Mysql存儲引擎與數(shù)據(jù)存儲的原理是什么

Mysql存儲引擎與數(shù)據(jù)存儲的原理是什么，相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

前言

作為一名開發(fā)人員，在日常的工作中會難以避免地接觸到數(shù)據(jù)庫，無論是基于文件的 sqlite 還是工程上使用非常廣泛的 MySQL、PostgreSQL，但是一直以來也沒有對數(shù)據(jù)庫有一個非常清晰并且成體系的認(rèn)知，所以最近兩個月的時間看了幾本數(shù)據(jù)庫相關(guān)的書籍并且閱讀了 MySQL 的官方文檔，希望對各位了解數(shù)據(jù)庫的、不了解數(shù)據(jù)庫的有所幫助。

文中對于數(shù)據(jù)庫的介紹以及研究都是在 MySQL 上進(jìn)行的，如果涉及到了其他數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容或者實現(xiàn)會在文中單獨(dú)指出。

數(shù)據(jù)庫的定義

很多開發(fā)者在最開始時其實都對數(shù)據(jù)庫有一個比較模糊的認(rèn)識，覺得數(shù)據(jù)庫就是一堆數(shù)據(jù)的集合，但是實際卻比這復(fù)雜的多，數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域中有兩個詞非常容易混淆，也就是數(shù)據(jù)庫和實例：

• 數(shù)據(jù)庫：物理操作文件系統(tǒng)或其他形式文件類型的集合；

• 實例：MySQL 數(shù)據(jù)庫由后臺線程以及一個共享內(nèi)存區(qū)組成；

對于數(shù)據(jù)庫和實例的定義都來自于 MySQL 技術(shù)內(nèi)幕：InnoDB 存儲引擎 一書，想要了解 InnoDB 存儲引擎的讀者可以閱讀這本書籍。

數(shù)據(jù)庫和實例

在 MySQL 中，實例和數(shù)據(jù)庫往往都是一一對應(yīng)的，而我們也無法直接操作數(shù)據(jù)庫，而是要通過數(shù)據(jù)庫實例來操作數(shù)據(jù)庫文件，可以理解為數(shù)據(jù)庫實例是數(shù)據(jù)庫為上層提供的一個專門用于操作的接口。

在 Unix 上，啟動一個 MySQL 實例往往會產(chǎn)生兩個進(jìn)程，mysqld 就是真正的數(shù)據(jù)庫服務(wù)守護(hù)進(jìn)程，而 mysqld_safe 是一個用于檢查和設(shè)置 mysqld 啟動的控制程序，它負(fù)責(zé)監(jiān)控 MySQL 進(jìn)程的執(zhí)行，當(dāng) mysqld 發(fā)生錯誤時，mysqld_safe 會對其狀態(tài)進(jìn)行檢查并在合適的條件下重啟。

MySQL 的架構(gòu)

MySQL 從第一個版本發(fā)布到現(xiàn)在已經(jīng)有了 20 多年的歷史，在這么多年的發(fā)展和演變中，整個應(yīng)用的體系結(jié)構(gòu)變得越來越復(fù)雜：

最上層用于連接、線程處理的部分并不是 MySQL 『發(fā)明』的，很多服務(wù)都有類似的組成部分；第二層中包含了大多數(shù) MySQL 的核心服務(wù)，包括了對 SQL 的解析、分析、優(yōu)化和緩存等功能，存儲過程、觸發(fā)器和視圖都是在這里實現(xiàn)的；而第三層就是 MySQL 中真正負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲和提取的存儲引擎，例如： InnoDB、 MyISAM 等，文中對存儲引擎的介紹都是對 InnoDB 實現(xiàn)的分析。

數(shù)據(jù)的存儲

在整個數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)中，我們可以使用不同的存儲引擎來存儲數(shù)據(jù)，而絕大多數(shù)存儲引擎都以二進(jìn)制的形式存儲數(shù)據(jù)；這一節(jié)會介紹 InnoDB 中對數(shù)據(jù)是如何存儲的。

