mysql引擎怎么读,mysql怎么读是什么意思

MySQL简单介绍——换个角度认识MySQL

1、InnoDB存储引擎

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Mysql版本=5.5 默认的存储引擎，MySQL推荐使用的存储引擎。支持事务，行级锁定，外键约束。事务安全型存储引擎。更加注重数据的完整性和安全性。

存储格式 : 数据，索引集中存储，存储于同一个表空间文件中。

InnoDB的行锁模式及其加锁方法： InnoDB中有以下两种类型的行锁：共享锁（读锁： 允许事务对一条行数据进行读取）和 互斥锁（写锁： 允许事务对一条行数据进行删除或更新）， 对于update，insert，delete语句，InnoDB会自动给设计的数据集加互斥锁，对于普通的select语句，InnoDB不会加任何锁。

InnoDB行锁的实现方式： InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的，如果没有索引，InnoDB将通过隐藏的聚簇索引来对记录加锁。InnoDB这种行锁实现特点意味着：如果不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中的所有记录加锁，实际效果跟表锁一样。

（1）在不通过索引条件查询时，InnoDB会锁定表中的所有记录。

（2）Mysql的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，所以虽然是访问不同行的记录，但是如果使用相同的索引键，是会出现冲突的。

（3）当表有多个索引的时候，不同的事务可以使用不同的索引锁定不同的行，但都是通过行锁来对数据加锁。

优点：

1、支持事务处理、ACID事务特性；

2、实现了SQL标准的四种隔离级别（ 原子性（ Atomicity ）、一致性（ Consistency ）、隔离性（Isolation ）和持续性（Durability ））；

3、支持行级锁和外键约束；

4、可以利用事务日志进行数据恢复。

5、锁级别为行锁，行锁优点是适用于高并发的频繁表修改，高并发是性能优于 MyISAM。缺点是系统消耗较大。

6、索引不仅缓存自身，也缓存数据，相比 MyISAM 需要更大的内存。

缺点：

因为它没有保存表的行数，当使用COUNT统计时会扫描全表。

使用场景：

(1)可靠性要求比较高，或者要求事务；(2)表更新和查询都相当的频繁，并且表锁定的机会比较大的情况。

2、 MyISAM存储引擎

MySQL= 5.5 MySQL默认的存储引擎。ISAM：Indexed Sequential Access Method(索引顺序存取方法)的缩写，是一种文件系统。擅长与处理，高速读与写。

功能：

（1）支持数据压缩存储,但压缩后的表变成了只读表，不可写；如果需要更新数据，则需要先解压后更新。

（2）支持表级锁定，不支持高并发；

（3）支持并发插入。写操作中的插入操作，不会阻塞读操作（其他操作）；

优点：

1.高性能读取；

2.因为它保存了表的行数，当使用COUNT统计时不会扫描全表；

缺点：

1、锁级别为表锁，表锁优点是开销小，加锁快；缺点是锁粒度大，发生锁冲动概率较高，容纳并发能力低，这个引擎适合查询为主的业务。

2、此引擎不支持事务，也不支持外键。

3、INSERT和UPDATE操作需要锁定整个表；

使用场景：

(1)做很多count 的计算；(2)插入不频繁，查询非常频繁；(3)没有事务。

InnoDB和MyISAM一些细节上的差别：

1、InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引，MySQL5.6之后已经支持（实验性）。

2、InnoDB中不保存表的 具体行数，也就是说，执行select count() from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行，但是MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当count()语句包含 where条件时，两种表的操作是一样的。

3、对于AUTO_INCREMENT类型的字段，InnoDB中必须包含只有该字段的索引，但是在MyISAM表中，可以和其他字段一起建立联合索引。

4、DELETE FROM table时，InnoDB不会重新建立表，而是一行一行的删除。

5、LOAD TABLE FROM MASTER操作对InnoDB是不起作用的，解决方法是首先把InnoDB表改成MyISAM表，导入数据后再改成InnoDB表，但是对于使用的额外的InnoDB特性（例如外键）的表不适用。

