MySQL 技术非懂不可

墨蓝 2022-10-12 00:53 82阅读 0赞

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### **0x01：整体架构** ###

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“数据库”（database）和“实例”（instance）：

在MySQL数据库中，实例与数据库的关系通常是一一对应的，即一个实例对应一个数据库，一个数据库对应一个实例。但是，在集群情况下可能存在一个数据库被多个数据实例使用的情况。

数据库是文件的集合，是依照某种数据模型组织起来并存放于二级存储器中的数据集合；数据库实例是程序，是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，用户对数据库数据的任何操作，包括数据库定义、数据查询、数据维护、数据库运行控制等都是在数据库实例下进行的，应用程序只有通过数据库实例才能和数据库打交道。

InnoDB通过使用多版本并发控制（MVCC）来获得高并发性，并且实现了SQL标准的4种隔离级别，默认为REPEATABLE级别。同时，使用一种被称为next-keylocking的策略来避免幻读（phantom）现象的产生。除此之外，InnoDB储存引擎还提供了插入缓冲（insert buffer）、二次写（double write）、自适应哈希索引（adaptive hash index）、预读（read ahead）等高性能和高可用的功能。对于表中数据的存储，InnoDB存储引擎采用了聚集（clustered）的方式，因此每张表的存储都是按主键的顺序进行存放。如果没有显式地在表定义时指定主键，InnoDB存储引擎会为每一行生成一个6字节的ROWID，并以此作为主键。

### **0x02: InnoDB内存数据对象** ###

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LRU列表用来管理已经读取的页。

在LRU列表中的页被修改后，称该页为脏页（dirty page），即缓冲池中的页和磁盘上的页的数据产生了不一致。这时数据库会通过CHECKPOINT机制将脏页刷新回磁盘，而Flush列表中的页即为脏页列表。

因此Checkpoint（检查点）技术的目的是解决以下几个问题：

*  缩短数据库的恢复时间；
 *  缓冲池不够用时，将脏页刷新到磁盘；
 *  重做日志不可用时，刷新脏页。

### **0x03：InnoDB存储引擎的关键特性** ###

*  插入缓冲（Insert Buffer）
 *  两次写（Double Write）
 *  自适应哈希索引（Adaptive Hash Index）
 *  异步IO（Async IO）
 *  刷新邻接页（Flush Neighbor Page）

**插入缓冲**

####  ####

通常应用程序中行记录的插入顺序是按照主键递增的顺序进行插入的。因此，插入聚集索引（Primary Key）一般是顺序的，不需要磁盘的随机读取。若主键类是UUID这样的类，那么插入和辅助索引一样，同样是随机的。

对于非聚集索引叶子节点的插入不再是顺序的了，这时就需要离散地访问非聚集索引页，由于随机读取的存在而导致了插入操作性能下降。

对于非聚集索引的插入或更新操作，不是每一次直接插入到索引页中，而是先判断插入的非聚集索引页是否在缓冲池中，若在，则直接插入；若不在，则先放入到一个Insert Buffer对象中，好似欺骗。数据库这个非聚集的索引已经插到叶子节点，而实际并没有，只是存放在另一个位置。然后再以一定的频率和情况进行Insert Buffer和辅助索引页子节点的merge（合并）操作，这时通常能将多个插入合并到一个操作中（因为在一个索引页中），这就大大提高了对于非聚集索引插入的性能。

Insert Buffer的使用需要同时满足以下两个条件：

*  索引是辅助索引（secondary index）；
 *  索引不是唯一（unique）的。

Insert Buffer存在一个问题是：在写密集的情况下，插入缓冲会占用过多的缓冲池内存（innodb\_buffer\_pool）。

**Change Buffer**：从1.0.x版本开始InnoDB存储引擎可以对DML操作——INSERT、DELETE、UPDATE都进行缓冲，他们分别是：Insert Buffer、Delete Buffer、Purgebuffer。

Insert Buffer的数据结构是一棵B+树。

#### **两次写** ####

当发生数据库宕机时，可能InnoDB存储引擎正在写入某个页到表中，而这个页只写了一部分，比如16KB的页，只写了前4KB，之后就发生了宕机，这种情况被称为部分写失效（partial page write）。

有经验的DBA也许会想，如果发生写失效，可以通过重做日志进行恢复。这是一个办法。但是必须清楚地认识到，重做日志中记录的是对页的物理操作，如偏移量800，写'aaaa'记录。如果这个页本身已经发生了损坏，再对其进行重做是没有意义的。

