Vue3中状态管理pinia学习(七)

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: Vue3中状态管理pinia学习(七)

4.分析查询语句:EXPLAIN


4.1基本语法


EXPLAIN SELECT select_options 
#或者
DESCRIBE SELECT select_options

EXPLAIN 语句输出的各个列的作用如下:

列名

描述

id

在一个大的查询语句中每个SELECT关键字都对应一个唯一的id

select_type

SELECT关键字对应的那个查询的类型

table

表名

partitions

匹配的分区信息

type

针对单表的访问方法

possible_keys

可能用到的索引

key

实际上使用的索引

key_len

实际使用到的索引长度

ref

当使用索引列等值查询时,与索引列进行等值匹配的对象信息

rows

预估的需要读取的记录条数

filtered

某个表经过搜索条件过滤后剩余记录条数的百分比

Extra

一些额外的信息


4.2 EXPLAIN各列作用


1. table


不论我们的查询语句有多复杂,包含了多少个表 ,到最后也是需要对每个表进行单表访问的,所以MySQL规定EXPLAIN语句输出的每条记录都对应着某个单表的访问方法,该条记录的table列代表着该表的表名(有时不是真实的表名字,可能是简称)。


2. id


  • id如果相同,可以认为是一组,从上往下顺序执行
  • 在所有组中,id值越大,优先级越高,越先执行
  • 关注点:id号每个号码,表示一趟独立的查询,一个sql的查询趟数越少越好


3. select_type


4. partitions


5. type(重点)


结果值从最好到最坏依次是:system > const > eq_ref > ref> fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery >range > index > ALL


SQL性能优化的目标:至少要达到 range级别,要求是ref级别,最好是consts级别。(阿里巴巴开发手册要求)


6. possible_keys和key


7. key_len(重点)


key_len的长度计算公式:


varchar(10)变长字段且允许NULL = 10 * ( character set: utf8=3,gbk=2,latin1=1)+1(NULL)+2(变长字段) 
varchar(10)变长字段且不允许NULL = 10 * ( character set:utf8=3,gbk=2,latin1=1)+2(变长字段)
char(10)固定字段且允许NULL = 10 * ( character set:utf8=3,gbk=2,latin1=1)+1(NULL) 
char(10)固定字段且不允许NULL = 10 * ( character set:utf8=3,gbk=2,latin1=1)


8. ref


9. rows(重点)


预估的需要读取的记录条数


10. filtered


11. Extra


5. EXPLAIN的进一步使用


5.1 EXPLAIN四种输出格式


这里谈谈EXPLAIN的输出格式。EXPLAIN可以输出四种格式:传统格式JSON格式TREE格式以及可视化输出。用户可以根据需要选择适用于自己的格式。


1.传统格式


2. JSON格式


JSON格式:在EXPLAIN单词和真正的查询语句中间加上FORMAT=JSON。用于查看执行成本cost_info


3. TREE格式


TREE格式是8.0.16版本之后引入的新格式,主要根据查询的各个部分之间的关系各部分的执行顺序来描述如何查询。


4.可视化输出


可视化输出,可以通过MySQL Workbench可视化查看MySQL的执行计划。


5.2 SHOW WARNINGS的使用


mysql> EXPLAIN SELECT s1.key1, s2.key1 FROM s1 LEFT JOIN s2 ON s1.key1 = s2.key1 WHERE s2.common_field IS NOT NULL;
# 查看优化后的执行语句
mysql> SHOW WARNINGS\G


6.分析优化器执行计划:trace


# 开启
SET optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on; 
# 设置大小
set optimizer_trace_max_mem_size=1000000;
# 使用
select * from student where id < 10;
select * from information_schema.optimizer_trace\G

7. MySQL监控分析视图-sys schema


7.1 Sys schema视图使用场景


索引情况


#1. 查询冗余索引 
select * from sys.schema_redundant_indexes; 
#2. 查询未使用过的索引 
select * from sys.schema_unused_indexes; 
#3. 查询索引的使用情况 
select index_name,rows_selected,rows_inserted,rows_updated,rows_deleted from sys.schema_index_statistics where table_schema='dbname' ;

表相关


# 1. 查询表的访问量 
select table_schema,table_name,sum(io_read_requests+io_write_requests) as io from sys.schema_table_statistics group by table_schema,table_name order by io desc; 
# 2. 查询占用bufferpool较多的表 
select object_schema,object_name,allocated,data
from sys.innodb_buffer_stats_by_table order by allocated limit 10; 
# 3. 查看表的全表扫描情况 
select * from sys.statements_with_full_table_scans where db='dbname';

语句相关


#1. 监控SQL执行的频率 
select db,exec_count,query from sys.statement_analysis order by exec_count desc; 
#2. 监控使用了排序的SQL 
select db,exec_count,first_seen,last_seen,query
from sys.statements_with_sorting limit 1; 
#3. 监控使用了临时表或者磁盘临时表的SQL 
select db,exec_count,tmp_tables,tmp_disk_tables,query
from sys.statement_analysis where tmp_tables>0 or tmp_disk_tables >0 order by (tmp_tables+tmp_disk_tables) desc;

IO相关


#1. 查看消耗磁盘IO的文件 
select file,avg_read,avg_write,avg_read+avg_write as avg_io
from sys.io_global_by_file_by_bytes order by avg_read limit 10;
Innodb 相关
#1. 行锁阻塞情况 
select * from sys.innodb_lock_waits;


第10章 索引优化与查询优化


1.索引失效案例


MySQL中提高性能的一个最有效的方式是对数据表设计合理的索引。索引提供了访问高效数据的方法,并且加快查询的速度,因此索引对查询的速度有着至关重要的影响。


  • 使用索引可以快速地定位表中的某条记录,从而提高数据库查询的速度,提高数据库的性能。
  • 如果查询时没有使用索引,查询语句就会扫描表中的所有记录。在数据量大的情况下,这样查询的速度会很慢。


大多数情况下都(默认)采用B+树来构建索引。只是空间列类型的索引使用R-树,并且MEMORY表还支持hash索引


其实,用不用索引,最终都是优化器说了算。优化器是基于什么的优化器?基于cost开销(CostBaseOptimizer),它不是基于规则(Rule-BasedOptimizer),也不是基于语义。怎么样开销小就怎么来。另外,SQL语句是否使用索引,跟数据库版本、数据量、数据选择度都有关系。


1.1全值匹配我最爱


1.2最佳左前缀法则


在MySQL建立联合索引时会遵守最佳左前缀匹配原则,即最左优先,在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。


结论:MySQL可以为多个字段创建索引,一个索引可以包括16个字段。对于多列索引,过滤条件要使用索引必须按照索引建立时的顺序,依次满足,一旦跳过某个字段,索引后面的字段都无法被使用。如果查询条件中没有使用这些字段中第1个字段时,多列(或联合)索引不会被使用。


1.3主键插入顺序


对于一个使用InnoDB存储引擎的表来说,在我们没有显示的创建索引时,表中的数据实际上都是存储在聚簇索引的叶子节点的。而记录又存储在数据页中的,数据页和记录又是按照记录主键值从小到大的顺序进行排序,所以如果我们插入的记录的主键值是依次增大的话,那我们每插满一个数据页就换到下一个数据页继续插,而如果我们插入的主键值忽小忽大的话,则可能会造成页面分裂记录移位


1.4计算、函数、类型转换(自动或手动)导致索引失效


1.5类型转换导致索引失效


1.6范围条件右边的列索引失效


应用开发中范围查询,例如:金额查询,日期查询往往都是范围查询。应将查询条件放置where语句最后。(创建的联合索引中,务必把范围涉及到的字段写在最后)


1.7不等于(!= 或者<>)索引失效


1.8 is null可以使用索引,is not null无法使用索引


结论:最好在设计数据表的时候就将字段设置为 NOT NULL 约束,比如你可以将INT类型的字段,默认值设置为0。将字符类型的默认值设置为空字符串('')


拓展:同理,在查询中使用not like也无法使用索引,导致全表扫描


1.9 like以通配符%开头索引失效


拓展:Alibaba《Java开发手册》


【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊,如果需要请走搜索引擎来解决。


1.10 OR前后存在非索引的列,索引失效


在WHERE子句中,如果在OR前的条件列进行了索引,而在OR后的条件列没有进行索引,那么索引会失效。也就是说,OR前后的两个条件中的列都是索引时,查询中才使用索引。


1.11数据库和表的字符集统一使用utf8mb4


统一使用utf8mb4( 5.5.3版本以上支持)兼容性更好,统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码。不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效。


2.关联查询优化


结论1:对于内连接来说,查询优化器可以决定谁来作为驱动表,谁作为被驱动表出现


结论2:对于内连接来讲,如果表的连接条件中只能有一个字段有索引,则有索引的字段所在的表会被作为被驱动表


结论3:对于内连接来说,在两个表的连接条件都存在索引的情况下,会选择小表作为驱动表。小表驱动大表


2.1 Index Nested-Loop Join(索引嵌套循环连接)


Index Nested-Loop Join其优化的思路主要是为了减少内层表数据的匹配次数,所以要求被驱动表上必须有索引才行。


image.png


2.2 Block Nested-Loop Join(块嵌套循环连接)


如果存在索引,那么会使用index的方式进行join,如果join的列没有索引,被驱动表要扫描的次数太多了。每次访问被驱动表,其表中的记录都会被加载到内存中,然后再从驱动表中取一条与其匹配,匹配结束后清除内存,然后再从驱动表中加载一条记录,然后把被驱动表的记录再加载到内存匹配,这样周而复始,大大增加了IO的次数。为了减少被驱动表的IO次数,就出现了Block Nested-Loop Join的方式。


