mysql视频教程栏目介绍底层原理。

内部模块

连接器(JDBC、ODBC等) =>

[MYSQL 内部

[Connection Pool] (授权、线程复用、连接限制、内存检测等)
=>

[SQL Interface] (DML、DDL、Views等) [Parser] (Query Translation、Object privilege) [Optimizer] (Access Paths、 统计分析) [Caches & Buffers]
=>

[Pluggable Storage Engines] 

]

=> [File]

内存结构

这里有个关键点，当我们去查询数据时候会先 拿着我们当前查询的 page 去 buffer pool 中查询 当前page是否在缓冲池中。如果在，则直接获取。

而如果是update操作时，则会直接修改 Buffer中的值。这个时候，buffer pool中的数据就和我们磁盘中实际存储的数据不一致了，称为脏页。每隔一段时间，Innodb存储引擎就会把脏页数据刷入磁盘。一般来说当更新一条数据，我们需要将数据给读取到buffer中修改，然后写回磁盘，完成一次 落盘IO 操作。

为了提高update的操作性能，Mysql在内存中做了优化，可以看到，在架构图的缓冲池中有一块区域叫做：change buffer。顾名思义，给change后的数据，做buffer的，当更新一个没有 unique index 的数据时，直接将修改的数据放到 change buffer，然后通过 merge 操作完成更新，从而减少了那一次 落盘的IO 操作。

• 我们上面说的有个条件：没有唯一索引的数据更新时，为什么必须要没有唯一索引的数据更新时才能直接放入change buffer呢？如果是有唯一约束的字段，我们在更新数据后，可能更新的数据和已经存在的数据有重复，所以只能从磁盘中把所有数据读出来比对才能确定唯一性。
• 所以当我们的数据是 写多读少 的时候，就可以通过 增加 innodb_change_buffer_max_size 来调整 change buffer在buffer pool 中所占的比例，默认25（即：25%）

问题又来了，merge是如何运作的

有四种情况：

1. 有其他访问，访问到了当前页的数据，就会合并到磁盘
2. 后台线程定时merge
3. 系统正常shut down之前，merge一次
4. redo log写满的时候，merge到磁盘

一、redo log是什么

谈到redo，就要谈到innodb的 crash safe，使用 WAL 的方式实现（write Ahead Logging，在写之前先记录日志）

这样就可以在，当数据库崩溃的后，直接从 redo log中恢复数据，保证数据的正确性

redo log 默认存储在两个文件中 ib_logfile0 ib_logfile1，这两个文件都是固定大小的。为什么需要固定大小？

这是因为redo log的 顺序读取 的特性造成的，必须是连续的存储空间

二、随机读写与顺序读写

看一张图

所以有时候，我们被要求主键为什么要是有序的原因就是，如果我们在一个有序的字段上，建立索引，然后插入数据。 在存储的时候，innodb就会按着顺序一个个存储到 页 上，存满一个页再去申请新的页，然后接着存。

但如果我们的字段是无序的，存储的位置就会在不同的页上。当我们的数据存储到一个已经被 存满的页上时，就会造成页分裂，从而形成碎片。

几种不同的索引组织形式

1. 聚簇索引，如上面B+树图所示，子节点上存储行数据，并且索引的排列的顺序和索引键值顺序一致的话就是 聚簇索引。主键索引就是聚簇索引，除了主键索引，其他所以都是辅助索引
2. 辅助索引，如果我们创建了一个辅助索引，它的叶子节点上只存储自己的值和主键索引的值。这就意味着，如果我们通过辅助索引查询所有数据，就会先去查找辅助索引中的主键键值，然后再去主键索引里面，查到相关数据。这个过程称为回表
3. rowid 如果没有主键索引怎么办呢？
   1. 没有主键，但是有一个 Unique key 而且都不是 null的，则会根据这个 key来创建聚簇索引。
   2. 那上面两种都没有呢，别担心，innodb自己维护了一个叫 rowid 的东西，根据这个id来创建 聚簇索引