在 InnoDB 存儲引擎中，所有的數(shù)據(jù)都被邏輯地存放在表空間中，表空間（tablespace）是存儲引擎中最高的存儲邏輯單位，在表空間的下面又包括段（segment）、區(qū)（extent）、頁（page）：

同一個數(shù)據(jù)庫實例的所有表空間都有相同的頁大小；默認(rèn)情況下，表空間中的頁大小都為 16KB，當(dāng)然也可以通過改變 innodb_page_size 選項對默認(rèn)大小進(jìn)行修改，需要注意的是不同的頁大小最終也會導(dǎo)致區(qū)大小的不同：

在 InnoDB 存儲引擎中，一個區(qū)的大小最小為 1MB，頁的數(shù)量最少為 64 個。

如何存儲表

MySQL 使用 InnoDB 存儲表時，會將表的定義和數(shù)據(jù)索引等信息分開存儲，其中前者存儲在 .frm 文件中，后者存儲在 .ibd 文件中，這一節(jié)就會對這兩種不同的文件分別進(jìn)行介紹。

.frm 文件

無論在 MySQL 中選擇了哪個存儲引擎，所有的 MySQL 表都會在硬盤上創(chuàng)建一個 .frm 文件用來描述表的格式或者說定義；.frm 文件的格式在不同的平臺上都是相同的。

CREATE TABLE test_frm(
    column1 CHAR(5),
    column2 INTEGER
);

當(dāng)我們使用上面的代碼創(chuàng)建表時，會在磁盤上的 datadir 文件夾中生成一個 test_frm.frm 的文件，這個文件中就包含了表結(jié)構(gòu)相關(guān)的信息：

MySQL 官方文檔中的 11.1 MySQL .frm File Format 一文對于 .frm 文件格式中的二進(jìn)制的內(nèi)容有著非常詳細(xì)的表述，在這里就不展開介紹了。

.ibd 文件

InnoDB 中用于存儲數(shù)據(jù)的文件總共有兩個部分，一是系統(tǒng)表空間文件，包括 ibdata1、ibdata2 等文件，其中存儲了 InnoDB 系統(tǒng)信息和用戶數(shù)據(jù)庫表數(shù)據(jù)和索引，是所有表公用的。

當(dāng)打開 innodb_file_per_table 選項時，.ibd 文件就是每一個表獨(dú)有的表空間，文件存儲了當(dāng)前表的數(shù)據(jù)和相關(guān)的索引數(shù)據(jù)。

如何存儲記錄

與現(xiàn)有的大多數(shù)存儲引擎一樣，InnoDB 使用頁作為磁盤管理的最小單位；數(shù)據(jù)在 InnoDB 存儲引擎中都是按行存儲的，每個 16KB 大小的頁中可以存放 2-200 行的記錄。

當(dāng) InnoDB 存儲數(shù)據(jù)時，它可以使用不同的行格式進(jìn)行存儲；MySQL 5.7 版本支持以下格式的行存儲方式：

Antelope 是 InnoDB 最開始支持的文件格式，它包含兩種行格式 Compact 和 Redundant，它最開始并沒有名字；Antelope 的名字是在新的文件格式 Barracuda 出現(xiàn)后才起的，Barracuda 的出現(xiàn)引入了兩種新的行格式 Compressed 和 Dynamic；InnoDB 對于文件格式都會向前兼容，而官方文檔中也對之后會出現(xiàn)的新文件格式預(yù)先定義好了名字：Cheetah、Dragon、Elk 等等。

兩種行記錄格式 Compact 和 Redundant 在磁盤上按照以下方式存儲：

Compact 和 Redundant 格式最大的不同就是記錄格式的第一個部分；在 Compact 中，行記錄的第一部分倒序存放了一行數(shù)據(jù)中列的長度（Length），而 Redundant 中存的是每一列的偏移量（Offset），從總體上上看，Compact 行記錄格式相比 Redundant 格式能夠減少 20% 的存儲空間。