不再是逐条获取驱动表的数据,而是一块一块的获取,引入了join buffer缓冲区,将驱动表join相关的部分数据列(大小受join buffer的限制)缓存到join buffer中,然后全表扫描被驱动表,被驱动表的每一条记录一次性和join buffer中的所有驱动表记录进行匹配(内存中操作),将简单嵌套循环中的多次比较合并成一次,降低了被驱动表的访问频率。


image.png


2.3 Hash Join


从MySQL的8.0.20版本开始将废弃BNLJ,因为从MySQL8.0.18版本开始就加入了hash join默认都会使用hash join


  • Nested Loop:对于被连接的数据子集较小的情况下,Nested Loop是个较好的选择。
  • Hash Join是做大数据集连接时的常用方式,优化器使用两个表中较小(相对较小)的表利用Join Key在内存中建立散列值,然后扫描较大的表并探测散列值,找出与Hash表匹配的行。
  • 这种方式适用于较小的表完全可以放入内存中的情况,这样总成本就是访问两个表的成本之和。
  • 在表很大的情况下并不能完全放入内存,这时优化器会将它分割成若干不同的分区,不能放入内存的部分就把该分区写入磁盘的临时段,此时要求有较大的临时段从而尽量提高I/O的性能。
  • 它能够很好的工作于没有索引的大表和并行查询的环境中,并提供最好的性能。Hash Join只能应用于等值连接,这是由Hash的特点决定的。


3.子查询优化


子查询是MySQL的一项重要的功能,可以帮助我们通过一个SQL语句实现比较复杂的查询。但是,子查询的执行效率不高。原因:


① 执行子查询时,MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表,然后外层查询语句从临时表中查询记录。查询完毕后,再撤销这些临时表。这样会消耗过多的CPU和IO资源,产生大量的慢查询。


② 子查询的结果集存储的临时表,不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引,所以查询性能会受到一定的影响。


③ 对于返回结果集比较大的子查询,其对查询性能的影响也就越大。


在MySQL中,可以使用连接(JOIN)查询来替代子查询。连接查询不需要建立临时表,其速度比子查询要快,如果查询中使用索引的话,性能就会更好。


结论:尽量不要使用NOT IN 或者 NOT EXISTS,用LEFT JOIN xxx ON xx WHERE xx IS NULL替代


4.排序优化


  1. SQL 中,可以在 WHERE 子句和 ORDER BY 子句中使用索引,目的是在 WHERE 子句中 避免全表扫描,在 ORDER BY 子句避免使用 FileSort 排序。当然,某些情况下全表扫描,或者 FileSort 排序不一定比索引慢。但总的来说,我们还是要避免,以提高查询效率。
  2. 尽量使用 Index 完成 ORDER BY 排序。如果 WHERE 和 ORDER BY 后面是相同的列就使用单索引列;如果不同就使用联合索引。
  3. 无法使用 Index 时,需要对 FileSort 方式进行调优。


5. GROUP BY优化


  • group by 使用索引的原则几乎跟order by一致 ,group by 即使没有过滤条件用到索引,也可以直接使用索引。
  • group by 先排序再分组,遵照索引建的最佳左前缀法则
  • 当无法使用索引列,可以增大max_length_for_sort_datasort_buffer_size参数的设置
  • where效率高于having,能写在where限定的条件就不要写在having中了
  • 减少使用order by,和业务沟通能不排序就不排序,或将排序放到程序端去做。Order by、group by、distinct这些语句较为耗费CPU,数据库的CPU资源是极其宝贵的。
  • 包含了order by、group by、distinct这些查询的语句,where条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内,否则SQL会很慢。


6.优化分页查询


优化思路一


在索引上完成排序分页操作,最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容。


EXPLAIN SELECT * FROM student t,(SELECT id FROM student ORDER BY id LIMIT 2000000,10) a
WHERE t.id = a.id;


优化思路二


该方案适用于主键自增的表,可以把Limit 查询转换成某个位置的查询。


EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE id > 2000000 LIMIT 10;


7.优先考虑覆盖索引


7.1什么是覆盖索引?


理解方式一:索引是高效找到行的一个方法,但是一般数据库也能使用索引找到一个列的数据,因此它不必读取整个行。毕竟索引叶子节点存储了它们索引的数据;当能通过读取索引就可以得到想要的数据,那就不需要读取行了。一个索引包含了满足查询结果的数据就叫做覆盖索引。


理解方式二:非聚簇复合索引的一种形式,它包括在查询里的SELECT、JOIN和WHERE子句用到的所有列(即建索引的字段正好是覆盖查询条件中所涉及的字段)。


简单说就是,索引列+主键包含SELECT 到 FROM之间查询的列


7.2覆盖索引的利弊


好处:


1.避免Innodb表进行索引的二次查询(回表)


2.可以把随机IO变成顺序IO加快查询效率


弊端:


索引字段的维护总是有代价的。因此,在建立冗余索引来支持覆盖索引时就需要权衡考虑了。这是业务DBA,或者称为业务数据架构师的工作。


8.索引条件下推


8.1使用前后的扫描过程


在不使用ICP索引扫描的过程:


storage层:只将满足index key条件的索引记录对应的整行记录取出,返回给server层


server 层:对返回的数据,使用后面的where条件过滤,直至返回最后一行。


使用ICP扫描的过程:


storage层:首先将index key条件满足的索引记录区间确定,然后在索引上使用index filter进行过滤。将满足的index filter条件的索引记录才去回表取出整行记录返回server层。不满足index filter条件的索引记录丢弃,不回表、也不会返回server层。


server 层:对返回的数据,使用table filter条件做最后的过滤。


9.其它查询优化策略


9.1 EXISTSIN的区分


索引是个前提,其实选择与否还会要看表的大小。你可以将选择的标准理解为小表驱动大表


9.2 COUNT(*)与COUNT(具体字段)效率


环节1:COUNT(*)COUNT(1)都是对所有结果进行COUNTCOUNT(*)COUNT(1)本质上并没有区别(二者执行时间可能略有差别,不过你还是可以把它俩的执行效率看成是相等的)。如果有WHERE子句,则是对所有符合筛选条件的数据行进行统计;如果没有WHERE子句,则是对数据表的数据行数进行统计。


环节2:如果是MyISAM存储引擎,统计数据表的行数只需要O(1)的复杂度,这是因为每张MyISAM的数据表都有一个meta信息存储了row_count值,而一致性则是由表级锁来保证的。


如果是InnoDB存储引擎,因为InnoDB支持事务,采用行级锁和MVCC机制,所以无法像MyISAM一样,维护一个row_count变量,因此需要采用扫描全表,是O(n)的复杂度,进行循环+计数的方式来完成统计。


环节3:在InnoDB引擎中,如果采用COUNT(具体字段)来统计数据行数,要尽量采用二级索引。因为主键采用的索引是聚簇索引,聚簇索引包含的信息多,明显会大于二级索引(非聚簇索引)。对于COUNT(*)COUNT(1)来说,它们不需要查找具体的行,只是统计行数,系统会自动采用占用空间更小的二级索引来进行统计。


如果有多个二级索引,会使用key_len小的二级索引进行扫描。当没有二级索引的时候,才会采用主键索引来进行统计。


9.3关于SELECT(*)


在表查询中,建议明确字段,不要使用 * 作为查询的字段列表,推荐使用SELECT <字段列表> 查询。原因:


① MySQL 在解析的过程中,会通过查询数据字典将"*"按序转换成所有列名,这会大大的耗费资源和时间。


② 无法使用覆盖索引


9.4 LIMIT 1对优化的影响


针对的是会扫描全表的 SQL 语句,如果你可以确定结果集只有一条,那么加上LIMIT 1的时候,当找到一条结果的时候就不会继续扫描了,这样会加快查询速度。


如果数据表已经对字段建立了唯一索引,那么可以通过索引进行查询,不会全表扫描的话,就不需要加上LIMIT 1了。


9.5多使用COMMIT


只要有可能,在程序中尽量多使用 COMMIT,这样程序的性能得到提高,需求也会因为 COMMIT 所释放的资源而减少。


COMMIT 所释放的资源:


  • 回滚段上用于恢复数据的信息
  • 被程序语句获得的锁
  • redo / undo log buffer 中的空间
  • 管理上述 3 种资源中的内部花费


第11章 数据库的设计规范


1.范 式


1.1范式简介


在关系型数据库中,关于数据表设计的基本原则、规则就称为范式。可以理解为,一张数据表的设计结构需要满足的某种设计标准的级别。要想设计一个结构合理的关系型数据库,必须满足一定的范式。


1.2范式都包括哪些


目前关系型数据库有六种常见范式,按照范式级别,从低到高分别是:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、巴斯-科德范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF,又称完美范式)


image.png


1.3键和相关属性的概念


这里有两个表:


球员表(player):球员编号 | 姓名 | 身份证号 | 年龄 | 球队编号


球队表(team):球队编号 | 主教练 | 球队所在地


  • 超键:对于球员表来说,超键就是包括球员编号或者身份证号的任意组合,比如(球员编号)(球员编号,姓名)(身份证号,年龄)等。
  • 候选键:就是最小的超键,对于球员表来说,候选键就是(球员编号)或者(身份证号)。
  • 主键:我们自己选定,也就是从候选键中选择一个,比如(球员编号)。
  • 外键:球员表中的球队编号。
  • 主属性非主属性:在球员表中,主属性是(球员编号)(身份证号),其他的属性(姓名)(年龄)(球队编号)都是非主属性。


1.4第一范式(1st NF)


第一范式主要是确保数据表中每个字段的值必须具有原子性,也就是说数据表中每个字段的值为不可再次拆分的最小数据单位。


1.5第二范式(2nd NF)


第二范式要求,在满足第一范式的基础上,还要满足数据表里的每一条数据记录,都是可唯一标识的。而且所有非主键字段,都必须完全依赖主键,不能只依赖主键的一部分。如果知道主键的所有属性的值,就可以检索到任何元组(行)的任何属性的任何值。


1.6第三范式(3rd NF)


第三范式是在第二范式的基础上,确保数据表中的每一个非主键字段都和主键字段直接相关,也就是说,要求数据表中的所有非主键字段不能依赖于其他非主键字段。(即,不能存在非主属性A依赖于非主属性B,非主属性B依赖于主键C的情况,即存在"A-->B-->C"的决定关系)通俗地讲,该规则的意思是所有非主键属性之间不能有依赖关系,必须相互独立


1.7 小结


关于数据表的设计,有三个范式要遵循。


(1)第一范式(1NF),确保每列保持原子性


数据库的每一列都是不可分割的原子数据项,不可再分的最小数据单元,而不能是集合、数组、记录等非原子数据项。


(2)第二范式(2NF),确保每列都和主键完全依赖


尤其在复合主键的情况向下,非主键部分不应该依赖于部分主键。


(3)第三范式(3NF),确保每列都和主键直接相关,而不是间接相关


范式的优点:数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余,第三范式(3NF)通常被认为在性能、拓展性和数据完整性方面达到了最好的平衡。


范式的缺点:范式的使用,可能降低查询的效率。因为范式等级越高,设计出来的数据表就越多、越精细,数据的冗余度就越低,进行数据查询的时候就可能需要关联多张表,这不但代价昂贵,也可能使一些索引策略无效


范式只是提出了设计的标准,实际上设计数据表时,未必一定要符合这些标准。开发中,我们会出现为了性能和读取效率违反范式化的原则,通过增加少量的冗余或重复的数据来提高数据库的读性能,减少关联查询,join表的次数,实现空间换取时间的目的。因此在实际的设计过程中要理论结合实际,灵活运用。


2.反范式化


2.1概述


规范化vs性能


  1. 为满足某种商业目标 , 数据库性能比规范化数据库更重要
  2. 在数据规范化的同时 , 要综合考虑数据库的性能
  3. 通过在给定的表中添加额外的字段,以大量减少需要从中搜索信息所需的时间
  4. 通过在给定的表中插入计算列,以方便查询


2.2反范式的新问题


  • 存储空间变大
  • 一个表中字段做了修改,另一个表中冗余的字段也需要做同步修改,否则数据不一致
  • 若采用存储过程来支持数据的更新、删除等额外操作,如果更新频繁,会非常消耗系统资源
  • 数据量小的情况下,反范式不能体现性能的优势,可能还会让数据库的设计更加复杂


2.3反范式的适用场景


当冗余信息有价值或者能大幅度提高查询效率的时候,我们才会采取反范式的优化。


1.增加冗余字段的建议


1)这个冗余字段不需要经常进行修改


2)这个冗余字段查询的时候不可或缺


2.历史快照、历史数据的需要


在现实生活中,我们经常需要一些冗余信息,比如订单中的收货人信息,包括姓名、电话和地址等。每次发生的订单收货信息都属于历史快照,需要进行保存,但用户可以随时修改自己的信息,这时保存这些冗余信息是非常有必要的。


反范式优化也常用在数据仓库的设计中,因为数据仓库通常存储历史数据,对增删改的实时性要求不强,对历史数据的分析需求强。这时适当允许数据的冗余度,更方便进行数据分析。


3. BCNF(巴斯范式)


主属性(仓库名)对于候选键(管理员,物品名)是部分依赖的关系,这样就有可能导致异常情况。因此引入BCNF,它在3NF的基础上消除了主属性对候选键的部分依赖或者传递依赖关系


如果在关系R中,U为主键,A属性是主键的一个属性,若存在A->Y,Y为主属性,则该关系不属于BCNF。


4. ER模型


ER模型也叫做实体关系模型,是用来描述现实生活中客观存在的事物、事物的属性,以及事物之间关系的一种数据模型。在开发基于数据库的信息系统的设计阶段,通常使用ER模型来描述信息需要和信息特性,帮助我们理清业务逻辑,从而设计出优秀的数据库。


4.1 ER 模型包括那些要素?


ER模型中有三个要素,分别是实体、属性和关系


实体,可以看做是数据对象,往往对应于现实生活中的真实存在的个体。在 ER 模型中,用矩形来表示。实体分为两类,分别是强实体弱实体。强实体是指不依赖于其他实体的实体;弱实体是指对另一个实体有很强的依赖关系的实体。


属性,则是指实体的特性。比如超市的地址、联系电话、员工数等。在 ER 模型中用椭圆形来表示。


关系,则是指实体之间的联系。比如超市把商品卖给顾客,就是一种超市与顾客之间的联系。在 ER 模型中用菱形来表示。


注意:实体和属性不容易区分。这里提供一个原则:我们要从系统整体的角度出发去看,可以独立存在的是实体,不可再分的是属性。也就是说,属性不能包含其他属性。


4.2关系的类型


在 ER 模型的 3 个要素中,关系又可以分为 3 种类型,分别是 一对一、一对多、多对多。


一对一:指实体之间的关系是一一对应的


一对多:指一边的实体通过关系,可以对应多个另外一边的实体。相反,另外一边的实体通过这个关系,则只能对应唯一的一边的实体


多对多:指关系两边的实体都可以通过关系对应多个对方的实体


5.数据表的设计原则


数据表设计的一般原则:"三少一多"


1.数据表的个数越少越好


2.数据表中的字段个数越少越好


3.数据表中联合主键的字段个数越少越好


4.使用主键和外键越多越好


注意:这个原则并不是绝对的,有时候我们需要牺牲数据的冗余度来换取数据处理的效率。


6.数据库对象编写建议


6.1关于库


  1. 【强制】库的名称必须控制在32个字符以内,只能使用英文字母、数字和下划线,建议以英文字母开头。
  2. 【强制】库名中英文一律小写,不同单词采用下划线分割。须见名知意。
  3. 【强制】库的名称格式:业务系统名称_子系统名。
  4. 【强制】库名禁止使用关键字(如type,order等)。
  5. 【强制】创建数据库时必须显式指定字符集,并且字符集只能是utf8或者utf8mb4。创建数据库SQL举例:CREATE DATABASE crm_fund DEFAULT CHARACTER SET 'utf8';
  6. 【建议】对于程序连接数据库账号,遵循权限最小原则。使用数据库账号只能在一个DB下使用,不准跨库。程序使用的账号原则上不准有drop权限
  7. 【建议】临时库以tmp_为前缀,并以日期为后缀;备份库以bak_为前缀,并以日期为后缀。


6.2关于表、列


  1. 【强制】表和列的名称必须控制在32个字符以内,表名只能使用英文字母、数字和下划线,建议以英文字母开头
  2. 【强制】 表名、列名一律小写,不同单词采用下划线分割。须见名知意。
  3. 【强制】表名要求有模块名强相关,同一模块的表名尽量使用统一前缀。比如:crm_fund_item
  4. 【强制】创建表时必须显式指定字符集为utf8或utf8mb4。
  5. 【强制】表名、列名禁止使用关键字(如type,order等)。
  6. 【强制】创建表时必须显式指定表存储引擎类型。如无特殊需求,一律为InnoDB。
  7. 【强制】建表必须有comment。
  8. 【强制】字段命名应尽可能使用表达实际含义的英文单词或缩写。如:公司 ID,不要使用 corporation_id, 而用corp_id 即可。
  9. 【强制】布尔值类型的字段命名为is_描述。如member表上表示是否为enabled的会员的字段命名为 is_enabled。
  10. 【强制】禁止在数据库中存储图片、文件等大的二进制数据。通常文件很大,短时间内造成数据量快速增长,数据库进行数据库读取时,通常会进行大量的随机IO操作,文件很大时,IO操作很耗时。通常存储于文件服务器,数据库只存储文件地址信息。
  11. 【建议】建表时关于主键:表必须有主键(1)强制要求主键为id,类型为int或bigint,且为auto_increment 建议使用unsigned无符号型。 (2)标识表里每一行主体的字段不要设为主键,建议设为其他字段如user_id,order_id等,并建立unique key索引。因为如果设为主键且主键值为随机插入,则会导致innodb内部页分裂和大量随机I/O,性能下降。
  12. 【建议】核心表(如用户表)必须有行数据的创建时间字段(create_time)和最后更新时间字段(update_time),便于查问题。
  13. 【建议】表中所有字段尽量都是NOT NULL属性,业务可以根据需要定义DEFAULT值。 因为使用NULL值会存在每一行都会占用额外存储空间、数据迁移容易出错、聚合函数计算结果偏差等问题。
  14. 【建议】所有存储相同数据的列名和列类型必须一致(一般作为关联列,如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换,会造成列上的索引失效,导致查询效率降低)。
  15. 【建议】中间表(或临时表)用于保留中间结果集,名称以tmp_开头。备份表用于备份或抓取源表快照,名称以bak_开头。中间表和备份表定期清理。
  16. 【示范】一个较为规范的建表语句:


CREATE TABLE user_info ( 
    `id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键', 
    `user_id` bigint(11) NOT NULL COMMENT '用户id', 
    `username` varchar(45) NOT NULL COMMENT '真实姓名', 
    `email` varchar(30) NOT NULL COMMENT '用户邮箱', 
    `nickname` varchar(45) NOT NULL COMMENT '昵称', 
    `birthday` date NOT NULL COMMENT '生日', 
    `sex` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '性别', 
    `short_introduce` varchar(150) DEFAULT NULL COMMENT '一句话介绍自己,最多50个汉字', 
    `user_resume` varchar(300) NOT NULL COMMENT '用户提交的简历存放地址', 
    `user_register_ip` int NOT NULL COMMENT '用户注册时的源ip', 
    `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', 
    `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间', 
    `user_review_status` tinyint NOT NULL COMMENT '用户资料审核状态,1为通过,2为审核中,3为未 通过,4为还未提交审核',
    PRIMARY KEY (`id`), 
    UNIQUE KEY `uniq_user_id` (`user_id`), 
    KEY `idx_username`(`username`), 
    KEY `idx_create_time_status`(`create_time`,`user_review_status`) 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='网站用户基本信息'


  1. 【建议】创建表时,可以使用可视化工具。这样可以确保表、字段相关的约定都能设置上。实际上,我们通常很少自己写 DDL 语句,可以使用一些可视化工具来创建和操作数据库和数据表。可视化工具除了方便,还能直接帮我们将数据库的结构定义转化成 SQL 语言,方便数据库和数据表结构的导出和导入。


6.3关于索引


  1. 【强制】InnoDB表必须主键为id int/bigint auto_increment,且主键值禁止被更新
  2. 【强制】InnoDB和MyISAM存储引擎表,索引类型必须为BTREE
  3. 【建议】主键的名称以pk_开头,唯一键以uni_uk_开头,普通索引以idx_开头,一律使用小写格式,以字段的名称或缩写作为后缀。
  4. 【建议】多单词组成的columnname,取前几个单词首字母,加末单词组成column_name。如: sample 表 member_id 上的索引:idx_sample_mid。
  5. 【建议】单个表上的索引个数不能超过6个
  6. 【建议】在建立索引时,多考虑建立联合索引,并把区分度最高的字段放在最前面。
  7. 【建议】在多表 JOIN 的SQL里,保证被驱动表的连接列上有索引,这样JOIN 执行效率最高。
  8. 【建议】建表或加索引时,保证表里互相不存在冗余索引。 比如:如果表里已经存在key(a,b), 则key(a)为冗余索引,需要删除。


6.4 SQL编写


  1. 【强制】程序端SELECT语句必须指定具体字段名称,禁止写成 *。
  2. 【建议】程序端insert语句指定具体字段名称,不要写成INSERT INTO t1 VALUES(…)。
  3. 【建议】除静态表或小表(100行以内),DML语句必须有WHERE条件,且使用索引查找。
  4. 【建议】INSERT INTO…VALUES(XX),(XX),(XX).. 这里XX的值不要超过5000个。 值过多虽然上线很快,但会引起主从同步延迟。
  5. 【建议】SELECT语句不要使用UNION,推荐使用UNION ALL,并且UNION子句个数限制在5个以内。
  6. 【建议】线上环境,多表 JOIN 不要超过5个表。
  7. 【建议】减少使用ORDER BY,和业务沟通能不排序就不排序,或将排序放到程序端去做。ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 这些语句较为耗费CPU,数据库的CPU资源是极其宝贵的。
  8. 【建议】包含了ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 这些查询的语句,WHERE 条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内,否则SQL会很慢。
  9. 【建议】对单表的多次alter操作必须合并为一次。对于超过100W行的大表进行alter table,必须经过DBA审核,并在业务低峰期执行,多个alter需整合在一起。 因为alter table会产生表锁,期间阻塞对于该表的所有写入,对于业务可能会产生极大影响。
  10. 【建议】批量操作数据时,需要控制事务处理间隔时间,进行必要的sleep。
  11. 【建议】事务里包含SQL不超过5个。因为过长的事务会导致锁数据较久,MySQL内部缓存、连接消耗过多等问题。
  12. 【建议】事务里更新语句尽量基于主键或UNIQUE KEY,如UPDATE… WHERE id=XX;否则会产生间隙锁,内部扩大锁定范围,导致系统性能下降,产生死锁。


第12章 数据库其它调优策略


1.数据库调优的措施


1.1调优的目标


  • 尽可能节省系统资源,以便系统可以提供更大负荷的服务。(吞吐量更大)
  • 合理的结构设计和参数调整,以提高用户操响应的速度。(响应速度更快)
  • 减少系统的瓶颈,提高MySQL数据库整体的性能。


1.2如何定位调优问题


  • 用户的反馈(主要)
  • 日志分析(主要)
  • 服务器资源使用监控
  • 数据库内部状况监控
  • 其它


1.3调优的维度和步骤


第1步:选择适合的DBMS


第2步:优化表设计


第3步:优化逻辑查询


第4步:优化物理查询


物理查询优化是在确定了逻辑查询优化之后,采用物理优化技术(比如索引等),通过计算代价模型对各种可能的访问路径进行估算,从而找到执行方式中代价最小的作为执行计划。


第5步:使用RedisMemcached作为缓存


第6步:库级优化


1、读写分离

image.png



2、数据分片


image.png


2.优化MySQL服务器


2.1优化服务器硬件


服务器的硬件性能直接决定着MySQL数据库的性能。硬件的性能瓶颈直接决定MySQL数据库的运行速度和效率。针对性能瓶颈提高硬件配置,可以提高MySQL数据库查询、更新的速度。


