mysql怎么看隐藏功能 mysql显示隐藏的数据库

MySQL简单介绍——换个角度认识MySQL

1、InnoDB存储引擎

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Mysql版本=5.5 默认的存储引擎，MySQL推荐使用的存储引擎。支持事务，行级锁定，外键约束。事务安全型存储引擎。更加注重数据的完整性和安全性。

存储格式 : 数据，索引集中存储，存储于同一个表空间文件中。

InnoDB的行锁模式及其加锁方法： InnoDB中有以下两种类型的行锁：共享锁（读锁：允许事务对一条行数据进行读取）和互斥锁（写锁：允许事务对一条行数据进行删除或更新），对于update，insert，delete语句，InnoDB会自动给设计的数据集加互斥锁，对于普通的select语句，InnoDB不会加任何锁。

InnoDB行锁的实现方式： InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的，如果没有索引，InnoDB将通过隐藏的聚簇索引来对记录加锁。InnoDB这种行锁实现特点意味着：如果不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中的所有记录加锁，实际效果跟表锁一样。

（1）在不通过索引条件查询时，InnoDB会锁定表中的所有记录。

（2）Mysql的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，所以虽然是访问不同行的记录，但是如果使用相同的索引键，是会出现冲突的。

（3）当表有多个索引的时候，不同的事务可以使用不同的索引锁定不同的行，但都是通过行锁来对数据加锁。

优点：

1、支持事务处理、ACID事务特性；

2、实现了SQL标准的四种隔离级别（原子性（ Atomicity ）、一致性（ Consistency ）、隔离性（Isolation ）和持续性（Durability ））；

3、支持行级锁和外键约束；

4、可以利用事务日志进行数据恢复。

5、锁级别为行锁，行锁优点是适用于高并发的频繁表修改，高并发是性能优于 MyISAM。缺点是系统消耗较大。

6、索引不仅缓存自身，也缓存数据，相比 MyISAM 需要更大的内存。

缺点：

因为它没有保存表的行数，当使用COUNT统计时会扫描全表。

使用场景：

(1)可靠性要求比较高，或者要求事务；(2)表更新和查询都相当的频繁，并且表锁定的机会比较大的情况。

2、 MyISAM存储引擎

MySQL= 5.5 MySQL默认的存储引擎。ISAM：Indexed Sequential Access Method(索引顺序存取方法)的缩写，是一种文件系统。擅长与处理，高速读与写。

功能：

（1）支持数据压缩存储,但压缩后的表变成了只读表，不可写；如果需要更新数据，则需要先解压后更新。

（2）支持表级锁定，不支持高并发；

（3）支持并发插入。写操作中的插入操作，不会阻塞读操作（其他操作）；

优点：

1.高性能读取；

2.因为它保存了表的行数，当使用COUNT统计时不会扫描全表；

缺点：

1、锁级别为表锁，表锁优点是开销小，加锁快；缺点是锁粒度大，发生锁冲动概率较高，容纳并发能力低，这个引擎适合查询为主的业务。

2、此引擎不支持事务，也不支持外键。

3、INSERT和UPDATE操作需要锁定整个表；

使用场景：

(1)做很多count 的计算；(2)插入不频繁，查询非常频繁；(3)没有事务。

InnoDB和MyISAM一些细节上的差别：

1、InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引，MySQL5.6之后已经支持（实验性）。

2、InnoDB中不保存表的具体行数，也就是说，执行select count() from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行，但是MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当count()语句包含 where条件时，两种表的操作是一样的。

3、对于AUTO_INCREMENT类型的字段，InnoDB中必须包含只有该字段的索引，但是在MyISAM表中，可以和其他字段一起建立联合索引。

4、DELETE FROM table时，InnoDB不会重新建立表，而是一行一行的删除。

5、LOAD TABLE FROM MASTER操作对InnoDB是不起作用的，解决方法是首先把InnoDB表改成MyISAM表，导入数据后再改成InnoDB表，但是对于使用的额外的InnoDB特性（例如外键）的表不适用。

6、另外，InnoDB表的行锁也不是绝对的，如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围，InnoDB表同样会锁全表。

