mysql 架构和历史

MySQL逻辑架构

最上层的服务并不是MySQL所独有的，大多数基于网络的客户端/服务器的工具或者服务都有类似的架构。比如连接处理、授权认证、安全等等。

第二层架构是MySQL比较有意思的部分。大多数MySQL的核心服务功能都在这一层，包括查询解析、分析、优化、缓存以及所有的内置函数（例如，日期、时间、数学和加密函数），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现：存储过程、触发器、视图等

第三层包含了存储引擎。存储引擎负责MySQL中数据的存储和提取。

连接管理与安全性

每个客户端连接都会在服务器进程中拥有一个线程，这个连接的查询只会在这个单独的线程中执行，该线程只能轮流在某个CPU核心或者CPU中运行.服务器会负责缓存线程，因此不需要为每一个新建的连接创建或者销毁线程

优化与执行

MySQL会解析查询，并创建内部数据结构（解析树），然后对其进行各种优化，包括重写查询、决定表的读取顺序，以及选择合适的索引
优化器并不关心表使用的是什么存储引擎，但存储引擎对于优化查询是有影响的。优化器会请求存储引擎提供容量或某个具体操作的开销信息，以及表数据的统计信息等
SELECT语句，在解析查询之前，服务器会先检查查询缓存（Query Cache），如果能够在其中找到对应的查询，服务器就不必再执行查询解析、优化和执行的整个过程，而是直接返回查询缓存中的结果集

并发控制

只要有多个查询需要在同一时刻修改数据，都会产生并发控制的问题。

读写锁

在处理并发读或者写时，可以通过实现一个由两种类型的锁组成的锁系统来解决问题。这两种类型的锁通常被称为共享锁（shared lock）和排他锁（exclusive lock），也叫读锁（read lock）和写锁（write lock）

读锁是共享的，或者说是相互不阻塞的。多个客户在同一时刻可以同时读取同一个资源，而互不干扰。写锁则是排他的，也就是说一个写锁会阻塞其他的写锁和读锁，这是出于安全策略的考虑，只有这样，才能确保在给定的时间里，只有一个用户能执行写入，并防止其他用户读取正在写入的同一资源。

锁粒度

一种提高共享资源并发性的方式就是让锁定对象更有选择性。尽量只锁定需要修改的部分数据，而不是所有的资源。更理想的方式是，只对会修改的数据片进行精确的锁定。任何时候，在给定的资源上，锁定的数据量越少，则系统的并发程度越高，只要相互之间不发生冲突即可。
问题是加锁也需要消耗资源。锁的各种操作，包括获得锁、检查锁是否已经解除、释放锁等，都会增加系统的开销。如果系统花费大量的时间来管理锁，而不是存取数据，那么系统的性能可能会因此受到影响。
锁策略，就是在锁的开销和数据的安全性之间寻求平衡，这种平衡当然也会影响到性能,大多数商业数据库系统没有提供更多的选择，一般都是在表上施加行级锁（row-level lock），并以各种复杂的方式来实现，以便在锁比较多的情况下尽可能地提供更好的性能。
表锁（table lock）
表锁是MySQL中最基本的锁策略，并且是开销最小的策略,它会锁定整张表。一个用户在对表进行写操作（插入、删除、更新等）前，需要先获得写锁，这会阻塞其他用户对该表的所有读写操作。只有没有写锁时，其他读取的用户才能获得读锁，读锁之间是不相互阻塞的
行级锁（row lock）
行级锁可以最大程度地支持并发处理（同时也带来了最大的锁开销）。众所周知，在InnoDB和XtraDB，以及其他一些存储引擎中实现了行级锁。行级锁只在存储引擎层实现，而MySQL服务器层（如有必要，请回顾前文的逻辑架构图）没有实现。服务器层完全不了解存储引擎中的锁实现
事务
如果数据库引擎能够成功地对数据库应用该组查询的全部语句，那么就执行该组查询。如果其中有任何一条语句因为崩溃或其他原因无法执行，那么所有的语句都不会执行。也就是说，事务内的语句，要么全部执行成功，要么全部执行失败

系统通过严格的ACID测试，否则空谈事务的概念是不够的。ACID表示原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（durability）。一个运行良好的事务处理系统，必须具备这些标准特征。

原子性（atomicity）
一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性。
一致性（consistency）
数据库总是从一个一致性的状态转换到另外一个一致性的状态。在前面的例子中，一致性确保了，即使在执行第三、四条语句之间时系统崩溃，支票账户中也不会损失200美元，因为事务最终没有提交，所以事务中所做的修改也不会保存到数据库中
隔离性（isolation）
通常来说，一个事务所做的修改在最终提交以前，对其他事务是不可见的
持久性（durability）
一旦事务提交，则其所做的修改就会永久保存到数据库中。此时即使系统崩溃，修改的数据也不会丢失