(1)配置较大的内存


(2)配置高速磁盘系统


(3)合理分布磁盘I/O


(4)配置多处理器


2.2优化MySQL的参数


  • innodb_buffer_pool_size:这个参数是Mysql数据库最重要的参数之一,表示InnoDB类型的表和索引的最大缓存。它不仅仅缓存索引数据,还会缓存表的数据。这个值越大,查询的速度就会越快。但是这个值太大会影响操作系统的性能。
  • key_buffer_size:表示索引缓冲区的大小。索引缓冲区是所有的线程共享。增加索引缓冲区可以得到更好处理的索引(对所有读和多重写)。当然,这个值不是越大越好,它的大小取决于内存的大小。如果这个值太大,就会导致操作系统频繁换页,也会降低系统性能。对于内存在4GB左右的服务器该参数可设置为256M384M
  • table_cache:表示同时打开的表的个数。这个值越大,能够同时打开的表的个数越多。物理内存越大,设置就越大。默认为2402,调到512-1024最佳。这个值不是越大越好,因为同时打开的表太多会影响操作系统的性能。
  • query_cache_size:表示查询缓冲区的大小。可以通过在MySQL控制台观察,如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大,则表明经常出现缓冲不够的情况,就要增加Query_cache_size的值;如果Qcache_hits的值非常大,则表明查询缓冲使用非常频繁,如果该值较小反而会影响效率,那么可以考虑不用查询缓存;Qcache_free_blocks,如果该值非常大,则表明缓冲区中碎片很多。MySQL8.0之后失效。该参数需要和query_cache_type配合使用。
  • query_cache_type的值是0时,所有的查询都不使用查询缓存区。但是query_cache_type=0并不会导致MySQL释放query_cache_size所配置的缓存区内存。
  • 当query_cache_type=1时,所有的查询都将使用查询缓存区,除非在查询语句中指定SQL_NO_CACHE,如SELECT SQL_NO_CACHE * FROM tbl_name。
  • 当query_cache_type=2时,只有在查询语句中使用SQL_CACHE关键字,查询才会使用查询缓存区。使用查询缓存区可以提高查询的速度,这种方式只适用于修改操作少且经常执行相同的查询操作的情况。
  • sort_buffer_size:表示每个需要进行排序的线程分配的缓冲区的大小。增加这个参数的值可以提高ORDER BYGROUP BY操作的速度。默认数值是2 097 144字节(约2MB)。对于内存在4GB左右的服务器推荐设置为6-8M,如果有100个连接,那么实际分配的总共排序缓冲区大小为100 × 6 = 600MB。
  • join_buffer_size = 8M:表示联合查询操作所能使用的缓冲区大小,和sort_buffer_size一样,该参数对应的分配内存也是每个连接独享。
  • read_buffer_size:表示每个线程连续扫描时为扫描的每个表分配的缓冲区的大小(字节)。当线程从表中连续读取记录时需要用到这个缓冲区。SET SESSION read_buffer_size=n可以临时设置该参数的值。默认为64K,可以设置为4M。
  • innodb_flush_log_at_trx_commit:表示何时将缓冲区的数据写入日志文件,并且将日志文件写入磁盘中。该参数对于innoDB引擎非常重要。该参数有3个值,分别为0、1和2。该参数的默认值为1。
  • 值为0时,表示每秒1次的频率将数据写入日志文件并将日志文件写入磁盘。每个事务的commit并不会触发前面的任何操作。该模式速度最快,但不太安全,mysqld进程的崩溃会导致上一秒钟所有事务数据的丢失。
  • 值为1时,表示每次提交事务时将数据写入日志文件并将日志文件写入磁盘进行同步。该模式是最安全的,但也是最慢的一种方式。因为每次事务提交或事务外的指令都需要把日志写入(flush)硬盘。
  • 值为2时,表示每次提交事务时将数据写入日志文件,每隔1秒将日志文件写入磁盘。该模式速度较快,也比0安全,只有在操作系统崩溃或者系统断电的情况下,上一秒钟所有事务数据才可能丢失。
  • innodb_log_buffer_size:这是 InnoDB 存储引擎的事务日志所使用的缓冲区。为了提高性能,也是先将信息写入 Innodb Log Buffer 中,当满足 innodb_flush_log_trx_commit 参数所设置的相应条件(或者日志缓冲区写满)之后,才会将日志写到文件(或者同步到磁盘)中。
  • max_connections:表示 允许连接到MySQL数据库的最大数量 ,默认值是 151 。如果状态变量connection_errors_max_connections 不为零,并且一直增长,则说明不断有连接请求因数据库连接数已达到允许最大值而失败,这是可以考虑增大max_connections 的值。在Linux 平台下,性能好的服务器,支持 500-1000 个连接不是难事,需要根据服务器性能进行评估设定。这个连接数 不是越大 越好 ,因为这些连接会浪费内存的资源。过多的连接可能会导致MySQL服务器僵死。
  • back_log:用于控制MySQL监听TCP端口时设置的积压请求栈大小。如果MySql的连接数达到max_connections时,新来的请求将会被存在堆栈中,以等待某一连接释放资源,该堆栈的数量即back_log,如果等待连接的数量超过back_log,将不被授予连接资源,将会报错。5.6.6 版本之前默认值为 50 , 之后的版本默认为 50 + (max_connections / 5), 对于Linux系统推荐设置为小于512的整数,但最大不超过900。如果需要数据库在较短的时间内处理大量连接请求, 可以考虑适当增大back_log 的值。
  • thread_cache_size线程池缓存线程数量的大小,当客户端断开连接后将当前线程缓存起来,当在接到新的连接请求时快速响应无需创建新的线程 。这尤其对那些使用短连接的应用程序来说可以极大的提高创建连接的效率。那么为了提高性能可以增大该参数的值。默认为60,可以设置为120。
  • wait_timeout:指定一个请求的最大连接时间,对于4GB左右内存的服务器可以设置为5-10。
  • interactive_timeout:表示服务器在关闭连接前等待行动的秒数。


3.优化数据库结构


3.1拆分表:冷热数据分离


3.2增加中间表


3.3增加冗余字段


3.4优化数据类型


情况1:对整数类型数据进行优化。


遇到整数类型的字段可以用INT 型。这样做的理由是,INT 型数据有足够大的取值范围,不用担心数据超出取值范围的问题。刚开始做项目的时候,首先要保证系统的稳定性,这样设计字段类型是可以的。但在数据量很大的时候,数据类型的定义,在很大程度上会影响到系统整体的执行效率。


对于非负型的数据(如自增ID、整型IP)来说,要优先使用无符号整型UNSIGNED来存储。因为无符号相对于有符号,同样的字节数,存储的数值范围更大。如tinyint有符号为-128-127,无符号为0-255,多出一倍的存储空间。


情况2:既可以使用文本类型也可以使用整数类型的字段,要选择使用整数类型


跟文本类型数据相比,大整数往往占用更少的存储空间,因此,在存取和比对的时候,可以占用更少的内存空间。所以,在二者皆可用的情况下,尽量使用整数类型,这样可以提高查询的效率。如:将IP地址转换成整型数据。


情况3:避免使用TEXT、BLOB数据类型


情况4:避免使用ENUM类型


情况5:使用TIMESTAMP存储时间


情况6:用DECIMAL代替FLOAT和DOUBLE存储精确浮点数


总之,遇到数据量大的项目时,一定要在充分了解业务需求的前提下,合理优化数据类型,这样才能充分发挥资源的效率,使系统达到最优


3.5优化插入记录的速度


1. MyISAM引擎的表:


① 禁用索引


② 禁用唯一性检查


③ 使用批量插入


④ 使用LOAD DATA INFILE 批量导入


2. InnoDB引擎的表:


① 禁用唯一性检查


② 禁用外键检查


③ 禁止自动提交


3.6使用非空约束


在设计字段的时候,如果业务允许,建议尽量使用非空约束


3.7分析表、检查表与优化表


1.分析表


ANALYZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name[,tbl_name]…


默认的,MySQL服务会将 ANALYZE TABLE语句写到binlog中,以便在主从架构中,从服务能够同步数据。可以添加参数LOCAL 或者 NO_WRITE_TO_BINLOG取消将语句写到binlog中。


使用ANALYZE TABLE分析表的过程中,数据库系统会自动对表加一个只读锁。在分析期间,只能读取表中的记录,不能更新和插入记录。ANALYZE TABLE语句能够分析InnoDB和MyISAM类型的表,但是不能作用于视图。


ANALYZE TABLE分析后的统计结果会反应到cardinality的值,该值统计了表中某一键所在的列不重复的值的个数。该值越接近表中的总行数,则在表连接查询或者索引查询时,就越优先被优化器选择使用。


2.检查表


CHECK TABLE tbl_name [, tbl_name] ... [option] ... option = {QUICK | FAST | MEDIUM | EXTENDED | CHANGED}


MySQL中可以使用CHECK TABLE语句来检查表。CHECK TABLE语句能够检查InnoDB和MyISAM类型的表是否存在错误。CHECK TABLE语句在执行过程中也会给表加上只读锁


3.优化表


OPTIMIZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [, tbl_name] ...


MySQL中使用OPTIMIZE TABLE语句来优化表。但是,OPTILMIZE TABLE语句只能优化表中的VARCHARBLOBTEXT类型的字段。一个表使用了这些字段的数据类型,若已经删除了表的一大部分数据,或者已经对含有可变长度行的表(含有VARCHAR、BLOB或TEXT列的表)进行了很多更新,则应使用OPTIMIZE TABLE来重新利用未使用的空间,并整理数据文件的碎片


OPTIMIZE TABLE 语句对InnoDB和MyISAM类型的表都有效。该语句在执行过程中也会给表加上只读锁


第13章 事务基础知识


1.数据库事务概述


1.1基本概念


事务:一组逻辑操作单元,使数据从一种状态变换到另一种状态。


事务处理的原则:保证所有事务都作为一个工作单元来执行,即使出现了故障,都不能改变这种执行方式。当在一个事务中执行多个操作时,要么所有的事务都被提交(commit),那么这些修改就永久地保存下来;要么数据库管理系统将放弃所作的所有修改,整个事务回滚(rollback)到最初状态。


1.2事务的ACID特性


  • 原子性(atomicity):


原子性是指事务是一个不可分割的工作单位,要么全部提交,要么全部失败回滚。


  • 一致性(consistency):


一致性是指事务执行前后,数据从一个合法性状态变换到另外一个合法性状态。这种状态是语义上的而不是语法上的,跟具体的业务有关。


  • 隔离型(isolation):


事务的隔离性是指一个事务的执行不能被其他事务干扰,即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的,并发执行的各个事务之间不能互相干扰。


  • 持久性(durability):


持久性是指一个事务一旦被提交,它对数据库中数据的改变就是永久性的,接下来的其他操作和数据库故障不应该对其有任何影响。


持久性是通过事务日志来保证的。日志包括了重做日志回滚日志。当我们通过事务对数据进行修改的时候,首先会将数据库的变化信息记录到重做日志中,然后再对数据库中对应的行进行修改。这样做的好处是,即使数据库系统崩溃,数据库重启后也能找到没有更新到数据库系统中的重做日志,重新执行,从而使事务具有持久性。


1.3事务的状态


  • 活动的(active)


事务对应的数据库操作正在执行过程中时,我们就说该事务处在活动的状态。


  • 部分提交的(partially committed)


当事务中的最后一个操作执行完成,但由于操作都在内存中执行,所造成的影响并没有刷新到磁盘时,我们就说该事务处在部分提交的状态。


  • 失败的(failed)


当事务处在活动的或者部分提交的状态时,可能遇到了某些错误(数据库自身的错误、操作系统错误或者直接断电等)而无法继续执行,或者人为的停止当前事务的执行,我们就说该事务处在失败的状态。


  • 中止的(aborted)


如果事务执行了一部分而变为失败的状态,那么就需要把已经修改的事务中的操作还原到事务执行前的状态。换句话说,就是要撤销失败事务对当前数据库造成的影响。我们把这个撤销的过程称之为回滚。当回滚操作执行完毕时,也就是数据库恢复到了执行事务之前的状态,我们就说该事务处在了中止的状态。


