trx鏈條查詢

❶ MySQL 5.7中新增sys schema有什麼好處

性能優化利器:剖析MySQL 5.7新特徵 sys schema

導讀：很多團隊在評估合適的時機切換到 MySQL 5.7，本文是在高可用架構群的分享，介紹 MySQL 5.7 新的性能分析利器。

李春，現任科技 MySQL 負責人，高級 MySQL 資料庫專家，從事 MySQL 開發和運維工作 8 年。在擔任 MySQL 資料庫 leader 期間，主要負責應用架構的優化和部署，實現了阿里巴巴 3 億 產品 從 Oracle 小型機到 64 台 MySQL 的平滑遷移。專注於研究 MySQL 復制、高可用、分布式和運維自動化相關領域。在大規模、分布式 MySQL 集群管理、調優、快速定位和解決問題方面有豐富經驗。管理超過 1400 台 MySQL 伺服器，近 3000 個實例。完成 MySQL 自動裝機系統、MySQL 標准化文檔和操作手冊、MySQL 自動規范性檢查系統、MySQL 自動信息採集系統等標准化文檔和自動化運維工具。

sys schema 由來

Performance schema 引入

Oracle 早就有了 v$ 等一系列方便診斷資料庫性能的工具，MySQL DBA 只有羨慕嫉妒恨的份，但是 5.7 引入的 sys schema 緩解了這個問題，讓我們可以通過 sys schema 一窺 MySQL 性能損耗，診斷 MySQL 的各種問題。

說到診斷 MySQL 性能問題，不得不提在 MySQL 5.5 引入的 performance_schema，最開始引入時，MySQL 的 performance_schema 性能消耗巨大，隨著版本的更新和代碼優化，5.7 的 performance_schema 對 MySQL 伺服器額外的消耗越來越少，我們可以放心的打開 performance_shema 來收集 MySQL 資料庫的性能損耗。Tarique Saleem 同學測試了一下 sys schema 對 CPU 和 IO的額外消耗，基本在 1% - 3% 之間，有興趣的同學可以參考他的這篇 blog：

（CPU Bound, Sysbench Read Only Mode）

performance_schema 不僅由於他的性能消耗大著名，還由於其復雜難用而臭名昭著。5.7 上的 performance schema 已經有 87 張表了，每個表都是各種統計信息的羅列；另外，他的這些表和 information_schema 中的部分表也纏夾不清，讓大家用得很不習慣。

sys schema VS performance schema VS information schema

現在 MySQL 在 5.7 又新增了sys schema，它和 performance_schema 和 information schema 到底是什麼關系？

Information_schema 定位基本是 MySQL 元數據信息，比如：TABLES 記錄了 MySQL 有哪些表，COLUMNS 記錄了各個表有哪些列 。

performance_schema 記錄了 MySQL 實時底層性能消耗情況，比如：events_waits_current 記錄了 MySQL 各個線程當前在等待的 event。

雖然他們之間的這個定位區別並沒有那麼明顯：比如，Information_schema 的 innodb_locks 就記錄了 innodb 當前鎖的信息，它並不是 MySQL 的元數據信息。sys schema 最開始是 MarkLeith 同學為了方便讀取和診斷 MySQL 性能引入到 MySQL 的。所以 sys schema 定位應該是最清晰的：它包含一系列對象，這些對象能夠輔助 DBA 和開發人員了解 performance schema 和 information_schema 採集的數據。

sys schema 包含了什麼？

sys schema 包含一些對象，這些對象主要用於調優和故障分析。包括：

將 performance schema 和 information schema 中的數據用更容易理解的方式來總結歸納出來的「視圖」。

提供 performance schema 和 information schema 配置或者生成分析報告類似操作的「存儲過程」

sys schema 本身不採集和存儲什麼信息，它只是為程序或者用戶提供一個更加方便的診斷系統性能和排除故障的「介面」。也就是說，查詢 performance schema 和 information schema 配置和提供格式化服務的「存儲函數」。

