PostgreSQL与MySQL的锁与隔离级别

东南门吹雪2025-11-27 15:22

问：postgresql delete from table_name 这样的sql会锁表的哪些操作，写在存储过程中的锁粒度与单独执行有什么区别？

答：

已深度思考(用时9秒)

在PostgreSQL中，DELETE FROM table_name语句会锁定被删除的行，并且可能还会在表上获取锁。具体锁的类型和粒度取决于多个因素，包括事务隔离级别、是否使用了子查询以及是否有外键约束等。

  1. 1.行级锁 ：默认情况下，DELETE操作会在被删除的行上设置行级锁（通常是独占锁），防止其他事务同时修改或删除这些行。

  2. 2.表级锁 ：除了行锁，DELETE操作还会在表上获取一个锁。在默认的隔离级别（读已提交）下，DELETE通常会在表上获取一个ROW EXCLUSIVE锁。这个锁会允许其他事务同时读取表，但会阻止其他事务在表上获取更严格的锁（比如用于更新、删除或修改表结构的锁）。

  3. 3.外键约束：如果表有外键约束，那么删除操作可能会在引用表上获取锁，以确保引用完整性。

  4. 4.锁的冲突 ：ROW EXCLUSIVE锁与以下锁冲突：•SHARE ROW EXCLUSIVE•EXCLUSIVE•ACCESS EXCLUSIVE因此，在DELETE操作期间，其他事务可以并发地读取表，但不能执行会获取冲突锁的操作，比如某些形式的ALTER TABLE、VACUUM FULL、CLUSTER等。

存储过程中的锁粒度与单独执行的区别：

在存储过程中执行DELETE语句，其锁行为与单独执行DELETE语句在锁的粒度上通常没有区别。因为锁的粒度是由SQL语句本身和事务的隔离级别决定的，而不是由是否在存储过程中执行决定的。

但是，存储过程可能会将多个SQL语句封装在一个事务中（取决于存储过程的定义和调用方式），这可能会影响锁的持有时间。如果在存储过程中，DELETE语句只是一个大事务的一部分，那么锁可能会在整个事务期间持有，而不是在语句执行后立即释放。这可能会增加锁竞争的风险，因为锁被持有的时间更长了。

另外，存储过程中可能包含多个操作，这些操作可能会获取多个锁，从而增加死锁的可能性。

示例：

假设我们有一个存储过程，它执行一个删除操作，然后执行其他一些操作：

复制代码 
CREATE OR REPLACE PROCEDURE delete_data()
LANGUAGE plpgsql
AS $$
BEGIN
    DELETE FROM table_name WHERE condition;
    -- 其他操作...
END;
$$;

如果在调用这个存储过程时，我们是在一个事务中（比如使用BEGIN和COMMIT），那么删除操作所获取的锁会一直持有到事务结束。而如果单独执行DELETE语句，并且是自动提交的，那么锁会在语句执行后立即释放。

因此，区别主要在于锁的持有时间，而不是锁的粒度。锁的粒度（行锁和表锁）是由SQL语句本身决定的。

总结：

  • •DELETE语句会获取行级锁和表级锁（ROW EXCLUSIVE）。

  • •在存储过程中执行DELETE，锁的粒度与单独执行相同。

  • •存储过程可能会将多个操作放在一个事务中，导致锁持有时间延长，从而影响并发。

在设计存储过程时，应该注意事务的边界，尽量避免长时间持有锁，以减少对并发操作的影响。

很好，这是一个关于 PostgreSQL 并发控制和锁机制的核心问题。我们来详细拆解一下。

第一部分：DELETE FROM table_name会锁住哪些操作？

当你执行 DELETE FROM table_name（不带任何 WHERE条件）时，由于它要删除表中的所有行，PostgreSQL 会采取比较严格的锁策略来保证数据完整性。

该语句会获取的表级锁主要是：ACCESS EXCLUSIVE

ACCESS EXCLUSIVE是 PostgreSQL 中最高级别的锁，与大部分其他锁都冲突。一旦一个事务持有了这个锁，其他事务尝试获取任何其他锁（即使是普通的读锁）都会被阻塞。

具体来说，DELETE FROM table_name会阻塞其他会话的以下操作：

  • 数据修改操作（DML） ： UPDATE、DELETE、INSERT（尝试修改表数据的所有操作）

  • 数据读取操作（DML）：

    • 在 REPEATABLE READ 或 SERIALIZABLE 隔离级别下的 SELECT查询（因为这些隔离级别需要维持一个稳定的数据视图，而全表删除会破坏这种稳定性）。

