mysql索引和锁怎么用 mysql添加索引会锁表吗

MySQL简单介绍——换个角度认识MySQL

1、InnoDB存储引擎

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Mysql版本=5.5 默认的存储引擎，MySQL推荐使用的存储引擎。支持事务，行级锁定，外键约束。事务安全型存储引擎。更加注重数据的完整性和安全性。

存储格式 : 数据，索引集中存储，存储于同一个表空间文件中。

InnoDB的行锁模式及其加锁方法： InnoDB中有以下两种类型的行锁：共享锁（读锁： 允许事务对一条行数据进行读取）和 互斥锁（写锁： 允许事务对一条行数据进行删除或更新）， 对于update，insert，delete语句，InnoDB会自动给设计的数据集加互斥锁，对于普通的select语句，InnoDB不会加任何锁。

InnoDB行锁的实现方式： InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的，如果没有索引，InnoDB将通过隐藏的聚簇索引来对记录加锁。InnoDB这种行锁实现特点意味着：如果不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中的所有记录加锁，实际效果跟表锁一样。

（1）在不通过索引条件查询时，InnoDB会锁定表中的所有记录。

（2）Mysql的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，所以虽然是访问不同行的记录，但是如果使用相同的索引键，是会出现冲突的。

（3）当表有多个索引的时候，不同的事务可以使用不同的索引锁定不同的行，但都是通过行锁来对数据加锁。

优点：

1、支持事务处理、ACID事务特性；

2、实现了SQL标准的四种隔离级别（ 原子性（ Atomicity ）、一致性（ Consistency ）、隔离性（Isolation ）和持续性（Durability ））；

3、支持行级锁和外键约束；

4、可以利用事务日志进行数据恢复。

5、锁级别为行锁，行锁优点是适用于高并发的频繁表修改，高并发是性能优于 MyISAM。缺点是系统消耗较大。

6、索引不仅缓存自身，也缓存数据，相比 MyISAM 需要更大的内存。

缺点：

因为它没有保存表的行数，当使用COUNT统计时会扫描全表。

使用场景：

(1)可靠性要求比较高，或者要求事务；(2)表更新和查询都相当的频繁，并且表锁定的机会比较大的情况。

2、 MyISAM存储引擎

MySQL= 5.5 MySQL默认的存储引擎。ISAM：Indexed Sequential Access Method(索引顺序存取方法)的缩写，是一种文件系统。擅长与处理，高速读与写。

功能：

（1）支持数据压缩存储,但压缩后的表变成了只读表，不可写；如果需要更新数据，则需要先解压后更新。

（2）支持表级锁定，不支持高并发；

（3）支持并发插入。写操作中的插入操作，不会阻塞读操作（其他操作）；

优点：

1.高性能读取；

2.因为它保存了表的行数，当使用COUNT统计时不会扫描全表；

缺点：

1、锁级别为表锁，表锁优点是开销小，加锁快；缺点是锁粒度大，发生锁冲动概率较高，容纳并发能力低，这个引擎适合查询为主的业务。

2、此引擎不支持事务，也不支持外键。

3、INSERT和UPDATE操作需要锁定整个表；

使用场景：

(1)做很多count 的计算；(2)插入不频繁，查询非常频繁；(3)没有事务。

InnoDB和MyISAM一些细节上的差别：

1、InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引，MySQL5.6之后已经支持（实验性）。

2、InnoDB中不保存表的 具体行数，也就是说，执行select count() from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行，但是MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当count()语句包含 where条件时，两种表的操作是一样的。

3、对于AUTO_INCREMENT类型的字段，InnoDB中必须包含只有该字段的索引，但是在MyISAM表中，可以和其他字段一起建立联合索引。

4、DELETE FROM table时，InnoDB不会重新建立表，而是一行一行的删除。

5、LOAD TABLE FROM MASTER操作对InnoDB是不起作用的，解决方法是首先把InnoDB表改成MyISAM表，导入数据后再改成InnoDB表，但是对于使用的额外的InnoDB特性（例如外键）的表不适用。

