SQL查询是如何执行的
MySQL 可以分成server 和存储引擎两个部分
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Server
包括连接器,查询缓存,分析器,优化器,执行器,以及所有的内置函数,所有跨储存引擎 -
储存层
负责数据的储存和提取,其架构是插件式 支持 InnoDB,MyISAM,Memory
连接器 用于数据库连接
查询缓存
分析器
语法分析
优化器
表里面有多个索引的时候,决定使用哪个索引;或者在一个语句有多表关联(join)的时候,决定各个表的连接顺序
执行器
- 判断是否有权限
SQL更新语句如何执行
重要的日志模块
:redo log
重要的日志模块
:binlog
- redo log 是 InnoDB 引擎特有的;binlog 是 MySQL 的 Server 层实现的,所有引擎都可以使用。
- redo log 是物理日志,记录的是“在某个数据页上做了什么修改”;binlog 是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如“给 ID=2 这一行的 c 字段加 1 ”。
- redo log 是循环写的,空间固定会用完;binlog 是可以追加写入的。“追加写”是指 binlog 文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志。
事务
隔离性和隔离级 别
ACID (Atomicity,Consistency,Isolation,Durability)
- 原子性
- 一致性
- 隔离性
- 持久性
隔离
- 读未提交 (read uncommitted) 一个事务还没提交时,它做的变更就能被别的事务看到
- 读提交(read committed) 一个事务提交之后,它做的变更才会被其他事务看到
- 可重复读 (repeatable read) 一个事务执行过程中看到的数据,总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的
- 串行 (serializable) 顾名思义是对于同一行记录,“写”会加“写锁”,“读”会加“读锁”。当出现读写锁冲突的时候,后访问的事务必须等前一个事务执行完成,才能继续执行
MySQL 的隔离级别设置为读提交
事务的启动方式
- 显示启动事务语句
begin
start transaction
开始事务commit
提交rollback
回滚 - set autocommit=0,这个命令会将这个线程的自动提交关掉。意味着如果你只执行一个 select 语句,这个事务就启动了,而且并不会自动提交。这个事务持续存在直到你主动执行 commit 或 rollback 语句,或者断开连接。
set autocommit=1, 通过显式语句的方式来启动事务
事务隔离的实现
数据库的多版本并发控制(MVCC)
索引的常见模型
数据结构
哈希表
是一种以键-值 储存 数据的结构 哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景有序数组
有序数组索引只适用于静态存储引擎 有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀搜索树
二叉搜索树的特点是: 父节点左子树所有结点的值小于父节点的值,右子树所有结点的值大于父节点的值。这样如果你要查 ID_card_n2 的话,按照图中的搜索顺序就是按照 UserA -> UserC -> UserF -> User2 这个路径得到。这个时间复杂度是 O(log(N))。
InnoDB 的索引模型
表都是根据主键顺序以索引的形式存放的,这种存储方式的表称为索引组织表。又因为前面我们提到的,InnoDB 使用了 B+ 树索引模型,所以数据都是存储在 B+ 树中的。
每一个索引在 InnoDB 里面对应一棵 B+ 树。
根据叶子节点的内容,索引类型分为主键索引和非主键索引
键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里,主键索引也被称为聚簇索引(clustered index)
非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里,非主键索引也被称为二级索引(secondary index)。
基于主键索引和普通索引的查 询有什么区别
- 如果语句是 select * from T where ID=500,即主键查询方式,则只需要搜索 ID 这棵 B+ 树;
- 如果语句是 select * from T where k=5,即普通索引查询方式,则需要先搜索 k 索引树,得到 ID 的值为 500,再到 ID 索引树搜索一次。这个过程称为回表。
也就是说,基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此,我们在应用中应该尽量使用主键查询。
索引维护
B+ 树为了维护索引有序性,在插入新值的时候需要做必要的维护。以上面这个图为例,如果插入新的行 ID 值为 700,则只需要在 R5 的记录后面插入一个新记录。如果新插入的 ID 值为 400,就相对麻烦了,需要逻辑上挪动后面的数据,空出位置。
主键长度越小,普通索引的叶子节点就越小,普通索引占用的空间也就越小。
覆盖索引