隔离级别

READ UNCOMMITTED（未提交读）
在READ UNCOMMITTED级别，事务中的修改，即使没有提交，对其他事务也都是可见的。事务可以读取未提交的数据，这也被称为脏读（Dirty Read）。这个级别会导致很多问题，从性能上来说，READ UNCOMMITTED不会比其他的级别好太多，但却缺乏其他级别的很多好处，除非真的有非常必要的理由，在实际应用中一般很少使用。
READ COMMITTED（提交读）
大多数数据库系统的默认隔离级别都是READ COMMITTED（但MySQL不是）。READ COMMITTED满足前面提到的隔离性的简单定义：一个事务开始时，只能“看见”已经提交的事务所做的修改
换句话说，一个事务从开始直到提交之前，所做的任何修改对其他事务都是不可见的
REPEATABLE READ（可重复读）
REPEATABLE READ解决了脏读的问题。该级别保证了在同一个事务中多次读取同样记录的结果是一致的。但是理论上，可重复读隔离级别还是无法解决另外一个幻读（Phantom Read）的问题。所谓幻读，指的是当某个事务在读取某个范围内的记录时，另外一个事务又在该范围内插入了新的记录，当之前的事务再次读取该范围的记录时，会产生幻行（Phantom Row）。InnoDB和XtraDB存储引擎通过多版本并发控制（MVCC，Multiversion Concurrency Control）解决了幻读的问题 可重复读是MySQL的默认事务隔离级别。
SERIALIZABLE（可串行化）
SERIALIZABLE是最高的隔离级别。它通过强制事务串行执行，避免了前面说的幻读的问题。简单来说，SERIALIZABLE会在读取的每一行数据上都加锁,所以可能导致大量的超时和锁争用的问题
死锁
死锁是指两个或者多个事务在同一资源上相互占用，并请求锁定对方占用的资源，从而导致恶性循环的现象。

事务日志

事务日志可以帮助提高事务的效率。使用事务日志，存储引擎在修改表的数据时只需要修改其内存拷贝，再把该修改行为记录到持久在硬盘上的事务日志中，而不用每次都将修改的数据本身持久到磁盘,事务日志采用的是追加的方式，因此写日志的操作是磁盘上一小块区域内的顺序I/O，而不像随机I/O需要在磁盘的多个地方移动磁头,所以采用事务日志的方式相对来说要快得多。事务日志持久以后，内存中被修改的数据在后台可以慢慢地刷回到磁盘。目前大多数存储引擎都是这样实现的，我们通常称之为预写式日志（Write-Ahead Logging），修改数据需要写两次磁盘。

mysql中的事务

MySQL默认采用自动提交（AUTOCOMMIT）模式,也就是说，如果不是显式地开始一个事务，则每个查询都被当作一个事务执行提交
当前连接中，可以通过设置AUTOCOMMIT变量来启用或者禁用自动提交模式

SET AUTOCOMMIT = 1; 

1或者ON表示启用，0或者OFF表示禁用。当AUTOCOMMIT=0时，所有的查询都是在一个事务中，直到显式地执行COMMIT提交或者ROLLBACK回滚，该事务结束，同时又开始了另一个新事务。修改AUTOCOMMIT对非事务型的表，比如MyISAM或者内存表，不会有任何影响
有一些命令，在执行之前会强制执行COMMIT提交当前的活动事务。典型的例子，在数据定义语言（DDL）中，如果是会导致大量数据改变的操作，比如ALTER TABLE，就是如此。另外还有LOCK TABLES等其他语句也会导致同样的结果
MySQL可以通过执行SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL命令来设置隔离级别
也可以只改变当前会话的隔离级别：SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;
MySQL能够识别所有的4个ANSI隔离级别，InnoDB引擎也支持所有的隔离级别

在事务中混合使用存储引擎

MySQL服务器层不管理事务，事务是由下层的存储引擎实现的。所以在同一个事务中，使用多种存储引擎是不可靠的

隐式和显式锁定

InnoDB采用的是两阶段锁定协议（two-phase locking protocol）在事务执行过程中，随时都可以执行锁定，锁只有在执行COMMIT或者ROLLBACK的时候才会释放，并且所有的锁是在同一时刻被释放。前面描述的锁定都是隐式锁定，InnoDB会根据隔离级别在需要的时候自动加锁。
InnoDB也支持通过特定的语句进行显式锁定，这些语句不属于SQL规范

SELECT ... LOCK IN SHARE MODE
SELECT ... FOR UPDATE

MySQL也支持LOCK TABLES和UNLOCK TABLES语句，这是在服务器层实现的，和存储引擎无关.应用需要用到事务，还是应该选择事务型存储引擎

多版本并发控制

MySQL的大多数事务型存储引擎实现的都不是简单的行级锁。基于提升并发性能的考虑，它们一般都同时实现了多版本并发控制（MVCC）
MVCC的实现，是通过保存数据在某个时间点的快照来实现的。也就是说，不管需要执行多长时间，每个事务看到的数据都是一致的。根据事务开始的时间不同，每个事务对同一张表，同一时刻看到的数据可能是不一样的
InnoDB的MVCC，是通过在每行记录后面保存两个隐藏的列来实现的。这两个列，一个保存了行的创建时间，一个保存行的过期时间（或删除时间）。当然存储的并不是实际的时间值，而是系统版本号（system version number）。每开始一个新的事务，系统版本号都会自动递增。事务开始时刻的系统版本号会作为事务的版本号，用来和查询到的每行记录的版本号进行比较
MVCC只在REPEATABLE READ和READ COMMITTED两个隔离级别下工作。其他两个隔离级别都和MVCC不兼容