6、另外，InnoDB表的行锁也不是绝对的，如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围，InnoDB表同样会锁全表。

1．索引概述

利用关键字，就是记录的部分数据（某个字段，某些字段，某个字段的一部分），建立与记录位置的对应关系，就是索引。索引的关键字一定是排序的。索引本质上是表字段的有序子集，它是提高查询速度最有效的方法。一个没有建立任何索引的表，就相当于一本没有目录的书，在每次查询时就会进行全表扫描，这样会导致查询效率极低、速度也极慢。如果建立索引，那么就好比一本添加的目录，通过目录的指引，迅速翻阅到指定的章节，提升的查询性能，节约了查询资源。

2．索引种类

从索引的定义方式和用途中来看：主键索引，唯一索引，普通索引，全文索引。

无论任何类型，都是通过建立关键字与位置的对应关系来实现的。索引是通过关键字找对应的记录的地址。

以上类型的差异：对索引关键字的要求不同。

关键字：记录的部分数据（某个字段，某些字段，某个字段的一部分）。

普通索引,index：对关键字没有要求。

唯一索引,unique index：要求关键字不能重复。同时增加唯一约束。

主键索引,primary key：要求关键字不能重复，也不能为NULL。同时增加主键约束。

全文索引,fulltext key：关键字的来源不是所有字段的数据，而是从字段中提取的特别关键词。

PS：这里主键索引和唯一索引的区别在于：主键索引不能为空值，唯一索引允许空值；主键索引在一张表内只能创建一个，唯一索引可以创建多个。主键索引肯定是唯一索引，但唯一索引不一定是主键索引。

3.索引原则

如果索引不遵循使用原则，则可能导致索引无效。

（1）列独立

如果需要某个字段上使用索引，则需要在字段参与的表达中，保证字段独立在一侧。否则索引不会用到索引, 例如这条sql就不会用到索引:select * from A where id+1=10;

（2）左原则

Like：匹配模式必须要左边确定不能以通配符开头。例如:select * from A where name like '%小明%' ，不会用到索引，而select * from A where name like '小明%' 就可以用到索引（name字段有建立索引），如果业务上需要用到'%小明%'这种方式,有两种方法:1.可以考虑全文索引,但mysql的全文索引不支持中文；2.只查询索引列或主键列,例如:select name from A where name like '%小明%' 或 select id from A where name like '%小明%' 或 select id,name from A where name like '%小明%' 这三种情况都会用到name的索引;

复合索引：一个索引关联多个字段，仅仅针对左边字段有效果，添加复合索引时，第一个字段很重要，只有包含第一个字段作为查询条件的情况才会使用复合索引(必须用到建索引时选择的第一个字段作为查询条件,其他字段的顺序无关),而且查询条件只能出现and拼接,不能用or,否则则无法使用索引.

（3）OR的使用

必须要保证 OR 两端的条件都存在可以用的索引，该查询才可以使用索引。

（4）MySQL智能选择

即使满足了上面说原则，MySQL也能弃用索引，例如：select * from A where id 1;这里弃用索引的主要原因：查询即使使用索引，会导致出现大量的随机IO，相对于从数据记录的第一条遍历到最后一条的顺序IO开销，还要大。

4.索引的使用场景

（1）索引检索：检索数据时使用索引。

（2）索引排序: 如果order by 排序需要的字段上存在索引，则可能使用到索引。

（3）索引覆盖: 索引拥有的关键字内容，覆盖了查询所需要的全部数据，此时，就不需要在数据区获取数据，仅仅在索引区即可。覆盖就是直接在索引区获取内容，而不需要在数据区获取。例如: select name from A where name like '小明%';

