Memahami tahap pengasingan urus niaga InnoDB di MySQL
Jul 02, 2025 pm 04:09 PMTahap pengasingan urus niaga InnoDB mengimbangi konsistensi dan prestasi dengan mengawal tingkah laku konkurensi urus niaga. 1. 2. Empat tahap dibaca tidak komited (hampir ketara), dibaca (keutamaan prestasi), bacaan berulang (tahap lalai) dan bersiri (keperluan konsistensi tinggi), masing -masing menghalang pelbagai jenis masalah konvensyen; 3. 4. Nota termasuk: RR lalai tidak semestinya sesuai untuk semua senario, kunci utama di bawah RR boleh menyebabkan kebuntuan, dan MVCC melakukan secara berbeza pada tahap yang berbeza, dan memahami tahap semasa adalah penting untuk masalah masalah.
Tahap pengasingan urus niaga InnoDB adalah salah satu mekanisme teras dalam MySQL yang mengawal tingkah laku konkurensi transaksi. Ia menentukan perubahan data yang dapat dilihat oleh transaksi dan bagaimana menangani isu -isu yang bertentangan apabila pelbagai urus niaga mengendalikan data yang sama serentak.

MySQL menyokong empat tahap pengasingan urus niaga standard: Baca tidak komited, baca bacaan yang komited, berulang dan bersiri. Tahap ini secara beransur -ansur meningkatkan konsistensi dari rendah ke tinggi, tetapi juga membawa kos prestasi.

1. Apa sebenarnya tahap pengasingan berfungsi?
Ringkasnya, tahap pengasingan menentukan bagaimana urus niaga melihat pengubahsuaian masing -masing dalam persekitaran yang serentak. Contohnya:
- Bolehkah anda melihat data yang belum dikemukakan oleh urus niaga lain?
- Adakah "tidak boleh diulang bacaan" atau "bacaan ilusi" muncul?
- Adakah perlu untuk mengelakkan ketidakkonsistenan data melalui kunci?
Jawapan kepada soalan -soalan ini bergantung pada tahap pengasingan yang anda tetapkan. Memilih tahap yang betul boleh menyeimbangkan antara prestasi dan konsistensi.

2. Perbandingan empat tahap pengasingan dan senario yang berkenaan
Berikut adalah jadual perbandingan ringkas yang membantu anda memahami dengan cepat apa masalah setiap peringkat boleh menghalang:
Tahap pengasingan | Membaca kotor | Tidak dapat dibaca berulang kali | Membaca fantasi | Contoh senario penggunaan |
---|---|---|---|---|
Baca tidak komited | ? | ? | ? | Hampir tiada penggunaan |
Baca komited | ? | ? | ? | Keutamaan prestasi, biarkan tidak konsisten separa |
Baca berulang | ? | ? | ? | Tahap lalai, sesuai untuk kebanyakan OLTP |
Serializable | ? | ? | ? | Keperluan Konsistensi Data Tinggi |
menggambarkan:
- Dirty Read : Baca data yang belum dilakukan oleh transaksi lain.
- BACA NON-REPELATABLE : Pertanyaan yang sama mengembalikan hasil yang berbeza (kerana urus niaga lain mengemas kini data).
- Phantom Baca : Rekod baru ditemui semasa pertanyaan pelbagai (biasanya disebabkan oleh penyisipan).
InnoDB menyelesaikan masalah bacaan hantu melalui kunci jurang (kunci jurang) pada tahap
Repeatable Read
. Ini adalah ciri pelaksanaan MySQL dan tidak semestinya mematuhi definisi standard SQL.
3. Bagaimana untuk menetapkan tahap pengasingan transaksi?
Anda boleh menetapkannya secara global atau hanya untuk sesi semasa. Perintah yang biasa digunakan adalah seperti berikut:
- Tetapkan tahap pengasingan global yang ditetapkan tahap pengasingan urus niaga global yang dibaca; - Tetapkan tahap pengasingan sesi sesi semasa yang ditetapkan tahap pengasingan urus niaga yang boleh diulangi;
Jika anda menggunakan rangka kolam sambungan atau rangka ORM, adalah disyorkan untuk menentukan tahap pengasingan secara eksplisit dalam konfigurasi dan bukannya bergantung pada nilai lalai.
4. Kesalahpahaman dan langkah berjaga -jaga yang biasa
Tahap lalai bukan penyelesaian yang optimum
MySQL lalai untukRepeatable Read
, tetapi itu tidak bermakna ia sesuai untuk semua perniagaan. Sebagai contoh, beberapa senario menulis serentak yang tinggi mungkin lebih suka menggunakanRead Committed
untuk mengurangkan persaingan kunci.Memahami mekanisme penguncian di bawah RR dengan jelas
Kunci kunci seterusnya yang digunakan oleh InnoDB di bawah RR akan mengunci rekod indeks dan jurang mereka sebelum dan selepas untuk menghalang bacaan hantu. Walau bagaimanapun, dalam hal pelan pelaksanaan sebenar yang kompleks, kebuntuan atau penyumbatan mungkin dicetuskan.MVCC dan Mekanisme Kunci
InnoDB menggunakan Kawalan Konvensyen Multi-Version (MVCC) untuk mengoptimumkan operasi membaca untuk mengelakkan menunggu kunci yang tidak perlu. Tahap pengasingan yang berbeza boleh menjejaskan peraturan penglihatan MVCC, terutamanya apabila terdapat perbezaan besar antara RC dan RR.
Pada dasarnya itu sahaja. Tahap pengasingan tidak kelihatan rumit, tetapi mudah diabaikan secara terperinci. Terutama apabila menala persekitaran pengeluaran atau kebuntuan penyelesaian masalah dan ketidakkonsistenan data, sangat penting untuk mengetahui tahap mana yang sedang anda gunakan dan mengapa ini dilakukan.
Atas ialah kandungan terperinci Memahami tahap pengasingan urus niaga InnoDB di MySQL. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

