mysql 비디오 튜토리얼 칼럼에서는 기본 원칙을 소개합니다. ㅋㅋㅋ 업데이트는 client=> ··· => 실행 엔진에서 실행됩니다. 이 프로세스는 먼저 찾아서 업데이트해야 합니다. UPDATE 프로세스를 이해하기 위해 먼저 Innodb의 아키텍처 모델을 살펴보겠습니다.

Innodb 아키텍처

이전 MYSQL 공식 InnoDB 아키텍처 다이어그램:

내부 모듈

커넥터(JDBC, ODBC 등) =>

[MYSQL 내부

[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]复制代码

]

메모리 구조

여기에 중요한 점이 있습니다. 데이터를 쿼리할 때 먼저 현재 쿼리 중인 페이지를 가져와서 버퍼 풀로 이동하여 현재 페이지를 쿼리합니다. code> 버퍼 풀에 있는지 여부입니다. 그렇다면 직접 받아보세요.

그리고 업데이트 작업인 경우 버퍼의 값이 직접 수정됩니다. 이때 버퍼 풀에 있는 데이터는 실제로 우리 디스크에 저장된 데이터와 일치하지 않는데, 이를 더티 페이지라고 합니다. 때때로 Innodb 스토리지 엔진은 더티 페이지 데이터를 디스크에 플러시합니다. 일반적으로 데이터 조각을 업데이트할 때 수정을 위해 데이터를 버퍼로 읽어온 다음 다시 디스크에 써서 디스크 IO 작업을 완료해야 합니다.

update의 작업 성능을 향상시키기 위해 Mysql은 메모리에서 최적화되었습니다. 아키텍처 다이어그램의 버퍼 풀에는 다음과 같은 영역이 있는 것을 볼 수 있습니다. 버퍼 변경. 이름에서 알 수 있듯이 변경된 데이터에 대한 버퍼를 생성합니다. 고유 인덱스 없이 데이터를 업데이트하면 수정된 데이터가 변경 버퍼에 직접 배치됩니다. code> code> 후 병합 작업을 통해 업데이트를 완료하여 디스크 드롭의 IO 작업을 줄입니다. 客户端 => ··· => 执行引擎 是一样的流程，都要先查到这条数据，然后再去更新。要想理解 UPDATE 流程我们先来看看，Innodb的架构模型。

Innodb 架构

上一张 MYSQL 官方InnoDB架构图：

内部模块

连接器(JDBC、ODBC等) =>

[MYSQL 内部

]

=> [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

위에서 말한 조건이 있습니다: 고유 인덱스가 없는 데이터가 업데이트될 때, 왜 고유 인덱스가 없는 데이터가 업데이트될 때여야 합니까? 변경 버퍼에 직접 넣기 전에 어떻게 되나요? 고유 제약 조건이 있는 필드인 경우 데이터를 업데이트한 후 업데이트된 데이터가 기존 데이터와 중복될 수 있으므로 디스크에서 모든 데이터를 읽고 비교를 사용하여 고유성을 확인합니다.

따라서 데이터가 작성 횟수는 늘어나고 읽기 횟수는 줄어들 경우 innodb_change_buffer_max_size 비율을 늘려 버퍼의 <code>변경 버퍼를 조정할 수 있습니다. 풀의, 기본값은 25(예: 25%)

질문은 다시 병합이 어떻게 작동하는지입니다.

네 가지 상황이 있습니다:

1. 백그라운드 스레드 예약 병합
2. 시스템이 정상적으로 종료되기 전에 한 번 병합합니다
3. redo 로그 쓰기 가득 차면 디스크에 병합

1. redo log란 무엇입니까

1. 플래시 메모리 칩을 직접 찾으세요(이래서 고체가 기계식보다 빠릅니다)
2. 읽고 쓰기 시작하세요

사실 기계식이든 고체든 저장 시에는 를 사용합니다. 파일 시스템과 디스크를 처리하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 무작위 읽기 및 쓰기 및 순차 읽기 및 쓰기文件系统与磁盘打交道的，而他们打交道的方式就有两个。随机读写和顺序读写