建立索引索引时，不能仅仅考虑where检索，同时考虑其他的使用场景。（在所有的where字段上增加索引，就是不合理的）

5.前缀索引

前缀索引是建立索引关键字一种方案。通常会使用字段的整体作为索引关键字。有时，即使使用字段前部分数据，也可以去识别某些记录。就比如一个班级里，我要找王xx，假如姓王的只有1个人，那么就可以建一个关键字为'王'的前缀索引。语法：Index `index_name` (`index_field`(N))使用index_name前N个字符建立的索引。

6.索引失效

（1） 应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描；

（2） 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；

（3） 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；

（4）应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；如select id from t where num/2 = 100；

（5） 应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；如：select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’ ；

（6）应尽量避免在where子句中对字段进行类型转换，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描； 如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,如select id from t where id = 1；如果id字段在表设计中是varchar类型，那么即使id列上存的是数字，在查询时也一定要用varchar去匹配，sql应改为select id from t where id = '1'；

（7）应尽量避免在where子句中单独引用复合索引里非第一位置的索引；

join 的两种算法：BNL 和 NLJ

NLJ（Nested Loop Join）嵌套循环算法；以如下 SQL 为例：

select * from t1 join t2 on t1.a=t2.a

SQL 执行时内部流程是这样的：

1. 先从 t1（假设这里 t1 被选为驱动表）中取出一行数据 X；

2. 从 X 中取出关联字段 a 值，去 t2 中进行查找，满足条件的行取出；

3. 重复1、2步骤，直到表 t1 最后一行循环结束。

这就是一个嵌套循环的过程，如果在被驱动表上查找数据时可以使用索引，总的对比计算次数等于驱动表满足 where 条件的行数。假设这里 t1、t2都是1万行，则只需要 1万次计算，这里用到的是Index Nested-Loops Join（INLJ，基于索引的嵌套循环联接）。

如果 t1、t2 的 a 字段都没有索引，还按照上述的嵌套循环流程查找数据呢？每次在被驱动表上查找数据时都是一次全表扫描，要做1万次全表扫描，扫描行数等于 1万+1万*1万，这个效率很低，如果表行数更多，扫描行数动辄几百亿，所以优化器肯定不会使用这样的算法，而是选择 BNL 算法；

BNLJ（Block Nested Loop Join）块嵌套循环算法；

1. 把 t1 表（假设这里 t1 被选为驱动表）满足条件的数据全部取出放到线程的 join buffer 中；

2. 每次取 t2 表一行数据，去 joinbuffer 中进行查找，满足条件的行取出，直到表 t2 最后一行循环结束。

这个算法下，执行计划的 Extra 中会出现 Using join buffer(Block Nested Loop)，t1、t2 都做了一次全表扫描，总的扫描行数等于 1万+1万。但是由于 joinbuffer 维护的是一个无序数组，每次在 joinbuffer 中查找都要遍历所有行，总的内存计算次数等于1万*1万。另外如果 joinbuffer 不够大放不下驱动表的数据，则要分多次执行上面的流程，会导致被驱动表也做多次全表扫描。

BNLJ相对于NLJ的优点在于，驱动层可以先将部分数据加载进buffer，这种方法的直接影响就是将大大减少内层循环的次数，提高join的效率。

例如：

如果内层循环有100条记录，外层循环也有100条记录，这样的话，每次外层循环先将10条记录放到buffer中，内层循环的100条记录每条与这个buffer中的10条记录进行匹配，只需要匹配内层循环总记录数次即可结束一次循环（在这里，即只需要匹配100次即可结束），然后将匹配成功的记录连接后放入结果集中，接着，外层循环继续向buffer中放入10条记录，同理进行匹配，并将成功的记录连接后放入结果集。后续循环以此类推，直到循环结束，将结果集发给client为止。

可以发现，若用NLJ，则需要100 * 100次才可结束，BNLJ则需要100 / block_size * 100 = 10 * 100次就可结束,大大减少了循环次数。

JOIN 按照功能大致分为如下三类：

JOIN、STRAIGHT_JOIN、INNER JOIN（内连接,或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。

