傅安安

MySql实战

第1讲基础架构：一条SQL查询语句是如何执行的

Server层，它主要做的是MySQL功能层面的事情；引擎层，负责存储相关的具体事宜。

连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。

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

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。不建议使用

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

第2讲日志系统：一条SQL更新语句是如何执行的

redo log（重做日志）和 binlog（归档日志）

redo log（innoDB 特有）

而粉板和账本配合的整个过程，其实就是MySQL里经常说到的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，也就是先写粉板，等不忙的时候再写账本。

具体来说，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（粉板）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，这就像打烊以后掌柜做的事

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。

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（server 层）

Server层也有自己的日志，称为binlog（归档日志）

三点不同：

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。

update T set c=c+1 where ID=2；执行过程如下（redolog 两阶段提交）：

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。
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。
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。
执行器生成这个操作的binlog，并把binlog写入磁盘。
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

两阶段提交

两阶段提交是为了让redolog和binglog保持逻辑一致。

数据恢复过程：

找到最近的一次全量备份
从备份的时间点开始，将备份的binlog依次取出来，重放到指定时刻

为什么要两阶段提交，反证法：

先写redo log后写binlog。假设在redo log写完，binlog还没有写完的时候，MySQL进程异常重启。由于我们前面说过的，redo log写完之后，系统即使崩溃，仍然能够把数据恢复回来，所以恢复后这一行c的值是1。但是由于binlog没写完就crash了，这时候binlog里面就没有记录这个语句。因此，之后备份日志的时候，存起来的binlog里面就没有这条语句。然后你会发现，如果需要用这个binlog来恢复临时库的话，由于这个语句的binlog丢失，这个临时库就会少了这一次更新，恢复出来的这一行c的值就是0，与原库的值不同。
先写binlog后写redo log。如果在binlog写完之后crash，由于redo log还没写，崩溃恢复以后这个事务无效，所以这一行c的值是0。但是binlog里面已经记录了“把c从0改成1”这个日志。所以，在之后用binlog来恢复的时候就多了一个事务出来，恢复出来的这一行c的值就是1，与原库的值不同。

第3讲事务隔离: 为什么你改了我还看不见

1、事务的特性：原子性、一致性、隔离性、持久性

2、多事务同时执行的时候，可能会出现的问题：脏读、不可重复读、幻读

3、事务隔离级别：读未提交、读提交、可重复读、串行化

4、不同事务隔离级别的区别：

读未提交：一个事务还未提交，它所做的变更就可以被别的事务看到

读提交：一个事务提交之后，它所做的变更才可以被别的事务看到

可重复读：一个事务执行过程中看到的数据是一致的。未提交的更改对其他事务是不可见的

串行化：对应一个记录会加读写锁，出现冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成才能继续执行

在实现上，数据库里面会创建一个视图，访问的时候以视图的逻辑结果为准。在“可重复读”隔离级别下，这个视图是在事务启动时创建的，整个事务存在期间都用这个视图。在“读提交”隔离级别下，这个视图是在每个SQL语句开始执行的时候创建的。这里需要注意的是，“读未提交”隔离级别下直接返回记录上的最新值，没有视图概念；而“串行化”隔离级别下直接用加锁的方式来避免并行访问

5、配置方法：启动参数transaction-isolation

6、事务隔离的实现：每条记录在更新的时候都会同时记录一条回滚操作。同一条记录在系统中可以存在多个版本，这就是数据库的多版本并发控制（MVCC）。

7、回滚日志什么时候删除？系统会判断当没有事务需要用到这些回滚日志的时候，回滚日志会被删除。

8、什么时候不需要了？当系统里么有比这个回滚日志更早的read-view的时候。

9、为什么尽量不要使用长事务。长事务意味着系统里面会存在很老的事务视图，在这个事务提交之前，回滚记录都要保留，这会导致大量占用存储空间。除此之外，长事务还占用锁资源，可能会拖垮库。

10、事务启动方式：一、显式启动事务语句，begin或者start transaction,提交commit，回滚rollback；二、set autocommit=0，该命令会把这个线程的自动提交关掉。这样只要执行一个select语句，事务就启动，并不会自动提交，直到主动执行commit或rollback或断开连接。

11、建议使用方法一，如果考虑多一次交互问题，可以使用commit work and chain语法。在autocommit=1的情况下用begin显式启动事务，如果执行commit则提交事务。如果执行commit work and chain则提交事务并自动启动下一个事务。

第4讲索引–上

1.索引的作用：提高数据查询效率

2.常见索引模型：哈希表、有序数组、搜索树

3.哈希表：键 - 值(key - value)。

4.哈希思路：把值放在数组里，用一个哈希函数把key换算成一个确定的位置，然后把value放在数组的这个位置

5.哈希冲突的处理办法：链表

6.哈希表适用场景：只有等值查询的场景

7.有序数组：按顺序存储。查询用二分法就可以快速查询，时间复杂度是：O(log(N))

8.有序数组查询效率高，更新效率低

9.有序数组的适用场景：静态存储引擎。

10.二叉搜索树：每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子

11.二叉搜索树：查询时间复杂度O(log(N))，更新时间复杂度O(log(N))

12.数据库存储大多不适用二叉树，因为树高过高，会适用N叉树

13.InnoDB中的索引模型：B+Tree

14.索引类型：主键索引、非主键索引

主键索引的叶子节点存的是整行的数据(聚簇索引)，非主键索引的叶子节点内容是主键的值(二级索引)

15.主键索引和普通索引的区别：主键索引只要搜索ID这个B+Tree即可拿到数据。普通索引先搜索索引拿到主键值，再到主键索引树搜索一次(回表)

16.一个数据页满了，按照B+Tree算法，新增加一个数据页，叫做页分裂，会导致性能下降。空间利用率降低大概50%。当相邻的两个数据页利用率很低的时候会做数据页合并，合并的过程是分裂过程的逆过程。

17.从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择。

第5讲索引–下

回表：回到主键索引树搜索的过程，称为回表

覆盖索引：某索引已经覆盖了查询需求，称为覆盖索引

最左前缀原则：B+Tree这种索引结构，可以利用索引的"最左前缀"来定位记录，只要满足最左前缀，就可以利用索引来加速检索。

最左前缀可以是联合索引的最左N个字段，也可以是字符串索引的最左M个字符

第一原则是：如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。

索引下推：在MySQL5.6之前，只能从根据最左前缀查询到ID开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再对比字段值。

MySQL5.6引入索引下推优化，可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。

第6讲全局锁和表锁：给表加个字段怎么有这么多阻碍

根据加锁范围：MySQL里面的锁可以分为：全局锁、表级锁、行级锁

一、全局锁：

对整个数据库实例加锁。

MySQL提供加全局读锁的方法：Flush tables with read lock(FTWRL)

这个命令可以使整个库处于只读状态。使用该命令之后，数据更新语句、数据定义语句和更新类事务的提交语句等操作都会被阻塞。

使用场景：全库逻辑备份。

风险：

1.如果在主库备份，在备份期间不能更新，业务停摆

2.如果在从库备份，备份期间不能执行主库同步的binlog，导致主从延迟

官方自带的逻辑备份工具mysqldump，当mysqldump使用参数–single-transaction的时候，会启动一个事务，确保拿到一致性视图。而由于MVCC的支持，这个过程中数据是可以正常更新的。一致性读是好，但是前提是引擎要支持这个隔离级别。

如果要全库只读，为什么不使用set global readonly=true的方式？

1.在有些系统中，readonly的值会被用来做其他逻辑，比如判断主备库。所以修改global变量的方式影响太大。

2.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。

二、表级锁

MySQL里面表级锁有两种，一种是表锁，一种是元数据锁(meta data lock,MDL)

表锁的语法是:lock tables … read/write

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。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。

对于InnoDB这种支持行锁的引擎，一般不使用lock tables命令来控制并发，毕竟锁住整个表的影响面还是太大。

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：保证读写的正确性。

在对一个表做增删改查操作的时候，加MDL读锁；当要对表做结构变更操作的时候，加MDL写锁。

读锁之间不互斥。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。

MDL 会直到事务提交才会释放，在做表结构变更的时候，一定要小心不要导致锁住线上查询和更新

第7讲行锁功过：怎么减少行锁对性能的影响

两阶段锁

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。因此如果你的事务中需要锁多个行，要把最可能造成锁冲突、最可能影响并发度的锁尽量往后放。

当并发系统中不同线程出现循环资源依赖，涉及的线程都在等待别的线程释放资源时，就会导致这几个线程都进入无限等待的状态，称为死锁

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。

怎么解决由这种热点行更新导致的性能问题呢？问题的症结在于，死锁检测要耗费大量的CPU资源。

**一种头痛医头的方法，就是如果你能确保这个业务一定不会出现死锁，可以临时把死锁检测关掉。**但是这种操作本身带有一定的风险，因为业务设计的时候一般不会把死锁当做一个严重错误，毕竟出现死锁了，就回滚，然后通过业务重试一般就没问题了，这是业务无损的。而关掉死锁检测意味着可能会出现大量的超时，这是业务有损的。

