1.切换到information_schema database中，如下 List-1 mysql> select database(); +--------------------+ | database...List-2 | INNODB_TRX | | INNODB_LOCKS | | INNODB_LOCK_WAITS...| List-2中的这几个表与InnoDB的事物、锁、锁等待有关。 ...这几个表中的数据，只有有应用调用MySQL时才会看到。 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...1、锁表发生在insert update 、delete 中 2、锁表的原理是 数据库使用独占式封锁机制，当执行上面的语句时，对表进行锁住，直到发生commite 或者 回滚 或者退出数据库用户...3、锁表的原因 第一、 A程序执行了对 tableA 的 insert ，并还未 commite时，B程序也对tableA 进行insert 则此时会发生资源正忙的异常 就是锁表...第二、锁表常发生于并发而不是并行（并行时，一个线程操作数据库时，另一个线程是不能操作数据库的，cpu 和i/o 分配原则） 4、减少锁表的概率， 1》减少insert 、update 、delete
上述问题也解决了。...然而运行结果： com.mysql.cj.jdbc.exceptions.MySQLTransactionRollbackException: Lock wait timeout exceeded; try...restarting transaction 原因分析 锁超时了，为什么会有锁呢？...外层事务对表的更新锁住了表的行，外层事务还没有提交，就调用了内层事务updatePutInStorage,内层事务调用了updatePutInStorage。...updatePutInStorage需要更新订单的入库状态,此时外层事务锁住了该表，所以更新订单的入库状态无法更新。
mysql查看被锁住的表 查询是否锁表 show OPEN TABLES where In_use > 0; 查看所有进程 MySQL: show processlist; mariabd: show...full processlist; 查询到相对应的进程===然后 kill id 杀掉指定mysql连接的进程号 kill $pid 查看正在锁的事务 SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS...; 查看等待锁的事务 SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCK_WAITS; 查看innodb引擎的运行时信息 show engine innodb...status\G; 查看造成死锁的sql语句，分析索引情况，然后优化sql语句； 查看服务器状态 show status like '%lock%'; 查看超时时间： show variables like
一旦DDL操作因获取不到MDL被阻塞，后续其它针对该表的其它操作都会被阻塞。典型如下，如阻塞稍久的话，我们会看到Threads_running飙升，CPU告警。...减少DDL被阻塞的概率。 MDL引入的背景 MDL是MySQL 5.5.3引入的，主要用于解决两个问题， RR事务隔离级别下不可重复读的问题 如下所示，演示环境，MySQL 5.5.0。...需要注意的是，MDL不仅仅适用于表，同样也适用于其它对象，如下表所示，其中，"等待状态"对应的是"show processlist"中的State。...为了提高数据库的并发度，MDL被细分为了11种类型。...这也就是为什么DDL操作被阻塞时，后续其它操作也会被阻塞。 关于MDL的补充 1. MDL的最大等待时间由lock_wait_timeout参数决定，其默认值为31536000（365天）。
%'; 命令来查看： 我们进入到这个目录下，就可以看到我们定义的所有数据库了，一个数据库就是一个文件夹，一个库中，有其对应的表的信息，如下： 在 MySQL 中，如果存储引擎是 MyISAM，那么在...为了解决这个问题，我们可以利用 MySQL 的分区功能，在物理上将这一张表对应的文件，分割成许多小块，如此，当我们查找一条数据时，就不用在某一个文件中进行整个遍历了，我们只需要知道这条数据位于哪一个数据块...每张表中的数据是不完整的，数据被拆分到了不同的 DB 中去了。...从 MySQL5.6.1 开始，have_partitioning 参数已经被去掉了，而是用 SHOW PLUGINS 来代替。...，我们进入到 /var/lib/mysql/test08 文件夹中，来看刚刚创建的表文件： 可以看到，此时的数据文件分为好几个了。
