在数据库中，除传统的计算资源（如CPU、RAM、I/O等）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。数据库锁定机制简单来说，就是数据库为了保证数据的一致性，而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。
打个比方，我们到淘宝上买一件商品，商品只有一件库存，这个时候如果还有另一个人买，那么如何解决是你买到还是另一个人买到的问题？这里肯定要用到事物，我们先从库存表中取出物品数量，然后插入订单，付款后插入付款表信息，然后更新商品数量。在这个过程中，使用锁可以对有限的资源进行保护，解决隔离和并发的矛盾。
锁的分类从对数据操作的类型分类：
读锁（共享锁）：针对同一份数据，多个读操作可以同时进行，不会互相影响
写锁（排他锁）：当前写操作没有完成前，它会阻断其他写锁和读锁
从对数据操作的粒度分类：
为了尽可能提高数据库的并发度，每次锁定的数据范围越小越好，理论上每次只锁定当前操作的数据的方案会得到最大的并发度，但是管理锁是很耗资源的事情（涉及获取，检查，释放锁等动作），因此数据库系统需要在高并发响应和系统性能两方面进行平衡，这样就产生了“锁粒度（Lock granularity）”的概念。
表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低（MyISAM 和 MEMORY 存储引擎采用的是表级锁）；
行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高（InnoDB 存储引擎既支持行级锁也支持表级锁，但默认情况下是采用行级锁）；
页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。
适用：从锁的角度来说，表级锁更适合于以查询为主，只有少量按索引条件更新数据的应用，如Web应用；而行级锁则更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据，同时又有并发查询的应用，如一些在线事务处理（OLTP）系统。
行锁 表锁 页锁MyISAM √
BDB √ √
InnoDB √ √
Memory √
MyISAM 表锁
MyISAM 的表锁有两种模式：
表共享读锁 （Table Read Lock）：不会阻塞其他用户对同一表的读请求，但会阻塞对同一表的写请求；
表独占写锁 （Table Write Lock）：会阻塞其他用户对同一表的读和写操作；
MyISAM 表的读操作与写操作之间，以及写操作之间是串行的。当一个线程获得对一个表的写锁后， 只有持有锁的线程可以对表进行更新操作。 其他线程的读、 写操作都会等待，直到锁被释放为止。
默认情况下，写锁比读锁具有更高的优先级：当一个锁释放时，这个锁会优先给写锁队列中等候的获取锁请求，然后再给读锁队列中等候的获取锁请求。
InnoDB 行锁InnoDB 实现了以下两种类型的行锁：
共享锁（S）：允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排他锁。
排他锁（X）：允许获得排他锁的事务更新数据，阻止其他事务取得相同数据集的共享读锁和排他写锁。
为了允许行锁和表锁共存，实现多粒度锁机制，InnoDB 还有两种内部使用的意向锁（Intention Locks），这两种意向锁都是表锁：
意向共享锁（IS）：事务打算给数据行加行共享锁，事务在给一个数据行加共享锁前必须先取得该表的 IS 锁。
意向排他锁（IX）：事务打算给数据行加行排他锁，事务在给一个数据行加排他锁前必须先取得该表的 IX 锁。
索引失效会导致行锁变表锁。比如 vchar 查询不写单引号的情况。
加锁机制乐观锁与悲观锁是两种并发控制的思想，可用于解决丢失更新问题
乐观锁会“乐观地”假定大概率不会发生并发更新冲突，访问、处理数据过程中不加锁，只在更新数据时再根据版本号或时间戳判断是否有冲突，有则处理，无则提交事务。用数据版本（Version）记录机制实现，这是乐观锁最常用的一种实现方式