MySQL 学习笔记

SQL

分类	全称	说明
DDL	Data Definition Language	数据定义语言，用来定义数据库对象（数据库、表、字段）
DML	Data Manipulation Language	数据操作语言，用来对数据库表中的数据进行增删改
DQL	Data Query Language	数据查询语句，用来查询数据空中表的记录
DCL	Data Control Language	数据控制语句，用来创建数据库用户、控制数据库访问权限

DDL-数据库操作

sql

-- 查询
SHOW DATABASES;

-- 创建
CREATE DATABASE [IF NOT EXISITS] `database_name` [DEFAULT CHARSET `charset`] [COLLATE `collate`];

-- 删除
DROP DATABASE [IF EXISTS] `database_name`;

-- 使用
USE `database_name`;

DDL-表操作-查询

sql

SHOW TABLES;                     -- 查询当前数据库所有表
SHOW CREATE TABLE `table_name`;  -- 查询建表语句
DESC `table_name`;               -- 查询表结构

DDL-表操作-创建

sql

CREATE TABLE `table_name` (
    `field_1` DATA_TYPE [COMMENT `field_1_comment`],
    `field_2` DATA_TYPE [COMMENT `field_2_comment`],
    ...,
    `field_n` DATA_TYPE [COMMENT `field_n_comment`]
) [COMMENT `table_comment`];

DDL-表操作-数据类型

分类	类型	大小	描述
数值类型	TINYINT	1 byte
	SMALLINT	2 bytes
	MEDIUMINT	3 bytes
	INT / INTEGER	4 bytes
	BIGINT	8 bytes
	FLOAT	4 bytes
	DOUBLE	8 bytes
字符串类型	CHAR	0 ~ 255 bytes	定长字符串
	VARCHAR	0 ~ 65535 bytes	变长字符串
	TINYBLOB	0 ~ 255 bytes
	TINYTEXT	0 ~ 255 bytes
	BLOB	0 ~ 65535 bytes	二进制的长文本数据
	TEXT	0 ~ 65535 bytes	长文本数据
	MEDIUMBLOB	0 ~ 16777215 bytes
	MEDIUMTEXT	0 ~ 16777215 bytes
	LONGBLOB	0 ~ 4294967295 bytes	二进制形式的极大文本数据
	LONGTEXT	0 ~ 4294967295 bytes	极大文本数据

DDL-表操作-修改

sql

-- 添加字段
ALTER TABLE `table_name` ADD `field` TYPE [COMMENT `field_comment`];

-- 修改字段类型
ALTER TABLE `table_name` MODIFY `field` TYPE;

-- 修改字段名和类型
ALTER TABLE `table_name` CHANGE `field` `new_field` TYPE [COMMENT `field_comment`];

-- 删除字段
ALTER TABLE `table_name` DROP `field`;

-- 修改表名
ALTER TABLE `table_name` RENAME TO `new_table_name`;

-- 删除表
DROP TABLE [IF EXISTS] `table_name`;

-- 删除并重建表
TRUNCATE TABLE `table_name`;

DANGER

使用 TRUNCATE TABLE table_name，表中数据会被清空

DML-插入数据

sql

-- 给全部字段添加数据
INSERT INTO `table_name` VALUE(`value_1`, `value_2`, ...);

-- 给指定字段添加数据
INSERT INTO `table_name`(`field_1`, `field_2`, ...) VALUE(`value_1`, `value_2`, ...);

-- 批量添加
INSERT INTO `table_name` VALUES(`field_1`, `field_2`, ...), (`value_1`, `value_2`, ...), ...;
INSERT INTO `table_name`(`field_1`, `field_2`, ...) VALUES(`value_1`, `value_2`, ...), (`value_1`, `value_2`, ...), ...;

DML-修改数据

sql

UPDATE `table_name` SET `field_1`=`value_1`, `field_2`=`value_2`, ... [WHERE ...];

DML-删除数据

sql

DELETE FROM `table_name` [WHERE ...];

DQL-基础查询

sql

SELECT `field_1` AS `alias_1`, `field_2` `alias_2` FROM `table_name`;  -- AS可省略
SELECT * FROM `table_name`;
SELECT DISTINCT * FROM `table_name`;  -- 去重

