mysql学习笔记

mysql45讲

mysql架构

mysql学习笔记_第1张图片

大体来说,MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分。

Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等,涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能,以及所有的内置函数(如日期、时间、数学和加密函数等),所有跨存储引擎的功能都在这一层实现,比如存储过程、触发器、视图等。

而存储引擎层负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的,支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是 InnoDB,它从 MySQL 5.5.5 版本开始成为了默认存储引擎。

连接器

访问数据库,先会到连接器上。连接器负责和客户端建立连接、获取权限、维护和管理连接。

mysql连接命令:mysql -h i p − P ip -P ipPport -u$user -p

连接命令中的musql是客户端工具,用来跟服务端建立连接。完成经典的tcp三次握手后,连接器就会依据你输入的用户名和密码来认证你的身份。

  • 如果用户名或密码不对,你就会收到一个"Access denied for user"的错误,然后客户端程序结束执行。
  • 如果用户名密码认证通过,连接器会到权限表里面查出你拥有的权限。之后,这个连接里面的权限判断逻辑,都将依赖于此时读到的权限。

这就意味着,一个用户成功建立连接后,即使你用管理员账号对这个用户的权限做了修改,也不会影响已经存在连接的权限。修改完成后,只有再新建的连接才会使用新的权限设置。

查询缓存

连接建立完成后,你就可以执行 select 语句了。执行逻辑就会来到第二步:查询缓存。

MySQL 拿到一个查询请求后,会先到查询缓存看看,之前是不是执行过这条语句。之前执行过的语句及其结果可能会以 key-value 对的形式,被直接缓存在内存中。key 是查询的语句,value 是查询的结果。如果你的查询能够直接在这个缓存中找到 key,那么这个 value 就会被直接返回给客户端。

如果语句不在查询缓存中,就会继续后面的执行阶段。执行完成后,执行结果会被存入查询缓存中。你可以看到,如果查询命中缓存,MySQL 不需要执行后面的复杂操作,就可以直接返回结果,这个效率会很高。

但是大多数情况下我会建议你不要使用查询缓存,为什么呢?因为查询缓存往往弊大于利。

查询缓存的失效非常频繁,只要有对一个表的更新,这个表上所有的查询缓存都会被清空。因此很可能你费劲地把结果存起来,还没使用呢,就被一个更新全清空了。对于更新压力大的数据库来说,查询缓存的命中率会非常低。除非你的业务就是有一张静态表,很长时间才会更新一次。比如,一个系统配置表,那这张表上的查询才适合使用查询缓存。

需要注意的是,MySQL 8.0 版本直接将查询缓存的整块功能删掉了,也就是说 8.0 开始彻底没有这个功能了。

分析器

如果没有命中查询缓存,就要开始真正执行语句了。首先,MySQL 需要知道你要做什么,因此需要对 SQL 语句做解析。

分析器先会做“词法分析”。你输入的是由多个字符串和空格组成的一条 SQL 语句,MySQL 需要识别出里面的字符串分别是什么,代表什么。

MySQL 从你输入的"select"这个关键字识别出来,这是一个查询语句。它也要把字符串“T”识别成“表名 T”,把字符串“ID”识别成“列 ID”。

做完了这些识别以后,就要做“语法分析”。根据词法分析的结果,语法分析器会根据语法规则,判断你输入的这个 SQL 语句是否满足 MySQL 语法。

如果你的语句不对,就会收到“You have an error in your SQL syntax”的错误提醒

优化器

经过了分析器,MySQL 就知道你要做什么了。在开始执行之前,还要先经过优化器的处理。

优化器是在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。比如你执行下面这样的语句,这个语句是执行两个表的 join:

mysql> select * from t1 join t2 using(ID)  where t1.c=10 and t2.d=20;
  • 既可以先从表 t1 里面取出 c=10 的记录的 ID 值,再根据 ID 值关联到表 t2,再判断 t2 里面 d 的值是否等于 20。
  • 也可以先从表 t2 里面取出 d=20 的记录的 ID 值,再根据 ID 值关联到 t1,再判断 t1 里面 c 的值是否等于 10。

这两种执行方法的逻辑结果是一样的,但是执行的效率会有不同,而优化器的作用就是决定选择使用哪一个方案。

优化器阶段完成后,这个语句的执行方案就确定下来了,然后进入执行器阶段。如果你还有一些疑问,比如优化器是怎么选择索引的,有没有可能选择错等等。

执行器

MySQL 通过分析器知道了你要做什么,通过优化器知道了该怎么做,于是就进入了执行器阶段,开始执行语句。

开始执行的时候,要先判断一下你对这个表 T 有没有执行查询的权限,如果没有,就会返回没有权限的错误,如下所示 (在工程实现上,如果命中查询缓存,会在查询缓存返回结果的时候,做权限验证。查询也会在优化器之前调用 precheck 验证权限)。

mysql> select * from T where ID=10;
 
ERROR 1142 (42000): SELECT command denied to user 'b'@'localhost' for table 'T'

如果有权限,就打开表继续执行。打开表的时候,执行器就会根据表的引擎定义,去使用这个引擎提供的接口。

比如我们这个例子中的表 T 中,ID 字段没有索引,那么执行器的执行流程是这样的:

  1. 调用 InnoDB 引擎接口取这个表的第一行,判断 ID 值是不是 10,如果不是则跳过,如果是则将这行存在结果集中;
  2. 调用引擎接口取“下一行”,重复相同的判断逻辑,直到取到这个表的最后一行。
  3. 执行器将上述遍历过程中所有满足条件的行组成的记录集作为结果集返回给客户端。

至此,这个语句就执行完成了。

对于有索引的表,执行的逻辑也差不多。第一次调用的是“取满足条件的第一行”这个接口,之后循环取“满足条件的下一行”这个接口,这些接口都是引擎中已经定义好的。

你会在数据库的慢查询日志中看到一个 rows_examined 的字段,表示这个语句执行过程中扫描了多少行。这个值就是在执行器每次调用引擎获取数据行的时候累加的。

在有些场景下,执行器调用一次,在引擎内部则扫描了多行,因此**引擎扫描行数跟 rows_examined 并不是完全相同的。**我们后面会专门有一篇文章来讲存储引擎的内部机制,里面会有详细的说明。

mysql日志系统

前面我们系统了解了一个查询语句的执行流程,并介绍了执行过程中涉及的处理模块。相信你还记得,一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块,最后到达存储引擎。

那么,一条更新语句的执行流程又是怎样的呢?

之前你可能经常听 DBA 同事说,MySQL 可以恢复到半个月内任意一秒的状态,惊叹的同时,你是不是心中也会不免会好奇,这是怎样做到的呢?

