mysql怎么分層語法 mysql觸發(fā)器語法
mysql語法
1 mysql 的存儲過程里，沒有固定的輸出語句，要輸出內(nèi)容，使用 select .. 形式即可；
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select var_a;
select column_a from tb_a limit 2;
2 存儲過程里，如果只是輸出內(nèi)容（不進行捕獲），用上邊1中的select即可；如果調(diào)用存儲過程后對輸出的值進行后續(xù)捕獲，則需使用 out 指定輸出參數(shù)；
3 @var_a 表示這是個會話變量，在存儲過程里可以直接設置值而不用聲明，如
set @var_a = 10;
但并不推薦在存儲過程里使用會話變量（因為這種變量在同一個mysql連接是都是生效的，執(zhí)行完存儲后仍存在），推薦使用聲明式的臨時變量，即以下方式：
declare var_a int;
set var_a = 10;
4 示例
drop PROCEDURE p_a;
create PROCEDURE p_a(out aa int)
begin
declare bb int;
set bb = 10;
select bb;
select * from t_student limit 1;
select CURRENT_DATE();
set aa = bb;
end;
#調(diào)用
set @temp = 50;
call p_a(@temp);
select @temp; #@temp 為會話變量，由存儲過程返回重設值了。
希望能解決您的問題。
MySQL分頁的sql語言怎么寫？
1、首先我們建立一個表表的數(shù)據(jù)，這個表里有25條數(shù)據(jù)，id從1到25。（下圖是部分截圖）
2、要分頁數(shù)據(jù)，首先我們假設一頁有10條數(shù)據(jù)，我們可以用mysql的 limit關鍵字來限定返回多少條數(shù)據(jù)。并且用order by來排序數(shù)據(jù)，這里用 id來排序。所以第一頁的sql可以如圖這樣寫。
3、執(zhí)行后得到的數(shù)據(jù)如圖，就是 id從1到10的前10條數(shù)據(jù)，因為我們是按id升序來排序的。
4、上面第一頁的sql是簡化的寫法，完整的寫法如圖，得到的結(jié)果和上圖的一模一樣。代碼里 limit 0, 10 的意思是從第一條數(shù)據(jù)開始，取10條數(shù)據(jù)。（注意的是第一條數(shù)據(jù)是從0開始的）
5、那么第二頁的數(shù)據(jù)，關鍵是要知道是從哪一條數(shù)據(jù)開始，可以用這個公式得到： (頁碼-1) ?* 每頁顯示多少條，即 （2-1) * 10 = 10, 所以sql語句如圖, limit 10, 10。
6、執(zhí)行后，結(jié)果正確，得到id從11到20的10條數(shù)據(jù)。
7、同理第三頁數(shù)據(jù)的sql如圖，br/就是 limit 20, 10。
8、查詢的結(jié)果如圖，因為這頁只剩下5條數(shù)據(jù)了，所以只顯示5條數(shù)據(jù)。如果你有更多頁的數(shù)據(jù)，后面的數(shù)據(jù)只需要按上面的公式，得到從哪行開始，就可以寫對應的sql語句了。
Mysql語法之分組數(shù)據(jù)
如何分組數(shù)據(jù)，以便能匯總表內(nèi)容的子集。這涉及兩個新SELECT語句子句，分別是GROUP BY子句和HAVING子句。
分組允許把數(shù)據(jù)分為多個邏輯組，以便能對每個組進行聚集計算。
分組是在SELECT語句的GROUP BY 子句中建立的。
