前面三章晚点再整理了，第四章开始都是全的，晚些会发布剩下几篇文章，md格式笔记晚些也会挂上github

第01章_安装与使用

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1.安装前说明

1.1 Linux系统及工具的准备

  • 安装并启动好两台虚拟机： CentOS 7
    • 掌握克隆虚拟机的操作
      • mac地址
      • 主机名
      • ip地址
      • UUID
  • 安装有 Xshell 和 Xftp 等访问CentOS系统的工具
  • CentOS6和CentOS7在MySQL的使用中的区别
1. 防火墙：6是iptables，7是firewalld 

2. 启动服务的命令：6是service，7是systemctl

1.2查看是否安装过MySQL

  • 如果你是用rpm安装, 检查一下RPM PACKAGE：

    rpm -qa | grep -i mysql # -i 忽略大小写

  • 检查MySQL server：

    systemctl status mysqld.service

  • 要是存在mysql-libs的旧版本包，会显示如下：

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  • 如果不存在mysql-lib的版本，显示如下：image-20220824134917140

1.3 MySQL的卸载

  1. 关闭 mysql 服务
systemctl stop mysqld.service
  1. 查看当前 mysql 安装状况
rpm -qa | grep -i mysql

#或

yum list installed | grep mysql
  1. 卸载上述命令查询出的已安装程序
yum remove mysql-xxx mysql-xxx mysql-xxx

务必卸载干净，反复执行 rpm -qa | grep -i mysql 确认是否有卸载残留

  1. 删除 mysql 相关文件
  • 查找相关文件
find / -name mysql
  • 删除上述命令查找出的相关文件
rm -rf xxx
  1. 删除my.cnf
rm -rf /etc/my.cnf

2.MySQL的Linux版安装

2.1 MySQL的4大版本

  • MySQL Community Server 社区版本，开源免费，自由下载，但不提供官方技术支持，适用于大多数普通用户。
  • MySQL Enterprise Edition 企业版本，需付费，不能在线下载，可以试用30天。提供了更多的功能和更完备的技术支持，更适合于对数据库的功能和可靠性要求较高的企业客户。
  • MySQL Cluster 集群版，开源免费。用于架设集群服务器，可将几个MySQL Server封装成一个Server。需要在社区版或企业版的基础上使用。
  • MySQL Cluster CGE 高级集群版，需付费。

  • 截止目前，官方最新版本为 8.0.27 。此前，8.0.0 在 2016.9.12日就发布了。

  • 本课程中主要使用 8.0.25版本 。同时为了更好的说明MySQL8.0新特性，还会安装 MySQL5.7 版本，作为对比。

此外，官方还提供了 **MySQL Workbench （GUITOOL）**一款专为MySQL设计的 ER/数据库建模工具 。它是著名的数据库设计工具DBDesigner4的继任者。MySQLWorkbench又分为两个版本，分别是 社区版（MySQL Workbench OSS）、 商用版 （MySQL WorkbenchSE）。

2.2 下载MySQL指定版本

第02章_数据目录

第03章_用户与权限管理

第04章_逻辑架构

1. 逻辑架构剖析

1.1 服务器处理客户端请求

首先MySQL是典型的C/S架构，即Clinet/Server 架构，服务端程序使用的mysqld。

不论客户端进程和服务器进程是采用哪种方式进行通信，最后实现的效果是：客户端进程向服务器进程发送一段文本（SQL语句），服务器进程处理后再向客户端进程发送一段文本（处理结果）。

那服务器进程对客户端进程发送的请求做了什么处理，才能产生最后的处理结果呢？这里以查询请求为例展示：

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下面具体展开如下：

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1.2 Connectors

Connectors, 指的是不同语言中与SQL的交互。MySQL首先是一个网络程序，在TCP之上定义了自己的应用层协议。所以要使用MySQL，我们可以编写代码，跟MySQL Server 建立TCP连接，之后按照其定义好的协议进行交互。或者比较方便的方法是调用SDK，比如Native C API、JDBC、PHP等各语言MySQL Connecotr,或者通过JDBC。但通过SDK来访问MySQL，本质上还是在TCP连接上通过MySQL协议跟MySQL进行交互

接下来的MySQL Server结构可以分为如下三层：

1.3 第一层：连接层

系统（客户端）访问 MySQL 服务器前，做的第一件事就是建立 TCP 连接。 经过三次握手建立连接成功后， MySQL 服务器对 TCP 传输过来的账号密码做身份认证、权限获取。

  • 用户名或密码不对，会收到一个Access denied for user错误，客户端程序结束执行
  • 用户名密码认证通过，会从权限表查出账号拥有的权限与连接关联，之后的权限判断逻辑，都将依赖于此时读到的权限

TCP 连接收到请求后，必须要分配给一个线程专门与这个客户端的交互。所以还会有个线程池，去走后面的流程。每一个连接从线程池中获取线程，省去了创建和销毁线程的开销。

所以连接管理的职责是负责认证、管理连接、获取权限信息。

1.4 第二层：服务层

第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化及部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。

在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化：如确定查询表的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。

如果是SELECT语句，服务器还会查询内部的缓存。如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。

  • SQL Interface: SQL接口

    • 接收用户的SQL命令，并且返回用户需要查询的结果。比如SELECT … FROM就是调用SQL Interface
    • MySQL支持DML（数据操作语言）、DDL（数据定义语言）、存储过程、视图、触发器、自定 义函数等多种SQL语言接口

  • Parser: 解析器

    • 在解析器中对 SQL 语句进行语法分析、语义分析。将SQL语句分解成数据结构，并将这个结构 传递到后续步骤，以后SQL语句的传递和处理就是基于这个结构的。如果在分解构成中遇到错误，那么就说明这个SQL语句是不合理的。
    • 在SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析，并为其创建 语法树 ，并根据数据字典丰富查询语法树，会验证该客户端是否具有执行该查询的权限 。创建好语法树后，MySQL还 会对SQl查询进行语法上的优化，进行查询重写。

