1.事务

事务是一组操作的集合，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，要么同时失败

1.1、事务四大特性

原子性（Atomicity）：事务是不可分割的最小操作单元，要么全部成功，要么全部失败。

一致性（Consistency）：事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。

隔离性（Isolation）：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立 环境下运行。

持久性（Durability）：事务一旦提交或回滚，它对数据库中的数据的改变就是永久的。 上述就是事务的四大特性，简称ACID。

1.2、并发事务问题:赃读，幻读，不可重复读

1). 赃读：一个事务读到另外一个事务还没有提交的数据。

2). 不可重复读：一个事务先后读取同一条记录，但两次读取的数据不同，称之为不可重复读。

3). 幻读：一个事务按照条件查询数据时，没有对应的数据行，但是在插入数据时，又发现这行数据 已经存在，好像出现了 "幻影"。

1.3、事务隔离级别

2.存储引擎

2.1、MySQL体系结构

2.2、存储引擎特点

Mysql支持三种存储引擎 InnoDB、MyISAM、Memory的特点。

InnoDB

1). 介绍

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。

2). 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；

3). 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。

4).逻辑存储结构

段 : 表空间是由各个段组成的，常见的段有数据段、索引段、回滚段等。InnoDB中对于段的管理，都是引擎自身完成，不需要人为对其控制，一个段中包含多个区。

区 : 区是表空间的单元结构，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 : 页是组成区的最小单元，页也是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。

行 : InnoDB 存储引擎是面向行的，也就是说数据是按行进行存放的，在每一行中除了定义表时所指定的字段以外，还包含两个隐藏字段(后面会详细介绍)。

MyISAM

1). 介绍

MyISAM是MySQL早期的默认存储引擎。

2). 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

3). 文件

xxx.sdi：存储表结构信息

xxx.MYD: 存储数据

xxx.MYI: 存储索引

Memory

1). 介绍

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。

2). 特点 内存存放

hash索引（默认）

3).文件

xxx.sdi：存储表结构信息

2.3、区别及特点

2.4、存储引擎选择

在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。

InnoDB: 是Mysql的默认存储引擎，支持事务、外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要

求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。

MyISAM ：如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不是很高，那么选择这个存储引擎是非常合适的。

MEMORY：将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。MEMORY的缺陷就是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性。

2.5、面试题

1.InnoDB引擎与MyISAM引擎的区别 ?

①. InnoDB引擎, 支持事务, 而MyISAM不支持。

②. InnoDB引擎, 支持行锁和表锁, 而MyISAM仅支持表锁, 不支持行锁。

③. InnoDB引擎, 支持外键, 而MyISAM是不支持的。

3.索引

3.1、索引概述

索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)，或者说索引是排好序的数据结构

特点

3.2、索引结构

3.2.1 概述

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构，主要包含以下几种：

上述是MySQL中所支持的所有的索引结构，接下来，我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持情况。

3.2.1 二叉树

假如说MySQL的索引结构采用二叉树的数据结构，比较理想的结构如下：

如果主键是顺序插入的，则会形成一个单向链表，结构如下：

所以，如果选择二叉树作为索引结构，会存在以下缺点：

顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。

大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

此时大家可能会想到，我们可以选择红黑树，红黑树是一颗自平衡二叉树，那这样即使是顺序插入数据，最终形成的数据结构也是一颗平衡的二叉树,结构如下:

但是，即使如此，由于红黑树也是一颗二叉树，所以也会存在一个缺点：

大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

所以，在MySQL的索引结构中，并没有选择二叉树或者红黑树，而选择的是B+Tree，那么什么是

B+Tree呢？在详解B+Tree之前，先来介绍一个B-Tree。

3.2.1 B-Tree

B-Tree，B树是一种多叉路衡查找树，相对于二叉树，B树每个节点可以有多个分支，即多叉。

以一颗最大度数（max-degree）为5(5阶)的b-tree为例，那这个B树每个节点最多存储4个key，5 个指针：

知识小贴士: 树的度数指的是一个节点的子节点个数。

我们可以通过一个数据结构可视化的网站来简单演示一下。https://www.cs.usfca.edu/~gall es/visualization/BTree.html