索引如何起作用

搞清楚什么是索引，结构是什么之后。 我们来看看，什么时候我们要用到索引，理解了这些能更好的帮助我们创建正确高效的索引

1. 离散度低不建索引，也就是数据之间相差不大的就没必要建立索引。（因为建立索引，在查询的时候，innodb大多数据都是相同的，我走索引 和全表没什么差别就会直接全表查询）。比如 性别字段。这样反而浪费了大量的存储空间。

2. 联合字段索引，比如 idx(name, class_name)

   1. 当执行 select * from stu where class_name = xx and name = lzw 查询时，也能走 idx 这个索引的，因为优化器将SQL优化为了 name = lzw and class_name = xx
   2. 当需要有 select ··· where name = lzw 的时候，不需要创建一个单独的 name索引，会直接走 idx这个索引
   3. 覆盖索引。如果我们此次查询的所有数据全都包含在索引里面了，就不需要再 回表去查询了。比如：select class_name from stu where name =lzw

3. 索引条件下推(index_condition_pushdown)

   1. 有这样一条SQL，select * from stu where name = lzw and class_name like &＃39;%xx&＃39;
   2. 如果没有索引条件下推，因为后面是 like &＃39;%xx&＃39;的查询条件，所以这里首先根据 name 走 idx联合索引 查询到几条数据后，再回表查询到全量row数据，然后在server层进行 like 过滤找到数据
   3. 如果有，则直接在引擎层对like也进行过滤了，相当于把server层这个过滤操作下推到引擎层了。如图所示：

锁篇

四大特性

先回顾一下我们耳熟能详的几个基本概念：

1. 原子性（通过Undo log实现）
2. 一致性
3. 隔离性
4. 持久性（崩溃恢复，Redo log + double write 实现）

读一致性问题应该由数据库的事务隔离级别来解决 （SQL92 标准）

前提，在一个事务中：

1. 脏读（读到了别人还没有commit的数据，然后别人又回滚掉了）
2. 不可重复读（第一次读取到了数据，然后别人修改commit了，再次去读取就读到了别人已经commit的数据）
3. 幻读（在范围查询的时候，读到别人新添加的数据）

SQL92 标准规定： (并发度从左到右，依次降低)

• RC的MVCC实现是对 同一个事务的多个读 创建一个版本 而 RR 是 同一个事务任何一条都创建一个版本

通过MVCC与LBCC的结合，InnoDB能解决对于不加锁条件下的 幻读的情况。而不必像 Serializable 一样，必须让事务串行进行，无任何并发。

下面我们来深入研究一下InnoDB锁是如何实现 RR 事务隔离级别的

锁深入 MVCC在Innodb的实现

一、Innodb 的锁

1. Shared and Exclusive Locks 共享和排它锁 =>（S、X）
2. Intention Locks 意向锁 => 这里指的是两把锁，其实就是表级别的 共享和排它锁 => (IS、IX)

上面这四把锁是最基本锁的类型

3. Record Locks 记录锁
4. Gap Locks 间隙锁
5. Next-key Locks 临锁

这三把锁，理解成对于上面四把锁实现的三种算法方式，我们这里暂且把它们称为：高阶锁

6. Insert Intention Locks 插入锁
7. AUTO-INC Locks 自增键锁
8. Predicate Locks for Spatial Indexes 专用于给Spatial Indexes用的

上面三把是额外扩展的锁

二、读写锁深入解释

1. 要使用共享锁，在语句后面加上lock in share mode 。排它锁默认 Insert、Update、Delete会使用。显示使用在语句后加for update。
2. 意向锁都是由数据库自己维护的。（主要作用是给表打一个标记，记录这个表是否被锁住了） => 如果没有这个锁，别的事务想锁住这张表的时候，就要去全表扫描是否有锁，效率太低。所以才会有意向锁的存在。

