【MySQL】一、MySQL架构与SQL执行流程

小王学编程
577 阅读26分钟

以一条SQL语句的执行过程，来分析MySQL的架构体系

一、一条查询语句的执行过程

1.1 SQL执行流程

流程图.jpg 从图中可以清晰的看到一条SQL语句的执行过程。下面就具体分析每一步MySQL都做了什么。

1.2 建立连接

建立连接是客户端和MySQL交互的第一步。这里涉及到通信协议，下面就具体来分析MySQL的通信协议相关内容。

1.2.1 通信类型：同步or异步？

同步通信的特点：

  1. 同步通信依赖于被调用方，受限于被调用方的性能。也就是说，应用操作数据库，线程会阻塞，等待数据库的返回
  2. 一般只能做到一对一，很难做到一对多的通信。
    异步跟同步相反：
  3. 异步可以避免应用阻塞等待，但是不能节省 SQL 执行的时间。
  4. 如果异步存在并发，每一个 SQL 的执行都要单独建立一个连接，避免数据混乱。但是这样会给服务端带来巨大的压力（一个连接就会创建一个线程，线程间切换会占用大量 CPU 资源）。另外异步通信还带来了编码的复杂度，所以一般不建议使用。如果要异步，必须使用连接池，排队从连接池获取连接而不是创建新连接。
    一般来说我们连接数据库都是同步连接。

1.2.2 连接方式：长连接or短连接

MySQL 既支持短连接，也支持长连接。短连接就是操作完毕以后，马上 close 掉。长连接可以保持打开，减少服务端创建和释放连接的消耗，后面的程序访问的时候还可以使用这个连接。一般我们会在连接池中使用长连接。 保持长连接会消耗内存。长时间不活动的连接，MySQL 服务器会断开。

show global variables like 'wait_timeout'; -- 非交互式超时时间，如 JDBC 程序
show global variables like 'interactive_timeout'; -- 交互式超时时间，如数据库工具

默认都是 28800 秒，8 小时

1.2.3 通信协议

MySQL 支持哪些通信协议呢？

第一种是 Unix Socket。
比如我们在 Linux 服务器上，如果没有指定-h 参数，它就用 socket 方式登录（省略了-S /var/lib/mysql/mysql.sock）。它不用通过网络协议，也可以连接到 MySQL 的服务器，它需要用到服务器上的一个物理文件（/var/lib/mysql/mysql.sock）。
select @@socket;

第二种方式，TCP/IP 协议。
如果指定-h 参数，就会用第二种方式，TCP/IP 协议。
mysql -h192.168.8.211 -uroot -p123456
我们的编程语言的连接模块都是用 TCP 协议连接到 MySQL 服务器的，比如mysql-connector-java-x.x.xx.jar

另外还有命名管道（Named Pipes）和内存共享（Share Memory）的方式，这两种通信方式只能在 Windows 上面使用，一般用得比较少。

1.2.4通信方式

image.png
单工：
在两台计算机通信的时候，数据的传输是单向的。生活中的类比：遥控器。

半双工：
在两台计算机之间，数据传输是双向的，你可以给我发送，我也可以给你发送，但是在这个通讯连接里面，同一时间只能有一台服务器在发送数据，也就是你要给我发的话，也必须等我发给你完了之后才能给我发。生活中的类比：对讲机。

全双工： 数据的传输是双向的，并且可以同时传输。生活中的类比：打电话。

MySQL 使用了半双工的通信方式？
要么是客户端向服务端发送数据，要么是服务端向客户端发送数据，这两个动作不能同时发生。所以客户端发送 SQL 语句给服务端的时候，（在一次连接里面）数据是不能分成小块发送的，不管你的 SQL 语句有多大，都是一次性发送。比如我们用 MyBatis 动态 SQL 生成了一个批量插入的语句，插入 10 万条数据，values后面跟了一长串的内容，或者 where 条件 in 里面的值太多，会出现问题。这个时候我们必须要调整 MySQL 服务器配置 max_allowed_packet 参数的值（默认是 4M），把它调大，否则就会报错。

