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對線面試官:MySQL 給數據表增加一列,一定會鎖表嗎?

數據庫 MySQL
MySQL 8.0 在處理大數據表增加字段的情況下進行了一些優化,進一步優化了減少對表的鎖定時間和降低性能影響。在MySQL8.0中,還引入了Invisible Indexes、Instant DDL和In-Place Alter升級等新功能,可以進一步提高MySQL的性能和可維護性。

一、鎖的概念

1.1 鎖的分類

鎖的分類可以從多個方面來劃分。

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從對數據操作類型分

  • 讀鎖(共享鎖) : 針對同一份數據,多個讀操作可以同時進行而不會互相影響。
  • 寫鎖(排它鎖) : 當前寫操作沒有完成前,它會阻斷其他寫鎖和讀鎖。

從對數據操作粒度分

  • 表鎖
  • 行鎖

表鎖也是是InnoDB存儲引擎中的一種鎖機制,用于控制對表的并發訪問。InnoDB表鎖包括共享鎖(Shared Lock)和排他鎖(Exclusive Lock),用于實現不同程度的并發讀寫操作。嚴格意義上來說,InnoDB存儲引擎沒有MyISAM存儲引擎那種直接的完整的表級鎖。

1.2 InnoDB表鎖的特點和使用方式

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  • InnoDB表鎖是自動隱式鎖定的,不需要手動指定。
  • InnoDB存儲引擎默認采用行級鎖(Row-Level Locking)而不是表級鎖。這意味著在InnoDB中,鎖定的粒度更細,可以同時支持并發讀寫操作,減少了鎖沖突和阻塞的可能性。
  • InnoDB采用多版本并發控制(MVCC)機制,讀取操作不會阻塞寫入操作,寫入操作也不會阻塞讀取操作,提高了并發性能。
  • InnoDB表鎖在事務中使用,并且鎖的持有時間盡可能短,以減少阻塞和沖突的可能性。
  • InnoDB表鎖的具體行為受到事務的隔離級別和鎖定模式的影響。通過設置合適的隔離級別和鎖定模式,可以平衡并發性能和數據一致性的要求。

二、給數據表增加一列,一定會鎖表嗎?

在 MySQL 中,使用 InnoDB 存儲引擎給數據表增加一列時,并不一定會鎖表。InnoDB 存儲引擎提供了一些機制來減少對表的鎖定,以提高并發性能。

2.1 MySQL 5.6 會不會鎖表

從 MySQL 5.6 版本開始,InnoDB 引擎引入了在線數據定義語言(DDL)操作,其中包括對表結構的修改。這些在線 DDL 操作允許在不鎖定整個表的情況下進行結構更改。具體來說,以下是可能的情況:

  • 對于增加非空列: 在 InnoDB 中,增加非空列時,會執行一個快速的元數據操作,不會鎖定整個表。這意味著在修改期間,其他會話可以繼續讀取和寫入表數據。
  • 對于增加可為空列: 在 InnoDB 中,增加可為空列時,也會執行一個快速的元數據操作,不會鎖定整個表。其他會話可以繼續讀取和寫入表數據,但在修改期間,可能會有一些短暫的行鎖定。

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注意:盡管 InnoDB 存儲引擎提供了較少的鎖定,但在執行 ALTER TABLE 語句時仍可能會有一些性能影響。這可能是由于內部的元數據操作、數據重組或日志寫入等引起的。

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因此,在對大型表進行結構修改時,仍建議在低負載時執行,以最小化對應用程序的影響。

針對上面的問題,MySQL8.0做了更多的優化和升級

2.2 MySQL 8.0 會不會鎖表

MySQL 8.0 在處理大數據表增加字段的情況下進行了一些優化,進一步優化了減少對表的鎖定時間和降低性能影響。在MySQL8.0中,還引入了Invisible Indexes、Instant DDL和In-Place Alter升級等新功能,可以進一步提高MySQL的性能和可維護性。

  • 原子 DDL: MySQL 8.0 引入了原子 DDL(Atomic DDL)操作,這意味著 ALTER TABLE 語句的執行過程中將會有更少的阻塞。在增加字段的情況下,原子 DDL 機制可以減少對表的鎖定時間,并允許其他會話繼續讀取和寫入數據。
  • 立即更新元數據: MySQL 8.0 在增加字段時立即更新表的元數據,而不需要等待整個操作完成。這樣可以更快地完成 ALTER TABLE 操作,并減少對表的鎖定時間。
  • InnoDB 引擎優化: MySQL 8.0 的 InnoDB 存儲引擎針對大數據表的結構修改進行了一些優化。例如,對于增加非空字段,InnoDB 不再需要復制整個表的數據。相反,它會使用一種更輕量級的操作來添加新字段,從而減少鎖定時間和資源消耗。
  • 增量元數據更新: MySQL 8.0 引入了增量元數據更新,這意味著在 ALTER TABLE 操作期間只需更新受影響的元數據信息,而不是整個表。這樣可以減少鎖定時間和操作的開銷。

三、總結

總結上面的所有內容,實際就是單純的增加一個字段,表結構修改和索引添加通常不會鎖定整個表,在某些情況下,MySQL可能需要鎖定整個表。同時數據量過大的時候,會出現一些性能問題,所以我們實際操作的過程中,一定要關注表的數據多小,最終的數據大小(這里要關注索引數據)。

責任編輯:武曉燕 來源: 架構師秋天
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