來看例子理解：
mysqlselect vend_id,COUNT(*) AS num_prods from products group by vend_id;
也就是不同的Id的商品總數(shù)都能分別查出來。
除了能用GROUP BY分組數(shù)據(jù)外，Mysql還允許過濾分組，規(guī)定包括哪些分組，排除哪些分組。
也就是HAVING子句。
mysqlselect cust_id,COUNT( /) AS orders from orders uGROUP BY/u cust_id uHAVING/u COUNT( /) =2;
注意：這里HAVING換成WHERE是不管用的。HAVING針對于分組。
WHERE在數(shù)據(jù)分組前進行過濾，HAVING在數(shù)據(jù)分組后進行過濾。
那么咱么看看怎么混合WHERE和HAVING。
mysqlselect vend_id, COUNT( / ) AS num_prods from products uwhere prod_price=10 group by/u vend_id HAVING COUNT( /) =2;
mysqlselect order_num,SUM(quantity*item_price) AS ordertotal
from orderitems
GROUP BY order_num
HAVING SUM(quantity*item_price) =50
order by ordertotal;
mysql 核心內(nèi)容-上
1、SQL語句執(zhí)行流程
MySQL大體上可分為Server層和存儲引擎層兩部分。
Server層：
連接器：TCP握手后服務器來驗證登陸用戶身份，A用戶創(chuàng)建連接后，管理員對A用戶權限修改了也不會影響到已經(jīng)創(chuàng)建的鏈接權限，必須重新登陸。
查詢緩存：查詢后的結(jié)果存儲位置，MySQL8.0版本以后已經(jīng)取消，因為查詢緩存失效太頻繁，得不償失。
分析器：根據(jù)語法規(guī)則，判斷你輸入的這個SQL語句是否滿足MySQL語法。
優(yōu)化器：多種執(zhí)行策略可實現(xiàn)目標，系統(tǒng)自動選擇最優(yōu)進行執(zhí)行。
執(zhí)行器：判斷是否有權限，將最終任務提交到存儲引擎。
存儲引擎層
負責數(shù)據(jù)的存儲和提取。其架構(gòu)模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多個存儲引擎?，F(xiàn)在最常用的存儲引擎是InnoDB，它從MySQL 5.5.5版本開始成為了默認存儲引擎(經(jīng)常用的也是這個)。
SQL執(zhí)行順序
2、BinLog、RedoLog、UndoLog
BinLog
BinLog是記錄所有數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)變更（例如create、alter table）以及表數(shù)據(jù)修改(insert、update、delete)的二進制日志，主從數(shù)據(jù)庫同步用到的都是BinLog文件。BinLog日志文件有三種模式。
STATEMENT 模式
內(nèi)容：binlog 記錄可能引起數(shù)據(jù)變更的 sql 語句
優(yōu)勢：該模式下，因為沒有記錄實際的數(shù)據(jù)，所以日志量很少 IO 都消耗很低，性能是最優(yōu)的
劣勢：但有些操作并不是確定的，比如 uuid() 函數(shù)會隨機產(chǎn)生唯一標識，當依賴 binlog 回放時，該操作生成的數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)必然是不同的，此時可能造成無法預料的后果。