**另一个思路是控制并发度。**通过控制并发，降低死锁检测性能消耗。这个并发控制要做在数据库服务端。如果你有中间件，可以考虑在中间件实现；

通过将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突。

第8讲事务到底是隔离的还是不隔离的

MySql视图

在MySQL里，有两个“视图”的概念：

一个是view。它是一个用查询语句定义的虚拟表，在调用的时候执行查询语句并生成结果。创建视图的语法是create view … ，而它的查询方法与表一样。
另一个是InnoDB在实现MVCC时用到的一致性读视图，即consistent read view，用于支持RC（Read Committed，读提交）和RR（Repeatable Read，可重复读）隔离级别的实现。

视图没有物理结构，作用是事务执行期间用来定义“我能看到什么数据”。

MVCC中快照是如何实现的？

InnoDB里面每个事务有一个唯一的事务ID，叫作transaction id。它是在事务开始的时候向InnoDB的事务系统申请的，是按申请顺序严格递增的。而每行数据也都是有多个版本的。每次事务更新数据的时候，都会生成一个新的数据版本，并且把transaction id赋值给这个数据版本的事务ID，记为row trx_id。同时，旧的数据版本要保留，并且在新的数据版本中，能够有信息可以直接拿到它。

也就是说，数据表中的一行记录，其实可能有多个版本(row)，每个版本有自己的row trx_id。

三个虚线箭头，就是undo log；而V1、V2、V3并不是物理上真实存在的，而是每次需要的时候根据当前版本和undo log计算出来的

如何定义快照：

InnoDB为每个事务构造了一个数组，用来保存这个事务启动瞬间，当前正在“活跃”的所有事务ID。“活跃”指的就是，启动了但还没提交。

数组里面事务ID的最小值记为低水位，当前系统里面已经创建过的事务ID的最大值加1记为高水位。

这个视图数组和高低水位，就组成了当前事务的一致性视图（read-view）。

而数据版本的可见性规则，就是基于数据的row trx_id和这个一致性视图的对比结果得到的。

这个视图数组把所有的row trx_id 分成了几种不同的情况

这样，对于当前事务的启动瞬间来说，一个数据版本的row trx_id，有以下几种可能：

如果落在绿色部分，表示这个版本是已提交的事务或者是当前事务自己生成的，这个数据是可见的；
如果落在红色部分，表示这个版本是由将来启动的事务生成的，是肯定不可见的；
如果落在黄色部分，那就包括两种情况a. 若 row trx_id在数组中，表示这个版本是由还没提交的事务生成的，不可见；b. 若 row trx_id不在数组中，表示这个版本是已经提交了的事务生成的，可见。

InnoDB利用了“所有数据都有多个版本”的这个特性（MVCC），实现了“秒级创建快照”的能力。

更新逻辑

更新数据都是先读后写的，而这个读，只能读当前的值，称为“当前读”（current read）。

当前读必须要读最新版本，而且必须加锁，如果锁不可获得，需要等待（区别于读提交隔离级别）

其实，除了update语句外，select语句如果加锁（共享锁或互斥锁），也是当前读

一致性读、当前读和行锁：可重复读的核心就是一致性读（consistent read）；而事务更新数据的时候，只能用当前读。如果当前的记录的行锁被其他事务占用的话，就需要进入锁等待。

读提交的逻辑和可重复读的逻辑类似，它们最主要的区别是：

在可重复读隔离级别下，只需要在事务开始的时候创建一致性视图，之后事务里的其他查询都共用这个一致性视图；
在读提交隔离级别下，每一个语句执行前都会重新算出一个新的视图。

第9讲普通索引和唯一索引，应该怎么选择

选择普通索引还是唯一索引？

对于查询过程来说：

a、普通索引，查到满足条件的第一个记录后，继续查找下一个记录，直到第一个不满足条件的记录

b、唯一索引，由于索引唯一性，查到第一个满足条件的记录后，停止检索

但是，两者的性能差距微乎其微。因为InnoDB根据数据页来读写的。

对于更新过程来说：

概念：change buffer

当需要更新一个数据页，如果数据页在内存中就直接更新，如果不在内存中，在不影响数据一致性的前提下，InnoDB会将这些更新操作缓存在change buffer中。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中的与这个页有关的操作(merge后查询)。

change buffer是可以持久化的数据。在内存中有拷贝，也会被写入到磁盘上

merge:将change buffer中的操作应用到原数据页上，得到最新结果的过程，称为merge

访问这个数据页会触发merge，系统有后台线程定期merge，在数据库正常关闭的过程中，也会执行merge

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。

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不使用change buffer

change buffer用的是buffer pool里的内存，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%。

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很明显。change buffer使用场景

在一个数据页做merge之前，change buffer记录的变更越多，收益就越大。

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。索引的选择和实践：

尽可能使用普通索引。

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

例子：insert into t(id,k) values(id1,k1),(id2,k2);

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。

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）：

Page 1在内存中，直接更新内存；
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
将上述两个动作记入redo log中（图中3和4）。

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。

第10讲 MySQL为什么有时候会选错索引

优化器的逻辑

在数据库里面，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的CPU资源越少。

当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序、是否回表等因素进行综合判断。

MySQL在真正开始执行语句之前，并不能精确地知道满足这个条件的记录有多少条，而只能根据统计信息来估算记录数。

这个统计信息就是索引的“区分度”。显然，一个索引上不同的值越多，这个索引的区分度就越好。而一个索引上不同的值的个数，我们称之为“基数”（cardinality）。也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。

**MySQL是怎样得到索引的基数的呢？**这里，我给你简单介绍一下MySQL采样统计的方法。

采样统计的时候，InnoDB默认会选择N个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。

而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。所以，当变更的数据行数超过1/M的时候，会自动触发重新做一次索引统计。

在MySQL中，有两种存储索引统计的方式，可以通过设置参数innodb_stats_persistent的值来选择：

设置为on的时候，表示统计信息会持久化存储。这时，默认的N是20，M是10。
设置为off的时候，表示统计信息只存储在内存中。这时，默认的N是8，M是16。

由于是采样统计，所以不管N是20还是8，这个基数都是很容易不准的。

统计信息不准确：analyze table t 命令，可以用来重新统计索引信息。

其他异常情况纠正索引的方法：

第一种方法：采用force index强行选择一个索引

第二种方法就是，我们可以考虑修改语句，引导MySQL使用我们期望的索引

第三种方法是，在有些场景下，我们可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择，或删掉误用的索引

第11讲怎么给字符串字段加索引

直接创建完整索引，这样可能比较占用空间；

使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本。

在建立索引时关注的是区分度，区分度越高越好。可以通过统计索引上有多少个不同的值来判断要使用多长的前缀：

select count(distinct email) as L from SUser;

select count(distinct left(email,4)）as L4,

count(distinct left(email,5)）as L5,

count(distinct left(email,6)）as L6,

count(distinct left(email,7)）as L7, from SUser;

使用前缀索引就用不上覆盖索引对查询性能的优化了，这也是你在选择是否使用前缀索引时需要考虑的一个因素。

遇到前缀的区分度不够好的情况时，其他方式：

第一种方式是使用倒序存储
第二种方式是使用hash字段

第12讲为什么我的MySQL会“抖”一下

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”。

MySQL偶尔“抖”一下的那个瞬间，可能就是在刷脏页（flush）。

什么情况会引发数据库的flush过程呢？

InnoDB的redo log写满了。这时候系统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。
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。
MySQL认为系统“空闲”的时候；
MySQL正常关闭

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：

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；
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。

InnoDB刷脏页的控制策略

正确设置innodb_io_capacity参数，告诉InnoDB你的磁盘能力，建议设置成磁盘的IOPS。

InnoDB的刷盘速度就是要参考这两个因素：一个是脏页比例，一个是redo log写盘速度。参数innodb_max_dirty_pages_pct是脏页比例上限，默认值是75%。

InnoDB会根据当前的脏页比例（假设为M），算出一个范围在0到100之间的数字（F1(M)）。

InnoDB每次写入的日志都有一个序号，当前写入的序号跟checkpoint对应的序号之间的差值，我们假设为N。InnoDB会根据这个N算出一个范围在0到100之间的数字，这个计算公式可以记为F2(N)。N越大，算出来的值越大。

根据上述算得的F1(M)和F2(N)两个值，取其中较大的值记为R，之后引擎就可以按照innodb_io_capacity定义的能力乘以R%来控制刷脏页的速度。

所以，无论是你的查询语句在需要内存的时候可能要求淘汰一个脏页，还是由于刷脏页的逻辑会占用IO资源并可能影响到了你的更新语句，都可能是造成你从业务端感知到MySQL“抖”了一下的原因

而MySQL中的一个机制，可能让你的查询会更慢：在准备刷一个脏页的时候，如果这个数据页旁边的数据页刚好是脏页，就会把这个“邻居”也带着一起刷掉；而且这个把“邻居”拖下水的逻辑还可以继续蔓延，也就是对于每个邻居数据页，如果跟它相邻的数据页也还是脏页的话，也会被放到一起刷。

在InnoDB中，innodb_flush_neighbors 参数就是用来控制这个行为的，值为1的时候会有上述的“连坐”机制，值为0时表示不找邻居，自己刷自己的。

