{"id":19909,"date":"2026-06-11T15:15:29","date_gmt":"2026-06-11T13:15:29","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/database-row-locking-mysql-concurrency-optimieren-performance-locks\/"},"modified":"2026-06-11T15:15:29","modified_gmt":"2026-06-11T13:15:29","slug":"verrouillage-des-rangees-de-la-base-de-donnees-optimiser-les-verrous-de-performance-mysql-concurrency","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/fr\/database-row-locking-mysql-concurrency-optimieren-performance-locks\/","title":{"rendered":"Comprendre les probl\u00e8mes de Database Row Locking et de concurrency dans MySQL"},"content":{"rendered":"<p><strong>Ligne de base de donn\u00e9es<\/strong> Dans MySQL, le verrouillage contr\u00f4le pr\u00e9cis\u00e9ment quelle transaction est autoris\u00e9e \u00e0 lire ou \u00e0 \u00e9crire quelles lignes et \u00e0 quel moment, ce qui permet d'\u00e9viter les mises \u00e0 jour perdues et les lectures non valid\u00e9es. Je vais vous montrer \u00e9tape par \u00e9tape comment les verrous, <strong>MVCC<\/strong> et comment les niveaux d'isolation interagissent, o\u00f9 surviennent les probl\u00e8mes de concurrence et comment concevoir les requ\u00eates, les index et les transactions de mani\u00e8re \u00e0 \u00e9viter les blocages.<\/p>\n\n<h2>Points centraux<\/h2>\n<p>Pour que tu puisses rapidement cerner les points sur lesquels je me concentre dans cet article, je vais r\u00e9sumer les principes directeurs les plus importants et les mettre bri\u00e8vement en parall\u00e8le. Tu disposeras ainsi d'une structure concise pour les analyses plus approfondies qui suivent <strong>Explications<\/strong>.<\/p>\n<ul>\n  <li><strong>Verrous de rang\u00e9e<\/strong> limiter les conflits \u00e0 des lignes individuelles plut\u00f4t qu'\u00e0 des tableaux entiers.<\/li>\n  <li><strong>MVCC<\/strong> permet une lecture rapide sans verrous partag\u00e9s permanents.<\/li>\n  <li><strong>Isolation<\/strong> d\u00e9termine quelles anomalies sont autoris\u00e9es.<\/li>\n  <li><strong>Touche Gap\/Next<\/strong> Bloquer les lacunes de l'index contre les fant\u00f4mes.<\/li>\n  <li><strong>Meilleures pratiques<\/strong> r\u00e9duisent sensiblement les blocages et les interblocages.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Je vais ensuite traduire ces points en mesures concr\u00e8tes qui me permettront de garantir la s\u00e9curit\u00e9 et la rapidit\u00e9 des instances MySQL en production. Chaque recommandation vise \u00e0 r\u00e9duire <strong>Blocage<\/strong>, des donn\u00e9es coh\u00e9rentes et des parcours diagnostiques clairs.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/mysql-serverraum-9081.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Pourquoi le contr\u00f4le de la concurrence est-il n\u00e9cessaire ?<\/h2>\n<p>Les acc\u00e8s simultan\u00e9s entrent en conflit d\u00e8s que plusieurs sessions tentent de lire ou d'\u00e9crire les m\u00eames lignes, c'est pourquoi j'ai opt\u00e9 pour une <strong>Limites des transactions<\/strong> Huiti\u00e8mement. Sans r\u00e8gles, on risque des mises \u00e0 jour perdues, des lectures sales, des lectures non reproductibles et des objets fant\u00f4mes, qui finissent par entra\u00eener des d\u00e9cisions erron\u00e9es dans le code de l'application. J'emp\u00eache cela en garantissant la coh\u00e9rence des lectures et en rendant les conflits d'\u00e9criture visibles d\u00e8s le d\u00e9but, au lieu de les \u00e9craser silencieusement. Plus il y a d'utilisateurs actifs en parall\u00e8le, plus les petits objets de verrouillage et les courtes <strong>temps d'arr\u00eat<\/strong>. Ceux qui ignorent cela s'exposent \u00e0 des erreurs de donn\u00e9es, \u00e0 de longues files d'attente et \u00e0 des d\u00e9lais d'expiration.<\/p>\n\n<h2>Principes de base du verrouillage de lignes dans MySQL<\/h2>\n<p>Le verrouillage par ligne applique des verrous \u00e0 des lignes individuelles, ce qui permet aux autres lignes de rester libres et d'offrir davantage de <strong>Parall\u00e9lisme<\/strong> est cr\u00e9\u00e9. Un verrou exclusif prot\u00e8ge les op\u00e9rations d'\u00e9criture jusqu'\u00e0 la validation, tandis que les acc\u00e8s en lecture utilisent, selon le niveau d'isolation, des verrous partag\u00e9s ou des instantan\u00e9s MVCC. Les verrous d'intention servent de signaux de haut niveau afin que le moteur puisse v\u00e9rifier plus rapidement la compatibilit\u00e9 des verrous. Je note toujours que m\u00eame de petites mises \u00e0 jour peuvent affecter de nombreuses lignes si les conditions WHERE sont impr\u00e9cises et qu'il n'y a pas de <strong>Index<\/strong> conduit \u00e0. La pr\u00e9cision du filtre \u00e9vite les larges plages d'exclusion et pr\u00e9serve la concurrence.