MySQL基础

MySQL 的执行流程

可以看到， MySQL 的架构共分为两层：Server 层和存储引擎层，

Server 层负责建立连接、分析和执行 SQL。MySQL 大多数的核心功能模块都在这实现，主要包括连接器，查询缓存、解析器、预处理器、优化器、执行器等。另外，所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等）和所有跨存储引擎的功能（如存储过程、触发器、视图等。）都在 Server 层实现。

存储引擎层负责数据的存储和提取。支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎，不同的存储引擎共用一个 Server 层。现在最常用的存储引擎是 InnoDB，从 MySQL 5.5 版本开始， InnoDB 成为了 MySQL 的默认存储引擎。我们常说的索引数据结构，就是由存储引擎层实现的，不同的存储引擎支持的索引类型也不相同，比如 InnoDB 支持索引类型是 B + 树 ，且是默认使用，也就是说在数据表中创建的主键索引和二级索引默认使用的是 B+ 树索引。

第一步：连接器

连接器的工作:

与客户端进行 TCP 三次握手建立连接；

校验客户端的用户名和密码，如果用户名或密码不对，则会报错；

如果用户名和密码都对了，会读取该用户的权限，然后后面的权限逻辑判断都基于此时读取到的权限；

如何查看 MySQL 服务被多少个客户端连接了？

执行 show processlist

空闲连接会一直占用着吗？

由 wait_timeout 参数控制的，默认值是 8 小时（28880 秒），如果空闲连接超过了这个时间，连接器就会自动将它断开。

MySQL 的连接数有限制吗？

由 max_connections 参数控制

怎么解决长连接占用内存的问题？

定期断开长连接

客户端主动重置连接
MySQL 5.7 版本实现了 mysql_reset_connection () 函数的接口，当客户端执行了一个很大的操作后，在代码里调用 mysql_reset_connection 函数来重置连接，达到释放内存的效果。这个过程不需要重连和重新做权限验证，但是会将连接恢复到刚刚创建完时的状态。

第二步：查询缓存

客户端向 MySQL 服务发送 SQL 语句了，MySQL 服务收到 SQL 语句后，就会解析出 SQL 语句的第一个字段，看看是什么类型的语句。
如果 SQL 是查询语句（select 语句），MySQL 就会先去查询缓存（ Query Cache ）里查找缓存数据，看看之前有没有执行过这一条命令，这个查询缓存是以 key-value 形式保存在内存中的，key 为 SQL 查询语句，value 为 SQL 语句查询的结果。
如果查询的语句命中查询缓存，那么就会直接返回 value 给客户端。如果查询的语句没有命中查询缓存中，那么就要往下继续执行，等执行完后，查询的结果就会被存入查询缓存中。
然而对于更新比较频繁的表，查询缓存的命中率很低，因为只要一个表有更新操作，那么这个表的查询缓存就会被清空。所以，MySQL 8.0 版本直接将查询缓存删掉了。

第三步：解析 SQL

在正式执行 SQL 查询语句之前， MySQL 会先对 SQL 语句做解析，这个工作交由「解析器」来完成。

解析器

解析器会做如下两件事情。
第一件事情，词法分析。MySQL 会根据你输入的字符串识别出关键字出来，构建出 SQL 语法树，这样方便后面模块获取 SQL 类型、表名、字段名、 where 条件等等。
第二件事情，语法分析。根据词法分析的结果，语法解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。
如果我们输入的 SQL 语句语法不对，就会在解析器这个阶段报错。
但是注意，表不存在或者字段不存在，并不是在解析器里做的。

第四步：执行 SQL

预处理器

我们先来说说预处理阶段做了什么事情。

检查 SQL 查询语句中的表或者字段是否存在；

将 select * 中的 * 符号，扩展为表上的所有列；

优化器

经过预处理阶段后，还需要为 SQL 查询语句先制定一个执行计划，这个工作交由「优化器」来完成的。
优化器主要负责将 SQL 查询语句的执行方案确定下来，比如在表里面有多个索引的时候，优化器会基于查询成本的考虑，来决定选择使用哪个索引。

