一 锁分类（按照锁的粒度分类）Mysql为了解决并发、数据安全的问题，使用了锁机制。可以按照锁的粒度把数据库锁分为表级锁和行级锁。表级锁Mysql中锁定 粒度最大 的一种锁，对当前操作的整张表加锁，实现简单 ，资源消耗也比较少，加锁快，不会出现死锁 。其锁定粒度最大，触发锁冲突的概率最高，并发度最低，MyISAM和 InnoDB引擎都支持表级锁。行级锁Mysql中锁定 粒度最小 的一种锁，只针对当
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2023-12-14 15:55:49
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文章目录1. 表锁1. 多粒度锁2. MySQL其他存储引擎中的锁4. Innodb存储引擎中表级别的S锁和X锁5. Innodb存储引擎中表级别的意向锁6. Innodb存储引擎中表级别的自增锁7. Innodb存储引擎中表级别的元数据锁2. 行锁1. Record Lock 记录锁2. Gap Lock 间隙锁3. Next-Key Lock 临建锁4. InsertIntention Lo
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2024-06-04 12:53:10
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一、按锁的粒度分类，可分为表级锁、行级锁、页级锁行级锁：行级锁是MySQL锁定粒度最小的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，单加锁开销最大。InnoDb支持行级锁。 表级锁：表级锁是MySQL中锁定粒度最大的一种锁，表示对当前操作的整张表加锁，它实现简单，资源消耗较少，被大部分MySQL引擎支持。最常使用的MYISAM与INNODB都
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2023-11-13 09:54:27
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【MySQL】数据库建表策略与数据优化策略一、选择优化的数据类型原则MySQL支持的数据类型很多，以下几个原则有助于类型选择：1、最小数据类型原则应该尽可能使用可以正确存储数据的最小类型数据。更小的数据通常更快，因为占用更小磁盘、内存、CPU缓存，CPU周期更少。但是要确保没有低估需要存储的值的范围，因为在schema中很多地方增加数据类型的范围是很耗时的操作。2、简单操作原则简单数据类型操作会使
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2024-01-16 00:48:07
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在了解mysql中的各种锁之前你还需要了解这些一、加锁的目的是什么？在我们了解数据库锁之前，首先我们必须要明白加锁的目的是为了解决什么问题，如果你还不清楚的话，那么从现在起你应该知道，数据库的锁是为了解决事务的隔离性问题，为了让事务之间相互不影响，每个事务进行操作的时候都会对数据加上一把特有的锁，防止其他事务同时操作数据。如果你想一个人静一静，不被别人打扰，那么请在你的房门上加上一把锁。二、锁实是
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2023-08-24 12:55:26
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mysql锁粒度就是我们通常所说的锁级别。数据库引擎具有多粒度锁定，允许一个事务锁定不同类型的资源。mysql数据库有三种锁的级别，分别是：页级锁、表级锁和行级锁。锁粒度(推荐教程：mysql教程)锁粒度就是我们通常所说的锁级别。数据库引擎具有多粒度锁定，允许一个事务锁定不同类型的资源。 为了尽量减少锁定的开销，数据库引擎自动将资源锁定在适合任务的级别。锁定在较小的粒度(例如行)可以提高并发度，但
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2023-09-30 20:41:11
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mysql锁粒度就是我们通常所说的锁级别。数据库引擎具有多粒度锁定，允许一个事务锁定不同类型的资源。mysql数据库有三种锁的级别，分别是：页级锁、表级锁和行级锁。数据库引擎具有多粒度锁定，允许一个事务锁定不同类型的资源。 为了尽量减少锁定的开销，数据库引擎自动将资源锁定在适合任务的级别。锁定在较小的粒度(例如行)可以提高并发度，但开销较高，因为如果锁定了许多行，则需要持有更多的锁。 锁定在较大的
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2023-09-22 07:00:58
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锁粒度所谓的锁策略,就是在锁的开销和数据的安全性之间寻求平衡,这种平衡当然也会影响到性能。大多数商业数据库系统没有提供更多的选择,一般都是在表上施加行级锁(rowevel lock),并以各种复杂的方式来实现,以便在锁比较多的情况下尽可能地提供更好的性能。 而MysαL则提供了多种选择。每种 MySQL存储引擎都可以实现自己的锁策略和锁粒度。在存储引擎的设计中,锁管理是个非常重要的决定。将锁粒度固
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2024-03-27 10:56:54
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所谓粒度，即细化的程度。锁的粒度越大，则并发性越低且开销大；锁的粒度越小，则并发性高且开销小。锁的粒度主要有下面几种类型：（1）行锁，行锁是粒度中最小的资源。行锁就是指事务在操作数据的过程中，锁定一行或多行的数据，其它事务不能同一时候处理这些行的数据。行级锁占用的数据资源最小，所以在事务的处理过程中，同意其它事务操作同一表的其它数据。（2）页锁，一次锁定一页。25个行锁可升级为一个页锁。（3）表锁
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2015-02-07 16:09:00
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数
原创
2022-08-03 09:04:01
