优化思路整理-2-锁

关于数据库锁的猜想

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数据库锁的粒度大体分为：库级锁，表级锁，页级锁，行级锁

如果一个表的数据分散在9个页上，每个页上有5行数据，

如果有10行要更新的数据分布在page1，page2，page6上，

那么如果用锁模式为页锁，则需要3把页锁，用行锁需要10把行锁，用表锁只需要一把。

当只更新一行的时候，实际上最少只需要一把行锁，如果用页锁，

则被所住页的其他4行其实是不需要锁的，如果被锁了，当并发高的时候，恰逢这4行数据需要锁，但是已经被页锁锁住，则降低了并发性。

当要更新45行的时候，实际上最少只需要一把表锁，如果用页锁，

则需要5把页锁，若用行锁，则需要45把！也就是增加了维护锁的开销。

这里就有一个平衡，并发高（→row）则锁开销高，并发低（→table）则锁开销小。

猜想一下事务。

===开启事务===

被更新表共有n行

更新10%行数据（行锁0.1n把/表锁1把/页锁若干）

如果用行锁，当n很大的时候，那就产生0.1n的行锁，n=100万，就要10万把行锁，开销大吗？

===提交事务===

如果这个更新慢了，可能就是因为锁开销太大了。但是带来的好处是，我更新这10万行数据的时候，并不锁其他90万行的数据。

所以，如果猜想成立，建议对会涉及很多数据的更新语句，先考察一下数据分布，再用适合的锁模式。

近日发现，好像数据库有锁的阀值，如果数据库锁阀值为500，一个事务中行锁的数量超过500，则会自动提升为页锁，

只是听说，未见详细理论。