ROW 模式
內(nèi)容：在該模式下，binlog 會記錄每次操作的源數(shù)據(jù)與修改后的目標數(shù)據(jù)，StreamSets就要求該模式。
優(yōu)勢：可以絕對精準的還原，從而保證了數(shù)據(jù)的安全與可靠，并且復制和數(shù)據(jù)恢復過程可以是并發(fā)進行的
劣勢：缺點在于 binlog 體積會非常大，同時，對于修改記錄多、字段長度大的操作來說，記錄時性能消耗會很嚴重。閱讀的時候也需要特殊指令來進行讀取數(shù)據(jù)。
MIXED 模式
內(nèi)容：是對上述STATEMENT 跟 ROW 兩種模式的混合使用。
細節(jié)：對于絕大部分操作，都是使用 STATEMENT 來進行 binlog 沒有記錄，只有以下操作使用 ROW 來實現(xiàn)：表的存儲引擎為 NDB，使用了uuid() 等不確定函數(shù)，使用了 insert delay 語句，使用了臨時表
主從同步流程：
1、主節(jié)點必須啟用二進制日志，記錄任何修改了數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的事件。
2、從節(jié)點開啟一個線程（I/O Thread)把自己扮演成 mysql 的客戶端，通過 mysql 協(xié)議，請求主節(jié)點的二進制日志文件中的事件 。
3、主節(jié)點啟動一個線程（dump Thread），檢查自己二進制日志中的事件，跟對方請求的位置對比，如果不帶請求位置參數(shù)，則主節(jié)點就會從第一個日志文件中的第一個事件一個一個發(fā)送給從節(jié)點。
4、從節(jié)點接收到主節(jié)點發(fā)送過來的數(shù)據(jù)把它放置到中繼日志（Relay log）文件中。并記錄該次請求到主節(jié)點的具體哪一個二進制日志文件內(nèi)部的哪一個位置（主節(jié)點中的二進制文件會有多個）。
5、從節(jié)點啟動另外一個線程（sql Thread ），把 Relay log 中的事件讀取出來，并在本地再執(zhí)行一次。
mysql默認的復制方式是異步的，并且復制的時候是有并行復制能力的。主庫把日志發(fā)送給從庫后不管了，這樣會產(chǎn)生一個問題就是假設主庫掛了，從庫處理失敗了，這時候從庫升為主庫后，日志就丟失了。由此產(chǎn)生兩個概念。
全同步復制
主庫寫入binlog后強制同步日志到從庫，所有的從庫都執(zhí)行完成后才返回給客戶端，但是很顯然這個方式的話性能會受到嚴重影響。
半同步復制
半同步復制的邏輯是這樣，從庫寫入日志成功后返回ACK確認給主庫，主庫收到至少一個從庫的確認就認為寫操作完成。
還可以延伸到由于主從配置不一樣、主庫大事務、從庫壓力過大、網(wǎng)絡震蕩等造成主備延遲，如何避免這個問題？主備切換的時候用可靠性優(yōu)先原則還是可用性優(yōu)先原則？如何判斷主庫Crash了？互為主備的情況下如何避免主備循環(huán)復制？被刪庫跑路了如何正確恢復？( o )… 感覺越來越扯到DBA的活兒上去了。
RedoLog
可以先通過下面demo理解：
飯點記賬可以把賬單寫在賬本上也可以寫在粉板上。有人賒賬或者還賬的話，一般有兩種做法：
1、直接把賬本翻出來，把這次賒的賬加上去或者扣除掉。
2、先在粉板上記下這次的賬，等打烊以后再把賬本翻出來核算。
生意忙時選后者，因為前者太麻煩了。得在密密麻麻的記錄中找到這個人的賒賬總額信息，找到之后再拿出算盤計算，最后再將結(jié)果寫回到賬本上。
