打开表缓存的数量， 而在实行SQL语句时，每一个SQL实行线程至少要打开 1 个表缓存。该参数的值应该根据设置的最大毗连数 max_connections 以及每个毗连实行关联查询中涉及的表的最大数量来设定 ：
max_connections x N ；
4.4 thread_cache_size
为了加快毗连数据库的速度，MySQL 会缓存肯定数量的客户服务线程以备重用，通过参数 thread_cache_size 可控制 MySQL 缓存客户服务线程的数量。
4.5 innodb_lock_wait_timeout
该参数是用来设置InnoDB 事务期待行锁的时间，默认值是50ms ， 可以根据需要进行动态设置。对于需要快速反馈的业务系统来说，可以将行锁的期待时间调小，以避免事务长时间挂起； 对于背景运行的批量处理程序来说， 可以将行锁的期待时间调大， 以避免发生大的回滚操作。
5. Mysql锁问题
5.1 锁概述
锁是计算机协调多个历程或线程并发访问某一资源的机制（避免争抢）。
在数据库中，除传统的计算资源（如 CPU、RAM、I/O 等）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁辩论也是影响数据库并发访问性能的一个紧张因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其紧张，也更加复杂。
5.2 锁分类
从对数据操作的粒度分 ：
1） 表锁：操作时，会锁定整个表。
2） 行锁：操作时，会锁定当前操作行。
从对数据操作的类型分：
1） 读锁（共享锁）：针对同一份数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响。
2） 写锁（排它锁）：当前操作没有完成之前，它会阻断其他写锁和读锁。
5.3 Mysql 锁
相对其他数据库而言，MySQL的锁机制比较简朴，其最显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。下表中罗列出了各存储引擎对锁的支持情况：
存储引擎表级锁行级锁页面锁MyISAM支持不支持不支持InnoDB支持支持不支持MEMORY支持不支持不支持BDB支持不支持支持MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下 ：
锁类型特点表级锁方向MyISAM 存储引擎，开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁辩论的概率最高,并发度最低。行级锁方向InnoDB 存储引擎，开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁辩论的概率最低,并发度也最高。页面锁开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一样平常。从上述特点可见，很难笼统地说哪种锁更好，只能就具体应用的特点来说哪种锁更合适！仅从锁的角度来说：表级锁更适合于以查询为主，只有少量按索引条件更新数据的应用，如Web 应用；而行级锁则更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据，同时又有并查询的应用，如一些在线事务处理（OLTP）系统。
5.2 MyISAM 表锁
MyISAM 存储引擎只支持表锁，这也是MySQL开始几个版本中唯一支持的锁类型。
5.2.1 如何加表锁
MyISAM 在实行查询语句（SELECT）前，会自动给涉及的所有表加读锁，在实行更新操作（UPDATE、DELETE、INSERT 等）前，会自动给涉及的表加写锁，这个过程并不需要用户干预，因此，用户一样平常不需要直接用 LOCK TABLE 命令给 MyISAM 表显式加锁。
表现加表锁语法：
加读锁 ： lock table table_name read;
加写锁 ： lock table table_name write；5.2.2 读锁案例
准备环境
create database demo_03 default charset=utf8mb4;
use demo_03;
CREATE TABLE `tb_book` (
`id` INT(11) auto_increment,
`name` VARCHAR(50) DEFAULT NULL,
`publish_time` DATE DEFAULT NULL,
`status` CHAR(1) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=myisam DEFAULT CHARSET=utf8 ;
INSERT INTO tb_book (id, name, publish_time, status) VALUES(NULL,'java编程思想','2088-08-01','1');
INSERT INTO tb_book (id, name, publish_time, status) VALUES(NULL,'solr编程思想','2088-08-08','0');
CREATE TABLE `tb_user` (
`id` INT(11) auto_increment,
`name` VARCHAR(50) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=myisam DEFAULT CHARSET=utf8 ;
INSERT INTO tb_user (id, name) VALUES(NULL,'令狐冲');
INSERT INTO tb_user (id, name) VALUES(NULL,'田伯光');客户端 一 ：
1）得到tb_book 表的读锁
lock table tb_book read;2） 实行查询操作