1. 随机读写存储的数据是分布在不同的 块（默认 1block=8扇区=4K）
2. 而顺序存储，顾名思义，数据是分布在一串连续的块中，这样读取速度就大大提升了

三、回到我们架构图

看到buffer pool中的Log Buffer，其就是用来写 redo log 之前存在的缓冲区

在这里，redo log具体的执行策略有三种：

0. 不用写Log Buffer，只需要每秒写redo log 磁盘数据一次，性能高，但会造成数据 1s 内的一致性问题。适用于强实时性，弱一致性，比如评论区评论
1. 写Log Buffer，同时写入磁盘，性能最差，一致性最高。 适用于弱实时性，强一致性,比如支付场景
2. 写Log Buffer，同时写到os buffer（其会每秒调用 fsync 将数据刷入磁盘），性能好，安全性也高。这个是实时性适中 一致性适中的，比如订单类。

我们通过innodb_flush_log_at_trx_commit就可以设置执行策略。默认为 1

内存结构小结

1. Buffer Pool 用于加速读
2. Change Buffer 用于没有非唯一索引的加速写
3. Log Buffer 用于加速redo log写
4. 自适应Hash索引主要用于加快查询 页。在查询时，Innodb通过监视索引搜索的机制来判断当前查询是否能走Hash索引。比如LIKE运算符和% 通配符就不能走。

硬盘结构

一、System Tablespace

存储在一个叫ibdata1的文件中，其中包含：

1. InnoDB Data Dictionary，存储了元数据，比如表结构信息、索引等
2. Doublewrite Buffer 当Buffer Pool写入数据页时，不是直接写入到文件，而是先写入到这个区域。这样做的好处的是，一但操作系统，文件系统或者mysql挂掉，可以直接从这个Buffer中获取数据。
3. Change Buffer 当Mysql shut down的时候，修改就会被存储在磁盘这里
4. Undo Logs 记录事务修改操作

二、File-Per-Table Tablespaces

每一张表都有一张 .ibd 的文件，存储数据和索引。

1. 有了每表文件表空间可以使得 ALTER TABLE与 TRUNCATE TABLE 性能得到很好的提升。比如 ALTER TABLE，相较于对驻留在共享表空间中的表，在修改表时，会进行表复制操作，这可能会增加表空间占用的磁盘空间量。此类操作可能需要与表中的数据以及索引一样多的额外空间。该空间不会像每表文件表空间
2. 무작위 읽기 및 쓰기에 저장된 데이터는 서로 다른 블록에 분산됩니다(기본값 1block= 8 섹터 =4K)
3. 그리고 순차 저장은 이름 그대로 데이터가 일련의 연속된 블록으로 분산되어 읽기 속도가 크게 향상됩니다

3. 아키텍처 다이어그램으로 돌아가기

🎜로그 버퍼를 작성할 필요가 없습니다. code>, just 각각 Redo 로그 디스크 데이터는 1초에 한 번씩 기록되므로 성능은 좋지만 1초 이내에 데이터 일관성 문제가 발생합니다. <code>댓글 영역의 댓글과 같은 강한 실시간, 약한 일관성에 적용 가능🎜🎜로그 버퍼 쓰기 동시에 디스크에 쓰기 성능은 최악이고 일관성은 가장 높습니다. 결제 시나리오🎜🎜와 같은 약한 실시간, 강력한 일관성에 적용 가능 로그 버퍼 쓰기 및 쓰기 os 버퍼(매초 fsync를 호출하여 데이터를 디스크에 플러시)는 우수한 성능과 높은 보안을 제공합니다. 이는 주문 유형과 같은 보통 실시간 보통 일관성입니다. 🎜🎜🎜innodb_flush_log_at_trx_commit을 통해 실행 정책을 설정할 수 있습니다. 기본값은 1🎜

메모리 구조 요약

🎜🎜🎜🎜가속을 위한 버퍼 풀 Read🎜🎜Change Buffer는 고유하지 않은 인덱스 없이 쓰기 속도를 높이는 데 사용됩니다.🎜🎜Log Buffer는 redo 로그 쓰기 속도를 높이는 데 사용됩니다.🎜🎜Adaptive Hash Index는 주로 page . 쿼리할 때 Innodb는 인덱스 검색 메커니즘을 모니터링하여 현재 쿼리가 <code>해시 인덱스를 통과할 수 있는지 여부를 결정합니다. 예를 들어 LIKE 연산자와 % 와일드카드 문자는 사용할 수 없습니다. 🎜🎜

