mysql数据库锁MDL锁的解释

我们系统中有一张表，查询概率非常高。
最近需要给这个表添加一个字段。
但在添加字段时，发现系统中有几家公司出现操作超时的情况。
那么原因是什么呢？查资料发现这是数据库的MDL+事务锁导致的。

MDL锁是表级元数据锁。
表级锁分为数据锁和元数据锁。
通常当我们谈论锁定时，我们通常指的是添加的数据锁。
和数据锁一样，元数据锁也分为读锁和读写锁。

MDL不需要显式使用，在表操作时会自动添加。
当表增删改查时，自动加MDL读锁；当修改表结构增减字段时，会自动加上MDL写锁。

MDL锁的存在其实是为保证数据的一致性。
想象一下，如果没有MDL锁，当一个查询迭代表数据时，另一个线程执行ALTERTABLEtDELETECOLUMN'col_1'来删除列col_1。
如果结果中包含该列数据，那么查询结果就会出现偏差。
？

：表示正常执行。

：表示被阻塞，即无法进一步执行。

步骤12正常执行。
执行步骤2时，会请求客户表MDL的SHARED_READ锁。

第4步也会保持阻塞状态，因为EXCLUSIVE锁和SHARE_READ锁是互斥的，并且EXCLUSIVE锁的优先级更高，所以第4步也会保持阻塞状态。

第五步：提交事务并释放表上的SHARE_READ锁。
然后可以执行操作6和7。

如果先运行事务二，然后运行事务三，则会成功，因为alterdataddl语句与things无关。

因此，我们在开发过程中，需要避免大事务操作，防止锁持有时间过长。

避免使用的MySQL字段mysql不能使用的字段

MySQL需要避免的字段MySQL是一种广泛使用的关系数据库管理系统，提供了大量的功能和特性来满足不同的应用需求。
虽然MySQL很强大，但是我们在使用它的时候还是需要注意一些字段。
这些字段在MySQL中会带来一些问题，并且会在实际应用中引起问题，因此应该避免使用。
1、自增ID自增ID是MySQL中非常常见的字段类型，它是使用AUTO_INCRMENT关键字来实现的。
虽然自动增长ID非常方便，但也存在一些问题。
如果您在多台服务器上运行MySQL，则可能会与自动增长的ID发生冲突。
而且当有大量插入操作时，自动增加ID很容易导致表锁和性能问题。
因此，如果可能的话，最好使用其他字段而不是自增ID。
2.TIMESTAMP将时间戳存储为TIMESTAMP字段也很常见，但这也存在一些问题。
TIMESTAMP字段只能存储从1970年到2038年的时间戳。
这意味着如果我们的应用程序需要存储更早或更晚的时间戳，我们必须使用其他字段类型。
此外，如果多个TIMESTAMP字段存储在同一个表中，这可能会导致性能问题，因为它们将同时更新，从而导致表锁定。
3.TEXT和BLOB类型TEXT和BLOB类型用于存储大文本和二进制数据。
然而，这些字段很容易导致性能问题，因为它们消耗大量内存和CPU。
此外，如果这些字段用于索引或序，则需要额外的操作来处理它们。
因此，如果可能，应避免使用TEXT和BLOB类型。
4.ENUM类型ENUM类型用于关联一个字段中的多个值。
然而，这也会导致一些问题。
如果我们需要添加或删除ENUM值，我们需要修改原始表。
并且在执行查询操作时，ENUM类型需要额外的操作来检查每个值。
因此，如果可能的话，应避免使用ENUM类型。
针对上述问题，我们可以采用以下解决方案：1.选择适合分布式环境的ID生成策略，例如使用Twitter的Snowflake算法或UUID。
2.对于需要存储较早或较晚时间戳的应用程序，可以使用DATETIME或DATE字段类型。
3.对于大文本或二进制数据，可以将它们存储在单独的表中，并使用外键进行管理。
4.如果需要关联多个值，则必须创建额外的关联表，而不是使用ENUM类型。
综上所，MySQL虽然很强大，但是在使用的时候我们还是需要注意某些字段类型，以免出现意想不到的问题。
通过避免使用上述MySQL字段类型，可以提高应用程序的性能和稳定性，从而在应用程序开发中发挥重要作用。