第13讲为什么表数据删掉一半，表文件大小不变

删掉某个记录，InnoDB引擎只会把这个记录标记为删除。后面如果有key保存到该位置则可以复用。

如果整页都删除了，可以复用到任何位置

delete命令其实只是把记录的位置，或者数据页标记为了“可复用”，但磁盘文件的大小是不会变。这些可以复用，而没有被使用的空间，看起来就像是“空洞”。

也就是说，经过大量增删改的表，都是可能是存在空洞的。所以，如果能够把这些空洞去掉，就能达到收缩表空间的目的。

而重建表，就可以达到这样的目的

alter table A engine=InnoDB命令来重建表。在整个DDL过程中，源表中不能有更新，否则会有数据丢失。也就是说，这个DDL不是Online的。原表A中的数据导出来的存放位置叫作tmp_table。这是一个临时表，是在server层创建的。

MySQL 5.6版本开始引入的Online DDL，对这个操作流程做了优化。

Online DDL之后，重建表的流程：

建立一个临时文件，扫描表A主键的所有数据页；
用数据页中表A的记录生成B+树，存储到临时文件中；
生成临时文件的过程中，将所有对A的操作记录在一个日志文件（row log）中
临时文件生成后，将日志文件中的操作应用到临时文件，得到一个逻辑数据上与表A相同的数据文件
用临时文件替换表A的数据文件。

原表重建出来的数据是放在“tmp_file”里的，这个临时文件是InnoDB在内部创建出来的。整个DDL过程都在InnoDB内部完成。对于server层来说，没有把数据挪动到临时表，是一个“原地”操作，这就是“inplace”名称的来源。

如果说这两个逻辑之间的关系是什么的话，可以概括为：

DDL过程如果是Online的，就一定是inplace的；
反过来未必，也就是说inplace的DDL，有可能不是Online的。截止到MySQL 8.0，添加全文索引（FULLTEXT index）和空间索引(SPATIAL index)就属于这种情况。

第14讲 count(*)这么慢，我该怎么办

在不同的MySQL引擎中，count(*)有不同的实现方式。

MyISAM引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行count(*)的时候会直接返回这个数，效率很高；
而InnoDB引擎就麻烦了，它执行count(*)的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。

为什么InnoDB不跟MyISAM一样，也把数字存起来呢？

这是因为即使是在同一个时刻的多个查询，由于多版本并发控制（MVCC）的原因，InnoDB表“应该返回多少行”也是不确定的。

可见的行才能够用于计算“基于这个查询”的表的总行数。

优化：InnoDB是索引组织表，主键索引树的叶子节点是数据，而普通索引树的叶子节点是主键值。所以，普通索引树比主键索引树小很多。对于count(*)这样的操作，遍历哪个索引树得到的结果逻辑上都是一样的。因此，MySQL优化器会找到最小的那棵树来遍历。

show table status命令虽然返回行数很快，但是不准确

如果要频繁获取行数，可以自己计数：

用缓存系统保存计数，如redis，有一致性问题
在数据库保存计数，使用事务解决一致性问题

count(*)、count(主键id)和count(1) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为NULL的总个数。

count(字段))，所以我建议你，尽量使用count()。

分析性能差别的时候，你可以记住这么几个原则：

server层要什么就给什么；
InnoDB只给必要的值；
现在的优化器只优化了count(*)的语义为“取行数”，其他“显而易见”的优化并没有做。

第15讲日志和索引相关问题答疑

在两阶段提交的不同瞬间，MySQL如果发生异常重启，是怎么保证数据完整性的？

在不用时间点crash：

写入redo log 处于prepare阶段之后、写binlog之前，发生了崩溃（crash），由于此时binlog还没写，redo log也还没提交，所以崩溃恢复的时候，这个事务会回滚
binlog写完，redo log还没commit前发生crash，属于下面的情况2(a).

崩溃恢复时的判断规则：

如果redo log里面的事务是完整的，也就是已经有了commit标识，则直接提交；
如果redo log里面的事务只有完整的prepare，则判断对应的事务binlog是否存在并完整：a. 如果是，则提交事务（保证redolog和binlog的一致性）b. 否则，回滚事务。

MySQL怎么知道binlog是完整的?

一个事务的binlog是有完整格式的：

statement格式的binlog，最后会有COMMIT；
row格式的binlog，最后会有一个XID event。

在MySQL 5.6.2版本以后，还引入了binlog-checksum参数，用来验证binlog内容的正确性

redo log 和 binlog是怎么关联起来的?

回答：它们有一个共同的数据字段，叫XID。崩溃恢复的时候，会按顺序扫描redo log：

如果碰到既有prepare、又有commit的redo log，就直接提交；
如果碰到只有parepare、而没有commit的redo log，就拿着XID去binlog找对应的事务。

为什么还要两阶段提交？干脆先redo log写完，再写binlog；崩溃恢复的时候，必须得两个日志都完整才可以。是不是一样的逻辑？

事务的持久性：对于InnoDB引擎来说，如果redo log提交完成了，事务就不能回滚（如果这还允许回滚，就可能覆盖掉别的事务的更新）。而如果redo log直接提交，然后binlog写入的时候失败，InnoDB又回滚不了，数据和binlog日志又不一致了。

两阶段提交就是为了给所有人一个机会，当每个人都说“我ok”的时候，再一起提交。

只用binlog来支持崩溃恢复，又能支持归档，不就可以了？

binlog没有崩溃恢复的能力

只用redo log，不要binlog？

如果只从崩溃恢复的角度来讲是可以的。你可以把binlog关掉，这样就没有两阶段提交了，但系统依然是crash-safe的。

但是，如果你了解一下业界各个公司的使用场景的话，就会发现在正式的生产库上，binlog都是开着的。因为binlog有着redo log无法替代的功能。

一个是归档。redo log是循环写，写到末尾是要回到开头继续写的。这样历史日志没法保留，redo log也就起不到归档的作用。

一个就是MySQL系统依赖于binlog。binlog作为MySQL一开始就有的功能，被用在了很多地方。其中，MySQL系统高可用的基础，就是binlog复制。

还有很多公司有异构系统（比如一些数据分析系统），这些系统就靠消费MySQL的binlog来更新自己的数据。关掉binlog的话，这些下游系统就没法输入了。

redo log buffer是什么？是先修改内存，还是先写redo log文件？

这个事务要往两个表中插入记录，插入数据的过程中，生成的日志都得先保存起来，但又不能在还没commit的时候就直接写到redo log文件里。所以，redo log buffer就是一块内存，用来先存redo日志的。也就是说，在执行第一个insert的时候，数据的内存被修改了，redo log buffer也写入了日志。但是，真正把日志写到redo log文件（文件名是 ib_logfile+数字），是在执行commit语句的时候做的。

第16讲 “orderby”是怎么工作的

CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `city` varchar(16) NOT NULL,
  `name` varchar(16) NOT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  `addr` varchar(128) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `city` (`city`)
) ENGINE=InnoDB;

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

全字段排序

Extra这个字段中的“Using filesort”表示的就是需要排序，MySQL会给每个线程分配一块内存用于排序，称为sort_buffer。

这个语句执行流程如下所示：

初始化sort_buffer，确定放入name、city、age这三个字段；
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；
到主键id索引取出整行，取name、city、age三个字段的值，存入sort_buffer中；
从索引city取下一个记录的主键id；
重复步骤3、4直到city的值不满足查询条件为止，对应的主键id也就是图中的ID_Y；
对sort_buffer中的数据按照字段name做快速排序；
按照排序结果取前1000行返回给客户端。

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(归并排序，会有多个临时文件 number_of_tmp_files)，这取决于排序所需的内存和参数sort_buffer_size。

rowid排序

全字段排序算法有一个问题，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

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。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。

执行流程就变成如下所示的样子：

初始化sort_buffer，确定放入两个字段，即name和id；
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；
到主键id索引取出整行，取name、id这两个字段，存入sort_buffer中；
从索引city取下一个记录的主键id；
重复步骤3、4直到不满足city='杭州’条件为止，也就是图中的ID_Y；
对sort_buffer中的数据按照字段name进行排序；
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。

最后的“结果集”是一个逻辑概念，实际上MySQL服务端从排序后的sort_buffer中依次取出id，然后到原表查到city、name和age这三个字段的结果，不需要在服务端再耗费内存存储结果，是直接返回给客户端的

全字段排序 VS rowid排序

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。

创建一个city和name的联合索引

这样整个查询过程的流程就变成了：

从索引(city,name)找到第一个满足city='杭州’条件的主键id；
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；
从索引(city,name)取下一个记录主键id；
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。

创建一个city、name和age的联合索引

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；
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；
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。

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。

第17讲如何正确地显示随机消息

从一个单词表中随机选出三个单词：

CREATE TABLE `words` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `word` varchar(64) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

内存临时表: 随机排序取前3个

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

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。

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少越好了，所以，MySQL这时就会选择rowid排序。

这条语句的执行流程是这样的：

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，这个表没有建索引。
从words表中，按主键顺序取出所有的word值。对于每一个word值，调用rand()函数生成一个大于0小于1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，到此，扫描行数是10000。
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。
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。
从内存临时表中一行一行地取出R值和位置信息（后面解释这里为什么是“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。
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。
排序完成后，取出前三个结果的位置信息，依次到内存临时表中取出word值，返回给客户端。这个过程中，访问了表的三行数据，总扫描行数变成了20003。

rowid是每个引擎用来唯一标识数据行的信息（位置信息）：

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。

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

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。

tmp_table_size设置成1024，sort_buffer_size设置成 32768；

将max_length_for_sort_data设置成16，小于word字段的长度定义，所以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。

