MySQL45讲-重要知识01 基础架构：一条SQL查询语句是如何执行的？一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析

01 基础架构：一条SQL查询语句是如何执行的？

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。

MySQL 的逻辑架构可以分为 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。

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。

连接器

连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。在完成经典的 TCP 握手后，连接器就要开始认证你的身份，这个时候用的就是你输入的用户名和密码。

数据库里面，长连接是指连接成功后，如果客户端持续有请求，则一直使用同一个连接。短连接则是指每次执行完很少的几次查询就断开连接，下次查询再重新建立一个。

建立连接的过程通常是比较复杂的，尽量使用长连接。但长连接累积下来，可能导致内存占用太大，被系统强行杀掉（OOM），从现象看就是 MySQL 异常重启了。因为MySQL 在执行过程中临时使用的内存是管理在连接对象里面的。这些资源会在连接断开的时候才释放。

因此，我们需要定期断开长连接。或行 mysql_reset_connection 来重新初始化连接资源。

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。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。

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。所以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。

MySQL 8.0 版本直接将查询缓存的整块功能删掉了。对于你确定要使用查询缓存的语句，可以用 SQL_CACHE 显式指定。

分析器

分析器先会做“词法分析”。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。

优化器

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。

执行器

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 (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)。

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。

02 日志系统：一条SQL更新语句是如何执行的？

查询语句的那一套流程，更新语句也是同样会走一遍。

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：redo log（重做日志）和 binlog（归档日志）。

redo log

酒店掌柜记录客人赊账记录的账本（磁盘）与粉板（redo log）。

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。

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

上面的 redo log 是 InnoDB 引擎特有的日志，而 Server 层也有自己的日志，称为 binlog（归档日志）。

这两种日志有以下三点不同。

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。

执行器和 InnoDB 引擎在执行这个简单的 update 语句时的内部流程：

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（将 redo log 的写入拆成了两个步骤：prepare 和 commit）

目的是让两份日志之间的逻辑一致，从而让数据库恢复到半个月内任意一秒的状态

数据恢复过程：

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。

保证误操作后恢复数据、扩容时搭建一些备库都是用全量备份加上应用 binlog 来实现的，避免出现主从数据库不一致的情况。

简单说，redo log 和 binlog 都可以用于表示事务的提交状态，而两阶段提交就是让这两个状态保持逻辑上的一致，是跨系统维持数据逻辑一致性时常用的一个方案。

tips: 一天一备跟一周一备的相比，好处是“最长恢复时间”更短。

在一天一备的模式里，最坏情况下需要应用一天的 binlog。比如，你每天 0 点做一次全量备份，而要恢复出一个到昨天晚上 23 点的备份。

一周一备最坏情况就要应用一周的 binlog 了。

系统的对应指标就是 RTO（恢复目标时间）。

当然这个是有成本的，因为更频繁全量备份需要消耗更多存储空间，所以这个 RTO 是成本换来的，就需要你根据业务重要性来评估了。

03 事务隔离：为什么你改了我还看不见

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。

隔离性与隔离级别

ACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability，即原子性、一致性、隔离性、持久性）

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 ）

读未提交是指，一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到。
读提交是指，一个事务提交之后，它做的变更才会被其他事务看到。
可重复读是指，一个事务执行过程中看到的数据，总是跟这个事务在启动时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，顾名思义是对于同一行记录，“写”会加“写锁”，“读”会加“读锁”。当出现读写锁冲突的时候，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 语句开始执行时创建的。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。

Oracle 数据库的默认隔离级别其实就是“读提交”

“可重复读”的场景 假设你在管理一个个人银行账户表。一个表存了每个月月底的余额，一个表存了账单明细。这时候你要做数据校对，也就是判断上个月的余额和当前余额的差额，是否与本月的账单明细一致。你一定希望在校对过程中，即使有用户发生了一笔新的交易，也不影响你的校对结果。