DQL-条件查询

sql

SELECT `field` FROM `table_name` WHERE ...;

WARNING

使用 WHERE BETWEEN a AND b 时，a 应当小于 b

DQL-聚合函数

函数	作用
COUNT	统计数量
MAX	最大值
MIN	最小值
AVG	平均值
SUM	求和

TIP

NULL 不参与聚合运算

DQL-分组查询

sql

SELECT * FROM `table_name` [WHERE ...] GROUP BY `field` [HAVING ...];

-- 例：查询 tb_user 中各地区三十岁以下用户数量大于 3 的所有地区
SELECT `address`, COUNT(*) AS `user_num`
FROM `tb_user`
WHERE `age` <= 30
GROUP BY `address`
HAVING `user_num` > 3;

TIP

WHERE 与 HAVING 的区别：

执行时机不同：WHERE 分组前进行过滤，不满足条件的数据不参与分组；HAVING 是分组后对结果进行过滤。
判断条件不同：WHERE 不能对聚合函数判断，而 HAVING 可以。

DQL-排序查询

sql

SELECT * FROM `table_name` ORDER BY `field` ASC;   -- 升序，默认值
SELECT * FROM `table_name` ORDER BY `field` DESC;  -- 降序
SELECT * FROM `table_name` ORDER BY `field_1` ASC, `field_2` DESC;  -- 先对字段1进行升序排序，如果值相同则按字段2降序排序

DQL-分页查询

sql

SELECT * FROM `table_name` LIMIT page_num - 1, page_size;

DQL-执行顺序

sql

SELECT `addr`, COUNT(*)               -- 4
FROM `tb_user` AS `user`              -- 1
WHERE `age` BETWEEN 20 AND 40         -- 2
GROUP BY `addr` HAVING COUNT(*) >= 3  -- 3
ORDER BY COUNT(*) DESC, `addr` ASC    -- 5
LIMIT 0, 10                           -- 6

函数-字符串

函数	功能
`CONCAT(S1, S2, ..., Sn)`	字符串拼接，将 `S1, S2, ..., Sn` 拼接成一个字符串
`LOWER(str)`	将字符串 `str` 转小写
`UPPER(str)`	将字符串 `str` 转大写
`TRIM(str)`	去掉字符串 `str` 首尾的空格
`SUBSTRING(str, start, len)`	返回字符串 `str` 从 `start` 开始的 `len` 长度的字符子串
`LPAD(str, n, pad)`	左填充，用字符串 `pad` 在 `str` 左边填充，直到 `str` 长度达到 `n`
`RPAD(str, n, pad)`	右填充，用字符串 `pad` 在 `str` 右边填充，直到 `str` 长度达到 `n`

函数-数值

函数	功能
`CEIL(x)`	向上取整
`FLOOR(x)`	向下取整
`MOD(x, y)`	返回 `x / y` 的模
`RAND()`	返回 0 ~ 1 内的随机数
`ROUND(x, y)`	返回 `x` 的四舍五入值，保留 `y` 位小数

函数-流程

函数	功能
`IF(expr1, expr2, expr3)`	如果 `expr1 = TRUE`，则返回 `expr2`，否则返回 `expr3`
`IFNULL(expr1, expr2)`	如果 `expr1 IS NOT NULL`，则返回 `expr1`，否则返回 `expr2`
`CASE WHEN val THEN res ELSE default END`	如果 `val = TRUE`，则返回 `res`，否则返回 `default`
`CASE t WHEN val THEN res ELSE default END`	如果 `t = val`，则返回 `res`，否则返回 `default`

约束

约束	描述	关键字
非空约束	字段值不能为 `NULL`	`NOT NULL`
唯一约束	保证该字段的所有值都是不重复的	`UNIQUE`
主键约束	主键是一行数据的唯一标识，非空且唯一	`PRIMART KEY`
默认约束	插入数据时如未指定该字段值，则采用默认值	`DEFAULT`
检查约束	保证字段值满足条件 (MySQL8新特性)	`CHECK`

多表查询-内连接

sql

-- 隐式内连接
SELECT ... FROM `table_1`, `table_2` WHERE ...;