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如果操作系统在将页写入磁盘的过程中发生了崩溃，在恢复过程中，InnoDB存储引擎可以从共享表空间中的doublewrite中找到该页的一个副本，将其复制到表空间文件，再应用重做日志。

#### **自适应哈希** ####

哈希（hash）是一种非常快的查找方法，在一般情况下这种查找的时间复杂度为O（1），即一般仅需要一次查找就能定位数据。而B+树的查找次数，取决于B+树的高度，在生产环境中，B+树的高度一般为3～4层，故需要3～4次的查询。

InnoDB存储引擎会监控对表上各索引页的查询。如果观察到建立哈希索引可以带来速度提升，则建立哈希索引，称之为自适应哈希索引（Adaptive Hash Index，AHI）。

哈希索引只能用来搜索等值的查询，如SELECT\*FROMtable WHERE index\_col='xxx'。而对于其他查找类型，如范围查找，是不能使用哈希索引的，因此这里出现了non-hash searches/s的情况。

#### **异步IO** ####

异步IO（Asynchronous IO，AIO）是为了提高磁盘操作性能。

与AIO对应的是Sync IO，即每进行一次IO操作，需要等待此次操作结束才能继续接下来的操作。但是如果用户发出的是一条索引扫描的查询，那么这条SQL查询语句可能需要扫描多个索引页，也就是需要进行多次的IO操作。在每扫描一个页并等待其完成后再进行下一次的扫描，这是没有必要的。用户可以在发出一个IO请求后立即再发出另一个IO请求，当全部IO请求发送完毕后，等待所有IO操作的完成，这就是AIO。

AIO的另一个优势是可以进行IO Merge操作，也就是将多个IO合并为1个IO，这样可以提高IOPS的性能。

#### **刷新邻接页** ####

### **0x04: 日志文件** ###

*  错误日志（error log）
 *  二进制日志（binlog）
 *  慢查询日志（slow query log）
 *  查询日志（log）

#### **错误日志** ####

show variables like 'log\_error' 定位日志路径

当出现MySQL数据库不能正常启动时，第一个必须查找的文件应该就是错误日志文件，该文件记录了错误信息，能很好地指导用户发现问题。

#### **查询日志** ####

查询日志记录了所有对MySQL数据库请求的信息，无论这些请求是否得到了正确的执行。默认文件名为：主机名.log。

参数general\_log用来控制开启、关闭MySQL查询日志,参数general\_log\_file用来控制查询日志的位置。

从MySQL 5.1开始，可以将查询日志的记录放入mysql架构下的general\_log表中。

#### **慢查询日志** ####

帮助DBA定位可能存在问题的SQL语句，从而进行SQL语句层面的优化。

设定一个阙值将sql语句记录到慢查询日志中，该阈值可以通过参数long\_query\_time来设置，默认值为10，代表10秒。

show variables like 'long\_query\_time'  --查看时间阙值

slow\_query\_log 慢查询开启状态，ON开启，OFF关闭

slow\_query\_log\_file 慢查询日志存放的位置（这个目录需要MySQL的运行帐号的可写权限，一般设置为MySQL的数据存放目录）

long\_query\_time 查询超过多少秒才记录

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另一个和慢查询日志有关的参数是log\_queries\_not\_using\_indexes，如果运行的SQL语句没有使用索引，则MySQL数据库同样会将这条SQL语句记录到慢查询日志文件。

当慢查询日志比较大时，想得到执行时间最长的10条SQL语句，可以运行如下命令：

mysqldumpslow经常使用的参数：

\-s，是order的顺序

\----- al 平均锁定时间

\-----ar 平均返回记录时间

\-----at 平均查询时间（默认）

\-----c 计数

\-----l 锁定时间

\-----r 返回记录

\-----t 查询时间

mysqldumpslow -t 10 -s t -g “left join” host-slow.log

**MySQL 5.1开始可以将慢查询的日志记录放入一张表中**

show create table mysql.slow\_log;

参数log\_output指定了慢查询输出的格式，默认为FILE，可以将它设为TABLE，然后就可以查询mysql架构下的slow\_log表

show variables like 'log\_output';

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set global log\_output='table' 设置为将慢查询日志存入表中