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

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。

随机排序方法

可以用下面这个流程:

取得整个表的行数，并记为C。
取得 Y = floor(C * rand())。 floor函数在这里的作用，就是取整数部分。
再用limit Y,1 取得一行。

MySQL处理limit Y,1 的做法就是按顺序一个一个地读出来，丢掉前Y个，然后把下一个记录作为返回结果，因此这一步需要扫描Y+1行。再加上，第一步扫描的C行，总共需要扫描C+Y+1行，执行代价比随机算法1的代价要高。

当然，随机算法2跟直接order by rand()比起来，执行代价还是小很多的。

select count(*) into @C from t;
set @Y1 = floor(@C * rand());
set @Y2 = floor(@C * rand());
set @Y3 = floor(@C * rand());
select * from t limit @Y1，1； //在应用代码里面取Y1、Y2、Y3值，拼出SQL后执行
select * from t limit @Y2，1；
select * from t limit @Y3，1；

第18讲为什么这些SQL语句逻辑相同，性能却差异巨大

案例一：条件字段函数操作

交易记录表tradelog包含交易流水号（tradeid）、交易员id（operator）、交易时间（t_modified）等字段

CREATE TABLE `tradelog` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `tradeid` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `operator` int(11) DEFAULT NULL,
  `t_modified` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `tradeid` (`tradeid`),
  KEY `t_modified` (`t_modified`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

select count(*) from tradelog where month(t_modified)=7;

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。

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。

案例二：隐式类型转换

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。

在MySQL中，字符串和数字做比较的话，是将字符串转换成数字

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

案例三：隐式字符编码转换

CREATE TABLE `trade_detail` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `tradeid` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `trade_step` int(11) DEFAULT NULL, /*操作步骤*/
  `step_info` varchar(32) DEFAULT NULL, /*步骤信息*/
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `tradeid` (`tradeid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

select d.* from tradelog l, trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and l.id=2; /*语句Q1*/

explain 结果：

第一行显示优化器会先在交易记录表tradelog上查到id=2的行，这个步骤用上了主键索引，rows=1表示只扫描一行；
第二行key=NULL，表示没有用上交易详情表trade_detail上的tradeid索引，进行了全表扫描。

在这个执行计划里，是从tradelog表中取tradeid字段，再去trade_detail表里查询匹配字段。因此，我们把tradelog称为驱动表，把trade_detail称为被驱动表，把tradeid称为关联字段。

执行流程：

第1步，是根据id在tradelog表里找到L2这一行；
第2步，是从L2中取出tradeid字段的值；
第3步，是根据tradeid值到trade_detail表中查找条件匹配的行。explain的结果里面第二行的key=NULL表示的就是，这个过程是通过遍历主键索引的方式，一个一个地判断tradeid的值是否匹配。

问题是出在执行步骤的第3步，如果单独把这一步改成SQL语句的话，那就是：

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

其中，$L2.tradeid.value的字符集是utf8mb4。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。

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;

对索引字段做函数操作，优化器会放弃走树搜索功能

优化：

比较常见的优化方法是，把trade_detail表上的tradeid字段的字符集也改成utf8mb4，这样就没有字符集转换的问题了。

alter table trade_detail modify tradeid varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 default null;

如果能够修改字段的字符集的话，是最好不过了。但如果数据量比较大，或者业务上暂时不能做这个DDL的话，那就只能采用修改SQL语句的方法了。

mysql> select d.* from tradelog l , trade_detail d where d.tradeid=CONVERT(l.tradeid USING utf8) and l.id=2;

主动把 l.tradeid转成utf8，就避免了被驱动表上的字符编码转换，从explain结果可以看到，这次索引走对了。

总结：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19讲为什么我只查一行的语句，也执行这么慢

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

一般碰到这种情况的话，大概率是表t被锁住了

select * from t where id=1;

等MDL锁

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。

flush

有一个flush tables命令被别的语句堵住了，然后它又堵住了我们的select语句。

等行锁

select * from t where id=1 lock in share mode;

由于访问id=1这个记录时要加读锁，如果这时候已经有一个事务在这行记录上持有一个写锁，我们的select语句就会被堵住。

第二类：查询慢

select * from t where c=50000 limit 1;

由于字段c上没有索引，这个语句只能走id主键顺序扫描，因此需要扫描5万行。

一致性读导致需要应用太多undo log

第20讲幻读是什么，幻读有什么问题

前提：可重复读隔离级别

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

insert into t values(0,0,0),(5,5,5),
(10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,25);

幻读指的是一个事务在前后两次查询同一个范围的时候，后一次查询看到了前一次查询没有看到的行。

对“幻读”做一个说明：

在可重复读隔离级别下，普通的查询是快照读，是不会看到别的事务插入的数据的。因此，幻读在“当前读”下才会出现。
幻读仅专指“新插入的行”。

幻读的问题：

语义被破坏
数据的一致性被破坏

如何解决幻读？

产生幻读的原因是，行锁只能锁住行，但是新插入记录这个动作，要更新的是记录之间的“间隙”。因此，为了解决幻读问题，InnoDB只好引入新的锁，也就是间隙锁(Gap Lock)。

**跟间隙锁存在冲突关系的，是“往这个间隙中插入一个记录”这个操作。**间隙锁之间都不存在冲突关系

间隙锁的引入，可能会导致同样的语句锁住更大的范围，这其实是影响了并发度的

间隙锁和行锁合称next-key lock，每个next-key lock是前开后闭区间

第21讲为什么我只改一行的语句，锁这么多

总结加锁规则里面，包含了两个“原则”、两个“优化”和一个“bug”。

原则1：加锁的基本单位是next-key lock。希望你还记得，next-key lock是前开后闭区间。
原则2：查找过程中访问到的对象才会加锁。
优化1：索引上的等值查询，给唯一索引加锁的时候，next-key lock退化为行锁。
优化2：索引上的等值查询，向右遍历时且最后一个值不满足等值条件的时候，next-key lock退化为间隙锁。
一个bug：唯一索引上的范围查询会访问到不满足条件的第一个值为止。

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

insert into t values(0,0,0),(5,5,5),
(10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,25);

案例一：等值查询间隙锁

由于表t中没有id=7的记录：

根据原则1，加锁单位是next-key lock，session A加锁范围就是(5,10]；
同时根据优化2，这是一个等值查询(id=7)，而id=10不满足查询条件，next-key lock退化成间隙锁，因此最终加锁的范围是(5,10)。

所以，session B要往这个间隙里面插入id=8的记录会被锁住，但是session C修改id=10这行是可以的。

案例二：非唯一索引等值锁

这里session A要给索引c上c=5的这一行加上读锁。

根据原则1，加锁单位是next-key lock，因此会给(0,5]加上next-key lock。
要注意c是普通索引，因此仅访问c=5这一条记录是不能马上停下来的，需要向右遍历，查到c=10才放弃。根据原则2，访问到的都要加锁，因此要给(5,10]加next-key lock。
但是同时这个符合优化2：等值判断，向右遍历，最后一个值不满足c=5这个等值条件，因此退化成间隙锁(5,10)。
根据原则2 ，只有访问到的对象才会加锁，这个查询使用覆盖索引，并不需要访问主键索引，所以主键索引上没有加任何锁，这就是为什么session B的update语句可以执行完成。

但session C要插入一个(7,7,7)的记录，就会被session A的间隙锁(5,10)锁住。

lock in share mode只锁覆盖索引，但是如果是for update就不一样了。执行 for update时，系统会认为你接下来要更新数据，因此会顺便给主键索引上满足条件的行加上行锁。

这个例子说明，锁是加在索引上的；同时，它给我们的指导是，如果你要用lock in share mode来给行加读锁避免数据被更新的话，就必须得绕过覆盖索引的优化，在查询字段中加入索引中不存在的字段。比如，将session A的查询语句改成select d from t where c=5 lock in share mode。你可以自己验证一下效果。

案例三：主键索引范围锁

先思考一下这个问题：对于我们这个表t，下面这两条查询语句，加锁范围相同吗？

mysql> select * from t where id=10 for update;
mysql> select * from t where id>=10 and id<11 for update;

在逻辑上，这两条查语句肯定是等价的，但是它们的加锁规则不太一样。现在，我们就让session A执行第二个查询语句，来看看加锁效果。

开始执行的时候，要找到第一个id=10的行，因此本该是next-key lock(5,10]。根据优化1，主键id上的等值条件，退化成行锁，只加了id=10这一行的行锁。
范围查找就往后继续找，找到id=15这一行停下来，因此需要加next-key lock(10,15]。