另一方面，对于服务端来说，也是一次性发送所有的数据，不能因为你已经取到了想要的数据就中断操作，这个时候会对网络和内存产生大量消耗。所以，我们一定要在程序里面避免不带 limit 的这种操作，比如一次把所有满足条件的数据全部查出来，一定要先 count 一下。如果数据量的话，可以分批查询。

1.3 查询缓存

MySQL 内部自带了一个缓存模块。
缓存的作用我们应该很清楚了，把数据以 KV 的形式放到内存里面，可以加快数据的读取速度，也可以减少服务器处理的时间。但是 MySQL 的缓存我们好像比较陌生，从来没有去配置过，也不知道它什么时候生效？比如 user_innodb 有 500 万行数据，没有索引。我们在没有索引的字段上执行同样的查询，大家觉得第二次会快吗？
select * from user_innodb where name='青山';

缓存没有生效，为什么？MySQL 的缓存默认是关闭的。
show variables like 'query_cache%';
默认关闭的意思就是不推荐使用，为什么 MySQL 不推荐使用它自带的缓存呢？
主要是因为 MySQL 自带的缓存的应用场景有限，第一个是它要求 SQL 语句必须一模一样，中间多一个空格，字母大小写不同都被认为是不同的的 SQL。
第二个是表里面任何一条数据发生变化的时候，这张表所有缓存都会失效，所以对于有大量数据更新的应用，也不适合。
所以缓存这一块，我们还是交给 ORM 框架（比如 MyBatis 默认开启了一级缓存），或者独立的缓存服务，比如 Redis 来处理更合适。

在 MySQL 8.0 中，查询缓存已经被移除了。

1.4 解析器(Parser)

我们没有使用缓存的话，就会跳过缓存的模块，下一步我们要做什么呢？
OK，这里我会有一个疑问，为什么我的一条 SQL 语句能够被识别呢？假如我随便执行一个字符串 penyuyan，服务器报了一个 1064 的错：

[Err] 1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'penyuyan' at line 1

它是怎么知道我输入的内容是错误的？
这个就是 MySQL 的 Parser 解析器和 Preprocessor 预处理模块。这一步主要做的事情是对语句基于 SQL 语法进行词法和语法分析和语义的解析。

1.4.1 词法解析

词法解析就是把一条完成的SQL语句打散成一个个的单词。 比如一条简单的SQL语句：
select name from user where id=1;
它会被打散成8个符号，每个符号是什么类型，从哪里开始到哪里结束。

1.4.2 语法解析

第二步就是语法分析，语法分析会对 SQL 做一些语法检查，比如单引号有没有闭合，然后根据 MySQL 定义的语法规则，根据 SQL 语句生成一个数据结构。这个数据结构我们把它叫做解析树（select_lex）。 image.png

1.5 预处理器(Preprocessor)

问题：如果我写了一个词法和语法都正确的 SQL，但是表名或者字段不存在，会在哪里报错？是在数据库的执行层还是解析器？比如： select * from hello;
解析器可以分析语法，但是它怎么知道数据库里面有什么表，表里面有什么字段呢？实际上还是在解析的时候报错，解析 SQL 的环节里面有个预处理器。它会检查生成的解析树，解决解析器无法解析的语义。比如，它会检查表和列名是否存在，检查名字和别名，保证没有歧义。预处理之后得到一个新的解析树。

1.6 优化器

抛出一个问题：一条SQL语句是不是只有一种执行方式呢？或者说MySQL最终执行的SQL是不是我们发送的SQL?