  • Optimizer: 查询优化器

    • SQL语句在语法解析之后、查询之前会使用查询优化器确定 SQL 语句的执行路径，生成一个执行计划 。
    • 这个执行计划表明应该 使用哪些索引 进行查询（全表检索还是使用索引检索），表之间的连接顺序如何，最后会按照执行计划中的步骤调用存储引擎提供的方法来真正的执行查询，并将查询结果返回给用户。
    • 它使用“ 选取-投影-连接 ”策略进行查询。例如：
    SELECT id,name FROM student WHERE gender = '女';

    这个SELECT查询先根据WHERE语句进行 选取 ，而不是将表全部查询出来以后再进行gender过滤。 这个SELECT查询先根据id和name进行属性 投影 ，而不是将属性全部取出以后再进行过滤，将这两个查询条件 连接起来生成最终查询结果。

  • Caches & Buffers： 查询缓存组件

    • MySQL内部维持着一些Cache和Buffer，比如Query Cache用来缓存一条SELECT语句的执行结果，如果能够在其中找到对应的查询结果，那么就不必再进行查询解析、优化和执行的整个过程了，直接将结果反馈给客户端。

    • 这个缓存机制是由一系列小缓存组成的。比如表缓存，记录缓存，key缓存，权限缓存等 。这个查询缓存可以在 不同客户端之间共享 。

    • 从MySQL 5.7.20开始，不推荐使用查询缓存(命中率极低)，并在 MySQL 8.0中删除 。

      为什么说命中率极低？
      “select * form student where id = 1;”

      “select * form student where id = 1;”

      下面语句多了一个空格都不会命中缓存

1.5 第三层：引擎层

插件式存储引擎层（ Storage Engines），真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，对物理服务器级别维护的底层数据执行操作，服务器通过API与存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有的功能不同，这样 我们可以根据自己的实际需要进行选取。

MySQL 8.0.25默认支持的存储引擎如下：

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1.6 存储层

所有的数据，数据库、表的定义，表的每一行的内容，索引，都是存在文件系统 上，以文件的方式存在的，并完成与存储引擎的交互。当然有些存储引擎比如InnoDB，也支持不使用文件系统直接管理裸设备，但现代文件系统的实现使得这样做没有必要了。在文件系统之下，可以使用本地磁盘，可以使用 DAS、NAS、SAN等各种存储系统。

1.7 小结

MySQL架构图本节开篇所示。下面为了熟悉SQL执行流程方便，我们可以简化如下：

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简化为三层结构：

  1. 连接层：客户端和服务器端建立连接，客户端发送 SQL 至服务器端；
  2. SQL 层（服务层）：对 SQL 语句进行查询处理；与数据库文件的存储方式无关；
  3. 存储引擎层：与数据库文件打交道，负责数据的存储和读取。

2. SQL执行流程

2.1 MySQL中的SQL执行流程

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MySQL的查询流程：

  1. 查询缓存：Server 如果在查询缓存中发现了这条 SQL 语句，就会直接将结果返回给客户端；如果没有，就进入到解析器阶段。需要说明的是，因为查询缓存往往效率不高，所以在 MySQL8.0 之后就抛弃了这个功能。

    查询缓存是提前把查询结果缓存起来，这样下次不需要执行就可以直接拿到结果。需要说明的是，在
    MySQL 中的查询缓存，不是缓存查询计划，而是查询对应的结果。这就意味着查询匹配的 鲁棒性大大降
    低 ，只有 相同的查询操作才会命中查询缓存 。两个查询请求在任何字符上的不同（例如：空格、注释、
    大小写），都会导致缓存不会命中。因此 MySQL 的 查询缓存命中率不高 。
    同时，如果查询请求中包含某些系统函数、用户自定义变量和函数、一些系统表，如 mysql 、
    information_schema、 performance_schema 数据库中的表，那这个请求就不会被缓存。以某些系统函数
    举例，可能同样的函数的两次调用会产生不一样的结果，比如函数 NOW ，每次调用都会产生最新的当前
    时间，如果在一个查询请求中调用了这个函数，那即使查询请求的文本信息都一样，那不同时间的两次
    查询也应该得到不同的结果，如果在第一次查询时就缓存了，那第二次查询的时候直接使用第一次查询
    的结果就是错误的！

    此外，既然是缓存，那就有它 缓存失效的时候 。MySQL的缓存系统会监测涉及到的每张表，只要该表的
    结构或者数据被修改，如对该表使用了 INSERT 、 UPDATE 、 DELETE 、 TRUNCATE TABLE 、 ALTER
    TABLE、DROP TABLE 或 DROP DATABASE 语句，那使用该表的所有高速缓存查询都将变为无效并从高
    速缓存中删除！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。

总之，因为查询缓存往往弊大于利，查询缓存的失效非常频繁。

一般建议大家在静态表里使用查询缓存，什么叫静态表呢？就是一般我们极少更新的表。比如，一个系统配置表、字典表，这张表上的查询才适合使用查询缓存。好在MySQL也提供了这种“按需使用”的方式。你可以将 my.cnf 参数 query_cache_type 设置成 DEMAND，代表当 sql 语句中有 SQL_CACHE关键字时才缓存。比如：

# query_cache_type 有3个值。 0代表关闭查询缓存OFF，1代表开启ON，2代表(DEMAND)
query_cache_type=2

这样对于默认的SQL语句都不使用查询缓存。而对于你确定要使用查询缓存的语句，可以供SQL_CACHE显示指定，像下面这个语句一样：

SELECT SQl_CACHE * FROM test WHERE ID=5;

查看当前 mysql 实例是否开启缓存机制

# MySQL5.7中：
show global variables like "%query_cache_type%";

监控查询缓存的命中率：

show status like '%Qcache%';
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运行结果解析：

Qcache_free_blocks: 表示查询缓存中还有多少剩余的blocks，如果该值显示较大，则说明查询缓存中的内部碎片过多了，可能在一定的时间进行整理。

Qcache_free_memory: 查询缓存的内存大小，通过这个参数可以很清晰的知道当前系统的查询内存是否够用，DBA可以根据实际情况做出调整。

Qcache_hits: 表示有 多少次命中缓存。我们主要可以通过该值来验证我们的查询缓存的效果。数字越大，缓存效果越理想。

Qcache_inserts: 表示多少次未命中然后插入，意思是新来的SQL请求在缓存中未找到，不得不执行查询处理，执行查询处理后把结果insert到查询缓存中。这样的情况的次数越多，表示查询缓存应用到的比较少，效果也就不理想。当然系统刚启动后，查询缓存是空的，这也正常。

