前文提到,对于 InnoDB 来说,随时都可以加锁(关于加锁的 SQL 语句这里就不说了,忘记的小伙伴可以翻一下上篇文章),但是并非随时都可以解锁.具体来说,InnoDB 采用的是两阶段锁定协议(two-phase locking protocol):即在事务执行过程中,随时都可以执行加锁操作,但是只有在事务执行 COMMIT 或者 ROLLBACK 的时候才会释放锁,并且所有的锁是在同一时刻被释放. 并且,行级锁只在存储引擎层实现,而对于 InnoDB 存储引擎来说,行级锁又分三种,或者说有三

InnoDB存储引擎的锁 锁的类型 锁的类型包括: 1.     共享锁(S lock),允许事务读取一行数据 2.     排他锁(X lock),允许事务删除或更新一行数据 锁的兼容性a X S X 不兼容 不兼容 S 不兼容 兼容 S和X都是行锁. InnoDB支持多粒度锁定,这种锁定允许事务在行级上的锁和表级上的锁同时存在.为了支持在不同粒度上进行加锁操作,InnoDB支持一种额外的锁方式:意向锁. 意向锁包括: 意向共享锁(IS lock),事务想要获取一张表中某几行的共享锁 意向排他

表 4.1.innodb存储引擎表类型 innodb表类似oracle的IOT表(索引聚集表-indexorganized table),在innodb表中每张表都会有一个主键,如果在创建表时没有显示的定义主键则innodb如按照如下方式选择或者创建主键.首先表中是否有唯一非空索引(unique not null),如果有则该列即为主键.不符合上述条件,innodb存储引擎会自动创建一个6字节大小的指针,rowid(). 4.2.innodb逻辑存储结构 innodb的逻辑存储单元由大到小分别是

B+树 B+树中,所有记录节点都按照键值的大小顺序放在同一层叶子节点,各个叶子节点指针进行连接. 图中指针是单向的,但是书上的图是双向的,而且旋转应该也是双向才能完成) B+树插入处理 Leaf Page满 Index Page 满 操作 No No 直接插入到叶子节点 Yes No 1. 拆分Leaf Page 2.将中间的节点值加入到Index Page中 3. 中间节点左边的记录放拆分后的左页 4. 其余(包括中间节点)放右页 Yes Yes 1. 拆分Leaf Page,步骤与上条一致(

lock与latch 在数据库中lock与latch分别指不同的所. latch:可分为互斥量(mutex)和读写锁(rwlock),目的在于保证数据库内部的结构中共享资源并发时能够正确操作,其对象主要是内存中的各种数据库的数据结构如LRU等. lock:用来锁定数据库中的对象,如表.页.行.一般lock的对象在事物的begin transaction开始上锁,到commit或rollback释放锁.lock还会提供死锁机制,而latch则是正常的代码上的锁. Innodb中锁 Innodb实现

测试环境隔离级别:REPEATABLE-READ 行级别的 - Share and Exclusive Locks 共享锁 S:允许持有S锁的事务对行进行读操作 排他锁 X: 允许持有X锁的事务对行进行update或delete操作 表级别的意向锁 - Intention Lock InnoDB支持多粒度的锁定,允许行锁和表锁共存.通过意向锁来实现. 比如,SELECT ... LOCK IN SHARE MODE sets an IS lock and SELECT ... FOR UPDAT

InnoDB存储引擎使用哈希算法来对字典进行查找,其冲突机制采用链表方式,哈希函数采用除法散列方式.对于缓冲池页的哈希表来说,在缓冲池中的Page页都有一个chain指针.它指向相同哈希函数值的页的.而对于除法散列,m的取值略大于2倍的缓冲池页数量的质数.例如:当前参数innodb_buffer_pool_size的大小为10M,则共有640个16kb的页.对于缓冲池页内存的哈希表来说,需要分配640*2=1280个槽,但是由于1280不是质数,需要取比1280略大的一个质数,应该是1399,所

MySQL内核:InnoDB存储引擎卷1(MySQL领域Oracle ACE专家力作,众多MySQL Oracle ACE力捧,深入MySQL数据库内核源码分析,InnoDB内核开发与优化必备宝典) 姜承尧 蒋鸿翔 饶珑辉 温正湖 著   ISBN 978-7-121-22908-4 2014年5月出版 定价:69.00元 360页 16开 编辑推荐 预售前100位读者送MySQL 5.6 InnoDB存储引擎的架构图 l  <高性能MySQL>配套深度阅读数据库内核解析篇 l  网易资深数据

1. MySQL 的存储引擎 MySQL 数据库的一大特色是有插件式存储引擎概念.日常使用频率最高的两种存储引擎: InnoDB 存储引擎支持事务,其特点是行锁设计.支持外键.非锁定读(默认读取操作不会产生锁).1.2.x 开始支持全文索引.数据存储方面,InnoDB (即指 InnoDB 存储引擎) 采用了聚集 (clustered)的方式,每张表的存储都是按逐渐的顺序进行存放.(如果没有显式定义主键, InnoDB 会为每行生成一个6字节的 ROWID,并以此作为主键) MyISAM存储引擎

1.引言         InnoDB 存储引擎支持以下几种觉的索引:             1.1    B+ 树索引 (平衡树索引)             1.2    全文索引             1.3    哈希索引             InnoDB 存储引擎支持的哈希索引是自适应的, InnoDB 存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引,也就是说无法人为在表中生成哈希索引.             B+ 树索引就是传统意义上的索引,目前关系型数据库中查找最为常用和