LEFT JOIN（左连接）：取得左表（table1）完全记录，即是右表（table2）并无对应匹配记录。

RIGHT JOIN（右连接）：与 LEFT JOIN 相反，取得右表（table2）完全记录，即是左表（table1）并无匹配对应记录。

注意：mysql不支持Full join,不过可以通过UNION 关键字来合并 LEFT JOIN 与 RIGHT JOIN来模拟FULL join。

mysql 多表连接查询方式，因为mysql只支持NLJ算法,所以如果是小表驱动大表则效率更高；反之则效率下降；因此mysql对内连接或等值连接的方式做了一个优化,会去判断join表的数据行大小,然后取数据行小的表为驱动表。

INNER JOIN、JOIN、WHERE等值连接和STRAIGHT_JOIN都能表示内连接，那平时如何选择呢？一般情况下用INNER JOIN、JOIN或者WHERE等值连接，因为MySQL 会按照"小表驱动大表的策略"进行优化。当出现需要排序时，才考虑用STRAIGHT_JOIN指定某张表为驱动表。

两表JOIN优化

a.当无order by条件时，根据实际情况，使用left/right/inner join即可，根据explain优化 ；

b.当有order by条件时，如select * from a inner join b where 1=1 and other condition order by a.col；使用explain解释语句；

1）如果第一行的驱动表为a，则效率会非常高，无需优化；

2）否则，因为只能对驱动表字段直接排序的缘故，会出现using temporary，所以此时需要使用STRAIGHT_JOIN明确a为驱动表，来达到使用a.col上index的优化目的；或者使用left join且Where条件中不含b的过滤条件，此时的结果集为a的全集，而STRAIGHT_JOIN为inner join且使用a作为驱动表。注：使用STRAIGHT_JOIN虽然不会using temporary，但也不是一定就能提高效率，如果a表数据远远超过b表，那么有可能使用STRAIGHT_JOIN时比原来的sql效率更低，所以怎么使用STRAIGHT_JOIN，还是要视情况而定。

在使用left join（或right join）时，应该清楚的知道以下几点：

(1). on与 where的执行顺序

ON 条件（“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON）用来决定如何从 B 表中检索数据行。如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据,在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用。仅在匹配阶段完成以后，WHERE 子句条件才会被使用。它将从匹配阶段产生的数据中检索过滤。

所以我们要注意：在使用Left (right) join的时候，一定要在先给出尽可能多的匹配满足条件，减少Where的执行。

(2).注意ON 子句和 WHERE 子句的不同

即使右表的数据不满足ON后面的条件,也会在结果集拼接一条为NULL的数据行,但WHERE后面的条件不一样,右表不满足WHERE的条件,左表关联的数据也会被过滤掉。

(3).尽量避免子查询，而用join

往往性能这玩意儿，更多时候体现在数据量比较大的时候，此时，我们应该避免复杂的子查询。

（1）in 和 not in 要慎用，如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能用 between 就不要用 in：select id from t where num between 1 and 3很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：select num from a where num in(select num from b)用下面的语句替换：select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

（2）Update 语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。

（3）join语句,MySQL里面的join是用小表去驱动大表,而由于MySQL join实现的原理就是做循环，比如left join就是对左边的数据进行循环去驱动右边的表,左边有m条记录匹配,右边有n条记录那么就是做m次循环,每次扫描n行数据,总扫面行数是m*n行数据。左边返回的结果集的大小就决定了循环的次数,故单纯的用小表去驱动大表不一定的正确的,小表的结果集可能也大于大表的结果集,所以写join的时候尽可能的先估计两张表的可能结果集,用小结果集去驱动大结果集.值得注意的是在使用left/right join的时候,从表的条件应写在on之后,主表应写在where之后.否则MySQL会当作普通的连表查询；

（4）select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的；

（5）select * from t 这种语句要尽量避免，使用具体的字段代替*，更有实际意义，需要什么字段就返回什么字段；

（6）数据量大的情况下，limit要慎用，因为使用limit m，n方式分页时，mysql每次都是查询前m+n条，然后舍弃前m条，所以m越大，偏移量越大，性能就越差。比如：select * from A limit 1000000,20这钟，查询效率就会非常低，当分页的页数大于一定的数量之后，就可以换种方式来分页：select * from A a join （select id from A limit 1000000，20） b on a.id=b.id;