这时候使用“可重复读”隔离级别就很方便。事务启动时的视图可以认为是静态的，不受其他事务更新的影响。

事务隔离的实现

在 MySQL 中，实际上每条记录在更新的时候都会同时记录一条回滚操作。记录上的最新值，通过回滚操作，都可以得到前一个状态的值。

同一条记录在系统中可以存在多个版本，就是数据库的多版本并发控制（MVCC）。

回滚日志在没有事务再需要用到这些回滚日志时（即就是当系统里没有比这个回滚日志更早的 read-view 的时候），才被删除。

长事务

长事务意味着系统里面会存在很老的事务视图，就会导致大量占用存储空间。还占用锁资源，也可能拖垮整个库。

避免长事务：

在 autocommit 为 1 的情况下，用 begin 显式启动的事务，如果执行 commit 则提交事务。如果执行 commit work and chain，则是提交事务并自动启动下一个事务，这样也省去了再次执行 begin 语句的开销。同时带来的好处是从程序开发的角度明确地知道每个语句是否处于事务中。

可以在 information_schema 库的 innodb_trx 这个表中查询长事务，比如下面这个语句，用于查找持续时间超过 60s 的事务。

select * from information_schema.innodb_trx where TIME_TO_SEC(timediff(now(),trx_started))>60

04 深入浅出索引

索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样。

索引的常见模型

哈希表是一种以键 - 值（key-value）存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即 key，就可以找到其对应的值即 Value。哈希的思路很简单，缺点是存储数据无序的，所以哈希索引做区间查询的速度是很慢的。所以，哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景，比如 Memcached 及其他一些 NoSQL 引擎。
有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀。二分法查询效率高，时间复杂度是 O(log(N))。更新数据时，往中间插入一个记录就必须得挪动后面所有的记录，成本太高。有序数组索引只适用于静态存储引擎，比如你要保存的是 2017 年某个城市的所有人口信息，这类不会再修改的数据。
搜索树，要维持二叉搜索树的时间复杂度为O(log(N))，就需要保持这棵树是平衡二叉树。

二叉树是搜索效率最高的，但是实际上大多数的数据库存储却并不使用二叉树。其原因是，索引不止存在内存中，还要写到磁盘上。

为了让一个查询尽量少地读磁盘，就必须让查询过程访问尽量少的数据块。那么，我们就不应该使用二叉树，而是要使用“N 叉”树。这里，“N 叉”树中的“N”取决于数据块的大小。

以 InnoDB 的一个整数字段索引为例，这个 N 差不多是 1200。这棵树高是 4 的时候，就可以存 1200 的 3 次方个值，这已经 17 亿了。考虑到树根的数据块总是在内存中的，一个 10 亿行的表上一个整数字段的索引，查找一个值最多只需要访问 3 次磁盘。其实，树的第二层也有很大概率在内存中，那么访问磁盘的平均次数就更少了。

N 叉树由于在读写上的性能优点，以及适配磁盘的访问模式，已经被广泛应用在数据库引擎中了。

InnoDB 的索引模型

在 InnoDB 中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表。使用了 B+ 树索引模型。B+ 树能够很好地配合磁盘的读写特性，减少单次查询的磁盘访问次数。

根据叶子节点的内容，索引类型分为主键索引和非主键索引。

主键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。

非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）。

主键索引和普通索引的查询的区别？

如果语句是 select * from T where ID=500，即主键查询方式，则只需要搜索 ID 这棵 B+ 树；
如果语句是 select * from T where k=5，即普通索引查询方式，则需要先搜索 k 索引树，得到 ID 的值为 500，再到 ID 索引树搜索一次。这个过程称为回表。

也就是说，基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。

索引维护

B+ 树为了维护索引有序性，在插入新值的时候需要做必要的维护。

在插入值时，需要逻辑上挪动数据，可能还涉及到页分裂（申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去），影响性能。

除了性能外，页分裂操作还影响数据页的利用率。原本放在一个页的数据，现在分到两个页中，整体空间利用率降低大约 50%。

当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并。合并的过程，可以认为是分裂过程的逆过程。

自增主键：

自增主键的插入数据模式，正符合递增插入的场景。每次插入一条新记录，都是追加操作，不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小。