    • 在 READ COMMITTED 隔离级别下，普通的 SELECT查询通常不会被阻塞，因为它们可以读取删除操作提交前的数据快照。

  • 表结构修改操作（DDL）：

    • ALTER TABLE（任何修改表结构的操作，如添加/删除列、修改类型等

    • CREATE INDEX、DROP INDEX

    • VACUUM FULL、CLUSTER

    • TRUNCATE

  • 其他访问操作 ： 尝试获取 ACCESS SHARE锁的操作，例如 pg_dump的默认行为。

反之，当 DELETE FROM table_name正在执行时，它也会被以下操作阻塞：

  • 任何在它之前已经开始并持有该表的任何锁（如另一个长时间的 UPDATE、SELECT ... FOR UPDATE或 ALTER TABLE）的事务。

重要例外：带 WHERE条件的 DELETE

如果你的 DELETE语句包含一个非常具体的 WHERE条件（例如 WHERE id = 123），PostgreSQL 会尽量使用更细粒度的锁。它会先获取一个较弱的 ROW EXCLUSIVE 表锁，然后只在它实际要删除的那些行 上设置 EXCLUSIVE 行锁。在这种情况下：

  • 它不会阻塞读取操作。

  • 它只会阻塞其他尝试修改同一行数据的事务。

  • 它不会 阻塞修改表中其他行 的 INSERT/UPDATE/DELETE操作。

  • 但它仍然可能被后续的 DDL 操作阻塞，因为 DDL 通常需要更强的表锁。

第二部分：存储过程中的锁粒度与单独执行的区别

核心结论：锁的粒度（锁定范围）本身没有区别，但锁的持有时间、事务的边界以及发生死锁的风险可能有显著差异。

锁的粒度（是锁表还是锁行）是由 SQL 语句本身（如 DELETE）和当时的具体情况（有无索引、WHERE 条件是否高效等）决定的，与这条语句是在存储过程（函数）中执行还是单独执行无关。

它们的主要区别在于事务的上下文和管理：

特性 单独执行 SQL 在存储过程（函数）中执行
事务边界 默认是自动提交（Autocommit）。每条语句都是一个独立的事务。 取决于调用方式 。如果存储过程用 BEGIN...END块调用，则它通常是外部事务的一部分。如果使用 CALL直接调用，存储过程本身可以是一个事务（如果函数被定义为 PROCEDURE且内部有事务控制）或部分事务。
锁持有时间 锁在语句执行完毕后（事务提交或回滚时）立即释放。 锁可能被持有更长时间。因为存储过程可能包含多个 SQL 操作，锁会从第一条加锁语句开始持有，直到整个存储过程执行完毕且外部事务提交/回滚后才释放。
死锁风险 相对较低。因为单个语句执行很快，持有锁的时间很短。 相对较高。由于锁持有时间变长，多个会话执行同一个存储过程时，更容易形成"互相等待对方持有的锁"的死锁局面。
错误处理与锁 如果语句执行失败，事务回滚，锁立即释放。 复杂的存储过程可能有 EXCEPTION块。在异常块中，发生错误后的事务状态是"子事务"，这可能会让锁的行为对开发者来说更复杂。
举例说明锁持有时间的区别：

场景1：单独执行

复制代码 
-- 会话 A
DELETE FROM orders WHERE status = 'expired'; -- 获取锁
-- 语句执行很快，比如 100ms，锁随即释放。
INSERT INTO audit_log VALUES ('Cleaned expired orders');
-- 这是另一个事务，重新获取锁。

在这个场景中，锁只被持有了很短的时间。

场景2：在存储过程中执行

假设有一个存储过程 cleanup_data()：

复制代码 
CREATE OR REPLACE PROCEDURE cleanup_data()
LANGUAGE plpgsql
AS $$
BEGIN
    -- 步骤1：删除过期订单
    DELETE FROM orders WHERE status = 'expired'; -- 获取锁
    -- 锁被持有中...
​
    -- 步骤2：一个很慢的复杂计算或对其他系统的调用
    PERFORM pg_sleep(10); -- 模拟一个耗时 10 秒的操作
​
    -- 步骤3：记录日志
    INSERT INTO audit_log VALUES ('Cleaning completed');
    
    COMMIT; -- 或者取决于调用方式，事务在此提交
END;
$$;
-- 在会话中调用
CALL cleanup_data();

在这个场景中，DELETE操作获得的锁会被持续持有长达 10 秒以上 （直到整个存储过程执行完毕）。在这 10 多秒内，其他尝试修改 orders表相关行的事务都会被阻塞，大大增加了并发冲突和死锁的风险。

总结与最佳实践

  1. 锁粒度 ：由 SQL 语句决定。全表 DELETE会锁表，带条件的 DELETE会尽量锁行。这与是否在存储过程中无关。

  2. 关键区别 ：存储过程可能延长锁的持有时间，因为它将多个操作捆绑在一个事务中。这会降低并发性，增加阻塞和死锁的风险。

  3. 最佳实践 ： 尽量缩短事务 ：在存储过程中，将耗时长的操作（如网络调用、复杂计算）放在数据修改操作之前或之后，避免放在两个修改操作之间。 及时提交 ：如果逻辑允许，将一个大事务拆分成多个小事务。 保持锁定顺序一致 ：在多个存储过程或应用中，总是以相同的顺序访问多个表，可以预防死锁。 使用低隔离级别 ：在可能的情况下，使用 READ COMMITTED隔离级别，它可以减少锁的争用。

希望这个详细的解释能帮助你更好地理解 PostgreSQL 中的锁机制。

问：truncate是属于表结构修改语句吗

答：

已深度思考(用时3秒)