1．索引概述

利用关键字，就是记录的部分数据（某个字段，某些字段，某个字段的一部分），建立与记录位置的对应关系，就是索引。索引的关键字一定是排序的。索引本质上是表字段的有序子集，它是提高查询速度最有效的方法。一个没有建立任何索引的表，就相当于一本没有目录的书，在每次查询时就会进行全表扫描，这样会导致查询效率极低、速度也极慢。如果建立索引，那么就好比一本添加的目录，通过目录的指引，迅速翻阅到指定的章节，提升的查询性能，节约了查询资源。

2．索引种类

从索引的定义方式和用途中来看：主键索引，唯一索引，普通索引，全文索引。

无论任何类型，都是通过建立关键字与位置的对应关系来实现的。索引是通过关键字找对应的记录的地址。

以上类型的差异：对索引关键字的要求不同。

关键字：记录的部分数据（某个字段，某些字段，某个字段的一部分）。

普通索引,index：对关键字没有要求。

唯一索引,unique index：要求关键字不能重复。同时增加唯一约束。

主键索引,primary key：要求关键字不能重复，也不能为NULL。同时增加主键约束。

全文索引,fulltext key：关键字的来源不是所有字段的数据，而是从字段中提取的特别关键词。

PS：这里主键索引和唯一索引的区别在于：主键索引不能为空值，唯一索引允许空值；主键索引在一张表内只能创建一个，唯一索引可以创建多个。主键索引肯定是唯一索引，但唯一索引不一定是主键索引。

3.索引原则

如果索引不遵循使用原则，则可能导致索引无效。

（1）列独立

如果需要某个字段上使用索引，则需要在字段参与的表达中，保证字段独立在一侧。否则索引不会用到索引, 例如这条sql就不会用到索引:select * from A where id+1=10;

（2）左原则

Like：匹配模式必须要左边确定不能以通配符开头。例如:select * from A where name like '%小明%' ，不会用到索引，而select * from A where name like '小明%' 就可以用到索引（name字段有建立索引），如果业务上需要用到'%小明%'这种方式,有两种方法:1.可以考虑全文索引,但mysql的全文索引不支持中文；2.只查询索引列或主键列,例如:select name from A where name like '%小明%' 或 select id from A where name like '%小明%' 或 select id,name from A where name like '%小明%' 这三种情况都会用到name的索引;

复合索引：一个索引关联多个字段，仅仅针对左边字段有效果，添加复合索引时，第一个字段很重要，只有包含第一个字段作为查询条件的情况才会使用复合索引(必须用到建索引时选择的第一个字段作为查询条件,其他字段的顺序无关),而且查询条件只能出现and拼接,不能用or,否则则无法使用索引.

（3）OR的使用

必须要保证 OR 两端的条件都存在可以用的索引，该查询才可以使用索引。

（4）MySQL智能选择

即使满足了上面说原则，MySQL也能弃用索引，例如：select * from A where id 1;这里弃用索引的主要原因：查询即使使用索引，会导致出现大量的随机IO，相对于从数据记录的第一条遍历到最后一条的顺序IO开销，还要大。

4.索引的使用场景

（1）索引检索：检索数据时使用索引。

（2）索引排序: 如果order by 排序需要的字段上存在索引，则可能使用到索引。

（3）索引覆盖: 索引拥有的关键字内容，覆盖了查询所需要的全部数据，此时，就不需要在数据区获取数据，仅仅在索引区即可。覆盖就是直接在索引区获取内容，而不需要在数据区获取。例如: select name from A where name like '小明%';

建立索引索引时，不能仅仅考虑where检索，同时考虑其他的使用场景。（在所有的where字段上增加索引，就是不合理的）

5.前缀索引

前缀索引是建立索引关键字一种方案。通常会使用字段的整体作为索引关键字。有时，即使使用字段前部分数据，也可以去识别某些记录。就比如一个班级里，我要找王xx，假如姓王的只有1个人，那么就可以建一个关键字为'王'的前缀索引。语法：Index `index_name` (`index_field`(N))使用index_name前N个字符建立的索引。

6.索引失效

（1）应尽量避免在 where 子句中使用 != 或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描；