同樣在MySQL中如果每一次的更新操作都需要寫進磁盤，然后磁盤也要找到對應的那條記錄，然后再更新，整個過程IO成本、查找成本都很高。而粉板和賬本配合的整個過程就是MySQL用到的是Write-Ahead Logging 技術，它的關鍵點就是先寫日志，再寫磁盤。此時賬本 = BinLog，粉板 = RedoLog。
1、 記錄更新時，InnoDB引擎就會先把記錄寫到RedoLog（粉板）里面，并更新內(nèi)存。同時，InnoDB引擎會在空閑時將這個操作記錄更新到磁盤里面。
2、 如果更新太多RedoLog處理不了的時候，需先將RedoLog部分數(shù)據(jù)寫到磁盤，然后擦除RedoLog部分數(shù)據(jù)。RedoLog類似轉(zhuǎn)盤。
RedoLog有write pos 跟checkpoint
write pos ：是當前記錄的位置，一邊寫一邊后移，寫到第3號文件末尾后就回到0號文件開頭。
check point：是當前要擦除的位置，也是往后推移并且循環(huán)的，擦除記錄前要把記錄更新到數(shù)據(jù)文件。
write pos和check point之間的是粉板上還空著的部分，可以用來記錄新的操作。如果write pos追上checkpoint，表示粉板滿了，這時候不能再執(zhí)行新的更新，得停下來先擦掉一些記錄，把checkpoint推進一下。
有了redo log，InnoDB就可以保證即使數(shù)據(jù)庫發(fā)生異常重啟，之前提交的記錄都不會丟失，這個能力稱為crash-safe。 redolog兩階段提交：為了讓binlog跟redolog兩份日志之間的邏輯一致。提交流程大致如下：
1 prepare階段 -- 2 寫binlog -- 3 commit
當在2之前崩潰時，重啟恢復后發(fā)現(xiàn)沒有commit，回滾。備份恢復：沒有binlog 。一致
當在3之前崩潰時，重啟恢復發(fā)現(xiàn)雖沒有commit，但滿足prepare和binlog完整，所以重啟后會自動commit。備份：有binlog. 一致
binlog跟redolog區(qū)別：
redo log是InnoDB引擎特有的；binlog是MySQL的Server層實現(xiàn)的，所有引擎都可以使用。
redo log是物理日志，記錄的是在某個數(shù)據(jù)頁上做了什么修改；binlog是邏輯日志，記錄的是這個語句的原始邏輯，比如給ID=2這一行的c字段加1。
redo log是循環(huán)寫的，空間固定會用完；binlog是可以追加寫入的。追加寫是指binlog文件寫到一定大小后會切換到下一個，并不會覆蓋以前的日志。
UndoLog
UndoLog 一般是邏輯日志，主要分為兩種：
insert undo log
代表事務在insert新記錄時產(chǎn)生的undo log, 只在事務回滾時需要，并且在事務提交后可以被立即丟棄
update undo log
事務在進行update或delete時產(chǎn)生的undo log; 不僅在事務回滾時需要，在快照讀時也需要；所以不能隨便刪除，只有在快速讀或事務回滾不涉及該日志時，對應的日志才會被purge線程統(tǒng)一清除
3、MySQL中的索引
索引的常見模型有哈希表、有序數(shù)組和搜索樹。
哈希表：一種以KV存儲數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，只適合等值查詢，不適合范圍查詢。
有序數(shù)組：只適用于靜態(tài)存儲引擎，涉及到插入的時候比較麻煩?？梢詤⒖糐ava中的ArrayList。
搜索樹：按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的二叉樹來存儲數(shù)據(jù)，不過此時是N叉樹(B+樹)。廣泛應用在存儲引擎層中。
B+樹比B樹優(yōu)勢在于：