6、另外，InnoDB表的行锁也不是绝对的，如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围，InnoDB表同样会锁全表。

1．索引概述

利用关键字，就是记录的部分数据（某个字段，某些字段，某个字段的一部分），建立与记录位置的对应关系，就是索引。索引的关键字一定是排序的。索引本质上是表字段的有序子集，它是提高查询速度最有效的方法。一个没有建立任何索引的表，就相当于一本没有目录的书，在每次查询时就会进行全表扫描，这样会导致查询效率极低、速度也极慢。如果建立索引，那么就好比一本添加的目录，通过目录的指引，迅速翻阅到指定的章节，提升的查询性能，节约了查询资源。

2．索引种类

从索引的定义方式和用途中来看：主键索引，唯一索引，普通索引，全文索引。

无论任何类型，都是通过建立关键字与位置的对应关系来实现的。索引是通过关键字找对应的记录的地址。

以上类型的差异：对索引关键字的要求不同。

关键字：记录的部分数据（某个字段，某些字段，某个字段的一部分）。

普通索引,index：对关键字没有要求。

唯一索引,unique index：要求关键字不能重复。同时增加唯一约束。

主键索引,primary key：要求关键字不能重复，也不能为NULL。同时增加主键约束。

全文索引,fulltext key：关键字的来源不是所有字段的数据，而是从字段中提取的特别关键词。

PS：这里主键索引和唯一索引的区别在于：主键索引不能为空值，唯一索引允许空值；主键索引在一张表内只能创建一个，唯一索引可以创建多个。主键索引肯定是唯一索引，但唯一索引不一定是主键索引。

3.索引原则

如果索引不遵循使用原则，则可能导致索引无效。

（1）列独立

如果需要某个字段上使用索引，则需要在字段参与的表达中，保证字段独立在一侧。否则索引不会用到索引, 例如这条sql就不会用到索引:select * from A where id+1=10;

（2）左原则

Like：匹配模式必须要左边确定不能以通配符开头。例如:select * from A where name like '%小明%' ，不会用到索引，而select * from A where name like '小明%' 就可以用到索引（name字段有建立索引），如果业务上需要用到'%小明%'这种方式,有两种方法:1.可以考虑全文索引,但mysql的全文索引不支持中文；2.只查询索引列或主键列,例如:select name from A where name like '%小明%' 或 select id from A where name like '%小明%' 或 select id,name from A where name like '%小明%' 这三种情况都会用到name的索引;

复合索引：一个索引关联多个字段，仅仅针对左边字段有效果，添加复合索引时，第一个字段很重要，只有包含第一个字段作为查询条件的情况才会使用复合索引(必须用到建索引时选择的第一个字段作为查询条件,其他字段的顺序无关),而且查询条件只能出现and拼接,不能用or,否则则无法使用索引.

（3）OR的使用

必须要保证 OR 两端的条件都存在可以用的索引，该查询才可以使用索引。

（4）MySQL智能选择

即使满足了上面说原则，MySQL也能弃用索引，例如：select * from A where id 1;这里弃用索引的主要原因：查询即使使用索引，会导致出现大量的随机IO，相对于从数据记录的第一条遍历到最后一条的顺序IO开销，还要大。

4.索引的使用场景

（1）索引检索：检索数据时使用索引。

（2）索引排序: 如果order by 排序需要的字段上存在索引，则可能使用到索引。

（3）索引覆盖: 索引拥有的关键字内容，覆盖了查询所需要的全部数据，此时，就不需要在数据区获取数据，仅仅在索引区即可。覆盖就是直接在索引区获取内容，而不需要在数据区获取。例如: select name from A where name like '小明%';

