Mysql执行过程

Mysql的log日志介绍

• redolog 作用：保证了数据内部的安全性，延迟刷盘实际，进而提升系统吞吐
  ① 为InnoDB提供了崩溃恢复的特性，实现持久性
  ② redolog记录的是 在某个数据页上做了什么修改，属于物理日志
  ③ redolog的大小是固定的，前面的内容会被覆盖，一旦写满，就会触发buffer pool到磁盘的同步，以便腾出空间记录后面的修改
• undolog 记录事务发生之前的数据状态。发生异常时回滚，保证原子性
  比如一条数据更新的流程，把a改成b
  ① 事务开始，从内存（buffer pool）或磁盘（data file）取到包含这条数据的数据页，返回给server执行器
  ② Server的执行器修改数据页的这一行数据值为b
  ③ 记录name=a 到 undolog
  ④ 记录name=b 到 redolog
  ⑤ 调用存储引擎接口，记录数据页到Buffer Pool（修改name=b）
  ⑥ 事务提交
• binlog binlog是以事件的形式记录了所有的DDL和DML语句，可以用来做主从复制和数据恢复

在崩溃恢复时，判断事务是否需要提交
① binlog无记录，redolog无记录：在redolog写之前crash，恢复操作：回滚事务
② binlog无记录，redolog状态是prepare：在binlog写完之前crash，恢复操作：回滚事务
③ binlog有记录，redolog状态是prepare：在binlog写完提交事务之前的crash，恢复操作：提交事务
④ binlog有记录，redolog状态是commit：正常完成的事务，不需要恢复

Mysql的索引介绍

索引是数据库管理系统（DBMS）中一个排序的数据结构，以借助快速查询、更新数据库表中数据。这样就需要查询速度快的数据接口来存储

B+Tree的特点
① 关键字数量和分叉树（度）是相等的
② 内节点不存储数据，数据在叶子节点
③ 叶子节点之间，形成有序链表（双向链表）

B+Tree的优势
① BTree能解决的问题，B+Tree都能解决
② 扫库、扫表能力更强
③ 磁盘读写能力更强（I/O次数更少，深度更低）
④ 排序能力更强（叶子节点/双向链表）
⑤ 效率更加稳定

索引分类

• 聚集索引 叶子节点放完整的记录，索引键值顺序与数据行的物理存储顺序一致
• 二级索引
  叶子节点存放键值和主键的值

什么字段可以做聚集索引？

• 有主键，使用主键
• 无主键，但存在不包含null值的唯一索引，那么会取第一个这样的索引当聚集索引
• 无主键，无唯一索引，使用隐藏列 row_id做聚集索引

索引建立的参考建议

• 在用于where判断，order排序，join的on、group by字段上创建索引
• 索引的个数不要过多
• 区分度低的字段，例如性别，不要建立索引
• 频繁更新的值，不要作为主键或者索引
• 不建议用无序的值（身份证/UUID）作为索引
• 复合索引把区分度高的值放在前面
• 创建复合索引，而不是修改单列索引
• 过长的字段，建立前缀索引

什么时候用不到索引

• 索引列上使用函数表达式
• 字符串不加引号，出现隐式转换
• like条件中，前面带%（除了索引下推）
• 反向查询，<>，!=，not in等，并不是都用不到索引

优化器如何选择索引？
InnoDB是基于成本的优化器，每种情况记录成本，最后选择成本最小的路径来执行；
具体走不走索引，看优化器的选择；不是绝对的；