这是一个关于PostgreSQL中TRUNCATE命令分类的问题。需要明确TRUNCATE在数据库操作中的分类，并解释其特性。

首先回顾TRUNCATE的功能：快速删除表中所有数据。与DELETE相比，TRUNCATE是DDL（数据定义语言）操作，而DELETE是DML（数据操作语言）操作。

接下来分析TRUNCATE是否属于表结构修改语句。虽然TRUNCATE不改变表的结构（如列定义、约束等），但它会重置与表相关的序列、立即释放磁盘空间等，这些特性更接近DDL操作。

然后考虑TRUNCATE的锁行为。与DELETE的ROW EXCLUSIVE锁或ACCESS EXCLUSIVE锁不同，TRUNCATE需要ACCESS EXCLUSIVE锁，这会阻塞所有其他操作。

最后总结TRUNCATE的分类依据：尽管不修改表结构，但因其DDL特性和锁级别，通常被归类为DDL操作，也就是表结构修改语句的范畴。

这是一个很好的问题，答案有点微妙。

严格来说，TRUNCATE 不被归类为典型的"修改表结构"的 DDL 语句，但它确实具有很多 DDL 的特性，并且在锁的层面上，它表现得比大多数 DDL 更"霸道"。

我们可以从以下几个层面来理解：

1. 从 SQL 标准分类来看

  • DML（数据操作语言） ：SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE。它们操作的是表中的"数据"。

  • DDL（数据定义语言） ：CREATE, ALTER, DROP。它们定义和修改数据库的"结构"，如表、索引、视图等。

TRUNCATE的核心功能是删除数据，所以从目的上看，它更像 DML。然而，它的实现机制却非常接近 DDL。

2. TRUNCATE 与 DELETE 的本质区别（这解释了它的分类）

特性 DELETE TRUNCATE
操作机制 逐行删除。它在事务日志中为每一行删除操作都记录一条记录。 直接回收数据页。它通过取消分配存储数据的磁盘页来工作，只在日志中记录"页已释放"，而不是每一行。
性能 慢，尤其是大表。因为需要记录每一行的删除。 极快。因为它不关心表里有多少数据，只是直接删除数据文件。
事务性 是 DML，完全受事务控制。可以 ROLLBACK。 在 PostgreSQL 中，是事务性的 ，可以 ROLLBACK。但请注意，并非所有数据库都这样（比如 Oracle 中 TRUNCATE是隐式提交的，不能回滚）。
触发器 会触发表上的 BEFORE DELETE和 AFTER DELETE触发器。 不会触发 任何 ON DELETE触发器。
存储空间 被删除行占用的空间只是被标记为可重用，但不会立即返还给操作系统（需要 VACUUM）。 立即将磁盘空间返还给操作系统（除了在事务中执行且未提交的情况）。
WHERE 条件 支持，可以删除部分数据。 不支持，只能清空整个表。

从实现机制可以看出，TRUNCATE更像是在操作表的"存储结构"，而不是在逻辑上一条条删除数据。这种直接操作底层数据文件的方式，是 DDL 的典型特征。

3. 锁的层面（这与你的第一个问题直接相关）

TRUNCATE会获取最高级别的 ACCESS EXCLUSIVE锁。

这与最典型的 DDL 语句（如 ALTER TABLE ... ADD COLUMN）所需的锁级别完全一样。这意味着：

  • 它会阻塞其他所有操作，包括普通的 SELECT（在 PostgreSQL 中，即使是 READ COMMITTED级别的 SELECT也会被阻塞）。

  • 它也会被任何已经持有该表锁的操作所阻塞。

所以，在锁的行为上，TRUNCATE和 DDL 语句是完全一致的。 这也是为什么很多人倾向于把它看作一种特殊的 DDL 命令。

结论

  • 严格分类上 ：TRUNCATE通常被单独列出，或者被视为一种兼具 DML 目的和 DDL 实现机制的特殊 SQL 命令。

  • 实践认知上 ：由于它的锁机制、执行速度和不触发触发器的特性，我们更倾向于将其视作一种"类 DDL"操作。 当你考虑数据库操作的影响时（特别是锁和并发），一定要把 TRUNCATE和 ALTER TABLE等典型的 DDL 语句同等对待，而不是把它当成一个快速的 DELETE FROM table_name。

简单来说：你可以认为 TRUNCATE是一个"披着 DML 外衣的 DDL"，尤其是在讨论锁和性能时。

问：数据库有默认隔离级别 那每执行的一条语句可以指定单独的隔离级别吗 隔离级别只针对查询语句吗

答：

已深度思考(用时1秒)

我们讨论的是PostgreSQL数据库。首先，回答两个问题：

  1. 1.每执行的一条语句可以指定单独的隔离级别吗？

  2. 2.隔离级别只针对查询语句吗？

下面详细解答。

  1. 这是一个非常好的问题，涉及到事务隔离级别的核心概念。我们来详细解答。

    问题一：可以每条语句单独指定隔离级别吗？

    答案是：不可以直接为单条语句指定隔离级别，但可以通过控制事务边界来"模拟"实现类似效果。

    隔离级别（Isolation Level）是事务（Transaction） 的属性，而不是单条语句的属性。一个事务可以包含多条语句，这些语句都运行在同一个隔离级别下。