建立索引索引时，不能仅仅考虑where检索，同时考虑其他的使用场景。（在所有的where字段上增加索引，就是不合理的）

5.前缀索引

前缀索引是建立索引关键字一种方案。通常会使用字段的整体作为索引关键字。有时，即使使用字段前部分数据，也可以去识别某些记录。就比如一个班级里，我要找王xx，假如姓王的只有1个人，那么就可以建一个关键字为'王'的前缀索引。语法：Index `index_name` (`index_field`(N))使用index_name前N个字符建立的索引。

6.索引失效

（1） 应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描；

（2） 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；

（3） 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；

（4）应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；如select id from t where num/2 = 100；

（5） 应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；如：select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’ ；

（6）应尽量避免在where子句中对字段进行类型转换，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描； 如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,如select id from t where id = 1；如果id字段在表设计中是varchar类型，那么即使id列上存的是数字，在查询时也一定要用varchar去匹配，sql应改为select id from t where id = '1'；

（7）应尽量避免在where子句中单独引用复合索引里非第一位置的索引；

join 的两种算法：BNL 和 NLJ

NLJ（Nested Loop Join）嵌套循环算法；以如下 SQL 为例：

select * from t1 join t2 on t1.a=t2.a

SQL 执行时内部流程是这样的：

1. 先从 t1（假设这里 t1 被选为驱动表）中取出一行数据 X；

2. 从 X 中取出关联字段 a 值，去 t2 中进行查找，满足条件的行取出；

3. 重复1、2步骤，直到表 t1 最后一行循环结束。

这就是一个嵌套循环的过程，如果在被驱动表上查找数据时可以使用索引，总的对比计算次数等于驱动表满足 where 条件的行数。假设这里 t1、t2都是1万行，则只需要 1万次计算，这里用到的是Index Nested-Loops Join（INLJ，基于索引的嵌套循环联接）。

如果 t1、t2 的 a 字段都没有索引，还按照上述的嵌套循环流程查找数据呢？每次在被驱动表上查找数据时都是一次全表扫描，要做1万次全表扫描，扫描行数等于 1万+1万*1万，这个效率很低，如果表行数更多，扫描行数动辄几百亿，所以优化器肯定不会使用这样的算法，而是选择 BNL 算法；

BNLJ（Block Nested Loop Join）块嵌套循环算法；

1. 把 t1 表（假设这里 t1 被选为驱动表）满足条件的数据全部取出放到线程的 join buffer 中；

2. 每次取 t2 表一行数据，去 joinbuffer 中进行查找，满足条件的行取出，直到表 t2 最后一行循环结束。

这个算法下，执行计划的 Extra 中会出现 Using join buffer(Block Nested Loop)，t1、t2 都做了一次全表扫描，总的扫描行数等于 1万+1万。但是由于 joinbuffer 维护的是一个无序数组，每次在 joinbuffer 中查找都要遍历所有行，总的内存计算次数等于1万*1万。另外如果 joinbuffer 不够大放不下驱动表的数据，则要分多次执行上面的流程，会导致被驱动表也做多次全表扫描。

BNLJ相对于NLJ的优点在于，驱动层可以先将部分数据加载进buffer，这种方法的直接影响就是将大大减少内层循环的次数，提高join的效率。

例如：

如果内层循环有100条记录，外层循环也有100条记录，这样的话，每次外层循环先将10条记录放到buffer中，内层循环的100条记录每条与这个buffer中的10条记录进行匹配，只需要匹配内层循环总记录数次即可结束一次循环（在这里，即只需要匹配100次即可结束），然后将匹配成功的记录连接后放入结果集中，接着，外层循环继续向buffer中放入10条记录，同理进行匹配，并将成功的记录连接后放入结果集。后续循环以此类推，直到循环结束，将结果集发给client为止。

可以发现，若用NLJ，则需要100 * 100次才可结束，BNLJ则需要100 / block_size * 100 = 10 * 100次就可结束,大大减少了循环次数。

JOIN 按照功能大致分为如下三类：

JOIN、STRAIGHT_JOIN、INNER JOIN（内连接,或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。

