二、面试题

1、一条SQL查询语句是如何执行的？

mysql> select * from T where ID=10；

大体来说，MySQL可以分为Server层（MySQLD）和存储引擎层（IO操作的方式）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，它从MySQL 5.5.5版本开始成为了默认存储引擎。不同的存储引擎共用一个Server层，也就是从连接器到执行器的部分。

连接器

一般通过下面命令进行连接：

## 这里的mysql是客户端连接工具
mysql -h$ip -P$port -u$user -p$pwd

如果用户名密码验证通过，连接器会到权限表里面查出你拥有的权限。之后，这个连接里面的权限判断逻辑，都将依赖于此时读到的权限。所以当一个用户连接之后，root用户修改它的它的权限，在它重连之前都是无效的。

连接完成后，如果你没有后续的动作，这个连接就处于空闲状态，你可以在show processlist命令中看到它。Command列显示为“Sleep”的这一行，就表示现在系统里面有一个空闲连接。

客户端如果太长时间没动静，连接器就会自动将它断开。这个时间是由参数wait_timeout控制的，默认值是8小时。

在数据库中，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，所以尽量使用长连接。

但是全部使用长连接后，你可能会发现，有些时候MySQL占用内存涨得特别快，这是因为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。所以如果长连接累积下来，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。

解决方案：

定期断开长连接。使用一段时间，或者程序里面判断执行过一个占用内存的大查询后，断开连接，之后要查询再重连。
如果你用的是MySQL 5.7或更新版本，可以在每次执行一个比较大的操作后，通过执行 mysql_reset_connection来重新初始化连接资源。这个过程不需要重连和重新做权限验证，而是会将连接恢复到刚刚创建完时的状态。

“查询缓存”

连接建立完成后，你就可以执行select语句了。执行逻辑就会来到第二步：查询缓存。

MySQL拿到一个查询请求后，会先到“查询缓存”看看，之前是不是执行过这条语句。之前执行过的语句及其结果可能会以key-value对的形式直接缓存在内存中。key是查询的语句，value是查询的结果。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。你可以看到，如果查询命中缓存，MySQL不需要执行后面的复杂操作，就可以直接返回结果，这个效率会很高。

但是大多数情况下我会建议你不要使用“查询缓存”。

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。因此很可能你费劲地把结果存起来，还没使用呢，就被一个更新全清空了。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。除非你的业务就是有一张静态表，很长时间才会更新一次。比如，一个系统配置表，那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。你可以将参数query_cache_type设置成DEMAND，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，可以用SQL_CACHE显式指定，像下面这个语句一样：

mysql> select SQL_CACHE * from T where ID=10;

需要注意的是，MySQL 8.0版本直接将查询缓存的整块功能删掉了，也就是说8.0开始彻底没有这个功能了。

分析器

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。

分析器先会做“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”。

做完了这些识别以后，就要做“语法分析”。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

经过了分析器，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。

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。比如你执行下面这样的语句，这个语句是执行两个表的join：

-- 既可以先从表t1里面取出c=10的记录的ID值，再根据ID值关联到表t2，再判断t2里面d的值是否等于20。
-- 也可以先从表t2里面取出d=20的记录的ID值，再根据ID值关联到t1，再判断t1里面c的值是否等于10。
-- 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。
mysql> select * from t1 join t2 using(ID) where t1.c=10 and t2.d=20;

执行器

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。

开始执行的时候，要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，如下所示(在工程实现上，如果命中查询缓存，会在查询缓存放回结果的时候，做权限验证。查询也会在优化器之前调用precheck验证权限)。

mysql> select * from T where ID=10;

ERROR 1142 (42000): SELECT command denied to user 'b'@'localhost' for table 'T'

如果上面的sql语句中的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10，如果不是则跳过，如果是则将这行存到结果集中；
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。