适合用业务字段直接做主键的场景呢。比如，有些业务的场景需求是这样的：

只有一个索引；
该索引必须是唯一索引。

这就是典型的 KV 场景。由于没有其他索引，所以也就不用考虑其他索引的叶子节点大小的问题。

这时候我们就要优先考虑上一段提到的“尽量使用主键查询”原则，直接将这个索引设置为主键，可以避免每次查询需要搜索两棵树。 tips： alter 语句重建索引 k，以及通过两个 alter 语句重建主键索引是否合理。

索引可能因为删除，或者页分裂等原因，导致数据页有空洞，重建索引的过程会创建一个新的索引，把数据按顺序插入，这样页面的利用率最高，也就是索引更紧凑、更省空间。

“参考答案”是：

重建索引 k 的做法是合理的，可以达到省空间的目的。但是，重建主键的过程不合理。（alter table T drop primary key; alter table T add primary key(id);）不论是删除主键还是创建主键，都会将整个表重建。所以连着执行这两个语句的话，第一个语句就白做了。这两个语句，你可以用这个语句代替： alter table T engine=InnoDB。

覆盖索引

在这个查询里面，索引 k 已经“覆盖了”我们的查询需求，我们称为覆盖索引。

由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。

如果现在有一个高频请求，要根据市民的身份证号查询他的姓名，这个联合索引就有意义了。它可以在这个高频请求上用到覆盖索引，不再需要回表查整行记录，减少语句的执行时间。

最左前缀原则

B+ 树这种索引结构，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。这个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。

索引下推

索引下推优化（index condition pushdown)，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。

tips： 需要 a、b 做联合主键，既然主键包含了 a、b 这两个字段，那意味着单独在字段 c 上创建一个索引，就已经包含了三个字段了呀，为什么要创建“ca”“cb”这两个索引？

同事告诉他，是因为他们的业务里面有这样的两种语句：

select * from geek where c=N order by a limit 1;
select * from geek where c=N order by b limit 1;

我给你的问题是，这位同事的解释对吗，为了这两个查询模式，这两个索引是否都是必须的？为什么呢？

主键 a，b 的聚簇索引组织顺序相当于 order by a,b ，也就是先按 a 排序，再按 b 排序，c 无序。

索引 ca 的组织是先按 c 排序，再按 a 排序。同时记录主键部分b

引 cb 的组织是先按 c 排序，在按 b 排序，同时记录主键部分a

结论是 ca 可以去掉，cb 需要保留。

06 全局锁和表锁：给表加个字段怎么有这么多阻碍？

数据库锁设计的初衷是处理并发问题。MySQL 里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类。

全局锁

命令是 Flush tables with read lock (FTWRL)。 全局锁的典型使用场景是，做全库逻辑备份。

但是让整库都只读，听上去就很危险：

如果你在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务基本上就得停摆；
如果你在从库上备份，那么备份期间从库不能执行主库同步过来的 binlog，会导致主从延迟。

不加锁的话，备份系统备份的得到的库不是一个逻辑时间点，这个视图是逻辑不一致的。

拿到一致性视图：

可重复读隔离级别下开启一个事务。
官方自带的逻辑备份工具是 mysqldump。当 mysqldump 使用参数–single-transaction 的时候，导数据之前就会启动一个事务，来确保拿到一致性视图。single-transaction 方法只适用于所有的表使用事务引擎的库。
对于 MyISAM 这种不支持事务的引擎，就需要使用 FTWRL 命令了。

为什么不使用 set global readonly=true 的方式呢？确实 readonly 方式也可以让全库进入只读状态，但我还是会建议你用 FTWRL 方式，主要有两个原因：

一是，在有些系统中，readonly 的值会被用来做其他逻辑，比如用来判断一个库是主库还是备库。因此，修改 global 变量的方式影响面更大，我不建议你使用。
二是，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。

表级锁

表锁的语法是 lock tables … read/write。 与 FTWRL 类似，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。需要注意，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。

另一类表级的锁是元数据锁 MDL（metadata lock)。 MDL 不需要显式使用，在访问一个表的时候会被自动加上。MDL 的作用是，保证读写的正确性。

在 MySQL 5.5 版本中引入了 MDL，当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，因此你可以有多个线程同时对一张表增删改查。
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。因此，如果有两个线程要同时给一个表加字段，其中一个要等另一个执行完才能开始执行。