    正确的做法是：在事务开始时设置隔离级别。

    示例：在事务中设置隔离级别
    复制代码 
    -- 开始一个事务，并设置隔离级别为 REPEATABLE READ
BEGIN TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
​
-- 在这个事务内执行多条语句，它们都处于 REPEATABLE READ 级别
SELECT * FROM accounts WHERE user_id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE user_id = 1;
INSERT INTO transactions (user_id, amount) VALUES (1, -100);
​
-- 提交事务，隔离级别设置也随之结束
COMMIT;
    如何实现"每条语句不同隔离级别"的效果？

    虽然不能直接为语句设置，但你可以通过将每条语句封装在独立的小事务中来近似实现：

    复制代码 
    -- 语句1：在 READ COMMITTED 级别下执行
BEGIN TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;
DELETE FROM temp_log WHERE created_at < now() - interval '1 day';
COMMIT;
​
-- 语句2：在 REPEATABLE READ 级别下执行
BEGIN TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
SELECT SUM(balance) FROM accounts; -- 确保在事务期间读到一致的数据快照
COMMIT;
​
-- 语句3：在 SERIALIZABLE 级别下执行（最严格，防止幻读）
BEGIN TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
INSERT INTO orders (user_id, total) 
SELECT user_id, SUM(amount) FROM cart WHERE user_id = 123;
DELETE FROM cart WHERE user_id = 123;
COMMIT;

    注意：这种方式的缺点是每个语句都成为一个独立的事务，可能会增加开销，并且无法将多个操作原子化（即一个失败不能全部回滚）。

    问题二：隔离级别只针对查询语句吗？

    答案是：绝对不是。隔离级别影响事务内的所有操作，包括读（SELECT）和写（INSERT, UPDATE, DELETE）。

    隔离级别定义了事务在并发环境下如何与其他事务交互，它主要解决以下经典并发问题：

    1. 脏读（Dirty Read）：一个事务读到了另一个未提交事务修改的数据。

    2. 不可重复读（Non-repeatable Read）：同一个事务内，两次读取同一行数据，结果不一致（因为被其他已提交事务修改了）。

    3. 幻读（Phantom Read）：同一个事务内，两次执行相同的查询，返回的结果集不一致（因为其他已提交事务插入了新数据）。

    这些问题不仅涉及"读"，也涉及"写"。隔离级别通过控制锁机制或多版本并发控制（MVCC）来管理这些交互。

    隔离级别对写操作的影响示例

    假设有两个并发的事务：

    事务 A（在 REPEATABLE READ 级别下）

    复制代码 
    BEGIN TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
-- 第一次查询，count = 10
SELECT COUNT(*) FROM products WHERE category = 'electronics';

    此时，事务 B 插入了一条新的电子产品记录并提交。

    复制代码 
    -- 事务 B (已提交)
INSERT INTO products (name, category) VALUES ('New Phone', 'electronics');
COMMIT;

    现在回到事务 A：

    复制代码 
    -- 在 REPEATABLE READ 级别下，第二次查询 count 仍然是 10（幻读被防止）
-- 因为事务 A 看到的是事务开始时的数据快照。
SELECT COUNT(*) FROM products WHERE category = 'electronics';
​
-- 但是，如果事务 A 尝试更新所有电子产品...
UPDATE products SET price = price * 0.9 WHERE category = 'electronics';
-- 问题来了：这条 UPDATE 语句会更新多少行？
-- 在 PostgreSQL 的可重复读级别下，它会检测到“写倾斜”并抛出序列化失败错误。
-- 因为它发现它要更新的行数（10行）与它当前快照中看到的不一致（因为事务B插入了新行）。

    这个例子说明，隔离级别不仅影响了事务 A 的 SELECT查询，也直接影响了它的 UPDATE操作的行为，甚至可能导致操作失败。

    PostgreSQL 各隔离级别对读写操作的影响总结

    隔离级别 脏读 不可重复读 幻读 对写操作的影响
    读未提交 可能发生 可能发生 可能发生 写操作可能基于未提交的脏数据，极其不安全。（PostgreSQL 实际上不提供此级别，它被提升为读已提交）
    读已提交 不可能 可能发生 可能发生 写操作只会阻塞在正在修改的行上，并发性好。这是 PostgreSQL 的默认级别。
    可重复读 不可能 不可能 可能发生* 能防止幻读。但如果事务检测到其计划修改的数据在它开始后被其他已提交事务修改过，会抛出序列化失败错误，要求应用程序重试整个事务。
    可序列化 不可能 不可能 不可能 最严格级别。通过乐观锁机制，如果检测到任何可能破坏序列化执行顺序的风险，都会抛出序列化失败错误，要求重试。

    *在 PostgreSQL 中，REPEATABLE READ通过快照隔离实现，实际上也防止了幻读。但标准 SQL 允许该级别出现幻读，所以 PostgreSQL 的行为比标准更严格。