MySQL从入门到精通(九) MySQL锁，各种锁

锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制，在数据库中，除传统的计算资源（CPU、RAM、I/O）争用外，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，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素，从这个角度来说，锁对数据库而言是尤其重要，也更加复杂。MySQL中的锁，按照锁的粒度分为:1、全局锁，就锁定数据库中的所有表。2、表级锁，每次操作锁住整张表。3、行级锁，每次操作锁住对应的行数据。

全局锁就是对整个数据库实例加锁，加锁后整个实例就处于只读状态，后续的DML的写语句，DDL语句，已经更新操作的事务提交语句都将阻塞。其典型的使用场景就是做全库的逻辑备份，对所有的表进行锁定，从而获取一致性视图，保证数据的完整性。但是对数据库加全局锁是有弊端的，如在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务会受影响，第二如果是在从库上备份，那么在备份期间从库不能执行主库同步过来的二进制日志，会导致主从延迟。

解决办法是在innodb引擎中，备份时加上--single-transaction参数来完成不加锁的一致性数据备份。

添加全局锁: flush tables with read lock; 解锁 unlock tables。

表级锁,每次操作会锁住整张表.锁定粒度大,发送锁冲突的概率最高,并发读最低,应用在myisam、innodb、BOB等存储引擎中。表级锁分为: 表锁、元数据锁(meta data lock, MDL)和意向锁。

表锁又分为: 表共享读锁 read lock、表独占写锁write lock

语法: 1、加锁 lock tables 表名 ... read/write

2、释放锁 unlock tables 或者关闭客户端连接

注意: 读锁不会阻塞其它客户端的读，但是会阻塞其它客户端的写，写锁既会阻塞其它客户端的读，又会阻塞其它客户端的写。大家可以拿一张表来测试看看。

元数据锁,在加锁过程中是系统自动控制的，无需显示使用，在访问一张表的时候会自动加上，MDL锁主要作用是维护表元数据的数据一致性，在表上有活动事务的时候，不可以对元数据进行写入操作。为了避免DML和DDL冲突，保证读写的正确性。

在MySQL5.5中引入了MDL，当对一张表进行增删改查的时候，加MDL读锁(共享)；当对表结构进行变更操作时，加MDL写锁(排他).

查看元数据锁:

select object_type,object_schema,object_name,lock_type,lock_duration from performance_schema_metadata_locks;

意向锁，为了避免DML在执行时，加的行锁与表锁的冲突，在innodb中引入了意向锁，使得表锁不用检查每行数据是否加锁，使用意向锁来减少表锁的检查。意向锁分为,意向共享锁is由语句select ... lock in share mode添加。意向排他锁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;

行级锁，每次操作锁住对应的行数据，锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最高，并发读最高，应用在innodb存储引擎中。

innodb的数据是基于索引组织的，行锁是通过对索引上的索引项加锁来实现的，而不是对记录加的锁，对于行级锁，主要分为以下三类:

1、行锁或者叫record lock记录锁，锁定单个行记录的锁，防止其他事物对次行进行update和delete操作，在RC,RR隔离级别下都支持。

2、间隙锁Gap lock,锁定索引记录间隙(不含该记录)，确保索引记录间隙不变，防止其他事物在这个间隙进行insert操作，产生幻读，在RR隔离级别下都支持。

3、临键锁Next-key-lock,行锁和间隙锁组合，同时锁住数据，并锁住数据前面的间隙Gap,在RR隔离级别下支持。

innodb实现了以下两种类型的行锁

1、共享锁 S: 允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排他锁。

2、排他锁 X: 允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务获得相同数据集的共享锁和排他锁。

insert 语句 排他锁 自动添加的

update语句 排他锁 自动添加

delete 语句 排他锁 自动添加

select 正常查询语句 不加锁 。。。

select 。。。lock in share mode 共享锁 需要手动在select 之后加lock in share mode

select 。。。for update 排他锁 需要手动在select之后添加for update

默认情况下，innodb在repeatable read事务隔离级别运行，innodb使用next-key锁进行搜索和索引扫描，以防止幻读。

间隙锁唯一目的是防止其它事务插入间隙，间隙锁可以共存，一个事务采用的间隙锁不会阻止另一个事务在同一间隙上采用的间隙锁。

mysql中的乐观锁和悲观锁怎么用

关于mysql中的乐观锁和悲观锁面试的时候被问到的概率还是比较大的。

mysql的悲观锁：

其实理解起来非常简单，当数据被外界修改持保守态度，包括自身系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制，但是也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在自身系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据。

来点实际的，当我们使用悲观锁的时候我们首先必须关闭mysql数据库的自动提交属性，因为MySQL默认使用autocommit模式，也就是说，当你执行一个更新操作后，MySQL会立刻将结果进行提交。

关闭命令为：set autocommit=0;

悲观锁可以使用select…for update实现，在执行的时候会锁定数据，虽然会锁定数据，但是不影响其他事务的普通查询使用。此处说普通查询就是平时我们用的：select * from table 语句。在我们使用悲观锁的时候事务中的语句例如：

//开始事务

begin;/begin work;/start transaction; (三选一)

//查询信息

select * from order where id=1 for update;

//修改信息

update order set name='names';

//提交事务

commit;/commit work;(二选一)

此处的查询语句for update关键字，在事务中只有SELECT ... FOR UPDATE 或LOCK IN SHARE MODE 同一条数据时会等待其它事务结束后才执行，一般的SELECT查询则不受影响。

执行事务时关键字select…for update会锁定数据，防止其他事务更改数据。但是锁定数据也是有规则的。

查询条件与锁定范围：

1、具体的主键值为查询条件

比如查询条件为主键ID=1等等，如果此条数据存在，则锁定当前行数据，如果不存在，则不锁定。

2、不具体的主键值为查询条件

比如查询条件为主键ID1等等，此时会锁定整张数据表。

3、查询条件中无主键

会锁定整张数据表。

4、如果查询条件中使用了索引为查询条件

明确指定索引并且查到，则锁定整条数据。如果找不到指定索引数据，则不加锁。

悲观锁的确保了数据的安全性，在数据被操作的时候锁定数据不被访问，但是这样会带来很大的性能问题。因此悲观锁在实际开发中使用是相对比较少的。

mysql的乐观锁：

相对悲观锁而言，乐观锁假设数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突，则让返回用户错误的信息，让用户决定如何去做。

一般来说，实现乐观锁的方法是在数据表中增加一个version字段，每当数据更新的时候这个字段执行加1操作。这样当数据更改的时候，另外一个事务访问此条数据进行更改的话就会操作失败，从而避免了并发操作错误。当然，还可以将version字段改为时间戳，不过原理都是一样的。

例如有表student，字段：

id,name,version

1 a 1

当事务一进行更新操作：update student set name='ygz' where id = #{id} and version = #{version};

此时操作完后数据会变为id = 1,name = ygz,version = 2，当另外一个事务二同样执行更新操作的时候，却发现version != 1，此时事务二就会操作失败，从而保证了数据的正确性。

悲观锁和乐观锁都是要根据具体业务来选择使用，本文仅作简单介绍。

如何理解并正确使用MySQL索引

MySQL索引类型包括：

（1）普通索引

这是最基本的索引，它没有任何限制。它有以下几种创建方式：

◆创建索引

CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length)); 如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。

◆修改表结构

ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length))

◆创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) ); 删除索引的语法：

DROP INDEX [indexName] ON mytable;

（2）唯一索引

与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：

◆创建索引

CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))

◆修改表结构

ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))

◆创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );

（3）主键索引

它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) ); 当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。

