今天在进行测试的时候，发现一个数据表无法进行更新。一旦 运行更新sql，就进行等待。无法执行下去。感觉数据库进行了死锁。由于使用的PostgreSQL数据库，没有资料。只好进行谷歌。最终在一个英文论坛中发现了解决方法。如下：1.检索出死锁进程的ID。SELECT * FROM pg_stat_activity WHERE datname='死锁的数据库ID ';检索出来的字段中，【wating 】字段，数据为t的那条，就是死锁的进程。找到对应的【procpid 】列的值。2.将进程杀掉。
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是因为同时更新事物失误。
通常在数据库中最小粒度的锁是行锁，当一个事务正在更新某条记录时，另一个事务如果要更新同一条记录（或者申请这一条记录的锁），则必须等待锁释放。
通常持锁的时间需要保持到事务结束，也就是说，如果一个长事务持有了某条记录的锁，其他会话要持有这条记录的锁，可能要等很久。
1、查询正在运行的进程
2、查看等待中的进程
3、释放锁定
David Bolton是一名独立开发者，他使用PostgreSQL和MySQL都已有超过十年的时间。近日，他撰文阐述了选择PostgreSQL而不是MySQL的理由。他认为，MySQL之所以仍然如此流行是因为每个Linux Web托管软件包中都包含它。但随着Oracle将其收购，MySQL的开源程度大不如前。而PostgreSQL不仅发展更快，还加入了JSON支持，成为少数几个支持NoSQL的关系型数据库之一。
MySQL/MariaDB的当前版本是5.7.6（MariaDB为MySQL创建者Monty Widenius创建的一个MySQL分支），PostgreSQL的版本是9.4.1。Bolton从以下几个方面对比了两者的最新版本：
ANSI标准兼容性：与先前的版本相比，MySQL已经有了长足的进步，但MySQL背后的哲学是，如果客户喜欢，他们就会支持非标准扩展，而PostgreSQL从开始就将标准构建到平台里。不过，二者殊途同归，差别不大；
ACID遵从性：PostgreSQL有一个存储引擎，而MySQL有9个，但只有MyIsam和InnoDB与大部分用户有关，其中，后者为默认存储引擎。InnoDB和PostgreSQL都完全遵循ACID，差别不大；
无锁表修改：MyIsam使用表级锁来提升速度，这会导致写互斥。但PostgreSQL和InnoDB均使用行级锁，差别不大；
子查询：长期以来，这一直是MySQL的一个弱点，虽然5.6.5作了重大改进，但PostgreSQL对表连接支持得更好，尤其是MySQL不支持全外连接，因此，这方面PostgreSQL胜过MySQL；
JSON支持和NoSQL：PostgreSQL最近增加了JSON支持，与传统的关系型数据库相比，它提供了更大的数据存储灵活性，因此，这方面PostgreSQL胜过MySQL。
此外，Bolton指出，选择PostgreSQL还有如下理由：
更好的许可：PostgreSQL采用类似MIT的许可协议，允许开发人员做任何事情，包括在开源或闭源产品中商用，而MySQL的客户端遵循GPL许可协议，所以开发人员必须向Oracle付费或者将自己的应用程序开源；
更好的数据一致性： PostgreSQL会在数据插入和更新之前进行严格的验证，确保数据合法才会进行相应的操作，但在MySQL中，开发人员需要将服务器设定为严格SQL模式才能达到同样的目的，否则可能会产生不规范数据；
服务器扩展：MySQL提供了插件程序API，支持C/C++或任何兼容C的语言，而且从5.7.3版本开始支持全文搜索，PostgreSQL有一个类似的系统但支持的语言更多，包括C/C++、Java、.Net、Perl、 Python、Ruby、Tcl、ODBC等，它甚至可以在单独的进程中运行用户提供的代码；除了所有关系型数据库都包含的有关数据库、表和列的一般信息外，PostgreSQL系统目录中还可以包含关于数据类型、函数和存取方法的信息，开发人员可以通过修改这些信息实现扩展。
数据库事物单个逻辑单元工作执行的一系列操作，就是一些sql语句，也可以是多条
问题源自一个帅哥在建索引发生表锁的问题。先介绍一下Postgresql的建索引语法： Version:9.1 CREATE [ UNIQUE ] INDEX [ CONCURRENTLY ] [ name ] ON table [ USING method ] ( { column | ( expression ) } [ COLLATE collation ] [ opclass ] [ ASC | DESC ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [, ...] ) [ WITH ( storage_parameter = value [, ... ] ) ] [ TABLESPACE tablespace ] [ WHERE predicate ] 这里不解释语法的诸多参数使用(排序，使用方法，填充因子等)，主要说一下concurrently的使用场景。 正常情况下Postgresql建立普通btree索引时会阻塞DML(insert,update,delete)操作，直到索引完成，期间读操作不受阻塞。当只有一个用户操作这当然没问题，但是在生产环境，并发比较高的情况下，特别是大表建索引就不能这么操作了，不然用户要跳起来骂娘了，点个按钮一天还没反应过来。--使用 Postgresql提供了一个参数，可以在线建立索引的时候避免因写数据而锁表，这个参数叫concurrently。使用很简单，就是用create index concurrently来代替create index即可。--副作用 当然了，使用这个参数是有副作用的，不使用这个参数建索引时DB只扫描一次表，使用这个参数时，会引发DB扫两次表，同时等待所有潜在会读到该索引的事务结束，这么一来，系统的CPU和IO，内存等会受一点影响，所以综合考虑，仍然让用户自行选择，而不是默认。--失败 在使用concurrently参数建索引时，有可能会遇到失败的情况，比如建唯一索引索引发现数据有重复，又或者用户发现建索引时建错字段的，取消建索引操作了。此时该表上会存在一个索引，这是因为带这个参数的建索引命令一经发出，就首先会在系统的日志表里先插一个索引记录进去，又因为这个索引最终建失败了，所以会被标记一个INVALID的状态，如下： postgres=# \d t_kenyon Table public.t_kenyon Column | Type | Modifiers --------+---------+----------- col | integer |Indexes:idx btree (col) INVALID--重建 遇到上述失效的索引重建时两个办法，一个是drop index index_name，然后再执行create index concurrently。还有一个是执行reindex index_name命令，但是后者不支持concurrent参数。--总结