代码前后给数据库写加锁和解锁语句
db2数据库解锁语句
db2数据库解锁语句在DB2数据库管理系统中，当某个数据库对象被锁定时，其他用户或进程可能无法对该对象执行读取或写入操作。
针对这种情况，DB2提供了一些解锁语句，用于解除对特定数据库对象的锁定，以便其他用户或进程可以继续对其进行操作。
1. UNLOCK TABLEUNLOCK TABLE语句用于解锁指定表。
语法如下：```UNLOCK TABLE table_name```其中，table_name是要解锁的表的名称。
2. UNLOCK TABLESUNLOCK TABLES语句用于解锁所有当前会话中的锁定的表。
语法如下：```UNLOCK TABLES```使用这个语句时，当前会话中的所有锁定的表都将被解锁。
3. COMMITCOMMIT命令用于提交事务，并释放事务中所占用的所有资源，包括锁定的数据库对象。
语法如下：```COMMIT```使用COMMIT语句可以解除当前会话中对数据库对象的锁定，并将数据库中的变更永久保存。
4. ROLLBACKROLLBACK命令用于回滚事务，并释放事务中所占用的所有资源，包括锁定的数据库对象。
语法如下：```ROLLBACK```使用ROLLBACK命令可以撤销当前会话中对数据库对象的锁定，并将数据库回滚到最近的提交点。
5. ALTER MIT如果需要对某个表执行DDL语句（如ALTER TABLE），但由于该表被锁定而无法执行，可以使用ALTER MIT语句解锁该表并自动提交当前事务。
语法如下：```ALTER TABLE table_name ALTER COLUMN column_name SET DATA TYPE new_data_type COMMIT```其中，table_name是要解锁的表的名称，column_name是要修改的列的名称，new_data_type是要设置的新数据类型。
通过执行这个语句，可以解除对指定表的锁定，并将数据库中的变更永久保存。
go锁用法
标题：Go 锁的用法详解引言：在并发编程中，为了保证数据的一致性和避免竞态条件，我们常常需要使用锁机制。
Go 语言提供了丰富的锁机制，本文将详细介绍 Go 锁的用法，包括互斥锁、读写锁、原子操作等，并给出示例代码，以帮助读者深入理解。
一、互斥锁（Mutex）：互斥锁是最简单也是最常用的锁机制，它用于实现对共享资源的互斥访问。
在Go 中，互斥锁由sync 包提供，其基本用法如下：1. 创建互斥锁：```govar mu sync.Mutex```2. 加锁和解锁：```gomu.Lock()// 临界区代码mu.Unlock()```3. 互斥锁的注意事项：- 加锁后，其他Goroutine 会被阻塞，直到当前Goroutine 解锁。
- 互斥锁只能由加锁的 Goroutine 解锁，解锁之前不能再次加锁。
- 可以使用 defer 语句来确保在函数返回前解锁，防止忘记解锁而导致死锁。
二、读写锁（RWMutex）：读写锁用于实现读多写少的场景，读锁可以被多个Goroutine 同时持有，而写锁只能被单独一个 Goroutine 持有。
在 Go 中，读写锁由 sync 包提供，其基本用法如下：1. 创建读写锁：```govar rwmu sync.RWMutex```2. 读锁的加锁和解锁：```gorwmu.RLock()// 临界区代码（读操作）rwmu.RUnlock()```3. 写锁的加锁和解锁：```gorwmu.Lock()// 临界区代码（写操作）rwmu.Unlock()```4. 读写锁的注意事项：- 读锁和写锁是互斥的，即当有 Goroutine 持有写锁时，其他 Goroutine 无法加读锁。
- 当有 Goroutine 持有读锁时，其他 Goroutine 可以继续加读锁，但不能加写锁。
- 写锁优先级高于读锁，即有 Goroutine 持有写锁时，其他Goroutine 的读锁和写锁都会被阻塞。
sqlserver锁表语句
sqlserver锁表语句SQL Server中可以使用锁表语句来对数据库中的表进行加锁，以保证数据的一致性和并发性。
下面列举了10个常用的SQL Server锁表语句：1. SELECT * FROM table_name WITH (NOLOCK)这是最常用的锁表语句之一，它会对表进行读取加锁，但不阻塞其他事务对该表的读取操作。
2. SELECT * FROM table_name WITH (UPDLOCK)这个语句会对表进行读取加锁，并且阻塞其他事务对该表的写入和删除操作。
3. SELECT * FROM table_name WITH (XLOCK)这个语句会对表进行写入加锁，并且阻塞其他事务对该表的读取、写入和删除操作。
4. SELECT * FROM table_name WITH (ROWLOCK)这个语句会对表的行进行加锁，而不是对整个表进行加锁，可以提高并发性能。
5. SELECT * FROM table_name WITH (TABLOCK)这个语句会对整个表进行加锁，阻塞其他事务对该表的任何操作。