Qcache_lowmem_prunes: 该参数记录有多少条查询因为内存不足而被移除出查询缓存。通过这个值，用户可以适当的调整缓存大小。

Qcache_not_cached: 表示因为query_cache_type的设置而没有被缓存的查询数量。

Qcache_queries_in_cache: 当前缓存中缓存的查询数量。

Qcache_total_blocks: 当前缓存的block数量。

  1. 解析器：在解析器中对 SQL 语句进行语法分析、语义分析。

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如果没有命中查询缓存，就要开始真正执行语句了。首先，MySQL需要知道你要做什么，因此需要对SQL语句做解析。SQL语句的分析分为词法分析与语法分析。

分析器先做“ 词法分析 ”。你输入的是由多个字符串和空格组成的一条 SQL 语句，MySQL 需要识别出里面 的字符串分别是什么，代表什么。

MySQL 从你输入的"select"这个关键字识别出来，这是一个查询语句。它也要把字符串“T”识别成“表名 T”，把字符串“ID”识别成“列 ID”。

接着，要做“ 语法分析 ”。根据词法分析的结果，语法分析器（比如：Bison）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 。

select department_id,job_id, avg(salary) from employees group by department_id;

如果SQL语句正确，则会生成一个这样的语法树：

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下图是SQL分词分析的过程步骤:

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至此解析器的工作任务也基本圆满了。

  1. 优化器：在优化器中会确定 SQL 语句的执行路径，比如是根据 全表检索 ，还是根据 索引检索 等。

    经过解释器，MySQL就知道你要做什么了。在开始执行之前，还要先经过优化器的处理。一条查询可以有很多种执行方式，最后都返回相同的结果。优化器的作用就是找到这其中最好的执行计划。

    比如：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，还有表达式简化、子查询转为连接、外连接转为内连接等。

    举例：如下语句是执行两个表的 join：

select * from test1 join test2 using(ID)
where test1.name='zhangwei' and test2.name='mysql高级课程';

方案1：可以先从表 test1 里面取出 name='zhangwei'的记录的 ID 值，再根据 ID 值关联到表 test2，再判
断 test2 里面 name的值是否等于 'mysql高级课程'。

方案2：可以先从表 test2 里面取出 name='mysql高级课程' 的记录的 ID 值，再根据 ID 值关联到 test1，
再判断 test1 里面 name的值是否等于 zhangwei。

这两种执行方法的逻辑结果是一样的，但是执行的效率会有不同，而优化器的作用就是决定选择使用哪一个方案。优化
器阶段完成后，这个语句的执行方案就确定下来了，然后进入执行器阶段。
如果你还有一些疑问，比如优化器是怎么选择索引的，有没有可能选择错等。后面讲到索引我们再谈。

在查询优化器中，可以分为 逻辑查询 优化阶段和 物理查询 优化阶段。

逻辑查询优化就是通过改变SQL语句的内容来使得SQL查询更高效，同时为物理查询优化提供更多的候选执行计划。通常采用的方式是对SQL语句进行等价变换，对查询进行重写，而查询重写的数学基础就是关系代数。对条件表达式进行等价谓词重写、条件简化，对视图进行重写，对子查询进行优化，对连接语义进行了外连接消除、嵌套连接消除等。

物理查询优化是基于关系代数进行的查询重写，而关系代数的每一步都对应着物理计算，这些物理计算往往存在多种算法，因此需要计算各种物理路径的代价，从中选择代价最小的作为执行计划。在这个阶段里，对于单表和多表连接的操作，需要高效地使用索引，提升查询效率。

  1. 执行器：

截止到现在，还没有真正去读写真实的表，仅仅只是产出了一个执行计划。于是就进入了执行器阶段 。

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在执行之前需要判断该用户是否 具备权限 。如果没有，就会返回权限错误。如果具备权限，就执行 SQL 查询并返回结果。在 MySQL8.0 以下的版本，如果设置了查询缓存，这时会将查询结果进行缓存。

select * from test where id=1;

比如：表 test 中，ID 字段没有索引，那么执行器的执行流程是这样的：

调用 InnoDB 引擎接口取这个表的第一行，判断 ID 值是不是1，如果不是则跳过，如果是则将这行存在结果集中；
调用引擎接口取“下一行”，重复相同的判断逻辑，直到取到这个表的最后一行。
执行器将上述遍历过程中所有满足条件的行组成的记录集作为结果集返回给客户端。

至此，这个语句就执行完成了。对于有索引的表，执行的逻辑也差不多。

SQL 语句在 MySQL 中的流程是： SQL语句→查询缓存→解析器→优化器→执行器 。

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2.2 MySQL8中SQL执行原理

1. 确认profiling是否开启

了解查询语句底层执行的过程：select @profiling 或者 show variables like '%profiling' 查看是否开启计划。开启它可以让MySQL收集在SQL

执行时所使用的资源情况，命令如下：

mysql> select @@profiling;
mysql> show variables like 'profiling';

profiling=0 代表关闭，我们需要把 profiling 打开，即设置为 1：

mysql> set profiling=1;
2. 多次执行相同SQL查询

然后我们执行一个 SQL 查询（你可以执行任何一个 SQL 查询）：

mysql> select * from employees;
3. 查看profiles

查看当前会话所产生的所有 profiles：

mysql> show profiles; # 显示最近的几次查询
4. 查看profile

显示执行计划，查看程序的执行步骤：

mysql> show profile;

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当然你也可以查询指定的 Query ID，比如：

mysql> show profile for query 7;

查询 SQL 的执行时间结果和上面是一样的。

此外，还可以查询更丰富的内容：

mysql> show profile cpu,block io for query 6;

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继续：

mysql> show profile cpu,block io for query 7;

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1、除了查看cpu、io阻塞等参数情况，还可以查询下列参数的利用情况。