行溢出數(shù)據(jù)

當(dāng) InnoDB 使用 Compact 或者 Redundant 格式存儲極長的 VARCHAR 或者 BLOB 這類大對象時，我們并不會直接將所有的內(nèi)容都存放在數(shù)據(jù)頁節(jié)點中，而是將行數(shù)據(jù)中的前 768 個字節(jié)存儲在數(shù)據(jù)頁中，后面會通過偏移量指向溢出頁。

但是當(dāng)我們使用新的行記錄格式 Compressed 或者 Dynamic 時都只會在行記錄中保存 20 個字節(jié)的指針，實際的數(shù)據(jù)都會存放在溢出頁面中。

當(dāng)然在實際存儲中，可能會對不同長度的 TEXT 和 BLOB 列進(jìn)行優(yōu)化，不過這就不是本文關(guān)注的重點了。

想要了解更多與 InnoDB 存儲引擎中記錄的數(shù)據(jù)格式的相關(guān)信息，可以閱讀 InnoDB Record Structure

數(shù)據(jù)頁結(jié)構(gòu)

頁是 InnoDB 存儲引擎管理數(shù)據(jù)的最小磁盤單位，而 B-Tree 節(jié)點就是實際存放表中數(shù)據(jù)的頁面，我們在這里將要介紹頁是如何組織和存儲記錄的；首先，一個 InnoDB 頁有以下七個部分：

每一個頁中包含了兩對 header/trailer：內(nèi)部的 Page Header/Page Directory 關(guān)心的是頁的狀態(tài)信息，而 Fil Header/Fil Trailer 關(guān)心的是記錄頁的頭信息。

在頁的頭部和尾部之間就是用戶記錄和空閑空間了，每一個數(shù)據(jù)頁中都包含 Infimum 和 Supremum 這兩個虛擬的記錄（可以理解為占位符），Infimum 記錄是比該頁中任何主鍵值都要小的值，Supremum 是該頁中的最大值：

User Records 就是整個頁面中真正用于存放行記錄的部分，而 Free Space 就是空余空間了，它是一個鏈表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，為了保證插入和刪除的效率，整個頁面并不會按照主鍵順序?qū)λ杏涗涍M(jìn)行排序，它會自動從左側(cè)向右尋找空白節(jié)點進(jìn)行插入，行記錄在物理存儲上并不是按照順序的，它們之間的順序是由 next_record 這一指針控制的。

B+ 樹在查找對應(yīng)的記錄時，并不會直接從樹中找出對應(yīng)的行記錄，它只能獲取記錄所在的頁，將整個頁加載到內(nèi)存中，再通過 Page Directory 中存儲的稀疏索引和 n_owned、next_record 屬性取出對應(yīng)的記錄，不過因為這一操作是在內(nèi)存中進(jìn)行的，所以通常會忽略這部分查找的耗時。

InnoDB 存儲引擎中對數(shù)據(jù)的存儲是一個非常復(fù)雜的話題，這一節(jié)中也只是對表、行記錄以及頁面的存儲進(jìn)行一定的分析和介紹，雖然作者相信這部分知識對于大部分開發(fā)者已經(jīng)足夠了，但是想要真正消化這部分內(nèi)容還需要很多的努力和實踐。

索引

索引是數(shù)據(jù)庫中非常非常重要的概念，它是存儲引擎能夠快速定位記錄的秘密武器，對于提升數(shù)據(jù)庫的性能、減輕數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的負(fù)擔(dān)有著非常重要的作用；索引優(yōu)化是對查詢性能優(yōu)化的最有效手段，它能夠輕松地將查詢的性能提高幾個數(shù)量級。