避免用戶在 information schema 和 performance schema 中寫各種復雜的查詢來獲得到底誰鎖了誰，每個線程消耗的內存是多少 ( 視圖 memory_by_thread_by_current_bytes )，每個 SQL 執行了多少次，大致的執行時間是多少（ 視圖 statements_with_runtimes_in_95th_percentile ）等，這些 sys schema 都直接幫你寫好，你只需要直接查詢就好了。

編寫了一些現成的存儲過程，方便你：直接使用 diagnostics() 存儲過程創建用於診斷當前伺服器狀態的報告；使用 ps_trace_thread() 存儲過程創建對應線程的圖形化（ .dot類型 ）性能數據。

編寫了一些現成的存儲函數，方便你：直接使用 ps_thread_account() 存儲函數獲得發起這個線程的用戶，使用 ps_thread_trx_info() 來獲得某線程當前事務或者歷史執行過的語句（ JSON 格式返回 ）。

當然，你也可以在 sys schema 下增加自己用於診斷 MySQL 性能的「視圖」、「存儲過程」和「存儲函數」。

sys schema 舉例

怎麼利用 sys schema 來定位問題和診斷資料庫性能？這里簡單舉一個 innodb 行鎖的例子來說明。

模擬行鎖

拿一個實際的場景來說 sys schema 能夠輔助我們分析當前資料庫上哪個 session 被鎖住了，並且提供「清理」鎖的語句。我們模擬一個表的某一行被鎖住的情況，假設表創建語句如下：

CREATE TABLE `test2` (

`id` int(11) NOT NULL,

`name` varchar(16) DEFAULT NULL,

`age` int(11) DEFAULT NULL,

`sex` int(11) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1

有一條數據如下：

mysql > select * from test2;

+----+---------+------+------+

| id | name | age | sex |

+----+---------+------+------+

| 2 | pickup1 | 1 | 1 |

+----+---------+------+------+

我們分別在 session 1 和 session 2 上同時操作這條數據，這樣的話必然對同一行記錄相互有鎖死的情況，然後我們通過 session 3 來查看 sys schema 裡面的 innodb_lock_waits，確定到底是誰鎖了誰，怎麼解鎖？操作步驟如下：

通過 sys.innodb_lock_waits 查看 innodb 鎖表情況

對應的在 session 3上查看到的記錄：

mysql > select * from sys.innodb_lock_waitsG

*************************** 1. row ***************************

wait_started: 2016-05-04 01:04:38

wait_age: 00:00:02

wait_age_secs: 2

locked_table: `test`.`test2`

locked_index: PRIMARY

locked_type: RECORD

waiting_trx_id: 5382

waiting_trx_started: 2016-05-04 00:24:21

waiting_trx_age: 00:40:19

waiting_trx_rows_locked: 4

waiting_trx_rows_modified: 0

waiting_pid: 3

waiting_query: update test2 set name='pickup3' where id=2

waiting_lock_id: 5382:31:3:3

waiting_lock_mode: X

blocking_trx_id: 5381

blocking_pid: 2

blocking_query: NULL

blocking_lock_id: 5381:31:3:3

blocking_lock_mode: X

blocking_trx_started: 2016-05-04 00:23:49

blocking_trx_age: 00:40:51

blocking_trx_rows_locked: 1

blocking_trx_rows_modified: 1

sql_kill_blocking_query: KILL QUERY 2

sql_kill_blocking_connection: KILL 2

這里我們可以看到 3 號線程（ waiting_pid: 3 ）在等待 2 號線程（ blocking_pid: 2 ）的 X 鎖（ blocking_lock_mode: X ），如果需要解鎖，需要殺掉 2 號線程（ sql_kill_blocking_connection: KILL 2 ）。

innodb_lock_waits 本質

其實 sys schema 的 innodb_lock_waits 只是 information schema 的視圖而已。

CREATE ALGORITHM = TEMPTABLE DEFINER = `mysql.sys`@`localhost` SQL SECURITY INVOKER VIEW `innodb_lock_waits` AS