插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88

120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。

特点：

• 5阶的B树，每一个节点最多存储4个key，对应5个指针。

• 一旦节点存储的key数量到达5，就会裂变，中间元素向上分裂。

• 在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据。

3.2.1 B+Tree

B+Tree是B-Tree的变种，我们以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的b+tree为例，来看一下其结构示意图：

我们可以看到，两部分：

绿色框框起来的部分，是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。

红色框框起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据。

数据结构可视化的网站来简单演示一下。https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html

插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。

最终我们看到，B+Tree 与 B-Tree相比，主要有以下三点区别：

• 所有的数据都会出现在叶子节点。

• 叶子节点形成一个单向链表。

• 非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。

上述我们所看到的结构是标准的B+Tree的数据结构，接下来，我们再来看看MySQL中优化之后的B+Tree。

MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能，利于排序。

3.2.1 Hash

MySQL中除了支持B+Tree索引，还支持一种索引类型---Hash索引。

1). 结构

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。

如果两个(或多个)键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表来解决。

2). 特点

A. Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询（between，>，< ，...）

B. 无法利用索引完成排序操作

C. 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

3). 存储引擎支持

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。

面试题：为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?

A. 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；

B. 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；

C. 相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作；

3.3、索引分类

3.3.1、索引分类

在MySQL数据库，将索引的具体类型主要分为以下几类：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引

3.3.2、聚集索引&二级索引

而在在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

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。

聚集索引和二级索引的具体结构如下：

• 聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据

• 二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的**主键值**。

接下来，我们来分析一下，当我们执行如下的SQL语句时，具体的查找过程是什么样子的

具体过程如下:

①. 由于是根据name字段进行查询，所以先根据name='Arm'到name字段的二级索引中进行匹配查找。但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10。

②. 由于查询返回的数据是*，所以此时，还需要根据主键值10，到聚集索引中查找10对应的记录，最终找到10对应的行row。

③. 最终拿到这一行的数据，直接返回即可。

回表查询：这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取数据的方式，就称之为回表查询。

思考题：

以下两条SQL语句，那个执行效率高? 为什么?

A. select * from user where id = 10 ;

B. select * from user where name = 'Arm' ;

备注: id为主键，name字段创建的有索引；

解答：

A 语句的执行性能要高于B 语句。

因为A语句直接走聚集索引，直接返回数据。而B语句需要先查询name字段的二级索引，然后再查询聚集索引，也就是需要进行回表查询。

思考题：

InnoDB主键索引的B+tree高度为多高呢?

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 = 16*1024 , 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。

面试题：

1.InnoDB索引与MyISAM索引实现的区别是什么？

MyISAM的索引方式都是非聚簇的，与InnoDB包含1个聚簇索引是不同的。

2.聚簇索引和非聚簇索引的区别：

1. 聚簇索引叶子节点存储的是行数据；而非聚簇索引叶子节点存储的是聚簇索引（通常是主键 ID）。注：MyISAM非聚簇索引叶子节点存储的是地址

2. 聚簇索引查询效率更高，而非聚簇索引需要进行回表查询，因此性能不如聚簇索引。

3. 聚簇索引一般为主键索引，而主键一个表中只能有一个，因此聚簇索引一个表中也只能有一个，而非聚簇索引则没有数量上的限制

具体的下面来看下：

• 在InnoDB存储引擎中，我们只需要根据主键值对聚簇索引进行一次查找就能找到对应的记录，而在MyISAM中却需要进行一次回表操作，意味着MyISAM中建立的索引相当于全部都是 二级索引 。

• InnoDB的数据文件本身就是索引文件，而MyISAM索引文件和数据文件是分离的 ，索引文件 仅保存数据记录的地址。

• MyISAM的表在磁盘上存储在以下文件中： .sdi（描述表结构） 、 .MYD（数据） ， *.MYI（索引）

• InnoDB的表在磁盘上存储在以下文件中： .ibd（表结构、索引和数据都存在一起）

• InnoDB的非聚簇索引data域存储相应记录主键的值 ，而MyISAM索引记录的是地址 。换句话 说，InnoDB的所有非聚簇索引都引用主键作为data域。

• MyISAM的回表操作是十分快速的，因为是拿着地址偏移量直接到文件中取数据的，反观 InnoDB是通过获取主键之后再去聚簇索引里找记录，虽然说也不慢，但还是比不上直接用地址去访问。

• 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 动选择一个可以非空且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，类型为长整型