我们还是从一个表的一条更新语句说起,下面是这个表的创建语句,这个表有一个主键 ID 和一个整型字段 c:

mysql> create table T(ID int primary key, c int);

如果要将 ID=2 这一行的值加 1,SQL 语句就会这么写:

mysql> update T set c=c+1 where ID=2;

前面我有跟你介绍过 SQL 语句基本的执行链路,这里我再把那张图拿过来,你也可以先简单看看这个图回顾下。首先,可以确定的说,查询语句的那一套流程,更新语句也是同样会走一遍。

你执行语句前要先连接数据库,这是连接器的工作。

前面我们说过,在一个表上有更新的时候,跟这个表有关的查询缓存会失效,所以这条语句就会把表 T 上所有缓存结果都清空。这也就是我们一般不建议使用查询缓存的原因。

接下来,分析器会通过词法和语法解析知道这是一条更新语句。优化器决定要使用 ID 这个索引。然后,执行器负责具体执行,找到这一行,然后更新。

与查询流程不一样的是,更新流程还涉及两个重要的日志模块,它们正是我们今天要讨论的主角:redo log(重做日志)和 binlog(归档日志)。如果接触 MySQL,那这两个词肯定是绕不过的,我后面的内容里也会不断地和你强调。不过话说回来,redo log 和 binlog 在设计上有很多有意思的地方,这些设计思路也可以用到你自己的程序里。

redo log

在 MySQL 中,如果每一次的更新操作都需要写进磁盘,然后磁盘也要找到对应的那条记录,然后再更新,整个过程 IO 成本、查找成本都很高。为了解决这个问题,使用了 WAL 技术,WAL 的全称是 Write-Ahead Logging,它的关键点就是先写日志,再写磁盘。

**具体流程是:**当有一条记录需要更新的时候,InnoDB 引擎就会先把记录写到 redo log里面,并更新内存,这个时候更新就算完成了。同时,InnoDB 引擎会在适当的时候,将这个操作记录更新到磁盘里面,而这个更新往往是在系统比较空闲的时候做

InnoDB 的 redo log 是固定大小的,比如可以配置为一组 4 个文件,每个文件的大小是 1GB,那么这块“粉板”总共就可以记录 4GB 的操作。从头开始写,写到末尾就又回到开头循环写,如下面这个图所示。

mysql学习笔记_第2张图片

write pos 是当前记录的位置,一边写一边后移,写到第 3 号文件末尾后就回到 0 号文件开头。checkpoint 是当前要擦除的位置,也是往后推移并且循环的,擦除记录前要把记录更新到数据文件。

write pos 和 checkpoint 之间的是“粉板”上还空着的部分,可以用来记录新的操作。如果 write pos 追上 checkpoint,表示“粉板”满了,这时候不能再执行新的更新,得停下来先擦掉一些记录,把 checkpoint 推进一下。

有了 redo log,InnoDB 就可以保证即使数据库发生异常重启,之前提交的记录都不会丢失,这个能力称为crash-safe

binlog

前面讲过,mysql整体来看其实有两块:一块是server层,主要做的是mysql功能层面的事情;还有一块是引擎层,复制存储相关的具体事宜。刚才的redo log是Innodb特有的日志,而现在说的binlog是server层自己的日志。

这两种日志有以下三点不同。

  1. 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。
  2. 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 ”。
  3. 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。

有了对这两个日志的概念性理解,我们再来看执行器和 InnoDB 引擎在执行这个简单的 update 语句时的内部流程。

  1. 执行器先找引擎取 ID=2 这一行。ID 是主键,引擎直接用树搜索找到这一行。如果 ID=2 这一行所在的数据页本来就在内存中,就直接返回给执行器;否则,需要先从磁盘读入内存,然后再返回。
  2. 执行器拿到引擎给的行数据,把这个值加上 1,比如原来是 N,现在就是 N+1,得到新的一行数据,再调用引擎接口写入这行新数据。
  3. 引擎将这行新数据更新到内存中,同时将这个更新操作记录到 redo log 里面,此时 redo log 处于 prepare 状态。然后告知执行器执行完成了,随时可以提交事务。
  4. 执行器生成这个操作的 binlog,并把 binlog 写入磁盘。
  5. 执行器调用引擎的提交事务接口,引擎把刚刚写入的 redo log 改成提交(commit)状态,更新完成。

这里我给出这个 update 语句的执行流程图,图中浅色框表示是在 InnoDB 内部执行的,深色框表示是在执行器中执行的。

mysql学习笔记_第3张图片

update 语句执行流程

你可能注意到了,最后三步看上去有点“绕”,将 redo log 的写入拆成了两个步骤:prepare 和 commit,这就是"两阶段提交"。

两阶段提交

两阶段提交知识点拓展:https://blog.csdn.net/qq_33339479/article/details/102688225

为什么必须有“两阶段提交”呢?这是为了让两份日志之间的逻辑一致。要说明这个问题,我们得从文章开头的那个问题说起:怎样让数据库恢复到半个月内任意一秒的状态?

前面我们说过了,binlog 会记录所有的逻辑操作,并且是采用“追加写”的形式。如果你的 DBA 承诺说半个月内可以恢复,那么备份系统中一定会保存最近半个月的所有 binlog,同时系统会定期做整库备份。这里的“定期”取决于系统的重要性,可以是一天一备,也可以是一周一备。

当需要恢复到指定的某一秒时,比如某天下午两点发现中午十二点有一次误删表,需要找回数据,那你可以这么做:

  • 首先,找到最近的一次全量备份,如果你运气好,可能就是昨天晚上的一个备份,从这个备份恢复到临时库;
  • 然后,从备份的时间点开始,将备份的 binlog 依次取出来,重放到中午误删表之前的那个时刻。

这样你的临时库就跟误删之前的线上库一样了,然后你可以把表数据从临时库取出来,按需要恢复到线上库去。

好了,说完了数据恢复过程,我们回来说说,为什么日志需要“两阶段提交”。

因为有两个日志的原因,所以两个日志都要写入,要保证这两个日志的一致性。那么如果不使用两阶段提交的方式,直接写入redo log然后写入binlog有什么问题呢?

假设,写完redo log,系统挂了。那么重启后innoDB引擎会根据redo log日志来恢复数据库。这时候数据库里面的数据是正确的。但是binlog丢失了啊。如果你有从库,那么从库的数据就错误了。因为从库的数据是通过binlog同步的。

如果把这两个步骤反过来呢,先写入binlog 再写入redo log呢?

那么就会redo log丢失,数据库实际上没有更新。但是从库通过binlog更新了。还是数据不一致。

所以需要两阶段提交来保证数据一致性。如果这时候写完redo log后挂掉了,因为redo log和binlog都没有数据,所以会回滚事务。
如果binlog和redo log都写入了,但是没有提交,那么重启后会提交事务。这样binlog和数据库就都有数据了。

事务隔离

提到事务,你肯定不陌生,和数据库打交道的时候,我们总是会用到事务。最经典的例子就是转账,你要给朋友小王转 100 块钱,而此时你的银行卡只有 100 块钱。

转账过程具体到程序里会有一系列的操作,比如查询余额、做加减法、更新余额等,这些操作必须保证是一体的,不然等程序查完之后,还没做减法之前,你这 100 块钱,完全可以借着这个时间差再查一次,然后再给另外一个朋友转账,如果银行这么整,不就乱了么?这时就要用到“事务”这个概念了。

简单来说,事务就是要保证一组数据库操作,要么全部成功,要么全部失败。在 MySQL 中,事务支持是在引擎层实现的。你现在知道,MySQL 是一个支持多引擎的系统,但并不是所有的引擎都支持事务。比如 MySQL 原生的 MyISAM 引擎就不支持事务,这也是 MyISAM 被 InnoDB 取代的重要原因之一。