-- 显式内连接
SELECT ... FROM `table_1` [INNER] JOIN `table_2` ON ...;

-- 例：查询每一个员工的姓名和部门名称
-- 表：tb_emp, tb_dept
-- 连接条件：tb_emp.dept_id = tb_dept.id
SELECT `tb_emp`.`name`, `tb_dept`.`name` FROM `tb_emp`, `tb_dept` WHERE `tb_emp`.`dept_id` = `tb_dept`.`id`;         -- 隐式
SELECT `tb_emp`.`name`, `tb_dept`.`name` FROM `tb_emp` INNER JOIN `tb_dept` ON `tb_emp`.`dept_id` = `tb_dept`.`id`;  -- 显式

多表查询-外连接

sql

SELECT ... FROM `table_1` LEFT  OUTER JOIN `table_2` ON ...;  -- 左外连接
SELECT ... FROM `table_1` RIGHT OUTER JOIN `table_2` ON ...;  -- 右外连接

多表查询-自连接

sql

SELECT ... FROM `table` AS `alias_1` INNER JOIN `table` AS `alias_2` ON ...;

INFO

自连接可以是内连接也可以是外连接。

多表查询-联合查询

sql

SELECT ... FROM `table_1`
UNION [ALL]
SELECT ... FROM `table_2`;

WARNING

联合查询的列数与字段类型必须保持一致。

TIP

UNION ALL 会把全部结果直接合并在一起，UNION 会对合并之后的数据去重。

多表查询-子查询

标量子查询

子查询结果返回的是单个值（数字、字符串、日期等），最简单的形式，这种子查询称为 标量子查询。
常用操作符：= <> > < >= <=

列子查询

子查询结果返回的是一列，这种子查询称为 列子查询。
常用操作符：IN NOT IN ANY SOME ALL

操作符	描述
`IN`	在指定集合范围之内，多选一
`NOT IN`	不在指定集合范围之内
`ANY`	子查询返回列表中，在一个任意满足即可
`SOME`	与 `ANY` 等同，使用 `SOME` 的地方都可以用 `ANY`
`ALL`	子查询返回列表的所有值都必须满足

行子查询

子查询结果返回的是一行，这种子查询称为 列子查询。
常用操作符：IN NOT IN = <>

表子查询

子查询结果返回的是多行多列，这种子查询称为 表子查询。
常用操作符：IN

事务-操作

sql

-- 自动提交
SELECT @@AUTOCOMMIT;   -- 查看提交方式
SET @@AUTOCOMMIT = 0;  -- 关闭自动提交
SET @@AUTOCOMMIT = 1;  -- 开启自动提交

-- 事务操作
BEGIN;                 -- 开启事务
START TRANSACTION;     -- 开启事务
COMMIT;                -- 提交事务
ROLLBACK;              -- 回滚事务

事务-四大特性

原子性（Atomicity）：事务是不可分割的最小单元，要么全部成功，要么全部失败。
一致性（Consistency）：事务完成时，必须所有数据都保持一致状态。
隔离性（Isolation）：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行。
持久性（Durability）：事务一旦提交或回滚，它对数据库中的数据的改变就是永久的。

事务-并发问题

问题	描述
脏读	一个事务读到另一个事务还没有提交的数据
不可重复读	一个事务先后读取同一条记录，但两次读取的数据不同
幻读	一个事务按照条件查询数据时，没有对应的数据行，但是在插入时，又发现这行数据存在

事务-隔离级别

隔离级别	脏读	不可重复读	幻读
read uncommitted	√	√	√
read committed	×	√	√
repeatable read（默认）	×	×	√
serializable	×	×	×

sql

-- 查看事务隔离级别
SELECT @@TRANSACTION_ISOLATION;

-- 设置事务隔离级别
SET [SESSION | GLOBAL] TRANSACTION ISOLATION LEVEL [READ UNCOMMITTED | READ COMMITTED | REPEATABLE READ | SERIALIZABLE]