SELECT

`r`.`trx_wait_started` AS `wait_started`,

TIMEDIFF(NOW(),

`r`.`trx_wait_started`) AS `wait_age`,

TIMESTAMPDIFF(

SECOND,

`r`.`trx_wait_started`,

NOW()) AS `wait_age_secs`,

`rl`.`lock_table` AS `locked_table`,

`rl`.`lock_index` AS `locked_index`,

`rl`.`lock_type` AS `locked_type`,

`r`.`trx_id` AS `waiting_trx_id`,

`r`.`trx_started` AS `waiting_trx_started`,

TIMEDIFF(NOW(),

`r`.`trx_started`) AS `waiting_trx_age`,

`r`.`trx_rows_locked` AS `waiting_trx_rows_locked`,

`r`.`trx_rows_modified` AS `waiting_trx_rows_modified`,

`r`.`trx_mysql_thread_id` AS `waiting_pid`,

`sys`.`format_statement`(`r`.`trx_query`) AS `waiting_query`,

`rl`.`lock_id` AS `waiting_lock_id`,

`rl`.`lock_mode` AS `waiting_lock_mode`,

`b`.`trx_id` AS `blocking_trx_id`,

`b`.`trx_mysql_thread_id` AS `blocking_pid`,

`sys`.`format_statement`(`b`.`trx_query`) AS `blocking_query`,

`bl`.`lock_id` AS `blocking_lock_id`,

`bl`.`lock_mode` AS `blocking_lock_mode`,

`b`.`trx_started` AS `blocking_trx_started`,

TIMEDIFF(NOW(),

`b`.`trx_started`) AS `blocking_trx_age`,

`b`.`trx_rows_locked` AS `blocking_trx_rows_locked`,

`b`.`trx_rows_modified` AS `blocking_trx_rows_modified`,

CONCAT(

'KILL QUERY ',

`b`.`trx_mysql_thread_id`

) AS `sql_kill_blocking_query`,

CONCAT('KILL ',

`b`.`trx_mysql_thread_id`) AS `sql_kill_blocking_connection`

FROM

(

(

(

(

`information_schema`.`innodb_lock_waits` `w`

JOIN

`information_schema`.`innodb_trx` `b` ON((`b`.`trx_id` = `w`.`blocking_trx_id`))

)

JOIN

`information_schema`.`innodb_trx` `r` ON(

(`r`.`trx_id` = `w`.`requesting_trx_id`)

)

)

JOIN

`information_schema`.`innodb_locks` `bl` ON(

(

`bl`.`lock_id` = `w`.`blocking_lock_id`

)

)

)

JOIN

`information_schema`.`innodb_locks` `rl` ON(

(

`rl`.`lock_id` = `w`.`requested_lock_id`

)

)

)

ORDER BY

`r`.`trx_wait_started`

innodb_lock_waits和x$innodb_lock_waits區別

有心的同學可能會注意到，sys schema 裡面有 innodb_lock_waits 和 x$innodb_lock_waits。其實 sys schema 的這些視圖大部分都成對出現，其中一個的名字除了 x$ 前綴以外跟另外一個是一模一樣的。例如，host_summmary_by_file_io 視圖分析匯總的是根據主機匯總的文件 IO 情況，並將延遲從皮秒（ picoseconds ）轉換成更加易讀值（ 帶單位 ）顯示出來：

mysql> SELECT * FROM host_summary_by_file_io;

+------------+-------+------------+

| host | ios | io_latency |

+------------+-------+------------+

| localhost | 67570 | 5.38 s |

| background | 3468 | 4.18 s |

+------------+-------+------------+

而 x$host_summary_by_file_io 視圖分析匯總的是同樣的數據，但是顯示的是未格式化過的皮秒（ picosecond ）延遲值

mysql> SELECT * FROM x$host_summary_by_file_io;