Syntax:
SHOW PROFILE [type [, type] ... ]
	[FOR QUERY n]
	[LIMIT row_count [OFFSET offset]]

type: {
	| ALL -- 显示所有参数的开销信息
	| BLOCK IO -- 显示IO的相关开销
	| CONTEXT SWITCHES -- 上下文切换相关开销
	| CPU -- 显示CPU相关开销信息
	| IPC -- 显示发送和接收相关开销信息
	| MEMORY -- 显示内存相关开销信息
	| PAGE FAULTS -- 显示页面错误相关开销信息
	| SOURCE -- 显示和Source_function,Source_file,Source_line 相关的开销信息
	| SWAPS -- 显示交换次数相关的开销信息
}

2、发现两次查询当前情况都一致，说明没有缓存。

在 8.0 版本之后，MySQL 不再支持缓存的查询。一旦数据表有更新，缓存都将清空，因此只有数据表是静态的时候，或者数据表很少发生变化时，使用缓存查询才有价值，否则如果数据表经常更新，反而增加了 SQL 的查询时间。

2.3 MySQL5.7中SQL执行原理

上述操作在MySQL5.7中测试，发现前后两次相同的sql语句，执行的查询过程仍然是相同的。不是会使用 缓存吗？这里我们需要 显式开启查询缓存模式 。在MySQL5.7中如下设置：

1. 配置文件中开启查询缓存

在 /etc/my.cnf 中新增一行：

query_cache_type=1
2. 重启mysql服务
systemctl restart mysqld
3. 开启查询执行计划

由于重启过服务，需要重新执行如下指令，开启profiling。

mysql> set profiling=1;
4. 执行语句两次：
mysql> select * from locations;
5. 查看profiles

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6. 查看profile

显示执行计划，查看程序的执行步骤：

mysql> show profile for query 1;

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mysql> show profile for query 2;

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结论不言而喻。执行编号2时，比执行编号1时少了很多信息，从截图中可以看出查询语句直接从缓存中 获取数据。

2.4 SQL语法顺序

随着Mysql版本的更新换代，其优化器也在不断的升级，优化器会分析不同执行顺序产生的性能消耗不同 而动态调整执行顺序。

需求：查询每个部门年龄高于20岁的人数且高于20岁人数不能少于2人，显示人数最多的第一名部门信息
下面是经常出现的查询顺序：

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2.5 Oracle中的SQL执行流程(了解)

Oracle 中采用了 共享池 来判断 SQL 语句是否存在缓存和执行计划，通过这一步骤我们可以知道应该采用
硬解析还是软解析。
我们先来看下 SQL 在 Oracle 中的执行过程：

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从上面这张图中可以看出，SQL 语句在 Oracle 中经历了以下的几个步骤。

  1. 语法检查：检查 SQL 拼写是否正确，如果不正确，Oracle 会报语法错误。

  2. 语义检查：检查 SQL 中的访问对象是否存在。比如我们在写 SELECT 语句的时候，列名写错了，系统
    就会提示错误。语法检查和语义检查的作用是保证 SQL 语句没有错误。

  3. 权限检查：看用户是否具备访问该数据的权限。

  4. 共享池检查：共享池（Shared Pool）是一块内存池，最主要的作用是缓存 SQL 语句和该语句的执行计
    划。Oracle 通过检查共享池是否存在 SQL 语句的执行计划，来判断进行软解析，还是硬解析。那软解析
    和硬解析又该怎么理解呢？
    在共享池中，Oracle 首先对 SQL 语句进行 Hash 运算 ，然后根据 Hash 值在库缓存（Library Cache）中
    查找，如果 存在 SQL 语句的执行计划 ，就直接拿来执行，直接进入“执行器”的环节，这就是 软解析 。
    如果没有找到 SQL 语句和执行计划，Oracle 就需要创建解析树进行解析，生成执行计划，进入“优化器”
    这个步骤，这就是 硬解析 。

  5. 优化器：优化器中就是要进行硬解析，也就是决定怎么做，比如创建解析树，生成执行计划。

  6. 执行器：当有了解析树和执行计划之后，就知道了 SQL 该怎么被执行，这样就可以在执行器中执
    行语句了。

共享池是 Oracle 中的术语，包括了库缓存，数据字典缓冲区等。我们上面已经讲到了库缓存区，它主要
缓存 SQL 语句和执行计划。而 数据字典缓冲区 存储的是 Oracle 中的对象定义，比如表、视图、索引等对
象。当对 SQL 语句进行解析的时候，如果需要相关的数据，会从数据字典缓冲区中提取。

库缓存 这一个步骤，决定了 SQL 语句是否需要进行硬解析。为了提升 SQL 的执行效率，我们应该尽量
避免硬解析，因为在 SQL 的执行过程中，创建解析树，生成执行计划是很消耗资源的。

你可能会问，如何避免硬解析，尽量使用软解析呢？在 Oracle 中， 绑定变量 是它的一大特色。绑定变量
就是在 SQL 语句中使用变量，通过不同的变量取值来改变 SQL 的执行结果。这样做的好处是能 提升软解
析的可能性 ，不足之处在于可能会导致生成的执行计划不够优化，因此是否需要绑定变量还需要视情况
而定。
举个例子，我们可以使用下面的查询语句：

SQL> select * from player where player_id = 10001;

你也可以使用绑定变量，如：

SQL> select * from player where player_id = :player_id;

这两个查询语句的效率在 Oracle 中是完全不同的。如果你在查询 player_id = 10001 之后，还会查询
10002、10003 之类的数据，那么每一次查询都会创建一个新的查询解析。而第二种方式使用了绑定变
量，那么在第一次查询之后，在共享池中就会存在这类查询的执行计划，也就是软解析。

因此，我们可以通过使用绑定变量来减少硬解析，减少 Oracle 的解析工作量。但是这种方式也有缺点，
使用动态 SQL 的方式，因为参数不同，会导致 SQL 的执行效率不同，同时 SQL 优化也会比较困难。

Oracle的架构图：

image-20220824160953173

简图：

image-20220824161038252

小结：
Oracle 和 MySQL 在进行 SQL 的查询上面有软件实现层面的差异。Oracle 提出了共享池的概念，通过共享
池来判断是进行软解析，还是硬解析。