하드 디스크 구조

1. 시스템 테이블스페이스

🎜는 ibdata1 파일: 🎜🎜🎜InnoDB 데이터 사전, 테이블 구조 정보, 인덱스 등과 같은 메타데이터를 저장합니다. 🎜🎜Doublewrite Buffer <code>Buffer Pool이 데이터 페이지를 쓸 때 , 파일에 직접 쓰는 것이 아니라 이 영역에 먼저 씁니다. 이것의 장점은 운영 체제, 파일 시스템 또는 mysql이 중단되면 이 버퍼에서 직접 데이터를 얻을 수 있다는 것입니다. 🎜🎜버퍼 변경 Mysql이 종료되면 수정 사항이 디스크에 저장됩니다.🎜🎜실행 취소 로그는 트랜잭션 수정 작업을 기록합니다🎜🎜

테이블당 파일 테이블스페이스🎜각 테이블에는 데이터와 인덱스를 저장하는 .ibd 파일이 있습니다. 🎜🎜🎜테이블당 파일 테이블스페이스를 사용하면 ALTER TABLE 및 TRUNCATE TABLE의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, ALTER TABLE은 공유 테이블스페이스에 있는 테이블과 비교하여, 테이블 수정 시 테이블 복사 작업이 수행되어 테이블 공간이 늘어날 수 있습니다. 디스크 공간을 차지합니다. 이러한 작업에는 테이블 및 인덱스의 데이터만큼 추가 공간이 필요할 수 있습니다. 이 공간은 file-per-table tablespace처럼 운영 체제로 다시 해제되지 않습니다. 🎜🎜I/O 최적화, 공간 관리 또는 백업을 위해 테이블별 테이블스페이스 데이터 파일을 별도의 저장 장치에 생성할 수 있습니다. 이는 테이블 데이터와 구조가 서로 다른 데이터베이스 간에 쉽게 마이그레이션된다는 것을 의미합니다. 🎜🎜데이터 손상이 발생하거나 백업 또는 바이너리 로그를 사용할 수 없거나 MySQL 서버 인스턴스를 다시 시작할 수 없는 경우 단일 테이블스페이스 데이터 파일에 테이블을 저장하면 시간이 절약되고 성공적인 복구 가능성이 높아집니다. 🎜🎜🎜물론 장점과 단점이 있습니다:🎜

1. 저장 공간 활용도가 낮고 조각화가 발생하여 테이블 삭제 시 성능에 영향을 미칩니다(조각화를 직접 관리하지 않는 한) Drop table的时候会影响性能（除非你自己管理了碎片）
2. 因为每个表分成各自的表文件，操作系统不能同时进行fsync一次性刷入数据到文件中
3. mysqld会持续保持每个表文件的 文件句柄， 以提供维持对文件的持续访问

三、General Tablespaces

1. 通用表空间又叫共享表空间，他可以存储多个表的数据
2. 如果存储相同数量的表，消耗的存储比 每表表空间 小
3. 在MySQL 5.7.24中弃用了将表分区放置在常规表空间中的支持，并且在将来的MySQL版本中将不再支持。

四、Temporary Tablespaces

存储在一个叫 ibtmp1 的文件中。正常情况下Mysql启动的时候会创建临时表空间，停止的时候会删除临时表空间。并且它能够自动扩容。

五、Undo Tablespaces

1. 提供修改操作的 原子性，即当修改到一半，出现异常，可以通过Undo 日志回滚。
2. 它存储了，事务开始前的原始数据与这次的修改操作。
3. Undo log 存在于回滚段（rollback segment）中，回滚段又存在系统表空间``撤销表空间``临时表空间中，如架构图所示。

Redo Log

前面已经介绍过

总结一下，我们执行一句update SQL 会发生什么

1. 查询到我们要修改的那条数据，我们这里称做 origin，返给执行器
2. 在执行器中，修改数据，称为 modification
3. 将modification刷入内存，Buffer Pool的 Change Buffer
4. 引擎层：记录undo log （实现事务原子性）
5. 引擎层：记录redo log （崩溃恢复使用）
6. 服务层：记录bin log（记录DDL）
7. 返回更新成功结果
8. 数据等待被工作线程刷入磁盘



Bin log

说了 Undo、Redo也顺便说一下Bin log.

