官方文档
如果英文不好的话，可以参考 searchdoc 翻译的中文版本
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
利用索引优化锁
为什么索引能优化锁
Innodb采用的行级锁，只有在修改行时才会对需要修改的行加锁。 但是这种情况只有在Innodb层过滤掉不需要的行是才有效。
如果存储引擎层不能过滤掉不需要的行，则需要在内存中锁定所有的行，在内存中进行过滤。
所以利用索引可以过滤掉不需要的数据， 使用索引的话，仅需要锁定被索引检索出来的数据，而不是锁定全部数据，从而达到优化锁的目的。
- 索引可以减少锁定的行数
- 索引可以加快处理速度，同时也加快了锁的释放
演示
举个例子 （演示锁， 肯定需要两个会话了）
无索引的情况 （获取不同的数据 发生了阻塞）
session 1 :
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mysql> show create table actor \G
*************************** 1. row ***************************
Table: actor
Create Table: CREATE TABLE `actor` (
`actor_id` smallint(5) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`first_name` varchar(45) NOT NULL,
`last_name` varchar(45) NOT NULL,
`last_update` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`actor_id`),
KEY `idx_actor_last_name` (`last_name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=201 DEFAULT CHARSET=utf8mb4
1 row in set (0.00 sec)
mysql> drop index idx_actor_last_name on actor ; #Step1 先拿掉 last_name的索引
Query OK, 0 rows affected (0.08 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> explain select * from actor where last_name = 'WOOD' \G; #Step2 执行下执行计划
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: actor
partitions: NULL
type: ALL --------------------> 全表扫描
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 200
filtered: 10.00
Extra: Using where --------------------> 全表扫描后，通过where来过滤
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
ERROR:
No query specified
mysql>
mysql> begin ; # Step3 开启事务
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from actor where last_name = 'WOOD' for update ; -----> Step4 通过for update ,加入一个排它锁
+----------+------------+-----------+---------------------+
| actor_id | first_name | last_name | last_update |
+----------+------------+-----------+---------------------+
| 13 | UMA | WOOD | 2006-02-15 04:34:33 |
| 156 | FAY | WOOD | 2006-02-15 04:34:33 |
+----------+------------+-----------+---------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
mysql>
mysql>
新开一个会话 session 2 ：
行级锁，咋把willis 的查询也阻塞了呢？ 就是因为没有索引 ，走了全表扫描，然后通过where 过滤。 把全表的数据都锁定了， 你查willis 自然也被阻塞了。 如果有索引的话，其实就仅仅会锁定 WOOD 对应的数据行。其他数据的操作都是可以的，我们接下来通过实验来验证下
有索引的情况 （获取不同的数据 未阻塞）
我们把会话一和会话二 ，rollback 掉。 然后把last_name的索引加上去，然后重新做下试验 。
会话一：
mysql>
mysql> rollback;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> create index idx_actor_last_name on actor(last_name);
Query OK, 0 rows affected (0.10 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> explain select * from actor where last_name = 'WOOD' \G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: actor
partitions: NULL
type: ref
possible_keys: idx_actor_last_name
key: idx_actor_last_name
key_len: 182
ref: const
rows: 2
filtered: 100.00
Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> begin ;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from actor where last_name = 'WOOD' for update ;
+----------+------------+-----------+---------------------+
| actor_id | first_name | last_name | last_update |
+----------+------------+-----------+---------------------+
| 13 | UMA | WOOD | 2006-02-15 04:34:33 |
| 156 | FAY | WOOD | 2006-02-15 04:34:33 |
+----------+------------+-----------+---------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
mysql>
会话二：
mysql> rollback;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> begin ;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from actor where last_name = 'willis' for update;
+----------+------------+-----------+---------------------+
| actor_id | first_name | last_name | last_update |
+----------+------------+-----------+---------------------+
| 83 | BEN | WILLIS | 2006-02-15 04:34:33 |
| 96 | GENE | WILLIS | 2006-02-15 04:34:33 |
| 164 | HUMPHREY | WILLIS | 2006-02-15 04:34:33 |
+----------+------------+-----------+---------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
mysql>
可以看到，建立完索引后，会话二查询 willis 数据， 可以获取到结果， 因为会话一的事务中通过索引仅在内中锁定了WOOD对应的两条数据，其他数据是没有被锁定的。 ------》可以看到索引对锁的优化后， 增加了并发，提高DB的性能
当然了，你要是会话二和会话一查询的都是统一批数据，比如都是WOOD，因为会话一未提交， 会话二肯定会被阻塞的。 这里简单提一下。