  • 提交的(committed)


当一个处在部分提交的状态的事务将修改过的数据都同步到磁盘上之后,我们就可以说该事务处在了提交的状态。


image.png


2.如何使用事务


2.1显式事务


步骤1:START TRANSACTION或者BEGIN,作用是显式开启一个事务。


mysql> BEGIN;

#或者

mysql> START TRANSACTION;


START TRANSACTION语句相较于BEGIN特别之处在于,后边能跟随几个修饰符


READ ONLY:标识当前事务是一个只读事务,也就是属于该事务的数据库操作只能读取数据,而不能修改数据。


READ WRITE:标识当前事务是一个读写事务,也就是属于该事务的数据库操作既可以读取数据,也可以修改数据。


WITH CONSISTENT SNAPSHOT:启动一致性读。


步骤2:一系列事务中的操作(主要是DML,不含DDL)


步骤3:提交事务 或 中止事务(即回滚事务)


# 提交事务。当提交事务后,对数据库的修改是永久性的。

mysql> COMMIT;


# 回滚事务。即撤销正在进行的所有没有提交的修改

mysql> ROLLBACK;


# 将事务回滚到某个保存点。

mysql> ROLLBACK TO [SAVEPOINT]


其中关于SAVEPOINT相关操作有:


# 在事务中创建保存点,方便后续针对保存点进行回滚。一个事物中可以存在多个保存点。

SAVEPOINT 保存点名称;


# 删除某个保存点

RELEASE SAVEPOINT 保存点名称;


2.2隐式事务


  • 显式的的使用START TRANSACTION或者BEGIN语句开启一个事务。这样在本次事务提交或者回滚前会暂时关闭掉自动提交的功能。
  • 把系统变量autocommit的值设置为OFF


2.3隐式提交数据的情况


  • 数据定义语言(Data definition language,缩写为:DDL)
  • 隐式使用或修改mysql数据库中的表
  • 事务控制或关于锁定的语句
  • 当我们在一个事务还没提交或者回滚时就又使用START TRANSACTION或者BEGIN语句开启了另一个事务时,会隐式的提交上一个事务。
  • 当前的autocommit系统变量的值为OFF,我们手动把它调为ON时,也会隐式的提交前边语句所属的事务。
  • 使用LOCK TABLESUNLOCK TABLES等关于锁定的语句也会隐式的提交前边语句所属的事务。


3.事务隔离级别


3.1数据并发问题


1.脏写(Dirty Write


对于两个事务 Session A、Session B,如果事务Session A修改了另一个未提交事务Session B修改过的数据,那就意味着发生了脏写


image.png


2.脏读(Dirty Read


对于两个事务 Session A、Session B,Session A读取了已经被 Session B更新但还没有被提交的字段。之后若 Session B回滚,Session A读取的内容就是临时且无效的。

image.png


3.不可重复读(Non-Repeatable Read


对于两个事务Session A、Session B,Session A读取了一个字段,然后 Session B更新了该字段。 之后Session A再次读取同一个字段,值就不同了。那就意味着发生了不可重复读。


image.png


4.幻读(Phantom


对于两个事务Session A、Session B, Session A 从一个表中读取了一个字段, 然后 Session B 在该表中插入了一些新的行。 之后, 如果 Session A再次读取同一个表, 就会多出几行。那就意味着发生了幻读。


image.png


注意1:


有的同学会有疑问,那如果Session B中剔除了一些符合studentno > 0的记录而不是插入新记录,那么Session A之后再根据studentno > 0的条件读取的记录变少了,这种现象算不算幻读呢?这种现象不属于幻读,幻读强调的是一个事物按照某个相同条件多次读取记录时,后读取时读到了之前没有读到的记录


注意2:


那对于先前已经读到的记录,之后又读取不到这种情况,算啥呢?这相当于对每一条记录都发生了不可重复读的现象。幻读只是重点强调了读取到之前读取没有获取到的记录。


3.2 SQL中的四种隔离级别


SQL标准中设立了4个隔离级别


  • READ UNCOMMITTED:读未提交,在该隔离级别,所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。不能避免脏读、不可重复读、幻读。
  • READ COMMITTED:读已提交,它满足了隔离的简单定义:一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。这是大多数数据库系统的默认隔离级别(但不是MySQL默认的)。可以避免脏读,但不可重复读、幻读问题仍然存在。
  • REPEATABLE READ:可重复读,事务A在读到一条数据之后,此时事务B对该数据进行了修改并提交,那么事务A再读该数据,读到的还是原来的内容。可以避免脏读、不可重复读,但幻读问题仍然存在。这是MySQL的默认隔离级别
  • SERIALIZABLE:可串行化,确保事务可以从一个表中读取相同的行。在这个事务持续期间,禁止其他事务对该表执行插入、更新和删除操作。所有的并发问题都可以避免,但性能十分低下。能避免脏读、不可重复读和幻读。


image.png


3.3如何设置事务的隔离级别


SET [GLOBAL|SESSION] TRANSACTION ISOLATION LEVEL 隔离级别;

#其中,隔离级别格式:

> READ UNCOMMITTED

> READ COMMITTED

> REPEATABLE READ

> SERIALIZABLE


或者:


SET [GLOBAL|SESSION] TRANSACTION_ISOLATION = '隔离级别'

#其中,隔离级别格式:

> READ-UNCOMMITTED

> READ-COMMITTED

> REPEATABLE-READ

> SERIALIZABLE


第14章 MySQL事务日志


事务有4种特性:原子性、一致性、隔离性和持久性。那么事务的四种特性到底是基于什么机制实现呢?


  • 事务的隔离性由锁机制实现。
  • 而事务的原子性、一致性和持久性由事务的 redo 日志和undo 日志来保证。
  • REDO LOG 称为重做日志,提供再写入操作,恢复提交事务修改的页操作,用来保证事务的持久性。
  • UNDO LOG 称为回滚日志,回滚行记录到某个特定版本,用来保证事务的原子性、一致性。


1. redo日志


1.1为什么需要REDO日志


一方面,缓冲池可以帮助我们消除CPU和磁盘之间的鸿沟,checkpoint机制可以保证数据的最终落盘,然而由于checkpoint并不是每次变更的时候就触发的,而是master线程隔一段时间去处理的。所以最坏的情况就是事务提交后,刚写完缓冲池,数据库宕机了,那么这段数据就是丢失的,无法恢复。


另一方面,事务包含持久性的特性,就是说对于一个已经提交的事务,在事务提交后即使系统发生了崩溃,这个事务对数据库中所做的更改也不能丢失。


那么如何保证这个持久性呢?一个简单的做法:在事务提交完成之前把该事务所修改的所有页面都刷新到磁盘,但是这个简单粗暴的做法有些问题


另一个解决的思路:我们只是想让已经提交了的事务对数据库中数据所做的修改永久生效,即使后来系统崩溃,在重启后也能把这种修改恢复出来。所以我们其实没有必要在每次事务提交时就把该事务在内存中修改过的全部页面刷新到磁盘,只需要把修改了哪些东西记录一下就好。比如,某个事务将系统表空间中第10号页面中偏移量为100处的那个字节的值1改成2。我们只需要记录一下:将第0号表空间的10号页面的偏移量为100处的值更新为 2 。


1.2 REDO日志的好处、特点


1.好处


  • redo日志降低了刷盘频率
  • redo日志占用的空间非常小


2.特点


  • redo日志是顺序写入磁盘的
  • 事务执行过程中,redo log不断记录


1.3 redo的组成


Redo log可以简单分为以下两个部分:


  • 重做日志的缓冲 (redo log buffer),保存在内存中,是易失的。


参数设置:innodb_log_buffer_size:


redo log buffer 大小,默认16M,最大值是4096M,最小值为1M。


  • 重做日志文件 (redo log file),保存在硬盘中,是持久的。


1.4 redo的整体流程



image.png

第1步:先将原始数据从磁盘中读入内存中来,修改数据的内存拷贝


第2步:生成一条重做日志并写入redo log buffer,记录的是数据被修改后的值


第3步:当事务commit时,将redo log buffer中的内容刷新到 redo log file,对 redo log file采用追加写的方式


第4步:定期将内存中修改的数据刷新到磁盘中


Write-Ahead Log(预先日志持久化):在持久化一个数据页之前,先将内存中相应的日志页持久化。


1.5 redo log的刷盘策略


redo log buffer刷盘到redo log file的过程并不是真正的刷到磁盘中去,只是刷入到文件系统缓存(page cache)中去(这是现代操作系统为了提高文件写入效率做的一个优化),真正的写入会交给系统自己来决定(比如page cache足够大了)。那么对于InnoDB来说就存在一个问题,如果交给系统来同步,同样如果系统宕机,那么数据也丢失了(虽然整个系统宕机的概率还是比较小的)。


针对这种情况,InnoDB给出innodb_flush_log_at_trx_commit参数,该参数控制 commit提交事务时,如何将 redo log buffer 中的日志刷新到 redo log file 中。它支持三种策略:


  • 设置为0:表示每次事务提交时不进行刷盘操作。(系统默认master thread每隔1s进行一次重做日志的同步)
  • 设置为1:表示每次事务提交时都将进行同步,刷盘操作(默认值
  • 设置为2:表示每次事务提交时都只把 redo log buffer 内容写入 page cache,不进行同步。由os自己决定什么时候同步到磁盘文件。