索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

在上一節(jié)中，我們談了行記錄的存儲和頁的存儲，在這里我們就要從更高的層面看 InnoDB 中對于數(shù)據(jù)是如何存儲的；InnoDB 存儲引擎在絕大多數(shù)情況下使用 B+ 樹建立索引，這是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中查找最為常用和有效的索引，但是 B+ 樹索引并不能找到一個給定鍵對應(yīng)的具體值，它只能找到數(shù)據(jù)行對應(yīng)的頁，然后正如上一節(jié)所提到的，數(shù)據(jù)庫把整個頁讀入到內(nèi)存中，并在內(nèi)存中查找具體的數(shù)據(jù)行。

B+ 樹是平衡樹，它查找任意節(jié)點所耗費(fèi)的時間都是完全相同的，比較的次數(shù)就是 B+ 樹的高度；在這里，我們并不會深入分析或者動手實現(xiàn)一個 B+ 樹，只是對它的特性進(jìn)行簡單的介紹。

聚集索引和輔助索引

數(shù)據(jù)庫中的 B+ 樹索引可以分為聚集索引（clustered index）和輔助索引（secondary index），它們之間的最大區(qū)別就是，聚集索引中存放著一條行記錄的全部信息，而輔助索引中只包含索引列和一個用于查找對應(yīng)行記錄的『書簽』。

聚集索引

InnoDB 存儲引擎中的表都是使用索引組織的，也就是按照鍵的順序存放；聚集索引就是按照表中主鍵的順序構(gòu)建一顆 B+ 樹，并在葉節(jié)點中存放表中的行記錄數(shù)據(jù)。

CREATE TABLE users(
    id INT NOT NULL,
    first_name VARCHAR(20) NOT NULL,
    last_name VARCHAR(20) NOT NULL,
    age INT NOT NULL,
    PRIMARY KEY(id),
    KEY(last_name, first_name, age)
    KEY(first_name)
);

如果使用上面的 SQL 在數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建一張表，B+ 樹就會使用 id 作為索引的鍵，并在葉子節(jié)點中存儲一條記錄中的所有信息。

圖中對 B+ 樹的描述與真實情況下 B+ 樹中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有一些差別，不過這里想要表達(dá)的主要意思是：聚集索引葉節(jié)點中保存的是整條行記錄，而不是其中的一部分。

聚集索引與表的物理存儲方式有著非常密切的關(guān)系，所有正常的表應(yīng)該有且僅有一個聚集索引（絕大多數(shù)情況下都是主鍵），表中的所有行記錄數(shù)據(jù)都是按照聚集索引的順序存放的。

當(dāng)我們使用聚集索引對表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索時，可以直接獲得聚集索引所對應(yīng)的整條行記錄數(shù)據(jù)所在的頁，不需要進(jìn)行第二次操作。

輔助索引

數(shù)據(jù)庫將所有的非聚集索引都劃分為輔助索引，但是這個概念對我們理解輔助索引并沒有什么幫助；輔助索引也是通過 B+ 樹實現(xiàn)的，但是它的葉節(jié)點并不包含行記錄的全部數(shù)據(jù)，僅包含索引中的所有鍵和一個用于查找對應(yīng)行記錄的『書簽』，在 InnoDB 中這個書簽就是當(dāng)前記錄的主鍵。

輔助索引的存在并不會影響聚集索引，因為聚集索引構(gòu)成的 B+ 樹是數(shù)據(jù)實際存儲的形式，而輔助索引只用于加速數(shù)據(jù)的查找，所以一張表上往往有多個輔助索引以此來提升數(shù)據(jù)庫的性能。

一張表一定包含一個聚集索引構(gòu)成的 B+ 樹以及若干輔助索引的構(gòu)成的 B+ 樹。

如果在表 users 中存在一個輔助索引 (first_name, age)，那么它構(gòu)成的 B+ 樹大致就是上圖這樣，按照 (first_name, age) 的字母順序?qū)Ρ碇械臄?shù)據(jù)進(jìn)行排序，當(dāng)查找到主鍵時，再通過聚集索引獲取到整條行記錄。

