MySQL内核InnoDB存储引擎(卷1)
目录
概览
基本数据结构和算法
同步机制
rw-lock/latch s-/x-:x-可递归,s-不可?;以spin获得,一段时间后进入wait array(信号量?) p38 若sync_primary_wait_array中1000个cell都已分配,则ut_error触发crash 当持有latch的线程释放latch后,调用sync_array_signal_object唤醒等待线程重做日志
p42 redo log原来保证事务的持久性(D),undo log用于回滚和MVCCinnodb_flush_log_at_trx_commit=0/1/2redo log VS. bin log 前者记录的是页的物理逻辑操作日志设计思想:物理日志记录页内的修改(old-new value),逻辑日志记录对表的操作(insert/delete) LSN(表示事务写入redo log的字节量?) 对‘检查点’,表示刷新到磁盘的位置?——不管怎么说,LSN有一种‘随时间单调变化’的性质 检查点:将缓冲池中的页刷新到磁盘 sharpfuzzy* redo日志的大小是固定的(3GB)->归档日志ib_logfilemini-transaction(mtr)
FIX rules:修改页之前需要持有该页的latchWAL 每个页需要有一个LSN?LSN溢出怎么办? Force-Log-at-Commitmtr_t mtr; mtr_start(&mtr); ... mtr_commit(&mtr); 提交时若mtr->modified==TRUE,先修改缓冲池中的页*1,然后释放log_sys->mutex(这是一个热点) *1 log_reserve_and_write_fast/log_write_slow 快速/慢速2个路径 更新多行记录时,MLOG_MULTI_REC_END存储管理
页:(space_id, offset) 16KB1 extent = 64 连续的page space header 段(segment) 每张用户表至少2个段:聚集索引(B+树)的叶子节点和非叶子节点段一个段最多可以管理32个独立的页,和若干区 表空间数据结构:fil_system/space/node_struct4个异步I/O线程:异步读、异步写、插入缓存、重做日志记录
物理记录 p102 用户记录的heap no总是从2开始 伪记录:Infimum/Supremum(感觉将像是双链表的first/last) p103 VARCHAR类型的NULL不占用磁盘空间,而CHAR NULL用0x00填充大记录:BLOB/TEXT(溢出页,extern属性) 逻辑记录 dtuple_struct,对大记录是big_rec_structB+树索引只定位页,页内记录需要二分扫描 mtype/prtype 行记录版本(MVCC只是列?):通过隐藏的事务ID列 read_view_struct: low/up_limit_idtrx_ids, n_trx_idscreator p114 函数read_view_sees_trx_id用来判断当前事务是否可以读记录的当前版本,不是,则row_sel_build_prev_vers_for_mysql索引页
Page Header 页内记录根据主键是逻辑顺序,不是物理顺序 Page Directory(定位记录在页内的位置) slot?offset的主键逆序记录 Page Cursor*锁
p136 理论上,隔离级别越低,事务请求的锁越少或保持锁的时间越短幻读:谓词锁 --> key-range locking --> next/previous-key lockingp138 意向锁:意味着事务希望在更细粒度上加锁 InnoDB是行级锁,不会阻止全表扫描以外的请求 lock_rec_struct = { space, page_no, n_bits } 所有锁对象通过kernel_mutex进行保护(又一个热点!) 优化:细粒度拆分? p144 LOCK_GAP(代表范围锁不包含端点)显式锁和隐式锁**(略)行锁的维护*(重点,略) 插入更新PURGE一致性的锁定读页的分裂页的合并 自增锁(atomic?)死锁*B+树索引
聚集 / 辅助分裂操作:btr_page_split_and_insert合并:btr_compress查找:btr_cur_search_to_nth_level p203 对唯一约束的键值,需要使用模式PAGE_CUR_GE,而不是LElatch_modecursor DML操作 乐观插入:btr_cur_optimistic_insert非主键更新(主要是列的大小会不会发生变化) btr_cur_optimistic_update --> btr_cur_pessimistic_update(例略) 主键更新 删除 持久游标 btr_pcur_struct自适应哈希索引*Insert Buffer
将多次插入合并为一次操作(提高了非唯一约束辅助索引的插入性能)p237 实现最为困难的在于对死锁的处理 页逻辑层次划分:非IB页、IB非bitmap页、bitmap页p241 异步I/O线程可能引起死锁问题 --> rw_lock_x_lock_move_ownership缓冲池
LRU、Free和Flush链表预读 p258 随机预读 要满足32个页中9个已经访问过且都是活跃的才可能触发 线性预读*逻辑预读 页的刷新 部分写问题(?) --> double write(存在于内存的表空间,大小为2MB,这意味着最多128页/次刷新)事务处理
分类:扁平、带保存点的扁平、链、嵌套、分布式事务系统段*doublewrite段*undo日志存储 一致性的非锁定读 p282 读取快照不需要加锁 undo日志实现:回滚段 + undo段 trx_undo_struct undo记录purge*rollback 7B roll_ptr隐藏列 {rseg_id(1), page_no(4), offset(2)}3个回滚类型:TRX_SIG_{TOTAL_ROLLBACK, ROLLBACK_TO_SAVEPT, ERROR_OCCURRED} commit数据字典
服务管理

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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