+------------+-------+---------------+

| host | ios | io_latency |

+------------+-------+---------------+

| localhost | 67574 | 5380678125144 |

| background | 3474 | 4758696829416 |

+------------+-------+---------------+

沒有 x$ 前綴的視圖是為了提供更加友好，對人更加易讀的輸出格式。帶 x$ 前綴的視圖顯示了數據原始格式，它方便其他工具基於這些數據進行自己的處理。需要了解非 x$ 和 x$ 視圖的不同點的進一步信息。

Q&A

提問：sys schema 只是在 performance_schema 和 information_schema 之上創建視圖和存儲過程？

李春：對，sys schema 主要針對的其實是 iperformance schema，有部分 information schema 的表也會整理到 sys schema 中統一展現。

提問：運行 KILL 2 殺掉 2 線程？blocking_lock_mode: X 的 X 什麼意思？

李春：blocking_lock_mode 的 X 是指 X 鎖，exclusive 鎖，排它鎖，跟它對應的是 S 鎖，共享鎖。kill 2 是殺掉 2 號線程，這樣可以將鎖釋放，讓被鎖的這個線程正常執行下去。

提問：可以放心的打開 performance_schema，為何不使用 performance_schema 再造一個 sys schema？

李春：performance schema 是 MySQL 採集資料庫性能的存儲空間。sys schema 其實只是對 performance schema 多個表 join 和整合。兩者的定位有所不同，如果直接放在 performance schema 中，分不清哪些是基表，哪些是視圖，會比較混淆。

提問：pt-query-digest 這些工具的有開始使用 sys schema 嗎？

李春：沒有，pt-query-digest 主要用於分析慢查和 tcpmp 的結果，跟 sys schema 的定位有部分重疊的地方，sys schema 會分析得更細，更內核，更偏底層一些，pt-query-digest 主要還是從慢查和 tcpmp 中抽取 SQL 來格式化展現。

提問：阿里這么多資料庫實例，使用什麼運維工具？分布式事務又是怎麼解決的呢？

李春：阿里內部有非常多的運維工具，dbfree，idb 等，用於資料庫資源池管理，資料庫脫敏，開發測試庫同步，資料庫訂正，表結構變更等。分布式事務主要通過業務上的修改去屏蔽掉，比如：電影買票並不是你選了座位和付款就必須在一個事務裡面，搶票，選座，付款分別是自己的子事務，系統耦合性比較弱，相互通知解決問題。

提問：Oracle 有 v$，MySQL 有 x$ ？兩個 $ 是完成相似功能的嗎？

李春：MySQL 的 x$ 可以說是仿照 Oracle 的 v$ 來做的，但是目前離 Oracle 的那麼強大的資料庫診斷功能還有一些距離。

提問：資料庫脫敏能否簡單介紹下實現方式？

李春：開發測試人員無法訪問線上資料庫，需要通過一個專門的 idb 來訪問，而 idb 系統每個欄位都有密級定義，滿足許可權的才能被訪問；這個系統頁控制了用戶是否可以訪問某個表，可以訪問數據表的行數，只有主管同意了，用戶才能訪問某個表的數據，並且加密數據是以*顯示的。

❷ tp錢包cointool冒出授權

保護資產安全。
1、打開TokenPocketApp，搜索欄搜索「CoinTool」，搜索列表中點擊所需要查詢的鏈工具，即可進入授權查詢頁面2、以波場為例，點擊「CoinTool（TRON許可權管理）」，點擊「我知道了」，進入TRX授權查詢頁面。3、按照提示輸入您需要查詢的地址，地址授權情況就會出現在下方，如果該地址未授權，則會提示「你沒有授權過合約，很棒。」這里是查詢到該地址授權USDT的兩個記錄。
1、授權智能合約，我們在首次進行USDT兌換其他Token的時候首先會進行授（Approve），授權完成後就會在這里留下痕跡。2、被授權Token，這個就是對應的Token合約地址，3、授權數量，這個在我們進行授權的時候，會在錢包里彈出的界面中靈活選擇，默認的情況下是無限。4、危險等級，這里的危險等級對應的並不是病毒資料庫，這里直接和授權數量掛鉤，並不能代表絕對的安全或危險。