如何安全地给小表加字段

首先我们要解决长事务，事务不提交，就会一直占着 MDL 锁。在 MySQL 的 information_schema 库的 innodb_trx 表中，你可以查到当前执行中的事务。如果你要做 DDL 变更的表刚好有长事务在执行，要考虑先暂停 DDL，或者 kill 掉这个长事务。 3.如果你要变更的表是一个热点表，虽然数据量不大，但是上面的请求很频繁，而你不得不加个字段，这时候 kill 可能未必管用，因为新的请求马上就来了。比较理想的机制是，在 alter table 语句里面设定等待时间，如果在这个指定的等待时间里面能够拿到 MDL 写锁最好，拿不到也不要阻塞后面的业务语句，先放弃。

tips： 表锁一般是在数据库引擎不支持行锁的时候才会被用到的。引擎升级后，把 lock tables 和 unlock tables 改成 begin 和 commit。

MDL 会直到事务提交才释放，在做表结构变更的时候，你一定要小心不要导致锁住线上查询和更新。

07 行锁功过：怎么减少行锁对性能的影响？

通过减少锁冲突来提升业务并发度。

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。

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的申请时机尽量往后放。

死锁和死锁检测

调整语句顺序并不能完全避免死锁。所以我们引入了死锁和死锁检测的概念，以及提供了三个方案，来减少死锁对数据库的影响。减少死锁的主要方向，就是控制访问相同资源的并发事务量。

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。

在 InnoDB 中，innodb_lock_wait_timeout 的默认值是 50s，意味着第一个被锁住的线程要过 50s 才会超时退出，然后其他线程才有可能继续执行。对于在线服务来说，这个等待时间往往是无法接受的。

但是，我们又不可能直接把这个时间设置成一个很小的值，比如 1s。这样当出现死锁的时候，确实很快就可以解开，但如果不是死锁，而是简单的锁等待呢？所以，超时时间设置太短的话，会出现很多误伤。

所以，正常情况下我们还是要采用第二种策略，即：主动死锁检测，而且 innodb_deadlock_detect 的默认值本身就是 on。主动死锁检测在发生死锁的时候，是能够快速发现并进行处理的，但是它也是有额外负担的。

由热点行更新导致的性能问题，症结在于，死锁检测要耗费大量的 CPU 资源。

一种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。 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；如果你的团队有能修改 MySQL 源码的人，也可以做在 MySQL 里面。基本思路就是，对于相同行的更新，在进入引擎之前排队。这样在 InnoDB 内部就不会有大量的死锁检测工作了。

从设计上优化这个问题呢？

可以考虑通过将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突。还是以影院账户为例，可以考虑放在多条记录上，比如 10 个记录，影院的账户总额等于这 10 个记录的值的总和。这样每次要给影院账户加金额的时候，随机选其中一条记录来加。这样每次冲突概率变成原来的 1/10，可以减少锁等待个数，也就减少了死锁检测的 CPU 消耗。

这个方案看上去是无损的，但其实这类方案需要根据业务逻辑做详细设计。如果账户余额可能会减少，比如退票逻辑，那么这时候就需要考虑当一部分行记录变成 0 的时候，代码要有特殊处理。

tips: 一个连接中循环执行 20 次 delete from T limit 500较好。

直接执行 delete from T limit 10000，单个语句占用时间长，锁的时间也比较长；而且大事务还会导致主从延迟。

在 20 个连接中同时执行 delete from T limit 500，会人为造成锁冲突。

08 事务到底是隔离的还是不隔离的？

事务的启动时机：

begin/start transaction 命令并不是一个事务的起点，在执行到它们之后的第一个操作 InnoDB 表的语句，事务才真正启动。如果你想要马上启动一个事务，可以使用 start transaction with consistent snapshot 这个命令。