所以，session A这时候锁的范围就是主键索引上，行锁id=10和next-key lock(10,15]。

需要注意一点，首次session A定位查找id=10的行的时候，是当做等值查询来判断的，而向右扫描到id=15的时候，用的是范围查询判断。

案例四：非唯一索引范围锁

案例三不同的是，案例四中查询语句的where部分用的是字段c。

这次session A用字段c来判断，加锁规则跟案例三唯一的不同是：在第一次用c=10定位记录的时候，索引c上加了(5,10]这个next-key lock后，由于索引c是非唯一索引，没有优化规则，也就是说不会蜕变为行锁，因此最终sesion A加的锁是，索引c上的(5,10] 和(10,15] 这两个next-key lock。所以从结果上来看，sesson B要插入（8,8,8)的这个insert语句时就被堵住了。

这里需要扫描到c=15才停止扫描，是合理的，因为InnoDB要扫到c=15，才知道不需要继续往后找了。

案例五：唯一索引范围锁bug

session A是一个范围查询，按照原则1的话，应该是索引id上只加(10,15]这个next-key lock，并且因为id是唯一键，所以循环判断到id=15这一行就应该停止了。但是实现上，InnoDB会往前扫描到第一个不满足条件的行为止，也就是id=20。而且由于这是个范围扫描，因此索引id上的(15,20]这个next-key lock也会被锁上。

所以你看到了，session B要更新id=20这一行，是会被锁住的。同样地，session C要插入id=16的一行，也会被锁住。

照理说，这里锁住id=20这一行的行为，其实是没有必要的。因为扫描到id=15，就可以确定不用往后再找了。但实现上还是这么做了，因此我认为这是个bug。

案例六：非唯一索引上存在"等值"的例子

是为了更好地说明“间隙”这个概念，给表t插入一条新记录。

mysql> insert into t values(30,10,30);

由于非唯一索引上包含主键的值，所以是不可能存在“相同”的两行的。因此这两个c=10的记录之间，也是有间隙的。

这次用delete语句来验证。注意，delete语句加锁的逻辑，其实跟select … for update 是类似的，也就是我在文章开始总结的两个“原则”、两个“优化”和一个“bug”。

这时，session A在遍历的时候，先访问第一个c=10的记录。同样地，根据原则1，这里加的是(c=5,id=5)到(c=10,id=10)这个next-key lock。然后，session A向右查找，直到碰到(c=15,id=15)这一行，循环才结束。根据优化2，这是一个等值查询，向右查找到了不满足条件的行，所以会退化成(c=10,id=10) 到 (c=15,id=15)的间隙锁。

案例七：limit 语句加锁

这个例子里，session A的delete语句加了 limit 2。你知道表t里c=10的记录其实只有两条，因此加不加limit 2，删除的效果都是一样的，但是加锁的效果却不同。可以看到，session B的insert语句执行通过了，跟案例六的结果不同。

这是因为，案例七里的delete语句明确加了limit 2的限制，因此在遍历到(c=10, id=30)这一行之后，满足条件的语句已经有两条，循环就结束了。索引c上的加锁范围就变成了从（c=5,id=5)到（c=10,id=30)这个前开后闭区间

可以看到，(c=10,id=30）之后的这个间隙并没有在加锁范围里，因此insert语句插入c=12是可以执行成功的。

这个例子对我们实践的指导意义就是，在删除数据的时候尽量加limit。这样不仅可以控制删除数据的条数，让操作更安全，还可以减小加锁的范围。

案例八：一个死锁的例子

前面的例子中，是按照next-key lock的逻辑来分析的，因为这样分析比较方便。再看一个案例，目的是说明：next-key lock实际上是间隙锁和行锁加起来的结果。

session A 启动事务后执行查询语句加lock in share mode，在索引c上加了next-key lock(5,10] 和间隙锁(10,15)；
session B 的update语句也要在索引c上加next-key lock(5,10] ，进入锁等待；
然后session A要再插入(8,8,8)这一行，被session B的间隙锁锁住。由于出现了死锁，InnoDB让session B回滚。

你可能会问，session B的next-key lock不是还没申请成功吗？

其实是这样的，session B的“加next-key lock(5,10] ”操作，实际上分成了两步，先是加(5,10)的间隙锁，加锁成功；然后加c=10的行锁，这时候才被锁住的。也就是说，我们在分析加锁规则的时候可以用next-key lock来分析。但是要知道，具体执行的时候，是要分成间隙锁和行锁两段来执行的。

第22讲MySQL有哪些“饮鸩止渴”提高性能的方法

短连接风暴

MySQL建立连接的过程，成本是很高的。除了正常的网络连接三次握手外，还需要做登录权限判断和获得这个连接的数据读写权限。

短连接模型存在一个风险，就是一旦数据库处理得慢一些，连接数就会暴涨。

max_connections参数，用来控制一个MySQL实例同时存在的连接数的上限，超过这个值，系统就会拒绝接下来的连接请求，并报错提示“Too many connections”

第一种方法：先处理掉那些占着连接但是不工作的线程。

show processlist 找到sleep的session

查information_schema库的innodb_trx表查看事务的具体状态

kill connection + id

第二种方法：减少连接过程的消耗

跳过权限验证的方法是：重启数据库，并使用–skip-grant-tables参数启动

“饮鸩止渴”，风险极高，是我特别不建议使用的方案

慢查询性能问题

在MySQL中，会引发性能问题的慢查询，大体有以下三种可能：

索引没有设计好；
SQL语句没写好；
MySQL选错了索引。

导致慢查询的第一种可能是，索引没有设计好。

比较理想的是能够在备库先执行。假设你现在的服务是一主一备，主库A、备库B，这个方案的大致流程是这样的：

在备库B上执行 set sql_log_bin=off，也就是不写binlog，然后执行alter table 语句加上索引；
执行主备切换；
这时候主库是B，备库是A。在A上执行 set sql_log_bin=off，然后执行alter table 语句加上索引。

MySQL选错了索引。

这时候，应急方案就是给这个语句加上force index。

通过下面这个过程，我们就可以预先发现问题。

上线前，在测试环境，把慢查询日志（slow log）打开，并且把long_query_time设置成0，确保每个语句都会被记录入慢查询日志；
在测试表里插入模拟线上的数据，做一遍回归测试；
观察慢查询日志里每类语句的输出，特别留意Rows_examined字段是否与预期一致。

QPS突增问题

有时候由于业务突然出现高峰，或者应用程序bug，导致某个语句的QPS突然暴涨，也可能导致MySQL压力过大，影响服务。

我之前碰到过一类情况，是由一个新功能的bug导致的。当然，最理想的情况是让业务把这个功能下掉，服务自然就会恢复。

而下掉一个功能，如果从数据库端处理的话，对应于不同的背景，有不同的方法可用。我这里再和你展开说明一下。

一种是由全新业务的bug导致的。假设你的DB运维是比较规范的，也就是说白名单是一个个加的。这种情况下，如果你能够确定业务方会下掉这个功能，只是时间上没那么快，那么就可以从数据库端直接把白名单去掉。
如果这个新功能使用的是单独的数据库用户，可以用管理员账号把这个用户删掉，然后断开现有连接。这样，这个新功能的连接不成功，由它引发的QPS就会变成0。
如果这个新增的功能跟主体功能是部署在一起的，那么我们只能通过处理语句来限制。这时，我们可以使用上面提到的查询重写功能，把压力最大的SQL语句直接重写成"select 1"返回。

当然，这个操作的风险很高，需要你特别细致。它可能存在两个副作用：

如果别的功能里面也用到了这个SQL语句模板，会有误伤；
很多业务并不是靠这一个语句就能完成逻辑的，所以如果单独把这一个语句以select 1的结果返回的话，可能会导致后面的业务逻辑一起失败。

所以，方案3是用于止血的，跟前面提到的去掉权限验证一样，应该是你所有选项里优先级最低的一个方案。

同时你会发现，其实方案1和2都要依赖于规范的运维体系：虚拟化、白名单机制、业务账号分离。由此可见，更多的准备，往往意味着更稳定的系统。

第23讲 MySQL是怎么保证数据不丢的

binlog的写入机制

事务执行过程中，先把日志写到binlog cache，事务提交的时候，再把binlog cache写到binlog文件中。

一个事务的binlog是不能被拆开的，因此不论这个事务多大，也要确保一次性写入。这就涉及到了binlog cache的保存问题。

系统给binlog cache分配了一片内存，每个线程一个，参数 binlog_cache_size用于控制单个线程内binlog cache所占内存的大小。如果超过了这个参数规定的大小，就要暂存到磁盘（该磁盘逻辑上还是属于binlog cache的）。

事务提交的时候，执行器把binlog cache里的完整事务写入到binlog中，并清空binlog cache。

可以看到，每个线程有自己binlog cache，但是共用同一份binlog文件。

图中的write，指的就是指把日志写入到文件系统的page cache，并没有把数据持久化到磁盘，所以速度比较快。
图中的fsync，才是将数据持久化到磁盘的操作。一般情况下，我们认为fsync才占磁盘的IOPS。

write 和fsync的时机，是由参数sync_binlog控制的：

sync_binlog=0的时候，表示每次提交事务都只write，不fsync；
sync_binlog=1的时候，表示每次提交事务都会执行fsync；
sync_binlog=N(N>1)的时候，表示每次提交事务都write，但累积N个事务后才fsync。