❸ imtoken錢包轉trx顯示地址未激活

imtoken錢包轉trx顯示地址未激活，一般是由於礦工費設置的較低導致的。
解決方案：
1.耐心等待交易被礦工打包；
2.使用imToken2.0中的交易加速功能提高這筆交易的礦工費，從而加快交易速度。
imToken錢包支持直接前往Etherscan查詢當前交易狀態，點擊紅框直接前往Etherscan查詢或者復制URL到瀏覽器進行打開查看交易顯示狀態。

❹ 如何驗證兩個SELECT查詢語句處在同一個事務裡面

方法一、藉助information_schema.inno_trx
首先想到的是每個事務在執行時，有沒有TRANSACTION_ID這樣的東西，實際在Innodb內部是存在的。在information_schema.inno_trx中我們可以看到當前未完成的事務，其中TRX_ID就是事務的一個內在表示（注意： MySQL 5.6 中針對只讀的，無鎖的事務，不會生成TRX_ID，詳見Optimizations for Read-Only Transactions，這里不存在這個問題）。
SELECT * FROM table1;
select trx_id from information_schema.INNODB_TRX where trx_mysql_thread_id = connection_id();
…
SELECT * FROM table1;
select trx_id from information_schema.INNODB_TRX where trx_mysql_thread_id = connection_id();
…
只要判斷前後兩次獲取到的trx_id是否一致即可，結論當然是一致的。
方法二：添加更新語句，藉助binlog判斷
考慮利用binlog，在select前後添加兩條insert到無關緊要的表，然後在binlog中查看兩個insert是否在同一事務中即可。
查看當前二進制日誌位置，獲取當前文件ch18_1db-bin.000034，位置2154
show binary logs;

❺ 波場發幣教程TRC20發幣教程TRX發幣教程波場代幣智能合約發幣教程

波場鏈的幣種叫TRC20代幣，部署到TRX的主網上，波場發幣教程也很簡單，一起學習下吧，波場發幣教程TRC20發幣教程TRX發幣教程波場代幣智能合約發幣教程，不會的退出閱讀模式，我幫你代發

TRC-20

TRC-20是用於TRON區塊鏈上的智能合約的技術標准，用於使用TRON虛擬機（TVM）實施代幣。

實現規則

3 個可選項

通證名稱

string public constant name = 「TRONEuropeRewardCoin」;

通證縮寫

string public constant symbol = 「TERC」;

通證精度

uint8 public constant decimals = 6;

6 個必選項

contract TRC20 {

function totalSupply() constant returns (uint theTotalSupply);

function balanceOf(address _owner) constant returns (uint balance);

function transfer(address _to, uint _value) returns (bool success);

function transferFrom(address _from, address _to, uint _value) returns (bool success);

function approve(address _spender, uint _value) returns (bool success);

function allowance(address _owner, address _spender) constant returns (uint remaining);

event Transfer(address indexed _from, address indexed _to, uint _value);

event Approval(address indexed _owner, address indexed _spender, uint _value);

}

totalSupply()

這個方法返回通證總的發行量。

balanceOf()

這個方法返回查詢賬戶的通證余額。

transfer()

這個方法用來從智能合約地址里轉賬通證到指定賬戶。

approve()

這個方法用來授權第三方（例如DAPP合約）從通證擁有者賬戶轉賬通證。

transferFrom()

這個方法可供第三方從通證擁有者賬戶轉賬通證。需要配合approve()方法使用。

allowance()

這個方法用來查詢可供第三方轉賬的查詢賬戶的通證余額。

2 個事件函數

當通證被成功轉賬後，會觸發轉賬事件。

event Transfer(address indexed _from, address indexed _to, uint256 _value)

當approval()方法被成功調用後，會觸發Approval事件。

event Approval(address indexed _owner, address indexed _spender, uint256 _value)

合約示例

pragma solidity ^0.4.16;

interface tokenRecipient { function receiveApproval(address _from, uint256 _value, address _token, bytes _extraData) external; }

contract TokenTRC20 {

// Public variables of the token

string public name;

string public symbol;

uint8 public decimals = 18;