（2）应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；

（3）应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；

（4）应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；如select id from t where num/2 = 100；

（5）应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；如：select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’ ；

（6）应尽量避免在where子句中对字段进行类型转换，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,如select id from t where id = 1；如果id字段在表设计中是varchar类型，那么即使id列上存的是数字，在查询时也一定要用varchar去匹配，sql应改为select id from t where id = '1'；

（7）应尽量避免在where子句中单独引用复合索引里非第一位置的索引；

join 的两种算法：BNL 和 NLJ

NLJ（Nested Loop Join）嵌套循环算法；以如下 SQL 为例：

select * from t1 join t2 on t1.a=t2.a

SQL 执行时内部流程是这样的：

1. 先从 t1（假设这里 t1 被选为驱动表）中取出一行数据 X；

2. 从 X 中取出关联字段 a 值，去 t2 中进行查找，满足条件的行取出；

3. 重复1、2步骤，直到表 t1 最后一行循环结束。

这就是一个嵌套循环的过程，如果在被驱动表上查找数据时可以使用索引，总的对比计算次数等于驱动表满足 where 条件的行数。假设这里 t1、t2都是1万行，则只需要 1万次计算，这里用到的是Index Nested-Loops Join（INLJ，基于索引的嵌套循环联接）。

如果 t1、t2 的 a 字段都没有索引，还按照上述的嵌套循环流程查找数据呢？每次在被驱动表上查找数据时都是一次全表扫描，要做1万次全表扫描，扫描行数等于 1万+1万*1万，这个效率很低，如果表行数更多，扫描行数动辄几百亿，所以优化器肯定不会使用这样的算法，而是选择 BNL 算法；

BNLJ（Block Nested Loop Join）块嵌套循环算法；

1. 把 t1 表（假设这里 t1 被选为驱动表）满足条件的数据全部取出放到线程的 join buffer 中；

2. 每次取 t2 表一行数据，去 joinbuffer 中进行查找，满足条件的行取出，直到表 t2 最后一行循环结束。

这个算法下，执行计划的 Extra 中会出现 Using join buffer(Block Nested Loop)，t1、t2 都做了一次全表扫描，总的扫描行数等于 1万+1万。但是由于 joinbuffer 维护的是一个无序数组，每次在 joinbuffer 中查找都要遍历所有行，总的内存计算次数等于1万*1万。另外如果 joinbuffer 不够大放不下驱动表的数据，则要分多次执行上面的流程，会导致被驱动表也做多次全表扫描。

BNLJ相对于NLJ的优点在于，驱动层可以先将部分数据加载进buffer，这种方法的直接影响就是将大大减少内层循环的次数，提高join的效率。

例如：

如果内层循环有100条记录，外层循环也有100条记录，这样的话，每次外层循环先将10条记录放到buffer中，内层循环的100条记录每条与这个buffer中的10条记录进行匹配，只需要匹配内层循环总记录数次即可结束一次循环（在这里，即只需要匹配100次即可结束），然后将匹配成功的记录连接后放入结果集中，接着，外层循环继续向buffer中放入10条记录，同理进行匹配，并将成功的记录连接后放入结果集。后续循环以此类推，直到循环结束，将结果集发给client为止。

可以发现，若用NLJ，则需要100 * 100次才可结束，BNLJ则需要100 / block_size * 100 = 10 * 100次就可结束,大大减少了循环次数。

JOIN 按照功能大致分为如下三类：

JOIN、STRAIGHT_JOIN、INNER JOIN（内连接,或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。

LEFT JOIN（左连接）：取得左表（table1）完全记录，即是右表（table2）并无对应匹配记录。

RIGHT JOIN（右连接）：与 LEFT JOIN 相反，取得右表（table2）完全记录，即是左表（table1）并无匹配对应记录。

注意：mysql不支持Full join,不过可以通过UNION 关键字来合并 LEFT JOIN 与 RIGHT JOIN来模拟FULL join。

mysql 多表连接查询方式，因为mysql只支持NLJ算法,所以如果是小表驱动大表则效率更高；反之则效率下降；因此mysql对内连接或等值连接的方式做了一个优化,会去判断join表的数据行大小,然后取数据行小的表为驱动表。