6. SELECT * FROM table_name WITH (TABLOCKX)这个语句会对整个表进行排他性加锁，阻塞其他事务对该表的任何操作。
7. BEGIN TRANSACTION这个语句用于开始一个事务，在事务内的操作会自动加锁。
8. COMMIT TRANSACTION这个语句用于提交一个事务，释放事务中的锁。
9. ROLLBACK TRANSACTION这个语句用于回滚一个事务，取消事务中的操作，并释放锁。
10. SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL这个语句用于设置事务的隔离级别，以控制事务对数据库的锁定行为。
需要注意的是，在使用锁表语句时，应根据实际业务需求和数据库性能进行选择和调整。
过多的加锁可能会导致死锁和性能问题，而过少的加锁可能会导致数据不一致。
oracle加锁方式,oracle中加锁与解锁
oracle加锁⽅式,oracle中加锁与解锁oracle中的数据在并发操作时，为了防⽌错误的发⽣可以进⾏记录或者数据库表的加锁操作。
当锁操作完成时可以进⾏解锁操作。
数据库中加锁有两种⽅式，独占模式和共享模式。
1.独占模式，不允许其他会话以任何⽅式共享锁定资源，当进⾏数据库数据修改时可以使⽤这种模式。
2.共享模式，允许在数据访问时，并发共同访问，但是当修改数据时上升为独占模式。
锁分为⾏级锁和表级锁，⾏级锁是锁定某些⾏记录，表级锁是锁定整张表。
1.⾏级锁。
insert update delete (隐式加⾏锁) select...for update(显⽰加⾏锁，共享模式) select * from emp where deptno=30 for update select * from A where id=2 for update skip locked update emp set ename='Joke' where empno=7499;在释放锁之前其他⽤户只能对进⾏数据查询，不能对数据进⾏insert、delete和update。
假如有其他⽤户要锁定同⼀资源：可以使⽤wait ⼦句对锁的等待时间控制如：在另⼀⽤户中：select * from emp where deptno=30 for update wait 2 (等待2秒如2秒钟还未释放资源，系统将会给出提⽰信息。
2.表级锁。
共享模式(in share mode) 共享更新模式(in share update mode) 排他锁模式锁定表的通⽤语法： lock table 表名 in ;1) 共享模式 不允许其他⽤户插⼊，更新和删除⾏,多个⽤户可以同时在同⼀表上设置共享锁，这样设置锁的多个⽤户都只能执⾏查询 lock table emp in share mode;2)共享更新模式(in share update mode) 允许多个⽤户同时锁定表的不同⾏, 允许其他⽤户进⾏DML(insert update delete select)操作 , 除了已锁定的⾏ 如： lock table emp in share update mode; select * from emp where deptno=30 for update //锁定的⾏其他⽤户不能delete ,update 部门30的雇员信息 其他⽤户可以查看锁定的⾏: select * from emp where deptno=303)排他锁模式(限制性强) 不允许其他⽤户插⼊，更新和删除⾏, 允许查看数据，但只有⼀个⽤户可以在表中放置排他锁 lock table emp in exclusive mode;解锁：(1)锁表查询的代码有以下的形式： select count(*) from v$locked_object; select * from v$locked_object;(2)查看哪个表被锁 select b.owner,b.object_name,a.session_id,a.locked_mode from v$locked_object a,dba_objects b where b.object_id = a.object_id; (3)查看是哪个session引起的 select ername,b.sid,b.serial#,logon_time from v$locked_object a,v$session b where a.session_id = b.sid order by b.logon_time;(4)杀掉对应进程 执⾏命令：alter system kill session'1025,41'; 其中1025为sid,41为serial#.。
Mysql加锁过程详解（4）-selectforupdatelockinsharemode。。。
Mysql加锁过程详解（4）-selectforupdatelockinsharemode。
select for update/lock in share mode 对事务并发性影响事务并发性理解事务并发性，粗略的理解就是单位时间内能够执⾏的事务数量，常见的单位是 TPS（ transactions per second）.那在数据量和业务操作量⼀定的情况下，常见的提⾼事务并发性主要考虑的有哪⼏点呢？1.提⾼服务器的处理能⼒，让事务的处理时间变短。