select * from tb_book;https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936157-750646192.png
可以正常实行 ， 查询出数据。
客户端 二 ：
3） 实行查询操作
select * from tb_book;https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936199-1614822154.png
客户端 一 ：
4）查询未锁定的表
select name from tb_seller;https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936140-138449821.png
客户端 二 ：
5）查询未锁定的表
select name from tb_seller;https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936164-1165870133.png
可以正常查询出未锁定的表；
客户端 一 ：
6） 实行插入操作
insert into tb_book values(null,'Mysql高级','2088-01-01','1');https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936150-1065243050.png
实行插入， 直接报错 ， 由于当前tb_book 得到的是 读锁， 不能实行更新操作。
客户端 二 ：
7） 实行插入操作
insert into tb_book values(null,'Mysql高级','2088-01-01','1');https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936156-452256562.png
当在客户端一中释放锁指令 unlock tables后 ， 客户端二中的 inesrt 语句 ， 立即实行 ；
5.2.3 写锁案例
客户端 一 :
1）得到tb_book 表的写锁
lock table tb_book write ;2）实行查询操作
select * from tb_book ;https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936281-847399588.png
查询操作实行成功；
3）实行更新操作
update tb_book set name = 'java编程思想（第二版）' where id = 1;https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936207-1457810364.png
更新操作实行成功 ；
客户端 二 :
4）实行查询操作
select * from tb_book ;https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936315-564011733.png
当在客户端一中释放锁指令 unlock tables后 ， 客户端二中的 select 语句 ， 立即实行 ；
https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936241-623383541.png
5.2.4 结论
锁模式的相互兼容性如表中所示：
由上表可见：
1） 对MyISAM 表的读操作，不会壅闭其他用户对同一表的读请求，但会壅闭对同一表的写请求；
2） 对MyISAM 表的写操作，则会壅闭其他用户对同一表的读和写操作；
简而言之，就是读锁会壅闭写，但是不会壅闭读。而写锁，则既会壅闭读，又会壅闭写。
此外，MyISAM 的读写锁调治是写优先，这也是MyISAM不适合做写为主的表的存储引擎的原因。由于写锁后，其他线程不能做任何操作，大量的更新会使查询很难得到锁，从而造成永远壅闭。
5.2.5 检察锁的争用情况
show open tables；In_user : 表当前被查询使用的次数。如果该数为零，则表是打开的，但是当前没有被使用。
Name_locked：表名称是否被锁定。名称锁定用于取消表或对表进行重命名等操作。
show status like 'Table_locks%';Table_locks_immediate ： 指的是能够立即得到表级锁的次数，每立即获取锁，值加1。
Table_locks_waited ： 指的是不能立即获取表级锁而需要期待的次数，每期待一次，该值加1，此值高分析存在着较为严峻的表级锁争用情况。
5.3 InnoDB 行锁
5.3.1 行锁介绍
行锁特点 ：方向InnoDB 存储引擎，开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁辩论的概率最低,并发度也最高。
InnoDB 与 MyISAM 的最大不同有两点：一是支持事务；二是 采用了行级锁。
5.3.2 背景知识
事务及其ACID属性
事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元。
事务具有以下4个特性，简称为事务ACID属性。
ACID属性寄义原子性（Atomicity）事务是一个原子操作单元，其对数据的修改，要么全部成功，要么全部失败。一致性（Consistent）在事务开始和完成时，数据都必须保持一致状态。隔离性（Isolation）数据库系统提供肯定的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的 “独立” 环境下运行。长期性（Durable）事务完成之后，对于数据的修改是永世的。并发事务处理带来的问题