1.隔离级别 Read Uncommited(RU):这种隔离级别下,事务间完全不隔离,会产生脏读,可以读取未提交的记录,实际情况下不会使用. Read Committed (RC):仅能读取到已提交的记录.针对当前读,RC隔离级别保证对读取到的记录加锁 (记录锁),存在幻读现象.所谓幻读是指在同一个事务中,多次执行同一个查询,返回的记录不完全相同的现象.幻读产生的根本原因是,在RC隔离级别下,每条语句都会读取已提交事务的更新,若两次查询之间有其他事务提交,则会导致两次查询结果不一致.虽然如此,

表 原文:http://yingminxing.com/mysql%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%86%85%E5%B9%95innodb%E5%AD%98%E5%82%A8%E5%BC%95%E6%93%8E%EF%BC%8D%E8%A1%A8%E7%B4%A2%E5%BC%95%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%92%8C%E9%94%81/ 4.1.innodb存储引擎表类型 innodb表类似oracle的IOT表(索引聚集表-indexorganized table

各位对 "锁" 这个概念应该都不是很陌生吧,Java 语言中就提供了两种锁:内置的 synchronized 锁和 Lock 接口,使用锁的目的就是管理对共享资源的并发访问,保证数据的完整性和一致性,数据库中的锁也不例外. "锁" 是数据库系统区别于文件系统的一个关键特性,其对象是事务,用来锁定的是数据库中的对象,如表.页.行等.需要注意的是,每种数据库对于锁的实现都是不同的,并且对于 MySQL 来说,每种存储引擎都可以实现自己的锁策略和锁粒度,比如 InnoDB

很早之前,就从学校的图书馆借了MySQL技术内幕,InnoDB存储引擎这本书,但一直草草阅读,做的笔记也有些凌乱,趁着现在大四了,课程稍微少了一点,整理一下笔记,按照专题写一些,加深一下印象,不枉读了一遍书.与此同时,也加深一下对MySQL的了解,认识了原理,对优化的原则才有把握,对问题的分析才有源头. 关于B+树数据结构 ①InnoDB存储引擎支持两种常见的索引. 一种是B+树,一种是哈希.B+树中的B代表的意思不是二叉(binary),而是平衡(balance),因为B+树最早是从平衡二叉树

MySQL数据库InnoDB存储引擎中的锁机制    http://www.uml.org.cn/sjjm/201205302.asp   00 – 基本概念 当并发事务同时访问一个资源的时候,有可能导致数据不一致.因此需要一种致机制来将访问顺序化. 锁就是其中的一种机制.我们用商场的试衣间来做一个比喻.试衣间供许多消费者使用.因此可能有多个消费者同时要试衣服.为了避免冲突,试衣间的门上装了锁.试衣服的人在里边锁住,其他人就不能从外边打开了.只有里边的人开门出来,外边的人才能进去. - 锁的基本

Mysql的InnoDB存储引擎支持事务,默认是行锁.因为这个特性,所以数据库支持高并发,但是如果InnoDB更新数据的时候不是行锁,而是表锁的话,那么其并发性会大打折扣,而且也可能导致你的程序出错. 而导致行锁变为表锁的情况之一就是: SQL的更新(update)或者删除(delete)语句中未使用到索引,导致在InnoDB在对数据进行相应操作的时候必须把整个表锁起来进行检索(表锁).而如果使用了索引的话,InnoDB只会通过索引条件检索数据,而只锁住索引对应的行(行锁). 下面记录一下我遇到

近期碰到非常多锁问题.所以攻克了后,细致再去阅读了关于锁的书籍,整理例如以下:1,锁的种类 Innodb存储引擎实现了例如以下2种标准的行级锁: ? 共享锁(S lock),同意事务读取一行数据. ?  排它锁(X lock).同意事务删除或者更新一行数据. 当一个事务获取了行r的共享锁.那么另外一个事务也能够马上获取行r的共享锁,由于读取并未改变行r的数据.这样的情况就是锁兼容. 可是假设有事务想获得行r的排它锁,则它必须等待事务释放行r上的共享锁-这样的情况就是锁不兼容.二者兼容性例如以下表

什么是数据库的锁? 锁是数据库系统区别于文件系统的一个关键特性.锁机制用于管理对共享资源的并发访问.让数据库事务满足隔离性的要求. InnoDB 中锁的作用 不仅用于对数据进行并发访问,还还包括了缓冲池中给LRU列表的操作.从而提供了数据的完整一致性. latch与lock的区别? latch是轻量级的锁,也成为闩锁. latch要求锁定的持续时间短,否则性能会很差. latch用来保证并发时临界资源的正确性,而lock是整个事务过程. latch没有死锁检测机制,lock有. latch应用对

索引概述 索引太多可能会降低运行性能,太少就会影响查询性能. 最开始就要在需要的地方添加索引. 常见的索引: B+树索引 全文索引 哈希索引 B+树索引 B+树 所有的叶子节点存放完整的数据,非叶子节点就是索引节点,只存放索引信息. 1. 插入操作 插入操作需要考虑节点是否被占满了,如果满了,久需要生成新节点. 叶节点和非叶节点都没满:直接插入到叶子节点. 叶节点满了,非叶节点没满:根据大小拆分叶子节点变成两个,再将中间节点放到上面的非叶节点,然后再插入数值. 都满了:先拆分叶子节点,再拆分非叶

关于B+树数据结构 ①InnoDB存储引擎支持两种常见的索引. 一种是B+树,一种是哈希. B+树中的B代表的意思不是二叉(binary),而是平衡(balance),因为B+树最早是从平衡二叉树演化来的,但是B+树又不是一个平衡二叉树. 同时,B+树索引并不能找到一个给定键值的具体行.B+树索引只能找到的是被查找数据行所在的页.然后数据库通过把页读入内存,再在内存中进行查找,最后得到查找的数据. 再说一下平衡二叉树: 这是一幅平衡二叉树,左子树的值总是小于根的值,右子树的值总是大于根的键值,因