MySQL的存储引擎

InnoDB存储引擎

InnoDB是MySQL的默认事务型引擎，也是最重要、使用最广泛的存储引擎。它被设计用来处理大量的短期（short-lived）事务，短期事务大部分情况是正常提交的，很少会被回滚。InnoDB的性能和自动崩溃恢复特性，使得它在非事务型存储的需求中也很流行。除非有非常特别的原因需要使用其他的存储引擎，否则应该优先考虑InnoDB引擎。

MyISAM存储引擎

在MySQL 5.1及之前的版本，MyISAM是默认的存储引擎。MyISAM提供了大量的特性，包括全文索引、压缩、空间函数（GIS）等，但MyISAM不支持事务和行级锁，而且有一个毫无疑问的缺陷就是崩溃后无法安全恢复

Archive引擎

Archive存储引擎只支持INSERT和SELECT操作，在MySQL 5.1之前也不支持索引。
Archive引擎会缓存所有的写并利用zlib对插入的行进行压缩，所以比MyISAM表的磁盘I/O更少。但是每次SELECT查询都需要执行全表扫描。所以Archive表适合日志和数据采集类应用，这类应用做数据分析时往往需要全表扫描。或者在一些需要更快速的INSERT操作的场合下也可以使用。

Blackhole引擎

Blackhole引擎没有实现任何的存储机制，它会丢弃所有插入的数据，不做任何保存。但是服务器会记录Blackhole表的日志，所以可以用于复制数据到备库，或者只是简单地记录到日志。这种特殊的存储引擎可以在一些特殊的复制架构和日志审核时发挥作用。但这种应用方式我们碰到过很多问题，因此并不推荐。

CSV引擎

CSV引擎可以将普通的CSV文件（逗号分割值的文件）作为MySQL的表来处理，但这种表不支持索引。CSV引擎可以在数据库运行时拷入或者拷出文件。可以将Excel等电子表格软件中的数据存储为CSV文件，然后复制到MySQL数据目录下，就能在MySQL中打开使用。同样，如果将数据写入到一个CSV引擎表，其他的外部程序也能立即从表的数据文件中读取CSV格式的数据。因此CSV引擎可以作为一种数据交换的机制，非常有用。

Memory引擎

如果需要快速地访问数据，并且这些数据不会被修改，重启以后丢失也没有关系，那么使用Memory表（以前也叫做HEAP表）是非常有用的。Memory表至少比MyISAM表要快一个数量级，因为所有的数据都保存在内存中，不需要进行磁盘I/O。Memory表的结构在重启以后还会保留，但数据会丢失

选择合适的引擎

大部分情况下，InnoDB都是正确的选择，所以Oracle在MySQL 5.5版本时终于将InnoDB作为默认的存储引擎了。对于如何选择存储引擎，可以简单地归纳为一句话：“除非需要用到某些InnoDB不具备的特性，并且没有其他办法可以替代，否则都应该优先选择InnoDB引擎”。例如，如果要用到全文索引，建议优先考虑InnoDB加上Sphinx的组合，而不是使用支持全文索引的MyISAM。当然，如果不需要用到InnoDB的特性，同时其他引擎的特性能够更好地满足需求，也可以考虑一下其他存储引擎。举个例子，如果不在乎可扩展能力和并发能力，也不在乎崩溃后的数据丢失问题，却对InnoDB的空间占用过多比较敏感，这种场合下选择MyISAM就比较合适。

转换表的引擎

将表从一个引擎修改为另一个引擎最简单的办法是使用ALTER TABLE语句。下面的语句将mytable的引擎修改为InnoDB：

ALTER TABLE mytable ENGINE=InnoDB;

有一个问题：需要执行很长时间。MySQL会按行将数据从原表复制到一张新的表中，在复制期间可能会消耗系统所有的I/O能力，同时原表上会加上读锁
所以，在繁忙的表上执行此操作要特别小心

导出与导入

为了更好地控制转换的过程，可以使用mysqldump工具将数据导出到文件，然后修改文件中CREATE TABLE语句的存储引擎选项，注意同时修改表名，因为同一个数据库中不能存在相同的表名，即使它们使用的是不同的存储引擎。同时要注意mysqldump默认会自动在CREATE TABLE语句前加上DROP TABLE语句，不注意这一点可能会导致数据丢失。

创建与查询（CREATE和SELECT）

第三种转换的技术综合了第一种方法的高效和第二种方法的安全。不需要导出整个表的数据，而是先创建一个新的存储引擎的表，然后利用INSERT…SELECT语法来导数据：

CREATE TABLE innodb_table LIKE myisam_table;
ALTER TABLE innodb_table ENGINE=InnoDB;
INSERT INTO innodb_table SELECT * FROM myisam_table;

数据量不大的话，这样做工作得很好。如果数据量很大，则可以考虑做分批处理，针对每一段数据执行事务提交操作,以避免大事务产生过多的undo
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