sql 个人文档（进阶）

MYSQL体系结构图

1. 连接层

最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock 通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于
TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程
池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务
器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。

2. 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，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表的查询的顺序，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。

3. 引擎层

存储引擎层， 存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通
信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。数据库
中的索引是在存储引擎层实现的。

4. 存储层

数据存储层， 主要是将数据(如: redolog、undolog、数据、索引、二进制日志、错误日志、查询
日志、慢查询日志等)存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
和其他数据库相比，MySQL有点与众不同，它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要
体现在存储引擎上，插件式的存储引擎架构，将查询处理和其他的系统任务以及数据的存储提取分离。
这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。

• 索引是在存储引擎层实现的

存储引擎

mysql中默认引擎 : innoDB

查询建表语句

show create table [表名];

查询当前数据库支持的存储引擎

show engines ;

InnoDB

InnoDB是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，在 MySQL 5.5 之后，InnoDB是默认的
MySQL 存储引擎。

特点：

• DML操作遵循ACID模型，支持事务；
• 行级锁，提高并发访问性能；
• 支持外键FOREIGN KEY约束，保证数据的完整性和正确性；

相关文件：

xxx.ibd：xxx代表的是表名，innoDB引擎的每张表都会对应这样一个表空间文件，存储该表的表结
构（frm-早期的 、sdi-新版的）、数据和索引。

逻辑存储结构

MYISAM 和 Memory

MyISAM是MySQL早期的默认存储引擎

特点：

• 不支持事务，不支持外键
• 支持表锁，不支持行锁
• 访问速度快

Memory引擎的表数据时存储在内存中的，由于受到硬件问题、或断电问题的影响，只能将这些表作为
临时表或缓存使用。

特点：

• 内存存放
• hash索引（默认）

三大引擎结构的对比

索引

索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足
特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构
上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

B+Tree

最大度数（max-degree）为5(5阶)

B-Tree， 多路平衡查找树 ， 有n阶树就有n个指针，有n-1个节点（key）

B+ 树的索引结构：

示例（4阶B+Tree ， 普遍意义下）

• 数据均在叶节点上
• B+树上的叶子结点存储关键字以及相应记录的地址，叶子结点以上各层作为索引使用。
• 最下层内部结点包含了全部关键字
• 查找以典型的方式进行，类似于二叉查找树。起始于根节点，自顶向下遍历树，选择其分离值在要查找值的任意一边的子指针。在节点内部典型的使用是二分查找来确定这个位置。
• 叶子节点形成一个单向链表。

为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构？

• 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
• 对于B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；
• 相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作；

Hash

哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在
hash表中。

特点：

1. Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询（between，>，< ，...）
2. 无法利用索引完成排序操作
3. 查询效率高，通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引

支持：

在MySQL中，支持hash索引的是Memory存储引擎。 而InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

索引分类

聚集索引选取规则:

• 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
• 如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
• 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。

注意 :

• 聚集索引中叶节点挂的是完整的数据 ， 二级索引挂的是主键值（或者是聚集索引的唯一值）
• 利用二级索引查询数据时会得到一个主键，然后会进行回表查询，即在聚集索引中找到该数据
• 在进行select时，主键搜索的效率会比其他条件搜索的效率高，因为主键搜索只在聚集索引中进行，而其他查询要搜索两次

一棵3阶的b+树可以存储多少数据？

在b+树中 ， 用块（页）来存储数据 ， 一个块默认16k

假设:
一行数据大小为1k，一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB的指针占用6个字节的空间，主键即使为bigint，占用字节数为8。


高度为2：

n * 8 + (n + 1) * 6 = 161024 , 算出n约为 1170

1171 16 = 18736

也就是说，如果树的高度为2，则可以存储 18000 多条记录。


高度为3：

1171 * 1171 * 16 = 21939856

也就是说，如果树的高度为3，则可以存储 2200w 左右的记录。

索引的相关语法

创建索引

CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name ( index_col_name,... ) ;

联合索引建立示例：CREATE INDEX idx_user_pro_age_sta ON tb_user(profession,age,status);

查看索引

SHOW INDEX FROM table_name ;

删除索引

DROP INDEX index_name ON table_name

索引使用法则

1. 最左前缀法则

索引的使用必须要按照顺序

如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。如果跳跃某一列，索引将会部分失效(后面的字段索引失效)。

