锁模块之MyISAM与InooDB关于锁方面的区别

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锁模块

常见问题:

  • MyISAM与Innodb关于锁方面的却别是什么
  1. MyISAM默认使用的是表级锁,不支持行级锁
  2. InnoDBmoren用的是行级锁,也支持表级锁

MyISAM引擎在进行查询的时候,会自动为表加上一个读锁,而对数据进行增删改的时候,会为我们操作的表,加上一个表级别的写锁,当读锁没有被释放,另外一个session想要对同一个表加上写锁,他就会被堵塞,知道所有的读锁被释放位置。如何显示的为表加上读锁,如下:

释放锁:

读锁有另外的名字:共享锁  

以下是演示写锁,然后在是读锁或者写锁

 然后在另外一个session中做读操作

 在执行读操作的时候,由于已经有写锁,所以该此读操作被堵塞。

先执行修改操作(加写锁),在另外一个session中做修改操作(写锁),则该写锁会被堵塞。

写锁的别名:排它锁

insert、delete、update都可以上排它锁,对于select也可以上排它锁,如下:

 当select操作上排它锁之后,其他session中的select也会被堵塞

InnoDB:

由于InnoDB支持事务,所以我们可以通过session获取锁,再是不提交的方式,模拟并发访问的过程。mysql是默认提交事务的。

如下模拟两个session对同一行数据进行修改的情况:

两个session的修改语句如下:

执行结果发现,并没有出现第二个session在执行时出现堵塞的情况

InnoDB使用个是二段锁,即加锁和解锁是分两个步骤完成的,即先对同一个事务里的一批操作分别进行加锁,然后到commit的时候,在对事务里加上的锁进行统一的解锁,而当前的commit是自动提交的,所以看起来和MyISAM没哟太大的区别。

我们可以通过执行以下命令得到结论:

on:代表事务默认是自动提交的。

关闭自动提交(该设置只针对当前的session,而其他session仍然是自动提交的):

 操作验证如下(前提的首要关闭自动提交):

1:其中一个session加上共享锁,执行如下语句:

2:在另外一个session中对同一行执行update操作

实验结果是第二个session中的操作能修改数据成功。

原因如下:

InnoDB对select进行了改进,第一个session中的select操作并没有对该行上锁,所以才导致更新是成功的。InnoDB引擎下如何显示的加共享锁,如下:

当在另外一个session中执行update操作的时候就会堵塞

MyISAM的适用场景

InnoDB适合的场景

数据库锁的分类

  • 数据库事务的四大特性

数据库事务作为一个单独的数据库逻辑单元执行的一系列操作,要么完全执行,要么全部都不执行。

ACID:

原子性(aotmic):事务包含的所有操作,要么全部执行,要么全部失败回滚,要么全做,要么全都不做

一致性(consistency):事务因确保数据库的状态,从原来的一直状态,转变为另外一致的状态,一致状态的含义是指:

数据库中的数据应满足完整性约束,就好比转账,假设用户A和用户B加起来的钱总和是2000,不管两者如何转账,事务结束后,两个用户的钱相加起来还要是2000,这就是事务的一致性

隔离性(isolation):多个事务并发执行时,一个事务的执行,不应该影响其他事务的执行

持久性(durability):一个事务一旦提交,他对数据库的修改,应该永久保存在数据库中,持久性意味着当数据库发生故障时,确保已提交事务的更新不能丢失,即对已提交事务的更新能恢复,一旦一个事务被提交,DBMS必须保证提供适当 的冗余,使其耐得住系统的故障,持久性主要是在于DBMS的恢复性能

  • 事件隔离级别及各级别下的并发访问问题

事务并发访问引起的问题以及如何避免

  • 更新丢失  mysql所有事务隔离级别在数据库层面上均可避免

即一个事务的更新覆盖了另外一个事务的更新

  • 脏读   read-commit事务隔离界别以上可以避免
  • 不可重复读  repeatable-read事务隔离界别以上可以避免
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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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在路上的学习者 514

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