问题寄义丢失更新（Lost Update）当两个或多个事务选择同一行，最初的事务修改的值，会被背面的事务修改的值覆盖。脏读（Dirty Reads）当一个事务正在访问数据，而且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。不可重复读（Non-Repeatable Reads）一个事务在读取某些数据后的某个时间，再次读取以前读过的数据，却发现和以前读出的数据不一致。幻读（Phantom Reads）一个事务按照雷同的查询条件重新读取以前查询过的数据，却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据。事务隔离级别
为相识决上述提到的事务并发问题，数据库提供肯定的事务隔离机制来解决这个问题。数据库的事务隔离越严格，并发副作用越小，但付出的代价也就越大，由于事务隔离实质上就是使用事务在肯定水平上“串行化” 进行，这显然与“并发” 是抵牾的。
数据库的隔离级别有4个，由低到高依次为Read uncommitted、Read committed、Repeatable read、Serializable，这四个级别可以逐个解决脏写、脏读、不可重复读、幻读这几类问题。
隔离级别丢失更新脏读不可重复读幻读Read uncommitted×√√√Read committed××√√Repeatable read（默认）×××√Serializable××××备注 ： √代表可能出现 ， × 代表不会出现 。
Mysql 的数据库的默认隔离级别为 Repeatable read ， 检察方式：
show variables like 'tx_isolation';https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936349-1204038328.png
5.3.3 InnoDB 的行锁模式
InnoDB实现了以下两种类型的行锁。
[*]共享锁（S）：又称为读锁，简称S锁，共享锁就是多个事务对于同一数据可以共享一把锁，都能访问到数据，但是只能读不能修改。
[*]排他锁（X）：又称为写锁，简称X锁，排他锁就是不能与其他锁并存，如一个事务获取了一个数据行的排他锁，其他事务就不能再获取该行的其他锁，包括共享锁和排他锁，但是获取排他锁的事务是可以对数据就行读取和修改。
对于UPDATE、DELETE和INSERT语句，InnoDB会自动给涉及数据集加排他锁（X)；
对于平凡SELECT语句，InnoDB不会加任何锁；
可以通过以下语句表现给记载集加共享锁或排他锁 。
共享锁（S）：SELECT * FROM table_name WHERE ... LOCK IN SHARE MODE
排他锁（X) ：SELECT * FROM table_name WHERE ... FOR UPDATE5.3.4 案例准备工作
create table test_innodb_lock(
id int(11),
name varchar(16),
sex varchar(1)
)engine = innodb default charset=utf8;
insert into test_innodb_lock values(1,'100','1');
insert into test_innodb_lock values(3,'3','1');
insert into test_innodb_lock values(4,'400','0');
insert into test_innodb_lock values(5,'500','1');
insert into test_innodb_lock values(6,'600','0');
insert into test_innodb_lock values(7,'700','0');
insert into test_innodb_lock values(8,'800','1');
insert into test_innodb_lock values(9,'900','1');
insert into test_innodb_lock values(1,'200','0');
create index idx_test_innodb_lock_id on test_innodb_lock(id);
create index idx_test_innodb_lock_name on test_innodb_lock(name);5.3.5 行锁基本演示
Session-1Session-2https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936210-701283317.png 关闭自动提交功能https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936363-1313575200.png关闭自动提交功能https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936270-200016195.png 可以正常的查询出全部的数据https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936339-373840310.png 可以正常的查询出全部的数据https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936347-106400030.png查询id 为3的数据 ；https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936277-810311500.png获取id为3的数据 ；https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936365-1098091991.png 