执行器

经历完优化器后，就确定了执行方案，接下来 MySQL 就真正开始执行语句了，这个工作是由「执行器」完成的。在执行的过程中，执行器就会和存储引擎交互了，交互是以记录为单位的。

主键索引查询

Copy
select * from product where id = 1;

这条查询语句的查询条件用到了主键索引，而且是等值查询，同时主键 id 是唯一，不会有 id 相同的记录，所以优化器决定选用访问类型为 const 进行查询，也就是使用主键索引查询一条记录，那么执行器与存储引擎的执行流程是这样的：

执行器第一次查询，会调用 read_first_record 函数指针指向的函数，因为优化器选择的访问类型为 const，这个函数指针被指向为 InnoDB 引擎索引查询的接口，把条件 id = 1 交给存储引擎，让存储引擎定位符合条件的第一条记录。

存储引擎通过主键索引的 B+ 树结构定位到 id = 1 的第一条记录，如果记录是不存在的，就会向执行器上报记录找不到的错误，然后查询结束。如果记录是存在的，就会将记录返回给执行器；

执行器从存储引擎读到记录后，接着判断记录是否符合查询条件，如果符合则发送给客户端，如果不符合则跳过该记录。

执行器查询的过程是一个 while 循环，所以还会再查一次，但是这次因为不是第一次查询了，所以会调用 read_record 函数指针指向的函数，因为优化器选择的访问类型为 const，这个函数指针被指向为一个永远返回 - 1 的函数，所以当调用该函数的时候，执行器就退出循环，也就是结束查询了。

全表扫描

Copy
select * from product where name = 'iphone';

这条查询语句的查询条件没有用到索引，所以优化器决定选用访问类型为 ALL 进行查询，也就是全表扫描的方式查询，那么这时执行器与存储引擎的执行流程是这样的：

执行器第一次查询，会调用 read_first_record 函数指针指向的函数，因为优化器选择的访问类型为 all，这个函数指针被指向为 InnoDB 引擎全扫描的接口，让存储引擎读取表中的第一条记录；

执行器会判断读到的这条记录的 name 是不是 iphone，如果不是则跳过；如果是则将记录发给客户的（是的没错，Server 层每从存储引擎读到一条记录就会发送给客户端，之所以客户端显示的时候是直接显示所有记录的，是因为客户端是等查询语句查询完成后，才会显示出所有的记录）。

执行器查询的过程是一个 while 循环，所以还会再查一次，会调用 read_record 函数指针指向的函数，因为优化器选择的访问类型为 all，read_record 函数指针指向的还是 InnoDB 引擎全扫描的接口，所以接着向存储引擎层要求继续读刚才那条记录的下一条记录，存储引擎把下一条记录取出后就将其返回给执行器（Server 层），执行器继续判断条件，不符合查询条件即跳过该记录，否则发送到客户端；

一直重复上述过程，直到存储引擎把表中的所有记录读完，然后向执行器（Server 层） 返回了读取完毕的信息；

执行器收到存储引擎报告的查询完毕的信息，退出循环，停止查询。

索引下推

索引下推能够减少二级索引在查询时的回表操作，提高查询的效率，因为它将 Server 层部分负责的事情，交给存储引擎层去处理了。

Copy
select * from t_user where age > 20 and reward = 100000;

联合索引当遇到范围查询 (>、<) 就会停止匹配，也就是 age 字段能用到联合索引，但是 reward 字段则无法利用到索引。
那么，不使用索引下推（MySQL 5.6 之前的版本）时，执行器与存储引擎的执行流程是这样的：