（4）组合索引

为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL ); 为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里：

ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age); 建表时，usernname长度为 16，这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。

如果分别在 usernname，city，age上建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率也会大不一样，远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引，但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。

mysql 索引怎么使用

CREATE [UNIQUE] INDEX index_name ON table_name(字段 [ASC|DESC]);

UNIQUE --确保所有的索引列中的值都是可以区分的。

[ASC|DESC] --在列上按指定排序创建索引。

(创建索引的准则：

1.如果表里有几百行记录则可以对其创建索引(表里的记录行数越多索引的效果就越明显)。

2.不要试图对表创建两个或三个以上的索引。

3.为频繁使用的行创建索引。

)

示例

create index i_1 on emp(empno asc);

MYSQL使用基础、进阶分享

MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，属于Oracle旗下产品，是最流行的关系型数据库管理系统之一。

端口是3306。

表很多时，使用linux脚本，需要根据需要修改一下：

和创建一样，可以加上 if exists

可两篇文章：

如：

用于在已有的表中添加、删除或修改列。

添加 ADD

或

默认是添加到最后，但可以指定位置。 FIRST ：添加最前

AFTER 字段名 ：添加指定字段之后

例子：

删除 DROP

修改 MODIFY 主要修改原列的类型或约束条件 同样可以用 FIRST 和 AFTER 字段名 ，代表的是修改到哪里。

修改字段名 CHANGE

可以把表2的数据复制到表1中，但 不能复制约束性条件 。

单行

多行，注意 只有一个VALUES ：

不写 (行1, 行2...) 这一部分的话，默认一一对应

除了以上方法外，还可以用SET为每一行附上相应的值。

假如没有筛选的话，就给全部都修改了。可以用 WHERE 筛选。

假如 没有筛选的话，就给全部删除了 。相当于清空。

清空

先把表删除，然后再建一个。与 DELETE FROM 相比， TRUNCATE 的效率更快，因为 DELETE FROM 是把记录逐条删除的。

查询执行的顺序

FROM -- WHERE -- SELECT -- GROUP BY -- HAVING -- ORDER BY -- LIMIT

注意

当数据很大，上百万的时候，使用LIMIT ... OFFSET ..的方式进行分页十分浪费资源且耗时长。最好是结合WHERE使用，如：

REGEXP 使用正则表达进行匹配。 查询时，需要搭配WHERE或HAVING使用 。

两个表之间有交集且要用到两个表的数据时，可以使用内连接查询。

LEFT JOIN 关键字从左表（table1）返回所有的行，即使右表（table2）中没有匹配。如果右表中没有匹配，则结果为 NULL。

用法：

RIGHT JOIN 关键字从右表（table2）返回所有的行，即使左表（table1）中没有匹配。如果左表中没有匹配，则结果为 NULL。 把LEFT JOIN的表1、表2调换顺序，就是REGHT JOIN 。

FULL OUTER JOIN 关键字只要左表（table1）和右表（table2）其中一个表中存在匹配，则返回行. 相当于结合了 LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 的结果。

但 MySQL中不支持 FULL OUTER JOIN 。

即SELECT嵌套。

IN 一个查询结果作为另一个查询的条件。 如：

EXISTS 用于判断查询子句是否有记录，如果有一条或多条记录存在返回 True，否则返回 False。True时执行。 如：

索引的本质是一种排好序的数据结构。利用索引可以提高查询速度。

常见的索引有：

MySQL通过外键约束来保证表与表之间的数据的完整性和准确性。 外键的使用条件：

外键的好处：可以使得两张表关联，保证数据的一致性和实现一些级联操作。

对已有的两个表增加外键 比如：主表为A，子表为B，外键为aid，外键约束名字为a_fk_b

为子表添加一个字段，当做外键

为子表添加外键约束条件

假如删除记录报错： [Err] 1451 -Cannot deleteorupdatea parent row: aforeignkeyconstraintfails (...)

