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MySQL

语句的执行流程

• 解析器
• 预处理器
• 优化器
• 执行器

覆盖索引与索引下推

覆盖索引

• 原理 ：覆盖索引指的是查询所需要的数据都能从索引中获取，而无需再到数据表中去查找数据。索引本身是有序的数据结构，查询索引的速度通常比查询数据表要快。所以，若查询能直接通过索引得到结果，就能避免回表操作（即从索引中找到记录的主键，再根据主键到数据表中查找完整的数据），从而提高查询效率。
• 示例 ：假设存在一个 users 表，包含 id、name、age 字段，并且在 (name, age) 上创建了联合索引。当执行查询 SELECT name, age FROM users WHERE name = 'John'; 时，由于查询所需的 name 和 age 字段都包含在索引中，MySQL 可以直接从索引中获取这些数据，而不需要回表到 users 表中去查找。
• 适用场景 ：适用于查询字段较少，且这些字段都包含在同一个索引中的情况。

索引下推

• 原理 ：索引下推是 MySQL 5.6 及以后版本引入的优化策略。在使用索引进行查询时，当查询条件中有多个条件可以使用索引时，MySQL 会在索引遍历过程中对这些条件进行部分评估，过滤掉不满足条件的索引项，减少回表的次数。简单来说，就是在索引层面先对部分条件进行筛选，减少回表查询的数据量。
• 示例 ：还是以 users 表为例，在 (name, age) 上有联合索引。执行查询 SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'J%' AND age > 20;。在没有索引下推的情况下，MySQL 会先根据 name LIKE 'J%' 从索引中找出所有匹配的记录，然后回表到 users 表中再对 age > 20 这个条件进行过滤。而有了索引下推后，MySQL 会在索引遍历过程中同时对 name LIKE 'J%' 和 age > 20 这两个条件进行评估，只将满足这两个条件的索引项对应的记录进行回表操作，从而减少了回表的次数。
• 适用场景 ：适用于查询条件中有多个可以使用索引的条件，并且这些条件可以在索引层面进行部分过滤的情况。

区别总结

• 侧重点不同 ：覆盖索引着重于查询所需的数据能直接从索引中获取，避免回表；而索引下推侧重于在索引遍历过程中对部分查询条件进行提前过滤，减少回表的数据量。
• 应用条件不同 ：覆盖索引要求查询字段必须包含在索引中；索引下推则要求查询条件中有多个可以使用索引的条件。
• 优化效果不同 ：覆盖索引能够完全避免回表操作；索引下推则是减少回表的次数，在一定程度上提高查询效率。

记录的存储结构

数据页

COMPACT 行格式

二叉树、B 树、B+ 树

• 二叉树： 不管平衡二叉查找树还是红黑树，都会随着插入的元素增多，而导致树的高度变高，这就意味着磁盘 I/O 操作次数多，会影响整体数据查询的效率。
• B 树：B 树的每一个节点最多可以包括 M 个子节点，M 称为 B 树的阶，所以 B 树就是一个多叉树， B 树的每个节点都包含数据（索引+记录），而用户的记录数据的大小很有可能远远超过了索引数据，这就需要花费更多的磁盘 I/O 操作次数来读到「有用的索引数据」
• B+ 树：叶子节点（最底部的节点）才会存放实际数据（索引+记录），非叶子节点只会存放索引，所有索引都会在叶子节点出现，叶子节点之间构成一个有序链表；

索引

• 按「数据结构」分类：B+tree索引、Hash索引、Full-text索引。
• 按「物理存储」分类：聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。
• 按「字段特性」分类：主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引。
• 按「字段个数」分类：单列索引、联合索引。

索引的数据结构

在 MySQL 中索引的数据结构和刚刚描述的页几乎是一模一样的，而且大小也是 16K。
但是在索引页中记录的是页 (数据页，索引页) 的最小主键 id 和页号，以及在索引页中增加了层级的信息，从 0 开始往上算，所以页与页之间就有了上下层级的概念。