1. 这一个log和 innodb引擎没有多大关系，我们前面说的那两种日志，都在是innodb引擎层的。而Bin log是处于服务层的。所以他能被各个引擎所通用
2. 他的主要作用是什么呢？首先，Bin log 是以事件的形式，记录了各个 DDL DML 语句，它是一种逻辑意义上的日志。
3. 能够实现主从复制， 从服务器拿到主服务器的bin log日志，然后执行。
4. 做数据恢复，拿到某个时间段的日志，重新执行一遍。

跟随一条SQL语句完成全局预览后，我们来看看回过头来让SQL变得更加丰富，我们来添加一个索引试试

华丽的分割线

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索引篇

要想彻底弄明白InnoDB中的索引是个什么东西，就必须要了解它的文件存储级别

Innodb中将文件存储分为了四个级别

Pages, Extents, Segments, and Tablespaces

它们的关系是：



• 默认的 extent 大小为 1M 即 64个 16KB的Page。平常我们文件系统所说的页大小是 4KB，包含 8 个 512Byte
각 테이블은 자체 테이블 파일로 분할되므로, 운영 체제 데이터를 한 번에 파일에 플러시하기 위해 동시에 fsync를 수행할 수 없습니다

mysqld는 제공하기 위해 각 테이블 파일의 파일 핸들을 계속 유지합니다. 파일에 대한 지속적인 액세스

3. ​​​​일반 테이블스페이스



일반 테이블스페이스는 공유 테이블스페이스라고도 하며 여러 테이블 data

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동일한 수의 테이블을 저장하는 경우 소비되는 저장 공간은 테이블당 테이블 공간

🎜Place table partitions deprecated보다 적습니다. MySQL 5.7.24에서는 일반 테이블스페이스에서 지원되며 향후 MySQL 버전에서는 더 이상 지원되지 않습니다. 🎜

4. 임시 테이블스페이스🎜🎜는 ibtmp1라는 파일에 저장됩니다. 정상적인 상황에서 MySQL은 시작 시 임시 테이블스페이스를 생성하고, 중지 시 임시 테이블스페이스를 삭제합니다. 그리고 자동으로 확장될 수도 있습니다. 🎜

5. Undo Tablespaces🎜🎜🎜는 수정 작업의 원자성을 제공합니다. 즉, 수정 도중 예외가 발생할 수 있습니다. 실행 취소 로그를 통해 롤백되었습니다. 🎜🎜거래가 시작되기 전의 원본 데이터와 수정 작업을 저장합니다. 🎜🎜Undo 로그는 롤백 세그먼트에 존재하며, 롤백 세그먼트는 아키텍처 다이어그램과 같이 시스템 테이블스페이스 ``언두 테이블스페이스 ``임시 테이블스페이스 에 존재합니다. 🎜

Redo Log🎜🎜이전에 소개된 적이 있습니다🎜

요약하자면 업데이트 SQL을 실행하면 어떻게 될까요? 명령문🎜🎜수정하려는 데이터 조각(여기서 origin이라고 함)을 쿼리하고 이를 실행자에게 반환합니다.🎜🎜실행자에서 수정 code>🎜🎜수정을 메모리에 플래시, 버퍼 풀의 변경 버퍼🎜🎜엔진 레이어: 실행 취소 로그 기록( 트랜잭션 원자성을 달성하기 위해) 🎜🎜엔진 레이어: 리두 로그 기록(충돌 복구에 사용) 🎜🎜서비스 레이어: bin 로그 기록(DDL 기록) 🎜🎜업데이트 성공 결과 반환 🎜🎜데이터가 디스크에 플러시되기를 기다리고 있습니다. 작업자 스레드 🎜🎜🎜

Bin 로그

SQL 문을 따라 전체 미리 보기를 완료한 후 다시 살펴보고 인덱스 code>를 추가해 보겠습니다.