• 

3.4、索引语法

1). 创建索引

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

2). 查看索引

 SHOW INDEX FROM table_name ;

3). 删除索引

DROP INDEX index_name ON table_name  

3.5、SQL性能分析

SQL执行频率

MySQL 客户端连接成功后，通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次：

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

Com_delete: 删除次数

Com_insert: 插入次数

Com_select: 查询次数

Com_update: 更新次数

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，我们可以查看一下系统变量 slow_query_log。

profile详情

explain

EXPLAIN 或者 DESC命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。语法:

--- 直接在select语句之前加上关键字 explain / desc
EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件 ;

Explain 执行计划中各个字段的含义:

重点介绍一下下面字段含义

type字段包含的值：system>const>eq_ref>ref>range>index>All

一般来说得保证查询只是达到range级别，最好达到ref

Extra字段包含的值：Using filesort、Using temporary、USING index

3.6、索引使用

最左前缀法则

范围查询

索引失效情况

3.7、索引设计原则(重要)

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。

面试题

1.什么时候建索引，什么时候不建索引？

建索引

1.主键自动建立唯一索引

2.频繁作为查询条件字段应该创建索引

3.查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引

4.频繁更新的字段不适合创建索引

5.where条件里用不到的字段不创建索引

6.单值/组合索引的选择问题，在高并发的条件先倾向建复合索引

7.查询中的排序字段，排序字段通过索引去访问将大大提高排序的速度

8.查询中统计或者分组的字段

不建索引

1.表记录少

2.经常增删改的表

3.数据重复且分布平均的字段

4.SQ优化

插入数据

如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录)，使用insert语句插入性能较低，此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入

主键优化

order by优化

order by优化原则:

A. 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。

B. 尽量使用覆盖索引。

C. 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）。例如： create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc ,phone desc);

D. 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

在分组操作中，我们需要通过以下两点进行优化，以提升性能：

A. 在分组操作时，可以通过索引来提高效率。

B. 分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则的。

limit优化

优化思路:

一般分页查询时，通过创建 覆盖索引 能够比较好地提高性能，可以通过覆盖索引加子查 询形式进行优化

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

count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是NULL，累计值就加 1，否则不加，最后返回累计值。

用法：count（*）、count（主键）、count（字段）、count（数字）

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

我们主要需要注意一下update语句执行时的注意事项。

当我们在执行删除的SQL语句时，会锁定id为1这一行的数据，然后事务提交之后，行锁释放。

update course set name = 'javaEE' where id = 1 ;

但是当我们在执行如下SQL时。

update course set name = 'SpringBoot' where name = 'PHP';

当我们开启多个事务，在执行上述的SQL时，我们发现行锁升级为了表锁。导致该update语句的性能大大降低。

所以：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 。**

5.视图/存储过程/触发器

5.1.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。

5.2.存储过程

介绍

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。

特点:

封装，复用 -----------------------> 可以把某一业务SQL封装在存储过程中，需要用到的时候直接调用即可。

可以接收参数，也可以返回数据 --> 再存储过程中，可以传递参数，也可以接收返回值。

减少网络交互，效率提升 ---------> 如果涉及到多条SQL，每执行一次都是一次网络传输。而如果封装在存储过程中，我们只需要网络交互一次可能就可以了。

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。

案例：

-- 存储过程基本语法
-- 创建
create procedure p1()
begin
select count(*) from student;
end;
-- 调用
call p1();
-- 查看
select * from information_schema.ROUTINES where ROUTINE_SCHEMA = 'itcast';
show create procedure p1;
-- 删除
drop procedure if exists p1;

变量

系统变量

用户定义变量

局部变量

存储函数

1). 介绍

存储函数是有返回值的存储过程，存储函数的参数只能是IN类型的。具体语法如下：

CREATE FUNCTION 存储函数名称 ([ 参数列表 ])
RETURNS type [characteristic ...]
BEGIN
-- SQL语句
RETURN ...;
END ;

characteristic说明：

DETERMINISTIC：相同的输入参数总是产生相同的结果

NO SQL ：不包含 SQL 语句。

READS SQL DATA：包含读取数据的语句，但不包含写入数据的语句。

2). 案例 计算从1累加到n的值，n为传入的参数值。

create function fun1(n int)
returns int deterministic
begin
  declare total int default 0;
    while n>0 do
    set total := total + n;
    set n := n - 1;
    end while;
  return total;
end;
select fun1(50);