索引失效

• 当我们使用左或者左右模糊匹配的时候，也就是 like %xx 或者 like %xx%这两种方式都会造成索引失效；
• 当我们在查询条件中对索引列使用函数，就会导致索引失效。
• 当我们在查询条件中对索引列进行表达式计算，也是无法走索引的。
• MySQL 在遇到字符串和数字比较的时候，会自动把字符串转为数字，然后再进行比较。如果字符串是索引列，而条件语句中的输入参数是数字的话，那么索引列会发生隐式类型转换，由于隐式类型转换是通过 CAST 函数实现的，等同于对索引列使用了函数，所以就会导致索引失效。
• 联合索引要能正确使用需要遵循最左匹配原则，也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配，否则就会导致索引失效。
• 在 WHERE 子句中，如果在 OR 前的条件列是索引列，而在 OR 后的条件列不是索引列，那么索引会失效。

事务

并发问题

• 脏读
• 不可重复读
• 幻读

隔离级别

• 读未提交（read uncommitted），指一个事务还没提交时，它做的变更就能被其他事务看到；
• 读提交（read committed），指一个事务提交之后，它做的变更才能被其他事务看到；
• 可重复读（repeatable read），指一个事务执行过程中看到的数据，一直跟这个事务启动时看到的数据是一致的，MySQL InnoDB 引擎的默认隔离级别；
• 串行化（serializable ）；会对记录加上读写锁，在多个事务对这条记录进行读写操作时，如果发生了读写冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行；
  

MCVV - 多版本并发控制

• m_ids ：指的是在创建 Read View 时，当前数据库中「活跃事务」的事务 id 列表，注意是一个列表，“活跃事务”指的就是，启动了但还没提交的事务。
• min_trx_id ：指的是在创建 Read View 时，当前数据库中「活跃事务」中事务 id 最小的事务，也就是 m_ids 的最小值。
• max_trx_id ：这个并不是 m_ids 的最大值，而是创建 Read View 时当前数据库中应该给下一个事务的 id 值，也就是全局事务中最大的事务 id 值 + 1；
• creator_trx_id ：指的是创建该 Read View 的事务的事务 id。

锁

全局锁

表级锁

• 表锁
• 元数据锁（MDL）
• 意向锁
• AUTO-INC 锁

行级锁

• Record Lock
• Gap Lock
• Next-Key Lock
• 插入意向锁

在能使用记录锁或者间隙锁就能避免幻读现象的场景下， next-key lock 就会退化成记录锁或间隙锁

索引与锁

唯一索引等值查询：

• 当查询的记录是「存在」的，在索引树上定位到这一条记录后，将该记录的索引中的 next-key lock 会退化成「记录锁」。
• 当查询的记录是「不存在」的，在索引树找到第一条大于该查询记录的记录后，将该记录的索引中的 next-key lock 会退化成「间隙锁」。

非唯一索引等值查询：

• 当查询的记录「存在」时，由于不是唯一索引，所以肯定存在索引值相同的记录，于是非唯一索引等值查询的过程是一个扫描的过程，直到扫描到第一个不符合条件的二级索引记录就停止扫描，然后在扫描的过程中，对扫描到的二级索引记录加的是 next-key 锁，而对于第一个不符合条件的二级索引记录，该二级索引的 next-key 锁会退化成间隙锁。同时，在符合查询条件的记录的主键索引上加记录锁。

• 当查询的记录「不存在」时，扫描到第一条不符合条件的二级索引记录，该二级索引的 next-key 锁会退化成间隙锁。因为不存在满足查询条件的记录，所以不会对主键索引加锁。
  非唯一索引和主键索引的范围查询的加锁规则不同之处在于：

• 唯一索引在满足一些条件的时候，索引的 next-key lock 退化为间隙锁或者记录锁。

• 非唯一索引范围查询，索引的 next-key lock 不会退化为间隙锁和记录锁。
  
  

日志

undo log 两大作用：

• 实现事务回滚，保障事务的原子性。事务处理过程中，如果出现了错误或者用户执 行了 ROLLBACK 语句，MySQL 可以利用 undo log 中的历史数据将数据恢复到事务开始之前的状态。
• 实现 MVCC（多版本并发控制）关键因素之一。MVCC 是通过 ReadView + undo log 实现的。undo log 为每条记录保存多份历史数据，MySQL 在执行快照读（普通 select 语句）的时候，会根据事务的 Read View 里的信息，顺着 undo log 的版本链找到满足其可见性的记录。

redo log：

bin log：

Buffer Pool

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