例子：

在 tb_user 表中，有一个联合索引，这个联合索引涉及到三个字段，顺序分别为：profession，
age，status。
对于最左前缀法则指的是，查询时，最左变的列，也就是profession必须存在，否则索引全部失效。
而且中间不能跳过某一列，否则该列后面的字段索引将失效。 接下来，我们来演示几组案例，看一下
具体的执行计划：

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0'; -- 索引全生效

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' -- 索引部分失效，不执行age、status失效

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and status = 31
-- 索引部分失效 age、status失效（因为丢失了age索引

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and status = 31
-- 索引部分失效 status失效

2. 范围查询

在搜索时，使用> < 将会导致查询语句右侧的索引失效

如：
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age > 30 and status = '0';

该sql语句，根据法则，status处的索引失效

解决方法：
若要使用索引，在业务允许的范围内，应该尽可能的使用>= , <= （大于等于、小于等于）

3. 索引列运算

不要在索引列上进行运算操作，索引将失效

字符串不加引号，索引会失效（失效的是不加引号的字符串的字段）

4. 模糊查询

如果仅仅是尾部模糊匹配，索引就不会失效

如果是头部匹配，索引就会失效 ， 前后都加了索引，索引也会失效

在大数据的扫描的情况下，应该尽量避开模糊扫描时进行全表扫描

5. or连接的情况

用or分割开的条件 ， 如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到

6. 数据分部影响

如果mysql评估使用索引比全表扫描更慢，则不使用索引。

7. 覆盖索引

尽量使用覆盖索引（查询使用了索引 ， 并且需要返回的列 ， 在该了索引中已经全部能够找到） ， 减少select *

（用select * 一定会进行回表查询）

在索引中覆盖的消息，可以在索引中存储（可以在二次索引存储相关的信息），避免回表查询（扫描聚集索引）

8. 前缀索引

当

9. 联合索引

索引设计原则

1. 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引。
2. 针对于常作为查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）操作的字段建立索
   引。
3. 尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
4. 如果是字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引。
5. 尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率。
6. 要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率。
7. 如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。

SQL性能分析

查看sql命令使用频次

-- session 是查看当前会话 ;
-- global 是查询全局数据 ;
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';

慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time，单位：秒，默认10秒）的所有
SQL语句的日志。

MySQL的慢查询日志默认没有开启，在系统变量 slow_query_log。

如果要开启慢查询日志，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置：

# 开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1
# 设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2

查询单个sql语句的执行计划

explain [sql 语句]

insert优化

一些优化方法：

1. 批量插入（一次性插入的数据不建议超过一千条）
2. 超过的话可以进行手动事务提交
3. 主键顺序插入

插入大量数据：

可以利用load:

-- 客户端连接服务端时，加上参数 -–local-infile
mysql –-local-infile -u root -p
-- 设置全局参数local_infile为1，开启从本地加载文件导入数据的开关
set global local_infile = 1;
-- 执行load指令将准备好的数据，加载到表结构中
load data local infile '/root/sql1.log' into table tb_user fields
terminated by ',' lines terminated by '\n' ;

主键优化：

页分裂：常在insert过程中出现，当输入的主键是乱序时，sql中的存储页（主键为UUID时为什么插入效率会降低？）

业合并：常在delete时发生，在删除数据时sql会评估是否可以发生页合并

1. 满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度。
2. 插入数据时，尽量选择顺序插入，选择使用AUTO_INCREMENT自增主键。
3. 尽量不要使用UUID做主键或者是其他自然主键，如身份证号。
4. 业务操作时，避免对主键的修改。

order by优化

排序中的两种常用的排序方法：

• Using filesort : 通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区sortbuffer中完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序。
• Using index : 通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为 using index，不需要额外排序，操作效率高。

1. 根据排序字段建立合适的索引，多字段排序时，也遵循最左前缀法则。
2. 尽量使用覆盖索引。
3. 多字段排序, 一个升序一个降序，此时需要注意联合索引在创建时的规则（ASC/DESC）。
4. 如果不可避免的出现filesort，大数据量排序时，可以适当增大排序缓冲区大小sort_buffer_size(默认256k)。

group by优化

1. 在分组操作时，可以通过索引来提高效率。
2. 分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则的。

limit优化

通过覆盖索引加子查询形式进行优化。

例子 ： explain select * from tb_sku t , (select id from tb_sku order by id limit 2000000,10) a where t.id = a.id;

count 优化

NyISAM与InnoDB之间的对比：

MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count( * ) 的时候会直接返回这个
数，效率很高； 但是如果是带条件的count，MyISAM也慢。