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。

它没有物理结构，作用是事务执行期间用来定义“我能看到什么数据”。

“快照”在 MVCC 里是怎么工作的？

在可重复读隔离级别下，事务在启动的时候就“拍了个快照”。注意，这个快照是基于整库的。

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。

语句更新会生成 undo log（回滚日志）

在实现上， 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。

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

更新逻辑

去更新数据的时候，就不能再在历史版本上更新了，否则事务 C 的更新就丢失了。

因此，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）。

其实，除了 update 语句外，select 语句如果加锁，也是当前读。

事务的可重复读的能力是怎么实现的？

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。

而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。

tips：为什么表结构不支持“可重复读”？这是因为表结构没有对应的行数据，也没有 row trx_id，因此只能遵循当前读的逻辑。

09 普通索引和唯一索引，应该怎么选择？

查询过程

对于普通索引来说，查找到满足条件的第一个记录 (5,500) 后，需要查找下一个记录，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，就会停止继续检索。

这个不同带来的性能差距微乎其微。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。那么，对于普通索引来说，要多做的那一次“查找和判断下一条记录”的操作，就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，必须读取下一个数据页，这个操作会稍微复杂一些。

但是，对于整型字段，一个数据页可以放近千个 key，因此出现这种情况的概率会很低。所以，我们计算平均性能差异时，仍可以认为这个操作成本对于现在的 CPU 来说可以忽略不计。

更新过程

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。

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(称为 merge)。通过这种方式就能保证这个数据逻辑的正确性。

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。

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。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。

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。

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。

change buffer 的使用场景

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，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。change buffer 反而起到了副作用。

索引选择和实践

普通索引和唯一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。

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

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。

tips: 如果某次写入使用了 change buffer 机制，之后主机异常重启，是否会丢失 change buffer 和数据。

答案是不会丢失，虽然是只更新内存，但是在事务提交的时候，我们把 change buffer 的操作也记录到 redo log 里了，所以崩溃恢复的时候，change buffer 也能找回来。

10 MySQL为什么有时候会选错索引？

将慢查询日志的阈值设置为 0，表示这个线程接下来的语句都会被记录入慢查询日志中

优化器的逻辑

选择索引是优化器的工作。

而优化器选择索引的目的，是找到一个最优的执行方案，并用最小的代价去执行语句。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。

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、是否排序等因素进行综合判断。

扫描行数是怎么判断的？ 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，只是根据索引的基数估算。

而一个索引上不同的值的个数，我们称之为“基数”（cardinality）。 MySQL 是怎样得到索引的基数的呢？ MySQL 采样统计的方法，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。

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。索引统计值（cardinality 列）虽然不够精确，但大体上还是差不多的，选错索引一定还有别的原因。

其实索引统计只是一个输入，对于一个具体的语句来说，优化器还要判断，执行这个语句本身要扫描多少行。

explain 结果中，key 字段显示选择的索引，，rows 这个字段表示的是预计扫描行数。

优化器会把使用普通索引需要把回表的代价也算进去。

所以冤有头债有主，MySQL 选错索引，这件事儿还得归咎到没能准确地判断出扫描行数。

既然是统计信息不对，那就修正。analyze table t 命令，可以用来重新统计索引信息。

其实，如果只是索引统计不准确，通过 analyze 命令可以解决很多问题，但是前面我们说了，优化器可不止是看扫描行数。

索引选择异常和处理

而对于其他优化器误判的情况，你可以在应用端用 force index 来强行指定索引，也可以通过修改语句来引导优化器，还可以通过增加或者删除索引来绕过这个问题。

11 怎么给字符串字段加索引？

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。

建立索引时关注的是区分度，区分度越高越好，重复的键值越少。因此，我们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。