5.3.触发器

介绍

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 。 使用别名OLD和NEW来引用触发器中发生变化的记录内容，这与其他的数据库是相似的。现在触发器还 只支持行级触发，不支持语句级触发。

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 ;
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
据库 。

6.锁

MySQL中的锁，按照锁的粒度分，分为以下三类：

全局锁：锁定数据库中的所有表。

表级锁：每次操作锁住整张表。

行级锁：每次操作锁住对应的行数据。

6.1、全局锁

介绍

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。

其典型的使用场景是做全库的逻辑备份，对所有的表进行锁定，从而获取一致性视图，保证数据的完整 性。

语法

1). 加全局锁

flush tables with read lock ;

2). 数据备份

mysqldump -uroot –p1234 itcast > itcast.sql

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

unlock tables ;

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。

mysqldump --single-transaction -uroot –p123456 itcast > itcast.sq

6.2、表级锁

6.2.1 介绍

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。

对于表级锁，主要分为以下三类：

1. 表锁

2. 元数据锁（meta data lock，MDL）

3. 意向锁

6.2.2 表锁

对于表锁，分为两类：

• 表共享读锁（read lock）

• 表独占写锁（write lock）

语法：

• 加锁：lock tables 表名... read/write。

• 释放锁：unlock tables / 客户端断开连接。

特点:

A. 读锁

左侧为客户端一，对指定表加了读锁，不会影响右侧客户端二的读，但是会阻塞右侧客户端的写。

测试:

B. 写锁

左侧为客户端一，对指定表加了写锁，会阻塞右侧客户端的读和写。

测试:

结论: 读锁不会阻塞其他客户端的读，但是会阻塞写。写锁既会阻塞其他客户端的读，又会阻塞其他客户端的写。

6.2.3 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：

6.2.4 意向锁

介绍

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。

假如没有意向锁，客户端一对表加了行锁后，客户端二如何给表加表锁呢，来通过示意图简单分析一下：

首先客户端一，开启一个事务，然后执行DML操作，在执行DML语句时，会对涉及到的行加行锁。

当客户端二，想对这张表加表锁时，会检查当前表是否有对应的行锁，如果没有，则添加表锁，此时就会从第一行数据，检查到最后一行数据，效率较低。

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。

可以通过以下SQL，查看意向锁及行锁的加锁情况：

select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_locks;

演示：

A. 意向共享锁与表读锁是兼容的

B. 意向排他锁与表读锁、写锁都是互斥的

6.3、行级锁

介绍

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(读已提交)、RR（可重复度）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

1). 介绍

InnoDB实现了以下两种类型的行锁：

• 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。

两种行锁的兼容情况如下:

常见的SQL语句，在执行时，所加的行锁如下：

演示

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。

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。

A. 普通的select语句，执行时，不会加锁。

B. select...lock in share mode，加共享锁，共享锁与共享锁之间兼容。

共享锁与排他锁之间互斥

客户端一获取的是id为1这行的共享锁，客户端二是可以获取id为3这行的排它锁的，因为不是同一行数据。而如果客户端二想获取id为1这行的排他锁，会处于阻塞状态，以为共享锁与排他锁之间互斥。

C. 排它锁与排他锁之间互斥

当客户端一，执行update语句，会为id为1的记录加排他锁；客户端二，如果也执行update语句更新id为1的数据，也要为id为1的数据加排他锁，但是客户端二会处于阻塞状态，因为排他锁之间是互斥的。直到客户端一，把事务提交了，才会把这一行的行锁释放，此时客户端二，解除阻塞。

D. 无索引行锁升级为表锁

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-key lock 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。

示例演示

A. 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。

B. 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-key lock 退化为间隙锁。

介绍分析一下：

我们知道InnoDB的B+树索引，叶子节点是有序的双向链表。假如，我们要根据这个二级索引查询值为18的数据，并加上共享锁，我们是只锁定18这一行就可以了吗？并不是，因为是非唯一索引，这个结构中可能有多个18的存在，所以，在加锁时会继续往后找，找到一个不满足条件的值（当前案例中也就是29）。此时会对18加临键锁，并对29之前的间隙加锁。