InnoDB 引擎就麻烦了，它执行 count( * ) 的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出
来，然后累积计数。

按照效率排序的话，count(字段) < count(主键 id) < count(1) ≈ count()，所以尽
量使用 count()。

update优化

注意加的锁应尽量是行级锁

当我们开启多个事务，行锁可能升级表锁。 导致该update语句的性能
大大降低。

InnoDB的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁 ,并且该索引不能失效，否则会从行锁
升级为表锁 。

视图/存储过程/触发器

视图

视图（View）是一种虚拟存在的表。视图中的数据并不在数据库中实际存在，行和列数据来自定义视
图的查询中使用的表，并且是在使用视图时动态生成的。
通俗的讲，视图只保存了查询的SQL逻辑，不保存查询结果。所以我们在创建视图的时候，主要的工作
就落在创建这条SQL查询语句上。

语法

1. 创建

CREATE [OR REPLACE] VIEW 视图名称[(列名列表)] AS SELECT语句 [ WITH [ CASCADED | LOCAL ] CHECK OPTION ]

2. 查询

查看创建视图语句：SHOW CREATE VIEW 视图名称;
查看视图数据：SELECT * FROM 视图名称 ...... ;

3. 修改

方式一：CREATE [OR REPLACE] VIEW 视图名称[(列名列表)] AS SELECT语句 [ WITH
[ CASCADED | LOCAL ] CHECK OPTION ]

方式二：ALTER VIEW 视图名称[(列名列表)] AS SELECT语句 [ WITH [ CASCADED |
LOCAL ] CHECK OPTION ]

4. 删除

DROP VIEW [IF EXISTS] 视图名称 [,视图名称] ...

检查选项

当使用WITH CHECK OPTION子句创建视图时，MySQL会通过视图检查正在更改的每个行，例如 插
入，更新，删除，以使其符合视图的定义。 MySQL允许基于另一个视图创建视图，它还会检查依赖视
图中的规则以保持一致性。为了确定检查的范围，mysql提供了两个选项： CASCADED 和 LOCAL
，默认值为 CASCADED 。

1. CASCADED--级联

比如，v2视图是基于v1视图的，如果在v2视图创建的时候指定了检查选项为 cascaded，但是v1视图
创建时未指定检查选项。 则在执行检查时，不仅会检查v2，还会级联检查v2的关联视图v1。

2. LOCAL--本地

比如，v2视图是基于v1视图的，如果在v2视图创建的时候指定了检查选项为 local ，但是v1视图创
建时未指定检查选项。 则在执行检查时，知会检查v2，不会检查v2的关联视图v1。

视图的更新

要使视图可更新，视图中的行与基础表中的行之间必须存在一对一的关系。如果视图包含以下任何一
项，则该视图不可更新：

1. 聚合函数或窗口函数（SUM()、 MIN()、 MAX()、 COUNT()等）
2. DISTINCT
3. GROUP BY
4. HAVING
5. UNION 或者 UNION AL

视图的作用

1. 简单

视图不仅可以简化用户对数据的理解，也可以简化他们的操作。那些被经常使用的查询可以被定义为视
图，从而使得用户不必为以后的操作每次指定全部的条件。
2. 安全

数据库可以授权，但不能授权到数据库特定行和特定的列上。通过视图用户只能查询和修改他们所能见
到的数据
3. 数据独立

视图可帮助用户屏蔽真实表结构变化带来的影响。

存储过程

存储过程是事先经过编译并存储在数据库中的一段 SQL 语句的集合，调用存储过程可以简化应用开发
人员的很多工作，减少数据在数据库和应用服务器之间的传输，对于提高数据处理的效率是有好处的。

存储过程思想上很简单，就是数据库 SQL 语言层面的代码封装与重用。

基本语法

1. 创建

CREATE PROCEDURE 存储过程名称 ([ 参数列表 ])
BEGIN
-- SQL语句
END ;