对于有索引的表，执行的逻辑也差不多。第一次调用的是“取满足条件的第一行”这个接口，之后循环取“满足条件的下一行”这个接口，这些接口都是引擎中已经定义好的。

你会在数据库的慢查询日志中看到一个rows_examined的字段，表示这个语句执行过程中扫描了多少行。这个值就是在执行器每次调用引擎获取数据行的时候累加的。

如果表T中没有字段k，而你执行了这个语句 select * from T where k=1, 那肯定是会报“不存在这个列”的错误： “Unknown column ‘k’ in ‘where clause’”。你觉得这个错误是在我们上面提到的哪个阶段报出来的呢？

分析器。Oracle会在分析阶段判断语句是否正确，表是否存在，列是否存在等。MySQL也这样。

2、一条SQL更新语句是如何执行的？

mysql> update T set c=c+1 where ID=2;

执行语句前要先连接数据库，这是连接器的工作。

表上有更新的时候，跟这个表有关的“查询缓存”会失效，所以这条语句就会把表T上所有缓存结果都清空。这也就是我们一般不建议使用查询缓存的原因。

分析器会通过词法和语法解析知道这是一条更新语句。

优化器决定要使用ID这个索引。

执行器负责具体执行，找到这一行，然后更新。

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，它们正是我们今天要讨论的主角：redo log（重做日志）和 binlog（归档日志）。

重要的日志模块：redo log（InnoDB特有）

MySQL中有一个问题，如果每一次的更新操作都需要写进磁盘，然后磁盘也要找到对应的那条记录，然后再更新，整个过程IO成本、查找成本都很高。为了解决这个问题，MySQL采用了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。

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。

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，如下面这个图所示。

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是可以擦除的最终位置，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之间空着的部分，可以用来记录新的操作。

如果write pos追上checkpoint，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。

重要的日志模块：binlog（Server层日志，又称归档日志）

binlog是Mysql sever层维护的一种二进制日志，与innodb引擎中的redo/undo log是完全不同的日志；其主要是用来记录对mysql数据更新或潜在发生更新的SQL语句，并以"事务"的形式保存在磁盘中；

作用主要有：

复制：MySQL Replication在Master端开启binlog，Master把它的二进制日志传递给slaves并回放来达到master-slave数据一致的目的
数据恢复：通过mysqlbinlog工具恢复数据
增量备份

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（不能做归档），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。
redo log是MySQL崩溃恢复的手段，binlog用来备份的手段。

Redo log记录这个页 “做了什么改动”。

Binlog有两种模式，statement格式的话是记sql语句；row格式会记录行的内容，记两条，更新前和更新后都有。

执行器和InnoDB引擎在执行这个简单的update语句时的内部流程

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（准备）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、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。

图中浅色框表示是在InnoDB内部执行的，深色框表示是在执行器中执行的。

最后三步看上去有点“绕”，将redo log的写入拆成了两个步骤：prepare和commit，这就是"两阶段提交"。

两阶段提交

让两份日志之间的逻辑一致

假设当前ID=2的行，字段c的值是0，再假设执行update语句过程中在写完第一个日志后，第二个日志还没有写完期间发生了crash（崩溃），会出现什么情况呢？

1、先写redo log后写binlog。假设在redo log写完，binlog还没有写完的时候，MySQL进程异常重启。由于我们前面说过的，redo log写完之后，系统即使崩溃，仍然能够把数据恢复回来，所以恢复后这一行c的值是1。

但是由于binlog没写完就crash了，这时候binlog里面就没有记录这个语句。因此，之后备份日志的时候，存起来的binlog里面就没有这条语句。

然后你会发现，如果需要用这个binlog来恢复临时库的话，由于这个语句的binlog丢失，这个临时库就会少了这一次更新，恢复出来的这一行c的值就是0，与原库的值不同。

2、先写binlog后写redo log。如果在binlog写完之后crash，由于redo log还没写，崩溃恢复以后这个事务无效，所以这一行c的值是0。但是binlog里面已经记录了“把c从0改成1”这个日志。所以，在之后用binlog来恢复的时候就多了一个事务出来，恢复出来的这一行c的值就是1，与原库的值不同。