Server 层首先调用存储引擎的接口定位到满足查询条件的第一条二级索引记录，也就是定位到 age > 20 的第一条记录；

存储引擎根据二级索引的 B+ 树快速定位到这条记录后，获取主键值，然后进行回表操作，将完整的记录返回给 Server 层；

Server 层在判断该记录的 reward 是否等于 100000，如果成立则将其发送给客户端；否则跳过该记录；

接着，继续向存储引擎索要下一条记录，存储引擎在二级索引定位到记录后，获取主键值，然后回表操作，将完整的记录返回给 Server 层；

如此往复，直到存储引擎把表中的所有记录读完。

可以看到，没有索引下推的时候，每查询到一条二级索引记录，都要进行回表操作，然后将记录返回给 Server，接着 Server 再判断该记录的 reward 是否等于 100000。
而使用索引下推后，判断记录的 reward 是否等于 100000 的工作交给了存储引擎层，过程如下 ：

Server 层首先调用存储引擎的接口定位到满足查询条件的第一条二级索引记录，也就是定位到 age > 20 的第一条记录；

存储引擎定位到二级索引后，先不执行回表操作，而是先判断一下该索引中包含的列（reward 列）的条件（reward 是否等于 100000）是否成立。如果条件不成立，则直接跳过该二级索引。如果成立，则执行回表操作，将完成记录返回给 Server 层。

Server 层在判断其他的查询条件（本次查询没有其他条件）是否成立，如果成立则将其发送给客户端；否则跳过该记录，然后向存储引擎索要下一条记录。

如此往复，直到存储引擎把表中的所有记录读完。

可以看到，使用了索引下推后，虽然 reward 列无法使用到联合索引，但是因为它包含在联合索引（age，reward）里，所以直接在存储引擎过滤出满足 reward = 100000 的记录后，才去执行回表操作获取整个记录。相比于没有使用索引下推，节省了很多回表操作。
当你发现执行计划里的 Extr 部分显示了 “Using index condition”，说明使用了索引下推。

MySQL 的记录是怎么存储的？

MySQL 的数据存放在哪个文件？

MySQL 的数据都是保存在磁盘的，那具体是保存在哪个文件，以 InnoDB 存储引擎展开讨论。
共有三个文件，这三个文件分别代表着：

db.opt，用来存储当前数据库的默认字符集和字符校验规则。

t_order.frm ，t_order 的表结构会保存在这个文件。在 MySQL 中建立一张表都会生成一个.frm 文件，该文件是用来保存每个表的元数据信息的，主要包含表结构定义。

t_order.ibd，t_order 的表数据会保存在这个文件。表数据既可以存在共享表空间文件（文件名：ibdata1）里，也可以存放在独占表空间文件（文件名：表名字.ibd）。这个行为是由参数 innodb_file_per_table 控制的，若设置了参数 innodb_file_per_table 为 1，则会将存储的数据、索引等信息单独存储在一个独占表空间，从 MySQL 5.6.6 版本开始，它的默认值就是 1 了，因此从这个版本之后， MySQL 中每一张表的数据都存放在一个独立的 .ibd 文件。

好了，现在我们知道了一张数据库表的数据是保存在「 表名字.ibd 」的文件里的，这个文件也称为独占表空间文件。

表空间文件的结构是怎么样的？

表空间由段（segment）、区（extent）、页（page）、行（row）组成，InnoDB 存储引擎的逻辑存储结构大致如下图：

行（row）

数据库表中的记录都是按行（row）进行存放的，每行记录根据不同的行格式，有不同的存储结构。后面会详细介绍

页（page）

记录是按照行来存储的，但是数据库的读取并不以「行」为单位，否则一次读取（也就是一次 I/O 操作）只能处理一行数据，效率会非常低。
因此，InnoDB 的数据是按「页」为单位来读写的，也就是说，当需要读一条记录的时候，并不是将这个行记录从磁盘读出来，而是以页为单位，将其整体读入内存。
默认每个页的大小为 16KB，也就是最多能保证 16KB 的连续存储空间。
页是 InnoDB 存储引擎磁盘管理的最小单元，意味着数据库每次读写都是以 16KB 为单位的，一次最少从磁盘中读取 16K 的内容到内存中，一次最少把内存中的 16K 内容刷新到磁盘中。
页的类型有很多，常见的有数据页、undo 日志页、溢出页等等。数据表中的行记录是用「数据页」来管理的。