因此，在出现IO瓶颈的场景里，将sync_binlog设置成一个比较大的值，可以提升性能。在实际的业务场景中，考虑到丢失日志量的可控性，一般不建议将这个参数设成0，比较常见的是将其设置为100~1000中的某个数值。

但是，将sync_binlog设置为N，对应的风险是：如果主机发生异常重启，会丢失最近N个事务的binlog日志

redo log的写入机制

redo log可能存在的三种状态：

存在redo log buffer中，物理上是在MySQL进程内存中，就是图中的红色部分；
写到磁盘(write)，但是没有持久化（fsync)，物理上是在文件系统的page cache里面，也就是图中的黄色部分；
持久化到磁盘，对应的是hard disk，也就是图中的绿色部分。

为了控制redo log的写入策略，InnoDB提供了innodb_flush_log_at_trx_commit参数，它有三种可能取值：

设置为0的时候，表示每次事务提交时都只是把redo log留在redo log buffer中;
设置为1的时候，表示每次事务提交时都将redo log直接持久化到磁盘；
设置为2的时候，表示每次事务提交时都只是把redo log写到page cache。

InnoDB有一个后台线程，每隔1秒，就会把redo log buffer中的日志，调用write写到文件系统的page cache，然后调用fsync持久化到磁盘。注意，事务执行中间过程的redo log也是直接写在redo log buffer中的，这些redo log也会被后台线程一起持久化到磁盘。也就是说，一个没有提交的事务的redo log，也是可能已经持久化到磁盘的。

实际上，除了后台线程每秒一次的轮询操作外，还有两种场景会让一个没有提交的事务的redo log写入到磁盘中。

**一种是，redo log buffer占用的空间即将达到 innodb_log_buffer_size一半的时候，后台线程会主动写盘。**注意，由于这个事务并没有提交，所以这个写盘动作只是write，而没有调用fsync，也就是只留在了文件系统的page cache。
**另一种是，并行的事务提交的时候，顺带将这个事务的redo log buffer持久化到磁盘。**假设一个事务A执行到一半，已经写了一些redo log到buffer中，这时候有另外一个线程的事务B提交，如果innodb_flush_log_at_trx_commit设置的是1，那么按照这个参数的逻辑，事务B要把redo log buffer里的日志全部持久化到磁盘。这时候，就会带上事务A在redo log buffer里的日志一起持久化到磁盘。

两阶段提交的时候说过，时序上redo log先prepare，再写binlog，最后再把redo log commit。

如果把innodb_flush_log_at_trx_commit设置成1，那么redo log在prepare阶段就要持久化一次，因为有一个崩溃恢复逻辑是要依赖于prepare 的redo log，再加上binlog来恢复的。

每秒一次后台轮询刷盘，再加上崩溃恢复这个逻辑，InnoDB就认为redo log在commit的时候就不需要fsync了，只会write到文件系统的page cache中就够了。

通常我们说MySQL的“双1”配置，指的就是sync_binlog和innodb_flush_log_at_trx_commit都设置成 1。也就是说，一个事务完整提交前，需要等待两次刷盘，一次是redo log（prepare 阶段），一次是binlog。

组提交（group commit）机制：

日志逻辑序列号（log sequence number，LSN）是单调递增的，用来对应redo log的一个个写入点。每次写入长度为length的redo log， LSN的值就会加上length。

LSN也会写到InnoDB的数据页中，来确保数据页不会被多次执行重复的redo log。

为了让一次fsync带的组员更多，MySQL有一个很有趣的优化：拖时间

如果你想提升binlog组提交的效果，可以通过设置 binlog_group_commit_sync_delay 和 binlog_group_commit_sync_no_delay_count来实现。

binlog_group_commit_sync_delay参数，表示延迟多少微秒后才调用fsync;
binlog_group_commit_sync_no_delay_count参数，表示累积多少次以后才调用fsync。

现在你就能理解了，WAL机制主要得益于两个方面：

redo log 和 binlog都是顺序写，磁盘的顺序写比随机写速度要快；
组提交机制，可以大幅度降低磁盘的IOPS消耗。

如果你的MySQL现在出现了性能瓶颈，而且瓶颈在IO上，可以通过哪些方法来提升性能呢？

针对这个问题，可以考虑以下三种方法：

设置 binlog_group_commit_sync_delay 和 binlog_group_commit_sync_no_delay_count参数，减少binlog的写盘次数。这个方法是基于“额外的故意等待”来实现的，因此可能会增加语句的响应时间，但没有丢失数据的风险。
将sync_binlog 设置为大于1的值（比较常见是100~1000）。这样做的风险是，主机掉电时会丢binlog日志。
1. 将innodb_flush_log_at_trx_commit设置为2。这样做的风险是，主机掉电的时候会丢数据。

第24讲 MySQL是怎么保证主备一致的

MySQL主备的基本原理

主备切换流程：

把节点B（也就是备库）设置成只读（readonly）模式。这样做，有以下几个考虑：

有时候一些运营类的查询语句会被放到备库上去查，设置为只读可以防止误操作；
防止切换逻辑有bug，比如切换过程中出现双写，造成主备不一致；
可以用readonly状态，来判断节点的角色。

readonly设置对超级(super)权限用户是无效的，而用于同步更新的线程，就拥有超级权限。因此readonly不影响主备同步

update语句执行流：

备库B跟主库A之间维持了一个长连接。主库A内部有一个线程，专门用于服务备库B的这个长连接。一个事务日志同步的完整过程是这样的：

在备库B上通过change master命令，设置主库A的IP、端口、用户名、密码，以及要从哪个位置开始请求binlog，这个位置包含文件名和日志偏移量。
在备库B上执行start slave命令，这时候备库会启动两个线程，就是图中的io_thread和sql_thread。其中io_thread负责与主库建立连接。
主库A校验完用户名、密码后，开始按照备库B传过来的位置，从本地读取binlog，发给B。
备库B拿到binlog后，写到本地文件，称为中转日志（relay log）。
sql_thread读取中转日志，解析出日志里的命令，并执行（后来由于多线程复制方案的引入，sql_thread演化成为了多个线程）。

binlog的三种格式对比：statement，row，mixed

CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `a` int(11) DEFAULT NULL,
  `t_modified` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `a` (`a`),
  KEY `t_modified`(`t_modified`)
) ENGINE=InnoDB;

insert into t values(1,1,'2018-11-13');
insert into t values(2,2,'2018-11-12');
insert into t values(3,3,'2018-11-11');
insert into t values(4,4,'2018-11-10');
insert into t values(5,5,'2018-11-09');

先来看delete语句的binlog是怎么记录的：

下面这个语句包含注释，如果你用MySQL客户端来做这个实验的话，要记得加-c参数，否则客户端会自动去掉注释。

mysql> delete from t /*comment*/  where a>=4 and t_modified<='2018-11-10' limit 1;

当binlog_format=statement时，binlog里面记录的就是SQL语句的原文。你可以用

mysql> show binlog events in 'master.000001';

命令看binlog中的内容。

图3 statement格式binlog 示例

现在，我们来看一下图3的输出结果。

第一行SET @@SESSION.GTID_NEXT='ANONYMOUS’你可以先忽略，后面文章我们会在介绍主备切换的时候再提到；
第二行是一个BEGIN，跟第四行的commit对应，表示中间是一个事务；
第三行就是真实执行的语句了。可以看到，在真实执行的delete命令之前，还有一个“use ‘test’”命令。这条命令不是我们主动执行的，而是MySQL根据当前要操作的表所在的数据库，自行添加的。这样做可以保证日志传到备库去执行的时候，不论当前的工作线程在哪个库里，都能够正确地更新到test库的表t。use 'test’命令之后的delete 语句，就是我们输入的SQL原文了。可以看到，binlog“忠实”地记录了SQL命令，甚至连注释也一并记录了。
最后一行是一个COMMIT。你可以看到里面写着xid=61。

为了说明statement 和 row格式的区别，我们来看一下这条delete命令的执行效果图：

可以看到，运行这条delete命令产生了一个warning，原因是当前binlog设置的是statement格式，并且语句中有limit，所以这个命令可能是unsafe的。

为什么这么说呢？这是因为delete 带limit，很可能会出现主备数据不一致的情况。比如上面这个例子：

如果delete语句使用的是索引a，那么会根据索引a找到第一个满足条件的行，也就是说删除的是a=4这一行；
但如果使用的是索引t_modified，那么删除的就是 t_modified='2018-11-09’也就是a=5这一行。

由于statement格式下，记录到binlog里的是语句原文，因此可能会出现这样一种情况：在主库执行这条SQL语句的时候，用的是索引a；而在备库执行这条SQL语句的时候，却使用了索引t_modified。因此，MySQL认为这样写是有风险的。

那么，如果我把binlog的格式改为binlog_format=‘row’，是不是就没有这个问题了呢？我们先来看看这时候binog中的内容吧。

可以看到，与statement格式的binlog相比，前后的BEGIN和COMMIT是一样的。但是，row格式的binlog里没有了SQL语句的原文，而是替换成了两个event：Table_map和Delete_rows。