인덱스 기사

Innodb는 파일 저장을 4가지 수준으로 나눕니다

🎜기본 extent 크기는 1M 즉 64입니다. 16KB 페이지. 일반적으로 파일 시스템에서 참조하는 페이지 크기는 4KB이며 512Byte의 8 섹터를 포함합니다. 🎜🎜🎜저장 구조 B-트리 변형 B+ 트리🎜🎜🎜🎜🎜때때로 기본 키를 정렬해야 하는 이유를 묻는 이유는 정렬된 필드에 인덱스를 생성한 다음 데이터를 삽입하기 때문입니다. innodb는 저장할 때 페이지에 하나씩 순서대로 저장합니다. 한 페이지가 가득 차면 새 페이지를 신청한 후 계속 저장합니다. 🎜🎜그러나 필드가 정렬되지 않은 경우 저장 위치는 다른 페이지에 있습니다. 데이터가 가득인 페이지에 저장되면 페이지 분할이 발생하여 조각이 형성됩니다. . 🎜

다양한 인덱스 구성 형태

1. 위의 B+트리 다이어그램에 표시된 것처럼 클러스터형 인덱스, 행 데이터는 하위 노드에 저장되고 색인의 정렬 순서가 색인 키 값 순서와 일치하면 클러스터형 색인입니다. 기본 키 인덱스는 클러스터형 인덱스입니다. 기본 키 인덱스를 제외하고 다른 모든 인덱스는 보조 인덱스B+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
   보조 인덱스입니다. 자체 값과 기본 키 인덱스 값만 저장합니다. 즉, 보조 인덱스를 통해 모든 데이터를 쿼리하면 먼저 보조 인덱스에서 기본 키 값을 찾은 다음 기본 키 값으로 이동합니다. 키 인덱스

기본 키는 없지만 고유 키가 있고 null이 아닙니다. 그러면 이 키를 기반으로 클러스터형 인덱스가 생성됩니다.

그러면 위 둘 중 하나도 없으므로 걱정하지 마세요. innodb는 rowid라는 것을 유지하고 이 ID를 기반으로 클러스터형 인덱스를 생성합니다

1. 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 '%xx'
   2. 如果没有索引条件下推，因为后面是 like '%xx'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：

建立索引注意事项

1. 在where、order、join的on 使用次数多的时候，加上索引
2. 离散度高的字段才能建立索引
3. 联合索引把离散度高的放前面（因为首先根据第一个字段匹配，能迅速定位数据位置。）
4. 频繁更新的字段不能建索引（造成页分裂，索引按顺序存储，如果存储页满了，再去插入就会造成页分裂）
5. 使用比如replace、sum、count等函数的时候不会使用索引，所以没必要额外建
6. 出现隐式转化的时候，比如字符串转int，也用不到索引
7. 特别长的字段，可以截取前面几位创建索引（可以通过 select count(distinct left(name, 10))/count(*) 来看离散度，决定到底提取前几位）

• tips: 执行一个SQL，不能确切说他是否能不能用到索引，毕竟这一切都是 优化器决定的。比如你使用了 Cost Base Optimizer 인덱스 작동 원리

idx(name, class_name)과 같은 결합 필드 인덱스

색인 생성에 관한 주의 사항

🎜팁: SQL을 실행할 때 인덱스를 사용할 수 있는지 여부는 정확히 말할 수 없습니다. 결국 이 모든 것은 옵티마이저에 의해 결정됩니다. 예를 들어 비용 기반 최적화 도구 비용 기반 최적화 도구를 사용하는 경우 비용이 가장 낮은 최적화 도구를 사용하세요. 🎜🎜🎜색인을 이해한 후 잠금 장의 사본을 열 수 있습니다 🎜🎜또 다른 멋진 구분선🎜🎜🎜잠금 장🎜🎜4가지 주요 기능🎜🎜먼저 우리에게 익숙한 몇 가지 기본 개념을 검토해 보겠습니다. : 🎜