3. 数据库缓冲池（buffer pool）

InnoDB 存储引擎是以页为单位来管理存储空间的，我们进行的增删改查操作其实本质上都是在访问页面（包括读页面、写页面、创建新页面等操作）。而磁盘 I/O 需要消耗的时间很多，而在内存中进行操作，效率则会高很多，为了能让数据表或者索引中的数据随时被我们所用，DBMS 会申请占用内存来作为数据缓冲池 ，在真正访问页面之前，需要把在磁盘上的页缓存到内存中的 Buffer Pool 之后才可以访问。

这样做的好处是可以让磁盘活动最小化，从而 减少与磁盘直接进行 I/O 的时间 。要知道，这种策略对提升 SQL 语句的查询性能来说至关重要。如果索引的数据在缓冲池里，那么访问的成本就会降低很多。

3.1 缓冲池 vs 查询缓存

缓冲池和查询缓存是一个东西吗？不是。

1. 缓冲池（Buffer Pool）

首先我们需要了解在 InnoDB 存储引擎中，缓冲池都包括了哪些。

在 InnoDB 存储引擎中有一部分数据会放到内存中，缓冲池则占了这部分内存的大部分，它用来存储各种数据的缓存，如下图所示：

image-20220615175309751

从图中，你能看到 InnoDB 缓冲池包括了数据页、索引页、插入缓冲、锁信息、自适应 Hash 和数据字典信息等。

缓存池的重要性：

缓存原则：

“ 位置 * 频次 ”这个原则，可以帮我们对 I/O 访问效率进行优化。

首先，位置决定效率，提供缓冲池就是为了在内存中可以直接访问数据。

其次，频次决定优先级顺序。因为缓冲池的大小是有限的，比如磁盘有 200G，但是内存只有 16G，缓冲池大小只有 1G，就无法将所有数据都加载到缓冲池里，这时就涉及到优先级顺序，会优先对使用频次高的热数据进行加载 。

缓冲池的预读特性:

缓冲池的作用就是提升 I/O 效率，而我们进行读取数据的时候存在一个“局部性原理”，也就是说我们使用了一些数据，大概率还会使用它周围的一些数据，因此采用“预读”的机制提前加载，可以减少未来可能的磁盘 I/O 操作。

2. 查询缓存

那么什么是查询缓存呢？

查询缓存是提前把 查询结果缓存起来，这样下次不需要执行就可以直接拿到结果。需要说明的是，在 MySQL 中的查询缓存，不是缓存查询计划，而是查询对应的结果。因为命中条件苛刻，而且只要数据表 发生变化，查询缓存就会失效，因此命中率低。

3.2 缓冲池如何读取数据

缓冲池管理器会尽量将经常使用的数据保存起来，在数据库进行页面读操作的时候，首先会判断该页面 是否在缓冲池中，如果存在就直接读取，如果不存在，就会通过内存或磁盘将页面存放到缓冲池中再进行读取。

缓存在数据库中的结构和作用如下图所示：

image-20220615193131719

如果我们执行 SQL 语句的时候更新了缓存池中的数据，那么这些数据会马上同步到磁盘上吗？

实际上，当我们对数据库中的记录进行修改的时候，首先会修改缓冲池中页里面的记录信息，然后数据库会以一定的频率刷新到磁盘中。注意并不是每次发生更新操作，都会立即进行磁盘回写。缓冲池会采用一种叫做 checkpoint 的机制 将数据回写到磁盘上，这样做的好处就是提升了数据库的整体性能。

比如，当缓冲池不够用时，需要释放掉一些不常用的页，此时就可以强行采用checkpoint的方式，将不常用的脏页回写到磁盘上，然后再从缓存池中将这些页释放掉。这里的脏页 (dirty page) 指的是缓冲池中被修改过的页，与磁盘上的数据页不一致。

3.3 查看/设置缓冲池的大小

如果你使用的是 MySQL MyISAM存储引擎，它只缓存索引，不缓存数据，对应的键缓存参数为key_buffer_size，你可以用它进行查看。

如果你使用的是 InnoDB 存储引擎，可以通过查看 innodb_buffer_pool_size 变量来查看缓冲池的大小。命令如下：

show variables like 'innodb_buffer_pool_size';
image-20220615214847480

你能看到此时 InnoDB 的缓冲池大小只有 134217728/1024/1024=128MB。我们可以修改缓冲池大小，比如改为256MB，方法如下：

set global innodb_buffer_pool_size = 268435456;

或者：

[server]
innodb_buffer_pool_size = 268435456

3.4 多个Buffer Pool实例

[server]
innodb_buffer_pool_instances = 2

这样就表明我们要创建2个 Buffer Pool 实例。

我们看下如何查看缓冲池的个数，使用命令：

show variables like 'innodb_buffer_pool_instances';

那每个 Buffer Pool 实例实际占多少内存空间呢？其实使用这个公式算出来的：

innodb_buffer_pool_size/innodb_buffer_pool_instances

也就是总共的大小除以实例的个数，结果就是每个 Buffer Pool 实例占用的大小。

不过也不是说 Buffer Pool 实例创建的越多越好，分别管理各个 Buffer Pool 也是需要性能开销的，InnDB规定：当innodb_buffer_pool_size的值小于1G的时候设置多个实例是无效的，InnoDB会默认把innodb_buffer_pool_instances的值修改为1。而我们鼓励在 Buffer Pool 大于等于 1G 的时候设置多个 Buffer Pool 实例。

3.5 引申问题

Buffer Pool是MySQL内存结构中十分核心的一个组成，你可以先把它想象成一个黑盒子。

黑盒下的更新数据流程

当我们查询数据的时候，会先去 Buffer Pool 中查询。如果 Buffer Pool 中不存在，存储引擎会先将数据从磁盘加载到 Buffer Pool 中，然后将数据返回给客户端；同理，当我们更新某个数据的时候，如果这个数据不存在于 Buffer Pool，同样会先数据加载进来，然后修改内存的数据。被修改的数据会在之后统一刷入磁盘。

image-20220615222455867

我更新到一半突然发生错误了，想要回滚到更新之前的版本，该怎么办？连数据持久化的保证、事务回滚都做不到还谈什么崩溃恢复？

答案：Redo Log & Undo Log

第05章_存储引擎

1. 查看存储引擎

  • 查看mysql提供什么存储引擎
show engines;

image-20220615223831995

2. 设置系统默认的存储引擎

show variables like '%storage_engine%';
#或
SELECT @@default_storage_engine;
image-20220615224249491