LEFT JOIN（左连接）：取得左表（table1）完全记录，即是右表（table2）并无对应匹配记录。

RIGHT JOIN（右连接）：与 LEFT JOIN 相反，取得右表（table2）完全记录，即是左表（table1）并无匹配对应记录。

注意：mysql不支持Full join,不过可以通过UNION 关键字来合并 LEFT JOIN 与 RIGHT JOIN来模拟FULL join。

mysql 多表连接查询方式，因为mysql只支持NLJ算法,所以如果是小表驱动大表则效率更高；反之则效率下降；因此mysql对内连接或等值连接的方式做了一个优化,会去判断join表的数据行大小,然后取数据行小的表为驱动表。

INNER JOIN、JOIN、WHERE等值连接和STRAIGHT_JOIN都能表示内连接，那平时如何选择呢？一般情况下用INNER JOIN、JOIN或者WHERE等值连接，因为MySQL 会按照"小表驱动大表的策略"进行优化。当出现需要排序时，才考虑用STRAIGHT_JOIN指定某张表为驱动表。

两表JOIN优化

a.当无order by条件时，根据实际情况，使用left/right/inner join即可，根据explain优化 ；

b.当有order by条件时，如select * from a inner join b where 1=1 and other condition order by a.col；使用explain解释语句；

1）如果第一行的驱动表为a，则效率会非常高，无需优化；

2）否则，因为只能对驱动表字段直接排序的缘故，会出现using temporary，所以此时需要使用STRAIGHT_JOIN明确a为驱动表，来达到使用a.col上index的优化目的；或者使用left join且Where条件中不含b的过滤条件，此时的结果集为a的全集，而STRAIGHT_JOIN为inner join且使用a作为驱动表。注：使用STRAIGHT_JOIN虽然不会using temporary，但也不是一定就能提高效率，如果a表数据远远超过b表，那么有可能使用STRAIGHT_JOIN时比原来的sql效率更低，所以怎么使用STRAIGHT_JOIN，还是要视情况而定。

在使用left join（或right join）时，应该清楚的知道以下几点：

(1). on与 where的执行顺序

ON 条件（“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON）用来决定如何从 B 表中检索数据行。如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据,在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用。仅在匹配阶段完成以后，WHERE 子句条件才会被使用。它将从匹配阶段产生的数据中检索过滤。

所以我们要注意：在使用Left (right) join的时候，一定要在先给出尽可能多的匹配满足条件，减少Where的执行。

(2).注意ON 子句和 WHERE 子句的不同

即使右表的数据不满足ON后面的条件,也会在结果集拼接一条为NULL的数据行,但WHERE后面的条件不一样,右表不满足WHERE的条件,左表关联的数据也会被过滤掉。

(3).尽量避免子查询，而用join

往往性能这玩意儿，更多时候体现在数据量比较大的时候，此时，我们应该避免复杂的子查询。

（1）in 和 not in 要慎用，如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能用 between 就不要用 in：select id from t where num between 1 and 3很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：select num from a where num in(select num from b)用下面的语句替换：select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

（2）Update 语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。

（3）join语句,MySQL里面的join是用小表去驱动大表,而由于MySQL join实现的原理就是做循环，比如left join就是对左边的数据进行循环去驱动右边的表,左边有m条记录匹配,右边有n条记录那么就是做m次循环,每次扫描n行数据,总扫面行数是m*n行数据。左边返回的结果集的大小就决定了循环的次数,故单纯的用小表去驱动大表不一定的正确的,小表的结果集可能也大于大表的结果集,所以写join的时候尽可能的先估计两张表的可能结果集,用小结果集去驱动大结果集.值得注意的是在使用left/right join的时候,从表的条件应写在on之后,主表应写在where之后.否则MySQL会当作普通的连表查询；