INNER JOIN、JOIN、WHERE等值连接和STRAIGHT_JOIN都能表示内连接，那平时如何选择呢？一般情况下用INNER JOIN、JOIN或者WHERE等值连接，因为MySQL 会按照"小表驱动大表的策略"进行优化。当出现需要排序时，才考虑用STRAIGHT_JOIN指定某张表为驱动表。

两表JOIN优化

a.当无order by条件时，根据实际情况，使用left/right/inner join即可，根据explain优化；

b.当有order by条件时，如select * from a inner join b where 1=1 and other condition order by a.col；使用explain解释语句；

1）如果第一行的驱动表为a，则效率会非常高，无需优化；

2）否则，因为只能对驱动表字段直接排序的缘故，会出现using temporary，所以此时需要使用STRAIGHT_JOIN明确a为驱动表，来达到使用a.col上index的优化目的；或者使用left join且Where条件中不含b的过滤条件，此时的结果集为a的全集，而STRAIGHT_JOIN为inner join且使用a作为驱动表。注：使用STRAIGHT_JOIN虽然不会using temporary，但也不是一定就能提高效率，如果a表数据远远超过b表，那么有可能使用STRAIGHT_JOIN时比原来的sql效率更低，所以怎么使用STRAIGHT_JOIN，还是要视情况而定。

在使用left join（或right join）时，应该清楚的知道以下几点：

(1). on与 where的执行顺序

ON 条件（“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON）用来决定如何从 B 表中检索数据行。如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据,在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用。仅在匹配阶段完成以后，WHERE 子句条件才会被使用。它将从匹配阶段产生的数据中检索过滤。

所以我们要注意：在使用Left (right) join的时候，一定要在先给出尽可能多的匹配满足条件，减少Where的执行。

(2).注意ON 子句和 WHERE 子句的不同

即使右表的数据不满足ON后面的条件,也会在结果集拼接一条为NULL的数据行,但WHERE后面的条件不一样,右表不满足WHERE的条件,左表关联的数据也会被过滤掉。

(3).尽量避免子查询，而用join

往往性能这玩意儿，更多时候体现在数据量比较大的时候，此时，我们应该避免复杂的子查询。

（1）in 和 not in 要慎用，如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能用 between 就不要用 in：select id from t where num between 1 and 3很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：select num from a where num in(select num from b)用下面的语句替换：select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

（2）Update 语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。

（3）join语句,MySQL里面的join是用小表去驱动大表,而由于MySQL join实现的原理就是做循环，比如left join就是对左边的数据进行循环去驱动右边的表,左边有m条记录匹配,右边有n条记录那么就是做m次循环,每次扫描n行数据,总扫面行数是m*n行数据。左边返回的结果集的大小就决定了循环的次数,故单纯的用小表去驱动大表不一定的正确的,小表的结果集可能也大于大表的结果集,所以写join的时候尽可能的先估计两张表的可能结果集,用小结果集去驱动大结果集.值得注意的是在使用left/right join的时候,从表的条件应写在on之后,主表应写在where之后.否则MySQL会当作普通的连表查询；

（4）select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的；

（5）select * from t 这种语句要尽量避免，使用具体的字段代替*，更有实际意义，需要什么字段就返回什么字段；

（6）数据量大的情况下，limit要慎用，因为使用limit m，n方式分页时，mysql每次都是查询前m+n条，然后舍弃前m条，所以m越大，偏移量越大，性能就越差。比如：select * from A limit 1000000,20这钟，查询效率就会非常低，当分页的页数大于一定的数量之后，就可以换种方式来分页：select * from A a join （select id from A limit 1000000，20） b on a.id=b.id;

navicat for mysql怎么用

Navicat for MySQL 功能简介

发布时间：2015-09-22

Navicat for MySQL 是一套管理和开发 MySQL 或 MariaDB 的理想解决方案，支持单一程序，可同时连接到 MySQL和MariaDB。这个功能齐备的前端软件为数据库管理、开发和维护提供了直观而强大的图形界面，给 MySQL 或 MariaDB 新手以及专业人士提供了一组全面的工具。

