学习笔记是学习了 极客时间 - 《MySQL实战45讲》整理的笔记。

影响SQL语句索引值的有序性

先说结论: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。

我们先来创建一张测试表

create table `test_index_t` (
  `id` integer NOT NULL,
  `num_str` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `modified_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `tradeid` (`num_str`),
  KEY `t_modified` (`modified_time`)
)

然后往其中插入5条样例数据

mysql_index_01.png

字段含有函数操作

查询数据数据中6月份的所有数据，SQL如下:

SELECT 
    *
FROM
    test_index_t
WHERE
    (modified_time >= '2019-06-01'
        AND modified_time <= '2019-07-01')
        OR (modified_time >= '2020-06-01'
        AND modified_time <= '2020-07-01')

explain命令结果如下

mysql_index_01_explain.png

我们再来用另外一种方式来查询

SELECT 
    *
FROM
    test_index_t
WHERE
month(modified_time) = 7 

explian命令结果如下

mysql_index_02_explain.png

经过对比，我们可以看到使用month函数后，MYSQL优化器不会去考虑走modified_time得索引。

还有另外一种方式也可以直观的看出来

mysql_index_03_explain.png

隐式类型转换

我们在定义表中 num_str 段类型是 varchar(32),如果我们执行如下两个查询SQL，我们看看区别

mysql_index_04_explain.png mysql_index_05_explain.png

那么这是为什么呢？ MYSQL优化器在执行第一个查询语句的时候，相当于执行

 select * from test_index_t where  CAST(num_str AS signed int) = 3333;

变向的使用了函数，因此也会影响索引的选择。

隐式字符编码转换

如果两张表T1 编码为 utf8mb4,表T2为utf8,那我们看一下如下的SQL语句

select T2.* from T1, T2 where T2.otherId=T1.otherId and T1.id=2;

我们来看看这条SQL语句的执行过程

1. 从T1表中获取到id为2的otherId字段
2. T2表中查询匹配到的T1获取的otherId字段

这里T1被称为 驱动表 T2被称为被驱动表。

由于上述过程先T1表中取出字符集为utf8mb4的otherId，然后再去匹配T2表中字符集为utf8的ohterId，由于MYSQL 中字符集 utf8mb4 是 utf8 的超集，所以当这两个类型的字符串在做比较的时候，MySQL 内部的操作是，先把 utf8 字符串转成 utf8mb4 字符集，再做比较。

因此相当于执行了

select T2.* from T1, T2 where CONVERT(T2.otherId USING utf8mb4)=T1.otherId and T1.id=2;

因此 连接过程中要求在被驱动表的索引字段上加函数操作，是直接导致对被驱动表做全表扫描的原因。

MYSQL如何保证数据的不丢的？

首先我们需要回顾一下SQL语句的更新流程

mysql_trx_01.png

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 执行器生成这个操作的 binlog，并把 binlog 写入磁盘。 5
5. 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。

在这里要注意一点是流程中的redo log commit 不是事务中的commit，这里指的只是一种状态。

binlog的写入机制

原理：事务执行过程中，先把日志写到 binlog cache，事 务提交的时候，再把 binlog cache 写到 binlog 文件中。

这里涉及到了binlog cache:系统给 binlog cache 分配了一片内存，每个线程一个，参数 binlog_cache_size 用于控 制单个线程内 binlog cache 所占内存的大小。如果超过了这个参数规定的大小，就要暂 存到磁盘。每个线程有自己 binlog cache，但是共用同一份 binlog 文件。

如图所示：

mysql_binlog_write_01.png

write 和 fsync 的时机，是由参数 sync_binlog 控制的：

1. sync_binlog=0 的时候，表示每次提交事务都只 write，不 fsync；
2. sync_binlog=1 的时候，表示每次提交事务都会执行 fsync； 3
3. sync_binlog=N(N>1) 的时候，表示每次提交事务都 write，但累积 N 个事务后才 fsync。

如果将 sync_binlog 设置为大于1，如果MYSQL服务异常重启，可能会导致binlog日志中缺少事务日志。

redo log 的写入机制

redo log 三种状态，如图所示

mysql_redo_log_write_01.png

为了控制 redo log 的写入策略，InnoDB 提供了 innodb_flush_log_at_trx_commit 参 数，它有三种可能取值：

1. 设置为 0 的时候，表示每次事务提交时都只是把 redo log 留在 redo log buffer 中 ;
2. 设置为 1 的时候，表示每次事务提交时都将 redo log 直接持久化到磁盘；
3. 设置为 2 的时候，表示每次事务提交时都只是把 redo log 写到 page cache。