// 18 decimals is the strongly suggested default, avoid changing it

uint256 public totalSupply;

// This creates an array with all balances

mapping (address => uint256) public balanceOf;

mapping (address => mapping (address => uint256)) public allowance;

// This generates a public event on the blockchain that will notify clients

event Transfer(address indexed from, address indexed to, uint256 value);

// This notifies clients about the amount burnt

event Burn(address indexed from, uint256 value);

/**

* Constructor function

*

* Initializes contract with initial supply tokens to the creator of the contract

*/

function TokenTRC20(

    uint256 initialSupply,

    string tokenName,

    string tokenSymbol

) public {

    totalSupply = initialSupply * 10 ** uint256(decimals);  // Update total supply with the decimal amount

    balanceOf[msg.sender] = totalSupply;                // Give the creator all initial tokens

    name = tokenName;                                  // Set the name for display purposes

    symbol = tokenSymbol;                              // Set the symbol for display purposes

}

/**

* Internal transfer, only can be called by this contract

*/

function _transfer(address _from, address _to, uint _value) internal {

    // Prevent transfer to 0x0 address. Use burn() instead

    require(_to != 0x0);

    // Check if the sender has enough

    require(balanceOf[_from] >= _value);

    // Check for overflows

    require(balanceOf[_to] + _value >= balanceOf[_to]);

    // Save this for an assertion in the future

    uint previousBalances = balanceOf[_from] + balanceOf[_to];

    // Subtract from the sender

    balanceOf[_from] -= _value;

    // Add the same to the recipient

    balanceOf[_to] += _value;

    emit Transfer(_from, _to, _value);

    // Asserts are used to use static analysis to find bugs in your code. They should never fail

    assert(balanceOf[_from] + balanceOf[_to] == previousBalances);

}

/**

* Transfer tokens

*

* Send `_value` tokens to `_to` from your account

*

* @param _to The address of the recipient

* @param _value the amount to send

*/

function transfer(address _to, uint256 _value) public {

    _transfer(msg.sender, _to, _value);

}

/**

* Transfer tokens from other address

*

* Send `_value` tokens to `_to` on behalf of `_from`

*

* @param _from The address of the sender

* @param _to The address of the recipient

* @param _value the amount to send

*/

function transferFrom(address _from, address _to, uint256 _value) public returns (bool success) {

    require(_value <= allowance[_from][msg.sender]);    // Check allowance

    allowance[_from][msg.sender] -= _value;

    _transfer(_from, _to, _value);

    return true;

}

/**

* Set allowance for other address

*

* Allows `_spender` to spend no more than `_value` tokens on your behalf

*

* @param _spender The address authorized to spend

* @param _value the max amount they can spend

*/

function approve(address _spender, uint256 _value) public

    returns (bool success) {

    allowance[msg.sender][_spender] = _value;

    return true;

}

/**

* Set allowance for other address and notify

*

* Allows `_spender` to spend no more than `_value` tokens on your behalf, and then ping the contract about it

*

* @param _spender The address authorized to spend

* @param _value the max amount they can spend

* @param _extraData some extra information to send to the approved contract

*/

function approveAndCall(address _spender, uint256 _value, bytes _extraData)

    public

    returns (bool success) {

    tokenRecipient spender = tokenRecipient(_spender);

    if (approve(_spender, _value)) {

        spender.receiveApproval(msg.sender, _value, this, _extraData);

        return true;

    }

}

/**

* Destroy tokens

*

* Remove `_value` tokens from the system irreversibly

*

* @param _value the amount of money to burn

*/

function burn(uint256 _value) public returns (bool success) {

    require(balanceOf[msg.sender] >= _value);  // Check if the sender has enough

    balanceOf[msg.sender] -= _value;            // Subtract from the sender

    totalSupply -= _value;                      // Updates totalSupply

    emit Burn(msg.sender, _value);

    return true;

}

/**

* Destroy tokens from other account

*

* Remove `_value` tokens from the system irreversibly on behalf of `_from`.