<\/p>\n<p>L'interaction avec les index est \u00e9galement importante, car InnoDB verrouille via les chemins d'index ; des cl\u00e9s manquantes ou inadapt\u00e9es augmentent consid\u00e9rablement le nombre de lignes concern\u00e9es. Si une instruction effectue un balayage complet, le champ de verrouillage s'agrandit, ce qui allonge les temps d'attente et favorise les interblocages. Je pr\u00e9vois donc d\u00e8s le d\u00e9part les cl\u00e9s adapt\u00e9es aux chemins fr\u00e9quents et je formule les clauses WHERE de mani\u00e8re aussi sp\u00e9cifique que possible. Ainsi, mes verrous restent restreints et les autres transactions aboutissent plus rapidement \u00e0 <strong>Acc\u00e8s<\/strong>. C'est le r\u00e9glage le plus simple pour obtenir un verrouillage en douceur.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/mysql_datenbank_probleme_4837.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Verrouillage pessimiste vs verrouillage optimiste<\/h2>\n<p>Le verrouillage pessimiste part du principe qu'il y aura des conflits et proc\u00e8de \u00e0 un verrouillage pr\u00e9coce, ce qui renforce l'int\u00e9grit\u00e9 mais prend du temps, tandis que <strong>optimiste<\/strong> Les syst\u00e8mes en production ne v\u00e9rifient qu'\u00e0 la fin si les donn\u00e9es ont chang\u00e9. Dans les configurations MySQL concr\u00e8tes, je combine les deux approches : pour les comptes critiques, j'utilise FOR UPDATE ; pour les entit\u00e9s qui entrent rarement en conflit, j'utilise les versions. Une colonne de version ou un horodatage me permet, lors de la mise \u00e0 jour, de d\u00e9terminer si quelqu'un a \u00e9t\u00e9 plus rapide, sans bloquer la ligne de mani\u00e8re permanente. En cas de conflit, je r\u00e9p\u00e8te la transaction de mani\u00e8re cibl\u00e9e ou j'ex\u00e9cute une logique m\u00e9tier adapt\u00e9e. Je r\u00e9partis ainsi la charge de mani\u00e8re plus efficace, je r\u00e9duis les temps d'attente et je maintiens la <strong>Correction<\/strong> haut.<\/p>\n<p>Je choisis la strat\u00e9gie au cas par cas : les nombreuses op\u00e9rations de lecture simultan\u00e9es tirent profit d'approches optimistes, tandis que les \u00e9critures comptables ou de stock hautement critiques n\u00e9cessitent des verrous exclusifs courts mais clairs. L'objectif reste toujours de ne bloquer que le strict n\u00e9cessaire et de d\u00e9tecter les conflits \u00e0 un stade pr\u00e9coce. Gr\u00e2ce \u00e0 cette approche, j'\u00e9vite les longues cha\u00eenes de sessions en attente. Cela permet d'augmenter le d\u00e9bit et <strong>Fiabilit\u00e9<\/strong> dans la vie quotidienne.<\/p>\n\n<h2>Comprendre les niveaux d'isolation et le MVCC<\/h2>\n<p>Le niveau d'isolation d\u00e9termine le nombre d'anomalies que j'autorise et l'intensit\u00e9 des verrous appliqu\u00e9s par MySQL ; c'est pourquoi je choisis ce niveau en fonction du cas d'utilisation. READ COMMITTED emp\u00eache les lectures non valid\u00e9es, REPEATABLE READ garantit la coh\u00e9rence des valeurs d'une transaction, et SERIALIZABLE impose l'ordre le plus strict. InnoDB utilise <strong>MVCC<\/strong>, afin que les lecteurs puissent presque toujours se passer de verrous partag\u00e9s tout en obtenant des instantan\u00e9s coh\u00e9rents. Ceux qui utilisent cette technique doivent comprendre quand les verrous \u00ab gap \u00bb et \u00ab next-key \u00bb s'appliquent en plus pour \u00e9viter les \u00ab phantoms \u00bb. Pour en savoir plus, il est utile de consulter <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/fr\/mysql-isolation-level-hosting-server-consistency-transactions\/\">D\u00e9tails sur les niveaux d'isolation<\/a>, afin que tu puisses \u00e9valuer correctement les effets \u00e0 chaque niveau.<\/p>\n<p>Le tableau suivant r\u00e9pertorie les niveaux courants de protection contre les anomalies courantes et leur incidence sur les blocages, afin que je puisse faire le bon choix et \u00e9viter tout <strong>Blocage<\/strong> \u00e9vite.