Table_map event，用于说明接下来要操作的表是test库的表t;
Delete_rows event，用于定义删除的行为。

其实，我们通过图5是看不到详细信息的，还需要借助mysqlbinlog工具，用下面这个命令解析和查看binlog中的内容。因为图中的信息显示，这个事务的binlog是从8900这个位置开始的，所以可以用start-position参数来指定从这个位置的日志开始解析。

mysqlbinlog  -vv data/master.000001 --start-position=8900;

从这个图中，我们可以看到以下几个信息：

server id 1，表示这个事务是在server_id=1的这个库上执行的。
每个event都有CRC32的值，这是因为我把参数binlog_checksum设置成了CRC32。
Table_map event跟在图5中看到的相同，显示了接下来要打开的表，map到数字226。现在我们这条SQL语句只操作了一张表，如果要操作多张表呢？每个表都有一个对应的Table_map event、都会map到一个单独的数字，用于区分对不同表的操作。
我们在mysqlbinlog的命令中，使用了-vv参数是为了把内容都解析出来，所以从结果里面可以看到各个字段的值（比如，@1=4、 @2=4这些值）。
binlog_row_image的默认配置是FULL，因此Delete_event里面，包含了删掉的行的所有字段的值。如果把binlog_row_image设置为MINIMAL，则只会记录必要的信息，在这个例子里，就是只会记录id=4这个信息。
最后的Xid event，用于表示事务被正确地提交了。

你可以看到，当binlog_format使用row格式的时候，binlog里面记录了真实删除行的主键id，这样binlog传到备库去的时候，就肯定会删除id=4的行，不会有主备删除不同行的问题。

为什么会有mixed格式的binlog？

基于上面的信息，我们来讨论一个问题：**为什么会有mixed这种binlog格式的存在场景？**推论过程是这样的：

因为有些statement格式的binlog可能会导致主备不一致，所以要使用row格式。
但row格式的缺点是，很占空间。比如你用一个delete语句删掉10万行数据，用statement的话就是一个SQL语句被记录到binlog中，占用几十个字节的空间。但如果用row格式的binlog，就要把这10万条记录都写到binlog中。这样做，不仅会占用更大的空间，同时写binlog也要耗费IO资源，影响执行速度。
所以，MySQL就取了个折中方案，也就是有了mixed格式的binlog。mixed格式的意思是，MySQL自己会判断这条SQL语句是否可能引起主备不一致，如果有可能，就用row格式，否则就用statement格式。

也就是说，mixed格式可以利用statment格式的优点，同时又避免了数据不一致的风险。

因此，如果你的线上MySQL设置的binlog格式是statement的话，那基本上就可以认为这是一个不合理的设置。你至少应该把binlog的格式设置为mixed。

比如我们这个例子，设置为mixed后，就会记录为row格式；而如果执行的语句去掉limit 1，就会记录为statement格式。

当然我要说的是，现在越来越多的场景要求把MySQL的binlog格式设置成row。这么做的理由有很多，我来给你举一个可以直接看出来的好处：恢复数据。

接下来，我们就分别从delete、insert和update这三种SQL语句的角度，来看看数据恢复的问题。

通过图6你可以看出来，即使我执行的是delete语句，row格式的binlog也会把被删掉的行的整行信息保存起来。所以，如果你在执行完一条delete语句以后，发现删错数据了，可以直接把binlog中记录的delete语句转成insert，把被错删的数据插入回去就可以恢复了。

如果你是执行错了insert语句呢？那就更直接了。row格式下，insert语句的binlog里会记录所有的字段信息，这些信息可以用来精确定位刚刚被插入的那一行。这时，你直接把insert语句转成delete语句，删除掉这被误插入的一行数据就可以了。

如果执行的是update语句的话，binlog里面会记录修改前整行的数据和修改后的整行数据。所以，如果你误执行了update语句的话，只需要把这个event前后的两行信息对调一下，再去数据库里面执行，就能恢复这个更新操作了。

其实，由delete、insert或者update语句导致的数据操作错误，需要恢复到操作之前状态的情况，也时有发生。MariaDB的Flashback工具就是基于上面介绍的原理来回滚数据的。

虽然mixed格式的binlog现在已经用得不多了，但这里我还是要再借用一下mixed格式来说明一个问题，来看一下这条SQL语句：

mysql> insert into t values(10,10, now());

如果我们把binlog格式设置为mixed，你觉得MySQL会把它记录为row格式还是statement格式呢？

先不要着急说结果，我们一起来看一下这条语句执行的效果。

图7 mixed格式和now()

可以看到，MySQL用的居然是statement格式。你一定会奇怪，如果这个binlog过了1分钟才传给备库的话，那主备的数据不就不一致了吗？

接下来，我们再用mysqlbinlog工具来看看：

图8 TIMESTAMP 命令

从图中的结果可以看到，原来binlog在记录event的时候，多记了一条命令：SET TIMESTAMP=1546103491。它用 SET TIMESTAMP命令约定了接下来的now()函数的返回时间。

因此，不论这个binlog是1分钟之后被备库执行，还是3天后用来恢复这个库的备份，这个insert语句插入的行，值都是固定的。也就是说，通过这条SET TIMESTAMP命令，MySQL就确保了主备数据的一致性。

我之前看过有人在重放binlog数据的时候，是这么做的：用mysqlbinlog解析出日志，然后把里面的statement语句直接拷贝出来执行。

你现在知道了，这个方法是有风险的。因为有些语句的执行结果是依赖于上下文命令的，直接执行的结果很可能是错误的。

所以，用binlog来恢复数据的标准做法是，用 mysqlbinlog工具解析出来，然后把解析结果整个发给MySQL执行。类似下面的命令：

mysqlbinlog master.000001  --start-position=2738 --stop-position=2973 | mysql -h127.0.0.1 -P13000 -u$user -p$pwd;

这个命令的意思是，将 master.000001 文件里面从第2738字节到第2973字节中间这段内容解析出来，放到MySQL去执行。

循环复制问题

通过上面对MySQL中binlog基本内容的理解，你现在可以知道，binlog的特性确保了在备库执行相同的binlog，可以得到与主库相同的状态。

因此，我们可以认为正常情况下主备的数据是一致的。也就是说，图1中A、B两个节点的内容是一致的。其实，图1中我画的是M-S结构，但实际生产上使用比较多的是双M结构，也就是图9所示的主备切换流程。

图 9 MySQL主备切换流程–双M结构

对比图9和图1，你可以发现，双M结构和M-S结构，其实区别只是多了一条线，即：节点A和B之间总是互为主备关系。这样在切换的时候就不用再修改主备关系。

但是，双M结构还有一个问题需要解决。

业务逻辑在节点A上更新了一条语句，然后再把生成的binlog 发给节点B，节点B执行完这条更新语句后也会生成binlog。（我建议你把参数log_slave_updates设置为on，表示备库执行relay log后生成binlog）。

那么，如果节点A同时是节点B的备库，相当于又把节点B新生成的binlog拿过来执行了一次，然后节点A和B间，会不断地循环执行这个更新语句，也就是循环复制了。这个要怎么解决呢？

从上面的图6中可以看到，MySQL在binlog中记录了这个命令第一次执行时所在实例的server id。因此，我们可以用下面的逻辑，来解决两个节点间的循环复制的问题：

规定两个库的server id必须不同，如果相同，则它们之间不能设定为主备关系；
一个备库接到binlog并在重放的过程中，生成与原binlog的server id相同的新的binlog；
每个库在收到从自己的主库发过来的日志后，先判断server id，如果跟自己的相同，表示这个日志是自己生成的，就直接丢弃这个日志。

按照这个逻辑，如果我们设置了双M结构，日志的执行流就会变成这样：

从节点A更新的事务，binlog里面记的都是A的server id；
传到节点B执行一次以后，节点B生成的binlog 的server id也是A的server id；
再传回给节点A，A判断到这个server id与自己的相同，就不会再处理这个日志。所以，死循环在这里就断掉了。

第25讲 MySQL是怎么保证高可用的

主备延迟

与数据同步有关的时间点主要包括以下三个：

主库A执行完成一个事务，写入binlog，我们把这个时刻记为T1;
之后传给备库B，我们把备库B接收完这个binlog的时刻记为T2;
备库B执行完成这个事务，我们把这个时刻记为T3。

主备延迟指同一个事务在备库执行完成的时间和主库执行完成的时间之间的差值，也就是T3-T1。

在备库上执行show slave status命令获取seconds_behind_master，用于表示当前备库延迟了多少秒。

主备延迟最直接的表现是，备库消费中转日志（relay log）的速度，比主库生产binlog的速度要慢。

主备延迟的来源

首先，有些部署条件下，备库所在机器的性能要比主库所在的机器性能差。

因为主备可能发生切换，备库随时可能变成主库，所以主备库选用相同规格的机器，并且做对称部署，是现在比较常见的情况。

第二种常见的可能了，即备库读的压力大。

一般可以这么处理：

一主多从。除了备库外，可以多接几个从库，让这些从库来分担读的压力。
通过binlog输出到外部系统，比如Hadoop这类系统，让外部系统提供统计类查询的能力。

第三种可能，即大事务。

大事务这种情况很好理解。因为主库上必须等事务执行完成才会写入binlog，再传给备库。所以，如果一个主库上的语句执行10分钟，那这个事务很可能就会导致从库延迟10分钟。