更新id为3的数据，但是不提交；https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936229-160543094.png 更新id为3 的数据， 出于期待状态https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936366-1858348831.png 通过commit， 提交事务https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936225-2020225539.png 排除壅闭，更新正常进行以上， 操作的都是同一行的数据，接下来，演示不同行的数据 ：https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936236-1628911533.png 更新id为3数据，正常的获取到行锁 ， 实行更新 ；https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936272-759119121.png 由于与Session-1 操作不是同一行，获取当前行锁，实行更新；5.3.6 无索引行锁升级为表锁
如果不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中的所有记载加锁，实际效果跟表锁一样。
检察当前表的索引 ： showindexfrom test_innodb_lock ;
https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936248-1577887857.png
Session-1Session-2关闭事务的自动提交https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936334-198229669.png关闭事务的自动提交https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936352-1509302320.png实行更新语句 ：https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936313-65912275.png实行更新语句， 但处于壅闭状态：https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936348-546188859.png提交事务：https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936271-465407173.png排除壅闭，实行更新成功 ：https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936346-483359070.png实行提交操作 ：https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936361-184919938.png由于 实行更新时 ， name字段本来为varchar类型， 我们是作为数组类型使用，存在类型转换，索引失效，最终行锁变为表锁 ；
5.3.7 间隙锁危害
当我们用范围条件，而不是使用相等条件检索数据，并请求共享或排他锁时，InnoDB会给符合条件的已有数据进行加锁； 对于键值在条件范围内但并不存在的记载，叫做 "间隙（GAP）" ， InnoDB也会对这个 "间隙" 加锁，这种锁机制就是所谓的 间隙锁（Next-Key锁） 。
示例 ：
Session-1Session-2关闭事务自动提交 https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936352-2070388067.png关闭事务自动提交https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936351-1161005819.png根据id范围更新数据https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936363-292384322.png插入id为2的记载， 出于壅闭状态https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936271-2007216367.png提交事务 ；https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936296-429634374.png排除壅闭 ， 实行插入操作 ：https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936320-1616701350.png提交事务 ：5.3.8 InnoDB 行锁争用情况
showstatus like 'innodb_row_lock%';https://img2023.cnblogs.com/blog/401339/202410/401339-20241019170936360-258802793.png
Innodb_row_lock_current_waits: 当前正在等待锁定的数量
Innodb_row_lock_time: 从系统启动到现在锁定总时间长度
Innodb_row_lock_time_avg:每次等待所花平均时长
Innodb_row_lock_time_max:从系统启动到现在等待最长的一次所花的时间
Innodb_row_lock_waits: 系统启动后到现在总共等待的次数
当等待的次数很高，而且每次等待的时长也不小的时候，我们就需要分析系统中为什么会有如此多的等待，然后根据分析结果着手制定优化计划。5.3.9 总结