2. 调用

CALL 名称 ([ 参数 ]);

3. 查看

SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES WHERE ROUTINE_SCHEMA = 'xxx'; -- 查询指
定数据库的存储过程及状态信息

SHOW CREATE PROCEDURE 存储过程名称 ; -- 查询某个存储过程的定义

4. 删除

DROP PROCEDURE [ IF EXISTS ] 存储过程名称

注意:
在命令行中，执行创建存储过程的SQL时，需要通过关键字 delimiter 指定SQL语句的
结束符。

变量

三种类型: 系统变量、用户定义变量、局部变量

系统变量

系统变量 是MySQL服务器提供，不是用户定义的，属于服务器层面。分为全局变量（GLOBAL）、会话
变量（SESSION）。

语法：

查看系统变量:
可以进行模糊匹配

SHOW [ SESSION | GLOBAL ] VARIABLES ; -- 查看所有系统变量
SHOW [ SESSION | GLOBAL ] VARIABLES LIKE '......'; -- 可以通过LIKE模糊匹配方式查找变量
SELECT @@[SESSION | GLOBAL] 系统变量名; -- 查看指定变量的值

设置系统变量：

:= 与  = 等效
SET [ SESSION | GLOBAL ] 系统变量名 = 值 ;
SET @@[SESSION | GLOBAL]系统变量名 = 值 ;

注意：

注意:
如果没有指定SESSION/GLOBAL，默认是SESSION，会话变量。

mysql服务重新启动之后，所设置的全局参数会失效，要想不失效，可以在 /etc/my.cnf 中配置。

A. 全局变量(GLOBAL): 全局变量针对于所有的会话。

B. 会话变量(SESSION): 会话变量针对于单个会话，在另外一个会话窗口就不生效了

用户定义变量

用户定义变量 是用户根据需要自己定义的变量，用户变量不用提前声明，在用的时候直接用 "@变量
名" 使用就可以。其作用域为当前连接（即在断开连接后失效）。

赋值：

SET @var_name = expr [, @var_name = expr] ... ;
SET @var_name := expr [, @var_name := expr] ... ;

使用;

select @var_name ;

注意: 用户定义的变量无需对其进行声明或初始化，只不过获取到的值为NULL。

局部变量

局部变量 是根据需要定义的在局部生效的变量，访问之前，需要DECLARE声明。可用作存储过程内的局部变量和输入参数，局部变量的范围是在其内声明的BEGIN ... END块。（局部变量的生命周期仅仅在存储过程中）

局部变量使用需要声明数据类型 ， 其数据类型与数据库中的数据类型一致

1. 声明

变量类型就是数据库字段类型：INT、BIGINT、CHAR、VARCHAR、DATE、TIME等。

DECLARE 变量名 变量类型 [DEFAULT ... ] ;

2. 赋值

SET 变量名 = 值 ;
SET 变量名 := 值 ;
SELECT 字段名 INTO 变量名 FROM 表名 ... ;

使用时直接用select就好

参数

基本用法:

CREATE PROCEDURE 存储过程名称 ([ IN/OUT/INOUT 参数名 参数类型 ])
BEGIN
    -- SQL语句
END ;

create procedure p4(in score int, out result varchar(10))
begin
if score >= 85 then
set result := '优秀';
elseif score >= 60 then
set result := '及格';
else
set result := '不及格';
end if;
end;
-- 定义用户变量 @result来接收返回的数据, 用户变量可以不用声明

常用命令

case

与流程控制函数类似

有两种语法：

第一种:

statement_list -> 流程函数

-- 含义： 当case_value的值为 when_value1时，执行statement_list1，当值为 when_value2时，
执行statement_list2， 否则就执行 statement_list
CASE case_value
    WHEN when_value1 THEN statement_list1
    [ WHEN when_value2 THEN statement_list2] ...
    [ ELSE statement_list ]
END CASE;