隔离级别

在谈隔离级别之前,你首先要知道,你隔离得越严实,效率就会越低。因此很多时候,我们都要在二者之间寻找一个平衡点。SQL 标准的事务隔离级别包括:读未提交(read uncommitted)、读提交(read committed)、可重复读(repeatable read)和串行化(serializable )。下面我逐一为你解释:

  • 读未提交:一个事务还没提交时,它做的变更就能被别的事务看到。
  • 读已提交:只有事务提交后,它做的变更才能被其他事务看到。
  • 可重复读:一个事务执行过程中看到的数据,总是跟这个事务在启动看到的数据是一致的。当然在可重复读隔离级别下,未提交变更对其他事务也是不可见的。
  • 串行化:就是对于同一行记录,写操作会加写锁,读操作会加读锁。当出现读写锁冲突时,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学习笔记_第4张图片

我们来看看在不同的隔离级别下,事务 A 会有哪些不同的返回结果,也就是图里面 V1、V2、V3 的返回值分别是什么。

  • 若隔离级别是“读未提交”, 则 V1 的值就是 2。这时候事务 B 虽然还没有提交,但是结果已经被 A 看到了。因此,V2、V3 也都是 2。
  • 若隔离级别是“读提交”,则 V1 是 1,V2 的值是 2。事务 B 的更新在提交后才能被 A 看到。所以, V3 的值也是 2。
  • 若隔离级别是“可重复读”,则 V1、V2 是 1,V3 是 2。之所以 V2 还是 1,遵循的就是这个要求:事务在执行期间看到的数据前后必须是一致的。
  • 若隔离级别是“串行化”,则在事务 B 执行“将 1 改成 2”的时候,会被锁住。直到事务 A 提交后,事务 B 才可以继续执行。所以从 A 的角度看, V1、V2 值是 1,V3 的值是 2。

略过的会在另一篇记录中一起研究

MVCC(略

索引(略

锁机制(略

普通索引和唯一索引怎么选择

相信你已经了解了唯一索引和普通索引的区别。今天我们就继续来谈谈,在不同的业务场景下,应该选择普通索引,还是唯一索引?

假设你在维护一个市民系统,每个人都有一个唯一的身份证号,而且业务代码已经保证了不会写入两个重复的身份证号。如果市民系统需要按照身份证号查姓名,就会执行类似这样的 SQL 语句:

select name from CUser where id_card = 'xxxxxxxyyyyyyzzzzz';

所以,你一定会考虑在 id_card 字段上建索引。

由于身份证号字段比较大,我不建议你把身份证号当做主键,那么现在你有两个选择,要么给 id_card 字段创建唯一索引,要么创建一个普通索引。如果业务代码已经保证了不会写入重复的身份证号,那么这两个选择逻辑上都是正确的。

现在我要问你的是,从性能的角度考虑,你选择唯一索引还是普通索引呢?选择的依据是什么呢?

mysql学习笔记_第5张图片

我们先从两种索引对查询语句和更新语句的影响来做分析

查询语句

假设,执行查询的语句是 select id from T where k=5

这个查询语句在索引树上查找的过程,先是通过B+树从树根开始,按层搜索到叶子节点,可以认为数据页内部通过二分法来定位记录。

对于普通索引来说,查找到满足条件第一个记录(5,500)后需要查找下一条记录,直到碰到第一个不满足k=5条件的记录

对于唯一索引来说,由于索引定义了唯一性,查找到第一个满足条件的记录后就会停止检索。

但是这个不同的差异对性能的影响完全是微乎其微。

因为Innodb的数据是按数据页为单位来读写的,也就是说,当需要读一条记录的时候,并不是将这个记录本身从磁盘读出来,而是以页为单位,将其整体读入内存。在Innodb中,每个数据页的大小默认是16KB。

所以普通索引需要多做的那一次查找和判断下一条的记录的操作,也只需要一次指针寻找和一次计算。如果k=5这个记录刚好是这个数据页的最后一个记录,那么要取下一个记录,必须读取下一个数据页,这个操作会稍微复杂一点。不过出现这种情况的记录很低,所以计算平均性能差异时,仍可以认为这个操作成本对于现在cpu来说可以忽略不计。

change buffer

为了说明普通索引和唯一索引对更新语句性能的影响这个问题,我需要先跟你介绍一下 change buffer。

当需要更新一个数据页时,如果数据页在内存中就直接更新,而如果这个数据页还没有在内存中的话,在不影响数据一致性的前提下,InooDB 会将这些更新操作缓存在 change buffer 中,这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了。在下次查询需要访问这个数据页的时候,将数据页读入内存,然后执行 change buffer 中与这个页有关的操作。通过这种方式就能保证这个数据逻辑的正确性。

需要说明的是,虽然名字叫作 change buffer,实际上它是可以持久化的数据。也就是说,change buffer 在内存中有拷贝,也会被写入到磁盘上。

将 change buffer 中的操作应用到原数据页,得到最新结果的过程称为 merge。除了访问这个数据页会触发 merge 外,系统有后台线程会定期 merge。在数据库正常关闭(shutdown)的过程中,也会执行 merge 操作。

显然,如果能够将更新操作先记录在 change buffer,减少读磁盘,语句的执行速度会得到明显的提升。而且,数据读入内存是需要占用 buffer pool 的,所以这种方式还能够避免占用内存,提高内存利用率。

那么,什么条件下可以使用 change buffer 呢?

对于唯一索引来说,所有的更新操作都要先判断这个操作是否违反唯一性约束。比如,要插入 (4,400) 这个记录,就要先判断现在表中是否已经存在 k=4 的记录,而这必须要将数据页读入内存才能判断。如果都已经读入到内存了,那直接更新内存会更快,就没必要使用 change buffer 了。

因此,唯一索引的更新就不能使用 change buffer,实际上也只有普通索引可以使用。

change buffer 用的是 buffer pool 里的内存,因此不能无限增大。change buffer 的大小,可以通过参数 innodb_change_buffer_max_size 来动态设置。这个参数设置为 50 的时候,表示 change buffer 的大小最多只能占用 buffer pool 的 50%。

更新语句

现在,你已经理解了 change buffer 的机制,那么我们再一起来看看如果要在这张表中插入一个新记录 (4,400) 的话,InnoDB 的处理流程是怎样的。

第一种情况是,这个记录要更新的目标页在内存中。这时,InnoDB 的处理流程如下:

  • 对于唯一索引来说,找到 3 和 5 之间的位置,判断到没有冲突,插入这个值,语句执行结束;
  • 对于普通索引来说,找到 3 和 5 之间的位置,插入这个值,语句执行结束。

这样看来,普通索引和唯一索引对更新语句性能影响的差别,只是一个判断,只会耗费微小的 CPU 时间。

但,这不是我们关注的重点。

第二种情况是,这个记录要更新的目标页不在内存中。这时,InnoDB 的处理流程如下:

  • 对于唯一索引来说,需要将数据页读入内存,判断到没有冲突,插入这个值,语句执行结束;
  • 对于普通索引来说,则是将更新记录在 change buffer,语句执行就结束了。

将数据从磁盘读入内存涉及随机 IO 的访问,是数据库里面成本最高的操作之一。change buffer 因为减少了随机磁盘访问,所以对更新性能的提升是会很明显的。

之前我就碰到过一件事儿,有个 DBA 的同学跟我反馈说,他负责的某个业务的库内存命中率突然从 99% 降低到了 75%,整个系统处于阻塞状态,更新语句全部堵住。而探究其原因后,我发现这个业务有大量插入数据的操作,而他在前一天把其中的某个普通索引改成了唯一索引。

**总结:**要更新的记录不在内存中,使用唯一索引会需要将数据页读进内存再操作。

change buffer 的使用场景

通过上面的分析,你已经清楚了使用 change buffer 对更新过程的加速作用,也清楚了 change buffer 只限于用在普通索引的场景下,而不适用于唯一索引。那么,现在有一个问题就是:普通索引的所有场景,使用 change buffer 都可以起到加速作用吗?