1. 원자성(Undo 로그를 통해 구현)
2. 일관성
3. 격리
4. 내구성(충돌 복구, Redo 로그 + 이중 쓰기 구현)

읽기 일관성 문제는 데이터베이스의 트랜잭션 격리 수준으로 해결해야 함(SQL92 표준)

전제, 트랜잭션:

1. 더티 읽기(다른 사람이 커밋하지 않은 데이터를 읽은 후 다른 사람이 롤백)
2. 비반복 읽기(처음 데이터를 읽은 후 다른 사람이 수정함) 커밋하고 다시 읽고 다른 사람이 커밋한 데이터를 읽습니다.)
3. 팬텀 읽기(범위 쿼리 중에 다른 사람이 새로 추가한 데이터를 읽습니다)

SQL92 표준 규정: (동시성은 왼쪽에서 오른쪽으로 감소합니다)

• 팁: Innodb에서는 Repeatable Read의 팬텀 읽기가 자체적으로 해결되기 때문에 존재할 수 없습니다.

Innodb에서 반복 읽기를 해결하는 방법(RR)

Lock 모델

1. LBCC(Lock Based Concurrency Control) 읽기 전에 잠금을 추가하지만 이로 인해 성능 문제가 발생할 수 있습니다. => 읽을 때 잠그면 다른 트랜잭션을 읽고 쓸 수 없습니다. 예, 성능이 낮습니다.
2. MVCC(Multi Version Concurrency Control) 레코드 읽을 때 스냅샷, 다른 사람이 읽을 수 있음 => 성능 소비와 스토리지 소비

이 두 가지 솔루션은 Innodb에서 함께 사용됩니다. 다음은 RR의 MVCC 구현에 대한 간략한 설명입니다. 그림에서 롤백 ID의 초기 값은 0이 아니라 NULL이어야 합니다. 편의상 0RR 的 MVCC实现，图中 回滚id 初始值不应该为0而是NULL，这里为了方便写成0

• 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

Lock이 MVCC에 깊이 적용됩니다. Innodb 구현🎜

1. Innodb 잠금🎜🎜🎜공유 및 배타적 잠금 공유 및 배타적 잠금 => (S, X) 🎜🎜의도 잠금 의도 잠금 => 여기를 참조합니다. 테이블 수준에서 실제로 공유 및 배타적 잠금인 두 개의 잠금 => (IS, IX)🎜🎜🎜위의 네 가지 잠금은 가장 기본적인 유형의 잠금입니다. locks🎜

🎜Record Locks Record Locks🎜🎜Gap Locks Gap Locks🎜🎜Next-key Locks Next-key Locks🎜🎜🎜이 세 가지 잠금은 위와 같이 이해됩니다. 세 가지 알고리즘 방법 4개의 잠금에 의해 구현된 것은 여기에서 일시적으로 다음과 같이 호출됩니다: 고차 잠금🎜
🎜Insert Intention 잠금 Insert 잠금🎜🎜 AUTO-INC 잠금 🎜🎜 공간 인덱스용 조건자 잠금 공간 인덱스에 특별히 사용되는 🎜🎜🎜위 세 가지는 추가 확장 잠금입니다🎜

2. 읽고 쓰기 잠금에 대한 자세한 설명🎜🎜🎜shared를 사용하려면 잠금이 있는 경우 문 뒤에 공유 모드 잠금을 추가하세요. 배타적 잠금은 기본적으로 삽입, 업데이트, 삭제로 사용됩니다. 명령문 뒤에 for update를 사용하여 표시합니다. 🎜🎜의도 잠금은 데이터베이스 자체에서 유지 관리됩니다. (주요 기능은 테이블에 를 표시하여 테이블이 잠겨 있는지 기록하는 것입니다.) => 그러한 잠금이 없으면 다른 트랜잭션이 테이블을 잠그려고 할 때 전체 테이블 스캔으로 이동해야 합니다. 잠금이 있는지 확인하는 것은 너무 비효율적입니다. 이것이 의도 잠금이 존재하는 이유입니다. 🎜🎜

보충: Mysql의 잠금이 무엇인가요?