上圖展示了一個使用輔助索引查找一條表記錄的過程：通過輔助索引查找到對應(yīng)的主鍵，最后在聚集索引中使用主鍵獲取對應(yīng)的行記錄，這也是通常情況下行記錄的查找方式。

索引的設(shè)計

索引的設(shè)計其實是一個非常重要的內(nèi)容，同時也是一個非常復(fù)雜的內(nèi)容；索引的設(shè)計與創(chuàng)建對于提升數(shù)據(jù)庫的查詢性能至關(guān)重要，不過這不是本文想要介紹的內(nèi)容，有關(guān)索引的設(shè)計與優(yōu)化可以閱讀 數(shù)據(jù)庫索引設(shè)計與優(yōu)化 一書，書中提供了一種非常科學(xué)合理的方法能夠幫助我們在數(shù)據(jù)庫中建立最適合的索引，當(dāng)然作者也可能會在之后的文章中對索引的設(shè)計進(jìn)行簡單的介紹和分析。

鎖

我們都知道鎖的種類一般分為樂觀鎖和悲觀鎖兩種，InnoDB 存儲引擎中使用的就是悲觀鎖，而按照鎖的粒度劃分，也可以分成行鎖和表鎖。

并發(fā)控制機(jī)制

樂觀鎖和悲觀鎖其實都是并發(fā)控制的機(jī)制，同時它們在原理上就有著本質(zhì)的差別；

• 樂觀鎖是一種思想，它其實并不是一種真正的『鎖』，它會先嘗試對資源進(jìn)行修改，在寫回時判斷資源是否進(jìn)行了改變，如果沒有發(fā)生改變就會寫回，否則就會進(jìn)行重試，在整個的執(zhí)行過程中其實都沒有對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行加鎖；

• 悲觀鎖就是一種真正的鎖了，它會在獲取資源前對資源進(jìn)行加鎖，確保同一時刻只有有限的線程能夠訪問該資源，其他想要嘗試獲取資源的操作都會進(jìn)入等待狀態(tài)，直到該線程完成了對資源的操作并且釋放了鎖后，其他線程才能重新操作資源；

雖然樂觀鎖和悲觀鎖在本質(zhì)上并不是同一種東西，一個是一種思想，另一個是一種真正的鎖，但是它們都是一種并發(fā)控制機(jī)制。

樂觀鎖不會存在死鎖的問題，但是由于更新后驗證，所以當(dāng)沖突頻率和重試成本較高時更推薦使用悲觀鎖，而需要非常高的響應(yīng)速度并且并發(fā)量非常大的時候使用樂觀鎖就能較好的解決問題，在這時使用悲觀鎖就可能出現(xiàn)嚴(yán)重的性能問題；在選擇并發(fā)控制機(jī)制時，需要綜合考慮上面的四個方面（沖突頻率、重試成本、響應(yīng)速度和并發(fā)量）進(jìn)行選擇。

鎖的種類

對數(shù)據(jù)的操作其實只有兩種，也就是讀和寫，而數(shù)據(jù)庫在實現(xiàn)鎖時，也會對這兩種操作使用不同的鎖；InnoDB 實現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)的行級鎖，也就是共享鎖（Shared Lock）和互斥鎖（Exclusive Lock）；共享鎖和互斥鎖的作用其實非常好理解：

• 共享鎖（讀鎖）：允許事務(wù)對一條行數(shù)據(jù)進(jìn)行讀??；

• 互斥鎖（寫鎖）：允許事務(wù)對一條行數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除或更新；