    总结

    1. 设置级别 ：隔离级别在事务开始时设置，作用于整个事务生命周期内的所有语句（读和写）。

    2. 影响范围 ：隔离级别影响事务内所有操作的并发行为，包括如何读取数据以及如何与其他事务的写入操作交互。它绝不是只针对查询语句。

    3. 实践建议 ：大多数应用使用默认的 READ COMMITTED级别即可。只有在业务逻辑要求极高的读取一致性（如银行对账）时，才考虑使用 REPEATABLE READ或 SERIALIZABLE，并准备好处理可能的序列化失败和重试逻辑。

问：mysql在可重复读隔离级别下不能解决幻读吗

答：

已深度思考(用时6秒)

我们已知MySQL的默认隔离级别是REPEATABLE READ。在MySQL中，REPEATABLE READ隔离级别通过多版本并发控制（MVCC）和间隙锁（Gap Locks）来防止幻读。

但是，需要注意的是，标准的SQL隔离级别定义中，REPEATABLE READ是不要求防止幻读的，而只要求防止不可重复读。然而，MySQL的InnoDB引擎在REPEATABLE READ隔离级别下，通过间隙锁机制确实可以防止幻读。这是MySQL对标准隔离级别的扩展。

具体来说：

  1. 1.在可重复读隔离级别下，普通的SELECT操作使用快照（snapshot）来提供一致性的读取，这样在同一个事务中多次读取相同的数据会看到相同的结果，不会看到其他事务已经提交的修改（包括插入和删除），从而避免了幻读。这是因为快照是在事务第一次读取时建立的，后续读取都基于这个快照。

  2. 2.但是，对于当前读（例如SELECT ... FOR UPDATE, SELECT ... LOCK IN SHARE MODE, UPDATE, DELETE等操作），InnoDB会使用间隙锁来锁定一个区间，防止其他事务在这个区间内插入新的数据，从而防止幻读。

因此，在MySQL的InnoDB引擎中，可重复读隔离级别可以防止幻读。但是，这取决于你使用的存储引擎，只有InnoDB支持间隙锁和MVCC。

注意：在MySQL中，如果使用其他存储引擎（如MyISAM），则可能无法防止幻读。

所以，回答是：MySQL的InnoDB引擎在可重复读隔离级别下可以防止幻读。但是，这并非SQL标准的要求，而是MySQL的增强。

总结一下：

  • •通过快照读（普通SELECT）可以避免幻读，因为读的是事务开始时的快照。

  • •通过当前读（加锁的SELECT）使用间隙锁来避免幻读。

但是，需要注意的是，在可重复读隔离级别下，如果事务中先执行了一次普通SELECT，然后另一个事务插入并提交了新数据，接着当前事务再执行相同的普通SELECT，是不会看到新数据的（因为快照读）。但是，如果当前事务执行了一个当前读（比如SELECT ... FOR UPDATE），那么它会看到最新的数据，并且会阻塞直到另一个事务释放锁，或者使用间隙锁来防止插入，从而避免幻读。

因此，在MySQL中，可重复读隔离级别可以有效地防止幻读。

这是一个非常好的问题，也是 MySQL 隔离级别中一个很重要的知识点。

简单回答：MySQL 在可重复读（REPEATABLE READ）隔离级别下，通过 Next-Key Locking 机制，在很大程度上可以防止幻读。

这与 PostgreSQL 的行为不同，也是 MySQL 的一个特点。

详细解释

1. 标准 SQL 规范 vs MySQL 实现

  • 标准 SQL 规范：可重复读隔离级别只要求解决脏读和不可重复读，不要求解决幻读。

  • MySQL 的实现 ：InnoDB 引擎在可重复读级别下，通过Next-Key Locking（临键锁）机制，实际上也防止了幻读的发生。

2. MySQL 如何防止幻读

MySQL 使用两种机制结合来防止幻读：

机制一：快照读（Snapshot Read） - 基于 MVCC

对于普通的 SELECT语句（非加锁读）：

复制代码 
-- 事务 A
BEGIN;
SELECT * FROM users WHERE age > 20; -- 第一次读取，返回 5 行
-- 此时事务 B 插入了一条 age=25 的新记录并提交
SELECT * FROM users WHERE age > 20; -- 第二次读取，仍然返回 5 行（看不到新插入的数据）

这种情况下，基于 MVCC 的多版本控制，事务始终读取事务开始时的数据快照，自然就看不到其他事务新插入的数据。

机制二：当前读（Current Read） - 基于 Next-Key Locking

对于加锁的读操作（SELECT ... FOR UPDATE, SELECT ... LOCK IN SHARE MODE）和写操作（UPDATE, DELETE）：

MySQL 使用 Next-Key Lock = Record Lock（记录锁） + Gap Lock（间隙锁）

示例说明：

复制代码 
-- 表 users 有索引在 age 上，现有数据：age = 10, 20, 30, 40
​
-- 事务 A
BEGIN;
SELECT * FROM users WHERE age = 25 FOR UPDATE; -- 没有 age=25 的记录

此时，MySQL 不仅会锁住 age=20 和 age=30 之间的间隙（Gap Lock），还会锁住下一条记录（age=30）的 Record Lock，这就是 Next-Key Lock。