补充：Mysql中锁，到底锁的是什么

锁的是索引，那么这个时候可能有人要问了：那如果我不创建索引呢？

索引的存在，我们上面讲过了，这里再回顾一下，有下面几种情况

1. 你建了一个 Primary key， 就是聚集索引 （存储的是 完整的数据）
2. 没有主键，但是有一个 Unique key 而是都不是 null的，则会根据这个 key来创建 聚簇索引
3. 那上面两种都没有呢，别担心，innodb自己维护了一个叫 rowid 的东西，根据这个id来创建 聚簇索引

所以一个表里面，必然会存在一个索引，所以锁当然总有索引拿来锁住了。

当要给一张你没有显示创建索引的表，进行加锁查询时，数据库其实是不知道到底要查哪些数据的，整张表可能都会用到。所以索性就锁整张表。

• 如果是给辅助索引加写锁，比如select * from where name = ’xxx‘ for update 最后要回表查主键上的信息，所以这个时候除了锁辅助索引还要锁主键索引

三、高阶锁深入解释

首先上三个概念，有这么一组数据：主键是 1，3，6，9 在存储时候有如下：x 1 x 3 x x 6 x x x 9 x···

记录锁，锁的是每个记录，也就是 1，3，6，9 间隙锁，锁的是记录间隙，每个 x，(-∞,1), (1,3), (3,6), (6,9), (9,+∞) 临锁，锁的是 (-∞,1], (1,3], (3,6], (6,9], (9,+∞] 左开右闭的区间

首先这三种锁都是 排它锁， 并且 临键锁 = 记录锁 + 间隙锁

1. 当 select * from xxx where id = 3 for update 时，产生记录锁
2. 当 select * from xxx where id = 5 for update 时，产生间隙锁 => 锁住了(3,6)，这里要格外注意一点：间隙锁之间是不冲突的。
3. 当 select * from xxx where id = 5 for update 时，产生临键锁 => 锁住了(3,6], mysql默认使用临键锁，如果不满足 1 ，2 情况 则他的行锁的都是临键锁

• 回到开始的问题，在这里 Record Lock 行锁防止别的事务修改或删除，Gap Lock 间隙锁防止别的事务新增，Gap Lock 和 Record Lock结合形成的Next-Key锁共同解决RR级别在写数据时的幻读问题。

说到了锁那么必然逃不过要说一下死锁

发生死锁后的检查

1. show status like &＃39;innodb_row_lock_%&＃39;
   1. Innodb_row_lock_current_waits 当前正在有多少等待锁
   2. Innodb_row_lock_time 一共等待了多少时间
   3. Innodb_row_lock_time_avg 平均等多少时间
   4. Innodb_row_lock_time_max 最大等多久
   5. Innodb_row_lock_waits 一共出现过多少次等待
2. select * from information_schema.INNODB_TRX 能查看到当前正在运行和被锁住的事务
3. show full processlist = select * from information_schema.processlist 能查询出是 哪个用户 在哪台机器host的哪个端口上 连接哪个数据库 执行什么指令 的 状态与时间

死锁预防

1. 保证访问数据的顺序
2. 避免where的时候不用索引（这样会锁表，不仅死锁更容易产生，而且性能更加低下）
3. 一个非常大的事务，拆成多个小的事务
4. 尽量使用等值查询（就算用范围查询也要限定一个区间，而不要只开不闭，比如 id > 1 就锁住后面所有）

优化篇

分库分表

动态选择数据源

编码层 -- 实现 AbstracRoutingDataSource => 框架层 -- 实现 Mybatis Plugin => 驱动层 -- Sharding-JDBC(配置多个数据源，根据自定义实现的策略对数据进行分库分表存储)核心流程,SQL解析=>执行优化=>SQL数据库路由=>SQL改变(比如分表，改表名)=>SQL执行=>结果归并） => 代理层 -- Mycat（将所有与数据库的连接独立出来。全部由Mycat连接，其他服务访问Mycat获取数据） => 服务层 -- 特殊的SQL版本