存储引擎

sql

SHOW ENGINES;  -- 查看所有引擎
CREATE TABLE `table`(...) ENGINE=INNODB;  -- 设置存储引擎

InnoDB	MyISAM
支持事务	不支持事务
支持外键	不支持外键
支持行级锁	支持表级锁

InnoDB：MySQL 默认的存储引擎。如果对事务、数据一致性有高要求，InnoDB 比较合适。
MyISAM：如果以查询和插入为主，很少更新和删除，可以选用 MyISAM。例如：日志的存储。
Memory：将数据保存再内存中，访问速度快。

实际上，绝大部分场景都是 InnoDB，另外两种都被别的 NoSQL 数据库替代了。例如：用 MangoDB 替代 MyISAM，Redis 替代 Memory。

InnoDB逻辑存储结构：
Innodb Structure

索引-分类

分类	含义	特点	关键字
主键索引	针对表中主键创建的索引	默认创建，只能有一个	`PRIMARY`
唯一索引	同一个表中某字段的值不重复	可以有多个	`UNIQUE`
常规索引	快速查找特定数据	可以有多个
全文索引	查找的是文本中的关键字，而不是索引的值	可以有多个	`FULLTEXT`

在 InnoDB 存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下几种：

分类	含义	特点
聚集索引	将数据存储和索引放到一块，索引结构的叶子节点保存了行数据	必须有，且只有一个
二级索引	将数据和索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键	可以存在多个

聚集索引选取规则：

如果存在主键，主键索引就是聚集索引
如果不存在主键，将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引。
如果没有主键和合适的唯一索引，则 InnoDB 会自动生成的一个 rowid 作为隐藏的聚集索引。

索引-语法

sql

-- 创建索引
CREATE [UNIQUE|FULLTEXT] INDEX `index_name` ON `table_name` (`field`, ...);

-- 查看索引
SHOW INDEX FROM `table_name`;

-- 删除索引
DROP INDEX `index_name` ON `table_name`;

索引-性能分析

SQL执行频率

通过 SHOW [SESSION|GLOBAL] STATUS 指令可以提供服务器状态信息。可在此基础上通过 LIKE 匹配出增删改查的频次信息，如：

sql

SHOW SESSION STATUS LIKE "Com_______"
-- 输出：
-- +---------------+-------+
-- | Variable_name | Value |
-- +---------------+-------+
-- | Com_binlog    | 0     |
-- | Com_commit    | 0     |
-- | Com_delete    | 0     |
-- | Com_import    | 0     |
-- | Com_insert    | 0     |
-- | Com_repair    | 0     |
-- | Com_revoke    | 0     |
-- | Com_select    | 0     |
-- | Com_signal    | 0     |
-- | Com_update    | 0     |
-- | Com_xa_end    | 0     |
-- +---------------+-------+

其中，增删改查的频次分别对应表中的 Com_insert、Com_delete、Com_update、Com_select 的值。

慢查询日志

sql

SELECT @@slow_query_log;       -- 慢查询日志开关，0-关闭，1-开启
SELECT @@slow_query_log_file;  -- 慢查询日志所在文件
SELECT @@long_query_time;      -- 单位：秒。SQL执行时间超过该值就会被记入慢查询日志

以上变量可以前往 MySQL 的配置文件 my.ini(Windows) / my.cnf(Linux) 进行修改：

txt

slow-query-log=1
slow_query_log_file="slow.log"
long_query_time=10

profile

SHOW PROFILES 能够帮助我们在做 SQL 优化时了解每句 SQL 的执行时间。

sql

SHOW VARIABLES LIKE "%profiling%";
-- +------------------------+-------+
-- | Variable_name          | Value |
-- +------------------------+-------+
-- | have_profiling         | YES   |  -- 当前 MySQL 是否支持 profile 操作
-- | profiling              | OFF   |  -- 默认关闭，可以通过 SET 语句开启
-- | profiling_history_size | 15    |  -- SQL 最近执行的记录数量
-- +------------------------+-------+

SET profiling=1; -- 开启 profiles 操作
SHOW PROFILES;

EXPLAIN 执行计划

EXPLAIN 或者 DESC 命令可查看 MySQL 如何执行 SQL 的信息。返回的信息如下：

txt

+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------+
| id | select_type | table   | type | possible_keys | key  | key_len | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | tb_user | ALL  | NULL          | NULL | NULL    |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------+

