原文:http://www.thinkphp.cn/topic/41577.html 如果使用针对InnoDB的表使用行锁,被锁定字段不是主键,也没有针对它建立索引的话.行锁锁定的也是整张表.锁整张表会造成程序的执行效率会很低.具体测试步骤如下:1. 创建测试表注意表类型设置成为InnoDB2. 插入测试数据3. 不使用索引的情况,线程1进行查询结果如下这时候来启动另一个查询窗口,使用线程2进行查询发现虽然查询条件不一样,但是记录同样被锁死,查询不到结果,线程1进行事务提交后,线程2显示查询结果

<pre name="code" class="html">mysql> show variables like '%tx_isolation%'; +---------------+-----------------+ | Variable_name | Value | +---------------+-----------------+ | tx_isolation | REPEATABLE-READ | +---------------+-

Session 1: mysql> select connection_id(); +-----------------+ | connection_id() | +-----------------+ | 2 | +-----------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> start transaction; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select * from t200 where

不会使用索引,导致全表扫描情况 1.不要使用in操作符,这样数据库会进行全表扫描,推荐方案:在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符 2.not in 使用not in也不会走索引推荐方案:用not exists或者(外联结+判断为空)来代替 3<> 操作符(不等于) 使用<>同样不会使用索引,因此对它的处理只会产生全表扫描推荐方案:用其它相同功能的操作运算代替,如a<>0 改为 a>0 or a<0 a<>’’ 改为 a>’’ 4.IS

      1 5.3日数据处理需求 UPDATE md_meter set warranty_end_date = DATE_ADD(warranty_begin_date,INTERVAL 10 YEAR) where warranty_end_date = '1900-01-01'; 2 处理过程 2.1查看执行计划 很明显走的是索引的全表扫描,再加上数据库的隔离级别是RR的级别,并且warranty_end_date字段无索引,会造成全表的GAP锁,为了减少更新阶段对其它dml语句造成l

在SQL SERVER的查询语句中使用OR是否会导致不走索引查找(Index Seek)或索引失效(堆表走全表扫描 (Table Scan).聚集索引表走聚集索引扫描(Clustered Index Scan))呢?是否所有情况都是如此?又该如何优化呢? 下面我们通过一些简单的例子来分析理解这些现象.下面的实验环境为SQL SERVER 2008,如果在不同版本有所区别,欢迎指正.   堆表单索引 首先我们构建我们测试需要实验环境,具体情况如下所示: DROP TABLE TEST    CRE

在SQL SERVER的查询语句中使用OR是否会导致不走索引查找(Index Seek)或索引失效(堆表走全表扫描 (Table Scan).聚集索引表走聚集索引扫描(Clustered Index Scan))呢?是否所有情况都是如此?又该如何优化呢? 下面我们通过一些简单的例子来分析理解这些现象.下面的实验环境为SQL SERVER 2008,如果在不同版本有所区别,欢迎指正. 堆表单索引 首先我们构建我们测试需要实验环境,具体情况如下所示: DROP TABLE TEST )); CREA

<h3 class="title" style="box-sizing: inherit; margin: 8px 0px 15px; padding: 0px; border: 0px; outline: 0px; font-size: 21.3581px; vertical-align: baseline; font-weight: normal; color: rgb(85, 85, 85); line-height: 1.5; font-family: 'Ope

所以可以将 in 条件中 子查询转换成一张子表,从而通过 join 的形式进行条件限制.

1.binlog format 启用Row Based Replication(行复制)模式: SET GLOBAL binlog_format = 'ROW'; 如果你想永久的启用这个模式,请修改my.cnf 配置文件: [mysqld] binlog_format=ROW 2.在执行你的sql语句前,设置当前会话的隔离级别 SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED; INSERT INTO t1 SELECT ....;

