对线面试官:MySQL 给数据表增加一列,一定会锁表吗?

数据库 MySQL
MySQL 8.0 在处理大数据表增加字段的情况下进行了一些优化,进一步优化了减少对表的锁定时间和降低性能影响。在MySQL8.0中,还引入了Invisible Indexes、Instant DDL和In-Place Alter升级等新功能,可以进一步提高MySQL的性能和可维护性。

一、锁的概念

1.1 锁的分类

锁的分类可以从多个方面来划分。

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从对数据操作类型分

  • 读锁(共享锁) : 针对同一份数据,多个读操作可以同时进行而不会互相影响。
  • 写锁(排它锁) : 当前写操作没有完成前,它会阻断其他写锁和读锁。

从对数据操作粒度分

  • 表锁
  • 行锁

表锁也是是InnoDB存储引擎中的一种锁机制,用于控制对表的并发访问。InnoDB表锁包括共享锁(Shared Lock)和排他锁(Exclusive Lock),用于实现不同程度的并发读写操作。严格意义上来说,InnoDB存储引擎没有MyISAM存储引擎那种直接的完整的表级锁。

1.2 InnoDB表锁的特点和使用方式

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  • InnoDB表锁是自动隐式锁定的,不需要手动指定。
  • InnoDB存储引擎默认采用行级锁(Row-Level Locking)而不是表级锁。这意味着在InnoDB中,锁定的粒度更细,可以同时支持并发读写操作,减少了锁冲突和阻塞的可能性。
  • InnoDB采用多版本并发控制(MVCC)机制,读取操作不会阻塞写入操作,写入操作也不会阻塞读取操作,提高了并发性能。
  • InnoDB表锁在事务中使用,并且锁的持有时间尽可能短,以减少阻塞和冲突的可能性。
  • InnoDB表锁的具体行为受到事务的隔离级别和锁定模式的影响。通过设置合适的隔离级别和锁定模式,可以平衡并发性能和数据一致性的要求。

二、给数据表增加一列,一定会锁表吗?

在 MySQL 中,使用 InnoDB 存储引擎给数据表增加一列时,并不一定会锁表。InnoDB 存储引擎提供了一些机制来减少对表的锁定,以提高并发性能。

2.1 MySQL 5.6 会不会锁表

从 MySQL 5.6 版本开始,InnoDB 引擎引入了在线数据定义语言(DDL)操作,其中包括对表结构的修改。这些在线 DDL 操作允许在不锁定整个表的情况下进行结构更改。具体来说,以下是可能的情况:

  • 对于增加非空列: 在 InnoDB 中,增加非空列时,会执行一个快速的元数据操作,不会锁定整个表。这意味着在修改期间,其他会话可以继续读取和写入表数据。
  • 对于增加可为空列: 在 InnoDB 中,增加可为空列时,也会执行一个快速的元数据操作,不会锁定整个表。其他会话可以继续读取和写入表数据,但在修改期间,可能会有一些短暂的行锁定。

注意:尽管 InnoDB 存储引擎提供了较少的锁定,但在执行 ALTER TABLE 语句时仍可能会有一些性能影响。这可能是由于内部的元数据操作、数据重组或日志写入等引起的。

因此,在对大型表进行结构修改时,仍建议在低负载时执行,以最小化对应用程序的影响。

针对上面的问题,MySQL8.0做了更多的优化和升级

2.2 MySQL 8.0 会不会锁表

MySQL 8.0 在处理大数据表增加字段的情况下进行了一些优化,进一步优化了减少对表的锁定时间和降低性能影响。在MySQL8.0中,还引入了Invisible Indexes、Instant DDL和In-Place Alter升级等新功能,可以进一步提高MySQL的性能和可维护性。

  • 原子 DDL: MySQL 8.0 引入了原子 DDL(Atomic DDL)操作,这意味着 ALTER TABLE 语句的执行过程中将会有更少的阻塞。在增加字段的情况下,原子 DDL 机制可以减少对表的锁定时间,并允许其他会话继续读取和写入数据。
  • 立即更新元数据: MySQL 8.0 在增加字段时立即更新表的元数据,而不需要等待整个操作完成。这样可以更快地完成 ALTER TABLE 操作,并减少对表的锁定时间。
  • InnoDB 引擎优化: MySQL 8.0 的 InnoDB 存储引擎针对大数据表的结构修改进行了一些优化。例如,对于增加非空字段,InnoDB 不再需要复制整个表的数据。相反,它会使用一种更轻量级的操作来添加新字段,从而减少锁定时间和资源消耗。
  • 增量元数据更新: MySQL 8.0 引入了增量元数据更新,这意味着在 ALTER TABLE 操作期间只需更新受影响的元数据信息,而不是整个表。这样可以减少锁定时间和操作的开销。

三、总结

总结上面的所有内容,实际就是单纯的增加一个字段,表结构修改和索引添加通常不会锁定整个表,在某些情况下,MySQL可能需要锁定整个表。同时数据量过大的时候,会出现一些性能问题,所以我们实际操作的过程中,一定要关注表的数据多小,最终的数据大小(这里要关注索引数据)。

责任编辑:武晓燕 来源: 架构师秋天
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