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一、数据库的锁机制什么是锁？为何要加入锁机制？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，那为何要加入锁机制呢？因为在数据库中，除了传统的计算资源（如CPU、RAM、I/O等）的争用以外，数据也是一种供需要用户共享的资源。当并发事务同时访问一个共享的资源时，有可能导致数据不一致、数据无效等问题。例如我们在数据库的读现象中介绍过，在并发访问情况下，可能会出现脏读、不可重复读和幻读等读现象为了
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2023-12-15 14:57:39
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文章目录学习资料锁的不同角度分类锁的分类图如下从数据操作的粒度划分：表级锁、页级锁、行锁表锁（Table Lock）表级别的S锁、X锁意向锁（intention lock）自增锁（AUTO-INC锁）元数据锁（MDL锁）InnoDB中的行锁记录锁（Record Locks）间隙锁（Gap Locks）临键锁（Next-Key Locks）插入意向锁（Insert Intention Locks）
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2024-01-03 14:28:16
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SpringBoot整合mybatis、shiro、redis实现基于数据库的细粒度动态权限管理系统实例 1.前言本文主要介绍使用SpringBoot与shiro实现基于数据库的细粒度动态权限管理系统实例。 使用技术：SpringBoot、mybatis、shiro、thymeleaf、pagehelper、Mapper插件、druid、dataTables、ztree、jQuery
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2024-07-26 10:47:08
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MySQL 锁 的分类：1、按锁的粒度划分，可分为表级锁、行级锁、页级锁（mysql）
2、按锁级别划分，可分为共享锁、排他锁
3、按使用方式划分，可分为乐观锁、悲观锁按照粒度划分： 1.表级锁：(偏向读) 优缺点：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。 支持引擎：MyISAM、MEMORY、InNoDB 表级锁定分为表共享读锁（共享锁）与
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2023-10-15 17:08:05
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数据库管理系统(DBMS)中并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时，不破坏事务的隔离性和一致性，以及数据库的统一性。1. 什么是锁机制？数据库为什么要有锁机制？ 锁机制：通过对访问数据库同一资源的并发事务进行顺序化，以防止数据库数据不一致现象的发生。  
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2023-09-24 18:19:14
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mysql数据库3—数据库锁1.锁的概念在现实生活中是为我们想要隐藏于外界所使用的一种工具,在计算机中，是协调多个进程或线程并发访问某一资源的 一种机制,在数据库当中，除了传统的计算资源（CPU、RAM、I/O等等）的争用之外，数据也是一种供许多用户共享 访问的资源,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，锁的冲突也是影响数据 库并发访问性能的一个重要因素。锁对数据库
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2023-09-04 13:44:37
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## MySQL Archive数据引擎 锁粒度实现教程
### 1. 了解MySQL Archive数据引擎
MySQL Archive数据引擎是一种用于存储归档数据的引擎，它具有非常高的压缩比，适用于存储大量历史数据。在使用MySQL Archive数据引擎时，需要特别注意其锁粒度的设置，以提高数据的读写性能。
### 2. 锁粒度的概念
在MySQL中，锁粒度是指事务在访问数据时所加
原创
2023-11-24 06:20:11
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文章目录一、锁的分类1.1 加锁的目的1.2 锁的类别二、乐观锁和悲观锁2.1. 乐观锁2.2. 悲观锁：三、共享锁与排他锁四、表锁五、意向锁六、行级锁七、记录锁（Record Locks）八、间隙锁（Gap Locks）九、临键锁（Next-Key Locks）十、mysql各种操作加锁情况10.1 SELECT ... FROM10.2 SELECT ... FOR UPDATE or SE
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2023-07-11 10:35:28
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锁是指一种软件机制，用来控制防止某个用户（进程会话）在已经占用了某种数据资源时，其他用户做出影响本用户数据操作或导致数据非完整性和非一致性问题发生的手段。所以，数据库锁机制简单来说就是数据库为了保证数据的一致性而使各种共享资源在被并发访问时变得有序所设计的一种规则。一、MySQL锁的级别按照锁级别划分，锁可分为共享锁、排他锁。1.1 共享锁（读
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2023-08-17 17:26:19
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数据库锁MyISAMInnoDB事务事务隔离级别行锁表锁 MyISAMmyisam的锁有两种模式：表共享读锁（Table Read Lock）：对表的读操作，不会阻塞对同一表的读请求，但会阻塞同一表的写请求；表独占写锁（Table Write Lock）：对表的写操作，会阻塞其他对同一表的读写操作；锁作用于整个表，大量且频繁的使用写锁，会导致其他业务处于阻塞状态，非常影响性能，而且不支持事务。如
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2023-09-24 16:47:13
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