【MySQL資料庫】第一章解讀：MySQL架構與歷史

前言：

      本章摘要描述MySQL伺服器架構、各種儲存引擎間的主要差異及差異的重要性

      回顧MySQL歷史背景、基準測試，透過簡化細節與簡報案例來討論MySQL的原理

正文：

      MySQL架構可在多種不同場景中應用，可嵌入應用程式中農，支援資料倉儲、內容索引、部署軟體、高可用冗餘系統、線上事務處理系統等；

       MySQL最重要的功能是他的儲存引擎架構，使得查詢處理及其他系統任務和資料儲存、提取分離；

1.1MySQL邏輯架構

1.2並發控制

鎖定粒度：

鎖定策略：在鎖定開銷和資料安全性間尋求平衡，每個儲存引擎可實現指定鎖定策略和粒度

表鎖定：table lock  最基本的開銷最小鎖定整表 

行級鎖定：row lock 最大程度支援並發 最大的鎖開銷在儲存引擎層（以自己的方式）實作

1.3交易

獨立工作單元，一組原子性SQL查詢

隔離等級：

四種，每種規定了交易中所做的修改，較低的隔離可以執行更高的並發、開銷也更低

READ UNCOMMITTED未提交讀取

        事務中的修改及時沒有提交，對其他事務也是可見的；事務讀取未提交的資料：髒讀；很少使用

READ COMMITTED提交讀取

        almost庫預設隔離級別，非MySQL；事務從開始到結束只可見已提交的事務所作的修改，本身所做的修改對其他事務不可見；不可重複讀取：兩次執行相同的查詢，結果可能不一樣（其他事務的修改）

##REPEATABLE READ可重複讀取

        MySQL默認，解決了髒讀，同一事務多次讀取同樣結果；

幻讀：當某個事務在讀取某個範圍內的記錄時、另一個事務在該範圍內插入新的記錄，目前事務再次讀取該範圍記錄、幻行

##SERIALIZABLE:可串列化

        最高，強制事務串列執行，避免幻讀問題，讀取每行資料時加鎖（可導致大量逾時和鎖爭用），很少使用

#死鎖

##1、兩個多個事務在同一個資源上相互佔用並請求鎖定對方佔用的資源；

2、多個事務試圖以不同的順序鎖定資源，可能產生死鎖；

3、多個事務同時鎖定同一個資源；

鎖定的行為和順序和存取引擎相關，同樣的順序執行語句，有些儲存引擎會產生死鎖一些不會；

死鎖產生的雙重原因：因為真正的資料衝突(很難避免），因為儲存引擎的實現方式導致；

死鎖發送後，只有部分或完全回滾其中一個事務，才能打破死鎖：InnoDB即回滾持有最少行級排他鎖定的事務； 

1.3.4MySQL中的事務:儲存引擎實作

MySQL兩種事務型儲存引擎：InnoDB、NDB Cluster

自動提交AUTOCOMMIT；

      預設採用自動提交模式，如果不明確開始一個事務，則每個查詢都被當做一個事務執行提交操作，可透過AUTOCOMMIT變數來啟用=1 =ON 、停用=0  =OFF（all查詢都在一個事務中直到明確commit rollback）事務結束同時開始新的事務，修改這個變數對非事務型表沒有任何影響；

MySQL可以透過set transaction isolation level設定隔離級別，新的等級在下一個交易開始時生效，設定檔設定整個函式庫的，也可只改變目前會話的隔離等級

set session transaction isolation level read committed;