🎜 잠금이 인덱스이므로 이 시점에서 누군가 이렇게 질문할 수도 있습니다. 지수? 모직물? 🎜🎜인덱스의 존재에 대해서는 위에서 이야기했지만 여기에서 검토해 보겠습니다. 다음과 같은 상황이 있습니다.🎜🎜🎜클러스터형 인덱스(전체 데이터를 저장함)인 기본 키를 생성했습니다. >) 🎜🎜기본 키는 없지만 고유 키가 있습니다. 둘 다 null이 아닌 경우 이 키를 기반으로 클러스터형 인덱스가 생성됩니다. 🎜🎜위 둘 다 없으면 걱정하지 마세요. innodb에서 자체적으로 관리하는 것이 rowid이고, 이 ID를 기반으로 클러스터형 인덱스가 생성됩니다. 따라서 인덱스가 있어야 합니다. 테이블에는 잠금을 가져오는 인덱스가 항상 있으므로 와서 잠그세요. 🎜🎜인덱스를 명시적으로 생성하지 않은 테이블에 대해 잠긴 쿼리를 수행하려는 경우 데이터베이스는 실제로 어떤 데이터를 확인할지 알 수 없습니다. 테이블을 사용할 수 있습니다. 그러니 간단히 전체 테이블을 잠그세요. 🎜
• 고차 잠금에 대한 세 가지, 심층 설명을 제공한다면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
우선 세 가지 개념에 대해 이야기해 보겠습니다. 기본 키는 1, 3, 6입니다. , 9 보관시에는 다음과 같습니다: x 1 갭 잠금, 기록 갭을 잠급니다. 각각
, (-,1), (1,3), (3,6), (6,9), (9,+무) 잠금의 경우 잠금은 (-, 1], (1,3], (3,6], (6,9], (9, + ), 왼쪽이 열리는 간격과 오른쪽이 닫히는 간격입니다.
우선 이 세 가지 잠금은 모두 배타적 잠금이고 임시 키 잠금 = 레코드 잠금 + 간격 잠금

업데이트를 위해 id = 3인 xxx에서 *를 선택할 때 code>, 레코드 잠금이 생성됩니다x

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 'innodb_row_lock_%'
   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 업데이트를 위해 id = 5인 xxx에서 *를 선택하면 임시 키 잠금이 생성됩니다 => 잠깁니다(3,6]. mysql은 임시 키 잠금을 사용합니다. 기본값, 1이 만족되지 않으면 2의 경우 모든 행 잠금은 임시 키 잠금입니다

1. 잠금의 경우 교착 상태에서 벗어날 방법이 없습니다

잠금 후 확인

3. 'innodb_row_lock_%'과 같은 상태 표시
4. Innodb_row_lock_current_waits 현재 대기 중인 잠금 수

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

1. 클라이언트 연결 풀🎜🎜연결 풀을 추가하여 를 방지하세요. >매번 연결을 생성하고 파괴합니다. 그러면 연결 풀이 많을수록 더 좋습니까? 관심 있는 친구들은 다음 기사를 읽어보세요: 풀 크기 조정 정보🎜🎜대략 요약하겠습니다:🎜

1. 연결 수가 증가해도 동시 SQL 실행 속도는 빨라지지 않습니다. 왜? 동시에 실행되는 연결이 10,000개라면 10개의 연결보다 훨씬 빠르지 않을까요? 대답은 '아니요'입니다. 속도가 빠르지 않을 뿐만 아니라 점점 느려지고 있습니다.
   1. 컴퓨터에서는 CPU만이 실제로 스레드를 실행할 수 있다는 것을 우리 모두 알고 있습니다. 운영체제는 타임 슬라이싱 기술을 사용하기 때문에 하나의 CPU 코어가 여러 스레드를 실행한다고 생각합니다.
   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。

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Redis하지만 사실 이전 CPU는 특정 기간에 하나의 스레드만 실행할 수 있으므로 아무리 늘려도 동시성, CPU는 여전히 이 기간 동안 너무 많은 데이터만 처리할 수 있습니다.