如果执行的语句是 select ID from T where k between 3 and 5,这时只需要查 ID 的值,而 ID 的值已经在 k 索引树上了,因此可以直接提供查询结果,不需要回表。也就是说,在这个查询里面,索引 k 已经“覆盖了”我们的查询需求,我们称为覆盖索引
最左前缀原则
B+ 树
这种索引结构,可以利用索引的最左前缀
,来定位记
索引下推
以在索引遍历过程中,对索引中包含的字段先做判断,直接过滤掉不满足条件的记录,减少回表次数。
全局锁和表锁
根据加锁的范围,MySQL 里面的锁大致可以分成全局锁
、表级锁
和行锁
三类
全局锁
全局锁就是对整个数据库实例加锁
ySQL 提供了一个加全局读锁的方法,命令是 Flush tables with read lock (FTWRL)
全局锁的典型使用场景是,做全库逻辑备份。也就是把整库每个表都 select 出来存成文本。
异常情况
- 如果你在主库上备份,那么在备份期间都不能执行更新,业务基本上就得停摆;
- 如果你在从库上备份,那么备份期间从库不能执行主库同步过来的 binlog,会导致主从延迟
既然要全库只读,为什么不使用 set global readonly=true 的方式呢?确实 readonly 方式也可以让全库进入只读状态,但我还是会建议你用 FTWRL 方式,主要有两个原因:
- 一是,在有些系统中,readonly 的值会被用来做其他逻辑,比如用来判断一个库是主库还是备库。因此,修改 global 变量的方式影响面更大,我不建议你使用
- 二是,在异常处理机制上有差异。如果 执行 FTWRL 命令之后由于客户端发生异常断开,那么 MySQL 会自动释放这个全局锁,整个库回到可以正常更新的状态。而将整个库设置为 readonly 之后,如果客户端发生异常,则数据库就会一直保持 readonly 状态,这样会导致整个库长时间处于不可写状态,风险较高。
务的更新不只是增删改数据(DML),还有可能是加字段等修改表结构的操作(DDL)。不论是哪种方法,一个库被全局锁上以后,你要对里面任何一个表做加字段操作,都是会被锁住的
表级锁
表锁的语法是 lock tables … read/write。与 FTWRL 类似,可以用 unlock tables 主动释放锁,也可以在客户端断开的时候自动释放。需要注意,lock tables 语法除了会限制别的线程的读写外,也限定了本线程接下来的操作对象
另一类表级的锁是 MDL(metadata lock)。MDL 不需要显式使用,在访问一个表的时候会被自动加上。MDL 的作用是,保证读写的正确性。你可以想象一下,如果一个查询正在遍历一个表中的数据,而执行期间另一个线程对这个表结构做变更,删了一列,那么查询线程拿到的结果跟表结构对不上,肯定是不行的。
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读锁之间不互斥,因此你可以有多个线程同时对一张表增删改查。
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读写锁之间、写锁之间是互斥的,用来保证变更表结构操作的安全性。因此,如果有两个线程要同时给一个表加字段,其中一个要等另一个执行完才能开始执行。
行级锁
在 InnoDB 事务中,行锁是在需要的时候才加上的,但并不是不需要了就立刻释放,而是要等到事务结束时才释放。这个就是两阶段锁协议
死锁和死锁检测
事务 A 在等待事务 B 释放 id=2 的行锁,而事务 B 在等待事务 A 释放 id=1 的行锁。 事务 A 和事务 B 在互相等待对方的资源释放,就是进入了死锁状态。当出现死锁以后,有两种策略:
- 一种策略是,直接进入等待,直到超时。这个超时时间可以通过参数 innodb_lock_wait_timeout 来设置
- 另一种策略是,发起死锁检测,发现死锁后,主动回滚死锁链条中的某一个事务,让其他事务得以继续执行。将参数 innodb_deadlock_detect 设置为 on,表示开启这个逻辑 在 InnoDB 中,innodb_lock_wait_timeout 的默认值是 50s,意味着如果采用第一个策略,当出现死锁以后,第一个被锁住的线程要过 50s 才会超时退出,然后其他线程才有可能继续执行。对于在线服务来说,这个等待时间往往是无法接受的。
我们又不可能直接把这个时间设置成一个很小的值,比如 1s。这样当出现死锁的时候,确实很快就可以解开,但如果不是死锁,而是简单的锁等待呢?所以,超时时间设置太短的话,会出现很多误伤
,正常情况下我们还是要采用第二种策略,即:主动死锁检测,而且 innodb_deadlock_detect 的默认值本身就是 on。主动死锁检测在发生死锁的时候,是能够快速发现并进行处理的,但是它也是有额外负担的
“快照”在 MVCC 里是怎么工作的 ?
在可重复读隔离级别下,事务在启动的时候就“拍了个快照”。注意,这个快照是基于整库的。
这时,你会说这看上去不太现实啊。如果一个库有 100G,那么我启动一个事务,MySQL 就要拷贝 100G 的数据出来,这个过程得多慢啊。可是,我平时的事务执行起来很快啊。
普通索引和唯一索引
查询过程
更新过程
change buffer 的使用场
索引选择和实践
change buffer 和 redo log
redo log 主要节省的是随机写磁盘的 IO 消耗(转成顺序写),而 change buffer 主要节省的则是随机读磁盘的 IO 消耗。