这个答案是否定的。一条 SQL 语句是可以有很多种执行方式的，最终返回相同的结果，他们是等价的。但是如果有这么多种执行方式，这些执行方式怎么得到的？最终选择哪一种去执行？根据什么判断标准去选择？

这个就是 MySQL 的查询优化器的模块（Optimizer）。

查询优化器的目的就是根据解析树生成不同的执行计划（Execution Plan），然后选择一种最优的执行计划，MySQL 里面使用的是基于开销（cost）的优化器，那种执行计划开销最小，就用哪种。

1.6.1 优化器可以做什么

MySQL 的优化器能处理哪些优化类型呢？
举两个简单的例子：

  1. 当我们对多张表进行关联查询的时候，以哪个表的数据作为基准表。
  2. 有多个索引可以使用的时候，选择哪个索引。 实际上，对于每一种数据库来说，优化器的模块都是必不可少的，他们通过复杂的算法实现尽可能优化查询效率的目标。
    但是优化器也不是万能的，并不是再垃圾的 SQL 语句都能自动优化，也不是每次都能选择到最优的执行计划，大家在编写 SQL 语句的时候还是要注意。

1.6.2 优化器得到的结果

优化完之后，得到一个什么东西呢？

优化器最终会把解析树变成一个查询执行计划，查询执行计划是一个数据结构。当然，这个执行计划是不是一定是最优的执行计划呢？不一定，因为 MySQL 也有可能覆盖不到所有的执行计划。

我们怎么查看 MySQL 的执行计划呢？比如多张表关联查询，先查询哪张表？在执行查询的时候可能用到哪些索引，实际上用到了什么索引？

MySQL 提供了一个执行计划的工具。我们在 SQL 语句前面加上 EXPLAIN，就可以看到执行计划的信息。 EXPLAIN select name from user where id=1;

注意 Explain 的结果也不一定最终执行的方式。

1.7 存储引擎

得到执行计划以后，SQL 语句是不是终于可以执行了？问题又来了：

  1. 从逻辑的角度来说，我们的数据是放在哪里的，或者说放在一个什么结构里面？
  2. 执行计划在哪里执行？是谁去执行？

1.7.1 存储引擎介绍

我们先回答第一个问题：在关系型数据库里面，数据是放在什么结构里面的？
（放在表 Table 里面的）
我们可以把这个表理解成 Excel 电子表格的形式。所以我们的表在存储数据的同时，还要组织数据的存储结构，这个存储结构就是由我们的存储引擎决定的，所以我们也可以把存储引擎叫做表类型。
在 MySQL 里面，支持多种存储引擎，他们是可以替换的，所以叫做插件式的存储引擎。为什么要搞这么多存储引擎呢？一种还不够用吗？

1.7.2 查看存储引擎

比如我们数据库里面已经存在的表，我们怎么查看它们的存储引擎呢？
show table status from test;
image.png 或者通过 DDL 建表语句来查看。

在 MySQL 里面，我们创建的每一张表都可以指定它的存储引擎，而不是一个数据库只能使用一个存储引擎。存储引擎的使用是以表为单位的。而且，创建表之后还可以修改存储引擎。

我们说一张表使用的存储引擎决定我们存储数据的结构，那在服务器上它们是怎么存储的呢？
默认情况下，每个数据库有一个自己文件夹，以 test 数据库为例。任何一个存储引擎都有一个 frm 文件，这个是表结构定义文件。
image.png

1.7.3 存储引擎比较

我们可以用这个命令查看数据库对存储引擎的支持情况：
show engines;
其中有存储引擎的描述和对事务、XA 协议和 Savepoints 的支持。

  • XA 协议用来实现分布式事务（分为本地资源管理器，事务管理器）。
  • Savepoints 用来实现子事务（嵌套事务）。创建了一个 Savepoints 之后，事务就可以回滚到这个点，不会影响到创建 Savepoints 之前的操作。
    image.png

1. MyISAM（3 个文件） 应用范围比较小。表级锁定限制了读/写的性能，因此在 Web 和数据仓库配置中，它通常用于只读或以读为主的工作。

特点：

  • 支持表级别的锁（插入和更新会锁表）。不支持事务。
  • 拥有较高的插入（insert）和查询（select）速度。
  • 存储了表的行数（count 速度更快）。 （怎么快速向数据库插入 100 万条数据？我们有一种先用 MyISAM 插入数据，然后修改存储引擎为 InnoDB 的操作。）
    适合：只读之类的数据分析的项目。