而它們的名字也暗示著各自的另外一個特性，共享鎖之間是兼容的，而互斥鎖與其他任意鎖都不兼容：

稍微對它們的使用進(jìn)行思考就能想明白它們?yōu)槭裁匆@么設(shè)計，因為共享鎖代表了讀操作、互斥鎖代表了寫操作，所以我們可以在數(shù)據(jù)庫中并行讀，但是只能串行寫，只有這樣才能保證不會發(fā)生線程競爭，實現(xiàn)線程安全。

鎖的粒度

無論是共享鎖還是互斥鎖其實都只是對某一個數(shù)據(jù)行進(jìn)行加鎖，InnoDB 支持多種粒度的鎖，也就是行鎖和表鎖；為了支持多粒度鎖定，InnoDB 存儲引擎引入了意向鎖（Intention Lock），意向鎖就是一種表級鎖。

與上一節(jié)中提到的兩種鎖的種類相似的是，意向鎖也分為兩種：

• 意向共享鎖：事務(wù)想要在獲得表中某些記錄的共享鎖，需要在表上先加意向共享鎖；

• 意向互斥鎖：事務(wù)想要在獲得表中某些記錄的互斥鎖，需要在表上先加意向互斥鎖；

隨著意向鎖的加入，鎖類型之間的兼容矩陣也變得愈加復(fù)雜：

意向鎖其實不會阻塞全表掃描之外的任何請求，它們的主要目的是為了表示是否有人請求鎖定表中的某一行數(shù)據(jù)。

有的人可能會對意向鎖的目的并不是完全的理解，我們在這里可以舉一個例子：如果沒有意向鎖，當(dāng)已經(jīng)有人使用行鎖對表中的某一行進(jìn)行修改時，如果另外一個請求要對全表進(jìn)行修改，那么就需要對所有的行是否被鎖定進(jìn)行掃描，在這種情況下，效率是非常低的；不過，在引入意向鎖之后，當(dāng)有人使用行鎖對表中的某一行進(jìn)行修改之前，會先為表添加意向互斥鎖（IX），再為行記錄添加互斥鎖（X），在這時如果有人嘗試對全表進(jìn)行修改就不需要判斷表中的每一行數(shù)據(jù)是否被加鎖了，只需要通過等待意向互斥鎖被釋放就可以了。

鎖的算法

到目前為止已經(jīng)對 InnoDB 中鎖的粒度有一定的了解，也清楚了在對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行讀寫時會獲取不同的鎖，在這一小節(jié)將介紹鎖是如何添加到對應(yīng)的數(shù)據(jù)行上的，我們會分別介紹三種鎖的算法：Record Lock、Gap Lock 和 Next-Key Lock。

Record Lock

記錄鎖（Record Lock）是加到索引記錄上的鎖，假設(shè)我們存在下面的一張表 users：

CREATE TABLE users(
    id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    last_name VARCHAR(255) NOT NULL,
    first_name VARCHAR(255),
    age INT,
    PRIMARY KEY(id),
    KEY(last_name),
    KEY(age)
);

如果我們使用 id 或者 last_name 作為 SQL 中 WHERE 語句的過濾條件，那么 InnoDB 就可以通過索引建立的 B+ 樹找到行記錄并添加索引，但是如果使用 first_name 作為過濾條件時，由于 InnoDB 不知道待修改的記錄具體存放的位置，也無法對將要修改哪條記錄提前做出判斷就會鎖定整個表。

Gap Lock

記錄鎖是在存儲引擎中最為常見的鎖，除了記錄鎖之外，InnoDB 中還存在間隙鎖（Gap Lock），間隙鎖是對索引記錄中的一段連續(xù)區(qū)域的鎖；當(dāng)使用類似 SELECT * FROM users WHERE id BETWEEN 10 AND 20 FOR UPDATE; 的 SQL 語句時，就會阻止其他事務(wù)向表中插入 id = 15 的記錄，因為整個范圍都被間隙鎖鎖定了。