现在事务 B 尝试插入：

复制代码 
-- 事务 B（在另一个会话中）
INSERT INTO users (age) VALUES (25); -- 这个操作会被阻塞！
INSERT INTO users (age) VALUES (22); -- 这个也会被阻塞！
INSERT INTO users (age) VALUES (28); -- 这个也会被阻塞！

任何尝试插入 age 在 20 到 30 之间的记录都会被阻塞，直到事务 A 提交。这样就防止了幻读。

3. 不同操作场景下的幻读防止

操作类型 是否防止幻读 机制
普通 SELECT ✅ 防止 MVCC 快照读，始终读取一致的数据视图
SELECT ... FOR UPDATE ✅ 防止 Next-Key Locking 锁住记录和间隙
SELECT ... LOCK IN SHARE MODE ✅ 防止 Next-Key Locking 锁住记录和间隙
UPDATE/DELETE ✅ 防止 Next-Key Locking 锁住记录和间隙
INSERT ✅ 防止 唯一性检查时会使用间隙锁防止冲突

4. 实际测试演示

复制代码 
-- 会话 A
mysql> BEGIN;
mysql> SELECT * FROM users WHERE age BETWEEN 20 AND 30 FOR UPDATE;
-- 返回空结果集
​
-- 会话 B（尝试插入会被阻塞）
mysql> INSERT INTO users (name, age) VALUES ('新用户', 25);
-- 这个操作会一直等待，直到会话 A 提交或超时

5. 与 PostgreSQL 的对比

特性 MySQL (REPEATABLE READ) PostgreSQL (REPEATABLE READ)
幻读防止 ✅ 完全防止 ✅ 防止（通过快照隔离）
机制 Next-Key Locking + MVCC 纯 MVCC（快照隔离）
写冲突处理 阻塞等待 可能抛出序列化错误，需要重试
锁粒度 行锁 + 间隙锁 主要依赖快照，较少使用锁

6. 需要注意的例外情况

虽然 MySQL 在可重复读级别下能防止大部分幻读，但在以下情况下仍需注意：

  1. 无索引的查询：如果 WHERE 条件没有使用到索引，MySQL 可能会退化为表锁，但依然会防止幻读。

  2. 读提交隔离级别：如果切换到读提交（READ COMMITTED）级别，幻读是可能发生的。

  3. 不同的存储引擎：上述行为是针对 InnoDB 引擎的，MyISAM 等引擎不支持行级锁，行为会不同。

总结

MySQL 在可重复读隔离级别下确实可以有效防止幻读，这是通过 Next-Key Locking 机制实现的。这种实现比 SQL 标准的要求更严格，为开发者提供了更强的数据一致性保证。

这也是为什么很多应用程序选择使用 MySQL 的可重复读级别而不是串行化级别的原因------它在保证强一致性的同时，提供了更好的并发性能。

问: pgsql的锁类型与mysql的区别

答：

已深度思考(用时16秒)

PostgreSQL 和 MySQL 在锁机制上有显著的不同，这主要是由于它们的设计哲学和架构差异。下面我们来详细比较一下。

PostgreSQL 的锁类型与特点

PostgreSQL 提供了多粒度的锁机制，包括：

  1. 1.表级锁 ：锁住整个表，包括：•ACCESS SHARE：只读取表，不修改。通常由 SELECT获取，与大多数锁兼容，除了 ACCESS EXCLUSIVE。•ROW SHARE：由 SELECT FOR UPDATE和 SELECT FOR SHARE获取。•ROW EXCLUSIVE：由 INSERT, UPDATE, DELETE获取。•SHARE UPDATE EXCLUSIVE：由 VACUUM（不带FULL）、CREATE INDEX CONCURRENTLY等获取。•SHARE：由 CREATE INDEX（非并发）获取。•SHARE ROW EXCLUSIVE：由 CREATE TRIGGER和某些 ALTER TABLE获取。•EXCLUSIVE：阻止其他事务进行写操作，但允许读。实际使用较少。•ACCESS EXCLUSIVE：最强大的锁，由 DROP TABLE, TRUNCATE, VACUUM FULL, ALTER TABLE（某些形式）等获取。

  2. 2.行级锁 ：锁住表中的特定行，包括：•FOR UPDATE：用于更新行，阻止其他事务更新或锁定同一行。•FOR SHARE：用于共享锁，其他事务可以读但不能修改。

  3. 3.** advisory locks**：一种应用程序控制的锁，基于数字或字符串密钥。

PostgreSQL 使用多版本并发控制（MVCC）来避免读写冲突，因此读操作不会阻塞写操作，写操作也不会阻塞读操作（除了某些特殊情况，如 ACCESS EXCLUSIVE锁会阻塞读）。

MySQL 的锁类型与特点（以 InnoDB 为例）

MySQL 的 InnoDB 存储引擎也支持行级锁和表级锁，但实现方式与 PostgreSQL 有差异：

  1. 1.表级锁 ：•InnoDB 支持意向锁（Intention Locks）来实现多粒度锁。包括：•意向共享锁（IS）：事务打算给数据行加行共享锁。•意向排他锁（IX）：事务打算给数据行加行排他锁。•此外，InnoDB 也支持表级锁，如 LOCK TABLES语句会施加表锁，但通常不建议在 InnoDB 中使用 LOCK TABLES，因为 InnoDB 的行级锁更细粒度。