用户可以通过额外的参数long\_query\_io将超过指定逻辑IO次数的SQL语句记录到slow log中。该值默认为100，即表示对于逻辑读取次数大于100的SQL语句，记录到slow log中

#### **二进制日志 binlog** ####

show variables like 'log\_bin%';

查看当前二进制日志状态  show master status

查看当前服务器所有的二进制日志文件 show binary logs  /  show master logs

使用show binlog events 可以获取当前及指定日志

show binlog events 'mysql-bin.000002'   from 639(只查看639)

开启二进制日志  set global log\_bin=mysql\_bin

**二进制日志主要有以下几种作用。**

□ 恢复（recovery）：某些数据的恢复需要二进制日志，例如，在一个数据库全备文件恢复后，用户可以通过二进制日志进行point-in-time的恢复。

□ 复制（replication）：其原理与恢复类似，通过复制和执行二进制日志使一台远程的MySQL数据库（一般称为slave或standby）与一台MySQL数据库（一般称为master或primary）进行实时同步。

□ 审计（audit）：用户可以通过二进制日志中的信息来进行审计，判断是否有对数据库进行注入的攻击。

**二进制日志三种格式：STATEMENT，ROW，MIXED，由参数binlog\_format控制**

**1、STATEMENT模式（SBR）**

每一条会修改数据的sql语句会记录到binlog中。优点是并不需要记录每一条sql语句和每一行的数据变化，减少了binlog日志量，节约IO，提高性能。缺点是在某些情况（如非确定函数）下会导致master-slave中的数据不一致(如sleep()函数， last\_insert\_id()，以及user-defined functions(udf)等会出现问题)

**2、ROW模式（RBR）**

不记录每条sql语句的上下文信息，仅需记录哪条数据被修改了，修改成什么样了。而且不会出现某些特定情况下的存储过程、或function、或trigger的调用和触发无法被正确复制的问题。缺点是会产生大量的日志，尤其是alter table的时候会让日志暴涨。

**3、 MIXED模式（MBR）**

以上两种模式的混合使用，一般的复制使用STATEMENT模式保存binlog，对于STATEMENT模式无法复制的操作使用ROW模式保存binlog，MySQL会根据执行的SQL语句选择日志保存方式。

### **explain** ###

https://www.cnblogs.com/itdragon/p/8146439.html

**id** : 查询序列号为1。

**select\_type** : 查询类型是简单查询，简单的select语句没有union和子查询。

**table** : 表是 itdragon\_order\_list。

**partitions** : 没有分区。

**type** : 连接类型，all表示采用全表扫描的方式。

**possible\_keys** : 可能用到索引为null。

**key** : 实际用到索引是null。

**key\_len** : 索引长度当然也是null。

**ref** : 没有哪个列或者参数和key一起被使用。

**Extra** : 使用了where查询。

id
    select 查询的序列号，包含一组可以重复的数字，表示查询中执行sql语句的顺序。一般有三种情况：
    第一种：id全部相同，sql的执行顺序是由上至下；
    第二种：id全部不同，sql的执行顺序是根据id大的优先执行；
    第三种：id既存在相同，又存在不同的。先根据id大的优先执行，再根据相同id从上至下的执行。
    
    select_type
    select 查询的类型，主要是用于区别普通查询，联合查询，嵌套的复杂查询
    simple：简单的select 查询，查询中不包含子查询或者union
    primary：查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为primary
    subquery：在select或where 列表中包含了子查询
    derived：在from列表中包含的子查询被标记为derived（衍生）MySQL会递归执行这些子查询，把结果放在临时表里。
    union：若第二个select出现在union之后，则被标记为union，若union包含在from子句的子查询中，外层select将被标记为：derived
    union result：从union表获取结果的select
    