（4）select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的；

（5）select * from t 这种语句要尽量避免，使用具体的字段代替*，更有实际意义，需要什么字段就返回什么字段；

（6）数据量大的情况下，limit要慎用，因为使用limit m，n方式分页时，mysql每次都是查询前m+n条，然后舍弃前m条，所以m越大，偏移量越大，性能就越差。比如：select * from A limit 1000000,20这钟，查询效率就会非常低，当分页的页数大于一定的数量之后，就可以换种方式来分页：select * from A a join （select id from A limit 1000000，20） b on a.id=b.id;

MySQL innodb引擎深入讲解

表空间(ibd文件),一个MySQL实例可以对应多个表空间，用于存储记录，索引等数据。

段，分为数据段、索引段、回滚段，innodb是索引组织表，数据段就是B+Tree的叶子节点，索引段为非叶子节点，段用来管理多个区。

区，表空间的单元结构，每个区的大小为1M,默认情况下，innodb存储引擎页大小为16K，即一个区中一共有64个连续的页。

页，是innodb存储引擎磁盘管理的最小单元，每个页的大小为16K，为了保证页的连续性，innodb存储引擎每次从磁盘申请4~5个区。

行，innodb存储引擎数据是按行进行存储的。Trx_id 最后一次事务操作的id、roll_pointer滚动指针。

i nnodb的内存结构 ，由Buffer Pool、Change Buffer和Log Buffer组成。

Buffer Pool : 缓冲池是主内存中的一个区域，里面可以缓存磁盘上经常操作的真实数据，在执行增删改查操作时，先操作缓冲池中的数据(若缓冲池么有数据，则从磁盘加载并缓存)，然后再以一定频率刷新磁盘，从而减少磁盘IO，加快处理速度。

缓冲池以page页为单位，底层采用链表数据结构管理page，根据状态，将page分为三种类型:

1、free page 即空闲page，未被使用。

2、clean page 被使用page，数据没有被修改过。

3、dirty page 脏页，被使用page，数据被修改过，这个page当中的数据和磁盘当中的数据 不一致。说得简单点就是缓冲池中的数据改了，磁盘中的没改，因为还没刷写到磁盘。

Change Buffer ：更改缓冲区(针对于非唯一二级索引页)，在执行DML语句时，如果这些数据page没有在Buffer Pool中，不会直接操作磁盘，而会将数据变更存在更改缓冲区Change Buffer中，在未来数据被读取时。再将数据合并恢复到Buffer Pool中，再将合并后的数据刷新到磁盘中。

二级索引通常是非唯一的，并且以相对随机的顺序插入二级索引页，同样，删除和更新可能会影响索引树中不相邻的二级索引页。如果每一次都操作磁盘，会造成大量磁盘IO，有了Change Buffer之后，我们可以在缓冲池中进行合并处理，减少磁盘IO。

Adaptive Hash Index： 自适应hash索引，用于优化对Buffer Pool数据的查询，InnoDB存储引擎会监控对表上各索引页的查询，如果观察到hash索引可以提升速度，则建立hash索引，称之为自适应hash索引。无需人工干预，系统根据情况自动完成。

参数：innodb_adaptive_hash_index

Log Buffer: 日志缓冲区，用来保存要写入到磁盘中的log日志数据(redo log、undo log)，默认大小为16M，日志缓冲区的日志会定期刷新到磁盘中，如果需要更新，插入或删除许多行的事务，增加日志缓冲区的大小可以节省磁盘IO。

参数: innodb_log_buffer_size 缓冲区大小

innodb_flush_log_at_trx_commit 日志刷新到磁盘时机

innodb_flush_log_at_trx_commit=1 表示日志在每次事务提交时写入并刷新到磁盘

2 表示日志在每次事务提交后写入，并每秒刷新到磁盘一次

0 表示每秒将日志写入并刷新到磁盘一次。

InnoDB 的磁盘结构，由系统表空间(ibdata1)，独立表空间(*.ibd),通用表空间，撤销表空间(undo tablespaces), 临时表空间(Temporary Tablespaces), 双写缓冲区(Doublewrite Buffer files), 重做日志(Redo Log).