可以看到，如果不使用“两阶段提交”，那么数据库的状态就有可能和用它的日志恢复出来的库的状态不一致。

你可能会说，这个概率是不是很低，平时也没有什么动不动就需要恢复临时库的场景呀？

其实不是的，不只是误操作后需要用这个过程来恢复数据。当你需要扩容的时候，也就是需要再多搭建一些备库来增加系统的读能力的时候，现在常见的做法也是用全量备份加上应用binlog来实现的，这个“不一致”就会导致你的线上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。

怎样让数据库恢复到半个月内任意一秒的状态？

前面我们说过了，binlog会记录所有的逻辑操作，并且是采用“追加写”的形式。如果你的DBA承诺说半个月内可以恢复，那么备份系统中一定会保存最近半个月的所有binlog，同时系统会定期做整库备份。这里的“定期”取决于系统的重要性，可以是一天一备，也可以是一周一备。

当需要恢复到指定的某一秒时，比如某天下午两点发现中午十二点有一次误删表，需要找回数据，那你可以这么做：

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。

这样你的临时库就跟误删之前的线上库一样了，然后你可以把表数据从临时库取出来，按需要恢复到线上库去。

这篇文章挺好的：MySQL到底有几种日志类型需要我们记住？

3、数据库索引的基本概念

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。

3.1 索引的常见模型

索引常见的数据结构有哈希表、有序数组和搜索树。

3.1.1 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值即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。

不可避免地，多个key值经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方法是，拉出一个链表。

假设，你现在维护着一个身份证信息和姓名的表，需要根据身份证号查找对应的名字，这时对应的哈希索引的示意图如下所示：

哈希表示意图

图中，User2和User4根据身份证号算出来的值都是N，但没关系，后面还跟了一个链表。假设，这时候你要查ID_card_n2对应的名字是什么，处理步骤就是：首先，将ID_card_n2通过哈希函数算出N；然后，按顺序遍历，找到User2。这样做的好处是增加新的User时速度会很快，只需要往后追加。但缺点是，因为不是有序的，所以哈希索引做区间查询的速度是很慢的。

3.1.2 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

有序数组示意图

这里我们假设身份证号没有重复，这个数组就是按照身份证号递增的顺序保存的。这时候如果你要查ID_card_n2对应的名字，用二分法就可以快速得到，这个时间复杂度是O(log(N))。

同时很显然，这个索引结构支持范围查询。你要查身份证号在[ID_card_X, ID_card_Y]区间的User，可以先用二分法找到ID_card_X（如果不存在ID_card_X，就找到大于ID_card_X的第一个User），然后向右遍历，直到查到第一个大于ID_card_Y的身份证号，退出循环。

如果仅仅看查询效率，有序数组就是最好的数据结构了。但是，在需要更新数据的时候就麻烦了，你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。

所以，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。

3.1.3 二叉搜索树

二叉搜索树示意图

二叉搜索树的特点是：每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子。这样如果你要查ID_card_n2的话，按照图中的搜索顺序就是按照UserA -> UserC -> UserF -> User2这个路径得到。这个时间复杂度是O(log(N))。

当然为了维持O(log(N))的查询复杂度，你就需要保持这棵树是平衡二叉树。为了做这个保证，更新的时间复杂度也是O(log(N))。

树可以有多叉。多叉树就是每个节点有多个儿子，儿子之间的大小保证从左到右递增。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。

你可以想象一下一棵100万节点的平衡二叉树，树高20。一次查询可能需要访问20个数据块。在机械硬盘时代，从磁盘随机读一个数据块需要10 ms左右的寻址时间。也就是说，对于一个100万行的表，如果使用二叉树来存储，单独访问一个行可能需要20个10 ms的时间，这个查询可真够慢的。