区（extent）

我们知道 InnoDB 存储引擎是用 B+ 树来组织数据的。
B+ 树中叶子节点层是通过双向链表连接起来的，如果是以页为单位来分配存储空间，那么链表中相邻的两个页之间的物理位置并不是连续的，可能离得非常远，那么磁盘查询时就会有大量的随机 I/O，随机 I/O 是非常慢的。
解决这个问题也很简单，就是让链表中相邻的页的物理位置也相邻，这样就可以使用顺序 I/O 了，那么在范围查询（扫描叶子节点）的时候性能就会很高。
那具体怎么解决呢？
在表中数据量大的时候，为某个索引分配空间的时候就不再按照页为单位分配了，而是按照区（extent）为单位分配。每个区的大小为 1MB，对于 16KB 的页来说，连续的 64 个页会被划为一个区，这样就使得链表中相邻的页的物理位置也相邻，就能使用顺序 I/O 了。

段（segment）

表空间是由各个段（segment）组成的，段是由多个区（extent）组成的。段一般分为数据段、索引段和回滚段等。

索引段：存放 B + 树的非叶子节点的区的集合；

数据段：存放 B + 树的叶子节点的区的集合；

回滚段：存放的是回滚数据的区的集合，之前讲事务隔离 (opens new window) 的时候就介绍到了 MVCC 利用了回滚段实现了多版本查询数据。

InnoDB 行格式有哪些？

InnoDB 提供了 4 种行格式，分别是 Redundant、Compact、Dynamic 和 Compressed 行格式。
Redundant 行格式现在基本没人用了，这次重点介绍 Compact 行格式，因为 Dynamic 和 Compressed 这两个行格式跟 Compact 非常像。

COMPACT 行格式长什么样？

一条完整的记录分为「记录的额外信息」和「记录的真实数据」两个部分。

记录的额外信息

记录的额外信息包含 3 个部分：变长字段长度列表、NULL 值列表、记录头信息。

变长字段长度列表

varchar (n) 和 char (n) 的区别是什么，相信大家都非常清楚，char 是定长的，varchar 是变长的，变长字段实际存储的数据的长度（大小）不固定的。
所以，在存储数据的时候，也要把数据占用的大小存起来，存到「变长字段长度列表」里面，读取数据的时候才能根据这个「变长字段长度列表」去读取对应长度的数据。其他 TEXT、BLOB 等变长字段也是这么实现的。

为什么「变长字段长度列表」的信息要按照逆序存放？

因为「记录头信息」中指向下一个记录的指针，指向的是下一条记录的「记录头信息」和「真实数据」之间的位置，这样的好处是向左读就是记录头信息，向右读就是真实数据，比较方便。
同样的道理， NULL 值列表的信息也需要逆序存放。

每个数据库表的行格式都有「变长字段字节数列表」吗？

当数据表没有变长字段的时候，比如全部都是 int 类型的字段，这时候表里的行格式就不会有「变长字段长度列表」了

varchar (n) 中 n 最大取值为多少？

MySQL 规定除了 TEXT、BLOBs 这种大对象类型之外，其他所有的列（不包括隐藏列和记录头信息）占用的字节长度加起来不能超过 65535 个字节。
varchar (n) 字段类型的 n 代表的是最多存储的字符数量，并不是字节大小。要算 varchar (n) 最大能允许存储的字节数，还要看数据库表的字符集，因为字符集代表着，1 个字符要占用多少字节，比如 ascii 字符集， 1 个字符占用 1 字节，那么 varchar (100) 意味着最大能允许存储 100 字节的数据。
如果有多个字段的话，要保证所有字段的长度 + 变长字段字节数列表所占用的字节数 + NULL 值列表所占用的字节数 <= 65535。