InnoDB存储引擎由于实现了行级锁定，固然在锁定机制的实现方面带来了性能斲丧可能比表锁会更高一些，但是在整体并发处理能力方面要远远由于MyISAM的表锁的。当系统并发量较高的时间，InnoDB的整体性能和MyISAM相比就会有比较显着的上风。
但是，InnoDB的行级锁同样也有其脆弱的一面，当我们使用不当的时间，可能会让InnoDB的整体性能表现不仅不能比MyISAM高，乃至可能会更差。
优化建议：
[*]尽可能让所有数据检索都能通过索引来完成，避免无索引行锁升级为表锁。
[*]合理设计索引，尽量缩小锁的范围
[*]尽可能减少索引条件，及索引范围，避免间隙锁
[*]尽量控制事务巨细，减少锁定资源量和时间长度
[*]尽可使用低级别事务隔离（但是需要业务层面满足需求）
6. 常用SQL技巧
6.1 SQL实行顺序
编写顺序
SELECT DISTINCT
<select list>
FROM
<left_table> <join_type>
JOIN
<right_table> ON <join_condition>
WHERE
<where_condition>
GROUP BY
<group_by_list>
HAVING
<having_condition>
ORDER BY
<order_by_condition>
LIMIT
<limit_params>实行顺序
FROM <left_table>
ON <join_condition>
<join_type> JOIN <right_table>
WHERE <where_condition>
GROUP BY <group_by_list>
HAVING <having_condition>
SELECT DISTINCT <select list>
ORDER BY <order_by_condition>
LIMIT <limit_params>6.2 正则表达式使用
正则表达式（Regular Expression）是指一个用来形貌或者匹配一系列符合某个句法规则的字符串的单个字符串。
符号寄义^在字符串开始处进行匹配$在字符串末尾处进行匹配.匹配恣意单个字符, 包括换行符[...]匹配出括号内的恣意字符[^...]匹配不出括号内的恣意字符a*匹配零个或者多个a(包括空串)a+匹配一个或者多个a(不包括空串)a?匹配零个或者一个aa1|a2匹配a1或a2a(m)匹配m个aa(m,)至少匹配m个aa(m,n)匹配m个a 到 n个aa(,n)匹配0到n个a(...)将模式元素组成单一元素select * from emp where name regexp '^T';
select * from emp where name regexp '2$';
select * from emp where name regexp '';6.3 MySQL 常用函数
数字函数
函数名称作 用ABS求绝对值SQRT求二次方根MOD求余数CEIL 和 CEILING两个函数功能雷同，都是返回不小于参数的最小整数，即向上取整FLOOR向下取整，返回值转化为一个BIGINTRAND天生一个0~1之间的随机数，传入整数参数是，用来产生重复序列ROUND对所传参数进行四舍五入SIGN返回参数的符号POW 和 POWER两个函数的功能雷同，都是所传参数的次方的效果值SIN求正弦值ASIN求反正弦值，与函数 SIN 互为反函数COS求余弦值ACOS求反余弦值，与函数 COS 互为反函数TAN求正切值ATAN求反正切值，与函数 TAN 互为反函数COT求余切值字符串函数
函数名称作 用LENGTH计算字符串长度函数，返回字符串的字节长度CONCAT合并字符串函数，返回效果为毗连参数产生的字符串，参数可以使一个或多个INSERT替换字符串函数LOWER将字符串中的字母转换为小写UPPER将字符串中的字母转换为大写LEFT从左侧字截取符串，返回字符串左边的多少个字符RIGHT从右侧字截取符串，返回字符串右边的多少个字符TRIM删除字符串左右两侧的空格REPLACE字符串替换函数，返回替换后的新字符串SUBSTRING截取字符串，返回从指定位置开始的指定长度的字符换REVERSE字符串反转（逆序）函数，返回与原始字符串顺序相反的字符串日期函数
函数名称作 用CURDATE 和 CURRENT_DATE两个函数作用雷同，返回当前系统的日期值CURTIME 和 CURRENT_TIME两个函数作用雷同，返回当前系统的时间值NOW 和SYSDATE两个函数作用雷同，返回当前系统的日期和时间值MONTH获取指定日期中的月份MONTHNAME获取指定日期中的月份英文名称DAYNAME获取指定曰期对应的星期几的英文名称DAYOFWEEK获取指定日期对应的一周的索引位置值WEEK获取指定日期是一年中的第几周，返回值的范围是否为 0〜52 或 1〜53DAYOFYEAR获取指定曰期是一年中的第几天，返回值范围是1~366DAYOFMONTH获取指定日期是一个月中是第几天，返回值范围是1~31YEAR获取年份，返回值范围是 1970〜2069TIME_TO_SEC将时间参数转换为秒数SEC_TO_TIME将秒数转换为时间，与TIME_TO_SEC 互为反函数DATE_ADD 和 ADDDATE两个函数功能雷同，都是向日期添加指定的时间间隔DATE_SUB 和 SUBDATE两个函数功能雷同，都是向日期减去指定的时间间隔ADDTIME时间加法运算，在原始时间上添加指定的时间SUBTIME时间减法运算，在原始时间上减去指定的时间DATEDIFF获取两个日期之间间隔，返回参数 1 减去参数 2 的值DATE_FORMAT格式化指定的日期，根据参数返回指定格式的值WEEKDAY获取指定日期在一周内的对应的工作日索引聚合函数
函数名称作用MAX查询指定列的最大值MIN查询指定列的最小值COUNT统计查询效果的行数SUM求和，返回指定列的总和AVG求均匀值，返回指定列数据的均匀值
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