MySQL的锁机制

本文介绍了MySQL数据库的存储引擎,包括MyISAM和InnoDB的特点及适用场景,并详细阐述了这两种存储引擎的锁机制,如表级锁、行级锁、共享锁和排他锁等。

MySQL数据库是一种常见的小型关系数据库,在网站的搭建中经常用到。MySQL现在属于ORACLE公司,最新版本是5.6。说道它的锁机制,首先要先说一下MySQL的存储引擎。

    存储引擎说白了就是如何存储数据、如何为存储的数据建立索引和如何更新、查询数据等技术的实现方法。因为在关系数据库中数据的存储是以表的形式存储的,所以存储引擎也可以称为表类型(即存储和操作此表的类型)。
    在Oracle 和SQL Server等数据库中只有一种存储引擎,所有数据存储管理机制都是一样的。而MySql数据库提供了多种存储引擎。用户可以根据不同的需求为数据表选择不同的存储引擎,用户也可以根据自己的需要编写自己的存储引擎。

            我们先来看看MySQL支持的存储引擎,使用 show engines命令可以查看所支持的引擎,看你的MySQL当前默认的存储引擎:mysql>show variables like '%storage_engine%';你要看某个表用了什么引擎(在显示结果里参数engine后面的就表示该表当前用的存储引擎):mysql>show create table 表名

早期的版本中MySQL使用的是MyISAM引擎,现在默认使用InnoDB。InnoDB相对于MyISAM主要有三个不同:(1)支持事务  (2) 支持行级锁  (3)支持外键约束。 一般来说,MyISAM适合(1)做很多count 的计算;(2)插入不频繁,查询非常频繁;(3)没有事务。InnoDB适合(1)可靠性要求比较高,或者要求事务;(2)表更新和查询都相当的频繁,并且表锁定的机会比较大的情况。MyISAM的访问速度要比InnoDB要快,加了索引也是。

MEMORY(heap):这种类型的数据表只存在于内存中。它使用散列索引,所以数据的存取速度非常快。因为是存在于内存中,所以这种类型常应用于临时表中。

1.对于MyISAM

    它支持的是表级锁,分为读锁和写锁。读锁:使用select自动添加。写锁:insert,delete等DML语句自动添加。因为是对整个表加锁,所以它不会发生死锁的情况。显示加锁使用lock和unlock命令。


2.对于InnoDB

    它支持表级锁和行级锁,默认采用行级锁。行级锁分为共享锁和排他锁。对于DML自动添加排他锁,对于select不会添加任何锁。

加共享锁: select... lock in share mode;

加排他锁: select... for update;

要避免交叉加排他锁,以免产生死锁的情况。Mysql会自动检查出死锁的情况。Mysql默认自动提交,

set @@autocommit=0;可以关闭自动提交。




下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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