mysql查询表是否被锁的方法

具体方法：

（推荐教程：mysql数据库学习教程）

查看表被锁状态

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1 2	# 查询哪些表锁了 show  OPEN  TABLES where In_use >  0 ;

查看造成死锁的sql语句

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1 2	# 查询innodb引擎的运行时信息 show engine innodb status;

查询进程

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1 2	# 查询所有进程 show processlist;

解锁(删除进程)

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1 2	# 删除进程 kill  id ;

查看正在锁的事物

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1 2	# 查看正在锁的事物 SELECT  *  FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS

查看等待锁的事物

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1 2	# 查看等待锁的事务 SELECT  *  FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS;

内容补充

MySQL锁定状态查看命令

 

Status	含义
Checking table	正在检查数据表（这是自动的）。
Closing tables	正在将表中修改的数据刷新到磁盘中，同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的操作，如果不是这样的话，就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。
Connect Out	复制从服务器正在连接主服务器。
Copying to tmp table on disk	由于临时结果集大于tmp_table_size，正在将临时表从内存存储转为磁盘存储以此节省内存。
Creating tmp table	正在创建临时表以存放部分查询结果。
deleting from main table	服务器正在执行多表删除中的第一部分，刚删除第一个表。
deleting from reference tables	服务器正在执行多表删除中的第二部分，正在删除其他表的记录。
Flushing tables	正在执行FLUSH TABLES，等待其他线程关闭数据表。
Killed	发送了一个kill请求给某线程，那么这个线程将会检查kill标志位，同时会放弃下一个kill请求。MySQL会在每次的主循环中检查kill标志位，不过有些情况下该线程可能会过一小段才能死掉。如果该线程程被其他线程锁住了，那么kill请求会在锁释放时马上生效。
Locked	被其他查询锁住了。
Sending data	正在处理SELECT查询的记录，同时正在把结果发送给客户端。
Sorting for group	正在为GROUP BY做排序。
Sorting for order	正在为ORDER BY做排序。
Opening tables	这个过程应该会很快，除非受到其他因素的干扰。例如，在执ALTER TABLE或LOCK TABLE语句行完以前，数据表无法被其他线程打开。正尝试打开一个表。
Removing duplicates	正在执行一个SELECT DISTINCT方式的查询，但是MySQL无法在前一个阶段优化掉那些重复的记录。因此，MySQL需要再次去掉重复的记录，然后再把结果发送给客户端。
Reopen table	获得了对一个表的锁，但是必须在表结构修改之后才能获得这个锁。已经释放锁，关闭数据表，正尝试重新打开数据表。
Repair by sorting	修复指令正在排序以创建索引。
Repair with keycache	修复指令正在利用索引缓存一个一个地创建新索引。它会比Repair by sorting慢些。
Searching rows for update	正在讲符合条件的记录找出来以备更新。它必须在UPDATE要修改相关的记录之前就完成了。
Sleeping	正在等待客户端发送新请求。
System lock	正在等待取得一个外部的系统锁。如果当前没有运行多个mysqld服务器同时请求同一个表，那么可以通过增加--skip-external-locking参数来禁止外部系统锁。
Upgrading lock	INSERT DELAYED正在尝试取得一个锁表以插入新记录。
Updating	正在搜索匹配的记录，并且修改它们。
User Lock	正在等待GET_LOCK()。
Waiting for tables	该线程得到通知，数据表结构已经被修改了，需要重新打开数据表以取得新的结构。然后，为了能的重新打开数据表，必须等到所有其他线程关闭这个表。以下几种情况下会产生这个通知：FLUSH TABLES tbl_name, ALTER TABLE, RENAME TABLE, REPAIR TABLE, ANALYZE TABLE,或OPTIMIZE TABLE。
waiting for handler insert	INSERT DELAYED已经处理完了所有待处理的插入操作，正在等待新的请求。

 

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原文链接：https://www.py.cn/db/mysql/20083.html