如何对行 表 数据库加锁

本文资料均来源于网上,部分未证实,权当记录。

1 如何锁一个表的某一行

SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED

SELECT * FROM table ROWLOCK WHERE id = 1

2 锁定数据库的一个表

SELECT * FROM table WITH (HOLDLOCK)

加锁语句:
sybase:
update 表 set col1=col1 where 1=0 ;
MSSQL:
select col1 from 表 (tablockx) where 1=0 ;
oracle:
LOCK TABLE 表 IN EXCLUSIVE MODE ;
加锁后其它人不可操作,直到加锁用户解锁,用commit或rollback解锁


几个例子帮助大家加深印象
设table1(A,B,C)
A B C
a1 b1 c1
a2 b2 c2
a3 b3 c3

1)排它锁
新建两个连接
在第一个连接中执行以下语句
begin tran
update table1
set A='aa'
where B='b2'
waitfor delay '00:00:30' --等待30秒
commit tran
在第二个连接中执行以下语句
begin tran
select * from table1
where B='b2'
commit tran

若同时执行上述两个语句,则select查询必须等待update执行完毕才能执行即要等待30秒

2)共享锁
在第一个连接中执行以下语句
begin tran
select * from table1 holdlock -holdlock人为加锁
where B='b2'
waitfor delay '00:00:30' --等待30秒
commit tran

在第二个连接中执行以下语句
begin tran
select A,C from table1
where B='b2'
update table1
set A='aa'
where B='b2'
commit tran

若同时执行上述两个语句,则第二个连接中的select查询可以执行
而update必须等待第一个事务释放共享锁转为排它锁后才能执行 即要等待30秒

3)死锁
增设table2(D,E)
D E
d1 e1
d2 e2
在第一个连接中执行以下语句
begin tran
update table1
set A='aa'
where B='b2'
waitfor delay '00:00:30'
update table2
set D='d5'
where E='e1'
commit tran

在第二个连接中执行以下语句
begin tran
update table2
set D='d5'
where E='e1'
waitfor delay '00:00:10'
update table1
set A='aa'
where B='b2'
commit tran

同时执行,系统会检测出死锁,并中止进程

补充一点:
Sql Server2000支持的表级锁定提示

HOLDLOCK 持有共享锁,直到整个事务完成,应该在被锁对象不需要时立即释放,等于SERIALIZABLE事务隔离级别

NOLOCK 语句执行时不发出共享锁,允许脏读 ,等于 READ UNCOMMITTED事务隔离级别

PAGLOCK 在使用一个表锁的地方用多个页锁

READPAST 让sql server跳过任何锁定行,执行事务,适用于READ UNCOMMITTED事务隔离级别只跳过RID锁,不跳过页,区域和表锁

ROWLOCK 强制使用行锁

TABLOCKX 强制使用独占表级锁,这个锁在事务期间阻止任何其他事务使用这个表

UPLOCK 强制在读表时使用更新而不用共享锁

应用程序锁:
应用程序锁就是客户端代码生成的锁,而不是sql server本身生成的锁

处理应用程序锁的两个过程

sp_getapplock 锁定应用程序资源

sp_releaseapplock 为应用程序资源解锁

注意: 锁定数据库的一个表的区别

SELECT * FROM table WITH (HOLDLOCK) 其他事务可以读取表,但不能更新删除

SELECT * FROM table WITH (TABLOCKX) 其他事务不能读取表,更新和删除


1 如何锁一个表的某一行
/*
测试环境:windows 2K server + Mssql 2000
所有功能都进行测试过,并有相应的结果集,如果有什么疑义在论坛跟帖
关于版权的说明:部分资料来自互联网,如有不当请联系版主,版主会在第一时间处理。
功能:sql遍历文件夹下的文本文件名,当然你修改部分代码后可以完成各种文件的列表。
*/


A 连接中执行

SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ

begin tran

select * from tablename with (rowlock) where id=3

waitfor delay '00:00:05'

commit tran

B连接中如果执行

update tablename set colname='10' where id=3 --则要等待5秒

update tablename set colname='10' where id <>3 --可立即执行

2 锁定数据库的一个表

SELECT * FROM table WITH (HOLDLOCK)