2. InnoDB（2 个文件） mysql 5.7 中的默认存储引擎。InnoDB 是一个事务安全（与 ACID 兼容）的 MySQL存储引擎，它具有提交、回滚和崩溃恢复功能来保护用户数据。InnoDB 行级锁（不升级为更粗粒度的锁）和 Oracle 风格的一致非锁读提高了多用户并发性和性能。InnoDB 将用户数据存储在聚集索引中，以减少基于主键的常见查询的 I/O。为了保持数据完整性， InnoDB 还支持外键引用完整性约束。

特点：

  • 支持事务，支持外键，因此数据的完整性、一致性更高。
  • 支持行级别的锁和表级别的锁。
  • 支持读写并发，写不阻塞读（MVCC）。
  • 特殊的索引存放方式，可以减少 IO，提升查询效率。
    适合：经常更新的表，存在并发读写或者有事务处理的业务系统。

1.7.4 如何选择存储引擎

  • 如果对数据一致性要求比较高，需要事务支持，可以选择 InnoDB。
  • 如果数据查询多更新少，对查询性能要求比较高，可以选择 MyISAM。
  • 如果需要一个用于查询的临时表，可以选择 Memory。
  • 如果所有的存储引擎都不能满足你的需求，并且技术能力足够，可以根据官网内部手册用 C 语言开发一个存储引擎：dev.mysql.com/doc/interna…

1.8 执行引擎

OK，存储引擎分析完了，它是我们存储数据的形式，继续第二个问题，是谁使用执行计划去操作存储引擎呢？

这就是我们的执行引擎，它利用存储引擎提供的相应的 API 来完成操作。

为什么我们修改了表的存储引擎，操作方式不需要做任何改变？因为不同功能的存储引擎实现的 API 是相同的。

最后把数据返回给客户端，即使没有结果也要返回。

二、MySQL的体系结构总结

基于上面分析的流程，我们一起来梳理一下 MySQL 的内部模块。

2.1 模块详解

image.png

  1. Connector：用来支持各种语言和 SQL 的交互，比如 PHP，Python，Java 的JDBC；
  2. Management Serveices & Utilities：系统管理和控制工具，包括备份恢复、MySQL 复制、集群等等；
  3. Connection Pool：连接池，管理需要缓冲的资源，包括用户密码权限线程等等；
  4. SQL Interface：用来接收用户的 SQL 命令，返回用户需要的查询结果
  5. Parser：用来解析 SQL 语句；
  6. Optimizer：查询优化器；
  7. Cache and Buffer：查询缓存，除了行记录的缓存之外，还有表缓存，Key 缓存，权限缓存等等；
  8. Pluggable Storage Engines：插件式存储引擎，它提供 API 给服务层使用，跟具体的文件打交道。

2.2 架构分层

总体上，我们可以把 MySQL 分成三层，跟客户端对接的连接层，真正执行操作的服务层，和跟硬件打交道的存储引擎层（参考 MyBatis：接口、核心、基础）。
image.png

2.2.1 连接层

我们的客户端要连接到 MySQL 服务器 3306 端口，必须要跟服务端建立连接，那么管理所有的连接，验证客户端的身份和权限，这些功能就在连接层完成。

2.2.2 服务层

连接层会把 SQL 语句交给服务层，这里面又包含一系列的流程：比如查询缓存的判断、根据 SQL 调用相应的接口，对我们的 SQL 语句进行词法和语法的解析（比如关键字怎么识别，别名怎么识别，语法有没有错误等等）。然后就是优化器，MySQL 底层会根据一定的规则对我们的 SQL 语句进行优化，最后再交给执行器去执行。

2.1.3 存储引擎

存储引擎就是我们的数据真正存放的地方，在 MySQL 里面支持不同的存储引擎。再往下就是内存或者磁盘。

三、一条更新语句的执行过程

更新语句包括：insert、update、delete

首先，InnnoDB 的数据都是放在磁盘上的，InnoDB 操作数据有一个最小的逻辑单位，叫做页（索引页和数据页）。我们对于数据的操作，不是每次都直接操作磁盘，因为磁盘的速度太慢了。InnoDB 使用了一种缓冲池的技术，也就是把磁盘读到的页放到一块内存区域里面。这个内存区域就叫 Buffer Pool。