这是因为MySQL中设置了foreign key关联，造成无法更新或删除数据。可以通过设置 FOREIGN_KEY_CHECKS 变量来避免这种情况。 第一步：禁用外键约束，我们可以使用： SETFOREIGN_KEY_CHECKS=0; 第二步：删除数据 第三步：启动外键约束，我们可以使用： SETFOREIGN_KEY_CHECKS=1; 查看当前FOREIGN_KEY_CHECKS的值，可用如下命令： SELECT @@FOREIGN_KEY_CHECKS;

使用 UNION 来组合两个查询，如果第一个查询返回 M 行，第二个查询返回 N 行，那么组合查询的结果一般为 M+N 行。

每个查询必须包含相同的列、表达式和聚集函数。

默认会去除相同行，如果需要 保留 相同行，使用 UNION ALL 。

只能包含一个 ORDER BY 子句，并且必须位于语句的最后 。

内置函数很多, 见: MySQL 函数

我们一般使用 START TRANSACTION 或 BEGIN 开启事务, COMMIT 提交事务中的命令, SAVEPOINT : 相当于设置一个还原点, ROLLBACK TO : 回滚到某个还原点下

一般的使用格式如下:

开启事务时, 默认加锁

根据类型可分为共享锁（SHARED LOCK）和排他锁（EXCLUSIVE LOCK）或者叫读锁（READ LOCK）和写锁（WRITE LOCK）。

根据粒度划分又分表锁和行锁。表锁由数据库服务器实现，行锁由存储引擎实现。

除此之外,我们可以显示加锁

加锁时, 如果没有索引，会锁表，如果加了索引，就会锁行

InnoDB默认支持行锁，获取锁是分步的，并不是一次性获取所有的锁，因此在锁竞争的时候就会出现死锁的情况

解决方法:

即ACID特性:

由于并发事务会引发上面这些问题, 我们可以设置事务的隔离级别解决上面的问题.

MySQL的默认隔离级别（可重复读）

查看当前会话隔离级别

方式1

方式2

设置隔离级别

主从集群的示意图如下:

主要涉及三个线程： binlog 线程、 I/O 线程和 SQL 线程。

同步流程:

由于MySQL主从集群只会从主节点同步到从节点, 不会反过来同步, 所以需要读写分离

读写分离需要在业务层面实现 , 写数据只能在主节点上完成, 而读数据可以在主节点或从节点上完成

索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构

MySQL的索引有

推荐两个在线工具:

简单来说, B树是在红黑树(一个平衡二叉树)的基础上将一个节点存放多个值, 实现的, 降低了树的高度, 每个节点都存放索引及对应数据指针, 同一层的节点是递增的

而B+树在B树的基础上进行优化, 非叶子节点存放 子节点的开始的索引, 叶子节点存放索引和数据的指针, 且叶子节点之间有双向的指针

如下示意图:

不同的引擎, 主键索引存放的数据也不一样, 比如常见的 MyISAM 和 InnoDB

MyISAM 的B+树叶子节点存放表数据的指针, InnoDB 的B+树叶子节点存放处主键外的数据

其他的:

即多个列组成一个索引, 语法:

由于联合索引的B+树的结构, 根据列建立, 所以我们的查找条件也要根据索引列的顺序( where column1=x, column2=y,columnN... ), 否则会全表扫描

如果你对列进行了 （+，-，*，/，!） , 那么都将不会走索引。

OR 引起的索引失效

OR 导致索引是在特定情况下的，并不是所有的 OR 都是使索引失效，如果OR连接的是 同 一个字段，那么索引 不会失效 ， 反之索引失效 。

这个我相信大家都明白，模糊搜索如果你前缀也进行模糊搜索，那么不会走索引。

这两种用法，也将使索引失效。另 IN 会走索引，但是当IN的取值范围较大时会导致索引失效，走全表扫描, 见: MySQL中使用IN会不会走索引

不走索引。

走索引。

所以设计表的时候, 建议不可为空, 而是将默认值设置为 "" ( NOT NULL DEFAULT "" )