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。

3.2 InnoDB 的索引模型

InnoDB使用了B+树索引模型，所以数据都是存储在B+树中的。每一个索引在InnoDB里面对应一棵B+树。

假设，我们有一个主键列为ID的表，表中有字段k，并且在k上有索引。

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

下图为id和k字段的两个B+树：

InnoDB的索引组织结构

R1代表主键为100的那行的数据

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）。

聚集索引：一种索引，该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。

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）。

基于主键索引和普通索引的查询有什么区别？

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。

过两个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？

重建索引 k

alter table T drop index k;
alter table T add index(k);

重建主键索引

alter table T drop primary key;
alter table T add primary key(id);

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。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。

为什么要重建索引？

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。

3.3 索引维护

B树

B+树

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。

在自增主键的插入数据模式，正符合了我们前面提到的递增插入的场景。每次插入一条新记录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。

业务逻辑的字段做主键**，则往往不容易保证有序插入，这样写数据成本相对较高。

所以，不要使用逻辑字段作为主键。而且从存储空间的角度来看。假设你的表中确实有一个唯一字段，比如字符串类型的身份证号，那应该用身份证号做主键，还是用自增字段做主键呢？由于每个非主键索引的叶子节点上都是主键的值。如果用身份证号做主键，那么每个二级索引的叶子节点占用约20个字节，而如果用整型做主键，则只要4个字节，如果是长整型（bigint）则是8个字节。显然，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。

“N叉树”的N值在MySQL中是可以被人工调整的么？

可以按照调整key的大小的思路来说；

如果你能指出来5.6以后可以通过page大小来间接控制应该能加分吧

面试回答不能太精减，计算方法、前缀索引什么的一起上

3.4 覆盖索引

如果对上面的T表执行select * from T where k between 3 and 5，需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？

InnoDB的索引组织结构

在k索引树上找到k=3的记录，取得 ID = 300；
再到ID索引树查到ID=300对应的R3；
在k索引树取下一个值k=5，取得ID=500；
再回到ID索引树查到ID=500对应的R4；
在k索引树取下一个值k=6，不满足条件，循环结束。

在这个过程中，回到主键索引树搜索的过程，我们称为回表。可以看到，这个查询过程读了k索引树的3条记录（步骤1、3和5），回表了两次（步骤2和4）。由于查询结果所需要的数据只在主键索引上有，所以不得不回表。那么，有没有可能经过索引优化，避免回表过程呢？

如果执行的语句是select ID from T where k between 3 and 5，这时只需要查ID的值，而ID的值已经在k索引树上了，因此可以直接提供查询结果，不需要回表。也就是说，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。

3.4.1 联合索引

CREATE TABLE `tuser` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `id_card` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `name` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `ismale` tinyint(1) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `id_card` (`id_card`),
  KEY `name_age` (`name`,`age`)
) ENGINE=InnoDB

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，就可以建立一个（身份证号、姓名）的联合索引。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。

当然，索引字段的维护总是有代价的。因此，在建立冗余索引来支持覆盖索引时就需要权衡考虑了。这正是业务DBA，或者称为业务数据架构师的工作。

3.5 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。

假如我们定义了一个（name，age）联合索引，它将会按照索引定义里面出现的字段顺序进行排序。

（name，age）索引顺序示意图

当你的逻辑需求是查到所有名字是“张三”的人时，可以快速定位到ID4，然后向后遍历得到所有需要的结果。

如果你要查的是所有名字第一个字是“张”的人，你的SQL语句的条件是"where name like ‘张%’"。这时，你也能够用上这个索引，查找到第一个符合条件的记录是ID3，然后向后遍历，直到不满足条件为止。

可以看到，不只是索引的全部定义，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。

3.6 索引下推

假如我们定义了一个（name，age）联合索引，我们执行select * from tuser where name like '张%' and age=10 and ismale=1;

当查询名字的时候，由于最左前缀，会使用索引，之后会分为两种情况：

MySQL 5.6之前，只能从ID3开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再对比字段值。

无索引下推执行流程

这个过程InnoDB并不会去看age的值，只是按顺序把“name第一个字是’张’”的记录一条条取出来回表。因此，需要回表4次。

MySQL 5.6 引入的索引下推优化（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。

索引下推执行流程

InnoDB在(name,age)索引内部就判断了age是否等于10，对于不等于10的记录，直接判断并跳过。在我们的这个例子中，只需要对ID4、ID5这两条记录回表取数据判断，就只需要回表2次。