EXPLAIN 执行计划各字段含义：

id：SELECT 查询 的序列号，表示查询中执行 SELECT 子句 或表连接的顺序（id 相同，执行顺序从上到下；id 不同，值越大，越先执行）。
select_type：表示 SELECT 的类型，常见的取值有：SIMPLE（简单表，即不使用子查询和表连接）、SUBQUERY（SELECT / WHERE 之后包含了子查询）等。
type：连接类型。性能由好到差分别为：NULL(不连接表), SYSTEM(访问系统表), const(根据主键或唯一索引访问), ref(使用非唯一索引), RANGE(使用非唯一索引，但是进行了范围匹配), INDEX(遍历整个索引树), ALL(全表扫描)。
possible_keys：可能用到的索引，一个或多个。
key：实际用到的索引。
key_len：索引中使用的字节数，该值为最大可能长度，并非实际使用长度。该值越短越好。
rows：MySQL 认为必须要查询的行数，在 InnoDB 中为估计值，并不总是准确的。
filtered：返回结果的行数占读取行数的百分比，越大越好。

索引-使用规则

最左前缀法则

使用联合索引要遵守最左前缀法则，即从索引的最左列开始，依次生效。如果某一列不匹配，（后面的索引列无效）。

范围查询

联合索引中，出现 < 或 > 等范围查询，会导致后面的。

索引列运算

在索引列上运算将导致。

sql

-- 要求：查询手机号以166开头的用户
-- 表：tb_user, 索引：idx_user_phone(建立在phone字段上的索引)

-- 索引列发生计算，索引失效
SELECT * FROM tb_user WHERE SUBSTRING(`phone`, 1, 3) = "166";
-- 使用模糊查询代替了索引列的计算，索引生效
SELECT * FROM tb_user WHERE `phone` LIKE "166%";

字符串不加引号

字符串类型的字段数值不加引号，。

sql

-- 表: tb_user, 字段: phone(字符串类型, 有索引)
SELECT * FROM tb_user WHERE phone =  166888;   -- 索引失效
SELECT * FROM tb_user WHERE phone = "166888";  -- 索引有效

模糊查询

尾部模糊匹配，索引有效。头部模糊匹配，。

sql

-- 表: tb_user, 字段: phone(字符串类型, 有索引)
SELECT * FROM tb_user WHERE phone LIKE "%888";  -- 索引失效
SELECT * FROM tb_user WHERE phone LIKE "166%";  -- 索引有效

OR连接的条件查询

使用 OR 连接的条件，任意一侧无索引都将导致，OR 另一端的。

数据分布影响

如果 MySQL 评估使用索引比全表扫描更慢，则不会使用索引。

覆盖索引

如果联合索引的索引列覆盖了需要查找的所有字段，则MySQL不用再回表查询。

sql

CREATE INDEX idx_age_name ON tb_user (age, username);  -- 建立联合索引
SELECT id, username, age FROM tb_user WHERE age = 20;  -- 不需要回表查询
SELECT id, age, phone FROM tb_user WHERE age = 20;     -- 需要回表查询

上面SQL执行由于在二级索引上能够获取到 id, username, age，此时不再回表查询。而 phone 的数据不在二级索引上，此时MySQL会用对应的 id 回表查询拿到对应 phone 数据。

前缀索引

将字符串开头的一部分作为前缀建立索引。相较于将整个长字符串建立索引，前缀索引大大节省了索引空间，提高了索引效率。

sql

-- 将字段的前n个字符制作成前缀索引
CREATE INDEX `index_name` ON `table_name` (`field`(n));

SQL优化-`INSERT`

使用批量插入代替多次的单行插入：

sql

-- 多次插入 ×
INSERT INTO tb_user VALUE (1, "Tom");
INSERT INTO tb_user VALUE (2, "Jerry");

-- 批量插入 √
INSERT INTO tb_user VALUES (1, "Tom"), (2, "Jerry");

手动提交事务，代替自动提交事务：

sql

-- 自动提交 ×
INSERT INTO tb_user VALUE (1, "Tom");
INSERT INTO tb_user VALUE (2, "Jerry");

-- 手动提交 ×
START TRANSACTION;
INSERT INTO tb_user VALUE (1, "Tom");
INSERT INTO tb_user VALUE (2, "Jerry");
COMMIT;