C. 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。

查询的条件为id>=19，并添加共享锁。此时我们可以根据数据库表中现有的数据，将数据分为三个部分：

[19]

(19,25]

(25,+∞]

所以数据库数据在加锁是，就是将19加了行锁，25的临键锁（包含25及25之前的间隙），正无穷的临键锁(正无穷及之前的间隙)。

7.InnoDB引擎

7.1、逻辑存储结构

InnoDB的逻辑存储结构如下图所示:

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。

7.2、架构

概述

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。

内存结构

在左侧的内存结构中，主要分为这么四大块儿： Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive Hash Index、Log Buffer。接下来介绍一下这四个部分。

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。参数设置： show variables like 'innodb_buffer_pool_size';

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。

Change Buffer的意义是什么呢?

先来看一幅图，这个是二级索引的结构图：

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

接下来，再来看看InnoDB体系结构的右边部分，也就是磁盘结构：

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，如图：

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

B. 创建表时指定表空间

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 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：

前面我们介绍了InnoDB的内存结构，以及磁盘结构，那么内存中我们所更新的数据，又是如何到磁盘中的呢？此时，就涉及到一组后台线程，接下来，就来介绍一些InnoDB中涉及到的后台线程。

后台线程

在InnoDB的后台线程中，分为4类，分别是：Master Thread 、IO Thread、Purge Thread、Page Cleaner Thread。

1). Master Thread

核心后台线程，负责调度其他线程，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、合并插入缓存、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

Thread主要负责这些IO请求的回调。

我们可以通过以下的这条指令，查看到InnoDB的状态信息，其中就包含IO Thread信息。

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 Master Thread 的工作压力，减少阻塞。

7.3、事务原理(重要)

事务基础

1). 事务

事务是一组操作的集合，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，要么同时失败。

2). 特性

• 原子性（Atomicity）：事务是不可分割的最小操作单元，要么全部成功，要么全部失败。

• 一致性（Consistency）：事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。

• 隔离性（Isolation）：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行。

• 持久性（Durability）：事务一旦提交或回滚，它对数据库中的数据的改变就是永久的。

那实际上，我们研究事务的原理，就是研究MySQL的InnoDB引擎是如何保证事务的这四大特性的。

而对于这四大特性，实际上分为两个部分。

其中的原子性、一致性、持久性，实际上是由InnoDB中的两份日志来保证的，一份是redo log日志，一份是undo log日志。而隔离性是通过数据库的锁，加上MVCC来保证的。

我们在讲解事务原理的时候，主要就是来研究一下redolog，undolog以及MVCC

redo log

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）以及重做日志文件（redo log file）,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存到该日志文件中, 用于在刷新脏页到磁盘,发生错误时, 进行数据恢复使用。

如果没有redolog，可能会存在什么问题的？我们一起来分析一下。我们知道，在InnoDB引擎中的内存结构中，主要的内存区域就是缓冲池，在缓冲池中缓存了很多的数据页。当我们在一个事务中，执行多个增删改的操作时，InnoDB引擎会先操作缓冲池中的数据，如果缓冲区没有对应的数据，会通过后台线程将磁盘中的数据加载出来，存放在缓冲区中，然后将缓冲池中的数据修改，修改后的数据页我们称为脏页。而脏页则会在一定的时机，通过后台线程刷新到磁盘中，从而保证缓冲区与磁盘的数据一致。而缓冲区的脏页数据并不是实时刷新的，而是一段时间之后将缓冲区的数据刷新到磁盘中，假如刷新到磁盘的过程出错了，而提示给用户事务提交成功，而数据却没有持久化下来，这就出现问题了，没有保证事务的持久性。

那么，如何解决上述的问题呢？在InnoDB中提供了一份日志 redo log，接下来我们再来分析一下，通过redolog如何解决这个问题。

有了redolog之后，当对缓冲区的数据进行增删改之后，会首先将操作的数据页的变化，记录在redo log buffer中。在事务提交时，会将redo log buffer中的数据刷新到redo log磁盘文件中。过一段时间之后，如果刷新缓冲区的脏页到磁盘时，发生错误，此时就可以借助于redo log进行数据恢复，这样就保证了事务的持久性。而如果脏页成功刷新到磁盘或或者涉及到的数据已经落盘，此时redolog就没有作用了，就可以删除了，所以存在的两个redolog文件是循环写的。那为什么每一次提交事务，要刷新redo log 到磁盘中呢，而不是直接将buffer pool中的脏页刷新到磁盘呢 ?