注意: 锁定数据库的一个表的区别

SELECT * FROM table WITH (HOLDLOCK)
其他事务可以读取表,但不能更新删除

SELECT * FROM table WITH (TABLOCKX)
其他事务不能读取表,更新和删除

数据库中对的某一行进行修改时,加锁机制是确保数据一致性和并发访问控制的重要手段。数据库加锁可以防止多个事务同时修改同一行数据,从而避免数据不一致、脏读、不可重复读和幻读等问题。 ### 行级的实现机制 MySQL 的行级是通过索引实现的,即在事务中对某一行数据进行修改时,数据库会自动对该行加锁。行级的粒度最小,因此并发性能最好。在 InnoDB 存储引擎中,行级是默认的机制。如果事务对某一行执行 `UPDATE` 或 `DELETE` 操作,InnoDB 会自动对该行加上排他(Exclusive Lock)[^1]。如果事务执行 `SELECT ... FOR UPDATE` 或 `SELECT ... LOCK IN SHARE MODE`,则会对查询结果中的行加上排他或共享(Shared Lock)[^2]。 ### 加锁SQL 语句 在实际操作中,可以通过以下 SQL 语句对行加锁: - **排他(Exclusive Lock)**:使用 `SELECT ... FOR UPDATE` 语句会对查询结果中的行加上排他,其他事务无法对这些行加共享或排他,直到当前事务提交或回滚[^2]。 ```sql START TRANSACTION; SELECT * FROM table_name WHERE condition FOR UPDATE; -- 执行后续的 UPDATE 或 DELETE 操作 COMMIT; ``` - **共享(Shared Lock)**:使用 `SELECT ... LOCK IN SHARE MODE` 语句会对查询结果中的行加上共享,其他事务可以读取这些行,但不能修改,直到当前事务提交或回滚。 ```sql START TRANSACTION; SELECT * FROM table_name WHERE condition LOCK IN SHARE MODE; -- 执行后续的 UPDATE 或 DELETE 操作 COMMIT; ``` ### 的粒度与性能 行级的粒度较小,因此在高并发环境下,行级能够提供更好的并发性能。与之相对的是,其粒度较大,可能导致更多的竞争,降低并发性能。InnoDB 存储引擎支持行级,而 MyISAM 存储引擎仅支持[^3]。 ### 死问题 在并发事务中,多个事务可能相互等待对方释放,从而导致死。InnoDB 存储引擎会自动检测死,并回滚其中一个事务以解除死状态。为了避免死,事务应尽量按照相同的顺序访问和行,减少事务的持有时间,并避免在事务中进行复杂的业务逻辑处理[^4]。 ### 示例代码 以下是一个简单的 Java 示例,展示如何在事务中对行加锁并进行更新操作: ```java public void updateRowWithLock(Connection conn, int id) { String sqlSelect = "SELECT * FROM table_name WHERE id = ? FOR UPDATE"; String sqlUpdate = "UPDATE table_name SET column_name = ? WHERE id = ?"; try (PreparedStatement pstmtSelect = conn.prepareStatement(sqlSelect); PreparedStatement pstmtUpdate = conn.prepareStatement(sqlUpdate)) { conn.setAutoCommit(false); // 开启事务 pstmtSelect.setInt(1, id); ResultSet rs = pstmtSelect.executeQuery(); if (rs.next()) { // 执行更新操作 pstmtUpdate.setString(1, "new_value"); pstmtUpdate.setInt(2, id); pstmtUpdate.executeUpdate(); } conn.commit(); // 提交事务 } catch (SQLException e) { try { if (conn != null) { conn.rollback(); // 回滚事务 } } catch (SQLException ex) { ex.printStackTrace(); } e.printStackTrace(); } finally { try { if (conn != null) { conn.setAutoCommit(true); // 恢复自动提交 } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } } ``` ### 总结 数据库的行级机制在并发控制中起着至关重要的作用。通过合理使用行级,可以有效避免数据不一致和并发问题。同时,需要注意死的发生,并采取措施避免死,以提高系统的并发性能。
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