前缀索引对覆盖索引的影响

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。

前缀索引需要回表判断

其他方式

对于类似于邮箱这样的字段来说，使用前缀索引的效果可能还不错。但是，遇到前缀的区分度不够好的情况时，比如，身份证号。

第一种方式是使用倒序存储。 由于身份证号的最后 6 位没有地址码这样的重复逻辑，所以很可能就提供了足够的区分度。

第二种方式是使用 hash 字段。 你可以在表上再创建一个整数字段，来保存身份证的校验码，同时在这个字段上创建索引。

这两种方法的异同：

相同点是，都不支持范围查询。只能支持等值查询。

它们的区别，主要体现在以下三个方面：

从占用的额外空间来看，倒序存储方式在主键索引上，不会消耗额外的存储空间，而 hash 字段方法需要增加一个字段。当然，倒序存储方式使用 4 个字节的前缀长度应该是不够的，如果再长一点，这个消耗跟额外这个 hash 字段也差不多抵消了。
在 CPU 消耗方面，倒序方式每次写和读的时候，都需要额外调用一次 reverse 函数，而 hash 字段的方式需要额外调用一次 crc32() 函数。如果只从这两个函数的计算复杂度来看的话，reverse 函数额外消耗的 CPU 资源会更小些。
从查询效率上看，使用 hash 字段方式的查询性能相对更稳定一些。因为 crc32 算出来的值虽然有冲突的概率，但是概率非常小，可以认为每次查询的平均扫描行数接近 1。而倒序存储方式毕竟还是用的前缀索引的方式，也就是说还是会增加扫描行数。

12 为什么我的MySQL会“抖”一下？

你的 SQL 语句为什么变“慢”了

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”一下的那个瞬间，可能就是在刷脏页（flush）。

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”。 把内存里的数据写入磁盘的过程，就是 flush。

什么情况会引发数据库的 flush 过程呢？

第一种场景是InnoDB 的 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。
第二种场景是系统内存不足。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。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。
第三种场景是MySQL 认为系统“空闲”的时候，系统没什么压力。
MySQL 正常关闭的情况。

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。

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。

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。

InnoDB 刷脏页的控制策略

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)

nnoDB 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F2(N)

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

利用 WAL 技术，数据库将随机写转换成了顺序写，大大提升了数据库的性能。

但是，由此也带来了内存脏页的问题。脏页会被后台线程自动 flush，也会由于数据页淘汰而触发 flush，而刷脏页的过程由于会占用资源，可能会让你的更新和查询语句的响应时间长一些。

tips： 一个内存配置为 128GB、innodb_io_capacity 设置为 20000 的大规格实例，正常会建议你将 redo log 设置成 4 个 1GB 的文件。

但如果你在配置的时候不慎将 redo log 设置成了 1 个 100M 的文件，会发生什么情况呢？又为什么会出现这样的情况呢？

每次事务提交都要写 redo log，如果设置太小，很快就会被写满。这时候系统不得不停止所有更新，去推进 checkpoint。这时，你看到的现象就是磁盘压力很小，但是数据库出现间歇性的性能下跌。

13 为什么表数据删掉一半，表文件大小不变？

参数 innodb_file_per_table

设置为 OFF 表示的是，表的数据放在系统共享表空间，也就是跟数据字典放在一起；
设置为 ON 表示的是，每个 InnoDB 表数据存储在一个以 .ibd 为后缀的文件中。

从 MySQL 5.6.6 版本开始，默认为ON 了。将 innodb_file_per_table 设置为 ON，是推荐做法，我们接下来的讨论都是基于这个设置展开的。

删除整个表的时候，可以使用 drop table 命令回收表空间。

数据删除流程

**数据页的复用跟记录的复用是不同的。

记录的复用，只限于符合范围条件的数据。而当整个页从 B+ 树里面摘掉以后，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的。也就是说，通过 delete 命令是不能回收表空间的。这些可以复用，而没有被使用的空间，看起来就像是“空洞”。

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。

重建表

alter table A engine=InnoDB 命令来重建表

花时间最多的步骤是往临时表插入数据的过程，如果在这个过程中，有新的数据要写入到表 A 的话，就会造成数据丢失。因此，在整个 DDL 过程中，表 A 中不能有更新。也就是说，这个 DDL 不是 Online 的。

MySQL 5.6 版本开始引入的 Online DDL，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，对应的是图中 state2 的状态；
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，对应的就是图中 state3 的状态；
用临时文件替换表 A 的数据文件。