B+ 樹非葉子節(jié)點存儲的只是索引，可以存儲的更多。B+樹比B樹更加矮胖，IO次數(shù)更少。
B+ 樹葉子節(jié)點前后管理，更加方便范圍查詢。同時結(jié)果都在葉子節(jié)點，查詢效率穩(wěn)定。
B+樹中更有利于對數(shù)據(jù)掃描，可以避免B樹的回溯掃描。
索引的優(yōu)點：
1、唯一索引可以保證每一行數(shù)據(jù)的唯一性
2、提高查詢速度
3、加速表與表的連接
4、顯著的減少查詢中分組和排序的時間
5、通過使用索引，可以在查詢的過程中，使用優(yōu)化隱藏器，提高系統(tǒng)的性能。
索引的缺點：
1、創(chuàng)建跟維護都需要耗時
2、創(chuàng)建索引時，需要對表加鎖，在鎖表的同時，可能會影響到其他的數(shù)據(jù)操作
3、 索引需要磁盤的空間進行存儲，磁盤占用也很快。
4、當對表中的數(shù)據(jù)進行CRUD的時，也會觸發(fā)索引的維護，而維護索引需要時間，可能會降低數(shù)據(jù)操作性能
索引設計的原則不應該：
1、索引不是越多越好。索引太多，維護索引需要時間跟空間。
2、 頻繁更新的數(shù)據(jù)，不宜建索引。
3、數(shù)據(jù)量小的表沒必要建立索引。
應該：
1、重復率小的列建議生成索引。因為重復數(shù)據(jù)少，索引樹查詢更有效率，等價基數(shù)越大越好。
2、數(shù)據(jù)具有唯一性，建議生成唯一性索引。在數(shù)據(jù)庫的層面，保證數(shù)據(jù)正確性
3、頻繁group by、order by的列建議生成索引?？梢源蠓岣叻纸M和排序效率
4、經(jīng)常用于查詢條件的字段建議生成索引。通過索引查詢，速度更快
索引失效的場景
1、模糊搜索：左模糊或全模糊都會導致索引失效，比如'%a'和'%a%'。但是右模糊是可以利用索引的，比如'a%' 。
2、隱式類型轉(zhuǎn)換：比如select * from t where name = xxx , name是字符串類型，但是沒有加引號，所以是由MySQL隱式轉(zhuǎn)換的，所以會讓索引失效 3、當語句中帶有or的時候：比如select * from t where name=‘sw’ or age=14
4、不符合聯(lián)合索引的最左前綴匹配：(A,B,C)的聯(lián)合索引，你只where了C或B或只有B,C
關于索引的知識點：
主鍵索引：主鍵索引的葉子節(jié)點存的是整行數(shù)據(jù)信息。在InnoDB里，主鍵索引也被稱為聚簇索引（clustered index）。主鍵自增是無法保證完全自增的哦，遇到唯一鍵沖突、事務回滾等都可能導致不連續(xù)。
唯一索引：以唯一列生成的索引，該列不允許有重復值，但允許有空值(NULL)
普通索引跟唯一索引查詢性能：InnoDB的數(shù)據(jù)是按數(shù)據(jù)頁為單位來讀寫的，默認每頁16KB，因此這兩種索引查詢數(shù)據(jù)性能差別微乎其微。
change buffer：普通索引用在更新過程的加速，更新的字段如果在緩存中，如果是普通索引則直接更新即可。如果是唯一索引需要將所有數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存來確保不違背唯一性，所以盡量用普通索引。
非主鍵索引：非主鍵索引的葉子節(jié)點內(nèi)容是主鍵的值。在InnoDB里，非主鍵索引也被稱為二級索引（secondary index）
回表：先通過數(shù)據(jù)庫索引掃描出數(shù)據(jù)所在的行，再通過行主鍵id取出索引中未提供的數(shù)據(jù)，即基于非主鍵索引的查詢需要多掃描一棵索引樹。
覆蓋索引：如果一個索引包含（或者說覆蓋）所有需要查詢的字段的值，我們就稱之為覆蓋索引。