<\/p>\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>Niveau d'isolation<\/th>\n      <th>Anomalies autoris\u00e9es<\/th>\n      <th>Comportement de verrouillage (en simplifi\u00e9)<\/th>\n      <th>Utilisation typique<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td>LIRE NON-COMMUNIQU\u00c9<\/td>\n      <td>Lectures erron\u00e9es, donn\u00e9es non r\u00e9utilisables, fant\u00f4mes<\/td>\n      <td>Peu de blocages, haut <strong>Risques<\/strong><\/td>\n      <td>Rarement utile<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>READ COMMITTED<\/td>\n      <td>Non r\u00e9p\u00e9tables, fant\u00f4mes<\/td>\n      <td>Les lecteurs utilisent le MVCC, les r\u00e9dacteurs <strong>X-Locks<\/strong><\/td>\n      <td>Rapports, API avec un nombre \u00e9lev\u00e9 de lectures<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>LECTURE R\u00c9P\u00c9TABLE<\/td>\n      <td>R\u00e9duction des phantoms gr\u00e2ce \u00e0 Next-Key<\/td>\n      <td>Grande coh\u00e9rence de lecture, cibl\u00e9e <strong>Gap<\/strong>-Verrouillage<\/td>\n      <td>Par d\u00e9faut dans InnoDB<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>SERIALIZABLE<\/td>\n      <td>Aucune anomalie<\/td>\n      <td>Des barri\u00e8res plus larges, moins <strong>Parall\u00e9lisme<\/strong><\/td>\n      <td>Processus hautement critiques<\/td>\n    <\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n<p>Je commence g\u00e9n\u00e9ralement par REPEATABLE READ et j'apporte des corrections cibl\u00e9es lorsque les requ\u00eates sont trop bloqu\u00e9es \u00e0 cause des verrous Next-Key. \u00c0 l'inverse, je n'utilise SERIALIZABLE que lorsque cela est absolument indispensable d'un point de vue technique, car sinon les temps d'attente s'accumulent. En faisant un choix clair pour chaque charge de travail, je garantis la coh\u00e9rence des donn\u00e9es tout en prot\u00e9geant la <strong>Performance<\/strong>. Cette approche permet de gagner du temps en mati\u00e8re d'assistance, car les pics de verrouillage inattendus sont moins fr\u00e9quents. Le syst\u00e8me reste ainsi pr\u00e9visible, m\u00eame lorsque le nombre d'utilisateurs augmente.<\/p>\n\n<h2>La concurrence MySQL en pratique<\/h2>\n<p>Une bonne gestion de la concurrence commence par des requ\u00eates bien formul\u00e9es, qui ne s\u00e9lectionnent que les lignes r\u00e9ellement n\u00e9cessaires, afin qu'InnoDB puisse <strong>Ligne<\/strong>-peut entra\u00eener des blocages. Je veille \u00e0 ce que les conditions de filtrage soient \u00ab sargables \u00bb, c'est-\u00e0-dire qu'elles s'appuient sur des index et n'imposent pas d'appels de fonctions sur les colonnes. Je veille \u00e0 ce que les mises \u00e0 jour soient cibl\u00e9es : clause WHERE claire, index adapt\u00e9, pas de jointures inutiles dans la m\u00eame instruction. Pour les cas de r\u00e9servation, j'utilise FOR UPDATE avec parcimonie et uniquement pour les enregistrements r\u00e9ellement concern\u00e9s. De plus, j'\u00e9vite les longues interactions utilisateur entre BEGIN et COMMIT, car chaque seconde augmente le <strong>temps d'attente<\/strong> d'autres sessions.<\/p>\n<p>Lors d'insertions dans des espaces d'index denses, je tiens compte du fait que des verrous Next-Key peuvent s'appliquer, ce qui entra\u00eene une augmentation du nombre de transactions en attente. Je r\u00e9partis les points chauds en dispersant les espaces de cl\u00e9s ou en d\u00e9chargeant le chemin d'\u00e9criture vers une petite file d'attente ind\u00e9pendante. Cela me permet de r\u00e9duire les collisions sur la table la plus sollicit\u00e9e. Ce r\u00e9glage fin est plus efficace que l'augmentation des d\u00e9lais d'expiration, car moins <strong>Conflits<\/strong> apparaissent. C'est pr\u00e9cis\u00e9ment pour cette raison qu'il est utile de mesurer les acc\u00e8s aux donn\u00e9es avant la mise en service.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/mysql-row-locking-concurrency-9835.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Probl\u00e8mes typiques li\u00e9s \u00e0 la concurrence : blocage, interblocage, port\u00e9e des verrous<\/h2>\n<p>Un blocage se produit lorsqu'une transaction attend une ligne d\u00e9j\u00e0 verrouill\u00e9e ; c'est pourquoi je veille \u00e0 ce que les transactions soient courtes et que la <strong>Quantit\u00e9<\/strong> limiter. Des blocages surviennent lorsque deux transactions se bloquent mutuellement ; MySQL d\u00e9tecte ce ph\u00e9nom\u00e8ne et en interrompt une. Je r\u00e9agis \u00e0 cela par des tentatives de reprise cibl\u00e9es et un ordre d'acc\u00e8s coh\u00e9rent sur tous les chemins de code. L'escalade des verrous est plus rare dans InnoDB, mais des limites internes restreignent la charge administrative ; les scans volumineux rapprochent le moteur de ces limites. Si vous constatez des blocages r\u00e9currents, vous devriez <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/fr\/base-de-donnees-deadlock-detection-handling-hosting-infrastructure\/\">D\u00e9tection et gestion des blocages<\/a> examiner syst\u00e9matiquement la situation et \u00e9liminer les sources de conflit, plut\u00f4t que de se contenter d'augmenter les d\u00e9lais d'attente.