MYSQL如何做优化

说到底我们学习这么多知识都是为了能更好使用MYSQL，那就让我们来实操一下，建立一个完整的优化体系

要想获得更好的查询性能，可以从这张查询执行过程入手

一、客户端连接池

添加连接池，避免每次都新建、销毁连接那我们的连接池是不是越多越好呢？ 有兴趣的盆友可以看看这篇文章：About Pool Sizing

我大概总结一下：

1. 我们并发的执行SQL，并不会因为连接数量增多而变快。为什么呢？如果我有10000连接同时并发执行，难道不比你10个连接执行快得多吗? 答案是否定的，不仅不快反而越来越慢。
   1. 在计算机中，我们都知道只有CPU才能真正去执行线程。而操作系统因为用时间分片的技术，让我们以为一个CPU内核执行了多个线程。
   2. 但其实上一个CPU在某个时间段只能执行一个线程，所以无论我们怎么增加并发，CPU还是只能在这个时间段里处理这么多数据。
   3. 那就算CPU处理不了这么多数据，又怎么会变慢？因为时间分片，当多个线程看起来在"同时执行"，其实他们之间的上下文切换十分耗时
   4. 所以，一旦线程的数量超过了CPU核心的数量，再增加线程数系统就只会更慢，而不是更快。
2. 当然，这只是其中最核心的原因，磁盘同样也会对速度有影响，同时也对我们连接数配置有影响。
   1. 比如我们用的机械硬盘，我们要通过旋转，寻址到某个位置，再进行I/O操作，这个时候，CPU就可以把时间，分片给其他线程，以提升处理效率和速度
   2. 所以，如果你用的是机械硬盘，我们通常可以多添加一些连接数，保持高并发
   3. 但如果你用的是 SSD 呢，因为I/O等待时间非常短，所以我们就不能添加过多连接数
3. 通过来说你需要遵循这么一个公式：线程数 = ((核心数 * 2) + 有效磁盘数)。比如一台 i7 4core 1hard disk的机器，就是 4 * 2 + 1 = 9
4. 看到这个公式不知道大家是不是很眼熟，这不仅适用于数据库连接，也适用于任何很多CPU计算和I/O的场景 比如：设置最大线程数等

二、数据库整体设计方案

第三方缓存

如果并发非常大，就不能让他们全打到数据库上，在客户端连接数据库查询时，添加如Redis这种三方缓存

集群方式部署数据库

既然我们一个数据库承受不了巨大的并发，那为什么不多添加几台机器呢？ 主从复制原理图

从图中我们不难看出、Mysql主从复制 读写分离 异步复制的特性。

• tips: 在把Binary Log写入relay log之后，slave都会把最新读取到的Binary Log Position记录到master info上，下一次就直接从这个位置去取。

不同方式的主从复制

上面这种异步的主从复制，很明显的一个问题就是，更新不及时的问题。当写入一个数据后，马上有用户读取，读取的还是之前的数据，也就是存在着延时。 要解决延时的问题，就需要引入 事务

1. 全同步复制，事务方式执行，主节点先写入，然后让所有slave写，必须要所有 从节点 把数据写完，才返回写成功，这样的话会大大影响写入的性能
2. 半同步复制，只要有一个salve写入数据，就算成功。（如果需要半同步复制，主从节点都需要安装semisync_mater.so和 semisync_slave.so插件）
3. GTID（global transaction identities）复制，主库并行复制的时候，从库也并行复制，解决主从同步复制延迟，实现自动的failover动作，即主节点挂掉，选举从节点后，能快速自动避免数据丢失。

集群高可用方案

1. 主从 HAPrxoy + keeplive
2. NDB
3. Glaera Cluster for MySQL
4. MHA（Master-Mater replication manager for MySQL），MMM（MySQL Master High Available）
5. MGR（MySQL Group Replication） => MySQL Cluster