下一次读取相同的页，先判断是不是在缓冲池里面，如果是，就直接读取，不用再次访问磁盘。修改数据的时候，先修改缓冲池里面的页。内存的数据页和磁盘数据不一致的时候，我们把它叫做脏页。InnoDB 里面有专门的后台线程把 Buffer Pool 的数据写入到磁盘，每隔一段时间就一次性地把多个修改写入磁盘，这个动作就叫做刷脏。

Buffer Pool 是 InnoDB 里面非常重要的一个结构，它的内部又分成几块区域。这里我们趁机到官网来认识一下 InnoDB 的内存结构和磁盘结构。

3.1 InnoDB 内存结构和磁盘结构

image.png

3.1.1 内存结构

Buffer Pool 主要分为 3 个部分： Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive HashIndex，另外还有一（redo）log buffer。

3.1.1.1 Buffer Pool

Buffer Pool 缓存的是页面信息，包括数据页、索引页。查看服务器状态，里面有很多跟 Buffer Pool 相关的信息：SHOW STATUS LIKE '%innodb_buffer_pool%';
Buffer Pool 默认大小是 128M（134217728 字节），可以调整。 查看参数（系统变量）：
SHOW VARIABLES like '%innodb_buffer_pool%';
image.png

内存的缓冲池写满了怎么办？（Redis 设置的内存满了怎么办？）InnoDB 用 LRU算法来管理缓冲池（链表实现，不是传统的 LRU，分成了 young 和 old），经过淘汰的数据就是热点数据。

内存缓冲区对于提升读写性能有很大的作用。思考一个问题：当需要更新一个数据页时，如果数据页在 Buffer Pool 中存在，那么就直接更新好了。否则的话就需要从磁盘加载到内存，再对内存的数据页进行操作。也就是说，如果没有命中缓冲池，至少要产生一次磁盘 IO，有没有优化的方式呢？

3.1.1.2 Change Buffer

如果这个数据页不是唯一索引，不存在数据重复的情况，也就不需要从磁盘加载索引页判断数据是不是重复（唯一性检查）。这种情况下可以先把修改记录在内存的缓冲池中，从而提升更新语句（Insert、Delete、Update）的执行速度。

这一块区域就是 Change Buffer。5.5 之前叫 Insert Buffer 插入缓冲，现在也能支持 delete 和 update。 最后把 Change Buffer 记录到数据页的操作叫做 merge。什么时候发生 merge？

有几种情况：在访问这个数据页的时候，或者通过后台线程、或者数据库 shut down、redo log 写满时触发。

如果数据库大部分索引都是非唯一索引，并且业务是写多读少，不会在写数据后立刻读取，就可以使用 Change Buffer（写缓冲）。写多读少的业务，调大这个值：
SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_change_buffer_max_size';
代表 Change Buffer 占 Buffer Pool 的比例，默认 25%。

3.1.1.3 Adaptive Hash Index

索引应该是放在磁盘的，为什么要专门把一种哈希的索引放到内存？下次再说。

3.1.1.4 （redo）Log Buffer

思考一个问题：如果 Buffer Pool 里面的脏页还没有刷入磁盘时，数据库宕机或者重启，这些数据丢失。如果写操作写到一半，甚至可能会破坏数据文件导致数据库不可用。

为了避免这个问题，InnoDB 把所有对页面的修改操作专门写入一个日志文件，并且在数据库启动时从这个文件进行恢复操作（实现 crash-safe）——用它来实现事务的持久性。

这个文件就是磁盘的 redo log（叫做重做日志），对应于/var/lib/mysql/目录下的ib_logfile0 ib_logfile1，每个 48M。

这 种 日 志 和 磁 盘 配 合 的 整 个 过 程 ， 其 实 就 是 MySQL 里 的 WAL 技 术（Write-Ahead Logging），它的关键点就是先写日志，再写磁盘。
show variables like 'innodb_log%';
image.png