<\/p>\n<p>D'apr\u00e8s mon exp\u00e9rience, trois cas de figure sont particuli\u00e8rement \u00e0 l'origine de longs d\u00e9lais d'attente : les filtres non index\u00e9s sur des tables tr\u00e8s sollicit\u00e9es, l'utilisation de FOR UPDATE sans clause WHERE pr\u00e9cise et une logique m\u00e9tier trop longue entre les \u00e9tapes de lecture et d'\u00e9criture. Je les \u00e9limine en mesurant chaque chemin individuellement, en r\u00e9duisant la dur\u00e9e de verrouillage et en optimisant les instructions SQL pour qu'elles utilisent les chemins d'index. De petites modifications apport\u00e9es au filtre ou \u00e0 l'ordre des mises \u00e0 jour permettent souvent de d\u00e9bloquer des n\u0153uds entiers. De telles corrections sont moins co\u00fbteuses que davantage <strong>Mat\u00e9riel informatique<\/strong>, car elles ont un effet durable. Ce n'est qu'ensuite qu'il vaut la peine d'envisager une expansion verticale ou horizontale.<\/p>\n\n<h2>Bonnes pratiques pour \u00e9viter les blocages et les interblocages<\/h2>\n<p>Je finalise rapidement les transactions et ne laisse aucun formulaire de saisie ouvert pendant que des verrous sont maintenus, car chaque seconde est une perte de temps inutile <strong>Files d'attente<\/strong> provoqu\u00e9. Je traite toujours les tables et les lignes dans le m\u00eame ordre afin d'\u00e9viter les d\u00e9pendances cycliques. Pour les op\u00e9rations de lecture pure, READ COMMITTED suffit souvent, tandis que pour les mises \u00e0 jour critiques, j'utilise REPEATABLE READ ou, \u00e0 court terme, FOR UPDATE. La conception d'index reste obligatoire : sans cl\u00e9 appropri\u00e9e, une instruction verrouille rapidement beaucoup trop de lignes. La gestion des erreurs en fait \u00e9galement partie : j'intercepte les erreurs de blocage, j'enregistre tous les d\u00e9tails et j'essaie de trouver une solution courte et propre <strong>Retry<\/strong>.<\/p>\n<p>La surveillance vient compl\u00e9ter le tout : je surveille les temps d'attente, le nombre de blocages et les plans de requ\u00eates, et j'optimise en priorit\u00e9 les pics qui me semblent suspects. Les petites am\u00e9liorations apport\u00e9es aux chemins d'acc\u00e8s fr\u00e9quents ont un impact consid\u00e9rable, car elles s'appliquent \u00e0 chaque requ\u00eate. J'obtiens ainsi moins de blocages, un d\u00e9bit plus \u00e9lev\u00e9 et des temps de r\u00e9ponse fiables. Cette approche s'av\u00e8re bien plus efficace dans le quotidien que des refontes \u00e0 grande \u00e9chelle. Des routines bien con\u00e7ues valent mieux que des solutions globales <strong>Actions<\/strong> presque toujours.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/techoffice2976.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Conseils sp\u00e9cifiques \u00e0 MySQL pour am\u00e9liorer la concurrence<\/h2>\n<p>J'utilise d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment l'autocommit : certaines instructions en tirent profit, tandis que les modifications li\u00e9es entre elles sont regroup\u00e9es dans une instruction courte et claire <strong>Transaction<\/strong> atterrissent. J'utilise SELECT \u2026 FOR UPDATE avec parcimonie et uniquement pour les enregistrements que je dois vraiment r\u00e9server. Je transf\u00e8re les rapports volumineux vers des r\u00e9pliques ou des syst\u00e8mes analytiques afin que les charges de travail OLTP n'aient pas \u00e0 attendre. De plus, je v\u00e9rifie r\u00e9guli\u00e8rement quelles instructions maintiennent un nombre inhabituellement \u00e9lev\u00e9 de verrous et pourquoi. Si vous souhaitez approfondir le sujet, je vous recommande de consulter la <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/fr\/mysql-moteur-de-stockage-innodb-myisam-hebergement-web-serverflux\/\">Moteur de stockage InnoDB<\/a> et d'\u00e9valuer de mani\u00e8re r\u00e9fl\u00e9chie les structures d'index dans le contexte de son propre sch\u00e9ma avant la mise en production de la prochaine version.