Navicat for MySQL 可连接到任何本机或远程 MySQL 和 MariaDB 服务器。它可以用于 MySQL 数据库服务器版本3.21或以上和 MariaDB 5.1或以上，与Drizzle、OurDelta 和 Percona Server 兼容，并支持大部分最新功能，包括表、视图、函数或过程、事件等。

主要功能包括 SQL 创建工具或编辑器、数据模型工具、数据传输、导入或导出、数据或结构同步、报表、以及更多。

Navicat for MySQL主要功能如下：

Navicat Cloud

Navicat for MySQL 提供 Navicat Cloud 服务给用户，同步连接设置、模型、查询和虚拟组到云。这样就能随时随地实时访问。有了 Navicat Cloud，便可以善用一天中的每分每秒，最大限度提高工作效率。

安全连接

Navicat 可通过 SSH 通道创建安全的 SSH 阶段作业，确保两台主机之间的连接受到强大验证和安全加密的保护,验证方式可使用密码、公钥、私钥。Navicat 也支持 HTTP 通道，直接连接互联网服务供应商。

对象设计器

Navicat for MySQL对象设计器

使用专业的对象设计器创建、修改和设计所有数据库对象，例如：表、视图、触发器和索引。无需编写复杂的 SQL 来创建和编辑对象。

表查看器

Navicat for MySQL查看网格或表单

查看网格或表单：使用网格查看添加、修改和删除记录。用类似数据表的功能浏览网格查看，例如排序和隐藏数据组，使用 Navicat for MySQL 助理编辑器：备注、十六进制、图像或更多，也可以用表单查看操作记录，清楚显示记录的栏位名和其值，不必担心误解数据。

Navicat for MySQL选择外键数据

选择外键数据：使用外键关系选定参考查找表，并自动建立下拉列表。无需持续对照参考主表，简化工作流程和提高效率。

SQL 创建工具或编辑器

Navicat SQL 创建工具

SQL 创建工具：视觉化 SQL 创建工具创建和编辑查询或视图，不必担心语法和正确命令的用法。选择需要在表中执行的操作，自动编写 SQL 语句。

Navicat for MySQL自动完成代码

自动完成代码：使用自动完成代码功能，能快速地在 SQL 编辑器中创建 SQL 语句。无论选择数据库对象的属性或 SQL 关键字，只需从下拉列表中选择。

数据库设计器

Navicat for MySQL逆向工程

逆向工程：使用 Navicat for MySQL逆向工程，可从一个现有的数据库创建数据库模型，可视化地显现和编辑数据库结构或创建一个图形模型，并由模型生成一个数据库。

Navicat for MySQL正向工程和生成脚本

正向工程和生成脚本：同步到数据库功能可充分了解所有数据库的差异，生成必要的同步脚本来更新目标数据库，并使其与模型相同。导出 SQL 有机会全面控制最终的 SQL 脚本，生成参照完整性规则，生成模型的独立部份、注释、字符集等，可大大节省工作时间。

数据处理工具

导入或导出向导：从不同格式的文件导入数据到表，例如 Access、Excel、XML、TXT、CSV、JSON 及更多。而且在设置数据源连接后，可以从 ODBC 导入数据。只需简单地选择需要导入的表，或使用添加查询按钮指定查询。同样可以将数据导出到各种格式，如 Excel、TXT、CSV、DBF、XML 等。

Navicat for MySQL数据传输

数据传输：在多个数据库间轻松地传输数据，可以选择指定的 SQL 格式和编码导出数据为 SQL 文件，这个功能可大大的简化迁移数据的进程。

Navicat 数据或结构同步

数据或结构同步：从一个数据库中详细的分析进程传输数据到另外一个数据库，同样可以对比并修改表的结构。在数据和结构同步中，目标数据库可以在源服务器，也可以在其他的服务器。