    partitions
    表所使用的分区，如果要统计十年公司订单的金额，可以把数据分为十个区，每一年代表一个区。这样可以大大的提高查询效率。
    
    type
    这是一个非常重要的参数，连接类型，常见的有：all , index , range , ref , eq_ref , const , system , null 八个级别。
    性能从最优到最差的排序：system > const > eq_ref > ref > range > index > all
    对java程序员来说，若保证查询至少达到range级别或者最好能达到ref则算是一个优秀而又负责的程序员。
      all：（full table scan）全表扫描无疑是最差，若是百万千万级数据量，全表扫描会非常慢。
      index：（full index scan）全索引文件扫描比all好很多，毕竟从索引树中找数据，比从全表中找数据要快。
      range：只检索给定范围的行，使用索引来匹配行。范围缩小了，当然比全表扫描和全索引文件扫描要快。sql语句中一般会有between，in，>，< 等查询。
      ref：非唯一性索引扫描，本质上也是一种索引访问，返回所有匹配某个单独值的行。比如查询公司所有属于研发团队的同事，匹配的结果是多个并非唯一值。
      eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中有一条记录与之匹配。比如查询公司的CEO，匹配的结果只可能是一条记录，
      const：表示通过索引一次就可以找到，const用于比较primary key 或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快，若将主键至于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量。
    const是直接按主键或唯一键读取，eq_ref用于联表查询的情况，按联表的主键或唯一键联合查询。
      system：表只有一条记录（等于系统表），这是const类型的特列，平时不会出现，了解即可
    possible_keys
    显示查询语句可能用到的索引(一个或多个或为null)，不一定被查询实际使用。仅供参考使用。
    
    key
    显示查询语句实际使用的索引。若为null，则表示没有使用索引。
    
    key_len
    显示索引中使用的字节数，可通过key_len计算查询中使用的索引长度。在不损失精确性的情况下索引长度越短越好。key_len 显示的值为索引字段的最可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，并不是通过表内检索出的。
    
    ref
    显示索引的哪一列或常量被用于查找索引列上的值。
    
    rows
    根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数，值越大越不好。
    
    extra
    Using filesort： 说明MySQL会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取。MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序” 。出现这个就要立刻优化sql。
    Using temporary： 使用了临时表保存中间结果，MySQL在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和 分组查询 group by。 出现这个更要立刻优化sql。
    Using index： 表示相应的select 操作中使用了覆盖索引（Covering index），避免访问了表的数据行，效果不错！如果同时出现Using where，表明索引被用来执行索引键值的查找。如果没有同时出现Using where，表示索引用来读取数据而非执行查找动作。
        覆盖索引（Covering Index） ：也叫索引覆盖，就是select 的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，MySQL可以利用索引返回select 列表中的字段，而不必根据索引再次读取数据文件。
    Using index condition： 在5.6版本后加入的新特性，优化器会在索引存在的情况下，通过符合RANGE范围的条数 和 总数的比例来选择是使用索引还是进行全表遍历。
    Using where： 表明使用了where 过滤
    Using join buffer： 表明使用了连接缓存
    impossible where： where 语句的值总是false，不可用，不能用来获取任何元素
    distinct： 优化distinct操作，在找到第一匹配的元组后即停止找同样值的动作。
    
    filtered
    一个百分比的值，和rows 列的值一起使用，可以估计出查询执行计划(QEP)中的前一个表的结果集，从而确定join操作的循环次数。小表驱动大表，减轻连接的次数。

type为ALL，全表扫描的性能是最差的。

唯一索引打印的type值是const。表示通过索引一次就可以找到。即找到值就结束扫描返回查询结果。

普通索引打印的type值是ref。表示非唯一性索引扫描。找到值还要继续扫描，直到将索引文件扫描完为止。(这里没有贴出代码)。显而易见，const的性能要远高于ref。

select \* from 改为了 select transaction\_id from 后 。Extra 显示 Using index，表示该查询使用了覆盖索引，这是一个非常好的消息，说明该sql语句的性能很好。若提示的是Using filesort(使用内部排序)和Using temporary(使用临时表)则表明该sql需要立即优化了。

force index 优化查询效率

https://www.jianshu.com/p/df2bb6ca178e

每条SQL只可能使用一个索引。mysql可能并不总会选择合适且效率高的索引去查询，这时适当的force index(indexname) 强制告诉mysql使用什么索引尤为重要。

explainselect * from itdragon_order_list forceindex(idx_order_levelDate) orderby order_level,input_date;

### 索引的数据结构 ###

https://www.jianshu.com/p/1775b4ff123a

在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。MySql使用的是B+树作为索引的数据结构。

B-Tree

![d375bac2ec75848bd33f5faac2ff869f.png][]

B+Tree

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使用B树存放数据之后实际是这样子的，会在每个对应的索引列的值上存放上对应的数据

![c3642805b2ae429301eee1c69e8a8588.png][]

而B+树则不同，它只会在叶子节点上面挂载数据，非叶子节点不会存放数据，数据只会存在叶子节点上面，非叶子节点只存放索引列的数据

![bccc223006d6eddb1245813476ecaa10.png][]