<\/p>\n<p>Je minimise les points chauds en choisissant les cl\u00e9s primaires de mani\u00e8re \u00e0 ce que la charge d'\u00e9criture ne se concentre pas en permanence \u00e0 la fin d'un index croissant de fa\u00e7on monotone. Je divise \u00e9galement les op\u00e9rations par lots en petits morceaux afin de ne pas g\u00e9n\u00e9rer de longs verrous exclusifs. Gr\u00e2ce \u00e0 ces techniques, les verrous durent moins longtemps et les conflits diminuent de mani\u00e8re mesurable. Cela r\u00e9duit le taux d'erreurs et l'application r\u00e9pond plus rapidement. Je lib\u00e8re ainsi des ressources sans avoir \u00e0 cr\u00e9er imm\u00e9diatement de nouvelles <strong>Serveur<\/strong> de construire.<\/p>\n\n<h2>Suivi et analyse : ce que je mesure<\/h2>\n<p>Je commence par analyser les indicateurs relatifs aux temps d'attente de verrouillage, au nombre de blocages, aux transactions longues et aux requ\u00eates les plus longues en termes de dur\u00e9e d'ex\u00e9cution, afin d'identifier les principaux <strong>Levier<\/strong> Je rep\u00e8re les probl\u00e8mes. Le sch\u00e9ma de performances, la commande SHOW ENGINE INNODB STATUS et les journaux des requ\u00eates lentes me fournissent des indications concr\u00e8tes. Ensuite, j'examine les plans des requ\u00eates les plus probl\u00e9matiques et je v\u00e9rifie s'il manque des index ou si les filtres ne sont pas optimisables. D\u00e8s que j'\u00e9limine les goulots d'\u00e9tranglement, j'observe l'effet sur plusieurs phases de charge. Ce cycle de mesure, de modification et de v\u00e9rification permet de <strong>Qualit\u00e9<\/strong> la concurrence augmente sensiblement.<\/p>\n<p>Pour obtenir des r\u00e9sultats fiables, j'ai besoin de donn\u00e9es de test r\u00e9alistes et de v\u00e9ritables mod\u00e8les d'acc\u00e8s, et pas seulement de tests synth\u00e9tiques ponctuels. Les profils de charge avec des sessions simultan\u00e9es montrent comment les verrous fonctionnent r\u00e9ellement. De tels tests r\u00e9v\u00e8lent des points de congestion cach\u00e9s qui, dans la pratique quotidienne, ne sont g\u00e9n\u00e9ralement d\u00e9tect\u00e9s que tardivement. Tester les versions de cette mani\u00e8re permet d\u2019\u00e9viter les surprises en production. Cela permet d\u2019\u00e9conomiser de l\u2019argent, du temps et des tracas \u00e0 long terme. <strong>Vue<\/strong>.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/mysql_locking_problem_3021.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Environnement d'h\u00e9bergement et performances de la base de donn\u00e9es<\/h2>\n<p>Une bonne concurrence repose sur un mat\u00e9riel performant, car tout retard d'E\/S allonge le <strong>dur\u00e9e de la capture<\/strong>. Je veille \u00e0 disposer de SSD rapides, d'une m\u00e9moire vive suffisante pour les pools de tampons et de chemins d'acc\u00e8s courts entre l'application et la base de donn\u00e9es. Les r\u00e9serves de CPU permettent d'ex\u00e9cuter des requ\u00eates parall\u00e8les sans engorgement. Je r\u00e9duis syst\u00e9matiquement les latences r\u00e9seau afin que les allers-retours n'augmentent pas le temps de blocage effectif. En gardant ces conditions g\u00e9n\u00e9rales \u00e0 l'esprit, on obtient des <strong>Services<\/strong> et moins d'avortements.<\/p>\n<p>Les strat\u00e9gies de mise \u00e0 l'\u00e9chelle judicieuses comptent \u00e9galement : r\u00e9pliques de lecture pour les rapports, partitionnement pour les tr\u00e8s grands ensembles de donn\u00e9es et syst\u00e8mes distincts pour les charges de travail d'analyse. Je ne choisis l'option la plus judicieuse qu'apr\u00e8s avoir effectu\u00e9 des mesures, et j'\u00e9vite les d\u00e9cisions h\u00e2tives. L'architecture et la discipline SQL se compl\u00e8tent ; sans requ\u00eates coh\u00e9rentes, le mat\u00e9riel ne compense que temporairement. Avec un m\u00e9lange coh\u00e9rent, je r\u00e9duis consid\u00e9rablement les conflits de verrouillage. Il en r\u00e9sulte une exp\u00e9rience utilisateur fiable, sans <strong>Temps d'attente<\/strong>.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/mysql-zeilensperrung-4839.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Les types de verrous dans InnoDB en d\u00e9tail<\/h2>\n<p>Pour prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es concernant les chemins de requ\u00eate, je connais parfaitement les principaux types de verrous : les verrous d'enregistrement bloquent des entr\u00e9es d'index individuelles, les verrous de gap bloquent l'espace entre deux entr\u00e9es d'index, et les verrous Next-Key combinent les deux. Ces derniers emp\u00eachent l'apparition de fant\u00f4mes lors des balayages de plage. Les verrous d'intention d'insertion signalent l'intention d'effectuer des insertions et permettent des insertions parall\u00e8les dans diff\u00e9rents espaces vides sans se g\u00eaner inutilement. Lors de recherches univoques via un index unique, InnoDB r\u00e9duit le verrou \u00e0 un Record-Lock, ce qui minimise les blocages. D\u00e8s qu\u2019un pr\u00e9dicat de plage entre en jeu (BETWEEN, &gt;, LIKE avec pr\u00e9fixe), un Next-Key-Lock s\u2019applique souvent, entra\u00eenant ainsi une zone de verrouillage plus large.