这样不仅加快了这个事务的执⾏时间，也降低了其他等待该事务执⾏的事务执⾏时间。
2.尽量将事务涉及到的 sql 操作语句控制在合理范围，换句话说就是不要让⼀个事务包含的操作太多或者太少。
在业务繁忙情况下，如果单个事务操作的表或者⾏数据太多，其他的事务可能都在等待该事务 commit或者 rollback，这样会导致整体上的 TPS 降低。
但是，如果每个 sql 语句都是⼀个事务也是不太现实的。
⼀来，有些业务本⾝需要多个sql语句来构成⼀个事务（⽐如汇款这种多个表的操作）；⼆来，每个 sql 都需要commit，如果在 mysql ⾥ innodb_flush_log_at_trx_commit=1 的情况下，会导致 redo log 的刷新过于频繁，也不利于整体事务数量的提⾼（IO限制也是需要考虑的重要因素）。
3.在操作的时候，尽量控制锁的粒度，能⽤⼩的锁粒度就尽量⽤锁的粒度，⽤完锁资源后要记得⽴即释放，避免后⾯的事务等待。
但是有些情况下，由于业务需要，或者为了保证数据的⼀致性的时候，必须要增加锁的粒度，这个时候就是下⾯所说的⼏种情况。
select for update 理解select col from t where where_clause for update 的⽬的是在执⾏这个 select 查询语句的时候，会将对应的索引访问条⽬进⾏上排他锁（X 锁），也就是说这个语句对应的锁就相当于update带来的效果。
sql语句对数据库表进行加锁和解锁
sql语句对数据库表进⾏加锁和解锁锁是数据库中的⼀个⾮常重要的概念，它主要⽤于多⽤户环境下保证数据库完整性和⼀致性。
我们知道，多个⽤户能够同时操纵同⼀个数据库中的数据，会发⽣数据不⼀致现象。
即如果没有锁定且多个⽤户同时访问⼀个数据库，则当他们的事务同时使⽤相同的数据时可能会发⽣问题。
这些问题包括：丢失更新、脏读、不可重复读和幻觉读：1．丢失更新：当两个或多个事务选择同⼀⾏，然后基于最初选定的值更新该⾏时，会发⽣丢失更新问题。
每个事务都不知道其它事务的存在。
最后的更新将重写由其它事务所做的更新，这将导致数据丢失。
例如，两个编辑⼈员制作了同⼀⽂档的电⼦复本。
每个编辑⼈员独⽴地更改其复本，然后保存更改后的复本，这样就覆盖了原始⽂档。
最后保存其更改复本的编辑⼈员覆盖了第⼀个编辑⼈员所做的更改。
如果在第⼀个编辑⼈员完成之后第⼆个编辑⼈员才能进⾏更改，则可以避免该问题。
2．脏读脏读就是指当⼀个事务正在访问数据，并且对数据进⾏了修改，⽽这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外⼀个事务也访问这个数据，然后使⽤了这个数据。
因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外⼀个事务读到的这个数据是脏数据，依据脏数据所做的操作可能是不正确的。
例如，⼀个编辑⼈员正在更改电⼦⽂档。
在更改过程中，另⼀个编辑⼈员复制了该⽂档（该复本包含到⽬前为⽌所做的全部更改）并将其分发给预期的⽤户。
此后，第⼀个编辑⼈员认为⽬前所做的更改是错误的，于是删除了所做的编辑并保存了⽂档。
分发给⽤户的⽂档包含不再存在的编辑内容，并且这些编辑内容应认为从未存在过。
如果在第⼀个编辑⼈员确定最终更改前任何⼈都不能读取更改的⽂档，则可以避免该问题。
3．不可重复读不可重复读是指在⼀个事务内，多次读同⼀数据。
在这个事务还没有结束时，另外⼀个事务也访问该同⼀数据。
那么，在第⼀个事务中的两次读数据之间，由于第⼆个事务的修改，那么第⼀个事务两次读到的的数据可能是不⼀样的。
这样就发⽣了在⼀个事务内两次读到的数据是不⼀样的，因此称为是不可重复读。
RedisTemplate分布式锁-加锁解锁的实现
RedisTemplate分布式锁-加锁解锁的实现加锁实现实现逻辑通过for循环⾃旋的⽅式，判断redis中是否存在锁的缓存，存在则放回true，否则判断获取锁的时间是否超时，超时则返回false。
⾃旋的判断时间是很快的，设置的超时时间如果太长会占⽤cpu的时间⽚处理。
加锁的实现⽅法/*** 获取锁的超时时间*/private static final long timeout = 300;/*** 加锁，⽆阻塞* @param key* @param expireTime* @return*/public Boolean lock(String key, long expireTime) {String requestId = UUID.randomUUID().toString();Long start = System.currentTimeMillis();//⾃旋，在⼀定时间内获取锁，超时则返回错误for (;;){//Set命令返回OK，则证明获取锁成功Boolean ret = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent( key, requestId, expireTime,TimeUnit.SECONDS);if (ret) {return true;}//否则循环等待，在timeout时间内仍未获取到锁，则获取失败long end = System.currentTimeMillis() - start;if (end >= timeout){return false;}}}解锁实现实现逻辑直接删除锁的缓存即可解锁的实现⽅法/*** 删除缓存** @param key 可以传⼀个值或多个*/public void del(String... key) {if (key != null && key.length > 0) {if (key.length == 1) {redisTemplate.delete(key[0]);} else {redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key));}}}业务代码的实现实现逻辑先判断是否获得锁，是则处理业务代码，并且在最后进⾏解锁操作，否则循环5次，继续获取锁，能获取到则实现业务⽅法，不能获取到则返回错误信息实现⽅法/*** 锁的key前缀*/private static final String lockStr = "r_lock_";/*** 获取锁最⼤失败次数*/private static final int maxFailCount = 5;@RequestMapping("/t1")public void testRedis(){String key = "test";// 锁的过期时间，避免死锁，根据业务调整，毫秒long expireTime = 1000;//判断是否获得锁boolean lock = redisService.tryLock(lockStr + key,expireTime);if(lock){try {String result = redisService.get(key);//处理业务的⽅法//TODOredisService.set(key,result);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {//解锁redisService.del(lockStr + key);}}else{int failCount = 1;while (failCount <= maxFailCount){//判断是否获得锁if (redisService.tryLock(lockStr + key,expireTime)){//处理业务的⽅法//TODO//解锁redisService.del(lockStr + key);}else{failCount ++;}}throw new RuntimeException("当前创建的数量太多了，请稍后再试。
数据库锁表与解锁，以及锁表原因
数据库锁表与解锁，以及锁表原因在联机事务处理(OLTP)的应⽤系统中，多⽤户、多任务的并发性是系统最重要的技术指标之⼀。
为了提⾼并发性，⽬前⼤部分RDBMS都采⽤加锁技术。
然⽽由于现实环境的复杂性，使⽤加锁技术⼜不可避免地产⽣了死锁问题。
因此如何合理有效地使⽤加锁技术，最⼩化死锁是开发联机事务处理系统的关键。
死锁产⽣的原因在联机事务处理系统中，造成死机主要有两⽅⾯原因。
⼀⽅⾯，由于多⽤户、多任务的并发性和事务的完整性要求，当多个事务处理对多个资源同时访问时，若双⽅已锁定⼀部分资源但也都需要对⽅已锁定的资源时，⽆法在有限的时间内完全获得所需的资源，就会处于⽆限的等待状态，从⽽造成其对资源需求的死锁。
另⼀⽅⾯，数据库本⾝加锁机制的实现⽅法不同，各数据库系统也会产⽣其特殊的死锁情况。
如在Sybase SQL Server 11中，最⼩锁为2K⼀页的加锁⽅法，⽽⾮⾏级锁。
如果某张表的记录数少且记录的长度较短(即记录密度⾼，如应⽤系统中的系统配置表或系统参数表就属于此类表)，被访问的频率⾼，就容易在该页上产⽣死锁。
容易发⽣死锁的⼏种情况如下:1>不同的存储过程、触发器、动态SQL语句段按照不同的顺序同时访问多张表;2>在交换期间添加记录频繁的表，但在该表上使⽤了⾮群集索引(non-clustered);3>表中的记录少，且单条记录较短，被访问的频率较⾼；4>整张表被访问的频率⾼(如代码对照表的查询等)。
以上死锁情况的对应处理⽅法如下:1>在系统实现时应规定所有存储过程、触发器、动态SQL语句段中，对多张表的操作总是使⽤同⼀顺序。
如：有两个存储过程proc1、proc2，都需要访问三张表zltab、z2tab和z3tab，如果proc1按照zltab、z2tab和z3tab的顺序进⾏访问，那么，proc2也应该按照以上顺序访问这三张表。
2>对在交换期间添加记录频繁的表，使⽤群集索引(clustered)，以减少多个⽤户添加记录到该表的最后⼀页上，在表尾产⽣热点，造成死锁。
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帮忙看看如何在这段代码前后给数据库写加锁和解锁语句
补充资料
'（在这里给数据库加锁，如何写加锁语句？）
...............