线上的一个表, 记录日志用的, 会定期删除过早之前的数据. 最后这个表实际内容的大小才10G, 而他的索引却有30G. 在阿里云控制面板上看,就是占了40G空间。

InnoDB 这种引擎导致的,虽然删除了表的部分记录,但是它的索引还在, 并未释放。只能是重新建表才能重建索引（alter table T engine=InnoDB）

联合索引的技巧？

1、覆盖索引：如果查询条件使用的是普通索引（或是联合索引的最左原则字段），查询结果是联合索引的字段或是主键，不用回表操作，直接返回结果，减少IO磁盘读写读取正行数据
2、最左前缀：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
3、联合索引：根据创建联合索引的顺序，以最左原则进行where检索，比如（age，name）以age=1 或 age= 1 and name=‘张三’可以使用索引，单以name=‘张三’ 不会使用索引，考虑到存储空间的问题，还请根据业务需求，将查找频繁的数据进行靠左创建索引。
4、索引下推：like 'hello%’and age >10 检索，MySQL5.6版本之前，会对匹配的数据进行回表查询。5.6版本后，会先过滤掉age<10的数据，再进行回表查询，减少回表率，提升检索速度

如果查询顺序和联合索引的顺序不一致，优化器会自动做优化

limit这个操作在Server层做的

4、MySQL中的锁

根据加锁的范围，MySQL里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类。

4.1 全局锁

全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL提供了一个加全局读锁的方法，命令是 Flush tables with read lock (FTWRL)。当你需要让整个库处于只读状态的时候，可以使用这个命令，之后其他线程的以下语句会被阻塞：数据更新语句（数据的增删改）、数据定义语句（包括建表、修改表结构等）和更新类事务的提交语句。

全局锁的典型使用场景是，做全库逻辑备份。也就是把整库每个表都select出来存成文本。

以前有一种做法，是通过FTWRL确保不会有其他线程对数据库做更新，然后对整个库做备份。注意，在备份过程中整个库完全处于只读状态。

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。

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（对所有的表开启事务，拿到那一时刻的数据）。而由于MVCC的支持，这个过程中数据是可以正常更新的。

那么为什么还需要FTWRL呢？一致性读是好，但前提是引擎要支持这个隔离级别。比如，对于MyISAM这种不支持事务的引擎，如果备份过程中有更新，总是只能取到最新的数据，那么就破坏了备份的一致性。这时，我们就需要使用FTWRL命令了。

所以，single-transaction方法只适用于所有的表使用事务引擎的库。如果有的表使用了不支持事务的引擎，那么备份就只能通过FTWRL方法。这往往是DBA要求业务开发人员使用InnoDB替代MyISAM的原因之一。

你也许会问，既然要全库只读，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：

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。
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。

FTWRL前有读写的话，FTWRL会等待读写执行完毕后才执行。而且要把脏页的数据刷到磁盘中，保持数据的一致性。

不要使用只读（readonly = true），因为还有一个问题就是，在 slave 上如果用户有超级权限的话 readonly 是失效的

备份一般都会在备库上执行

4.2 表级锁

MySQL里面表级别的锁有两种：一种是表锁，一种是元数据锁（meta data lock，MDL)。

4.2.1 表锁

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。

举个例子, 如果在某个线程A中执行lock tables t1 read, t2 write; 这个语句，则其他线程写t1、读写t2的语句都会被阻塞。同时，线程A在执行unlock tables之前，也只能执行读t1、读写t2的操作。连写t1都不允许，自然也不能访问其他表。

The session that holds the lock can read and write the table.
Only the session that holds the lock can access the table. No other session can access it until the lock is released.
Lock requests for the table by other sessions block while the WRITE lock is held.