<\/p>\n<p>C'est pourquoi je con\u00e7ois les requ\u00eates de mani\u00e8re \u00e0 ce qu'elles s'appuient autant que possible sur des index uniques ou hautement s\u00e9lectifs. Le WHERE n'est pas le seul facteur d\u00e9terminant : l'ORDER BY, le LIMIT et l'ordre des JOIN influencent \u00e9galement le chemin d'index choisi \u2013 et donc l'\u00e9tendue des verrous. Une reformulation cibl\u00e9e, qui utilise un ORDER BY avec un index adapt\u00e9, peut \u00e9viter les verrous Next-Key et r\u00e9duire consid\u00e9rablement les temps d'attente.<\/p>\n\n<h2>Utiliser les lectures verrouill\u00e9es de mani\u00e8re cibl\u00e9e<\/h2>\n<p>Les lectures verrouill\u00e9es sont utiles lorsque je dois r\u00e9server des lignes ou coordonner des mises \u00e0 jour concurrentes. Dans MySQL, j'utilise :<\/p>\n<ul>\n  <li>SELECT \u2026 FOR UPDATE : verrou exclusif sur les lignes lues, adapt\u00e9 aux r\u00e9servations avant une mise \u00e0 jour.<\/li>\n  <li>SELECT \u2026 FOR SHARE (ou LOCK IN SHARE MODE dans les versions ant\u00e9rieures) : verrouillage partag\u00e9 permettant d'obtenir des lectures coh\u00e9rentes en lecture seule.<\/li>\n  <li>NOWAIT et SKIP LOCKED : pour \u00e9viter les longs d\u00e9lais d'attente \u2013 NOWAIT interrompt imm\u00e9diatement l'op\u00e9ration, tandis que SKIP LOCKED ignore les lignes verrouill\u00e9es.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Un mod\u00e8le courant pour les files d'attente de t\u00e2ches :<\/p>\n<pre><code>START TRANSACTION;\nSELECT id, payload\nFROM jobs\nWHERE status = 'ready'\nORDER BY priority, id\nLIMIT 50\nFOR UPDATE SKIP LOCKED;\n-- marquer comme ' processing ' et valider\nUPDATE jobs SET status = 'processing' WHERE id IN (...);\nCOMMIT;<\/code><\/pre>\n<p>Voici comment je traite les t\u00e2ches en parall\u00e8le sans qu'elles ne se bloquent mutuellement. Il est important de veiller \u00e0 utiliser des clauses WHERE pr\u00e9cises, un index adapt\u00e9 sur (status, priority, id) et des transactions courtes.<\/p>\n\n<h2>Comprendre les verrous de m\u00e9tadonn\u00e9es (MDL)<\/h2>\n<p>Outre les verrous de ligne, il existe des verrous de m\u00e9tadonn\u00e9es qui coordonnent les op\u00e9rations DDL et DML. Chaque requ\u00eate en cours maintient un verrou de lecture MDL sur les tables concern\u00e9es ; les op\u00e9rations DDL n\u00e9cessitent des verrous MDL exclusifs. Une commande ALTER TABLE lanc\u00e9e sans pr\u00e9caution peut donc \u00eatre mise en attente jusqu\u2019\u00e0 ce que des transactions ou des rapports de longue dur\u00e9e se terminent ; \u00e0 l\u2019inverse, un DDL bloque \u00e0 son tour les nouveaux acc\u00e8s DML. Je planifie donc les modifications de sch\u00e9ma en dehors des heures de pointe, je r\u00e9duis la dur\u00e9e des transactions et je v\u00e9rifie avant les d\u00e9ploiements si des sessions maintiennent des tables ouvertes pendant plusieurs minutes. Les variantes DDL en ligne att\u00e9nuent consid\u00e9rablement ces probl\u00e8mes, mais ne remplacent pas la rigueur en mati\u00e8re de dur\u00e9es de transaction. Dans le cadre de la surveillance, je surveille sp\u00e9cifiquement les temps d'attente MDL, car ils signalent des goulots d'\u00e9tranglement \u00e9vitables.<\/p>\n\n<h2>Cl\u00e9s \u00e9trang\u00e8res, cha\u00eenes de contraintes et indexation obligatoire<\/h2>\n<p>Les cl\u00e9s \u00e9trang\u00e8res am\u00e9liorent la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, mais augmentent l'empreinte des verrous. InnoDB v\u00e9rifie la coh\u00e9rence \u00e0 l'aide d'index : s'il n'y en a pas sur les colonnes de cl\u00e9s \u00e9trang\u00e8res, cela risque d'entra\u00eener des balayages \u00e9tendus et des verrous prolong\u00e9s. Je veille donc \u00e0 ce que chaque colonne de r\u00e9f\u00e9rence dispose d'un index. Les mises \u00e0 jour\/suppressions en cascade peuvent verrouiller plusieurs tables au cours d'une transaction et favoriser ainsi les interblocages. Je d\u00e9finis un ordre d'acc\u00e8s fixe pour toutes les tables concern\u00e9es et je limite la taille des modifications. Lorsque les cascades sont rarement n\u00e9cessaires d'un point de vue fonctionnel, j'\u00e9tudie des alternatives : des \u00e9tapes explicites et courtes avec des conditions WHERE claires, afin de maintenir la dur\u00e9e du verrouillage pr\u00e9visible.