聯(lián)合索引：相對單列索引，組合索引是用多個列組合構(gòu)建的索引，一次性最多聯(lián)合16個。
最左前綴原則：對多個字段同時建立的組合索引(有順序，ABC，ACB是完全不同的兩種聯(lián)合索引) 以聯(lián)合索引(a,b,c)為例，建立這樣的索引相當于建立了索引a、ab、abc三個索引。另外組合索引實際還是一個索引，并非真的創(chuàng)建了多個索引，只是產(chǎn)生的效果等價于產(chǎn)生多個索引。
索引下推：MySQL 5.6引入了索引下推優(yōu)化，可以在索引遍歷過程中，對索引中包含的字段先做判斷，過濾掉不符合條件的記錄，減少回表字數(shù)。
索引維護：B+樹為了維護索引有序性涉及到頁分裂跟頁合并。增刪數(shù)據(jù)時需考慮頁空間利用率。
自增主鍵：一般會建立與業(yè)務無關的自增主鍵，不會觸發(fā)葉子節(jié)點分裂。
延遲關聯(lián)：通過使用覆蓋索引查詢返回需要的主鍵，再根據(jù)主鍵關聯(lián)原表獲得需要的數(shù)據(jù)。
InnoDB存儲: * .frm文件是一份定義文件，也就是定義數(shù)據(jù)庫表是一張怎么樣的表。*.ibd文件則是該表的索引，數(shù)據(jù)存儲文件，既該表的所有索引樹，所有行記錄數(shù)據(jù)都存儲在該文件中。
MyISAM存儲：* .frm文件是一份定義文件，也就是定義數(shù)據(jù)庫表是一張怎么樣的表。* .MYD文件是MyISAM存儲引擎表的所有行數(shù)據(jù)的文件。* .MYI文件存放的是MyISAM存儲引擎表的索引相關數(shù)據(jù)的文件。MyISAM引擎下，表數(shù)據(jù)和表索引數(shù)據(jù)是分開存儲的。
MyISAM查詢：在MyISAM下，主鍵索引和輔助鍵索引都屬于非聚簇索引。查詢不管是走主鍵索引，還是非主鍵索引，在葉子結(jié)點得到的都是目的數(shù)據(jù)的地址，還需要通過該地址，才能在數(shù)據(jù)文件中找到目的數(shù)據(jù)。
PS：InnoDB支持聚簇索引，MyISAM不支持聚簇索引
4、SQL事務隔離級別
ACID的四個特性
原子性（Atomicity）：把多個操作放到一個事務中，保證這些操作要么都成功，要么都不成功
一致性（Consistency）：理解成一串對數(shù)據(jù)進行操作的程序執(zhí)行下來，不會對數(shù)據(jù)產(chǎn)生不好的影響，比如憑空產(chǎn)生，或消失
隔離性（Isolation，又稱獨立性）：隔離性的意思就是多個事務之間互相不干擾，即使是并發(fā)事務的情況下，他們只是兩個并發(fā)執(zhí)行沒有交集，互不影響的東西；當然實現(xiàn)中，也不一定需要這么完整隔離性，即不一定需要這么的互不干擾，有時候還是允許有部分干擾的。所以MySQL可以支持4種事務隔離性
持久性（Durability）：當某個操作操作完畢了，那么結(jié)果就是這樣了，并且這個操作會持久化到日志記錄中
PS：ACID中C與CAP定理中C的區(qū)別
ACID的C著重強調(diào)單數(shù)據(jù)庫事務操作時，要保證數(shù)據(jù)的完整和正確性，數(shù)據(jù)不會憑空消失跟增加。CAP 理論中的C指的是對一個數(shù)據(jù)多個備份的讀寫一致性
事務操作可能會出現(xiàn)的數(shù)據(jù)問題
1、臟讀(dirty read)：B事務更改數(shù)據(jù)還未提交，A事務已經(jīng)看到并且用了。B事務如果回滾，則A事務做錯了
2、 不可重復讀(non-repeatable read)：不可重復讀的重點是修改: 同樣的條件, 你讀取過的數(shù)據(jù), 再次讀取出來發(fā)現(xiàn)值不一樣了，只需要鎖住滿足條件的記錄