大家好,我是小林. 最近重新补充了<MySQL 有哪些锁>文章内容: 增加记录锁.间隙锁.net-key 锁 增加插入意向锁 增加自增锁为 innodb_autoinc_lock_mode = 2 模式时,为什么主从环境会有不安全问题的说明 所以,现在内容还是比较全面的,基本把 MySQL 用到的锁都说了一遍,大家可以在复习复习. 这次,来说说 MySQL 的锁,主要是 Q&A 的形式,看起来会比较轻松. 不多 BB 了,发车! 在 MySQL 里,根据加锁的范围,可以分为全局锁.表级

update的where条件要把索引的字段带上,要不然就全表锁 文章目录 update的where条件要把索引的字段带上,要不然就全表锁        本文主要内容        背景        在学习中总结一下内容        关于锁的表        sql加锁思考点        InnoDB行锁实现方式 本文主要内容 报错了: java.sql.BatchUpdateException: Lock wait timeout exceeded; try restarting tran

首先什么是全表扫描和索引扫描?全表扫描所有数据过一遍才能显示数据结果,索引扫描就是索引,只需要扫描一部分数据就可以得到结果.如果数据没建立索引. 无索引的情况下搜索数据的速度和占用内存就会比用索引的检索慢和高.下面是一个例子 1:无索引的情况 Product表,里面没有任何索引,如下图: 从上图中,我悲剧的看到了,物理读是9次,也就说明走了9次硬盘,你也可以想到,走硬盘的目的是为了拿数据,逻辑读有1636次,要注意的是这里 的"次"是"页"的意思,也就是在内存中走了

1.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 涉及的列上建立索引. 2.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,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放

Mysql数据库的数据类型.索引.锁.事务和视图 数据的类型 1)数据类型: 数据长什么样? 数据需要多少空间来存放? 系统内置数据类型和用户定义数据类型 2)MySql 支持多种列类型: 数值类型 日期/时间类型 字符串(字符) 类型 3)选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要,三大原则: 更小的通常更好,尽量使用可正确存储数据的最小数据类型 简单就好,简单数据类型的操作通常需要更少的CPU 周期 尽量避免NULL,包含为NULL的列,对MySQL更难优化 4)整型 tinyint(m) 1

出处: 一步一步带你入门MySQL中的索引和锁 索引 索引常见的几种类型 索引常见的类型有哈希索引,有序数组索引,二叉树索引,跳表等等.本文主要探讨 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB 的索引结构. InnoDB的索引结构 在InnoDB中是通过一种多路搜索树——B+树实现索引结构的.在B+树中是只有叶子结点会存储数据,而且所有叶子结点会形成一个链表.而在InnoDB中维护的是一个双向链表. 你可能会有一个疑问,为什么使用 B+树 而不使用二叉树或者B树? 首先,我们知道访问磁盘需要访问到

1.Oracle访问表的方式 全表扫描.通过ROWID访问表.索引扫描 2.全表扫描(Full Table Scans, FTS) 为实现全表扫描,Oracle顺序地访问表中每条记录,并检查每一条记录是否满足WHERE语句的限制条件.ORACLE采用一次读入多个数据块(database block)的方式优化全表扫描,而不是只读取一个数据块,这极大的减少了I/O总次数,提高了系统的吞吐量,所以利用多块读的方法可以十分高效地实现全表扫描.需要注意的是只有在全表扫描的情况下才能使用多块读操作.在这种

1.模糊查询效率很低:原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like '%...%'(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低.解决办法:首先尽量避免模糊查询,如果因为业务需要一定要使用模糊查询,则至少保证不要使用全模糊查询,对于右模糊查询,即like '-%',是会使用索引的:左模糊like'%...'无法直接使用索引,但可以利用reverse + function index

1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like %...%(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低. 解决办法:首先       1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like ‘%...%’(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越

查询语句的时候尽量避免全表扫描,使用全扫描,索引扫描!会引起全表扫描的几种SQL如下 1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like ‘%...%’(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低. 解决办法:首先尽量避免模糊查询,如果因为业务需要一定要使用模糊查询,则至少保证不要使用全模糊查询,对于右模糊查询,即like ‘…%’,是会使用索引的:左模糊lik

1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like ‘%...%’(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低. 解决办法:首先尽量避免模糊查询,如果因为业务需要一定要使用模糊查询,则至少保证不要使用全模糊查询,对于右模糊查询,即like ‘…%’,是会使用索引的:左模糊like ‘%...’无法直接使用索引,但可以利用reverse + function in