<\/p>\n\n<h2>Auto-incr\u00e9mentation, zones r\u00e9actives et insertions en masse<\/h2>\n<p>Les cl\u00e9s primaires \u00e0 croissance monotone cr\u00e9ent un point chaud \u00e0 la fin de l'index clusteris\u00e9. De nombreuses insertions parall\u00e8les s\u2019y croisent, ce qui augmente les temps d\u2019attente. Je r\u00e9partis les cl\u00e9s (par exemple \u00e0 l\u2019aide de cl\u00e9s de partition ou d\u2019un ID d\u2019entit\u00e9 pr\u00e9fix\u00e9) ou j\u2019utilise des tailles de lots courtes qui se valident proprement. Je contr\u00f4le le comportement d'auto-incr\u00e9mentation via le mode de verrouillage : pour l'OLTP, je privil\u00e9gie les param\u00e8tres qui autorisent les insertions parall\u00e8les et ne verrouillent que bri\u00e8vement. Pour les lots volumineux, je v\u00e9rifie si un chemin de type COPY ou de petits sous-ensembles reproductibles sont plus rapides. Il reste important de ne cr\u00e9er des index qu'apr\u00e8s des chargements volumineux ou de d\u00e9charger les index secondaires pendant ceux-ci afin de r\u00e9duire les points chauds d'insertion.<\/p>\n\n<h2>R\u00e9plication et lectures coh\u00e9rentes<\/h2>\n<p>Lors de la lecture de r\u00e9pliques, je tiens compte des d\u00e9calages : sinon, un rapport pourrait afficher des donn\u00e9es obsol\u00e8tes. Pour obtenir des instantan\u00e9s coh\u00e9rents, je lance d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment les transactions avec WITH CONSISTENT SNAPSHOT et je d\u00e9finis READ ONLY lorsqu'il s'agit uniquement d'une lecture. Je conserve ainsi une vue stable sur plusieurs instructions, sans verrouillages inutiles. Parall\u00e8lement, je veille \u00e0 ce que l'application dispose de chemins tol\u00e9rants en cas de retards de r\u00e9plication ou, si n\u00e9cessaire, bascule vers le serveur principal lorsque l'actualit\u00e9 absolue est cruciale. Cela r\u00e9duit les surprises et explique les \u201e anomalies \u201c apparentes qui ne sont en r\u00e9alit\u00e9 que des latences de r\u00e9plication.<\/p>\n\n<h2>Configuration et strat\u00e9gies de nouvelle tentative<\/h2>\n<p>J'ajuste judicieusement les d\u00e9lais d'attente des verrous et la d\u00e9tection : un param\u00e8tre innodb_lock_wait_timeout mod\u00e9r\u00e9 emp\u00eache les sessions de rester bloqu\u00e9es pendant plusieurs minutes. Je d\u00e9tecte les interblocages de mani\u00e8re proactive et je les distingue clairement : je r\u00e9cup\u00e8re bri\u00e8vement l'erreur 1213 (interblocage) avec un backoff et un jitter ; j'interpr\u00e8te l'erreur 1205 (d\u00e9lai d'attente de verrou) comme un signal pour optimiser le chemin de requ\u00eate. innodb_deadlock_detect est utile pour de nombreuses transactions courtes ; en cas de parall\u00e9lisme extr\u00eamement \u00e9lev\u00e9, son rapport co\u00fbt-b\u00e9n\u00e9fice peut basculer \u2013 dans ce cas, l'\u00e9quilibrage des points chauds est presque toujours la meilleure solution plut\u00f4t que de se contenter de modifier les param\u00e8tres.<\/p>\n<p>Les tentatives de reprise ne sont fiables que si les op\u00e9rations sont idempotentes. Je con\u00e7ois les chemins de mise \u00e0 jour de mani\u00e8re \u00e0 ce qu'une nouvelle tentative aboutisse au m\u00eame \u00e9tat final (par exemple, en utilisant des colonnes de version, des ensembles d\u00e9terministes plut\u00f4t que des incr\u00e9ments, ou des \u00e9v\u00e9nements m\u00e9tier clairs). Cela me permet d'\u00e9viter les doublons et de garantir la robustesse du code face aux conflits in\u00e9vitables.<\/p>\n\n<h2>Exemples : lots sans blocages \u00e9tendus<\/h2>\n<p>Je divise les modifications importantes en petits blocs index\u00e9s, en fonction de la cl\u00e9 primaire :<\/p>\n<pre><code>-- Exemple : suppression par lots\nSET @last_id = 0;\nWHILE 1 DO\n  DELETE FROM events\n  WHERE id &gt; @last_id\n  ORDER BY id\n  LIMIT 1000;\n  SET @rows = ROW_COUNT();\n  IF @rows = 0 THEN LEAVE; END IF;\n  SET @last_id = (SELECT MAX(id) FROM events WHERE id &lt;= @last_id + 1000);\nEND WHILE;<\/code><\/pre>\n<p>Ce mod\u00e8le permet de limiter la dur\u00e9e des transactions, de r\u00e9duire les temps de verrouillage et de laisser les autres charges de travail respirer. J'adopte une approche similaire pour les mises \u00e0 jour en masse : je s\u00e9lectionne d'abord les ID cibles dans un ensemble temporaire (ou via une clause LIMIT), puis j'effectue les \u00e9critures de mani\u00e8re cibl\u00e9e et je valide rapidement.