3、 幻讀(phantom read)：事務A先修改了某個表的所有紀錄的狀態(tài)字段為已處理，未提交；事務B也在此時新增了一條未處理的記錄，并提交了；事務A隨后查詢記錄，卻發(fā)現(xiàn)有一條記錄是未處理的造成幻讀現(xiàn)象，幻讀僅專指新插入的行?；米x會造成語義上的問題跟數(shù)據(jù)一致性問題。
4、 在可重復讀RR隔離級別下，普通查詢是快照讀，是不會看到別的事務插入的數(shù)據(jù)的。因此，幻讀在當前讀下才會出現(xiàn)。要用間隙鎖解決此問題。
在說隔離級別之前，你首先要知道，你隔離得越嚴實，效率就會越低。因此很多時候，我們都要在二者之間尋找一個平衡點。SQL標準的事務隔離級別由低到高如下： 上圖從上到下的模式會導致系統(tǒng)的并行性能依次降低，安全性依次提高。
讀未提交：別人改數(shù)據(jù)的事務尚未提交，我在我的事務中也能讀到。
讀已提交(Oracle默認)：別人改數(shù)據(jù)的事務已經(jīng)提交，我在我的事務中才能讀到。
可重復讀(MySQL默認)：別人改數(shù)據(jù)的事務已經(jīng)提交，我在我的事務中也不去讀，以此保證重復讀一致性。
串行：我的事務尚未提交，別人就別想改數(shù)據(jù)。
標準跟實現(xiàn)：上面都是關于事務的標準，但是每一種數(shù)據(jù)庫都有不同的實現(xiàn)，比如MySQL InnDB 默認為RR級別，但是不會出現(xiàn)幻讀。因為當事務A更新了所有記錄的某個字段，此時事務A會獲得對這個表的表鎖，因為事務A還沒有提交，所以事務A獲得的鎖沒有釋放，此時事務B在該表插入新記錄，會因為無法獲得該表的鎖，則導致插入操作被阻塞。只有事務A提交了事務后，釋放了鎖，事務B才能進行接下去的操作。所以可以說 MySQL的RR級別的隔離是已經(jīng)實現(xiàn)解決了臟讀，不可重復讀和幻讀的。
5、MySQL中的鎖
無論是Java的并發(fā)編程還是數(shù)據(jù)庫的并發(fā)操作都會涉及到鎖，研發(fā)人員引入了悲觀鎖跟樂觀鎖這樣一種鎖的設計思想。
悲觀鎖：
優(yōu)點：適合在寫多讀少的并發(fā)環(huán)境中使用，雖然無法維持非常高的性能，但是在樂觀鎖無法提更好的性能前提下，可以做到數(shù)據(jù)的安全性
缺點：加鎖會增加系統(tǒng)開銷，雖然能保證數(shù)據(jù)的安全，但數(shù)據(jù)處理吞吐量低，不適合在讀書寫少的場合下使用
樂觀鎖：
優(yōu)點：在讀多寫少的并發(fā)場景下，可以避免數(shù)據(jù)庫加鎖的開銷，提高DAO層的響應性能，很多情況下ORM工具都有帶有樂觀鎖的實現(xiàn)，所以這些方法不一定需要我們?nèi)藶榈娜崿F(xiàn)。
缺點：在寫多讀少的并發(fā)場景下，即在寫操作競爭激烈的情況下，會導致CAS多次重試，沖突頻率過高，導致開銷比悲觀鎖更高。
實現(xiàn)：數(shù)據(jù)庫層面的樂觀鎖其實跟CAS思想類似， 通數(shù)據(jù)版本號或者時間戳也可以實現(xiàn)。
數(shù)據(jù)庫并發(fā)場景主要有三種：
讀-讀：不存在任何問題，也不需要并發(fā)控制
讀-寫：有隔離性問題，可能遇到臟讀，幻讀，不可重復讀
寫-寫：可能存更新丟失問題，比如第一類更新丟失，第二類更新丟失
兩類更新丟失問題：
第一類更新丟失：事務A的事務回滾覆蓋了事務B已提交的結(jié)果 第二類更新丟失：事務A的提交覆蓋了事務B已提交的結(jié)果
為了合理貫徹落實鎖的思想，MySQL中引入了雜七雜八的各種鎖：
鎖分類
MySQL支持三種層級的鎖定，分別為
表級鎖定
MySQL中鎖定粒度最大的一種鎖，最常使用的MYISAM與INNODB都支持表級鎖定。
頁級鎖定