如果在创建表的语句中没有显式指定表的存储引擎的话，那就会默认使用 InnoDB 作为表的存储引擎。 如果我们想改变表的默认存储引擎的话，可以这样写启动服务器的命令行：

SET DEFAULT_STORAGE_ENGINE=MyISAM;

或者修改 my.cnf 文件：

default-storage-engine=MyISAM
# 重启服务
systemctl restart mysqld.service

3. 设置表的存储引擎

存储引擎是负责对表中的数据进行提取和写入工作的，我们可以为 不同的表设置不同的存储引擎 ，也就是 说不同的表可以有不同的物理存储结构，不同的提取和写入方式。

3.1 创建表时指定存储引擎

我们之前创建表的语句都没有指定表的存储引擎，那就会使用默认的存储引擎 InnoDB 。如果我们想显 式的指定一下表的存储引擎，那可以这么写：

CREATE TABLE 表名(
建表语句;
) ENGINE = 存储引擎名称;

3.2 修改表的存储引擎

如果表已经建好了，我们也可以使用下边这个语句来修改表的存储引擎：

ALTER TABLE 表名 ENGINE = 存储引擎名称;

比如我们修改一下 engine_demo_table 表的存储引擎：

mysql> ALTER TABLE engine_demo_table ENGINE = InnoDB;

这时我们再查看一下 engine_demo_table 的表结构：

mysql> SHOW CREATE TABLE engine_demo_table\G
*************************** 1. row ***************************
Table: engine_demo_table
Create Table: CREATE TABLE `engine_demo_table` (
`i` int(11) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.01 sec)

4. 引擎介绍

4.1 InnoDB 引擎：具备外键支持功能的事务存储引擎

  • MySQL从3.23.34a开始就包含InnoDB存储引擎。 大于等于5.5之后，默认采用InnoDB引擎 。
  • InnoDB是MySQL的 默认事务型引擎 ，它被设计用来处理大量的短期(short-lived)事务。可以确保事务的完整提交(Commit)和回滚(Rollback)。
  • 除了增加和查询外，还需要更新、删除操作，那么，应优先选择InnoDB存储引擎。 除非有非常特别的原因需要使用其他的存储引擎，否则应该优先考虑InnoDB引擎。
  • 数据文件结构：（在《第02章_MySQL数据目录》章节已讲）
    • 表名.frm 存储表结构（MySQL8.0时，合并在表名.ibd中）
    • 表名.ibd 存储数据和索引
  • InnoDB是 为处理巨大数据量的最大性能设计 。
    • 在以前的版本中，字典数据以元数据文件、非事务表等来存储。现在这些元数据文件被删除 了。比如： .frm ， .par ， .trn ， .isl ， .db.opt 等都在MySQL8.0中不存在了。
  • 对比MyISAM的存储引擎， InnoDB写的处理效率差一些 ，并且会占用更多的磁盘空间以保存数据和索引。
  • MyISAM只缓存索引，不缓存真实数据；InnoDB不仅缓存索引还要缓存真实数据， 对内存要求较高 ，而且内存大小对性能有决定性的影响。

4.2 MyISAM 引擎：主要的非事务处理存储引擎

  • MyISAM提供了大量的特性，包括全文索引、压缩、空间函数(GIS)等，但MyISAM不支持事务、行级锁、外键 ，有一个毫无疑问的缺陷就是崩溃后无法安全恢复 。
  • 5.5之前默认的存储引擎
  • 优势是访问的速度快 ，对事务完整性没有要求或者以SELECT、INSERT为主的应用
  • 针对数据统计有额外的常数存储。故而 count(*) 的查询效率很高 数据文件结构：（在《第02章_MySQL数据目录》章节已讲）
    • 表名.frm 存储表结构
    • 表名.MYD 存储数据 (MYData)
    • 表名.MYI 存储索引 (MYIndex)
  • 应用场景：只读应用或者以读为主的业务

4.3 Archive 引擎：用于数据存档

  • 下表展示了ARCHIVE 存储引擎功能
特征支持
B树索引不支持
备份/时间点恢复 （在服务器中实现，而不是在存储引擎中）支持
集群数据库支持不支持
聚集索引不支持
压缩数据支持
数据缓存不支持
加密数据（加密功能在服务器中实现）支持
外键支持不支持
全文检索索引不支持
地理空间数据类型支持支持
地理空间索引支持不支持
哈希索引不支持
索引缓存不支持
锁粒度行锁
MVCC不支持
存储限制没有任何限制
交易不支持
更新数据字典的统计信息支持

4.4 Blackhole 引擎：丢弃写操作，读操作会返回空内容

4.5 CSV 引擎：存储数据时，以逗号分隔各个数据项

使用案例如下

mysql> CREATE TABLE test (i INT NOT NULL, c CHAR(10) NOT NULL) ENGINE = CSV;
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)
mysql> INSERT INTO test VALUES(1,'record one'),(2,'record two');
Query OK, 2 rows affected (0.05 sec)
Records: 2 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> SELECT * FROM test;
+---+------------+
| i |      c     |
+---+------------+
| 1 | record one |
| 2 | record two |
+---+------------+
2 rows in set (0.00 sec)

创建CSV表还会创建相应的元文件 ，用于 存储表的状态 和 表中存在的行数 。此文件的名称与表的名称相 同，后缀为 CSM 。如图所示

image-20220616125342599

如果检查 test.CSV 通过执行上述语句创建的数据库目录中的文件，其内容使用Notepad++打开如下：

"1","record one"
"2","record two"

这种格式可以被 Microsoft Excel 等电子表格应用程序读取，甚至写入。使用Microsoft Excel打开如图所示

image-20220616125448555

4.6 Memory 引擎：置于内存的表

概述：

Memory采用的逻辑介质是内存 ，响应速度很快 ，但是当mysqld守护进程崩溃的时候数据会丢失 。另外，要求存储的数据是数据长度不变的格式，比如，Blob和Text类型的数据不可用(长度不固定的)。