  2. 2.行级锁：InnoDB 的行级锁包括：•共享锁（S）：允许事务读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排他锁。•排他锁（X）：允许事务更新或删除一行，阻止其他事务获取共享锁或排他锁。

  3. 3.间隙锁（Gap Locks）：在可重复读隔离级别下，InnoDB 使用间隙锁来防止幻读。间隙锁锁住一个索引范围，但不包括记录本身。

  4. 4.临键锁（Next-Key Locks）：间隙锁和行锁的结合，用于解决幻读。

  5. 5.插入意向锁（Insert Intention Locks）：一种间隙锁，表示事务打算在间隙中插入新记录。

主要区别

  1. 1.锁的粒度：两者都支持表锁和行锁，但 PostgreSQL 的表锁种类更多，而 InnoDB 的锁机制更侧重于行锁，并且通过意向锁来协调表锁和行锁。

  2. 2.锁的实现方式：PostgreSQL 的锁信息存储在共享内存中，而 InnoDB 的锁信息存储在存储引擎内部的数据结构中。

  3. 3.死锁检测：两者都有死锁检测机制，但实现不同。PostgreSQL 会定期检查死锁，而 InnoDB 使用等待图（wait-for graph）来检测死锁。

  4. 4.MVCC 与锁的结合 ：PostgreSQL 的读操作通常不加锁（除非使用 FOR UPDATE等），依靠 MVCC 实现读写不阻塞。InnoDB 在可重复读隔离级别下，读操作（一致性读）也不加锁，但当进行更新时，会使用行锁和间隙锁。

  5. 5.间隙锁：PostgreSQL 在可重复读隔离级别下使用快照隔离（Snapshot Isolation）来防止幻读，而不依赖间隙锁。InnoDB 在可重复读级别下使用间隙锁和临键锁来防止幻读。

  6. 6.锁的兼容性：两种数据库的锁兼容性矩阵不同，因为锁类型和设计目的不同。

  7. 7.** advisory locks**：PostgreSQL 提供了应用级别的 advisory locks，而 MySQL 没有直接对应的机制，但可以通过自定义方式模拟。

使用建议

  • •在 PostgreSQL 中，由于 MVCC 的强大，通常不需要显式加锁，除非有特殊需求。

  • •在 MySQL 的 InnoDB 中，默认的隔离级别是可重复读，它通过间隙锁防止幻读，但这可能导致更多的锁冲突。在某些高并发场景下，可以考虑使用读已提交隔离级别来减少锁冲突。

总结

PostgreSQL 和 MySQL 在锁机制上各有特点。PostgreSQL 的锁种类更丰富，且与 MVCC 结合更紧密，读不阻塞写，写不阻塞读。MySQL 的 InnoDB 通过意向锁、行锁、间隙锁等机制来实现多粒度锁，在可重复读隔离级别下通过间隙锁防止幻读。选择哪种数据库取决于具体应用场景和对并发控制的需求。

PostgreSQL 和 MySQL 在锁机制上有显著的区别，主要体现在锁的粒度、实现方式、锁类型和管理策略上。以下是详细的对比分析：

1. 锁粒度对比

锁粒度 PostgreSQL MySQL (InnoDB)
表级锁 支持，但较少使用 支持，有更多表锁类型
行级锁 支持，主要依赖 MVCC 支持，通过行锁+间隙锁
页级锁 不支持 不支持（早期 MyISAM 支持）
意向锁 隐式管理 显式支持（IS、IX 锁）
间隙锁 不支持 支持（防止幻读的关键）

2. 核心锁类型差异

PostgreSQL 的主要锁类型：

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-- 表级锁（8种主要类型）
ACCESS SHARE           -- SELECT 查询
ROW SHARE              -- SELECT FOR UPDATE/SHARE
ROW EXCLUSIVE          -- INSERT, UPDATE, DELETE
SHARE UPDATE EXCLUSIVE -- VACUUM, CREATE INDEX CONCURRENTLY
SHARE                  -- CREATE INDEX
SHARE ROW EXCLUSIVE    -- CREATE TRIGGER
EXCLUSIVE              -- 阻止并发读写
ACCESS EXCLUSIVE       -- DROP, TRUNCATE, 大部分 ALTER TABLE
​
-- 行级锁
FOR UPDATE             -- 更新行
FOR SHARE              -- 共享锁
FOR KEY SHARE          -- 外键检查
FOR NO KEY UPDATE      -- 更新非键列

MySQL (InnoDB) 的主要锁类型：

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-- 表级锁
LOCK TABLE table_name READ;      -- 共享表锁
LOCK TABLE table_name WRITE;     -- 排他表锁
​
-- 行级锁
SELECT ... FOR UPDATE;           -- 排他行锁
SELECT ... LOCK IN SHARE MODE;   -- 共享行锁
​
-- 特殊的锁机制
记录锁（Record Locks）           -- 锁住索引记录
间隙锁（Gap Locks）             -- 锁住索引范围
临键锁（Next-Key Locks）        -- 记录锁+间隙锁
插入意向锁（Insert Intention Locks）-- 插入操作专用