一次性地用delete语句删除太多数据就是一个典型的大事务场景。

另一种典型的大事务场景，就是大表DDL。

备库的并行复制能力。

主备切换的时候，就相应的有不同的策略：

可靠性优先策略

在双Master结构下，从状态1到状态2切换的详细过程是这样的：

判断备库B现在的seconds_behind_master，如果小于某个值（比如5秒）继续下一步，否则持续重试这一步；
把主库A改成只读状态，即把readonly设置为true；
判断备库B的seconds_behind_master的值，直到这个值变成0为止；
把备库B改成可读写状态，也就是把readonly 设置为false；
把业务请求切到备库B。

可以看到，这个切换流程中是有不可用时间的。因为在步骤2之后，主库A和备库B都处于readonly状态，也就是说这时系统处于不可写状态，直到步骤5完成后才能恢复。

在这个不可用状态中，比较耗费时间的是步骤3，可能需要耗费好几秒的时间。这也是为什么需要在步骤1先做判断，确保seconds_behind_master的值足够小。

可用性优先策略

如果强行把步骤4、5调整到最开始执行，也就是说不等主备数据同步，直接把连接切到备库B，并且让备库B可以读写，那么系统几乎就没有不可用时间了。这个切换流程，暂时称作可用性优先流程。这个切换流程的代价，就是可能出现数据不一致的情况。

使用row格式的binlog时，数据不一致的问题更容易被发现。而使用mixed或者statement格式的binlog时，数据很可能悄悄地就不一致了。如果你过了很久才发现数据不一致的问题，很可能这时的数据不一致已经不可查，或者连带造成了更多的数据逻辑不一致。
主备切换的可用性优先策略会导致数据不一致。因此，大多数情况下，我都建议你使用可靠性优先策略。毕竟对数据服务来说的话，数据的可靠性一般还是要优于可用性的。

在满足数据可靠性的前提下，MySQL高可用系统的可用性，是依赖于主备延迟的。延迟的时间越小，在主库故障的时候，服务恢复需要的时间就越短，可用性就越高。

第31讲误删数据后除了跑路，还能怎么办

MySQL相关的误删数据，做下分类：

使用delete语句误删数据行；
使用drop table或者truncate table语句误删数据表；
使用drop database语句误删数据库；
使用rm命令误删整个MySQL实例。

第41讲怎么最快地复制一张表

mysqldump方法

使用mysqldump命令将数据导出成一组INSERT语句

mysqldump -h$host -P$port -u$user --add-locks --no-create-info --single-transaction  --set-gtid-purged=OFF db1 t --where="a>900" --result-file=/client_tmp/t.sql

主要参数含义如下：

–single-transaction的作用是，在导出数据的时候不需要对表db1.t加表锁，而是使用START TRANSACTION WITH CONSISTENT SNAPSHOT的方法；
–add-locks设置为0，表示在输出的文件结果里，不增加" LOCK TABLES t WRITE;" ；
–no-create-info的意思是，不需要导出表结构；
–set-gtid-purged=off表示的是，不输出跟GTID相关的信息；
–result-file指定了输出文件的路径，其中client表示生成的文件是在客户端机器上的。

临时文件内容：

mysql -h127.0.0.1 -P13000  -uroot db2 -e "source /client_tmp/t.sql"

需要说明的是，source并不是一条SQL语句，而是一个客户端命令。mysql客户端执行这个命令的流程是这样的：

打开文件，默认以分号为结尾读取一条条的SQL语句；
将SQL语句发送到服务端执行。

导出CSV文件

另一种方法是直接将结果导出成.csv文件

select * from db1.t where a>900 into outfile '/server_tmp/t.csv';

需要注意如下几点。

这条语句会将结果保存在服务端。
into outfile指定了文件的生成位置（/server_tmp/），这个位置必须受参数secure_file_priv的限制。参数secure_file_priv的可选值和作用分别是：
1. 如果设置为empty，表示不限制文件生成的位置，这是不安全的设置；
2. 如果设置为一个表示路径的字符串，就要求生成的文件只能放在这个指定的目录，或者它的子目录；
3. 如果设置为NULL，就表示禁止在这个MySQL实例上执行select … into outfile 操作。
这条命令不会帮你覆盖文件，因此你需要确保/server_tmp/t.csv这个文件不存在，否则执行语句时就会因为有同名文件的存在而报错。
这条命令生成的文本文件中，原则上一个数据行对应文本文件的一行。但是，如果字段中包含换行符，在生成的文本中也会有换行符。不过类似换行符、制表符这类符号，前面都会跟上“\”这个转义符，这样就可以跟字段之间、数据行之间的分隔符区分开

用下面的load data命令将数据导入到目标表db2.t中。

load data infile '/server_tmp/t.csv' into table db2.t;

这条语句的执行流程如下所示。

打开文件/server_tmp/t.csv，以制表符(\t)作为字段间的分隔符，以换行符（\n）作为记录之间的分隔符，进行数据读取；
启动事务。
判断每一行的字段数与表db2.t是否相同：
1. 若不相同，则直接报错，事务回滚；
2. 若相同，则构造成一行，调用InnoDB引擎接口，写入到表中。
重复步骤3，直到/server_tmp/t.csv整个文件读入完成，提交事务。

所以，这条语句执行的完整流程，其实是下面这样的。

主库执行完成后，将/server_tmp/t.csv文件的内容直接写到binlog文件中。
往binlog文件中写入语句load data local infile ‘/tmp/SQL_LOAD_MB-1-0’ INTO TABLE db2.t。
把这个binlog日志传到备库。
备库的apply线程在执行这个事务日志时：a. 先将binlog中t.csv文件的内容读出来，写入到本地临时目录/tmp/SQL_LOAD_MB-1-0 中；b. 再执行load data语句，往备库的db2.t表中插入跟主库相同的数据。

注意，这里备库执行的load data语句里面，多了一个“local”。它的意思是“将执行这条命令的客户端所在机器的本地文件/tmp/SQL_LOAD_MB-1-0的内容，加载到目标表db2.t中”。

也就是说，load data命令有两种用法：

不加“local”，是读取服务端的文件，这个文件必须在secure_file_priv指定的目录或子目录下；
加上“local”，读取的是客户端的文件，只要mysql客户端有访问这个文件的权限即可。这时候，MySQL客户端会先把本地文件传给服务端，然后执行上述的load data流程。

另外需要注意的是，select …into outfile方法不会生成表结构文件, 所以我们导数据时还需要单独的命令得到表结构定义。mysqldump提供了一个–tab参数，可以同时导出表结构定义文件和csv数据文件。这条命令的使用方法如下：

mysqldump -h$host -P$port -u$user ---single-transaction  --set-gtid-purged=OFF db1 t --where="a>900" --tab=$secure_file_priv

这条命令会在$secure_file_priv定义的目录下，创建一个t.sql文件保存建表语句，同时创建一个t.txt文件保存CSV数据。

物理拷贝方法

在MySQL 5.6版本引入了可传输表空间(transportable tablespace)的方法, 可以通过导出+导入表空间的方式，实现物理拷贝表的功能

具体的执行步骤如下：

执行 create table r like t，创建一个相同表结构的空表；
执行alter table r discard tablespace，这时候r.ibd文件会被删除；
执行flush table t for export，这时候db1目录下会生成一个t.cfg文件；
在db1目录下执行cp t.cfg r.cfg; cp t.ibd r.ibd；这两个命令；
执行unlock tables，这时候t.cfg文件会被删除；
执行alter table r import tablespace，将这个r.ibd文件作为表r的新的表空间，由于这个文件的数据内容和t.ibd是相同的，所以表r中就有了和表t相同的数据。

关于拷贝表的这个流程，有以下几个注意点：

在第3步执行完flsuh table命令之后，db1.t整个表处于只读状态，直到执行unlock tables命令后才释放读锁；
在执行import tablespace的时候，为了让文件里的表空间id和数据字典中的一致，会修改t.ibd的表空间id。而这个表空间id存在于每一个数据页中。因此，如果是一个很大的文件（比如TB级别），每个数据页都需要修改，所以你会看到这个import语句的执行是需要一些时间的。当然，如果是相比于逻辑导入的方法，import语句的耗时是非常短的。

对比一下这三种方法的优缺点。

物理拷贝的方式速度最快，尤其对于大表拷贝来说是最快的方法。如果出现误删表的情况，用备份恢复出误删之前的临时库，然后再把临时库中的表拷贝到生产库上，是恢复数据最快的方法。但是，这种方法的使用也有一定的局限性：
1. 必须是全表拷贝，不能只拷贝部分数据；
2. 需要到服务器上拷贝数据，在用户无法登录数据库主机的场景下无法使用；
3. 由于是通过拷贝物理文件实现的，源表和目标表都是使用InnoDB引擎时才能使用。
用mysqldump生成包含INSERT语句文件的方法，可以在where参数增加过滤条件，来实现只导出部分数据。这个方式的不足之一是，不能使用join这种比较复杂的where条件写法。
用select … into outfile的方法是最灵活的，支持所有的SQL写法。但，这个方法的缺点之一就是，每次只能导出一张表的数据，而且表结构也需要另外的语句单独备份。