是MySQL中鎖定粒度介于行級鎖和表級鎖中間的一種鎖，表級鎖速度快，但沖突多，行級沖突少，但速度慢。所以取了折衷的頁級，一次鎖定相鄰的一組記錄。
行級鎖定
Mysql中鎖定粒度最細的一種鎖，表示只針對當前操作的行進行加鎖。行級鎖能大大減少數(shù)據(jù)庫操作的沖突。其加鎖粒度最小，但加鎖的開銷也最大行級鎖不一定比表級鎖要好：鎖的粒度越細，代價越高，相比表級鎖在表的頭部直接加鎖，行級鎖還要掃描找到對應的行對其上鎖，這樣的代價其實是比較高的，所以表鎖和行鎖各有所長。
MyISAM中的鎖
雖然MySQL支持表，頁，行三級鎖定，但MyISAM存儲引擎只支持表鎖。所以MyISAM的加鎖相對比較開銷低，但數(shù)據(jù)操作的并發(fā)性能相對就不高。但如果寫操作都是尾插入，那還是可以支持一定程度的讀寫并發(fā)
從MyISAM所支持的鎖中也可以看出，MyISAM是一個支持讀讀并發(fā)，但不支持通用讀寫并發(fā)，寫寫并發(fā)的數(shù)據(jù)庫引擎，所以它更適合用于讀多寫少的應用場合，一般工程中也用的較少。
InnoDB中的鎖
該模式下支持的鎖實在是太多了，具體如下：
共享鎖和排他鎖 (Shared and Exclusive Locks)
意向鎖（Intention Locks）
記錄鎖（Record Locks）
間隙鎖（Gap Locks）
臨鍵鎖 （Next-Key Locks）
插入意向鎖（Insert Intention Locks）
主鍵自增鎖 (AUTO-INC Locks)
空間索引斷言鎖（Predicate Locks for Spatial Indexes）
舉個栗子，比如行鎖里的共享鎖跟排它鎖：lock in share modle 共享讀鎖：
為了確保自己查到的數(shù)據(jù)沒有被其他的事務正在修改，也就是說確保查到的數(shù)據(jù)是最新的數(shù)據(jù)，并且不允許其他人來修改數(shù)據(jù)。但是自己不一定能夠修改數(shù)據(jù)，因為有可能其他的事務也對這些數(shù)據(jù)使用了 in share mode 的方式上了S 鎖。如果不及時的commit 或者rollback 也可能會造成大量的事務等待。
for update排它寫鎖:
為了讓自己查到的數(shù)據(jù)確保是最新數(shù)據(jù)，并且查到后的數(shù)據(jù)只允許自己來修改的時候，需要用到for update。相當于一個 update 語句。在業(yè)務繁忙的情況下，如果事務沒有及時的commit或者rollback 可能會造成其他事務長時間的等待，從而影響數(shù)據(jù)庫的并發(fā)使用效率。
Gap Lock間隙鎖：
1、行鎖只能鎖住行，如果在記錄之間的間隙插入數(shù)據(jù)就無法解決了，因此MySQL引入了間隙鎖(Gap Lock)。間隙鎖是左右開區(qū)間。間隙鎖之間不會沖突。
2、間隙鎖和行鎖合稱NextKeyLock，每個NextKeyLock是前開后閉區(qū)間。
間隙鎖加鎖原則(學完忘那種)：
1、加鎖的基本單位是 NextKeyLock，是前開后閉區(qū)間。
2、查找過程中訪問到的對象才會加鎖。
3、索引上的等值查詢，給唯一索引加鎖的時候，NextKeyLock退化為行鎖。
4、索引上的等值查詢，向右遍歷時且最后一個值不滿足等值條件的時候，NextKeyLock退化為間隙鎖。
5、唯一索引上的范圍查詢會訪問到不滿足條件的第一個值為止。
當前題目：mysql怎么分層語法 mysql觸發(fā)器語法
文章出自：http://redsoil1982.com.cn/article28/dophijp.html
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