NULL 值列表

如果存在允许 NULL 值的列，则每个列对应一个二进制位（bit），二进制位按照列的顺序逆序排列。

二进制位的值为 1 时，代表该列的值为 NULL。

二进制位的值为 0 时，代表该列的值不为 NULL。

另外，NULL 值列表必须用整数个字节的位表示（1 字节 8 位），如果使用的二进制位个数不足整数个字节，则在字节的高位补 0。

每个数据库表的行格式都有「NULL 值列表」吗？

当数据表的字段都定义成 NOT NULL 的时候，这时候表里的行格式就不会有 NULL 值列表了。
所以在设计数据库表的时候，通常都是建议将字段设置为 NOT NULL，这样可以至少节省 1 字节的空间（NULL 值列表至少占用 1 字节空间）。

「NULL 值列表」是固定 1 字节空间吗？如果这样的话，一条记录有 9 个字段值都是 NULL，这时候怎么表示？

「NULL 值列表」的空间不是固定 1 字节的。
当一条记录有 9 个字段值都是 NULL，那么就会创建 2 字节空间的「NULL 值列表」，以此类推。

记录头信息

记录头信息中包含的内容很多，我就不一一列举了，这里说几个比较重要的：

delete_mask ：标识此条数据是否被删除。从这里可以知道，我们执行 detele 删除记录的时候，并不会真正的删除记录，只是将这个记录的 delete_mask 标记为 1。

next_record：下一条记录的位置。从这里可以知道，记录与记录之间是通过链表组织的。在前面我也提到了，指向的是下一条记录的「记录头信息」和「真实数据」之间的位置，这样的好处是向左读就是记录头信息，向右读就是真实数据，比较方便。

record_type：表示当前记录的类型，0 表示普通记录，1 表示 B + 树非叶子节点记录，2 表示最小记录，3 表示最大记录

记录的真实数据

记录真实数据部分除了我们定义的字段，还有三个隐藏字段，分别为：row_id、trx_id、roll_pointer，我们来看下这三个字段是什么。

row_id: 如果我们建表的时候指定了主键或者唯一约束列，那么就没有 row_id 隐藏字段了。如果既没有指定主键，又没有唯一约束，那么 InnoDB 就会为记录添加 row_id 隐藏字段。row_id 不是必需的，占用 6 个字节。

trx_id: 事务 id，表示这个数据是由哪个事务生成的。 trx_id 是必需的，占用 6 个字节。

roll_pointer: 这条记录上一个版本的指针。roll_pointer 是必需的，占用 7 个字节。

trx_id 和 roll_pointer 与 MVCC 机制有关。

行溢出后，MySQL 是怎么处理的？

MySQL 中磁盘和内存交互的基本单位是页，一个页的大小一般是 16KB，也就是 16384 字节，而一个 varchar (n) 类型的列最多可以存储 65532 字节，一些大对象如 TEXT、BLOB 可能存储更多的数据，这时一个页可能就存不了一条记录。这个时候就会发生行溢出，多的数据就会存到另外的「溢出页」中。
如果一个数据页存不了一条记录，InnoDB 存储引擎会自动将溢出的数据存放到「溢出页」中。在一般情况下，InnoDB 的数据都是存放在 「数据页」中。但是当发生行溢出时，溢出的数据会存放到「溢出页」中。
当发生行溢出时，在记录的真实数据处只会保存该列的一部分数据，而把剩余的数据放在「溢出页」中，然后真实数据处用 20 字节存储指向溢出页的地址，从而可以找到剩余数据所在的页。大致如下图所示。

上面这个是 Compact 行格式在发生行溢出后的处理。
Compressed 和 Dynamic 这两个行格式和 Compact 非常类似，主要的区别在于处理行溢出数据时有些区别。
这两种格式采用完全的行溢出方式，记录的真实数据处不会存储该列的一部分数据，只存储 20 个字节的指针来指向溢出页。而实际的数据都存储在溢出页中，看起来就像下面这样：