MySQL 避免行锁升级为表锁——使用高效的索引

  众所周知,MySQL 的 InnoDB 存储引擎支持事务,默认是行锁。得益于这些特性,数据库支持高并发。若是 InnoDB 更新数据使用的不是行锁,而是表锁呢?是的,InnoDB 其实很容易就升级为表锁,届时并发性将大打折扣了。

  通过我操做验证,得出行锁升级为表锁的缘由之一是: SQL 语句中未使用到索引,或者说使用的索引未被数据库承认(至关于没有使用索引)。javascript

  我相信,MySQL InnoDB 存储引擎引起表锁的缘由确定不止一个因素,针对其解决方法也不是只有一种。前端

  【掘金】上另外一位做者【Blink-前端】,提出行锁升级为表锁与 事务的隔离级别 有关,并给出了事例。固然,我赞成这个说法,由于事务的隔离性是靠加锁来实现的,而加锁势必会影响并发。本篇只针对 索引影响并发 做出说明,并特别但愿有朋友能提出质疑并给出独特看法,万分感谢。java

普通索引

  既然谈及索引是影响并发的决定因素之一,那咱们就来了解一下索引这位主角。mysql

  经常使用的索引有三类:主键、惟一索引、普通索引。主键 不禁分说,自带最高效的索引属性;惟一索引 指的是该属性值重复率为0,通常可做为业务主键,例如学号;普通索引 与前者不一样的是,属性值的重复率大于0,不能做为惟一指定条件,例如学生姓名。接下来我要说明是 “普通索引对并发的影响”。sql

  为何我会想到 “普通索引对并发有影响”?这源自【掘金】微信群抛出的一个问题:数据库

mysql 5.6 在 update 和 delete 的时候,where 条件若是不存在索引字段,那么这个事务是否会致使表锁?微信

  有人回答:session

只有主键和惟一索引才是行锁,普通索引是表锁。并发

  我针对 “普通索引是表锁” 进行了验证,结果发现普通索引并不必定会引起表锁,在普通索引中,是否引起表锁取决于普通索引的高效程度。高并发

  上文说起的“高效”是相对主键和惟一索引而言,也许“高效”并非一个很好的解释,明白在通常i状况下,“普通索引”效率低于其余二者便可。

属性值重复率高

  为了突出效果,我将“普通索引”创建在一个“值重复率”高的属性下。以相对极端的方式,扩大对结果的影响。

  我会建立一张“分数等级表”,属性有“id”、“score(分数)”、“level(等级)”,模拟一个半自动的业务——“分数”已被自动导入,而“等级”须要手工更新。

  操做步骤以下:

  1. 取消 MySQL 的 事务自动提交
  2. 建表,id自增,并给“score(分数)”建立普通索引
  3. 插入分数值,等级为 null
  4. 开启两个事务 session_一、session_2,两个事务以“score”为条件指定不一样值,锁定数据
  5. session_1 和 session_2 前后更新各自事务锁定内容的“level”
  6. 观察数据库对两个事务的响应

  取消 事务自动提交

mysql> set autocommit = off;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql> show variables like "autocommit";
+--------------------------+-------+
| Variable_name            | Value |
+--------------------------+-------+
| autocommit               | OFF   |
+--------------------------+-------+
1 rows in set (0.01 sec)复制代码

  建表、建立索引、插入数据:

DROP TABLE IF EXISTS `test1`;
CREATE TABLE `test1` (
`ID`  int(5) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`SCORE`  int(3) NOT NULL ,
`LEVEL`  int(2) NULL DEFAULT NULL ,
PRIMARY KEY (`ID`)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARACTER SET=utf8 COLLATE=utf8_general_ci;

ALTER TABLE `test2` ADD INDEX index_name ( `SCORE` );

INSERT INTO `test1`(`SCORE`) VALUE (100);
……
INSERT INTO `test1`(`SCORE`) VALUE (0);
……复制代码

  "SCORE" 属性的“值重复率”奇高,达到了 50%,剑走偏锋:

mysql> select * from test1;
+----+-------+-------+
| ID | SCORE | LEVEL |
+----+-------+-------+
|  1 |   100 | NULL  |
|  2 |     0 | NULL  |
|  5 |   100 | NULL  |
|  6 |   100 | NULL  |
|  7 |   100 | NULL  |
|  8 |   100 | NULL  |
|  9 |   100 | NULL  |
| 10 |   100 | NULL  |
| 11 |   100 | NULL  |
| 12 |   100 | NULL  |
| 13 |   100 | NULL  |
| 14 |     0 | NULL  |
| 15 |     0 | NULL  |
| 16 |     0 | NULL  |
| 17 |     0 | NULL  |
| 18 |     0 | NULL  |
| 19 |     0 | NULL  |
| 20 |     0 | NULL  |
| 21 |     0 | NULL  |
| 22 |     0 | NULL  |
| 23 |     0 | NULL  |
| 24 |   100 | NULL  |
| 25 |     0 | NULL  |
| 26 |   100 | NULL  |
| 27 |     0 | NULL  |
+----+-------+-------+
25 rows in set复制代码