因为 merge 的时候是真正进行数据更新的时刻,而 change buffer 的主要目的就是将记录的变更动作缓存下来,所以在一个数据页做 merge 之前,change buffer 记录的变更越多(也就是这个页面上要更新的次数越多),收益就越大。

因此,对于写多读少的业务来说,页面在写完以后马上被访问到的概率比较小,此时 change buffer 的使用效果最好。这种业务模型常见的就是账单类、日志类的系统。

反过来,假设一个业务的更新模式是写入之后马上会做查询,那么即使满足了条件,将更新先记录在 change buffer,但之后由于马上要访问这个数据页,会立即触发 merge 过程。这样随机访问 IO 的次数不会减少,反而增加了 change buffer 的维护代价。所以,对于这种业务模式来说,change buffer 反而起到了副作用。

选择和实践

回到我们文章开头的问题,普通索引和唯一索引应该怎么选择。其实,这两类索引在查询能力上是没差别的,主要考虑的是对更新性能的影响。所以,我建议你尽量选择普通索引。

如果所有的更新后面,都马上伴随着对这个记录的查询,那么你应该关闭 change buffer。而在其他情况下,change buffer 都能提升更新性能。

在实际使用中,你会发现,普通索引和 change buffer 的配合使用,对于数据量大的表的更新优化还是很明显的。

特别地,在使用机械硬盘时,change buffer 这个机制的收效是非常显著的。所以,当你有一个类似“历史数据”的库,并且出于成本考虑用的是机械硬盘时,那你应该特别关注这些表里的索引,尽量使用普通索引,然后把 change buffer 尽量开大,以确保这个“历史数据”表的数据写入速度。

change buffer 和 redo log

理解了 change buffer 的原理,你可能会联想到我在前面文章中和你介绍过的 redo log 和 WAL。

在前面文章的评论中,我发现有同学混淆了 redo log 和 change buffer。WAL 提升性能的核心机制,也的确是尽量减少随机读写,这两个概念确实容易混淆。所以,这里我把它们放到了同一个流程里来说明,便于你区分这两个概念。

现在,我们要在表上执行这个插入语句:

mysql> insert into t(id,k) values(id1,k1),(id2,k2);

这里,我们假设当前 k 索引树的状态,查找到位置后,k1 所在的数据页在内存 (InnoDB buffer pool) 中,k2 所在的数据页不在内存中。如图所示是带 change buffer 的更新状态图。

mysql学习笔记_第6张图片

带 change buffer 的更新过程

分析这条更新语句,你会发现它涉及了四个部分:内存、redo log(ib_log_fileX)、 数据表空间(t.ibd)、系统表空间(ibdata1)。

这条更新语句做了如下的操作(按照图中的数字顺序):

  1. Page 1 在内存中,直接更新内存;
  2. Page 2 没有在内存中,就在内存的 change buffer 区域,记录下“我要往 Page 2 插入一行”这个信息
  3. 将上述两个动作记入 redo log 中(图中 3 和 4)。

做完上面这些,事务就可以完成了。所以,你会看到,执行这条更新语句的成本很低,就是写了两处内存,然后写了一处磁盘(两次操作合在一起写了一次磁盘),而且还是顺序写的。

同时,图中的两个虚线箭头,是后台操作,不影响更新的响应时间。

那在这之后的读请求,要怎么处理呢?

比如,我们现在要执行 select * from t where k in (k1, k2)。这里,我画了这两个读请求的流程图。

如果读语句发生在更新语句后不久,内存中的数据都还在,那么此时的这两个读操作就与系统表空间(ibdata1)和 redo log(ib_log_fileX)无关了。所以,我在图中就没画出这两部分。

mysql学习笔记_第7张图片

图 3 带 change buffer 的读过程

从图中可以看到:

  1. 读 Page 1 的时候,直接从内存返回。有几位同学在前面文章的评论中问到,WAL 之后如果读数据,是不是一定要读盘,是不是一定要从 redo log 里面把数据更新以后才可以返回?其实是不用的。你可以看一下图 3 的这个状态,虽然磁盘上还是之前的数据,但是这里直接从内存返回结果,结果是正确的。
  2. 要读 Page 2 的时候,需要把 Page 2 从磁盘读入内存中,然后应用 change buffer 里面的操作日志,生成一个正确的版本并返回结果。

可以看到,直到需要读 Page 2 的时候,这个数据页才会被读入内存。

所以,如果要简单地对比这两个机制在提升更新性能上的收益的话,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。

为什么有时MySQL会“抖”一下?

平时的工作中,不知道你有没有遇到过这样的场景,一条 SQL 语句,正常执行的时候特别快,但是有时也不知道怎么回事,它就会变得特别慢,并且这样的场景很难复现,它不只随机,而且持续时间还很短。

看上去,这就像是数据库“抖”了一下。今天,我们就一起来看一看这是什么原因。

在前面讲过一条sql更新语句是如何执行,Innodb在处理更新语句时,只做了写日志这一个磁盘操作。这个日志叫redolog,在更新内存写完redolog后,就返回给客户端本次更新成功。

但在内存的数据写进磁盘前,这两边的数据是不一样的,当内存数据页跟磁盘数据页内容不一致的时候,我们称这个内存页为“脏页”。内存数据写入到磁盘后,内存和磁盘上的数据页的内容就一致了,称为“干净页”

回到刚才的问题,不难想象,平时执行很快的更新操作,其实就是在写内存和日志,而mysql偶尔抖动的那会,可能就是在刷脏页(flush)。

引发数据库的flush操作的四种场景

  1. Innodb的redo log写满了,这是系统就会停止所有更新操作,把 checkpoint 往前推进,redo log 留出空间可以继续写。
  2. 系统内存不足。当需要新的内存页,而内存不够用的时候,就要淘汰一些数据页,空出内存给别的数据页使用。如果淘汰的是“脏页”,就要先将脏页写到磁盘。 你一定会说,这时候难道不能直接把内存淘汰掉,下次需要请求的时候,从磁盘读入数据页,然后拿 redo log 出来应用不就行了?这里其实是从性能考虑的。如果刷脏页一定会写盘,就保证了每个数据页有两种状态:
    • 一种是内存里存在,内存里就肯定是正确的结果,直接返回;
    • 另一种是内存里没有数据,就可以肯定数据文件上是正确的结果,读入内存后返回。 这样的效率最高。
  3. MySQL认为系统空闲的时候,就刷进去
  4. MySQL 正常关闭的情况。这时候,MySQL 会把内存的脏页都 flush 到磁盘上,这样下次 MySQL 启动的时候,就可以直接从磁盘上读数据,启动速度会很快。

mysql学习笔记_第8张图片

redo log 状态图

checkpoint 可不是随便往前修改一下位置就可以的。比如图 2 中,把 checkpoint 位置从 CP 推进到 CP’,就需要将两个点之间的日志(浅绿色部分),对应的所有脏页都 flush 到磁盘上。之后,图中从 write pos 到 CP’之间就是可以再写入的 redo log 的区域。