InnoDB ialah salah satu enjin pangkalan data MySQL Ia kini merupakan enjin storan lalai MySQL dan salah satu piawaian untuk keluaran binari oleh MySQL AB InnoDB menggunakan sistem kebenaran dwi-trek, satu adalah keizinan GPL dan satu lagi adalah perisian proprietari kebenaran. InnoDB ialah enjin pilihan untuk pangkalan data transaksi dan menyokong jadual keselamatan transaksi (ACID);

Perbandingan pemilihan enjin storan MySQL: Penilaian indeks prestasi InnoDB, MyISAM dan Memori Pengenalan: Dalam pangkalan data MySQL, pilihan enjin storan memainkan peranan penting dalam prestasi sistem dan integriti data. MySQL menyediakan pelbagai enjin storan, enjin yang paling biasa digunakan termasuk InnoDB, MyISAM dan Memory. Artikel ini akan menilai penunjuk prestasi ketiga-tiga enjin storan ini dan membandingkannya melalui contoh kod. 1. Enjin InnoDB InnoDB adalah Saya

InnoDB ialah enjin storan yang menyimpan data dalam jadual pada cakera, jadi data kami akan tetap wujud walaupun selepas ditutup dan dimulakan semula. Proses sebenar pemprosesan data berlaku dalam ingatan, jadi data dalam cakera perlu dimuatkan ke dalam memori Jika ia memproses permintaan tulis atau pengubahsuaian, kandungan dalam memori juga perlu dimuat semula ke cakera. Dan kita tahu bahawa kelajuan membaca dan menulis ke cakera adalah sangat perlahan, iaitu beberapa urutan magnitud yang berbeza daripada membaca dan menulis dalam ingatan Jadi apabila kita ingin mendapatkan rekod tertentu dari jadual, adakah enjin storan InnoDB perlu membaca rekod dari cakera satu demi satu? Kaedah yang digunakan oleh InnoDB adalah untuk membahagikan data kepada beberapa halaman, dan menggunakan halaman sebagai unit asas interaksi antara cakera dan memori Saiz halaman dalam InnoDB secara amnya 16

1. Gulung semula dan pasang semula mysql Untuk mengelakkan masalah mengimport data ini dari tempat lain, mula-mula buat sandaran fail pangkalan data perpustakaan semasa (/var/lib/mysql/location). Seterusnya, saya menyahpasang pakej Perconaserver5.7, memasang semula pakej 5.1.71 lama yang asal, memulakan perkhidmatan mysql, dan ia mendorong Unknown/unsupportedtabletype:innodb dan tidak boleh bermula seperti biasa. 11050912:04:27InnoDB:Initializingbufferpool,saiz=384.0M11050912:04:27InnoDB:Lengkap

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

1. Tahap pengasingan transaksi Mysql Empat tahap pengasingan ini, apabila terdapat konflik serentak transaksi, beberapa masalah bacaan kotor, bacaan tidak boleh berulang dan bacaan hantu mungkin berlaku, dan innoDB menyelesaikannya dalam mod tahap pengasingan berulang Masalah dengan bacaan hantu, 2. Apakah bacaan hantu bermaksud bahawa dalam transaksi yang sama, hasil yang diperoleh apabila menanya julat yang sama dua kali sebelum dan selepas adalah tidak konsisten seperti yang ditunjukkan dalam rajah, kami melaksanakan pertanyaan julat Pada masa ini, hanya terdapat satu data yang memenuhi syarat Dalam transaksi kedua, ia memasukkan baris data dan menyerahkannya Apabila pertanyaan transaksi pertama, hasil yang diperoleh adalah lebih daripada hasil pertanyaan pertama. Data, ambil perhatian bahawa pertanyaan pertama dan kedua bagi transaksi pertama adalah sama

InnoDB mencapai atomik melalui undolog, konsistensi dan pengasingan melalui mekanisme penguncian dan MVCC, dan kegigihan melalui redolog. 1) Atomicity: Gunakan Undolog untuk merekodkan data asal untuk memastikan urus niaga dapat dilancarkan kembali. 2) Konsistensi: Memastikan konsistensi data melalui penguncian peringkat baris dan MVCC. 3) Pengasingan: Menyokong pelbagai tahap pengasingan, dan RepeatableRead digunakan secara lalai. 4) Kegigihan: Gunakan redolog untuk merekodkan pengubahsuaian untuk memastikan data disimpan untuk masa yang lama.

MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data yang digunakan secara meluas, dan enjin storan yang berbeza mempunyai kesan yang berbeza terhadap prestasi pangkalan data. MyISAM dan InnoDB ialah dua enjin storan yang paling biasa digunakan dalam MySQL Ia mempunyai ciri yang berbeza dan penggunaan yang tidak betul boleh menjejaskan prestasi pangkalan data. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan kedua-dua enjin storan ini untuk mengoptimumkan prestasi MySQL. 1. Enjin storan MyISAM MyISAM ialah enjin storan yang paling biasa digunakan untuk MySQL Kelebihannya ialah kelajuan yang pantas dan ruang storan yang kecil. MyISA
