mysql中的锁

按照锁的粒度分

表锁

表级锁，增删改操作时，会给正张表加锁；

myisam支持表级锁，innodb中默认没有使用表锁，

特点：虽然加锁的开销小，但是并发性能低。

间隙锁

满足某些条件，获取某个区间，即使用范围条件，而不是相等条件检索，innodb为符合条件的已有数据记录加锁，对键值在条件范围内但并不存在的记录为间隙。

行锁

粒度最细的锁，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，但加锁的开销也 最大。行级锁分为共享锁 和 排他锁。

特点：

粒度最小，发生锁冲突概率最低，并发度最高。

共享锁、排它锁：

共享锁（读锁）：

为一个查询预计添加，其他事物可以读，但不能添加排它锁。

select … lock in share mode

排他锁（写锁）：

select …for update

为一个查询语句添加排他锁后，其他事务就不能为加锁的数据添加其他锁了。

添加共享锁也是不可以。update,delete,insert 都会自动给涉及到的数据加上排他锁，select 语句默

认不 会加任何锁类型。

Sql 优化

**1.查询 SQL 尽量不要使用 select *，而是具体字段 **

节省资源、减少开销。

**2.避免在 where 子句中使用 or 来连接条件 **

反例:SELECT * FROM user WHERE id=1 OR salary=5000

正例:使用 union all 把两个两个 SQL 结果合并

使用 or 可能会使索引失效，从而全表扫描；

对于or没有索引的salary这种情况，假设它走了id的索引，但是走到salary

查询条件时，它还得全表扫描；

**3. 尽量使用数值替代字符串类型 **

正例

主键（id）：primary key 优先使用数值类型 int

性别（gender）：0 代表女，1 代表男；数据库没有布尔类型，mysql

推荐使用 tinyint

因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符；

而对于数字型而言只需要比较一次就够了；

字符会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销；

**4. 使用 varchar 代替 char **

varchar 变长字段按数据内容实际长度存储，可以节省存储空间；

char 按声明大小存储，不足补空格；

其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索，效率更高；

**5. 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by **

**group by 涉及的列上建立索引 **

**6. 应尽量避免索引失效 **

6.1 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则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=10 or num=20

6.2 in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，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 36.3 模糊查询也将导致全表扫描 select id from t where name like '%abc%'

6.4 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'

**7. 提高 group by 语句的效率 **

反例:先分组，再过滤

正例:先过滤，后分组

**8. 清空表时优先使用 truncate **

truncate table 比 delete 速度快，且使用的系统和事务日志资源少.

delete 语句每次删除一行，并在事务日志中为所删除的每行记录一项。truncate

table 通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据.

**9. 表连接不宜太多，索引不宜太多，一般 5 个以内 **

联的表个数越多，编译的时间和开销也就越大 每次关联内存中都生成一个临时表

应该把连接表拆开成较小的几个执行，可读性更高

**10. 深度分页问题 **

反例

select id,name from account limit 100000,10;

正例

select id,name FROM account where id > 100000 order by id limit 10;

11. 使用 explain 分析 SQL 执行计划

使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL

是如何处理你的 SQL 语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。