前言 在上一篇文章《MySQL next-key lock 加锁范围是什么？》...中已经介绍了主键索引的加锁范围，现在来回顾一下： 加锁时，会先给表添加意向锁，IX 或 IS； 加锁是如果是多个范围，是分开加了多个锁，每个范围都有锁；（这个可以实践下 id < 20 的情况） 主键等值查询...mysql> begin; select * from t where a > 110 and a < 114 for update; 诶？？？ 奇了怪了！ 我唯一能想到的原因就是前开后闭了。...之前还说这个 bug 在 8.0.18 被修复了，并优化成了前开后开区间，这直接打脸，明摆着没有修复。...因为主键上的 next-key 的 bug 被修复了，同时优化了前开后闭区间为前开后开区间，而非主键唯一索引上这个 bug 没有被修复，所以没有优化。 嗯~ 大概就是这样吧！ - -
具体的调优参数内容较多，具体可参考官方文档，这里介绍一些比较重要的参数： back_log：back_log 值指出在 MySQL 暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。...同时目前很多拆分的解决方案同时也兼顾考虑了读写分离。...缓存 缓存可以发生在这些层次： MySQL 内部：在系统调优参数介绍了相关设置； 数据访问层：比如 MyBatis 针对 SQL 语句做缓存，而 Hibernate 可以精确到单个记录，这里缓存的对象主要是持久化对象...库内分表，仅仅是单纯的解决了单一表数据过大的问题，由于没有把表的数据分布到不同的机器上，因此对于减轻 MySQL 服务器的压力来说，并没有太大的作用，大家还是竞争同一个物理机上的 IO、CPU、网络，这个就要通过分库来解决...解决方案 由于水平拆分牵涉的逻辑比较复杂，当前也有了不少比较成熟的解决方案。这些方案分为两大类：客户端架构和代理架构。
Before MySQL 5.5.3, when a transaction acquired the equivalent of a metadata lock for a table used within...另外一个session 对A表进行alter，出现waiting for table metadata lock ---- MySQL版本为5.6.12。...如果是产品环境的核心表出现了这样的锁等待队列，就会造成灾难性的后果。...这是最基本的一种情形，这个和mysql 5.6中的online ddl并不冲突。...这很可能是因为在一个显式的事务中，对TableA进行了一个失败的操作（比如查询了一个不存在的字段），这时事务没有开始，但是失败语句获取到的锁依然有效。
SQL 语句执行过程中 MySQL 自行创建的是内部临时表，explain 输出结果的 Extra 列出现了 Using temporary 就说明 SQL 语句执行时使用了内部临时表。...为了描述方便，本文后续内容中临时表和内部临时表意思一样，都表示 SQL 语句执行过程中 MySQL 自行创建的临时表。 本文内容基于 MySQL 5.7.35 源码。 1....得益于 MEMORY 引擎的记录长度固定，判断内存临时表占用的空间是否超过阈值就很简单了。...第 6 小节，介绍了临时表中会为 group by、distinct 字段建立唯一索引，如果 group by 或 distinct 索引字段数量、单个字段长度、索引记录长度超过了限制，就不建立唯一索引了...第 7 小节，介绍了 2 个系统变量 created_tmp_tables、created_tmp_disk_tables 可以用于查看 MySQL 临时表的使用情况，以及可以通过调整 tmp_table_size
show open tables where in_use > 0 命令可以查询锁表。 in_use 为 1 表示这个表同时被两个用户使用，一个正在用，一个在锁定中。...-- 为md_class表增加个写锁定 lock tables md_class write; -- 查看锁表 show open tables where in_use > 0; -- 表解锁 unlock...tables; 查看锁表： 特殊情况下的锁定是线程阻塞导致的，查询锁表都查不出来，一直转圈，即使查询出也无法解锁，需要强制杀掉阻塞的线程。...通过 kill + trx_mysql_thread_id 可以直接把对应的进程杀掉。 例：kill 3886;