mysql解决可提交读、可重复读、幻读

我认为这张图很好地概括了这一点。
一般的互联网项目中，基本都会使用Innodb引擎，通常只涉及到行级锁。
但如果在没有索引的情况下执行SQL语句，可能会导致表锁，不建议这样做。
性能非常低，可能会导致全表扫描等。
行锁的具体实现算法有以下几种MySQL特有的锁：RecordLock：锁定单行记录，通常是唯一索引或主键GapLock（锁定区间）：锁定一个区间，但不包括其本身。
对于开放间隔锁，只有RR级别才会有间隔锁。
间隔锁的唯一目的是防止间隔数据被插入，因此间隔锁。
GapLocksNext-不会锁定的keyLock：与GapLock的区别在于它包含自身，并且是一个左侧打开、右侧闭合的间隙。
只有RR级别有锁定规则。
两个“原则”，两个“优化”，一个“bug”。
原理一：上锁的基本单位是下面的钥匙锁。
希望大家还记得下面的钥匙锁是前开后关的区间。
原则2：只有在搜索过程中可访问的对象才会被锁定。
优化一：对于索引等价查询，锁定唯一索引时，next-keylock退化为行锁。
优化2：对于索引的等价查询，当向右移动且最后一个值不满足相等条件时，下一个锁退化为空间锁。
一个错误：对唯一索引的范围查询将访问第一个不满足条件的值。
举例说明上述原理：创建表并插入数据：INSERTINTOt(id,c,d)VALUES(0,0,0);INSERTINTOt(id,c,d)VALUES(5,5,10);INSERTINTOt(id,c,d)VALUES(10,10,10);INSERTINTOt(id,c,d)VALUES(15,15,15);INSERTINTOt(id,c,d)VALUES(20,20,20);INSERTINTOt(id,c,d)VALUES(25,25,25);示例1：锁定表由于字段d没有建立索引，因此涉及该字段的查询将被锁定。
锁全表，因为d字段没有索引，所以执行事务1会导致全表被锁，后续所有操作都会等待整个表的锁被释放。
示例2：主键/。
索引记录锁的唯一ID字段是主键。
此外，事务1的查询命中了唯一的记录。
默认添加Next-keyLock，间隔为(0,5)。
但根据优化1，只能记录。
被寻求。
对索引/主键的等效查询将退化为行锁，因此只有记录5将被锁定。
示例3：由于表t中没有id=7的记录，因此锁定主键/唯一索引上的空格。
，我们使用上面的方法。
如果判断锁定规则：根据原则1，锁定单元为下一个keylock，事务1的锁定范围为(5,10]；同时，根据优化2.，这就是等价的query(id=7)和id=10不满足查询条件，Next-keylock退化为空格锁，所以最终锁定的范围为(5,10)，SO。
交易2将被阻止。
交易3将成功执行。
例4：普通索引上的字段间隙锁c是普通索引。
事务1执行时，默认在区间（0.5]上加间隙锁，根据优化。
2，非唯一索引/主键会继续向右移动，找到10，所以最终的锁是(0,5]的Next-Key锁+(5,10)的间隙锁，所以事务2阻塞，事务3成功。
示例5：Next锁间隔-Keyby事务1的间隔锁和行锁默认是(0,5)，根据优化2它会向右遍历，找到10个不符合查询条件的就退出，变成间隙锁，所以事务1的锁是。
(0,5]的Next-Key锁+(5,10)的间隙锁。
这两个锁与间隙锁冲突。
行锁，而事务2请求的Next-Keylock锁和事务1是一样的，但是c=5的行锁和事务1冲突，所以如果在updatetsetd=1000wherec=6char中更改就会出现死锁；此时产生的间隙锁为(5,10)，间隙锁与间隙锁不冲突，不会造成死锁。
例6：共享锁锁覆盖索引事务1有覆盖索引，不会返回。
这种情况下lockinsharemode只会锁段c的索引，而事务2则为主键加了行锁，所以两者不存在冲突。
例7：当主键/唯一索引的范围查询开始执行时，需要找到id=10的第一行，所以应该是Next-KeyLock(5,10]。
根据优化1，等价主键id条件上的值，退化为行锁，仅添加id=10的行的行锁，直到行。
发现id=15，所以必须加上Next-KeyLock(10,15]，这样事务3就冲突了。
例8：在普通索引上，范围查询开始执行时，找到第一行符合条件的10并加锁Next-KeyLock(5,10)由于不是唯一索引，因此不会降级，稍后继续搜索并在找到行时停止。
15，所以应该加上Next-KeyLock(10,15]，因为是范围查询，所以锁不会降级。
快照读：通过MVCC实现，该技术不仅可以保证innodb的可重复读取，还可以并且可以防止鬼读，但是虽然读取到的数据是一致的，但是数据都是历史数据。
简单的select操作（不包括select...lockinsharemode、select...forupdate）当前读：为了保证数据的一致性，同时读到的数据是最新的数据。
InnoDB提供了以下锁定，它是通过空间锁定和行锁定相结合来实现的。
lect...lockinsharemodeselect...forupdateinsertupdatedelete自己理解：简单的select就是快照读，快照读实现可验证读，可重复读和幽灵读通过MVCC+ReadView实现，当前读实现通过中序锁实现。
为了说明具体原理，下面介绍一下MVCC和ReadView的概述。
读，所以简单的选择是通过乐观锁实现的，读目前是通过悲观锁实现的：https://www.sohu.com/a/302045871_411876https://www.jianshu.com/p/d1aba64b5c03https。
.://www.jianshu.com/p/32904ee07e56