*

* @param _from the address of the sender

* @param _value the amount of money to burn

*/

function burnFrom(address _from, uint256 _value) public returns (bool success) {

    require(balanceOf[_from] >= _value);                // Check if the targeted balance is enough

    require(_value <= allowance[_from][msg.sender]);    // Check allowance

    balanceOf[_from] -= _value;                        // Subtract from the targeted balance

    allowance[_from][msg.sender] -= _value;            // Subtract from the sender's allowance

    totalSupply -= _value;                              // Update totalSupply

    emit Burn(_from, _value);

    return true;

}

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就是這么簡單，你學會了嗎？

❻ 分頁查詢如何避免幻讀

1. 多版本並發控制(MVCC)(快照讀/一致性讀)

多數資料庫都實現了多版本並發控制，並且都是靠保存數據快照來實現的。以 InnoDB 為例，每一行中都冗餘了兩個字斷。

一個是行的創建版本，一個是行的刪除(過期)版本。具體的版本號(trx_id)存在 information_schema.INNODB_TRX 表中。版本號(trx_id)隨著每次事務的開啟自增。

事務每次取數據的時候都會取創建版本小於當前事務版本的數據，以及過期版本大於當前版本的數據。普通的 select 就是快照讀。select * from T wherenumber=1;原理：將歷史數據存一份快照，所以其他事務增加與刪除數據，對於當前事務來說是不可見的。

2. next-key 鎖 (當前讀)

next-key 鎖包含兩部分：記錄鎖(行鎖) 間隙鎖

記錄鎖是加在索引上的鎖，間隙鎖是加在索引之間的。(思考：如果列上沒有索引會發生什麼？)

select * from T wherenumber=1for update;select * from T where number=1lock in share mode;insert update delete

原理：將當前數據行與上一條數據和下一條數據之間的間隙鎖定，保證此范圍內讀取的數據是一致的。

其他：MySQL InnoDB 引擎 RR 隔離級別是否解決了幻讀。

❼ 電腦怎麼查詢TRX和usdt有沒有授權

1、點擊電腦桌面的開始鍵。
2、找到用戶點擊右鍵。
3、查看隸屬於選項中有沒有TRX和usdt的授權就可以了。

❽ 怎麼看mysql有沒阻塞

通過下面的查詢，來查詢當前資料庫，有哪些事務，都鎖定哪些資源。

SELECT
	trx_idAS`事務ID`,
	trx_stateAS`事務狀態`,
	trx_requested_lock_idAS`事務需要等待的資源`,
	trx_wait_started	AS`事務開始等待時間`,
	trx_tables_in_useAS`事務使用表`,
	trx_tables_lockedAS`事務擁有鎖`,
	trx_rows_lockedAS`事務鎖定行`,
	trx_rows_modifiedAS`事務更改行`
FROM
	information_schema.innodb_trx;

SELECT
	lock_id			AS	`鎖ID`,
	lock_trx_id	AS	`擁有鎖的事務ID`,
	lock_mode		AS	`鎖模式	`,
	lock_type		AS	`鎖類型`,
	lock_table		AS	`被鎖的表`,
	lock_index		AS	`被鎖的索引`,
	lock_space		AS	`被鎖的表空間號`,
	lock_page		AS	`被鎖的頁號`,
	lock_rec		AS	`被鎖的記錄號`,
	lock_data		AS	`被鎖的數據`
FROM
	information_schema.innodb_locks;

SELECT
requesting_trx_idAS`請求鎖的事務ID`,
requested_lock_idAS`請求鎖的鎖ID`,
blocking_trx_idAS`當前擁有鎖的事務ID`,
blocking_lock_idAS`當前擁有鎖的鎖ID`
FROM
innodb_lock_waits;

❾ SQL查詢：交易歷史中所有客戶所有商品最後一次交易價格

最後一次交易價格
找日期最大的，如下
select * from wc where date=(select max(date) from wc)