Navicat for MySQL备份或还原

备份或还原：定期备份数据库对用户涞水相当重要，备份或还原全部表、记录、视图等。如果数据损坏，不用再重做，高枕无忧。

Navicat for MySQL批处理作业

计划：不同数据库的设置文件可以创建在单一批处理作业，这样就可以设置计划并在指定的时间运行。批处理作业可以创建的对象包括打印报表、查询、数据传输、数据同步、导入和导出。而且可传送电子邮件通知给指定的收件人，获取最新的计划信息。此外导出的文件或打印的报表可以添加到批处理作业作为电子邮件附件，轻易与其他人共享数据。

报表创建工具或查看器只限于 Windows 版本

Navicat for MySQL 报表创建工具

使用用户友好 GUI 报表创建工具创建各种不同类型的报表，设计发票、统计、邮寄标签及更多其他报表。输出报表到多种格式，如 text、PDF、Lotus、Excel、Graphic、Html 及更多。Navicat Report Viewer 可浏览由报表创建工具设计的报表，最酷的是可以与没有安装 Navicat 但安装了 Navicat Report Viewer 的计算机共享报表。

实用工具

Navicat for MySQLER 图表

ER 图表：ER 图表能通过图形格式显示数据库结构，帮助用户了解数据库，看到数据库中表之间的关联。

Navicat for MySQL连接颜色或虚拟组

连接颜色或虚拟组：连接颜色功能可立刻知道连接到哪个服务器，显示在子窗口工具栏的颜色指示，用于识别连接和它们的数据库对象。虚拟组工具可将对象分类到不用的组，令对象和连接有一个更好的组织。

Navicat for MySQL树或对象筛选功能

树或对象筛选：使用树或对象筛选功能可设计显示数据对象的列表，简单地需输入文本，就只显示符合指定字符串的数据库对象。

收藏夹

Navicat for MySQL可帮助用户容易地回到经常访问的数据库对象，通过添加路径到收藏列表，只需一次点击就可以打开这些数据库对象。

详细的图文教程可以参考：

mysql忘记密码怎么看密码

方法如下：

设备：华为笔记本。

系统：win7。

软件：mysql。

版本：8.0.11。

1、以管理员的身份打开cmd，然后跳过权限启动mysql，命令：xxx --skip-grant-tables 前面是mysql配置文件的位置，然后回车。

2、新打开个cmd窗口，进入到mysql配置文件目录bin下，然后输入 mysql -uroot -p 再回车，这步是以空密码进入mysql。

3、空密码进入mysql后，如果前面都设置正确的话，这步显示的界面是Welcome to the MariaDB monitor。

4、然后可以show database；查看当前的数据库，回车后会列举出当前数据库的列表。

5、然后执行命令：update user set password=password('新密码') where user='root'; 并回车，其中括号中的就是将要设置的新密码。

6、执行完后会提示你 Query OK，表示执行成功了，再用新密码登录就可以了。

MYSQL数据库怎么查看哪些表被锁了

以下五种方法可以快速定位全局锁的位置，仅供参考。

方法1：利用 metadata_locks 视图

此方法仅适用于 MySQL 5.7 以上版本，该版本 performance_schema 新增了 metadata_locks，如果上锁前启用了元数据锁的探针（默认是未启用的），可以比较容易的定位全局锁会话。

方法2：利用 events_statements_history 视图此方法适用于 MySQL 5.6 以上版本，启用 performance_schema.eventsstatements_history（5.6 默认未启用，5.7 默认启用），该表会 SQL 历史记录执行，如果请求太多，会自动清理早期的信息，有可能将上锁会话的信息清理掉。

方法3：利用 gdb 工具如果上述两种都用不了或者没来得及启用，可以尝试第三种方法。利用 gdb 找到所有线程信息，查看每个线程中持有全局锁对象，输出对应的会话 ID，为了便于快速定位，我写成了脚本形式。也可以使用 gdb 交互模式，但 attach mysql 进程后 mysql 会完全 hang 住，读请求也会受到影响，不建议使用交互模式。

方法4：show processlist

如果备份程序使用的特定用户执行备份，如果是 root 用户备份，那 time 值越大的是持锁会话的概率越大，如果业务也用 root 访问，重点是 state 和 info 为空的，这里有个小技巧可以快速筛选，筛选后尝试 kill 对应 ID，再观察是否还有 wait global read lock 状态的会话。

方法5：重启试试！

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