分析上面四种场景对性能的影响

其中,第三种情况是属于 MySQL 空闲时的操作,这时系统没什么压力,而第四种场景是数据库本来就要关闭了。这两种情况下,你不会太关注“性能”问题。所以这里,我们主要来分析一下前两种场景下的性能问题。

第一种是“redo log 写满了,要 flush 脏页”,这种情况是 InnoDB 要尽量避免的。因为出现这种情况的时候,整个系统就不能再接受更新了,所有的更新都必须堵住。如果你从监控上看,这时候更新数会跌为 0。

第二种是“内存不够用了,要先将脏页写到磁盘”,这种情况其实是常态。InnoDB 用缓冲池(buffer pool)管理内存,缓冲池中的内存页有三种状态:

  • 第一种是,还没有使用的;
  • 第二种是,使用了并且是干净页;
  • 第三种是,使用了并且是脏页。

InnoDB 的策略是尽量使用内存,因此对于一个长时间运行的库来说,未被使用的页面很少。

而当要读入的数据页没有在内存的时候,就必须到缓冲池中申请一个数据页。这时候只能把最久不使用的数据页从内存中淘汰掉:如果要淘汰的是一个干净页,就直接释放出来复用;但如果是脏页呢,就必须将脏页先刷到磁盘,变成干净页后才能复用。

所以,刷脏页虽然是常态,但是出现以下这两种情况,都是会明显影响性能的:

  1. 一个查询要淘汰的脏页个数太多,会导致查询的响应时间明显变长;
  2. 日志写满,更新全部堵住,写性能跌为 0,这种情况对敏感业务来说,是不能接受的。

所以,InnoDB 需要有控制脏页比例的机制,来尽量避免上面的这两种情况。

order by 是怎么工作的

在你开发应用的时候,一定会经常碰到对指定字段进行排序来显示结果的需求。那假设,我们需要查询城市为杭州的所有人的名字,并按照姓名排序返回前1000个人的姓名、年龄。

select city,name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000  ;

这个语句很简单,但是你清楚它的执行顺序吗?那么下面就聊聊这个语句是怎么执行的,以及有什么参数会影响执行的行为。

前面我们介绍过索引,所以你现在就很清楚了,为避免全表扫描,我们需要在 city 字段加上索引。

在 city 字段上创建索引之后,我们用 explain 命令来看看这个语句的执行情况。

img

图 1 使用 explain 命令查看语句的执行情况

Extra 这个字段中的 “Using FileSort” 表示需要排序,MySQL会给每个线程分配一块内存用于排序,这个内存被称为sort_buffer

为了说明这个 SQL 查询语句的执行过程,我们先来看一下 city 这个索引的示意图。

mysql学习笔记_第9张图片

从图中可以看到,满足 city='杭州’条件的行,是从 ID_X 到 ID_(X+N) 的这些记录。

通常情况下,这个语句执行流程如下所示 :

  1. 初始化sort_buffer,确定放入name、city、age这三个字段
  2. 从索引city找到第一个满足city=‘杭州’条件的主键id,也就是图中的ID_X
  3. 到主键id索引取出整行,取出name、city、age三个字段的值,存入sort_buffer中
  4. 从索引city取下一个记录的主键id
  5. 重复步骤3、4知道city的值不满足查询条件位置,对应的主键id也就是图中的ID_Y
  6. 对sort_buffer中的数据按照字段name做快速排序
  7. 按照排序结果取前1000行返回给客户端

我们暂且把这个排序过程,称为全字段排序,执行流程的示意图如下所示,下一篇文章中我们还会用到这个排序。

mysql学习笔记_第10张图片

图中“按 name 排序”这个动作,可能在内存中完成,也可能需要使用外部排序,这取决于排序所需的内存和参数 sort_buffer_size。

sort_buffer_size,就是 MySQL 为排序开辟的内存(sort_buffer)的大小。如果要排序的数据量小于 sort_buffer_size,排序就在内存中完成。但如果排序数据量太大,内存放不下,则不得不利用磁盘临时文件辅助排序。

内存放不下时,就需要使用外部排序,外部排序一般使用归并排序算法。可以这么简单理解,MySQL 将需要排序的数据分成 12 份,每一份单独排序后存在这些临时文件中。然后把这 12 个有序文件再合并成一个有序的大文件。

rowid排序

在上面这个算法过程里面,只对原表的数据读了一遍,剩下的操作都是在 sort_buffer 和临时文件中执行的。但这个算法有一个问题,就是如果查询要返回的字段很多的话,那么 sort_buffer 里面要放的字段数太多,这样内存里能够同时放下的行数很少,要分成很多个临时文件,排序的性能会很差。

所以如果单行很大,这个方法效率不够好。

那么,如果 MySQL 认为排序的单行长度太大会怎么做呢?

接下来,我来修改一个参数,让 MySQL 采用另外一种算法。

SET max_length_for_sort_data = 16;

max_length_for_sort_data,是 MySQL 中专门控制用于排序的行数据的长度的一个参数。它的意思是,如果单行的长度超过这个值,MySQL 就认为单行太大,要换一个算法。

city、name、age 这三个字段的定义总长度是 36,我把 max_length_for_sort_data 设置为 16,我们再来看看计算过程有什么改变。

新的算法放入 sort_buffer 的字段,只有要排序的列(即 name 字段)和主键 id。

但这时,排序的结果就因为少了 city 和 age 字段的值,不能直接返回了,整个执行流程就变成如下所示的样子:

  1. 初始化sort_buffer,确定放入两个字段,即name和id
  2. 从索引city找到第一个满足city=‘杭州’条件的主键id,也就是图中的ID_X
  3. 到主键id索引取出整行,拿到name、id这两个字段,存入sort_buffer
  4. 从索引city取出下一个记录的主键id
  5. 重复步骤3、4知道不满足city=‘杭州’条件1为止,也就是图中的ID_Y
  6. 对sort_buffer中的数据按照字段name进行排序
  7. 遍历排序结果,取前1000行,并按照id的值回到原表中取出city、name和age三个字段返回给客户端

这个执行流程的示意图如下,我把它称为 rowid 排序。

mysql学习笔记_第11张图片

两个排序方法对比,

全字段排序就是:查出满足条件的数据,取出所有需要的字段到sort_buffer,然后排序返回

rowid排序就是:查出满足条件的数据,只取id和要排序的字段,排好后再去根据id查出来,拿到需要的字段返回

因为这时候除了排序过程外,在排序完成后,还要根据 id 去原表取值。由于语句是 limit 1000,因此会多读 1000 行。

全字段排序 VS rowid 排序

我们来分析一下,从这两个执行流程里,还能得出什么结论。

如果 MySQL 实在是担心排序内存太小,会影响排序效率,才会采用 rowid 排序算法,这样排序过程中一次可以排序更多行,但是需要再回到原表去取数据。

如果 MySQL 认为内存足够大,会优先选择全字段排序,把需要的字段都放到 sort_buffer 中,这样排序后就会直接从内存里面返回查询结果了,不用再回到原表去取数据。