本文目录 问题缘起 排查思路 问题发现 问题缘起 同事在客户现场利用DTS工具，从A实例将数据迁移到B实例过程中，发现几乎稍大点的表在迁移完成后，目标端表空间大小差不多都是源端的3倍，也就是说表空间膨胀了...排查思路 对这篇文章 《叶问》第16期 有印象的话，应该还能记得，数据迁移（导入导出）过程中，也包括主从复制场景，导致表空间膨胀的原因有几种： MySQL表默认是InnoDB引擎且目前索引只支持B+树索引...因素3、4、5，不存在，两边表结构一致。 因素6，不存在，原因同2。 因素7，不存在，每个表都有自增ID作为主键。 排查到这里，就显得有点诡异了，似乎遇到了玄学问题。...并顺手给负责SQL优化器的同学提了个feature request（MySQL bug#109087），希望能在遇到上述倒序INSERT的情况下，自动完成SQL改写，改倒序为正序（或者说，INSERT的顺序和表主键定义的顺序一致...，通常都是正序的INT），也就可以完美避开这类风险了。
在一个业务功能中要求先清空一张基础表（user表）再插入一批新数据。 在删除过程中报错为其它表有外键引用，无法删除。 于是，查询库中哪些表引用了 user 表中的主键为外键。...从 INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE 表中查。...select * from INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE where REFERENCED_TABLE_NAME='被引用表的表名' 如图 红色框中是当前连接中的数据库...，黄框中的是引用了 user 表为外键的其它表，蓝色框中的是黄框中表的外键字段。...要想删除 user 表中的数据，就要先删除后面 2 个框中的外键引用。
背景事情是这样的，在公司内部新开发了一个功能还没有上线，目前部署在测试环境，Node服务会开启一个定时任务，每5分钟会处理好一部分数据写入到mysql数据库中。...此时的天都已经黑了，可是问题还没解决，只能继续面向百度编程了，此时搜索到也有同一个人遇到这样的问题，他的解决方案是修改表名称，这时候也只能死马当作活马医了。...结果出意外的恢复正常写入以及更新了。为什么更改了表名称后就正常呢，思来想去也想不出为什么。结果今天在重新部署服务的时候看了一眼历史部署记录，发现了端倪。...基本就可以断定和此次部署有很大的关系，由于公司内部的部署方案有docker和虚拟机两种方式，导致每个时间段都会有两个定时任务同时执行，由于数据处理的过程中需要查询第三方数据，最后两边写入的时间会存在一定的延时，导致写好的数据被另一边执行了删除的逻辑...这也是为什么修改了表名称后就正常了，因为那台服务器上面还是旧的代码，新增删除不能读到之前的那张表了，问题到此终于是告一段落了。
MYSQL 中有一个重要的特性就是锁，如何认识到锁的概念对于使用MYSQL有着重要的意义，针对与锁的认识，以及发现我们需要通过MYSQL本身的performance_schema 中的表来了解，不熟悉这一个系列的同学可以去从之前的...MYSQL的锁可以从 metadata 和 表锁开始。...，这里就不在网下扩展了。...那么除此以外，我们在MYSQL的操作中的死锁的问题，怎么分析在MYSQL8 中祭出了表 1 data_lock_waits 2 data_locks 两个表 查询当前表中是否有死锁或锁的block，需要从...data_lock_waits中获取信息,我们模拟一个死锁的场景，下面可以直接通过data_lock_waits 来获取到当时的一个信息，这个信息就是被最后被KILL掉的那个查询的信息。