系统表空间(ibdata1)： 系统表空间是更改缓冲区的存储区域，如果表是在系统表空间而不是每个表文件或者通用表空间中创建的，它也可能包含表和索引数据。

参数为: innodb_data_file_path

独立表空间(*.ibd): 每个表的文件表空间包含单个innodb表的数据和索引，并存储在文件系 统上的单个数据文件中。 参数: innodb_file_per_table

通用表空间: 需要通过create tablespace 语法创建，创建表时 可以指定该表空间。

create tablespace xxx add datafile 'file_name' engine=engine_name

create table table_name .... tablespace xxx

撤销表空间(undo tablespaces): MySQL实例在初始化时会自动创建两个默认的undo表空间(初始大小16K，undo_001,undo_002)，用于存储undo log 日志

临时表空间(Temporary Tablespaces)： innodb使用会话临时表空和全局表空间，存储用 户创建的临时表等数据。

双写缓冲区(Doublewrite Buffer files)： innodb引擎将数据页从Buffer Pool刷新到磁盘前，先将数据页写入缓冲区文件中，便于系统异常时恢复数据。

重做日志(Redo Log)： 是用来实现事务的持久性，该日志文件由两部分组成，重做日志缓冲区(redo log buffer)以及重做日志文件(redo log)，前者是在内存中，后者在磁盘中，当事务提交之后会把修改信息都会存储到该日志中，用于在刷新脏页到磁盘时，发送错误时，进行数据恢复使用。以循环方式写入重做日志文件，涉及两个文件ib_logfile0,ib_logfile1。

那内存结构中的数据是如何刷新到磁盘中的? 在MySQL中有4个线程负责刷新日志到磁盘。

1、Master Thread， mysql核心后台线程，负责调度其它线程，还负责将缓冲池中的数据异 步刷新到磁盘中，保持数据的一致性，还包括脏页的刷新，合并插入缓冲、undo页的回 收。

2、IO Thread，在innodb存储引擎中大量使用了AIO来处理IO请求，这样可以极大地提高数 据库的性能，而IO Thead主要负责这些IO请求的回调。

4个读线程 Read thread负责读操作

4个写线程write thread负责写操作

1个Log thread线程 负责将日志缓冲区刷新到磁盘

1个insert buffer线程 负责将写入缓冲区内容刷新到磁盘

3、Purge Thread，主要用于回收事务已经提交了的undo log，在事务提交之后，undo log 可能不用了，就用它来回收。

4、Page Cleaner Thread， 协助Master Thread 刷新脏页到磁盘的线程，它可以减轻主线程 的压力，减少阻塞。

事务就是一组操作的集合，它是一个不可分割的工作单位，事务会把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求，即这些操作要么同时成功，要么同时失效。

事务的4大特性分为:

如何保证事务的4大特性，原子性，一致性和持久性是由innodb存储引擎底层的两份日志来保证的，分别是redo log和undo log。对于隔离性是由锁机制和MVCC(多版本并发控制)来实现的。

redo log，称为重做日志，记录的是事务提交时数据页的物理修改，是用来实现事务的持久性。该日志文件由两部分组成: 重做日志缓冲redo log buffer及重做日志文件redo log file，前者是在内存中，后者是在磁盘中，当事务提交之后会把所有修改信息都存到该日志文件中，用于在刷新脏页到磁盘，发送错误时，进行数据的恢复使用，从而保证事务的持久性。

具体的操作流程是：

1、客户端发起事务操作，包含多条DML语句。首先去innodb中的buffer pool中的数据页去查找有没有我们要更新的这些数据，如果没有则通过后台线程从磁盘中加载到buffer pool对应的数据页中，然后就可以在缓冲池中进行数据操作了。