问题： 同样是写磁盘，为什么不直接写到 db file 里面去？为什么先写日志再写磁盘？

我们先来了解一下随机 I/O 和顺序 I/O 的概念。

  • 磁盘的最小组成单元是扇区，通常是 512 个字节。
  • 操作系统和内存打交道，最小的单位是页 Page。
  • 操作系统和磁盘打交道，读写磁盘，最小的单位是块 Block。 image.png

如果我们所需要的数据是随机分散在不同页的不同扇区中，那么找到相应的数据需要等到磁臂旋转到指定的页，然后盘片寻找到对应的扇区，才能找到我们所需要的一块数据，一次进行此过程直到找完所有数据，这个就是随机 IO，读取数据速度较慢。

假设我们已经找到了第一块数据，并且其他所需的数据就在这一块数据后边，那么就不需要重新寻址，可以依次拿到我们所需的数据，这个就叫顺序 IO。

刷盘是随机 I/O，而记录日志是顺序 I/O，顺序 I/O 效率更高。因此先把修改写入日志，可以延迟刷盘时机，进而提升系统吞吐。

当然 redo log 也不是每一次都直接写入磁盘，在 Buffer Pool 里面有一块内存区域（Log Buffer）专门用来保存即将要写入日志文件的数据，默认 16M，它一样可以节省磁盘 IO。 image.png

SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_log_buffer_size';

需要注意：redo log 的内容主要是用于崩溃恢复。磁盘的数据文件，数据来自 bufferpool。redo log 写入磁盘，不是写入数据文件。那么，Log Buffer 什么时候写入 log file？

在我们写入数据到磁盘的时候，操作系统本身是有缓存的。flush 就是把操作系统缓冲区写入到磁盘。

log buffer 写入磁盘的时机，由一个参数控制，默认是 1。
SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_flush_log_at_trx_commit';

image.png

这是内存结构的第 4 块内容，redo log，它又分成内存和磁盘两部分。redo log 有什么特点？

  1. redo log 是 InnoDB 存储引擎实现的，并不是所有存储引擎都有。
  2. 不是记录数据页更新之后的状态，而是记录这个页做了什么改动，属于物理日志。
  3. redo log 的大小是固定的，前面的内容会被覆盖。

image.png

check point 是当前要覆盖的位置。如果 write pos 跟 check point 重叠，说明 redolog 已经写满，这时候需要同步 redo log 到磁盘中。

这是 MySQL 的内存结构，总结一下，分为：
Buffer pool、change buffer、Adaptive Hash Index、 log buffer。

3.1.2 磁盘结构

磁盘结构里面主要是各种各样的表空间，叫做 Table space。我所理解的表空间，其实就是一个存放表结构和数据的文件。

表空间可以看做是 InnoDB 存储引擎逻辑结构的最高层，所有的数据都存放在表空间中。InnoDB 的表空间分为 5 大类。

3.1.2.1 系统表空间

在默认情况下 InnoDB 存储引擎有一个共享表空间（对应文件/var/lib/mysql/ibdata1），也叫系统表空间。 InnoDB 系统表空间包含 InnoDB 数据字典和双写缓冲区，Change Buffer 和 UndoLogs），如果没有指定 file-per-table，也包含用户创建的表和索引数据。

  1. undo 在后面介绍，因为有独立的表空间。
  2. 数据字典：由内部系统表组成，存储表和索引的元数据（定义信息）。
  3. 双写缓冲（InnoDB 的一大特性）：InnoDB 的页和操作系统的页大小不一致，InnoDB 页大小一般为 16K，操作系统页大小为 4K，InnoDB 的页写入到磁盘时，一个页需要分 4 次写。

image.png

如果存储引擎正在写入页的数据到磁盘时发生了宕机，可能出现页只写了一部分的情况，比如只写了 4K，就宕机了，这种情况叫做部分写失效（partial page write），可能会导致数据丢失。

