什麼是MVCC
MVCC即Multi-Version Concurrency Control，中文翻譯過來叫多版本併發控制。
MVCC是解決了什麼問題
衆所周知，在MYSQL中，MyISAM使用的是表鎖，InnoDB使用的是行鎖。而InnoDB的事務分爲四個隔離級別，其中默認的隔離級別REPEATABLE READ需要兩個不同的事務相互之間不能影響，而且還能支持併發，這點悲觀鎖是達不到的，所以REPEATABLE READ採用的就是樂觀鎖，而樂觀鎖的實現採用的就是MVCC。正是因爲有了MVCC，才造就了InnoDB強大的事務處理能力。
MVCC具體實現分析
InnoDB的MVCC,是通過在每行記錄後面保存兩個隱藏的列來實現的,這兩個列，分別保存了這個行的創建時間，一個保存的是行的刪除時間。這裏存儲的並不是實際的時間值,而是系統版本號(可以理解爲事務的ID)，每開始一個新的事務，系統版本號就會自動遞增，事務開始時刻的系統版本號會作爲事務的ID.下面看一下在REPEATABLE READ隔離級別下,MVCC具體是如何操作的。
首先創建一張表:
create table yang(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20)
);假設系統的版本號從1開始.
INSERT
InnoDB爲新插入的每一行保存當前系統版本號作爲版本號。第一個事務ID爲1:
start transaction;
insert into yang values(NULL,'yang');
insert into yang values(NULL,'long');
insert into yang values(NULL,'fei');
commit;對應在數據中的表如下(後面兩列是隱藏列,我們通過查詢語句並看不到)
| id | name | 創建時間(事務ID) | 刪除時間(事務ID) |
|---|---|---|---|
| 1 | yang | 1 | undefined |
| 2 | long | 1 | undefined |
| 3 | fei | 1 | undefined |
SELECT
InnoDB會根據以下兩個條件檢查每行記錄:
-
InnoDB只會查找版本早於當前事務版本的數據行(也就是,行的系統版本號小於或等於事務的系統版本號)，這樣可以確保事務讀取的行，要麼是在事務開始前已經存在的，要麼是事務自身插入或者修改過的.
-
行的刪除版本要麼未定義,要麼大於當前事務版本號(這可以確保事務讀取到的行，在事務開始之前未被刪除)，
只有條件1、2同時滿足的記錄，才能返回作爲查詢結果.
DELETE
InnoDB會爲刪除的每一行保存當前系統的版本號(事務的ID)作爲刪除標識.
看下面的具體例子分析: 第二個事務,ID爲2:
start transaction;
select * from yang;
select * from yang;
commit;假設1:
假設在執行這個事務ID爲2的過程中,剛執行到(1),這時,有另一個事務ID爲3往這個表裏插入了一條數據; 第三個事務ID爲3;
start transaction;
insert into yang values(NULL,'tian');
commit;這時表中的數據如下:
| id | name | 創建時間(事務ID) | 刪除時間(事務ID) |
|---|---|---|---|
| 1 | yang | 1 | undefined |
| 2 | long | 1 | undefined |
| 3 | fei | 1 | undefined |
| 4 | tian | 3 | undefined |
然後接着執行事務2中的(2),由於id=4的數據的創建時間(事務ID爲3),執行當前事務的ID爲2,而InnoDB只會查找事務ID小於等於當前事務ID的數據行,所以id=4的數據行並不會在執行事務2中的(2)被檢索出來,在事務2中的兩條select 語句檢索出來的數據如下:
| id | name | 創建時間(事務ID) | 刪除時間(事務ID) |
|---|---|---|---|
| 1 | yang | 1 | undefined |
| 2 | long | 1 | undefined |
| 3 | fei | 1 | undefined |
假設2
假設在執行這個事務ID爲2的過程中,剛執行到(1),假設事務執行完事務3後，接着又執行了事務4;
第四個事務:
start transaction;
delete from yang where id=1;
commit;此時數據庫中的表如下:
| id | name | 創建時間(事務ID) | 刪除時間(事務ID) |
|---|---|---|---|
| 1 | yang | 1 | 4 |
| 2 | long | 1 | undefined |
| 3 | fei | 1 | undefined |
| 4 | tian | 3 | undefined |
接着執行事務ID爲2的事務(2),根據SELECT 檢索條件可以知道,它會檢索創建時間(創建事務的ID)小於當前事務ID的行和刪除時間(刪除事務的ID)大於當前事務的行,而id=4的行上面已經說過,而id=1的行由於刪除時間(刪除事務的ID)大於當前事務的ID,所以事務2的(2)select * from yang也會把id=1的數據檢索出來.所以,事務2中的兩條select 語句檢索出來的數據都如下:
| id | name | 創建時間(事務ID) | 刪除時間(事務ID) |
|---|---|---|---|
| 1 | yang | 1 | 4 |
| 2 | long | 1 | undefined |
| 3 | fei | 1 | undefined |
UPDATE
InnoDB執行UPDATE，實際上是新插入了一行記錄，並保存其創建時間爲當前事務的ID，同時保存當前事務ID到要UPDATE的行的刪除時間。
假設3：
假設在執行完事務2的(1)後又執行,其它用戶執行了事務3,4,這時，又有一個用戶對這張表執行了UPDATE操作:
第5個事務:
start transaction;
update yang set name='Long' where id=2;
commit;根據update的更新原則:會生成新的一行,並在原來要修改的列的刪除時間列上添加本事務ID,得到表如下:
| id | name | 創建時間(事務ID) | 刪除時間(事務ID) |
|---|---|---|---|
| 1 | yang | 1 | 4 |
| 2 | long | 1 | 5 |
| 3 | fei | 1 | undefined |
| 4 | tian | 3 | undefined |
| 2 | Long | 5 | undefined |
繼續執行事務2的(2),根據select 語句的檢索條件,得到下表:
| id | name | 創建時間(事務ID) | 刪除時間(事務ID) |
|---|---|---|---|
| 1 | yang | 1 | 4 |
| 2 | long | 1 | 5 |
| 3 | fei | 1 | undefined |
還是和事務2中(1)select 得到相同的結果.