2、此时缓冲池中的数据页发生了变更，还没刷写到磁盘，这个数据页称为脏页。脏页不是实时刷新到磁盘的，而是根据你配置的刷写策略进行刷写到磁盘的（innodb_flush_log_at_trx_commit，0,1,2三个值）。如果脏页在往磁盘刷新的时候出现了故障，会丢失数据，导致事务的持久性得不到保证。为了避免这种现象，当对缓冲池中的数据进行增删改操作时，会把增删改记录到redo log buffer当中，redo log buffer会把数据页的物理变更持久化到磁盘文件中(ib_logfile0/ib_logfile1)。如果脏页刷新失败，就可以通过这两个日志文件进行恢复。

undo log，它是用来解决事务的原子性的，也称为回滚日志。用于记录数据被修改前的信息，作用包括:提供回滚和MVCC多版本并发控制。

undo log和redo log的记录物理日志不一样，它是逻辑日志。可以认为当delete一条记录时，undo log中会记录一条对应的insert记录，当update一条记录时，它记录一条对应相反的update记录，当执行rollback时，就可以从undo log中的逻辑记录读取到相应的内容并进行回滚。

undo log销毁: undo log 在事务执行时产生，事务提交时，并不会立即删除undo log，因为这些日子可能用于MVCC。

undo log存储: undo log 采用段的方式进行管理和记录，存放在前面介绍的rollback segment回滚段中，内部包含1024个undo log segment。

mvcc(multi-Version Concurrency Control),多版本并发控制，指维护一个数据的多个版本，使得读写操作没有冲突，快照读为MySQL实现MVCC提供了一个非阻塞读功能，MVCC的具体实现，还需要依赖于数据库记录中的三个隐式字段，undo log日志、readView。

read committed 每次select 都生成一个快照读

repeatable read 开启事务后第一个select语句才是快照读的地方

serializable 快照读会退化为当前读。

mvcc的实现原理

DB_TRX_ID: 最近修改事务ID，记录插入这条记录或最后一次修改该记录的事务ID

DB_ROLL_PTR: 回滚指针，指向这条记录的上一个版本，用于配合undo log，指向上一个 版本

DB_ROW_ID: 隐藏主键，如果表结构没有指定主键，将会生成该隐藏字段。

m_ids当前活跃的事务ID集合

min_trx_id: 最小活跃事务id

max_trx_id: 预分配事务ID，当前最大事务id+1，因为事务id是自增的

creator_trx_id: ReadView创建者的事务ID

版本链数据访问规则:

trx_id: 表示当前的事务ID

1、trx_id == creator_trx_id? 可以访问读版本--成立的话,说明数据是当前这个事务更改的

2、trx_id 成立,说明数据已经提交了。

3、trx_idmax_trx_id？不可用访问读版本- 成立的话，说明该事务是在ReadView生成后才开启的。

4、min_trx_id

如何查看mysql数据库的引擎

一般情况下，mysql会默认提供多种存储引擎,你可以通过下面的查看:

看你的mysql现在已提供什么存储引擎:

mysql show engines;

看你的mysql当前默认的存储引擎:

mysql show variables like '%storage_engine%';

你要看某个表用了什么引擎(在显示结果里参数engine后面的就表示该表当前用的存储引擎):

mysql show create table 表名;

MySQL数据库引擎详解

作为Java程序员，MySQL数据库大家平时应该都没少使用吧，对MySQL数据库的引擎应该也有所了解，这篇文章就让我详细的说说MySQL数据库的Innodb和MyIASM两种引擎以及其索引结构。也来巩固一下自己对这块知识的掌握。

Innodb引擎

Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持，并且实现了SQL标准的四种隔离级别，关于数据库事务与其隔离级别的内容请见数据库事务与其隔

离级别这篇文章。该引擎还提供了行级锁和外键约束，它的设计目标是处理大容量数据库系统，它本身其实就是基于MySQL后台的完整数据库系统，MySQL

运行时Innodb会在内存中建立缓冲池，用于缓冲数据和索引。但是该引擎不支持FULLTEXT类型的索引，而且它没有保存表的行数，当SELECT

COUNT(*) FROM

TABLE时需要扫描全表。当需要使用数据库事务时，该引擎当然是首选。由于锁的粒度更小，写操作不会锁定全表，所以在并发较高时，使用Innodb引擎

会提升效率。但是使用行级锁也不是绝对的，如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围，InnoDB表同样会锁全表。