主要特征：

  • Memory同时 支持哈希（HASH）索引 和 B+树索引 。
  • Memory表至少比MyISAM表要快一个数量级 。
  • MEMORY 表的大小是受到限制 的。表的大小主要取决于两个参数，分别是 max_rows 和 max_heap_table_size 。其中，max_rows可以在创建表时指定；max_heap_table_size的大小默 认为16MB，可以按需要进行扩大。
  • 数据文件与索引文件分开存储。
  • 缺点：其数据易丢失，生命周期短。基于这个缺陷，选择MEMORY存储引擎时需要特别小心。

使用Memory存储引擎的场景：

  1. 目标数据比较小 ，而且非常频繁的进行访问 ，在内存中存放数据，如果太大的数据会造成内存溢出 。可以通过参数 max_heap_table_size 控制Memory表的大小，限制Memory表的最大的大小。
  2. 如果数据是临时的 ，而且必须立即可用得到，那么就可以放在内存中。
  3. 存储在Memory表中的数据如果突然间丢失的话也没有太大的关系 。

4.7 Federated 引擎：访问远程表

Federated引擎是访问其他MySQL服务器的一个 代理 ，尽管该引擎看起来提供了一种很好的 跨服务 器的灵活性 ，但也经常带来问题，因此 默认是禁用的 。

4.8 Merge引擎：管理多个MyISAM表构成的表集合

4.9 NDB引擎：MySQL集群专用存储引擎

也叫做 NDB Cluster 存储引擎，主要用于 MySQL Cluster 分布式集群 环境，类似于 Oracle 的 RAC 集 群。

4.10 引擎对比

MySQL中同一个数据库，不同的表可以选择不同的存储引擎。如下表对常用存储引擎做出了对比。

特点MyISAMInnoDBMEMORYMERGENDB
存储限制有64TB有没有有
事务安全支持
锁机制表锁，即使操作一条记录也会锁住整个表，不适合高并发的操作行锁，操作时只锁某一行，不对其它行有影响，适合高并发的操作表锁表锁行锁
B树索引支持支持支持支持支持
哈希索引支持支持
全文索引支持
集群索引支持
数据缓存支持支持支持
索引缓存只缓存索引，不缓存真实数据不仅缓存索引还要缓存真实数据，对内存要求较高，而且内存大小对性能有决定性的影响
数据可压缩支持
空间使用低高N/A低低
内存使用低高中等低高
批量插入的速度高低高高高
支持外键支持

其实这些东西大家没必要立即就给记住，列出来的目的就是想让大家明白不同的存储引擎支持不同的功能。

其实我们最常用的就是 InnoDB 和 MyISAM ，有时会提一下 Memory 。其中 InnoDB 是 MySQL 默认的存储引擎。

5. MyISAM和InnoDB

很多人对 InnoDB 和 MyISAM 的取舍存在疑问，到底选择哪个比较好呢？

MysQL5.5之前的默认存储引擎是MylSAM，5.5之后改为了InnoDB。首先对于InnoDB存储引擎，提供
了良好的事务管理、崩溃修复能力和并发控制。因为InnoDB存储引擎支持事务，所以对于要求事务完
整性的场合需要选择InnoDB，比如数据操作除了插入和查询以外还包含有很多更新、删除操作，像财
务系统等对数据准确性要求较高的系统。缺点是其读写效率稍差，占用的数据空间相对比较大。其次
对于MyISAM存储引擎，如果是小型应用，系统以读操作和插入操作为主，只有很少的更新、删除操
作，并且对事务的要求没有那么高，则可以选择这个存储引擎。MyISAM存储引擎的优势在于占用空间
小，处理速度快;缺点是不支持事务的完整性和并发性。这两种引擎各有特点，当然你也可以在MySQL
中，针对不同的数据表，可以选择不同的存储引擎。

对比项MyISAMInnoDB
外键不支持支持
事务不支持支持
行表锁表锁，即使操作一条记录也会锁住整个表，不适合高并发的操作行锁，操作时只锁某一行，不对其它行有影响，适合高并发的操作
缓存只缓存索引，不缓存真实数据不仅缓存索引还要缓存真实数据，对内存要求较高，而且内存大小对性能有决定性的影响
自带系统表使用YN
关注点性能：节省资源、消耗少、简单业务事务：并发写、事务、更大资源
默认安装YY
默认使用NY

6. 阿里巴巴、淘宝用哪个

image-20220824181307626

  • Percona 为 MySQL 数据库服务器进行了改进，在功能和性能上较 MySQL 有很显著的提升。
  • 该版本提升了在高负载情况下的 InnoDB 的性能、为 DBA 提供一些非常有用的性能诊断工具；另外
    有更多的参数和命令来控制服务器行为。
  • 该公司新建了一款存储引擎叫 Xtradb 完全可以替代 Innodb ，并且在性能和并发上做得更好
  • 阿里巴巴大部分mysql数据库其实使用的percona的原型加以修改。

课外补充：

1、InnoDB表的优势

InnoDB存储引擎在实际应用中拥有诸多优势，比如操作便利、提高了数据库的性能、维护成本低等。如
果由于硬件或软件的原因导致服务器崩溃，那么在重启服务器之后不需要进行额外的操作。InnoDB崩溃
恢复功能自动将之前提交的内容定型，然后撤销没有提交的进程，重启之后继续从崩溃点开始执行。
InnoDB存储引擎在主内存中维护缓冲池，高频率使用的数据将在内存中直接被处理。这种缓存方式应用
于多种信息，加速了处理进程。

在专用服务器上，物理内存中高达80%的部分被应用于缓冲池。如果需要将数据插入不同的表中，可以
设置外键加强数据的完整性。更新或者删除数据，关联数据将会被自动更新或删除。如果试图将数据插
入从表，但在主表中没有对应的数据，插入的数据将被自动移除。如果磁盘或内存中的数据出现崩溃，
在使用脏数据之前，校验和机制会发出警告。当每个表的主键都设置合理时，与这些列有关的操作会被
自动优化。插入、更新和删除操作通过做改变缓冲自动机制进行优化。 InnoDB不仅支持当前读写，也会
缓冲改变的数据到数据流磁盘 。