  开启两个事务(一个窗口对应一个事务),并选定数据:

-- SESSION_1,选定 SCORE = 100 的数据
mysql> BEGIN;
SELECT t.* FROM `test1` t WHERE t.`SCORE` = 100 FOR UPDATE;
Query OK, 0 rows affected

+----+-------+-------+
| ID | SCORE | LEVEL |
+----+-------+-------+
|  1 |   100 | NULL  |
|  5 |   100 | NULL  |
|  6 |   100 | NULL  |
|  7 |   100 | NULL  |
|  8 |   100 | NULL  |
|  9 |   100 | NULL  |
| 10 |   100 | NULL  |
| 11 |   100 | NULL  |
| 12 |   100 | NULL  |
| 13 |   100 | NULL  |
| 24 |   100 | NULL  |
| 26 |   100 | NULL  |
+----+-------+-------+
12 rows in set复制代码

  再打开一个窗口:

-- SESSION_2,选定 SCORE = 0 的数据
mysql> BEGIN;
SELECT t.* FROM `test1` t WHERE t.`SCORE` = 0 FOR UPDATE;
Query OK, 0 rows affected

+----+-------+-------+
| ID | SCORE | LEVEL |
+----+-------+-------+
|  2 |     0 | NULL  |
| 14 |     0 | NULL  |
| 15 |     0 | NULL  |
| 16 |     0 | NULL  |
| 17 |     0 | NULL  |
| 18 |     0 | NULL  |
| 19 |     0 | NULL  |
| 20 |     0 | NULL  |
| 21 |     0 | NULL  |
| 22 |     0 | NULL  |
| 23 |     0 | NULL  |
| 25 |     0 | NULL  |
| 27 |     0 | NULL  |
+----+-------+-------+
13 rows in set复制代码

  session_1 窗口,更新“LEVEL”失败:

mysql> UPDATE `test1` SET `LEVEL` = 1 WHERE `SCORE` = 100;
1205 - Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction复制代码

  在以前的操做中,session_1 选择了 `SCORE` = 100 的数据,session_2 选择了 `SCORE` = 0 的数据,看似两个事务井水不犯河水,可是在 session_1 事务中更新本身锁定的数据失败,只能说明在此时引起了表锁。别着急,刚刚走向了一个极端——索引属性值重复性奇高,接下来走向另外一个极端。   

属性值重复率低

  仍是同一张表,将数据删除只剩下两条,“SCORE” 的 “值重复率” 为 0:

mysql> delete from test1 where id > 2;
Query OK, 23 rows affected

mysql> select * from test1;
+----+-------+-------+
| ID | SCORE | LEVEL |
+----+-------+-------+
|  1 |   100 | NULL  |
|  2 |     0 | NULL  |
+----+-------+-------+
2 rows in set复制代码

  关闭两个事务操做窗口,从新开启 session_1 和 session_2,并选择各自须要的数据:

-- SESSION_1,选定 SCORE = 100 的数据
mysql> BEGIN;
SELECT t.* FROM `test1` t WHERE t.`SCORE` = 100 FOR UPDATE;
Query OK, 0 rows affected

+----+-------+-------+
| ID | SCORE | LEVEL |
+----+-------+-------+
|  1 |   100 | NULL  |
+----+-------+-------+
1 row in set

-- -----------------新窗口----------------- --

-- SESSION_2,选定 SCORE = 0 的数据
mysql> BEGIN;
SELECT t.* FROM `test1` t WHERE t.`SCORE` = 0 FOR UPDATE;
Query OK, 0 rows affected

+----+-------+-------+
| ID | SCORE | LEVEL |
+----+-------+-------+
|  2 |     0 | NULL  |
+----+-------+-------+
1 row in set复制代码

  session_1 更新数据成功:

mysql> UPDATE `test1` SET `LEVEL` = 1 WHERE `SCORE` = 100;
Query OK, 1 row affected
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0复制代码

  相同的表结构,相同的操做,两个不一样的结果让人出乎意料。第一个结果让人以为“普通索引”引起表锁,第二个结果推翻了前者,两个操做中,惟一不一样的是索引属性的“值重复率”。根据 单一变量 证实法,能够得出结论:当“值重复率”低时,甚至接近主键或者惟一索引的效果,“普通索引”依然是行锁;当“值重复率”高时,MySQL 不会把这个“普通索引”当作索引,即形成了一个没有索引的 SQL,此时引起表锁

小结

  索引不是越多越好,索引存在一个和这个表相关的文件里,占用硬盘空间,宁缺勿滥,每一个表都有主键(id),操做能使用主键尽可能使用主键。

  同 JVM 自动优化 java 代码同样,MySQL 也具备自动优化 SQL 的功能。低效的索引将被忽略,这也就倒逼开发者使用正确且高效的索引。

  转载请注明出处:zhoupq.com/MySQL-%E9%8…

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