Mysql语句执行逻辑

Mysql基础知识

我们要了解mysql，那就从最常见的流程开始，我们在cilent端输入一条sql，究竟会经历哪些步骤？ 可以思考30s …

一条SQL查询语句执行流程

select * from table where Id=4

要弄懂这条语句做的事情，我们先看下mysql整个架构涉及的

分为客户端，server端以及存储引擎，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，它从 MySQL 5.5.5 版本开始成为了默认存储引擎。

1. 首先要和server端建立连接，通过命令 mysql -h i p − P ip -P ip−Pport -u$user -p来进行三次握手，建立连接，建立好的连接可以通过命令 show processlist 来查看
2. 分析器进行sql的词法和语法分析，如果表字段不存在，是在分析器阶段就提示 “Unknown column ‘k’ in ‘where clause’”，这个设计也是受oracle的影响
3. 下一步是优化器，主要是进行索引的选择，以及执行方法逻辑的选择，比如你查询 select * from t1 join t2 using(ID) where t1.c=10 and t2.d=20; 可以先根据t1条件查出数据，再根据t2过滤
4. 确定好执行方式后，执行器会先判断是否有权限进行数据查询，如果有权限，则调用引擎的表接口进行查询

例如 select * from T where ID=10; 执行器的执行逻辑是这样的：

a. 调用innodb的引擎接口取这个表的第一行，判断ID的值是不是10，如果不是则跳过，如果是，那将数据存到结果集

b. 调用引擎接口查询下一行，重复相同的逻辑，直到最后一行数据

c. 执行器将结果集的数据返回给客户端

如果ID上面有索引，那么查询a执行的是查询符合条件的数据，在explain 执行语句的时候，rows_examined字段就代表查询的数据次数

一条SQL更新语句执行流程
update table set a=‘xxx’ where Id=4

更新语句前几个步骤和查询语句是一样的，分析器知道这是一条更新语句，优化器决定使用ID这个索引，执行器执行更新，更新流程还涉及重要的两个日志模块，redo log和bin log

redo log

1. innoDB 引擎就会先把记录写到 redo log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，而这个更新往往是在系统比较空闲的时候做
2. 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
3. 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
bin log是server端都有的，用于实现 crash-safe 能力。

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 ”

索引原理
索引的常见实现方式: 哈希表、有序数组和搜索树

哈希表

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键即 key，就可以找到其对应的值即 Value。哈希的思路很简单，把值放在数组里，用一个哈希函数把 key 换算成一个确定的位置，然后把 value 放在数组的这个位置。 可以类比hashMap的实现原理，链条过长还可以用红黑树进行优化

哈希表适合等值查询，做区间查询很慢

有序数组

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，适用于静态存储引擎，因为数组更新效率很慢。静态数据查询效率可以到O(Log(N))

搜索树

父节点左子树所有结点的值小于父节点的值，右子树所有结点的值大于父节点的值

插入数据维持平衡树，效率是O(log(N))。查询也是O(log(N))。

索引实战:

create table T(id int primary key, k int not null, name varchar(16),index (k))engine=InnoDB;

表中 R1~R5 的 (ID,k) 值分别为 (100,1)、(200,2)、(300,3)、(500,5) 和 (600,6)，两棵树的示例示意图如下。

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。

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。

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。以上面这个图为例，如果插入新的行 ID 值为 700，则只需要在 R5 的记录后面插入一个新记录。如果新插入的 ID 值为 400，就相对麻烦了，需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置。而更糟的情况是，如果 R5 所在的数据页已经满了，根据 B+ 树的算法，这时候需要申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去。这个过程称为页分裂。在这种情况下，性能自然会受影响。

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%。当然有分裂就有合并。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。

要求建表语句里一定要有自增主键，大家知道原因了吧？ 还有建议直接用主键进行搜索，

数据页

常见索引优化
1、count(*) 和count(1)，count(id), count(表字段) 区别以及建议使用方式

效率：count(字段)<count(主键id)<count(1)≈count(*)

https://mp.weixin.qq.com/s/p6MCW1O3y53b5pajY_MvAg

2、索引覆盖，最左匹配原则，回表，索引下推

索引重建

索引下推：

3、联合索引的存储结构是什么样的？

4、 CBO(基于成本的优化)，RBO(基于规则的优化) 是什么？ 优化器的原理，对于联合索引 (a,b), 当查询条件为 where b=xxx and a=xxxx 是否会命中索引？

给表加字段的逻辑

慢sql排查思路

1. Mysql慢查询如何排查

#查看所有处理线程
show processlist;

查看占用时长的线程

select * from information_schema.processlist where Command != ‘Sleep’ order by Time desc;

#查看所有的字段
show full columns from table_name;
#查看索引
show index from table_name;

explain 具体sql查看是否命中索引等，具体的索引字段

索引失效的情况
https://zhuanlan.zhihu.com/p/166247445

慢sql查看process的state状态

一直处于sending data状态原因
https://blog.csdn.net/yunhua_lee/article/details/8573621
show processlist详解
https://zhuanlan.zhihu.com/p/30743094

#查看profile是否打开
show variables like ‘profiling’;

SET profiling=on;

SET profiling=off;
show profiles;

show profile for query all;

事务以及隔离级别，MVCC
事务基本特性（ACID）

原子性 aotmic

一致性 consistent

隔离性 cnstraint

持久性 duriation

原子性由 undo log来保证

一致性一般由代码来保证

隔离性 通过MVCC机制进行保证

隔离级别有四种

read uncommit 会有脏读问题

read commit

repeat read 会有幻读问题

serialized

如何解决幻读

mvcc +间隙锁

间隙锁是什么?

左开右闭的一个区间范围

示例:

begin;

select * from user where age=20 for update;

由于20存在记录，所以(10,20]，(20,30]区间都被锁定了无法插入、删除

MVCC叫做多版本并发控制，通过建立不同的视图来实现，每一条sql都会有默认的两个字段

create_version和deleteVersion，每个不同的事务执行都会有一个create_version增加

查询数据的时候，只会查询当前事务create_version小于current_version并且delete_version大于current_version或者delete_version为空的数据

持久性通过 redo log和内存来保证的，这里的数据写入参考上面的数据更新逻辑

Mysql主从同步

分库分表

INNODB