建議：不管何時都不要顯示執行LOCK TABLES ，不管使用的是什麼儲存引擎

1.4多版本並發控制MVCC

        資料庫MySQL、Oracle、postgresql等都實作了MVCC，各自實作機制不同【來源】

        MVCC:每個連接到資料庫的讀取、在某個瞬間看到的是資料庫的

快照

，寫入作業在提交之前對外不可見；【來源】

更新時，將舊數據標記為過時且在別處增加新版本的數據（多個版本的數據，只有一個最新），容許讀取之前的數據

特點：

1、每行資料都存在一個版本，每次資料更新時都更新該版本

2、修改時copy出目前版本、隨意修改，各事務間不干擾

#

3、保存时比较版本号，成功commit则覆盖原纪录，失败则放弃rollback

4、只在REPEATABLE READ 和READ COMMITTED两个隔离级别下工作

1.5MySQL存储引擎

     mysql将每个数据库保存位数据目录下的一个子目录，创建表示，mysql在子目录下创建与表同名的.frm文件保存表的定义，不同存储引擎保存数据和索引的方式不同，但表的定义在MySQL服务层同一处理；

InnoDB:默认事务型引擎、最重要、广泛使用

     处理大量短期事务；其性能和自动崩溃恢复特性、非事务型存储的需求中也很流行

     数据存储在由InnoDB管理的表空间中，由一系列数据文件组成；

     使用MVCC支持高并发，并实现了四个标准的隔离级别，默认是REPEATABLE READ可重复读，通过间隙锁next-key locking防止幻读，间隙锁使得InnoDB锁定查询设计的行还锁定索引中的间隙防止唤影行；

间隙锁：

  当使用范围条件并请求锁时，InnoDB给符合条件的已有数据记录的索引项加锁，对应键值在条件范围内但是不存在的记录（间隙）加锁，间隙锁:【源】

//如emp表中有101条记录，其empid的值分别是 1,2,...,100,101
Select * from  emp where empid > 100 for update;

    InnoDB对符合条件的empid值为101的记录加锁，也会对empid大于101（这些记录并不存在）的“间隙”加锁；

      1、上面的例子，如果不使用间隙锁，如果其他事务插入大于100的记录，本事务再次执行则幻读，但是会造成锁等待，在并发插入比较多时、要尽量优化业务逻辑，使用相等条件来访问更新数据，避免使用范围条件；

      2、 在使用相等条件请求给一个不存在的记录加锁时，也会使用间隙锁，当我们通过参数删除一条记录时，如果参数在数据库中不存在，库会扫描索引，发现不存在，delete语句获得一个间隙锁，库向左扫描扫到第一个比给定参数小的值，向右扫描到第一个比给定参数大的值，构建一个区间，锁住整个区间内数据；【源】

1.5.2MyIsSAM存储引擎

   全文索引、压缩、空间函数，不支持事务和行级锁，崩溃后无法安全恢复

存储：

    将表存储在两个文件中：数据.MYD、索引文件.MYI

    表可以包含动态或静态（长度固定）行，MySQL据表定义来决定采用何种行格式

    表如是变长行，默认配置只能处理256TB数据（指向记录的指针长度6字节），改变表指针长度，修改表的MAX_ROWS和AVG_ROW_LENGTH，两者相乘=表可到达的max大小，修改会导致重建整个表、表all索引；

特性：

    1、对整张表加锁，读、共享锁，写、排他锁，但在读的同时可从表中插入新记录：并发插入

    2、修复：可手工、自动执行检查和修复操作，CHECK TABLE mytable检查表错误，REPAIR TABLE mytable进行修复，执行修复可能会丢失些数据，如果服务器关闭，myisamchk命令行根据检查和修复操作；

    3、索引特性：支持全文索引，基于分词创建的索引，支持复杂查询

    4、延迟更新索引键Delayed Key Write,如果指定了DELAY_KEY_WRITE选项，每次修改完，不会立即将修改的索引数据写入磁盘，写入到内存的键缓冲区，清理此区或关闭表时将对应的索引块写入到磁盘，提升写性能，但是在库或主机崩溃时造成索引损坏、需要执行修复操作

压缩表：

    表在创建并导入数据后，不再修改，比较适合，可使用myisampack对MyISAM表压缩（打包），压缩表不能修改（除非先解除压缩、修改数据、再次压缩）；减少磁盘空间占用、磁盘IO，提升查询性能，也支持只读索引；