-- 含义： 当条件search_condition1成立时，执行statement_list1，当条件search_condition2成
立时，执行statement_list2， 否则就执行 statement_list
CASE
    WHEN search_condition1 THEN statement_list1
    [WHEN search_condition2 THEN statement_list2] ...
    [ELSE statement_list]
    END CASE;

while

语法

-- 先判定条件，如果条件为true，则执行逻辑，否则，不执行逻辑
WHILE 条件 DO
    SQL逻辑...
END WHILE;

repeat

-- 先执行一次逻辑，然后判定UNTIL条件是否满足，如果满足，则退出。如果不满足，则继续下一次循环
REPEAT
    SQL逻辑...
    UNTIL 条件
END REPEAT;

loop

• LEAVE ：配合循环使用，退出循环。
• ITERATE：必须用在循环中，作用是跳过当前循环剩下的语句，直接进入下一次循环。

相关语法：

[begin_label:] LOOP
    SQL逻辑...
END LOOP [end_label];

LEAVE label; -- 退出指定标记的循环体
ITERATE label; -- 直接进入下一次循环

例子：

-- A. 定义局部变量, 记录累加之后的值;
-- B. 每循环一次, 就会对n进行-1 , 如果n减到0, 则退出循环 ----> leave xx

create procedure p9(in n int)
begin
    declare total int default 0;
    
    sum:loop
        if n<=0 then
            leave sum;
        end if;
        set total := total + n;
        set n := n - 1;
    end loop sum;
    
       select total;
end;

call p9(100);

触发器

触发器是与表有关的数据库对象，指在insert/update/delete之前(BEFORE)或之后(AFTER)，触发并执行触发器中定义的SQL语句集合。触发器的这种特性可以协助应用在数据库端确保数据的完整性, 日志记录 , 数据校验等操作 。

触发器类型 ：

语法

1. 创建

CREATE TRIGGER trigger_name
    BEFORE/AFTER INSERT/UPDATE/DELETE
        ON tbl_name FOR EACH ROW -- 行级触发器
BEGIN
    trigger_stmt ; -- 命令语段
END;

2. 查看

SHOW TRIGGERS ;

3. 删除

DROP TRIGGER [schema_name.]trigger_name ; -- 如果没有指定 schema_name，默认为当前数

案例 :

create trigger tb_user_insert_trigger
    after insert on tb_user for each row
begin
    insert into user_logs(id, operation, operate_time, operate_id, operate_params)
VALUES
    (null, 'insert', now(), new.id, concat('插入的数据内容为:id=',new.id,',name=',new.name,phone=', NEW.phone, ', email=', NEW.email, ',profession=', NEW.profession));
end;

锁

锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的计算资源（CPU、
RAM、I/O）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有
效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个
角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。

全局锁

锁定数据库中的所有表。全局锁就是对整个数据库实例加锁，加锁后整个实例就处于只读状态，后续的DML的写语句DDL语句，已经更新操作的事务提交语句都将被阻塞。

常用于对数据库进行全局的逻辑备份，对所有表进行锁定，获取一致性视图，保证数据的完整性

相关语法：

1). 加全局锁
2). 数据备份
数据备份的相关指令, 在后面MySQL管理章节, 还会详细讲解.
3). 释放锁
特点：

数据库中加全局锁，是一个比较重的操作，存在以下问题：
如果在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务基本上就得停摆。
如果在从库上备份，那么在备份期间从库不能执行主库同步过来的二进制日志（binlog），会导
致主从延迟。

在InnoDB引擎中，我们可以在备份时加上参数 --single-transaction 参数来完成不加锁的一致
性数据备份。

1. 加全局锁

flush tables with read lock ;

2. 数据备份

mysqldump -uroot –p1234 itcast > itcast.sql

3. 释放锁

unlock tables

表级锁

表级锁，每次操作锁住整张表。锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。应用在MyISAM、
InnoDB、BDB等存储引擎中。

按分类主要分为： 表锁 、 元数据锁 、 意向锁

表锁主要分为 : 表共享读锁 、 表独占写锁

读锁 ： 加了读锁数据只能读取不能更新

写锁： 对指定表加了写锁，会阻塞其他客户端的读和写。

句法：

1. 加锁

lock tables [表名]

2. 解锁

unlock tables / 客户端断开连接 。

元数据锁

meta data lock , 元数据锁，简写MDL。

MDL加锁过程是系统自动控制，无需显式使用，在访问一张表的时候会自动加上。MDL锁主要作用是维
护表元数据的数据一致性，在表上有活动事务的时候，不可以对元数据进行写入操作。为了避免DML与
DDL冲突，保证读写的正确性。