我们不是有 redo log 吗？但是有个问题，如果这个页本身已经损坏了，用它来做崩溃恢复是没有意义的。所以在对于应用 redo log 之前，需要一个页的副本。如果出现了写入失效，就用页的副本来还原这个页，然后再应用 redo log。这个页的副本就是 double write，InnoDB 的双写技术。通过它实现了数据页的可靠性。

跟 redo log 一样，double write 由两部分组成，一部分是内存的 double write，一个部分是磁盘上的 double write。因为 double write 是顺序写入的，不会带来很大的开销。

在默认情况下，所有的表共享一个系统表空间，这个文件会越来越大，而且它的空间不会收缩。

3.1.2.2 独占表空间

我们可以让每张表独占一个表空间。这个开关通过 innodb_file_per_table 设置，默认开启。
SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_file_per_table';

开启后，则每张表会开辟一个表空间，这个文件就是数据目录下的 ibd 文件（例如 /var/lib/mysql/gupao/user_innodb.ibd），存放表的索引和数据。但是其他类的数据，如回滚（undo）信息，插入缓冲索引页、系统事务信息，二次写缓冲（Double write buffer）等还是存放在原来的共享表空间内。

3.1.2.3 通用表空间

通用表空间也是一种共享的表空间，跟 ibdata1 类似。可以创建一个通用的表空间，用来存储不同数据库的表，数据路径和文件可以自定义。

3.1.2.4 undo log tablespace

undo log（撤销日志或回滚日志）记录了事务发生之前的数据状态（不包括 select）。

如果修改数据时出现异常，可以用 undo log 来实现回滚操作（保持原子性）。在执行 undo 的时候，仅仅是将数据从逻辑上恢复至事务之前的状态，而不是从物理页面上操作实现的，属于逻辑格式的日志。

redo Log 和 undo Log 与事务密切相关，统称为事务日志。

undo Log 的数据默认在系统表空间 ibdata1 文件中，因为共享表空间不会自动收缩，也可以单独创建一个 undo 表空间。

3.2 Binlog

binlog 以事件的形式记录了所有的 DDL 和 DML 语句（因为它记录的是操作而不是数据值，属于逻辑日志），可以用来做主从复制和数据恢复。

跟 redo log 不一样，它的文件内容是可以追加的，没有固定大小限制。

在开启了 binlog 功能的情况下，我们可以把 binlog 导出成 SQL 语句，把所有的操作重放一遍，来实现数据的恢复。

binlog 的另一个功能就是用来实现主从复制，它的原理就是从服务器读取主服务器的 binlog，然后执行一遍。

3.3 更新语句执行过程

image.png

例如一条语句：update teacher set name='盆鱼宴' where id=1;

  1. 先查询到这条数据，如果有缓存，也会用到缓存。
  2. 把 name 改成盆鱼宴，然后调用引擎的 API 接口，写入这一行数据到内存，同时记录 redo log。这时 redo log 进入 prepare 状态，然后告诉执行器，执行完成了，可以随时提交。
  3. 执行器收到通知后记录 binlog，然后调用存储引擎接口，设置 redo log为 commit状态。
  4. 更新完成

重点：

  1. 先记录到内存，再写日志文件。
  2. 记录 redo log 分为两个阶段。
  3. 存储引擎和 Server 记录不同的日志。
  4. 先记录 redo，再记录 binlog。

四、总结

  1. SQL执行过程：建立链接 - 查询缓存 - 词法语法分析 - 语义解析 - 优化器生成执行计划 - 执行引擎调用存储引擎接口 - 返回数据
  2. MySQL三层架构：连接层 - 服务层 - 存储层
  3. Innodb存储引擎的内存结构：
    • Buffer Pool
    • Change Buffer
    • Hash Index
    • redo log buffer
  4. 数据的更新过程：
    • 若Buffer Pool有缓存则直接更新，记录redo log
    • 若Buffer Pool没有则记录Change Buffer缓存，记录redo log
  5. Buffer Pool 默认128M,Change Buffer占25%
avatar
文章
阅读
粉丝