因为在业务操作中，我们操作数据一般都是随机读写磁盘的，而不是顺序读写磁盘。而redo log在往磁盘文件中写入数据，由于是日志文件，所以都是顺序写的。顺序写的效率，要远大于随机写。这种先写日志的方式，称之为 WAL（Write-Ahead Logging）。

undo log

回滚日志，用于记录数据被修改前的信息 , 作用包含两个 : 提供回滚(保证事务的原子性) 和MVCC(多版本并发控制) 。

undo log和redo log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，反之亦然，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，因为这些日志可能还用于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。

7.4、MVCC

7.4.1、基本概念

1). 当前读

读取的是记录的最新版本，读取时还要保证其他并发事务不能修改当前记录，会对读取的记录进行加锁。

对于我们日常的操作，如：select ... lock in share mode(共享锁)，select ... for update、update、insert、delete(排他锁)都是一种当前读。

测试：

在测试中我们可以看到，即使是在默认的RR隔离级别下，事务A中依然可以读取到事务B最新提交的内容，因为在查询语句后面加上了 lock in share mode 共享锁，此时是当前读操作。当然，当我们加排他锁的时候，也是当前读操作。

2). 快照读

简单的select（不加锁）就是快照读，快照读，读取的是记录数据的可见版本，有可能是历史数据，不加锁，是非阻塞读。

• 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。

测试:

在测试中,我们看到即使事务B提交了数据,事务A中也查询不到。原因就是因为普通的select是快照读，而在当前默认的RR隔离级别下，开启事务后第一个select语句才是快照读的地方，后面执行相同的select语句都是从快照中获取数据，可能不是当前的最新数据，这样也就保证了可重复读。

3). MVCC

全称 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。

接下来，我们再来介绍一下InnoDB引擎的表中涉及到的隐藏字段、undolog 以及 readview，从而来介绍一下MVCC的原理。

7.4.2、隐藏字段

介绍

当我们创建了上面的这张表，我们在查看表结构的时候，就可以显式的看到这三个字段。实际上除了这三个字段以外，InnoDB还会自动的给我们添加三个隐藏字段及其含义分别是：

而上述的前两个字段是肯定会添加的，是否添加最后一个字段DB_ROW_ID，得看当前表有没有主键，如果有主键，则不会添加该隐藏字段。

测试

1). 查看有主键的表 stu

进入服务器中的 /var/lib/mysql/itcast/ , 查看stu的表结构信息, 通过如下指令:

ibd2sdi stu.ibd

查看到的表结构信息中，有一栏 columns，在其中我们会看到处理我们建表时指定的字段以外，还有

额外的两个字段分别是：DB_TRX_ID 、 DB_ROLL_PTR ，因为该表有主键，所以没有DB_ROW_ID 隐藏字段。

7.4.3、undolog

介绍

回滚日志，在insert、update、delete的时候产生的便于数据回滚的日志。

当insert的时候，产生的undo log日志只在回滚时需要，在事务提交后，可被立即删除。

而update、delete的时候，产生的undo log日志不仅在回滚时需要，在快照读时也需要，不会立即被删除。

版本链

有一张表原始数据为：

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

DB_ROLL_PTR ：由于这条数据是才插入的，没有被更新过，所以该字段值为null。然后，有四个并发事务同时在访问这张表。

A. 第一步

当事务2执行第一条修改语句时，会记录undo log日志，记录数据变更之前的样子; 然后更新记录，并且记录本次操作的事务ID，回滚指针，回滚指针用来指定如果发生回滚，回滚到哪一个版本。

B.第二步

当事务3执行第一条修改语句时，也会记录undo log日志，记录数据变更之前的样子; 然后更新记录，并且记录本次操作的事务ID，回滚指针，回滚指针用来指定如果发生回滚，回滚到哪一个版本。

C. 第三步

当事务4执行第一条修改语句时，也会记录undo log日志，记录数据变更之前的样子; 然后更新记录，并且记录本次操作的事务ID，回滚指针，回滚指针用来指定如果发生回滚，回滚到哪一个版本。