間隙鎖是存儲引擎對于性能和并發(fā)做出的權(quán)衡，并且只用于某些事務(wù)隔離級別。

雖然間隙鎖中也分為共享鎖和互斥鎖，不過它們之間并不是互斥的，也就是不同的事務(wù)可以同時持有一段相同范圍的共享鎖和互斥鎖，它唯一阻止的就是其他事務(wù)向這個范圍中添加新的記錄。

Next-Key Lock

Next-Key 鎖相比前兩者就稍微有一些復(fù)雜，它是記錄鎖和記錄前的間隙鎖的結(jié)合，在 users 表中有以下記錄：

+------|-------------|--------------|-------+
|   id | last_name   | first_name   |   age |
|------|-------------|--------------|-------|
|    4 | stark       | tony         |    21 |
|    1 | tom         | hiddleston   |    30 |
|    3 | morgan      | freeman      |    40 |
|    5 | jeff        | dean         |    50 |
|    2 | donald      | trump        |    80 |
+------|-------------|--------------|-------+

如果使用 Next-Key 鎖，那么 Next-Key 鎖就可以在需要的時候鎖定以下的范圍：

(-∞, 21]
(21, 30]
(30, 40]
(40, 50]
(50, 80]
(80, ∞)

既然叫 Next-Key 鎖，鎖定的應(yīng)該是當(dāng)前值和后面的范圍，但是實際上卻不是，Next-Key 鎖鎖定的是當(dāng)前值和前面的范圍。

當(dāng)我們更新一條記錄，比如 SELECT * FROM users WHERE age = 30 FOR UPDATE;，InnoDB 不僅會在范圍 (21, 30] 上加 Next-Key 鎖，還會在這條記錄后面的范圍 (30, 40] 加間隙鎖，所以插入 (21, 40] 范圍內(nèi)的記錄都會被鎖定。

Next-Key 鎖的作用其實是為了解決幻讀的問題，我們會在下一節(jié)談事務(wù)的時候具體介紹。

死鎖的發(fā)生

既然 InnoDB 中實現(xiàn)的鎖是悲觀的，那么不同事務(wù)之間就可能會互相等待對方釋放鎖造成死鎖，最終導(dǎo)致事務(wù)發(fā)生錯誤；想要在 MySQL 中制造死鎖的問題其實非常容易：

兩個會話都持有一個鎖，并且嘗試獲取對方的鎖時就會發(fā)生死鎖，不過 MySQL 也能在發(fā)生死鎖時及時發(fā)現(xiàn)問題，并保證其中的一個事務(wù)能夠正常工作，這對我們來說也是一個好消息。

事務(wù)與隔離級別

在介紹了鎖之后，我們再來談?wù)剶?shù)據(jù)庫中一個非常重要的概念 —— 事務(wù)；相信只要是一個合格的軟件工程師就對事務(wù)的特性有所了解，其中被人經(jīng)常提起的就是事務(wù)的原子性，在數(shù)據(jù)提交工作時，要么保證所有的修改都能夠提交，要么就所有的修改全部回滾。

但是事務(wù)還遵循包括原子性在內(nèi)的 ACID 四大特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）和持久性（Durability）；文章不會對這四大特性全部展開進(jìn)行介紹，相信你能夠通過 Google 和數(shù)據(jù)庫相關(guān)的書籍輕松獲得有關(guān)它們的概念，本文最后要介紹的就是事務(wù)的四種隔離級別。

幾種隔離級別

事務(wù)的隔離性是數(shù)據(jù)庫處理數(shù)據(jù)的幾大基礎(chǔ)之一，而隔離級別其實就是提供給用戶用于在性能和可靠性做出選擇和權(quán)衡的配置項。

ISO 和 ANIS SQL 標(biāo)準(zhǔn)制定了四種事務(wù)隔離級別，而 InnoDB 遵循了 SQL:1992 標(biāo)準(zhǔn)中的四種隔離級別：READ UNCOMMITED、READ COMMITED、REPEATABLE READ 和 SERIALIZABLE；每個事務(wù)的隔離級別其實都比上一級多解決了一個問題：