与此同时，InnoDB 有一个后台线程，每隔 1 秒，就会把 redo log buffer 中的日志，调用 write 写 到文件系统的 page cache，然后调用 fsync 持久化到磁盘。

除了上述的参数配置和MYSQL的默认线程之外还有两种场景会让一个没有提交的事务的 redo log 写入到磁盘中。

1. redo log buffer 占用的空间即将达到 innodb_log_buffer_size 一半的时 候，后台线程会主动写盘。注意，由于这个事务并没有提交，所以这个写盘动作只是 write，而没有调用 fsync，也就是只留在了文件系统的 page cache。
2. 并行的事务提交的时候，顺带将这个事务的 redo log buffer 持久化到磁 盘。假设一个事务 A 执行到一半，已经写了一些 redo log 到 buffer 中，这时候有另 外一个线程的事务 B 提交，如果 innodb_flush_log_at_trx_commit 设置的是 1，那么 按照这个参数的逻辑，事务 B 要把 redo log buffer 里的日志全部持久化到磁盘。这时候,就会带上事务 A 在 redo log buffer 里的日志一起持久化到磁盘。

通常我们MySQL 的“双 1”配置，指的就是 sync_binlog 和 innodb_flush_log_at_trx_commit 都设置成 1。也就是说，一个事务完整提交前，需要 等待两次刷盘，一次是 redo log（prepare 阶段），一次是 binlog。

组提交（group commit）机制

那么我们将两个参数都设置为1的时候，一个事务进来 redo log日志和binlog日志的就需要写两次磁盘，那么磁盘的写入能力应该是MYSQL TPS的两倍，换句话说 MySQL TPS 是每秒两万的话，每秒就会写四万次磁盘。但是实际上并不是这样，磁盘的写入能力与TPS相差不大，这里需要引入一个概念日志逻辑序列号（log sequence number，LSN）

LSN：

• LSN 是单调递增的，用来对应 redo log 的一个个写入点。每次写入长度为 length 的 redo log， LSN 的值就会加上 length。
• LSN 也会写到 InnoDB 的数据页中，来确保数据页不会被多次执行重复的 redo log。

举个例子：

如下图所示 三个并发事务 (trx1, trx2, trx3) 在 prepare 阶段，都写完 redo log buffer，持久化到磁盘的过程，对应的 LSN 分别是 50、120 和 160。

mysql_redo_log_write_02.png

1. trx1 是第一个到达的，会被选为这组的 leader；
2. 等 trx1 要开始写盘的时候，这个组里面已经有了三个事务，这时候 LSN 也变成了 160；
3. trx1 去写盘的时候，带的就是 LSN=160，因此等 trx1 返回时，所有 LSN 小于等于 160 的 redo log，都已经被持久化到磁盘；
4. 这时候 trx2 和 trx3 就可以直接返回了

细化日志写入机制流程

我们了解了 binlog和redolog日志的写入机制后，我们可以回顾到最开始的SQL语句的更新流程图，在更新流程图末尾的写双日志的操作，可以细化如下图

mysql_redo_log_write_03.png

1. redo log prepare状态 进行组提交,将redo log写到磁盘上的redo log
2. 把binlog 从 binlog cache 中写到磁盘上的 binlog 文件
3. 调用redo log fsync持久化
4. 调用binlog fsync持久化
5. 在执行redo log commit状态的持久化

这样做的好处是多个事务提交的时候 binlog和redo log可以一起持久化，减少IOPS的消耗，提高性能。

数据库异常重启，MYSQL数据的恢复规则？

1. 如果 redo log 里面的事务是完整的，也就是已经有了 commit 标识，则直接提交；
2. 如果 redo log 里面的事务只有完整的 prepare，则判断对应的事务 binlog 是否存在并 完整： a. 如果是，则提交事务； b. 否则，回滚事务。

如何判断redo log中的事务与binlog中的事务关联的呢？

它们有一个共同的数据字段，叫 XID。崩溃恢复的时候，会按顺序扫描 redo log

• 如果碰到既有 prepare、又有 commit 的 redo log，就直接提交；
• 如果碰到只有 parepare、而没有 commit 的 redo log，就拿着 XID 去 binlog 找对应 的事务。