由于日志文件记录和重放操作这个功能的存在，这个方案在重建表的过程中，允许对表 A 做增删改操作。这也就是 Online DDL 名字的来源。

alter 语句在启动的时候需要获取 MDL 写锁，但是这个写锁在真正拷贝数据之前就退化成读锁了。

为什么要退化呢？为了实现 Online，MDL 读锁不会阻塞增删改操作。

那为什么不干脆直接解锁呢？为了保护自己，禁止其他线程对这个表同时做 DDL。

而对于一个大表来说，Online DDL 最耗时的过程就是拷贝数据到临时表的过程，这个步骤的执行期间可以接受增删改操作。所以，相对于整个 DDL 过程来说，锁的时间非常短。对业务来说，就可以认为是 Online 的。扫描原表数据和构建临时文件，对于很大的表来说，这个操作是很消耗 IO 和 CPU 资源的。

根据表 A 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。

所以，如果你有一个 1TB 的表，现在磁盘间是 1.2TB，能不能做一个 inplace 的 DDL 呢？

答案是不能。因为，tmp_file 也是要占用临时空间的。

跟 inplace 对应的就是拷贝表的方式了，用法是：

alter table t engine=innodb,ALGORITHM=copy;

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。

inplace 跟 Online

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。

optimize table、analyze table 和 alter table 这三种方式重建表的区别

从 MySQL 5.6 版本开始，alter table t engine = InnoDB（也就是 recreate）默认的就是inplace的流程了；
analyze table t 其实不是重建表，只是对表的索引信息做重新统计，没有修改数据，这个过程中加了 MDL 读锁；
optimize table t 等于 recreate+analyze。

tips： 什么时候使用alter table t engine=InnoDB 会让一个表占用的空间反而变大。

将表 t 重建一次；
插入一部分数据，但是插入的这些数据，用掉了一部分的预留空间；
这种情况下，再重建一次表 t，就可能会出现问题中的现象。

在重建表的时候，InnoDB 不会把整张表占满，每个页留了 1⁄16 给后续的更新用。也就是说，其实重建表之后不是“最”紧凑的。

14 count()这么慢，我该怎么办？

这和 InnoDB 的事务设计有关系，可重复读是它默认的隔离级别，在代码上就是通过多版本并发控制，也就是 MVCC 来实现的。每一行记录都要判断自己是否对这个会话可见，因此对于count() 请求来说，InnoDB 只好把数据一行一行地读出依次判断，可见的行才能够用于计算“基于这个查询”的表的总行数。*

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。在保证逻辑正确的前提下，尽量减少扫描的数据量，是数据库系统设计的通用法则之一。

MyISAM 表虽然 count(*) 很快，但是不支持事务；
show table status 命令虽然返回很快，但是不准确；
InnoDB 表直接 count(*) 会遍历全表，虽然结果准确，但会导致性能问题。

用缓存系统保存计数

可以用一个 Redis 服务来保存这个表的总行数。这个表每被插入一行 Redis 计数就加 1，每被删除一行 Redis 计数就减 1。这种方式下，读和更新操作都很快，但，缓存系统可能会丢失更新。即使 Redis 正常工作，这个值还是逻辑上不精确的。

这两个不同的存储构成的系统，不支持分布式事务，无法拿到精确一致的视图。

在数据库保存计数

首先，这解决了崩溃丢失的问题，InnoDB 是支持崩溃恢复不丢数据的。

由于 InnoDB 要支持事务，可以解决计数不精确的问题。

不同的 count 用法

首先清楚 count() 的语义。count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是 NULL，累计值就加 1，否则不加。最后返回累计值。

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。

对于 count(主键 id) 来说，InnoDB 引擎会遍历整张表，把每一行的 id 值都取出来，返回给 server 层。server 层拿到 id 后，判断是不可能为空的，就按行累加。

对于 count(1) 来说，InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。server 层对于返回的每一行，放一个数字“1”进去，判断是不可能为空的，按行累加。

count(1) 执行得要比 count(主键 id) 快。因为从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。

对于 count(字段) 来说：

如果这个“字段”是定义为 not null 的话，一行行地从记录里面读出这个字段，判断不能为 null，按行累加；
如果这个“字段”定义允许为 null，那么执行的时候，判断到有可能是 null，还要把值取出来再判断一下，不是 null 才累加。