也表级别write锁，对于本线程是可读可写的，

在还没有出现更细粒度的锁的时候，表锁是最常用的处理并发的方式。而对于InnoDB这种支持行锁的引擎，一般不使用lock tables命令来控制并发，毕竟锁住整个表的影响面还是太大。

4.2.2 元数据锁（MDL，metadata lock）

对表结构进行保护

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。你可以想象一下，如果一个查询正在遍历一个表中的数据，而执行期间另一个线程对这个表结构做变更，删了一列，那么查询线程拿到的结果跟表结构对不上，肯定是不行的。

因此，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。

给一个表加字段，或者修改字段，或者加索引，需要扫描全表的数据。在对大表操作的时候，你肯定会特别小心，以免对线上服务造成影响。而实际上，即使是小表，操作不慎也会出问题。我们来看一下下面的操作序列，假设表t是一个小表。

我们可以看到session A先启动，这时候会对表t加一个MDL读锁。由于session B需要的也是MDL读锁，因此可以正常执行。

之后session C会被blocked，是因为session A的MDL读锁还没有释放，而session C需要MDL写锁，因此只能被阻塞。

如果只有session C自己被阻塞还没什么关系，但是之后所有要在表t上新申请MDL读锁的请求也会被session C阻塞。前面我们说了，所有对表的增删改查操作都需要先申请MDL读锁，就都被锁住，等于这个表现在完全不可读写了。

如果某个表上的查询语句频繁，而且客户端有重试机制，也就是说超时后会再起一个新session再请求的话，这个库的线程很快就会爆满。

你现在应该知道了，事务中的MDL锁，在语句执行开始时申请，但是语句结束后并不会马上释放，而会等到整个事务提交后再释放。

那么，如何安全地给小表加字段？

1、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。

但考虑一下这个场景。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，你该怎么做呢？

2、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。之后开发人员或者DBA再通过重试命令重复这个过程。MariaDB已经合并了AliSQL的这个功能，所以这两个开源分支目前都支持DDL NOWAIT/WAIT n这个语法。

ALTER TABLE tbl_name NOWAIT add column ...

ALTER TABLE tbl_name WAIT N add column ...

MySQL5.6支持的Online DDL的过程？

拿MDL写锁
降级成MDL读锁
真正做DDL
升级成MDL写锁
释放MDL锁

1、2、4、5如果没有锁冲突，执行时间非常短。第3步占用了DDL绝大部分时间，这期间这个表可以正常读写数据，是因此称为“online ”

脏页

https://gsmtoday.github.io/2019/02/08/flush/

一条SQL语句，正常执行时候特别快，有时候会突然变得特别慢，而且很难复现，它不只是随机而且持续时间很短。看上去像数据库抖了一下，原因就是MySQL在刷脏页到磁盘。

InnoDB的redo log写满了。这时候系统会停止所有更新操作去刷盘。这种情况应该尽量避免，因为出现这种情况的时候，整个系统就不能再接受更新，所有更新呗堵住。
内存不足。当需要新的内存页，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”，就要将脏页写到磁盘。

备份一般都会在备库上执行，你在用–single-transaction方法做逻辑备份的过程中，如果主库上的一个小表做了一个DDL，比如给一个表上加了一列。这时候，从备库上会看到什么现象呢？

假设这个DDL是针对表t1的，这里我把备份过程中几个关键的语句列出来：

Q1:SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
Q2:START TRANSACTION  WITH CONSISTENT SNAPSHOT；
/* other tables */
Q3:SAVEPOINT sp;
/* 时刻 1 */
Q4:show create table `t1`;
/* 时刻 2 */
Q5:SELECT * FROM `t1`;
/* 时刻 3 */
Q6:ROLLBACK TO SAVEPOINT sp;
/* 时刻 4 */
/* other tables */

在备份开始的时候，为了确保RR（可重复读）隔离级别，再设置一次RR隔离级别(Q1);

启动事务，这里用 WITH CONSISTENT SNAPSHOT确保这个语句执行完就可以得到一个一致性视图（Q2)；

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语句开始执行的时候创建的。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。