这就是半同步复制，第一次超时了就切换成了异步了，如下： insert into tab_user(id, name) values(5, 'BNTang5'); 图片 这时查看主数据库表的数据如下： 图片...MMM 优点，提供了读写 VIP 的配置，使读写请求都可以达到高可用工具包相对比较完善，不需要额外的开发脚本，完成故障转移之后可以对 MySQL 集群进行高可用监控。...垂直分表的拆分原则是将热点数据（可能会冗余经常一起查询的数据）放在一起作为主表，非热点数据放在一起作为扩展表。这样更多的热点数据就能被缓存下来，进而减少了随机读 IO。...拆了之后，要想获得全部数据就需要关联两个表来取数据。但记住，千万别用 join，因为 join 不仅会增加 CPU 负担并且会将两个表耦合在一起（必须在一个数据库实例上）。...使用场景 系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了 SQL 效率，加重了 CPU 负担，以至于成为瓶颈。表的数据量少了，单次 SQL 执行效率高，自然减轻了 CPU 的负担。
首先安装sysbench 并通过下面的命令来对mysql test 数据库产生 10000万张表。...=admin --mysql-password=Huayang3 --mysql-db=test --tables=10000--table_size=1 prepare 在产生这些表后，就需要通过...=500 --table_size=1 --threads=3000 --time=1000 --report-interval=3 run 测试开始20秒后，MYSQL8.027 直接被系统KILL...了。...在此调整系统的参数 table_open_cache 到5000, 测试当中 100个表 1000个并发的情况下，我们的系统基本上已经处于无响应的状态了。
这将导致大量的随机 IO ②：因为写入是乱序的, innodb 不得不频繁的做页分裂操作, 以便为新的行分配空间, 页分裂导致移动大量的数据，一次插入最少需要修改三个页以上 ③：由于频繁的页分裂，页会变得稀疏并被不规则的填充...并发插入会导致间隙锁竞争 ③：Auto_Increment 锁机制会造成自增锁的抢夺, 有一定的性能损失 附：Auto_increment 的锁争抢问题，如果要改善需要调优 innodb_autoinc_lock_mode...的配置 ### 三、总结 本篇博客首先从开篇的提出问题, 建表到使用 jdbcTemplate 去测试不同 id 的生成策略在大数据量的数据插入表现，然后分析了 id 的机制不同在 mysql 的索引结构以及优缺点...，深入的解释了为何 uuid 和随机不重复 id 在数据插入中的性能损耗，详细的解释了这个问题。...在实际的开发中还是根据 mysql 的官方推荐最好使用自增 id，mysql 博大精深，内部还有很多值得优化的点需要我们学习。
---- 前言 在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一，单机递增),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment...本篇博客的目录 mysql程序实例 使用uuid和自增id的索引结构对比 总结 一、mysql和程序实例 1.1.要说明这个问题,我们首先来建立三张表 分别是user_auto_key,user_uuid...因为所有的插入都发生在这里，并发插入会导致间隙锁竞争 ③Auto_Increment锁机制会造成自增锁的抢夺,有一定的性能损失 附：Auto_increment的锁争抢问题，如果要改善需要调优innodb_autoinc_lock_mode...的配置 三、总结 本篇博客首先从开篇的提出问题,建表到使用jdbcTemplate去测试不同id的生成策略在大数据量的数据插入表现，然后分析了id的机制不同在mysql的索引结构以及优缺点，深入的解释了为何...uuid和随机不重复id在数据插入中的性能损耗，详细的解释了这个问题。
磊哥，前几天在做项目demo的时候，使用雪花id或uuid作为Mysql主键，被老板怼了一顿！...一、MySQL和程序实例 1.1 要说明这个问题,我们首先来建立三张表 分别是user_auto_key,user_uuid,user_random_key,分别表示自动增长的主键,uuid作为主键,随机...的配置 三、总结 本篇博客首先从开篇的提出问题,建表到使用jdbcTemplate去测试不同id的生成策略在大数据量的数据插入表现，然后分析了id的机制不同在mysql的索引结构以及优缺点，深入的解释了为何...uuid和随机不重复id在数据插入中的性能损耗，详细的解释了这个问题。...在实际的开发中还是根据mysql的官方推荐最好使用自增id，mysql博大精深，内部还有很多值得优化的点需要我们学习。
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