i = str（从记录集rst0中得到最大入库单号）
'若不加锁，在这容易造成并发冲突。
因为在申请到最大入库单号之后还没有来得及建立实际记录，其它客户端可能也申请到了同样的入库单号
..............
rst.open "select * from 入库 where 入库单号= " + i + " and 商品ID=0
", cn, adOpenStatic, adLockOptimistic
If rst.RecordCount = 0 Then 下一个入库单号 = i + 1
...............
'（在这里给数据库解锁，如何写解锁语句？）
最佳答案( 回答者: cool技 )
此回复于2007-11-17 08:08被阿楚评为最佳答案
先将需要加锁执行的语句声明成一个事务（如2楼），然后加锁，SQL Server中锁的类型很多，看你需要加哪种类型的锁：HOLDLOCK将共享锁保留到事务完成，而不是在相应的表、行或数据页不再需要时就立即释放锁。
HOLDLOCK 等同
于 SERIALIZABLE。
NOLOCK 不要发出共享锁，并且不要提供排它锁。
当此选项生效时，可能会读取未提交的事务或一组在读取中间回滚的页面。
有可能发生脏读。
仅应用于 SELECT 语句。
PAGLOCK 在通常使用单个表锁的地方采用页锁。
READCOMMITTED用与运行在提交读隔离级别的事务相同的锁语义执行扫描。
默认情况下，SQL Server 2000 在此隔离级别上操作。
READPAST跳过锁定行。
此选项导致事务跳过由其它事务锁定的行（这些行平常会显示在结果集内），而不是阻塞该事务，使其等待其它事务释放在这些行上的锁。
READPAST 锁提示仅适用于运行在提交读隔离级别的事务，并且只在行级锁之后读取。
仅适用
于 SELECT 语句。
READUNCOMMITTED等同于 NOLOCK。
REPEATABLEREAD用与运行在可重复读隔离级别的事务相同的锁语义执行扫描。
ROWLOCK使用行级锁，而不使用粒度更粗的页级锁和表级锁。
SERIALIZABLE用与运行在可串行读隔离级别的事务相同的锁语义执行扫描。
等同于 HOLDLOCK。
TABLOCK使用表锁代替粒度更细的行级锁或页级锁。
在语句结束前，SQL Server 一直持有该锁。
但是，如果同时指定 HOLDLOCK，那么在事务结束之前，锁将被一直持有。
TABLOCKX 使用表的排它锁。
该锁可以防止其它事务读取或更新表，并在语句或事务结束前一直持有。
UPDLOCK 读取表时使用更新锁，而不使用共享锁，并将锁一直保留到语句或事务的结束。
UPDLOCK 的优点是允许您读取数据（不阻塞其它事务）并在以后更新数据，同时确保自从上次读取数据后数据没有被更改。
XLOCK使用排它锁并一直保持到由语句处理的所有数据上的事务结束时。
可以使用 PAGLOCK 或 TABLOCK 指定该锁，这种情况下排它锁适用于适当级别的粒度。