• RAED UNCOMMITED：使用查詢語句不會加鎖，可能會讀到未提交的行（Dirty Read）；

• READ COMMITED：只對記錄加記錄鎖，而不會在記錄之間加間隙鎖，所以允許新的記錄插入到被鎖定記錄的附近，所以再多次使用查詢語句時，可能得到不同的結(jié)果（Non-Repeatable Read）；

• REPEATABLE READ：多次讀取同一范圍的數(shù)據(jù)會返回第一次查詢的快照，不會返回不同的數(shù)據(jù)行，但是可能發(fā)生幻讀（Phantom Read）；

• SERIALIZABLE：InnoDB 隱式地將全部的查詢語句加上共享鎖，解決了幻讀的問題；

MySQL 中默認(rèn)的事務(wù)隔離級別就是 REPEATABLE READ，但是它通過 Next-Key 鎖也能夠在某種程度上解決幻讀的問題。

接下來，我們將數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建如下的表并通過個例子來展示在不同的事務(wù)隔離級別之下，會發(fā)生什么樣的問題：

CREATE TABLE test(
    id INT NOT NULL,
    UNIQUE(id)
);

臟讀

在一個事務(wù)中，讀取了其他事務(wù)未提交的數(shù)據(jù)。

當(dāng)事務(wù)的隔離級別為 READ UNCOMMITED 時，我們在 SESSION 2 中插入的未提交數(shù)據(jù)在 SESSION 1 中是可以訪問的。

不可重復(fù)讀

在一個事務(wù)中，同一行記錄被訪問了兩次卻得到了不同的結(jié)果。

當(dāng)事務(wù)的隔離級別為 READ COMMITED 時，雖然解決了臟讀的問題，但是如果在 SESSION 1 先查詢了一行數(shù)據(jù)，在這之后 SESSION 2 中修改了同一行數(shù)據(jù)并且提交了修改，在這時，如果 SESSION 1 中再次使用相同的查詢語句，就會發(fā)現(xiàn)兩次查詢的結(jié)果不一樣。

不可重復(fù)讀的原因就是，在 READ COMMITED 的隔離級別下，存儲引擎不會在查詢記錄時添加行鎖，鎖定 id = 3 這條記錄。

幻讀

在一個事務(wù)中，同一個范圍內(nèi)的記錄被讀取時，其他事務(wù)向這個范圍添加了新的記錄。

重新開啟了兩個會話 SESSION 1 和 SESSION 2，在 SESSION 1 中我們查詢?nèi)淼男畔?，沒有得到任何記錄；在 SESSION 2 中向表中插入一條數(shù)據(jù)并提交；由于 REPEATABLE READ 的原因，再次查詢?nèi)淼臄?shù)據(jù)時，我們獲得到的仍然是空集，但是在向表中插入同樣的數(shù)據(jù)卻出現(xiàn)了錯誤。

這種現(xiàn)象在數(shù)據(jù)庫中就被稱作幻讀，雖然我們使用查詢語句得到了一個空的集合，但是插入數(shù)據(jù)時卻得到了錯誤，好像之前的查詢是幻覺一樣。

在標(biāo)準(zhǔn)的事務(wù)隔離級別中，幻讀是由更高的隔離級別 SERIALIZABLE 解決的，但是它也可以通過 MySQL 提供的 Next-Key 鎖解決：

REPEATABLE READ 和 READ UNCOMMITED 其實是矛盾的，如果保證了前者就看不到已經(jīng)提交的事務(wù)，如果保證了后者，就會導(dǎo)致兩次查詢的結(jié)果不同，MySQL 為我們提供了一種折中的方式，能夠在 REPEATABLE READ 模式下加鎖訪問已經(jīng)提交的數(shù)據(jù)。

看完上述內(nèi)容，你們掌握Mysql存儲引擎與數(shù)據(jù)存儲的原理是什么的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！