最终我们发现，不同事务或相同事务对同一条记录进行修改，会导致该记录的undolog生成一条记录版本链表，链表的头部是最新的旧记录，链表尾部是最早的旧记录。

7.4.4、readview

ReadView（读视图）是快照读 SQL执行时MVCC提取数据的依据，记录并维护系统当前活跃的事务（未提交的）id。

ReadView中包含了四个核心字段：

而在readview中就规定了版本链数据的访问规则：trx_id 代表当前undolog版本链对应事务ID。

不同的隔离级别，生成ReadView的时机不同：

• READ COMMITTED ：在事务中每一次执行快照读时生成ReadView。

• REPEATABLE READ：仅在事务中第一次执行快照读时生成ReadView，后续复用该ReadView。

7.4.5、原理分析

RC隔离级别

RC隔离级别下，在事务中每一次执行快照读时生成ReadView。我们就来分析事务5中，两次快照读读取数据，是如何获取数据的?

在事务5中，查询了两次id为30的记录，由于隔离级别为Read Committed，所以每一次进行快照读都会生成一个ReadView，那么两次生成的ReadView如下。

那么这两次快照读在获取数据时，就需要根据所生成的ReadView以及ReadView的版本链访问规则，到undolog版本链中匹配数据，最终决定此次快照读返回的数据。

A. 先来看第一次快照读具体的读取过程：

在进行匹配时，会从undo log的版本链，从上到下进行挨个匹配：

1. 先匹配这条记录，这条记录对应的trx_id为4，也就是将4带入右侧的匹配规则中。①不满足②不满足③不满足④也不满足，都不满足，则继续匹配undo log版本链的下一条。

2. 再匹配第二条 ，这条记录对应的trx_id为3，也就是将3带入右侧的匹配规则中。①不满足②不满足③不满足④也不满足，都不满足，则继续匹配undo log版本链的下一条。

3. 再匹配第三条 ，这条记录对应的trx_id为2，也就是将2带入右侧的匹配规则中。①不满足②满足终止匹配，此次快照读，返回的数据就是版本链中记录的这条数据。

B. 再来看第二次快照读具体的读取过程:

在进行匹配时，会从undo log的版本链，从上到下进行挨个匹配：

先匹配 这条记录，这条记录对应的trx_id为4，也就是将4带入右侧的匹配规则中。①不满足②不满足③不满足④也不满足，都不满足，则继续匹配undo log版本链的下一条。

再匹配第二条 ，这条记录对应的trx_id为3，也就是将3带入右侧的匹配规则中。①不满足②满足。终止匹配，此次快照读，返回的数据就是版本链中记录的这条数据。

RR隔离级别

RR隔离级别下，仅在事务中第一次执行快照读时生成ReadView，后续复用该ReadView。而RR 是可重复读，在一个事务中，执行两次相同的select语句，查询到的结果是一样的。

那MySQL是如何做到可重复读的呢? 我们简单分析一下就知道了

我们看到，在RR隔离级别下，只是在事务中第一次快照读时生成ReadView，后续都是复用该ReadView，那么既然ReadView都一样， ReadView的版本链匹配规则也一样，那么最终快照读返回的结果也是一样的。

所以呢，MVCC的实现原理就是通过 InnoDB表的隐藏字段、UndoLog 版本链、ReadView来实现的。而MVCC + 锁，则实现了事务的隔离性。而一致性则是由redolog 与 undolog保证。

8. MySQL管理

mysqladmin

mysqladmin 是一个执行管理操作的客户端程序。可以用它来检查服务器的配置和当前状态、创建并删除数据库等。

mysqlbinlog

由于服务器生成的二进制日志文件以二进制格式保存，所以如果想要检查这些文本的文本格式，就会使用到mysqlbinlog 日志管理工具。

mysqlshow

mysqlshow 客户端对象查找工具，用来很快地查找存在哪些数据库、数据库中的表、表中的列或者索引。

mysqldump

mysqldump 客户端工具用来备份数据库或在不同数据库之间进行数据迁移。备份内容包含创建表，及插入表的SQL语句。

mysqlimport/source

1). mysqlimport

mysqlimport 是客户端数据导入工具，用来导入mysqldump 加 -T 参数后导出的文本文件。

2). source

如果需要导入sql文件,可以使用mysql中的source 指令 :