这也就体现了 MySQL 的一个设计思想:如果内存够,就要多利用内存,尽量减少磁盘访问。

对于 InnoDB 表来说,rowid 排序会要求回表多造成磁盘读,因此不会被优先选择。

这个结论看上去有点废话的感觉,但是你要记住它,下一篇文章我们就会用到。

看到这里,你就了解了,MySQL 做排序是一个成本比较高的操作。那么你会问,是不是所有的 order by 都需要排序操作呢?如果不排序就能得到正确的结果,那对系统的消耗会小很多,语句的执行时间也会变得更短。

其实,并不是所有的 order by 语句,都需要排序操作的。从上面分析的执行过程,我们可以看到,MySQL 之所以需要生成临时表,并且在临时表上做排序操作,其原因是原来的数据都是无序的。

你可以设想下,如果能够保证从 city 这个索引上取出来的行,天然就是按照 name 递增排序的话,是不是就可以不用再排序了呢?

确实是这样的。

所以,我们可以在这个市民表上创建一个 city 和 name 的联合索引,对应的 SQL 语句是:

alter table t add index city_user(city, name);

作为与 city 索引的对比,我们来看看这个索引的示意图。

mysql学习笔记_第12张图片

在这个索引里面,我们依然可以用树搜索的方式定位到第一个满足 city='杭州’的记录,并且额外确保了,接下来按顺序取“下一条记录”的遍历过程中,只要 city 的值是杭州,name 的值就一定是有序的。

这样整个查询过程的流程就变成了:

  1. 从索引 (city,name) 找到第一个满足 city='杭州’条件的主键 id;
  2. 到主键 id 索引取出整行,取 name、city、age 三个字段的值,作为结果集的一部分直接返回;
  3. 从索引 (city,name) 取下一个记录主键 id;
  4. 重复步骤 2、3,直到查到第 1000 条记录,或者是不满足 city='杭州’条件时循环结束。

mysql学习笔记_第13张图片

可以看到,这个查询过程不需要临时表,也不需要排序。接下来,我们用 explain 的结果来印证一下。

img

图 9 引入 (city,name) 联合索引后,查询语句的执行计划

从图中可以看到,Extra 字段中没有 Using filesort 了,也就是不需要排序了。而且由于 (city,name) 这个联合索引本身有序,所以这个查询也不用把 4000 行全都读一遍,只要找到满足条件的前 1000 条记录就可以退出了。也就是说,在我们这个例子里,只需要扫描 1000 次。

既然说到这里了,我们再往前讨论,**这个语句的执行流程有没有可能进一步简化呢?**不知道你还记不记得,我在第 5 篇文章[《 深入浅出索引(下)》]中,和你介绍的覆盖索引。

这里我们可以再稍微复习一下。覆盖索引是指,索引上的信息足够满足查询请求,不需要再回到主键索引上去取数据。

按照覆盖索引的概念,我们可以再优化一下这个查询语句的执行流程。

针对这个查询,我们可以创建一个 city、name 和 age 的联合索引,对应的 SQL 语句就是:

alter table t add index city_user_age(city, name, age);

这时,对于 city 字段的值相同的行来说,还是按照 name 字段的值递增排序的,此时的查询语句也就不再需要排序了。这样整个查询语句的执行流程就变成了:

  1. 从索引 (city,name,age) 找到第一个满足 city='杭州’条件的记录,取出其中的 city、name 和 age 这三个字段的值,作为结果集的一部分直接返回;
  2. 从索引 (city,name,age) 取下一个记录,同样取出这三个字段的值,作为结果集的一部分直接返回;
  3. 重复执行步骤 2,直到查到第 1000 条记录,或者是不满足 city='杭州’条件时循环结束。

mysql学习笔记_第14张图片

然后,我们再来看看 explain 的结果。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CHPAi7Ye-1656514914731)(http://learn.lianglianglee.com/%E4%B8%93%E6%A0%8F/MySQL%E5%AE%9E%E6%88%9845%E8%AE%B2/assets/9e40b7b8f0e3f81126a9171cc22e3423.png)]

图 11 引入 (city,name,age) 联合索引后,查询语句的执行计划

可以看到,Extra 字段里面多了“Using index”,表示的就是使用了覆盖索引,性能上会快很多。

当然,这里并不是说要为了每个查询能用上覆盖索引,就要把语句中涉及的字段都建上联合索引,毕竟索引还是有维护代价的。这是一个需要权衡的决定。

如何正确地显示随机消息?

我在上一篇文章,为你讲解完 order by 语句的几种执行模式后,就想到了之前一个做英语学习 App 的朋友碰到过的一个性能问题。今天这篇文章,我就从这个性能问题说起,和你说说 MySQL 中的另外一种排序需求,希望能够加深你对 MySQL 排序逻辑的理解。

这个英语学习 App 首页有一个随机显示单词的功能,也就是根据每个用户的级别有一个单词表,然后这个用户每次访问首页的时候,都会随机滚动显示三个单词。他们发现随着单词表变大,选单词这个逻辑变得越来越慢,甚至影响到了首页的打开速度。

现在,如果让你来设计这个 SQL 语句,你会怎么写呢?

内存临时表

首先,你会想到用 order by rand() 来实现这个逻辑。

mysql> select word from words order by rand() limit 3;

这个语句的意思很直白,随机排序取前 3 个。虽然这个 SQL 语句写法很简单,但执行流程却有点复杂的。

我们先用 explain 命令来看看这个语句的执行情况。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-doqjOsVK-1656514914732)(http://learn.lianglianglee.com/%E4%B8%93%E6%A0%8F/MySQL%E5%AE%9E%E6%88%9845%E8%AE%B2/assets/59a4fb0165b7ce1184e41f2d061ce350.png)]

图 1 使用 explain 命令查看语句的执行情况

Extra 字段显示 Using temporary,表示的是需要使用临时表;Using filesort,表示的是需要执行排序操作。

因此这个 Extra 的意思就是,需要临时表,并且需要在临时表上排序。

然后,我再问你一个问题,你觉得对于临时内存表的排序来说,它会选择哪一种算法呢?回顾一下上一篇文章的一个结论:对于 InnoDB 表来说,执行全字段排序会减少磁盘访问,因此会被优先选择。

我强调了“InnoDB 表”,你肯定想到了,对于内存表,回表过程只是简单地根据数据行的位置,直接访问内存得到数据,根本不会导致多访问磁盘。优化器没有了这一层顾虑,那么它会优先考虑的,就是用于排序的行越小越好了,所以,MySQL 这时就会选择 rowid 排序。

理解了这个算法选择的逻辑,我们再来看看语句的执行流程。同时,通过今天的这个例子,我们来尝试分析一下语句的扫描行数。

这条语句的执行流程是这样的:

  1. 创建一个临时表,这个临时表使用的是memory引擎,表里有两个字段,第一个字段是double类型,为了后面描述方便,记为字段R,第二个字段是varchar(64)类型,记为字段w。并且这个表没有索引。
  2. 从words表中,按主键顺序取出所有word值。对于每个word值,调用rand函数生成一个大于0小于10000的随机小数,并把这个随机小数和word分别存入临时表的r和w字段中,现在扫描行数是10000
  3. 现在临时表有10000行数据了,接下来你要在这个没有索引的内存临时表上,按照字段r排序
  4. 初始化sort_buffer。。sort_buffer 中有两个字段,一个是 double 类型,另一个是整型。
  5. 从内存临时表一行行的取出r值和位置信息,分别存入sort_buffer中的两个字段里。这个过程要对内存临时表做全表扫描,此时扫描行数增加10000,变成了20000
  6. 在sort_buffer中根据r的值进行排序。注意,这个过程没有涉及到表操作,所以不会增加扫描行数
  7. 排序完成后,取出前三个结果的微信信息,依次到内存临时表中取出word值,返回给客户端。这个过程访问了表的三行数据,总扫描行数为20003

现在,我来把完整的排序执行流程图画出来。

mysql学习笔记_第15张图片

图中的 pos 就是位置信息,你可能会觉得奇怪,这里的“位置信息”是个什么概念?在上一篇文章中,我们对 InnoDB 表排序的时候,明明用的还是 ID 字段。

这时候,我们就要回到一个基本概念:MySQL 的表是用什么方法来定位“一行数据”的。

在前面[第 4]和[第 5]篇介绍索引的文章中,有几位同学问到,如果把一个 InnoDB 表的主键删掉,是不是就没有主键,就没办法回表了?

其实不是的。如果你创建的表没有主键,或者把一个表的主键删掉了,那么 InnoDB 会自己生成一个长度为 6 字节的 rowid 来作为主键。

这也就是排序模式里面,rowid 名字的来历。实际上它表示的是:每个引擎用来唯一标识数据行的信息。

  • 对于有主键的 InnoDB 表来说,这个 rowid 就是主键 ID;
  • 对于没有主键的 InnoDB 表来说,这个 rowid 就是由系统生成的;
  • MEMORY 引擎不是索引组织表。在这个例子里面,你可以认为它就是一个数组。因此,这个 rowid 其实就是数组的下标。

到这里,我来稍微小结一下:order by rand() 使用了内存临时表,内存临时表排序的时候使用了 rowid 排序方法。

磁盘临时表

那么,是不是所有的临时表都是内存表呢?

其实不是的。tmp_table_size 这个配置限制了内存临时表的大小,默认值是 16M。如果临时表大小超过了 tmp_table_size,那么内存临时表就会转成磁盘临时表。

磁盘临时表使用的引擎默认是 InnoDB,是由参数 internal_tmp_disk_storage_engine 控制的。

当使用磁盘临时表的时候,对应的就是一个没有显式索引的 InnoDB 表的排序过程。

为了复现这个过程,我把 tmp_table_size 设置成 1024,把 sort_buffer_size 设置成 32768, 把 max_length_for_sort_data 设置成 16。

因为将 max_length_for_sort_data 设置成 16,小于 word 字段的长度定义,所以我们看到 sort_mode 里面显示的是 rowid 排序,这个是符合预期的,参与排序的是随机值 R 字段和 rowid 字段组成的行。

这时候你可能心算了一下,发现不对。R 字段存放的随机值就 8 个字节,rowid 是 6 个字节(至于为什么是 6 字节,就留给你课后思考吧),数据总行数是 10000,这样算出来就有 140000 字节,超过了 sort_buffer_size 定义的 32768 字节了。但是,number_of_tmp_files 的值居然是 0,难道不需要用临时文件吗?

这个 SQL 语句的排序确实没有用到临时文件,采用是 MySQL 5.6 版本引入的一个新的排序算法,即:优先队列排序算法。接下来,我们就看看为什么没有使用临时文件的算法,也就是归并排序算法,而是采用了优先队列排序算法。

其实,我们现在的 SQL 语句,只需要取 R 值最小的 3 个 rowid。但是,如果使用归并排序算法的话,虽然最终也能得到前 3 个值,但是这个算法结束后,已经将 10000 行数据都排好序了。

也就是说,后面的 9997 行也是有序的了。但,我们的查询并不需要这些数据是有序的。所以,想一下就明白了,这浪费了非常多的计算量。

而优先队列算法,就可以精确地只得到三个最小值,执行流程如下:

  1. 对于这 10000 个准备排序的 (R,rowid),先取前三行,构造成一个堆;

(对数据结构印象模糊的同学,可以先设想成这是一个由三个元素组成的数组)

  1. 取下一个行 (R’,rowid’),跟当前堆里面最大的 R 比较,如果 R’小于 R,把这个 (R,rowid) 从堆中去掉,换成 (R’,rowid’);
  2. 重复第 2 步,直到第 10000 个 (R’,rowid’) 完成比较。

这里我简单画了一个优先队列排序过程的示意图。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4oQhxaSk-1656514914733)(http://E%E6%88%9845%E8%AE%B2/assets/e9c29cb20bf9668deba8981e444f6897.png)]

这个流程结束后,我们构造的堆里面,就是这个 10000 行里面 R 值最小的三行。然后,依次把它们的 rowid 取出来,去临时表里面拿到 word 字段,这个过程就跟上一篇文章的 rowid 排序的过程一样了。

我们再看一下上面一篇文章的 SQL 查询语句:

select city,name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000  ;

你可能会问,这里也用到了 limit,为什么没用优先队列排序算法呢?原因是,这条 SQL 语句是 limit 1000,如果使用优先队列算法的话,需要维护的堆的大小就是 1000 行的 (name,rowid),超过了我设置的 sort_buffer_size 大小,所以只能使用归并排序算法。

总之,不论是使用哪种类型的临时表,order by rand() 这种写法都会让计算过程非常复杂,需要大量的扫描行数,因此排序过程的资源消耗也会很大。

再回到我们文章开头的问题,怎么正确地随机排序呢?

为什么sql逻辑相同,性能差异巨大

函数计算

mysql> select count(*) from tradelog where month(t_modified)=7;
mysql> select count(*) from tradelog where
    -> (t_modified >= '2016-7-1' and t_modified<'2016-8-1') or
    -> (t_modified >= '2017-7-1' and t_modified<'2017-8-1') or 
    -> (t_modified >= '2018-7-1' and t_modified<'2018-8-1');

ps.在 t_modified 字段上有索引

第一条sql对字段做了函数计算,将不会走索引,而第二条可以。

现在你已经学过了 InnoDB 的索引结构了,可以再追问一句为什么?为什么条件是 where t_modified='2018-7-1’的时候可以用上索引,而改成 where month(t_modified)=7 的时候就不行了?