따라서 스레드 수가 CPU 코어 수를 초과하면 스레드 수를 늘리면 시스템이 빨라지는 것이 아니라 느려질 뿐입니다.

따라서 기계식 하드 드라이브를 사용하는 경우 일반적으로 더 많은 연결을 추가할 수 있습니다. 높은 동시성을 유지하기 위해하지만 SSD를 사용하는 경우 I/O 대기 시간이 매우 짧기 때문에 너무 많은 연결을 추가할 수는 없습니다 li>

이 공식이 여러분에게 친숙할 지 궁금합니다. 이는 데이터베이스 연결에만 적용되는 것이 아닙니다. CPU 컴퓨팅 및 I/O가 많은 시나리오에 적용 가능 예: 최대 스레드 수 설정 등

2. 전체 데이터베이스 설계 계획

타사 캐시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동시성이 매우 큰 경우 모두 데이터베이스에 도달하도록 할 수는 없습니다. 클라이언트가 쿼리를 위해 데이터베이스에 연결하고 Redis와 같은 추가 이 타사 캐시

🎜팁: 릴레이 로그에 바이너리 로그를 작성한 후 슬레이브는 최근에 읽은 바이너리 로그 위치를 작성합니다. code>는 master info에 기록되며 다음번에는 이 위치에서 직접 가져옵니다.

마스터-슬레이브 복제의 다양한 방법🎜🎜위의 비동기 마스터-슬레이브 복제에는 명백한 문제가 있습니다. 제 시간에 업데이트되지 않는 문제. 사용자가 데이터를 쓰고 즉시 읽을 때 읽은 데이터는 여전히 이전 데이터이므로 지연이 있음을 의미합니다. 지연 문제를 해결하려면 마스터 노드가 먼저 쓰고 모든 슬레이브 노드가 쓰기를 완료해야 하는 완전 동기식 복제를 도입해야 합니다. , 쓰기 성능에 큰 영향을 미치는 성공적인 쓰기를 반환합니다.🎜반동기 복제, 쓰기 데이터가 하나만 있으면 성공한 것으로 간주됩니다. (반동기 복제가 필요한 경우 마스터 노드와 슬레이브 노드 모두 semisync_mater.so 및 semisync_slave.so 플러그인을 설치해야 함) 🎜GTID(global transaction identities) 복제, 마스터 라이브러리가 병렬로 복제하는 경우 , 슬레이브 라이브러리도 병렬로 복제하여 마스터 문제를 해결합니다. 동기 복제 지연에서 자동 failover 작업이 구현됩니다. 즉, 마스터 노드가 중단되고 슬레이브 노드가 선택되면 데이터 손실을 신속하고 자동으로 방지할 수 있습니다.

클러스터 고가용성 솔루션

테이블 구조

1. 합리적인 필드 유형 설계
2. 합리적인 필드 길이 설계

3. 옵티마이저 및 실행 엔진

느린 로그

켜진 SQLshow_query_log，执行时间超过变量long_query_time이 기록됩니다. mysqldumpslow /var/lib/mysql/mysql-slow.log를 사용할 수 있습니다. 이보다 더 우아한 분석을 제공할 수 있는 플러그인이 많기 때문에 여기서는 자세히 설명하지 않겠습니다. 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

SQL 설명 및 분석🎜모든 SQL은 작성한 후 설명해야 합니다🎜

1. 드라이브 테이블 - 남용 등 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

요약

5단계에서 MYSQL 최적화에 대해 위에서 아래로

1. SQL 및 인덱스
2. 스토리지 엔진 및 테이블 구조
3. 데이터베이스 아키텍처
4. MySQL 구성
5. 하드웨어 및 운영 체제

또한 데이터 쿼리가 느리기 때문에 데이터베이스를 맹목적으로 "최적화"할 것이 아니라 비즈니스 애플리케이션 수준에서 분석해야 합니다. 예를 들어 데이터 캐싱, 요청 제한 등이 있습니다.

다음 글에서 만나요

관련 무료 학습 권장사항: mysql 비디오 튜토리얼

위 내용은 MYSQL의 기본 원리를 이해하는 데 도움이 되는 기사의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!