这里的元数据，大家可以简单理解为就是一张表的表结构。 也就是说，某一张表涉及到未提交的事务
时，是不能够修改这张表的表结构的。

在MySQL5.5中引入了MDL，当对一张表进行增删改查的时候，加MDL读锁(共享)；当对表结构进行变
更操作的时候，加MDL写锁(排他)。

常见的SQL操作时，所添加的元数据锁：

意向锁

为了避免DML在执行时，加的行锁与表锁的冲突，在InnoDB中引入了意向锁，使得表锁不用检查每行
数据是否加锁，使用意向锁来减少表锁的检查。

有了意向锁之后 :
客户端一，在执行DML操作时，会对涉及的行加行锁，同时也会对该表加上意向锁。

而其他客户端，在对这张表加表锁的时候，会根据该表上所加的意向锁来判定是否可以成功加表锁，而
不用逐行判断行锁情况了。

分类：

• 意向共享锁(IS): 由语句select ... lock in share mode添加 。 与 表锁共享锁(read)兼容，与表锁排他锁(write)互斥。
• 意向排他锁(IX): 由insert、update、delete、select...for update添加 。与表锁共享锁(read)及排他锁(write)都互斥，意向锁之间不会互斥。

一旦事务提交了，意向共享锁、意向排他锁，都会自动释放。

行级锁

行级锁，每次操作锁住对应的行数据。锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度最高。应用在InnoDB存储引擎中。

InnoDB的数据是基于索引组织的，行锁是通过对索引上的索引项加锁来实现的，而不是对记录加的锁。

对于行级锁，主要分为以下三类：

行锁（Record Lock）：锁定单个行记录的锁，防止其他事务对此行进行update和delete。在
RC、RR隔离级别下都支持。

间隙锁（Gap Lock）：锁定索引记录间隙（不含该记录），确保索引记录间隙不变，防止其他事
务在这个间隙进行insert，产生幻读。在RR隔离级别下都支持。

临键锁（Next-Key Lock）：行锁和间隙锁组合，同时锁住数据，并锁住数据前面的间隙Gap。
在RR隔离级别下支持。

行锁

共享锁（S）：允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排它锁。

排他锁（X）：允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务获得相同数据集的共享锁和排他
锁。

sql事务中默认上的锁：

默认情况下，InnoDB在 REPEATABLE READ事务隔离级别运行，InnoDB使用 next-key （临键锁） 锁进行搜
索和索引扫描，以防止幻读。

• 针对唯一索引进行检索时，对已存在的记录进行等值匹配时，将会自动优化为行锁。
• InnoDB的行锁是针对于索引加的锁，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，此时 就会升级为表锁。

间隙锁 && 临键锁

默认情况下，InnoDB在 REPEATABLE READ事务隔离级别运行，InnoDB使用 next-key 锁进行搜
索和索引扫描，以防止幻读。

• 索引上的等值查询(唯一索引)，给不存在的记录加锁时, 优化为间隙锁 。
• 索引上的等值查询(非唯一普通索引)，向右遍历时最后一个值不满足查询需求时，next-keylock 退化为间隙锁。
• 索引上的范围查询(唯一索引)--会访问到不满足条件的第一个值为止。

注意：间隙锁唯一目的是防止其他事务插入间隙。间隙锁可以共存，一个事务采用的间隙锁不会阻止另一个事务在同一间隙上采用间隙锁。

InnoDB引擎

逻辑存储结构

1. 表空间

表空间是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层， 如果用户启用了参数 innodb_file_per_table(在8.0版本中默认开启) ，则每张表都会有一个表空间（xxx.ibd），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。

2. 段

段，分为数据段（Leaf node segment）、索引段（Non-leaf node segment）、回滚段（Rollback segment），InnoDB是索引组织表，数据段就是B+树的叶子节点， 索引段即为B+树的非叶子节点。段用来管理多个Extent（区）。

3. 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。

4. 页

页，是InnoDB 存储引擎磁盘管理的最小单元，每个页的大小默认为 16KB。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。

5. 行

行，InnoDB 存储引擎数据是按行进行存放的。在行中，默认有两个隐藏字段：

• Trx_id：每次对某条记录进行改动时，都会把对应的事务id赋值给trx_id隐藏列。
• Roll_pointer：每次对某条引记录进行改动时，都会把旧的版本写入到undo日志中，然后这个
• 隐藏列就相当于一个指针，可以通过它来找到该记录修改前的信息。