InnoDB的性能优势不只存在于长时运行查询的大型表。在同一列多次被查询时，自适应哈希索引会提高
查询的速度。使用InnoDB可以压缩表和相关的索引，可以 在不影响性能和可用性的情况下创建或删除索引。对于大型文本和BLOB数据，使用动态行形式，这种存储布局更高效。通过查询
INFORMATION_SCHEMA库中的表可以监控存储引擎的内部工作。在同一个语句中，InnoDB表可以与其他
存储引擎表混用。即使有些操作系统限制文件大小为2GB，InnoDB仍然可以处理。 当处理大数据量时，InnoDB兼顾CPU，以达到最大性能 。

2、InnoDB和ACID模型

ACID模型是一系列数据库设计规则，这些规则着重强调可靠性，而可靠性对于商业数据和任务关键型应
用非常重要。MySQL包含类似InnoDB存储引擎的组件，与ACID模型紧密相连，这样出现意外时，数据不
会崩溃，结果不会失真。如果依赖ACID模型，可以不使用一致性检查和崩溃恢复机制。如果拥有额外的
软件保护，极可靠的硬件或者应用可以容忍一小部分的数据丢失和不一致，可以将MySQL设置调整为只
依赖部分ACID特性，以达到更高的性能。下面讲解InnoDB存储引擎与ACID模型相同作用的四个方面。

  1. 原子方面 ACID的原子方面主要涉及InnoDB事务，与MySQL相关的特性主要包括：
  • 自动提交设置。
  • COMMIT语句。
  • ROLLBACK语句。
  • 操作INFORMATION_SCHEMA库中的表数据。
  1. 一致性方面 ACID模型的一致性主要涉及保护数据不崩溃的内部InnoDB处理过程，与MySQL相关的特性
    主要包括：
  • InnoDB双写缓存。
  • InnoDB崩溃恢复。
  1. 隔离方面 隔离是应用于事务的级别，与MySQL相关的特性主要包括：
  • 自动提交设置。
  • SET ISOLATION LEVEL语句。
  • InnoDB锁的低级别信息。
  1. 耐久性方面 ACID模型的耐久性主要涉及与硬件配置相互影响的MySQL软件特性。由于硬件复杂多样
    化，耐久性方面没有具体的规则可循。与MySQL相关的特性有：
  • InnoDB双写缓存，通过innodb_doublewrite配置项配置。
  • 配置项innodb_flush_log_at_trx_commit。
  • 配置项sync_binlog。
  • 配置项innodb_file_per_table。
  • 存储设备的写入缓存。
  • 存储设备的备用电池缓存。
  • 运行MySQL的操作系统。
  • 持续的电力供应。
  • 备份策略。
  • 对分布式或托管的应用，最主要的在于硬件设备的地点以及网络情况。

3、InnoDB架构

  1. 缓冲池 缓冲池是主内存中的一部分空间，用来缓存已使用的表和索引数据。缓冲池使得经常被使用的
    数据能够直接在内存中获得，从而提高速度。
  2. 更改缓存 更改缓存是一个特殊的数据结构，当受影响的索引页不在缓存中时，更改缓存会缓存辅助索
    引页的更改。索引页被其他读取操作时会加载到缓存池，缓存的更改内容就会被合并。不同于集群索
    引，辅助索引并非独一无二的。当系统大部分闲置时，清除操作会定期运行，将更新的索引页刷入磁
    盘。更新缓存合并期间，可能会大大降低查询的性能。在内存中，更新缓存占用一部分InnoDB缓冲池。
    在磁盘中，更新缓存是系统表空间的一部分。更新缓存的数据类型由innodb_change_buffering配置项管
    理。
  3. 自适应哈希索引 自适应哈希索引将负载和足够的内存结合起来，使得InnoDB像内存数据库一样运行，
    不需要降低事务上的性能或可靠性。这个特性通过innodb_adaptive_hash_index选项配置，或者通过–
    skip-innodb_adaptive_hash_index命令行在服务启动时关闭。
  4. 重做日志缓存 重做日志缓存存放要放入重做日志的数据。重做日志缓存大小通过
    innodb_log_buffer_size配置项配置。重做日志缓存会定期地将日志文件刷入磁盘。大型的重做日志缓存
    使得大型事务能够正常运行而不需要写入磁盘。
  5. 系统表空间 系统表空间包括InnoDB数据字典、双写缓存、更新缓存和撤销日志，同时也包括表和索引
    数据。多表共享，系统表空间被视为共享表空间。
  6. 双写缓存 双写缓存位于系统表空间中，用于写入从缓存池刷新的数据页。只有在刷新并写入双写缓存
    后，InnoDB才会将数据页写入合适的位置。
  7. 撤销日志 撤销日志是一系列与事务相关的撤销记录的集合，包含如何撤销事务最近的更改。如果其他
    事务要查询原始数据，可以从撤销日志记录中追溯未更改的数据。撤销日志存在于撤销日志片段中，这
    些片段包含于回滚片段中。
  8. 每个表一个文件的表空间 每个表一个文件的表空间是指每个单独的表空间创建在自身的数据文件中，
    而不是系统表空间中。这个功能通过innodb_file_per_table配置项开启。每个表空间由一个单独的.ibd数
    据文件代表，该文件默认被创建在数据库目录中。
  9. 通用表空间 使用CREATE TABLESPACE语法创建共享的InnoDB表空间。通用表空间可以创建在MySQL数
    据目录之外能够管理多个表并支持所有行格式的表。
  10. 撤销表空间 撤销表空间由一个或多个包含撤销日志的文件组成。撤销表空间的数量由
    innodb_undo_tablespaces配置项配置。
  11. 临时表空间 用户创建的临时表空间和基于磁盘的内部临时表都创建于临时表空间。
    innodb_temp_data_file_path配置项定义了相关的路径、名称、大小和属性。如果该值为空，默认会在
    innodb_data_home_dir变量指定的目录下创建一个自动扩展的数据文件。
  12. 重做日志 重做日志是基于磁盘的数据结构，在崩溃恢复期间使用，用来纠正数据。正常操作期间，
    重做日志会将请求数据进行编码，这些请求会改变InnoDB表数据。遇到意外崩溃后，未完成的更改会自
    动在初始化期间重新进行。
# mysql # linux # 数据库架构
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