也就是前面的第一条原则，server 层要什么字段，InnoDB 就返回什么字段。

但是 count(*) 是例外，并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值。count(*) 肯定不是 null，按行累加。

18 为什么这些SQL语句逻辑相同，性能却差异巨大？

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。

不过优化器在个问题上确实有“偷懒”行为，即使是对于不改变有序性的函数，也不会考虑使用索引。比如，对于 select * from tradelog where id + 1 = 10000 这个 SQL 语句，这个加 1 操作并不会改变有序性，但是 MySQL 优化器还是不能用 id 索引快速定位到 9999 这一行。所以，需要你在写 SQL 语句的时候，手动改写成 where id = 10000 -1 才可以。

19 为什么我只查一行的语句，也执行这么慢？

执行“查一行”，可能会出现的被锁住和执行慢的例子。这其中涉及到了表锁、行锁和一致性读的概念。

带 lock in share mode 的 SQL 语句，是当前读，因此会直接读到 1000001 这个结果，所以速度很快；而 select * from t where id=1 这个语句，是一致性读，因此需要从 1000001 开始，依次执行 undo log，执行了 100 万次以后，才将 1 这个结果返回。

20 幻读是什么，幻读有什么问题？

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。
上面 session B 的修改结果，被 session A 之后的 select 语句用“当前读”看到，不能称为幻读。幻读仅专指“新插入的行”。

查询加了 for update，都是当前读。而当前读的规则，就是要能读到所有已经提交的记录的最新值。

幻读有什么问题？

首先是语义上， session A 在 T1 时刻就声明了，“我要把所有 d=5 的行锁住，不准别的事务进行读写操作”。

由于在 T1 时刻，session A 还只是给 id=5 这一行加了行锁，并没有给 id=0 这行加上锁。因此，session B 在 T2 时刻，是可以执行这两条 update 语句的。这样，就破坏了 session A 里 Q1 语句要锁住所有 d=5 的行的加锁声明。

其次，是数据一致性的问题。

的设计是为了保证数据的一致性。而这个一致性，不止是数据库内部数据状态在此刻的一致性，还包含了数据和日志在逻辑上的一致性。

即使把所有的记录都加上锁，还是阻止不了新插入的记录， 这也是为什么“幻读”会被单独拿出来解决的原因。

如何解决幻读？

跟行锁有冲突关系的是“另外一个行锁”。但是间隙锁不一样，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。

间隙锁和 next-key lock 的引入，帮我们解决了幻读的问题，但同时也带来了一些“困扰”。

间隙锁是在可重复读隔离级别下才会生效的。所以，你如果把隔离级别设置为读提交的话，就没有间隙锁了。但同时，你要解决可能出现的数据和日志不一致问题，需要把 binlog 格式设置为 row。

间隙锁的引入，可能会导致同样的语句锁住更大的范围，这其实是影响了系统的并发度，也增加了锁分析的复杂度。

21 为什么我只改一行的语句，锁这么多？

间隙锁在可重复读隔离级别下才有效，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。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。

39 自增主键为什么不是连续的？

由于自增主键可以让主键索引尽量地保持递增顺序插入，避免了页分裂，因此索引更紧凑。

唯一键冲突是导致自增主键 id 不连续的第一种原因。

同样地，事务回滚也会产生类似的现象，这就是第二种原因。

为什么在出现唯一键冲突或者回滚的时候，MySQL 没有把表 t 的自增值改回去呢？

回退后可能出现“主键冲突”。其解决办法会导致性能冲突。

自增锁的优化

自增 id 锁并不是一个事务锁，而是每次申请完就马上释放，以便允许别的事务再申请。

在生产上，尤其是有 insert … select 这种批量插入数据的场景时，从并发插入数据性能的角度考虑，我建议你这样设置：innodb_autoinc_lock_mode=2 ，并且 binlog_format=row. 这样做，既能提升并发性，又不会出现数据一致性问题。

批量插入数据，包含的语句类型是 insert … select、replace … select 和 load data 语句。

MySQL45讲-重要知识