MyIASM引擎

MyIASM是MySQL默认的引擎，但是它没有提供对数据库事务的支持，也不支持行级锁和外键，因此当INSERT(插入)或UPDATE(更

新)数据时即写操作需要锁定整个表，效率便会低一些。不过和Innodb不同，MyIASM中存储了表的行数，于是SELECT COUNT(*)

FROM

TABLE时只需要直接读取已经保存好的值而不需要进行全表扫描。如果表的读操作远远多于写操作且不需要数据库事务的支持，那么MyIASM也是很好的选

择。

两种引擎的选择

大尺寸的数据集趋向于选择InnoDB引擎，因为它支持事务处理和故障恢复。数据库的大小决定了故障恢复的时间长短，InnoDB可以利用事务日志

进行数据恢复，这会比较快。主键查询在InnoDB引擎下也会相当快，不过需要注意的是如果主键太长也会导致性能问题，关于这个问题我会在下文中讲到。大

批的INSERT语句(在每个INSERT语句中写入多行，批量插入)在MyISAM下会快一些，但是UPDATE语句在InnoDB下则会更快一些，尤

其是在并发量大的时候。

Index——索引

索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。MyIASM和Innodb都使用了树这种数据结构做为索引，关于树我也曾经写过一篇文章树是一种伟大的数据结构，只是自己的理解，有兴趣的朋友可以去阅读。下面我接着讲这两种引擎使用的索引结构，讲到这里，首先应该谈一下B-Tree和B+Tree。

B-Tree和B+Tree

B+Tree是B-Tree的变种，那么我就先讲B-Tree吧，相信大家都知道红黑树，这是我前段时间学《算法》一书时，实现的一颗红黑树，大家

可以参考。其实红黑树类似2,3-查找树，这种树既有2叉结点又有3叉结点。B-Tree也与之类似，它的每个结点做多可以有d个分支（叉），d称为B-

Tree的度，如下图所示，它的每个结点可以有4个元素，5个分支，于是它的度为5。B-Tree中的元素是有序的，比如图中元素7左边的指针指向的结点

中的元素都小于7，而元素7和16之间的指针指向的结点中的元素都处于7和16之间，正是满足这样的关系，才能高效的查找：首先从根节点进行二分查找，找

到就返回对应的值，否则就进入相应的区间结点递归的查找，直到找到对应的元素或找到null指针，找到null指针则表示查找失败。这个查找是十分高效

的，其时间复杂度为O(logN)（以d为底，当d很大时，树的高度就很低），因为每次检索最多只需要检索树高h个结点。

接下来就该讲B+Tree了，它是B-Tree的变种，如下面两张图所示：

vcHLx/i85LLp0a/Qp8LKoaM8L3A+DQo8aDMgaWQ9"myisam引擎的索引结构"MyISAM引擎的索引结构

MyISAM引擎的索引结构为B+Tree，其中B+Tree的数据域存储的内容为实际数据的地址，也就是说它的索引和实际的数据是分开的，只不过是用索引指向了实际的数据，这种索引就是所谓的非聚集索引。

Innodb引擎的索引结构

MyISAM引擎的索引结构同样也是B+Tree，但是Innodb的索引文件本身就是数据文件，即B+Tree的数据域存储的就是实际的数据，这种索引就是聚集索引。这个索引的key就是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。

因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。

并且和MyISAM不同，InnoDB的辅助索引数据域存储的也是相应记录主键的值而不是地址，所以当以辅助索引查找时，会先根据辅助索引找到主

键，再根据主键索引找到实际的数据。所以Innodb不建议使用过长的主键，否则会使辅助索引变得过大。建议使用自增的字段作为主键，这样B+Tree的

每一个结点都会被顺序的填满，而不会频繁的分裂调整，会有效的提升插入数据的效率。

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