    现在的硬件能力，读取压缩表数据时解压的开销不大，减少IO带来的好处大得多，压缩时表记录独立压缩，读取单行时不需要解压整个表

性能：

   设计简单，紧密格式存储；典型的性能问题是表锁的问题，长期处于locked状态：找表锁

1.5.3内建的其他存储引擎

Archive：适合日志和数据采集类应用，针对高速插入和压缩优化，支持行级锁和专业缓存区，缓存写利用zlib压缩插入的行，select扫描全表；

Blackhole：复制架构和日志审核，其服务器记录blackhole表日志，可复制数据到备库 日志；

CSV：数据交换机制，将CSV文件作为MySQL表来处理，不支持索引；

Federated：访问其他MySQL服务器的代理，创建远程mysql的客户端连接将查询传输到远程服务器执行，提取发送需要的数据，默认禁用；

Memory：快速访问不会被修改的数据，数据保存在内存、不IO，表结构重启后还在但数据没了

     1、查找 或 映射 表 ，2、缓存周期性聚合数据， 3、保存数据分析中产生的中间数据

     支持hash索引，表级锁，查找快并发写入性能低，不支持BLOB/TEXT类型的列，每行长度固定，内存浪费

Merge：myisam变种，多个myisam合并的虚拟表

NDB集群引擎：

1.5.4第三方存储引擎

OLTP类:

XtraDB基于InnoDB改进，性能、可测量性、操作灵活

PBXT：ACID/MVCC，引擎级别的复制、外键约束，较复杂架构对固态存储SSD适当支持，较大值类型BLOB优化

TokuDB：大数据，高压缩比，大数据量创大量索引

RethinkDB:固态存储

面向列的

列单独存储，压缩效率高

Infobright：大数据量，数据分析、仓库应用设计的，高度压缩，按照块（一组元数据）排序；块结构准索引，不支持索引（量大索引也没用），如查询无法再存储层使用面向列的模式执行，则需要在服务器层转换成按行处理

社区存储引擎：***

1.5.5选择合适的引擎

 除非需要用到某些InnoDB不具备的特性，且无办法可以替代，否则优先选择InnoDB引擎

不要混合使用多种存储引擎，如果需要不同的存储引擎：

1、事务：需要事务支出，InnoDB XtraDB；不需要 主要是select insert 那MyISAM

2、备份：定期关闭服务器来执行备份，该因素可忽略；在线热备份，InnoDB

3、崩溃恢复：数据量较大，MyISAM崩后损坏概率比InnoDB高很多、恢复速度慢

4、持有的特性：

1.5.6转换表的引擎

ALTER TABLE:最简单

ALTER TABLE mytable ENGINE=InnoDB

此会执行很长时间，MySQL按行将数据从原表复制到新表中，在复制期间可能会消耗掉系统all的I/O能力，同时原表上加读锁；会失去和原引擎相关的all特性

导出与导入：

mysqldump工具将数据导出到文件，修改文件中CREATE_TABLE语句的存储引擎选项，同时修改表名（同一个库不能存在相同的表名），mysqldump默认会自动在CREATE_TABLE语句前加上DROP TABLE语句

创建与查询：CREATE SELECT 

综合上述两种方法：先建新存储引擎表，利用INSERT……SELECT语法导数

CREATE TABLE innodb_table LIKE myisam_table
ALTER TABLE innodb_table ENGINE=InnoDB;
INSERT INTO innodb_table SELECT * FROM myisam_table;
数据量大的话，分批处理（放事务中）

1.6MySQL时间线Timeline

 早期MySQL破坏性创新，有诸多限制，且很多功能只能说是二流的，但特性支持和较低的使用成本，使受欢迎；5.x早起引入视图、存储过程等，期望成为“企业级”数据库，但不算成功，5.5显著改善

1.7MySQL开发模式

遵循GPL开源协议，全部源代码开发给社区，部分插件收费；

1.8总结

mysql分层架构，上层是服务器层的访问和查询执行引擎，下层存储引擎（最重要）

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