表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。

**InnoDB**

![9afcbabd98e50c900066d92c7a5d796d.png][]

上图是InnoDB主索引（同时也是数据文件）的示意图，可以看到叶节点包含了完整的数据记录。这种索引叫做聚集索引。因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。

第二个与MyISAM索引的不同是InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说，InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域。

![9fb23d0156e71ea016abff13cd2157b8.png][]

MyISAM

MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶子节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是MyISAM索引的原理图：

![4cb74ca4d45f69717b8c17b6bbd32831.png][]

### **mysql的锁** ###

**1.表级锁定**（table-level）表级别的锁定是MySQL各存储引擎中最大颗粒度的锁定机制。该锁定机制最大的特点是实现逻辑非常简单，带来的系统负面影响最小。所以获取锁和释放锁的速度很快。由于表级锁一次会将整个表锁定，所以可以很好的避免困扰我们的死锁问题。当然，锁定颗粒度大所带来最大的负面影响就是出现锁定资源争用的概率也会最高，致使并大度大打折扣。使用表级锁定的主要是MyISAM，MEMORY，CSV等一些非事务性存储引擎。

**2.行级锁定（**row-level）行级锁定最大的特点就是锁定对象的颗粒度很小，也是目前各大数据库管理软件所实现的锁定颗粒度最小的。由于锁定颗粒度很小，所以发生锁定资源争用的概率也最小，能够给予应用程序尽可能大的并发处理能力而提高一些需要高并发应用系统的整体性能。虽然能够在并发处理能力上面有较大的优势，但是行级锁定也因此带来了不少弊端。由于锁定资源的颗粒度很小，所以每次获取锁和释放锁需要做的事情也更多，带来的消耗自然也就更大了。此外，行级锁定也最容易发生死锁。使用行级锁定的主要是InnoDB存储引擎。

InnoDB的锁定机制和Oracle数据库有不少相似之处。InnoDB的行级锁定同样分为两种类型，共享锁和排他锁，而在锁定机制的实现过程中为了让行级锁定和表级锁定共存，InnoDB也同样使用了意向锁（表级锁定）的概念，也就有了意向共享锁和意向排他锁这两种。当一个事务需要给自己需要的某个资源加锁的时候，如果遇到一个共享锁正锁定着自己需要的资源的时候，自己可以再加一个共享锁，不过不能加排他锁。但是，如果遇到自己需要锁定的资源已经被一个排他锁占有之后，则只能等待该锁定释放资源之后自己才能获取锁定资源并添加自己的锁定。而意向锁的作用就是当一个事务在需要获取资源锁定的时候，如果遇到自己需要的资源已经被排他锁占用的时候，该事务可以需要锁定行的表上面添加一个合适的意向锁。如果自己需要一个共享锁，那么就在表上面添加一个意向共享锁。而如果自己需要的是某行（或者某些行）上面添加一个排他锁的话，则先在表上面添加一个意向排他锁。意向共享锁可以同时并存多个，但是意向排他锁同时只能有一个存在。

InnoDB的锁定模式实际上可以分为四种：共享锁（S），排他锁（X），意向共享锁（IS）和意向排他锁（IX），我们可以通过以下表格来总结上面这四种所的共存逻辑关系：

![22ba3c2071c76e92e2ecc6548fbf3945.png][]

#### **间隙锁（Next-Key锁）** ####

当我们用范围条件而不是相等条件检索数据，并请求共享或排他锁时，InnoDB会给符合条件的已有数据记录的索引项加锁；对于键值在条件范围内但并不存在的记录，叫做“间隙（GAP)”，InnoDB也会对这个“间隙”加锁，这种锁机制就是所谓的间隙锁（Next-Key锁）。例：假如emp表中只有101条记录，其empid的值分别是 1,2,...,100,101，下面的SQL：

mysql> select \* from emp where empid > 100 for update;

是一个范围条件的检索，InnoDB不仅会对符合条件的empid值为101的记录加锁，也会对empid大于101（这些记录并不存在）的“间隙”加锁。InnoDB使用间隙锁的目的：（1）防止幻读，以满足相关隔离级别的要求。对于上面的例子，要是不使用间隙锁，如果其他事务插入了empid大于100的任何记录，那么本事务如果再次执行上述语句，就会发生幻读；（2）为了满足其恢复和复制的需要。

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