架构

MySQL5.5 版本开始，默认使用InnoDB存储引擎，它擅长事务处理，具有崩溃恢复特性，在日常开发中使用非常广泛。下面是InnoDB架构图，左侧为内存结构，右侧为磁盘结构

内存

1. Buffer Pool

InnoDB存储引擎基于磁盘文件存储，访问物理硬盘和在内存中进行访问，速度相差很大，为了尽可能弥补这两者之间的I/O效率的差值，就需要把经常使用的数据加载到缓冲池中，避免每次访问都进行磁盘I/O。

在InnoDB的缓冲池中不仅缓存了索引页和数据页，还包含了undo页、插入缓存、自适应哈希索引以及
InnoDB的锁信息等等。

缓冲池 Buffer Pool，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（若缓冲池没有数据，则从磁盘加载并缓存），然后再以一定频
率刷新到磁盘，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：

• free page：空闲page，未被使用。
• clean page：被使用page，数据没有被修改过。
• dirty page：脏页，被使用page，数据被修改过，也中数据与磁盘的数据产生了不一致。

在专用服务器上，通常将多达80％的物理内存分配给缓冲池 。

2. Change Buffer

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。

面试题：Change Buffer的意义是什么呢?

与聚集索引不同，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。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，会造成大量的磁盘IO。有了
ChangeBuffer之后，我们可以在缓冲池中进行合并处理，减少磁盘IO。

3. Adaptive Hash Index

自适应hash索引，用于优化对Buffer Pool数据的查询。MySQL的innoDB引擎中虽然没有直接支持
hash索引，但是给我们提供了一个功能就是这个自适应hash索引。因为前面我们讲到过，hash索引在
进行等值匹配时，一般性能是要高于B+树的，因为hash索引一般只需要一次IO即可，而B+树，可能需
要几次匹配，所以hash索引的效率要高，但是hash索引又不适合做范围查询、模糊匹配等。

InnoDB存储引擎会监控对表上各索引页的查询，如果观察到在特定的条件下hash索引可以提升速度，
则建立hash索引，称之为自适应hash索引。

自适应哈希索引，无需人工干预，是系统根据情况自动完成。

参数： adaptive_hash_index

4. Log Buffer

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 16MB，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 I/O。

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，取值主要包含以下三个：

    1: 日志在每次事务提交时写入并刷新到磁盘，默认值。

    0: 每秒将日志写入并刷新到磁盘一次。

    2: 日志在每次事务提交后写入，并每秒刷新到磁盘一次。

磁盘结构

1. System Tablespace

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通用表空间中创建
的，它也可能包含表和索引数据。(在MySQL5.x版本中还包含InnoDB数据字典、undolog等)

参数：innodb_data_file_path

系统表空间，默认的文件名叫 ibdata1。

2. File-Per-Table Tablespaces

如果开启了innodb_file_per_table开关 ，则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。

开关参数：innodb_file_per_table ，该参数默认开启。

那也就是说，我们没创建一个表，都会产生一个表空间文件

3. General Tablespaces

通用表空间，需要通过 CREATE TABLESPACE 语法创建通用表空间，在创建表时，可以指定该表空
间。

A. 创建表空间 CREATE TABLESPACE ts_name ADD DATAFILE 'file_name' ENGINE = engine_name;

B. 创建表时指定表空间 CREATE TABLE xxx ... TABLESPACE ts_name

4. Undo Tablespaces

撤销表空间，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16M），用于存储undo log日志。

5. Temporary Tablespaces

InnoDB 使用会话临时表空间和全局临时表空间。存储用户创建的临时表等数据。

6. Doublewrite Buffer Files

双写缓冲区，innoDB引擎将数据页从Buffer Pool刷新到磁盘前，先将数据页写入双写缓冲区文件
中，便于系统异常时恢复数据。

7. Redo Log
   重做日志，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 logbuffer）以及重做日志件（redo log）,前者是在内存中，后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都会存到该日志中, 用于在刷新脏页到磁盘时,发生错误时, 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和ib_logfile1

后台进程

事务原理

MVCC