<\/p>\n\n<h2>Guide de diagnostic rapide<\/h2>\n<p>Lorsque les temps d'attente s'allongent, je travaille en suivant un ordre bien d\u00e9fini :<\/p>\n<ol>\n  <li>Pr\u00e9ciser le sympt\u00f4me : quelles tables, quelles requ\u00eates, \u00e0 quelle heure ?<\/li>\n  <li>Rendre les cha\u00eenes d'attente visibles : dans Performance Schema, identifier les entr\u00e9es \u00ab data_locks \u00bb et \u00ab data_lock_waits \u00bb ainsi que les PID bloquants ; v\u00e9rifier \u00e9galement l'\u00e9tat actuel d'InnoDB.<\/li>\n  <li>V\u00e9rifier le plan d'ex\u00e9cution : la requ\u00eate utilise-t-elle l'index pr\u00e9vu ? Les pr\u00e9dicats sont-ils indexables ?<\/li>\n  <li>R\u00e9duire l'\u00e9tendue des verrous : pr\u00e9ciser la condition WHERE, ajouter des index, \u00e9viter les balayages de plage, restreindre les lectures avec verrouillage.<\/li>\n  <li>R\u00e9duire la dur\u00e9e de la transaction : supprimer les interactions et les appels externes de la transaction, r\u00e9duire la taille des jeux de r\u00e9sultats.<\/li>\n  <li>R\u00e9p\u00e9ter et mesurer : apr\u00e8s avoir apport\u00e9 les modifications, observer \u00e0 nouveau les pics de consommation et les comparer.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Cette approche \u00e9vite de naviguer \u00e0 l'aveuglette. Plut\u00f4t que d'augmenter les d\u00e9lais d'attente, j'\u00e9limine les causes du probl\u00e8me \u2013 une solution plus durable et g\u00e9n\u00e9ralement plus rapide.<\/p>\n\n<h2>\u00c9viter les \u00e9cueils op\u00e9rationnels<\/h2>\n<p>Il y a trois points auxquels je pr\u00eate particuli\u00e8rement attention lors de l'ex\u00e9cution : premi\u00e8rement, je veille \u00e0 ne pas d\u00e9sactiver par inadvertance l'autocommit au niveau global, car cela prolonge les verrous sans que l'on s'en aper\u00e7oive. Deuxi\u00e8mement, j'emp\u00eache les pools de connexions de transmettre des transactions qui d\u00e9tiennent d\u00e9j\u00e0 des verrous ouverts. Troisi\u00e8mement, j\u2019utilise les points de sauvegarde de mani\u00e8re cibl\u00e9e pour les annulations partielles, mais je ne m\u2019attends pas \u00e0 ce qu\u2019ils raccourcissent les dur\u00e9es de verrouillage : le verrou reste en place jusqu\u2019au commit ou au rollback. Une discipline rigoureuse au niveau de l\u2019application se traduit ici directement par des temps d\u2019attente plus courts.<\/p>\n\n<h2>En bref : les principaux enseignements<\/h2>\n<p>Le verrouillage par ligne garantit la coh\u00e9rence des donn\u00e9es, mais seulement lorsqu'il est associ\u00e9 \u00e0 <strong>MVCC<\/strong>, avec un niveau d'isolation adapt\u00e9 et une conception d'index soign\u00e9e, il d\u00e9ploie tout son potentiel. Je veille \u00e0 ce que les transactions restent courtes, j'effectue un filtrage cibl\u00e9 et je n'utilise FOR UPDATE que lorsque la r\u00e9servation est r\u00e9ellement n\u00e9cessaire d'un point de vue m\u00e9tier. Je r\u00e9duis les conflits gr\u00e2ce \u00e0 des s\u00e9quences d'acc\u00e8s coh\u00e9rentes et \u00e0 des tentatives de reprise claires en cas de blocages. Je choisis les niveaux d'isolation en fonction de chaque cas d'utilisation et j'observe l'impact des verrous Gap et Next-Key. En proc\u00e9dant de mani\u00e8re mesur\u00e9e et en affinant r\u00e9guli\u00e8rement les r\u00e9glages, on atteint un haut niveau de <strong>Concurrence<\/strong> sans surprise.<\/p>\n<p>Au final, trois \u00e9l\u00e9ments sont essentiels : des objets de verrouillage de petite taille, des dur\u00e9es de verrouillage courtes et des chemins de requ\u00eate tra\u00e7ables. Gr\u00e2ce \u00e0 ces principes, les charges de travail MySQL fonctionnent de mani\u00e8re fiable, m\u00eame lorsque de nombreux utilisateurs sont actifs simultan\u00e9ment. Je privil\u00e9gie les tests reproductibles, les m\u00e9triques pertinentes et les optimisations cibl\u00e9es plut\u00f4t que les refontes majeures. Ainsi, les donn\u00e9es restent correctes, les temps de r\u00e9ponse faibles et les blocages rares. C'est exactement ce qu'attend chaque \u00e9quipe d'une base de donn\u00e9es r\u00e9active <strong>Base de donn\u00e9es<\/strong>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Apprends comment fonctionne le Database Row Locking et comment optimiser MySQL Concurrency. \u00c9vite les blocages de transactions et les blocages morts gr\u00e2ce \u00e0 des conseils 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