这篇文章主要介绍了MySQL InnoDB的select和update形成表级锁实例分析的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇MySQL InnoDB的select和update形成表级锁实例分析文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
InnoDB 的细粒度行锁以及事务支持一度是 MySQL 最吸引人的特性之二。但是在多种情况下，InnoDB 的行级锁会变成表级锁。使用不当，给我们带来的危害极大！
如果 InnoDB 的查询没有命中索引，也将退化为表锁。InnoDB 的细粒度锁，是实现在索引记录上的。
InnoDB 的索引有两类。聚集索引(Clustered Index)与普通索引(Secondary Index)。
InnoDB 的每一个表都会有聚集索引。如果你没手动创建，InnoDB 也会默认的帮你创建聚集索引。
聚集索引以下面三种形式存在：
如果表定义了 PK，则 PK 就是聚集索引；
如果表没有定义 PK，则第一个非空 unique 列是聚集索引；
否则，InnoDB 会创建一个隐藏的 row-id 作为聚集索引。
我们知道索引的结构是 B+ 树，这里不展开 B+ 树的细节，先说几个结论：
在索引结构中，非叶子节点存储 key，叶子节点存储 value；
聚集索引，叶子节点存储行记录(row)；
普通索引，叶子节点存储了 PK 的值。
由于上面我们说过的 InnoDB 的每一个表都会有聚集索引，索引结构中叶子节点存储 value，而聚集索引的叶子节点还会存储行记录(row)。所以，InnoDB 索引和记录是存储在一起的，而 MyISAM 的索引和记录是分开存储的。
所以，InnoDB 的普通索引，实际上会扫描两遍：第一遍，由普通索引找到 PK；第二遍，由PK找到行记录；
关于索引结构，我这里不展开去讲，后面我查询更多资料后，将给大家详细的讲讲 InnoDB/MyISAM 的索引结构，如果大家感兴趣的话。
下面我们通过一个例子来说明。假设存在一个下面结构的 InnoDB 表：
1 |
|
表中有四条记录：
1 2 3 4 |
|
从上图中可以看到：
第一幅图，id PK的聚集索引，叶子存储了所有的行记录；
第二幅图，name上的普通索引，叶子存储了PK的值；
当执行查询 select * from t where name=’shenjian’; 语句时，会发生下面的过程：
会先在 name 普通索引上查询到PK=1；
再在聚集索引衫查询到(1,shenjian, m, A)的行记录；
再回到文章开头部分，我们说过“InnoDB 的查询没有命中索引，也将退化为表锁。InnoDB 的细粒度锁，是实现在索引记录上的。”由于这里的 name 并没有创建索引，所以它会变成表锁。至于时读锁和写锁，它们都是锁。InnoDB 的锁，与索引类型，事务的隔离级别相关。
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