分表

对数据进行分类划分，分成不同表，减少对单一表造成过多锁操作影响性能

表结构

1. 设计合理字段类型
2. 设计合理字段长度

三、优化器与执行引擎

慢日志

开启show_query_log，执行时间超过变量long_query_time的SQL会被记录下来。 可以使用mysqldumpslow /var/lib/mysql/mysql-slow.log，还有很多插件可以提供比这个更优雅的分析，这里就不详细讲了。

explain分析SQL

任何SQL在写完之后都应该explain一下

1. 驱动表 - 比如滥用left/right join导致性能低下

1. 使用left/right join会直接指定驱动表，在MYSQL中，默认使用Nest loop join进行表关联（即通过驱动表的结果集作为循环基础数据，然后通过此集合中的每一条数据筛选下一个关联表的数据，最后合并结果，得出我们常说的临时表）。
2. 如果驱动表的数据是 百万千万级别的，可想而知这联表查询得有多慢。但是反过来，如果以小表作为驱动表，借助千万级表的索引查询就能变得很快。
3. 如果你不确定到底该用谁来作为驱动表，那么请交给优化器来决定，比如：select xxx from table1, table2, table3 where ···，优化器会将查询记录行数少的表作为驱动表。
4. 如果你就是想自己指定驱动表，那么请拿好Explain武器，在Explain的结果中，第一个就是基础驱动表
5. 排序。同样的，对不同表排序也是有很大的性能差异，我们尽量对驱动表进行排序，而不要对临时表，也就是合并后的结果集进行排序。即执行计划中出现了 using temporary，就需要进行优化。

2. 执行计划各参数含义

1. select_type（查询的类型）：普通查询和复杂查询（联合查询、子查询等）
   1. SIMPLE，查询不包含子查询或者UNION
   2. PRIMARY，如果查询包含复杂查询的子结构，那么就需要用到主键查询
   3. SUBQUERY，在select或者where中包含 子查询
   4. DERIVED，在from中包含子查询
   5. UNION RESULT，从union表查询子查询
2. table 使用到的表名
3. type（访问类型），找到所需行的方式，从上往下，查询速度越来越快
   1. const或者system 常量级别的扫描，查询表最快的一种，system是const的一种特殊情况（表中只有一条数据）
   2. eq_ref 唯一性索引扫描
   3. ref 非唯一性索引扫描
   4. range 索引的范围扫描，比如 between、<、>等范围查询
   5. index （index full）扫描全部索引树
   6. ALL 扫描全表
   7. NULL，不需要访问表或者索引
4. possible_keys，给出使用哪个索引能找到表中的记录。这里被列出的索引不一定使用
5. key：到底哪一个索引被真正使用到了。如果没有则为NULL
6. key_len：使用的索引所占用的字节数
7. ref：哪个字段或者常数和索引（key）一起被使用
8. rows：一共扫描了多少行
9. filtered（百分比）：有多少数据在server层还进行了过滤
10. Extra：额外信息
    1. only index 信息只需要从索引中查出，可能用到了覆盖索引，查询非常快
    2. using where 如果查询没有使用索引，这里会在server层过滤再使用 where来过滤结果集
    3. impossible where 啥也没查出来
    4. using filesort ，只要没有通过索引来排序，而是使用了其他排序的方式就是 filesort
    5. using temporary（需要通过临时表来对结果集进行暂时存储，然后再进行计算。）一般来说这种情况都是进行了DISTINCT、排序、分组
    6. using index condition 索引下推，上文讲过，就是把server层这个过滤操作下推到引擎层

四、存储引擎

1. 当仅仅是插入与查询比较多的时候，可以使用MyISAM存储引擎
2. 当只是使用临时数据，可以使用memory
3. 当插入、更新、查询等并发数很多时，可以使用InnoDB

总结

从五个层次回答MYSQL优化，由上至下

1. SQL与索引
2. 存储引擎与表结构
3. 数据库架构
4. MySQL配置
5. 硬件与操作系统

除此之外，查数据慢，要不仅仅拘留于一味的 "优化" 数据库，而是要从业务应用层面去分析。比如对数据进行缓存，对请求进行限流等。

我们下篇文章见

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