3. 锁实现机制的根本差异

PostgreSQL：MVCC 为主导

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-- PostgreSQL 主要通过多版本控制避免锁竞争
-- 读操作通常不阻塞写操作，写操作也不阻塞读操作
-- 只有在 DDL 或特定冲突时才需要强锁
​
-- 示例：读不阻塞写
-- 会话 A
BEGIN;
SELECT * FROM accounts; -- 不阻塞其他会话的写入
​
-- 会话 B（同时执行）
UPDATE accounts SET balance = balance + 100; -- 可以正常执行

MySQL：锁机制为主导

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-- MySQL 的可重复读级别严重依赖锁机制
-- 写操作会阻塞其他事务的冲突操作
​
-- 示例：Next-Key Locking 防止幻读
-- 会话 A
BEGIN;
SELECT * FROM accounts WHERE id > 100 FOR UPDATE; -- 锁住 id>100 的范围
​
-- 会话 B（被阻塞）
INSERT INTO accounts (id, balance) VALUES (150, 1000); -- 这个插入会被阻塞

4. 死锁处理方式对比

PostgreSQL 死锁处理：

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-- PostgreSQL 有自动死锁检测，检测到死锁时会自动回滚其中一个事务
ERROR:  deadlock detected
DETAIL:  Process 12345 waits for ShareLock on transaction 12346; 
         blocked by process 12347.
Process 12347 waits for ShareLock on transaction 12345; 
         blocked by process 12345.
HINT:  See server log for query details.

MySQL 死锁处理：

复制代码 
-- MySQL 也有死锁检测，但行为略有不同
-- 默认会回滚代价较小的事务
ERROR 1213 (40001): Deadlock found when trying to get lock; 
try restarting transaction

5. 实际使用场景对比

高并发读场景：

复制代码 
-- PostgreSQL 表现更好（MVCC 优势）
-- 多个会话可以同时读取，写入只在冲突时等待
​
-- MySQL 在可重复读级别下，SELECT ... FOR UPDATE 会阻塞其他事务

高并发写场景：

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-- MySQL 的行锁机制更精细，写冲突处理更好
-- PostgreSQL 在热点数据更新时可能出现锁竞争
​
-- 示例：计数器更新
-- PostgreSQL
UPDATE counters SET value = value + 1 WHERE id = 1; -- 行级锁，但可能成为热点
​
-- MySQL（类似的锁行为，但间隙锁可能影响范围）

6. 锁监控和诊断

PostgreSQL 锁监控：

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-- 查看当前锁信息
SELECT * FROM pg_locks;
SELECT * FROM pg_stat_activity WHERE wait_event_type = 'Lock';
​
-- 详细的锁查询
SELECT 
    pg_stat_activity.pid,
    pg_stat_activity.query,
    pg_locks.mode,
    pg_locks.granted
FROM pg_stat_activity
JOIN pg_locks ON pg_stat_activity.pid = pg_locks.pid;

MySQL 锁监控：

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-- 查看 InnoDB 锁信息
SHOW ENGINE INNODB STATUS;  -- 查看锁信息
SELECT * FROM information_schema.INNODB_LOCKS;  -- 当前锁
SELECT * FROM information_schema.INNODB_LOCK_WAITS;  -- 锁等待
​
-- 性能模式监控
SELECT * FROM performance_schema.data_locks;

7. 性能影响对比

场景 PostgreSQL MySQL
纯读负载 ⭐⭐⭐⭐⭐ (MVCC 无锁) ⭐⭐⭐⭐ (有少量锁开销)
读写混合 ⭐⭐⭐⭐ (读写不阻塞) ⭐⭐⭐ (写可能阻塞读)
高并发写 ⭐⭐⭐ (可能锁竞争) ⭐⭐⭐⭐ (行锁精细)
批量操作 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ (锁开销较大)
DDL 操作 ⭐⭐ (ACCESS EXCLUSIVE 锁严格) ⭐⭐⭐⭐ (Online DDL 支持好)

8. 总结与选择建议

选择 PostgreSQL 的情况：

  • 读多写少的应用，特别是需要复杂查询的

  • 高并发读取，需要最小化锁影响的场景

  • 数据仓库和报表系统，大量只读查询

  • 需要避免死锁的复杂事务场景

选择 MySQL 的情况：

  • 写密集型应用，需要精细的行锁控制

  • 银行、交易系统等需要严格防止幻读的场景

  • 需要 Online DDL 频繁变更表结构的应用

  • 已经深度优化 MySQL 锁机制的技术团队

通用建议：

  1. PostgreSQL：充分利用其 MVCC 优势，优化查询，避免长时间持有锁

  2. MySQL：合理设计索引，理解 Next-Key Locking，控制事务粒度

  3. 两者：都要监控锁等待，设置合理的锁超时时间，避免长时间阻塞

两种数据库的锁机制各有优势，选择取决于具体的应用场景、数据访问模式和团队的技术栈熟悉程度。

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