SQL优化-主键

满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度。因为每一个二级索引下的叶子节点都挂着主键。
插入数据时，尽量顺序插入，选择使用 AUTO_INCREMENT 自增主键。因为主键无序插入可能会导致页分裂。

SQL优化-`ORDER BY`

Using filesort: 读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区中完成排序操作。所有不是通过索引返回的排序都叫 FileSort 排序。
Using index: 通过扫描索引直接返回有序数据，不需要额外排序，效率高。

SQL优化-`COUNT`

SQL

SELECT COUNT(*) FROM tb_user;

MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 COUNT(*) 查询全表总行数的时候可以直接返回这个数。
InnoDB 则会把数据一行一行读出来，累积计数。

COUNT 几种用法的区别：

COUNT(primary_key): InnoDB 引擎会遍历整个表，把每一行的主键值取出来，返回给服务层。服务层拿到主键后，直接按行进行计数。
COUNT(field):

如果没有 NOT NULL 约束，InnoDB 引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，服务层判断值是否为 NULL，不为 NULL 则计数 + 1；
如果有 NOT NULL 约束，InnoDB 引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，直接按行进行计数。

COUNT(1): InnoDB 引擎遍历整张表，但不取数据。服务层对应每一行，放一个数字 1 进去，直接按行进行计数。COUNT(0)、COUNT(-1) 也是一样的效果，只要不是 COUNT(NULL) 就行。
COUNT(*): InnoDB 引擎不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行计数。

效率：COUNT(field) < COUNT(primary_key) < COUNT(1) ≈ COUNT(*)

SQL优化-`UPDATE`

InnoDB的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁。UPDATE 时尽量把索引字段作为 WHERE 条件，并且该索引不能失效，否则会从行锁升级为表锁。

锁

全局锁：锁定数据库中所有表
表级锁：每次操作锁住整张表
行级锁：每次操作锁住对应行

全局锁

全局锁对整个数据库实例加锁，加锁后整个实例就处于只读的状态，后续的写入操作都将被阻塞。

最典型的使用场景就是做全库的逻辑备份，对所有表进行锁定，从而获取一致性视图，保证数据的完整性。

SQL

FLUSH TABLES WITH READ LOCK;  -- 锁定所有数据库
UNLOCK TABLES;  -- 解锁

SHELL

mysqldump -uroot -p123456 db_test > test.sql;  # 备份 db_test 的所有数据到 test.sql

数据库中加全局锁，是一个比较重的操作，存在以下问题：

如果在主库上备份，那么在备份期间都不能执行写入操作，业务基本停摆
如果在从库上备份，那么在备份期间从库都不能执行主库同步过来的二进制日志（binlog），会导致主从延迟

在 InnoDB 引擎中，我们可以在备份时加上参数 --single-transaction 来完成不加锁的一致性数据备份。

SHELL

mysqldump --single-transaction -uroot -p123456 db_test > test.sql;

表级锁

表级锁，每次操作锁住整张表。锁定粒度较大，发生锁冲突的概率高，并发度低。应用在 MyISAM、InnoDB 等存储引擎中。

表级锁可分为三类：表锁、元数据锁（meta data lock, MDL）、意向锁

表级锁-表锁

表锁可分为两类：

表共享读锁（read lock）：当前客户端只能读不能写，其他客户端也只能读不能写
表独占写锁（write lock）：当前客户端能读能写，其他客户端不能读不能写

SQL

LOCK TABLES `tb_test` READ/WRITE;  -- 加锁
UNLOCK TABLES;  -- 释放锁，断开客户端连接也能释放

行级锁

行级锁，每次操作锁住对应的行数据。锁定粒度小，发生锁冲突的概率低。

行级锁可分为三类：

行锁（Record Lock）：锁定单个行记录的锁。行锁又分为：共享锁（S）、排他锁（X）。
间隙锁（Gap Lock）：锁定记录间隙（不含该记录），确保记录间隙不变，避免其他事务在这个间隙插入数据，防止产生幻读。
临键锁（Next-Key Lock）：行锁和间隙锁的组合，同时锁住行数据，并锁住前面的间隙。

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