设置一个保存点，这个很重要（Q3）；

show create 是为了拿到表结构(Q4)，然后正式导数据（Q5），回滚到SAVEPOINT sp，在这里的作用是释放 t1的MDL锁（Q6。当然这部分属于“超纲”，上文正文里面都没提到。

DDL从主库传过来的时间按照效果不同，我打了四个时刻。题目设定为小表，我们假定到达后，如果开始执行，则很快能够执行完成。

参考答案如下：

1、如果在Q4语句执行之前到达，现象：没有影响，备份拿到的是DDL后的表结构。因为Q4语句拿到的表结构是修改过得（并不是从一致性视图中拿到的）

2、如果在“时刻 2”到达，则表结构被改过，Q5执行的时候，报 Table definition has changed, please retry transaction，现象：mysqldump终止；

3、如果在“时刻2”和“时刻3”之间到达，mysqldump占着t1的MDL读锁，binlog被阻塞，现象：主从延迟，直到Q6执行完成。

4、从“时刻4”开始，mysqldump释放了MDL读锁，现象：没有影响，备份拿到的是DDL前的表结构。

4.3 行锁

MySQL的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但并不是所有的引擎都支持行锁，比如MyISAM引擎就不支持行锁。不支持行锁意味着并发控制只能使用表锁，对于这种引擎的表，同一张表上任何时刻只能有一个更新在执行，这就会影响到业务并发度。InnoDB是支持行锁的，这也是MyISAM被InnoDB替代的重要原因之一。

InnoDB的行锁

行锁就是针对数据表中行记录的锁。比如事务A更新了一行，而这时候事务B也要更新同一行，则必须等事务A的操作完成后才能进行更新。

当然，数据库中还有一些没那么一目了然的概念和设计，这些概念如果理解和使用不当，容易导致程序出现非预期行为，比如两阶段锁。

4.3.1 两阶段锁

事务A持有两条记录的行锁，而在它释放这两条行锁之前，事务B会阻塞住。

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SQL语句尽量往后放

4.3.2 死锁和死锁检测

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。这里我用数据库中的行锁举个例子。

当出现死锁时的解决方案：

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。
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，意味着如果采用第一个策略，当出现死锁以后，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，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。

这个额外负担就是，每个新来的被堵住的线程，都要判断会不会由于自己的加入导致了死锁，这是一个时间复杂度是O(n)的操作。假设有1000个并发线程要同时更新同一行，那么死锁检测操作就是100万这个量级的。虽然最终检测的结果是没有死锁，但是这期间要消耗大量的CPU资源。因此，你就会看到CPU利用率很高，但是每秒却执行不了几个事务。

解决办法：

控制客户端的连接数量，但是当应用多了之后，即使每个客户端只有5个并发线程，但是加入时集群，那也是很多的。
并发控制做在数据库服务端。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。
如果团队里暂时没有数据库方面的专家，不能实现这样的方案，能不能从设计上优化这个问题呢？

采用分段锁的思想，将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突。

不支持行锁的引擎并发更新？

比如：在myisam 表上更新一行，那么会加MDL读锁和表的写锁；然后同时另外一个线程要更新这个表上另外一行，也要加MDL读锁和表写锁。

第二个线程的MDL读锁是能成功加上的，但是被表写锁堵住了。从语句现象上看，就是第二个线程要等第一个线程执行完成。

死锁检测的过程

并不是每次死锁检测都都要扫所有事务。比如某个时刻，事务等待状态是这样的：

B在等A，D在等C，现在来了一个E，发现E需要等D，那么E就判断跟D、C是否会形成死锁，这个检测不用管B和A。

innodb行级锁是通过锁索引记录实现的，如果更新的列没建索引是会锁住整个表的。

如果你要删除一个表里面的前10000行数据，有以下三种方法可以做到：

第一种，直接执行delete from T limit 10000;
第二种，在一个连接中循环执行20次 delete from T limit 500;
第三种，在20个连接中同时执行delete from T limit 500。

你会选择哪一种方法呢？为什么呢？