下面是这个 t_modified 索引的示意图。方框上面的数字就是 month() 函数对应的值。

mysql学习笔记_第16张图片

如果你的 SQL 语句条件用的是 where t_modified='2018-7-1’的话,引擎就会按照上面绿色箭头的路线,快速定位到 t_modified='2018-7-1’需要的结果。

实际上,B+ 树提供的这个快速定位能力,来源于同一层兄弟节点的有序性。

但是,如果计算 month() 函数的话,你会看到传入 7 的时候,在树的第一层就不知道该怎么办了。

也就是说,对索引字段做函数操作,可能会破坏索引值的有序性,因此优化器就决定放弃走树搜索功能。

需要注意的是,优化器并不是要放弃使用这个索引。

在这个例子里,放弃了树搜索功能,优化器可以选择遍历主键索引,也可以选择遍历索引 t_modified,优化器对比索引大小后发现,索引 t_modified 更小,遍历这个索引比遍历主键索引来得更快。因此最终还是会选择索引 t_modified。

由于加了 month() 函数操作,MySQL 无法再使用索引快速定位功能,而只能使用全索引扫描

隐式类型转换

我们一起看一下这条 SQL 语句:

mysql> select * from tradelog where tradeid=110717;

交易编号 tradeid 这个字段上,本来就有索引,但是 explain 的结果却显示,这条语句需要走全表扫描。你可能也发现了,tradeid 的字段类型是 varchar(32),而输入的参数却是整型,所以需要做类型转换。

那么,现在这里就有两个问题:

  1. 数据类型转换的规则是什么?
  2. 为什么有数据类型转换,就需要走全索引扫描?

先来看第一个问题,你可能会说,数据库里面类型这么多,这种数据类型转换规则更多,我记不住,应该怎么办呢?

这里有一个简单的方法,看 select “10” > 9 的结果:

  1. 如果规则是“将字符串转成数字”,那么就是做数字比较,结果应该是 1;
  2. 如果规则是“将数字转成字符串”,那么就是做字符串比较,结果应该是 0。

验证结果如图 3 所示。

mysql学习笔记_第17张图片

图 3 MySQL 中字符串和数字转换的效果示意图

从图中可知,select “10” > 9 返回的是 1,所以你就能确认 MySQL 里的转换规则了:在 MySQL 中,字符串和数字做比较的话,是将字符串转换成数字。

这时,你再看这个全表扫描的语句:

mysql> select * from tradelog where tradeid=110717;
对于优化器来说,这个语句相当于:
mysql> select * from tradelog where  CAST(tradid AS signed int) = 110717;

也就是说,这条语句触发了我们上面说到的规则:对索引字段做函数操作,优化器会放弃走树搜索功能。

隐式字符编码转换

如果你去问 DBA 同学,他们可能会告诉你,因为这两个表的字符集不同,一个是 utf8,一个是 utf8mb4,所以做表连接查询的时候用不上关联字段的索引。这个回答,也是通常你搜索这个问题时会得到的答案。

但是你应该再追问一下,为什么字符集不同就用不上索引呢?

mysql> select * from trade_detail where tradeid=$L2.tradeid.value; 

其中,$L2.tradeid.value 的字符集是 utf8mb4。

参照前面的两个例子,你肯定就想到了,字符集 utf8mb4 是 utf8 的超集,所以当这两个类型的字符串在做比较的时候,MySQL 内部的操作是,先把 utf8 字符串转成 utf8mb4 字符集,再做比较。

这个设定很好理解,utf8mb4 是 utf8 的超集。类似地,在程序设计语言里面,做自动类型转换的时候,为了避免数据在转换过程中由于截断导致数据错误,也都是“按数据长度增加的方向”进行转换的。

因此, 在执行上面这个语句的时候,需要将被驱动数据表里的字段一个个地转换成 utf8mb4,再跟 L2 做比较。

也就是说,实际上这个语句等同于下面这个写法:

select * from trade_detail  where CONVERT(traideid USING utf8mb4)=$L2.tradeid.value; 

CONVERT() 函数,在这里的意思是把输入的字符串转成 utf8mb4 字符集。

这就再次触发了我们上面说到的原则:对索引字段做函数操作,优化器会放弃走树搜索功能。

到这里,你终于明确了,字符集不同只是条件之一,连接过程中要求在被驱动表的索引字段上加函数操作,是直接导致对被驱动表做全表扫描的原因。

小结

举了三个例子,其实是在说同一件事儿,即:对索引字段做函数操作,可能会破坏索引值的有序性,因此优化器就决定放弃走树搜索功能。

第二个例子是隐式类型转换,第三个例子是隐式字符编码转换,它们都跟第一个例子一样,因为要求在索引字段上做函数操作而导致了全索引扫描。

MySQL 的优化器确实有“偷懒”的嫌疑,即使简单地把 where id+1=1000 改写成 where id=1000-1 就能够用上索引快速查找,也不会主动做这个语句重写。

因此,每次你的业务代码升级时,把可能出现的、新的 SQL 语句 explain 一下,是一个很好的习惯。

为什么我只查一行的语句,也执行这么慢?

mysql> CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `c` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

第一类:查询长时间不返回

在表 t 执行下面的 SQL 语句:

mysql> select * from t where id=1;

查询结果长时间不返回。

img

图 1 查询长时间不返回

一般碰到这种情况的话,大概率是表 t 被锁住了。接下来分析原因的时候,一般都是首先执行一下 show processlist 命令,看看当前语句处于什么状态。

然后我们再针对每种状态,去分析它们产生的原因、如何复现,以及如何处理。

等 MDL 锁

如图 2 所示,就是使用 show processlist 命令查看 Waiting for table metadata lock 的示意图。

mysql学习笔记_第18张图片

图 2 Waiting for table metadata lock 状态示意图

出现这个状态表示的是,现在有一个线程正在表 t 上请求或者持有 MDL 写锁,把 select 语句堵住了。

这类问题的处理方式,就是找到谁持有 MDL 写锁,然后把它 kill 掉。

但是,由于在 show processlist 的结果里面,session A 的 Command 列是“Sleep”,导致查找起来很不方便。不过有了 performance_schema 和 sys 系统库以后,就方便多了。(MySQL 启动时需要设置 performance_schema=on,相比于设置为 off 会有 10% 左右的性能损失)

通过查询 sys.schema_table_lock_waits 这张表,我们就可以直接找出造成阻塞的 process id,把这个连接用 kill 命令断开即可。

mysql学习笔记_第19张图片

等 flush

我在表 t 上,执行下面的 SQL 语句:

mysql> select * from information_schema.processlist where id=1;

我查出来这个线程的状态是 Waiting for table flush,你可以设想一下这是什么原因。img

复现步骤

mysql学习笔记_第20张图片

Waiting for table flush 的复现步骤

在 session A 中,我故意每行都调用一次 sleep(1),这样这个语句默认要执行 10 万秒,在这期间表 t 一直是被 session A“打开”着。然后,session B 的 flush tables t 命令再要去关闭表 t,就需要等 session A 的查询结束。这样,session C 要再次查询的话,就会被 flush 命令堵住了。

图 7 是这个复现步骤的 show processlist 结果。这个例子的排查也很简单,你看到这个 show processlist 的结果,肯定就知道应该怎么做了。

mysql学习笔记_第21张图片

等行锁

第二类:查询慢

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KI0GKgBe-1656514914738)(http://learn.lianglianglee.com/%E4%B8%93%E6%A0%8F/MySQL%E5%AE%9E%E6%88%9845%E8%AE%B2/assets/84667a3449dc846e393142600ee7a2ff.png)]

你可能感兴趣的:(数据库)