1.6不同刷盘策略演示


1.流程图


image.png

image.png

image.png

1.7写入redo log buffer过程


1.补充概念:Mini-Transaction


一个事务可以包含若干条语句,每一条语句其实是由若干个mtr组成,每一个mtr又可以包含若干条redo日志


image.png


2. redo日志写入log buffer


不同的事务可能是并发执行的,所以事务T1事务T2之间的mtr可能是交替执行的。


image.png


1.8 redo log file


1.相关参数设置


  • innodb_log_group_home_dir:指定 redo log 文件组所在的路径,默认值为./,表示在数据库的数据目录下。MySQL的默认数据目录(var/lib/mysql)下默认有两个名为ib_logfile0ib_logfile1的文件,log buffer中的日志默认情况下就是刷新到这两个磁盘文件中。此redo日志文件位置还可以修改。
  • innodb_log_files_in_group:指明redo log file的个数,命名方式如:ib_logfile0,ib_logfile1... ib_logfilen。默认2个,最大100个。
  • innodb_flush_log_at_trx_commit:控制 redo log 刷新到磁盘的策略,默认为1
  • innodb_log_file_size:单个 redo log 文件设置大小,默认值为 48M 。最大值为512G,注意最大值指的是整个 redo log 系列文件之和,即(innodb_log_files_in_group * innodb_log_file_size )不能大于最大值512G。


2.日志文件组


image.png


3. checkpoint


image.png

如果 write pos 追上 checkpoint ,表示日志文件组满了,这时候不能再写入新的 redo log记录,MySQL 得停下来,清空一些记录,把 checkpoint 推进一下。


2. Undo日志


redo log是事务持久性的保证,undo log是事务原子性的保证。在事务中更新数据前置操作其实是要先写入一个 undo log 。


2.1如何理解Undo日志


事务需要保证原子性,也就是事务中的操作要么全部完成,要么什么也不做。但有时候事务执行到一半会出现一些情况,比如:


  • 情况一:事务执行过程中可能遇到各种错误,比如服务器本身的错误操作系统错误,甚至是突然断电导致的错误。
  • 情况二:程序员可以在事务执行过程中手动输入ROLLBACK语句结束当前事务的执行。


以上情况出现,我们需要把数据改回原先的样子,这个过程称之为回滚,这样就可以造成一个假象:这个事务看起来什么都没做,所以符合原子性要求。


2.2 Undo日志的作用


  • 作用1:回滚数据
  • 作用2:MVCC(详情看第16章)


2.3 undo的存储结构


1.回滚段与undo页


InnoDB对undo log的管理采用段的方式,也就是回滚段(rollback segment)。每个回滚段记录了1024undo log segment,而在每个undo log segment段中进行undo页的申请。


2.回滚段与事务


  1. 每个事务只会使用一个回滚段,一个回滚段在同一时刻可能会服务于多个事务。
  2. 当一个事务开始的时候,会制定一个回滚段,在事务进行的过程中,当数据被修改时,原始的数据会被复制到回滚段。
  3. 在回滚段中,事务会不断填充盘区,直到事务结束或所有的空间被用完。如果当前的盘区不够用,事务会在段中请求扩展下一个盘区,如果所有已分配的盘区都被用完,事务会覆盖最初的盘区或者在回滚段允许的情况下扩展新的盘区来使用。
  4. 回滚段存在于undo表空间中,在数据库中可以存在多个undo表空间,但同一时刻只能使用一个undo表空间。
  5. 当事务提交时,InnoDB存储引擎会做以下两件事情:
  • 将undo log放入列表中,以供之后的purge操作
  • 判断undo log所在的页是否可以重用,若可以分配给下个事务使用


3.回滚段中的数据分类


  1. 未提交的回滚数据(uncommitted undo information)
  2. 已经提交但未过期的回滚数据(committed undo information)
  3. 事务已经提交并过期的数据(expired undo information)


2.4 undo的类型


在InnoDB存储引擎中,undo log分为:


  • insert undo log
  • update undo log


2.5 undo log的生命周期


1.简要生成过程


只有Buffer Pool的流程:


image.png


有了Redo Log和Undo Log之后:


image.png


2.详细生成过程


image.png


当我们执行INSERT时:


begin;

INSERT INTO user (name) VALUES ("tom");


image.png


当我们执行UPDATE时:


image.png


UPDATE user SET id=2 WHERE id=1;


image.png


3. undo log是如何回滚的


以上面的例子来说,假设执行rollback,那么对应的流程应该是这样:


  1. 通过undo no=3的日志把id=2的数据删除
  2. 通过undo no=2的日志把id=1的数据的deletemark还原成0
  3. 通过undo no=1的日志把id=1的数据的name还原成Tom
  4. 通过undo no=0的日志把id=1的数据删除


4. undo log的删除


  • 针对于insert undo log


因为insert操作的记录,只对事务本身可见,对其他事务不可见。故该undo log可以在事务提交后直接删除,不需要进行purge操作。


  • 针对于update undo log


该undo log可能需要提供MVCC机制,因此不能在事务提交时就进行删除。提交时放入undo log链表,等待purge线程进行最后的删除。


2.6小结


image.png


undo log是逻辑日志,对事务回滚时,只是将数据库逻辑地恢复到原来的样子。


redo log是物理日志,记录的是数据页的物理变化,undo log不是redo log的逆过程。


第15章 锁


1.概述


在数据库中,除传统的计算资源(如CPU、RAM、I/O等)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。为保证数据的一致性,需要对并发操作进行控制,因此产生了。同时锁机制也为实现MySQL的各个隔离级别提供了保证。 锁冲突 也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。所以锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂。


2. MySQL并发事务访问相同记录


2.1读-读情况


读-读情况,即并发事务相继读取相同的记录。读取操作本身不会对记录有任何影响,并不会引起什么问题,所以允许这种情况的发生。


2.2写-写情况


写-写情况,即并发事务相继对相同的记录做出改动。


在这种情况下会发生脏写的问题,任何一种隔离级别都不允许这种问题的发生。所以在多个未提交事务相继对一条记录做改动时,需要让它们排队执行,这个排队的过程其实是通过来实现的。


2.3读-写或写-读情况


读-写写-读,即一个事务进行读取操作,另一个进行改动操作。这种情况下可能发生脏读不可重复读幻读的问题。


2.4并发问题的解决方案


怎么解决脏读不可重复读幻读这些问题呢?其实有两种可选的解决方案:


  • 方案一:读操作利用多版本并发控制(MVCC,下章讲解),写操作进行加锁


所谓的MVCC,就是生成一个ReadView,通过ReadView找到符合条件的记录版本(历史版本由undo日志构建)。查询语句只能到在生成ReadView之前已提交事务所做的更改,在生成ReadView之前未提交的事务或者之后才开启的事务所做的更改是看不到的。而写操作肯定针对的是最新版本的记录,读记录的历史版本和改动记录的最新版本本身并不冲突,也就是采用MVCC时,读-写操作并不冲突。


普通的SELECT语句在READ COMMITTED和REPEATABLE READ隔离级别下会使用到MVCC读取记录。


  • READ COMMITTED隔离级别下,一个事务在执行过程中每次执行SELECT操作时都会生成一个ReadView,ReadView的存在本身就保证了事务不可以读取到未提交的事务所做的更改,也就是避免了脏读现象;
  • REPEATABLE READ隔离级别下,一个事务在执行过程中只有第一次执行SELECT操作才会生成一个ReadView,之后的SELECT操作都复用这ReadView,这样也就避免了不可重复读和幻读的问题。


  • 方案二:读、写操作都采用加锁的方式。
  • 小结对比发现:
  • 采用MVCC方式的话,读-写操作彼此并不冲突,性能更高
  • 采用加锁方式的话,读-写操作彼此需要排队执行,影响性能。


一般情况下我们当然愿意采用MVCC来解决读-写操作并发执行的问题,但是业务在某些特殊情况下,要求必须采用加锁的方式执行。


3.锁的不同角度分类


image.png


3.1从数据操作的类型划分:读锁、写锁


  • 读锁:也称为共享锁、英文用S表示。针对同一份数据,多个事务的读操作可以同时进行而不会互相影响,相互不阻塞的。
  • 写锁:也称为排他锁、英文用X表示。当前写操作没有完成前,它会阻断其他写锁和读锁。这样就能确保在给定的时间里,只有一个事务能执行写入,并防止其他用户读取正在写入的同一资源。


需要注意的是对于InnoDB引擎来说,读锁和写锁可以加在表上,也可以加在行上。


1. 锁定读


在采用加锁方式解决脏读不可重复读幻读这些问题时,读取一条记录时需要获取该记录的S锁,其实是不严谨的,有时候需要在读取记录时就获取记录的X锁,来禁止别的事务读写该记录,为此MySQL提出了两种比较特殊的SELECT语句格式:


  • 对读取的记录加S锁


SELECT ... LOCK IN SHARE MODE;
# 或
SELECT ... FOR SHARE; #(8.0新增语法)


  • 对读取的记录加X锁


SELECT ... FOR UPDATE;


MySQL8.0新特性:


在5.7及之前的版本,SELECT ... FOR UPDATE,如果获取不到锁,会一直等待,直到innodb_lock_wait_timeout超时。在8.0版本中,SELECT ... FOR UPDATE, SELECT ... FOR SHARE 添加NOWAITSKIP LOCKED语法,跳过锁等待,或者跳过锁定。


  • NOWAIT:如果查询的行已经加锁,会立即报错返回
  • SKIP LOCKED:如果查询的行已经加锁,只返回结果中不包含被锁定的行


2. 写操作


  • DELETE:对一条记录做DELETE操作的过程其实是先在B+树中定位到这条记录的位置,然后获取这条记录的X锁,再执行delete mark操作。
  • UPDATE:在对一条记录做UPDATE操作时分为三种情况:
  • 情况1:未修改该记录的键值,并且被更新的列占用的存储空间在修改前后未发生变化。则先在B+树中定位到这条记录的位置,然后再获取一下记录的X锁,最后在原纪录的位置进行修改操作。
  • 情况2:未修改该记录的键值,并且至少有一个被更新的列占用的存储空间在修改前后发生变化。则先在B+树中定位到这条记录的位置,然后获取一下记录的X锁,将该记录彻底删除掉(就是把记录彻底移入垃圾链表),最后再插入一条新记录。新插入的记录由INSERT操作提供的隐式锁进行保护。
  • 情况3:修改该记录的键值,则相当于在原纪录上做DELECT操作之后再来一次INSERT操作。
  • INSERT:一般情况下,新插入一条记录的操作并不加锁,通过一种称之为隐式锁的结构来保护这条新插入的记录在本事务提交前不被别的事务访问。


3.2从数据操作的粒度划分:表级锁、页级锁、行锁


1.表锁(Table Lock)


该锁会锁定整张表,它是MySQL中最基本的锁策略,并不依赖于存储引擎,并且表锁是开销最少的策略。由于表级锁一次会将整个表锁定,所以可以很好的避免死锁的问题。当然,锁的粒度大所带来最大的负面影响就是出现锁资源争用的概率也会最高,导致并发率大打折扣


① 表级别的S锁、X锁


在对某个表执行SELECT、INSERT、DELETE、UPDATE语句时,InnoDB存储引擎是不会为这个表添加表级别的S锁或者X锁的。在对某个表执行一些诸如ALTER TABLEDROP TABLE这类的DDL语句时,其他事务对这个表并发执行诸如SELECT、INSERT、DELETE、UPDATE的语句会发生阻塞。同理,某个事务中对某个表执行SELECT、INSERT、DELETE、UPDATE语句时,在其他会话中对这个表执行DDL语句也会发生阻塞。这个过程其实是通过在server层使用一种称之为元数据锁(英文名:Metadata Locks,简称MDL)结构来实现的。


一般情况下,不会使用InnoDB存储引擎提供的表级别的S锁X锁。只会在一些特殊情况下,比方说崩溃恢复过程中用到。比如,在系统变量autocommit=0,innodb_table_locks = 1时,手动获取InnoDB存储引擎提供的表t 的S锁或者X锁可以这么写:


  • LOCK TABLES t READ:InnoDB存储引擎会对表t加表级别的S锁
  • LOCK TABLES t WRITE:InnoDB存储引擎会对表t加表级别的X锁


总结:MyISAM在执行查询语句(SELECT)前,会给涉及的所有表加读锁,在执行增删改操作前,会给涉及的表加写锁。InnoDB存储引擎是不会为这个表添加表级别的读锁或者写锁的。


② 意向锁 (intention lock)


InnoDB 支持多粒度锁(multiple granularity locking),它允许行级锁表级锁共存,而意向锁就是其中的一种表锁


1、意向锁的存在是为了协调行锁和表锁的关系,支持多粒度(表锁与行锁)的锁并存。


2、意向锁是一种不与行级锁冲突的表级锁,这一点非常重要。


3、表明“某个事务正在某些行持有了锁或该事务准备去持有锁”


意向锁分为两种:


  • 意向共享锁(intention shared lock, IS):事务有意向对表中的某些行加共享锁(S锁)


-- 事务要获取某些行的 S 锁,必须先获得表的 IS 锁。

SELECT column FROM table ... LOCK IN SHARE MODE;


  • 意向排他锁(intention exclusive lock, IX):事务有意向对表中的某些行加排他锁(X锁)


-- 事务要获取某些行的 X 锁,必须先获得表的 IX 锁。

SELECT column FROM table ... FOR UPDATE;


即:意向锁是由存储引擎自己维护的,用户无法手动操作意向锁,在为数据行加共享 / 排他锁之前,InooDB 会先获取该数据行所在数据表的对应意向锁


1. 意向锁要解决的问题


现在有两个事务,分别是T1和T2,其中T2试图在该表级别上应用共享或排它锁,如果没有意向锁存在,那么T2就需要去检查各个页或行是否存在锁;如果存在意向锁,那么此时就会受到由T1控制的表级别意向锁的阻塞。T2在锁定该表前不必检查各个页或行锁,而只需检查表上的意向锁。简单来说就是给更大一级级别的空间示意里面是否已经上过锁。


在数据表的场景中,如果我们给某一行数据加上了排它锁,数据库会自动给更大一级的空间,比如数据页或数据表加上意向锁,告诉其他人这个数据页或数据表已经有人上过排它锁了,这样当其他人想要获取数据表排它锁的时候,只需要了解是否有人已经获取了这个数据表的意向排它锁即可。


  • 如果事务想要获取数据表中某些记录的共享锁,就需要在数据表上添加意向共享锁
  • 如果事务想要获取数据表中某些记录的排它锁,就需要在数据表上添加意向排他锁


这时,意向锁会告诉其他事务已经有人锁定了表中的某些记录。


③ 自增锁(AUTO-INC锁)


1. “Simple inserts”(简单插入)


可以预先确定要插入的行数(当语句被初始处理时)的语句。包括没有嵌套子查询的单行和多行INSERT...VALUES()REPLACE语句。


2. “Bulk inserts”(批量插入)


事先不知道要插入的行数(和所需自动递增值的数量)的语句。比如INSERT ... SELECTREPLACE ... SELECTLOAD DATA语句,但不包括纯INSERT。 InnoDB在每处理一行,为AUTO_INCREMENT列分配一个新值。


3. “Mixed-mode inserts”(混合模式插入)


这些是“Simple inserts”语句但是指定部分新行的自动递增值。例如INSERT INTO teacher (id,name) VALUES (1,'a'), (NULL,'b'), (5,'c'), (NULL,'d');只是指定了部分id的值。另一种类型的“混合模式插入”是INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE


对于上面数据插入的案例,MySQL采用了自增锁的方式来实现,AUTO-INT锁是当向使用含有AUTO_INCREMENT列的表中插入数据时需要获取的一种特殊的表级锁,在执行插入语句时就在表级别加一个AUTO-INT锁,然后为每条待插入记录的AUTO_INCREMENT修饰的列分配递增的值,在该语句执行结束后,再把AUTO-INT锁释放掉。一个事务在持有AUTO-INC锁的过程中,其他事务的插入语句都要被阻塞,可以保证一个语句中分配的递增值是连续的。也正因为此,其并发性显然并不高,当我们向一个有AUTO_INCREMENT关键字的主键插入值的时候,每条语句都要对这个表锁进行竞争,这样的并发潜力其实是很低下的,所以innodb通过innodb_autoinc_lock_mode的不同取值来提供不同的锁定机制,来显著提高SQL语句的可伸缩性和性能。


innodb_autoinc_lock_mode有三种取值,分别对应与不同锁定模式:


(1)innodb_autoinc_lock_mode = 0(“传统”锁定模式)


在此锁定模式下,所有类型的insert语句都会获得一个特殊的表级AUTO-INC锁,用于插入具有AUTO_INCREMENT列的表。这种模式其实就如我们上面的例子,即每当执行insert的时候,都会得到一个表级锁(AUTO-INC锁),使得语句中生成的auto_increment为顺序,且在binlog中重放的时候,可以保证master与slave中数据的auto_increment是相同的。因为是表级锁,当在同一时间多个事务中执行insert的时候,对于AUTO-INC锁的争夺会限制并发能力。


(2)innodb_autoinc_lock_mode = 1(“连续”锁定模式)


在 MySQL 8.0 之前,连续锁定模式是默认的。


在这个模式下,“bulk inserts”仍然使用AUTO-INC表级锁,并保持到语句结束。这适用于所有INSERT ... SELECT,REPLACE ... SELECT和LOAD DATA语句。同一时刻只有一个语句可以持有AUTO-INC锁。


对于“Simple inserts”(要插入的行数事先已知),则通过在mutex(轻量锁)的控制下获得所需数量的自动递增值来避免表级AUTO-INC锁, 它只在分配过程的持续时间内保持,而不是直到语句完成。不使用表级AUTO-INC锁,除非AUTO-INC锁由另一个事务保持。如果另一个事务保持AUTO-INC锁,则“Simple inserts”等待AUTO-INC锁,如同它是一个“bulk inserts”。


(3)innodb_autoinc_lock_mode = 2(“交错”锁定模式)


从 MySQL 8.0 开始,交错锁模式是默认设置。


在这种锁定模式下,所有类INSERT语句都不会使用表级AUTO-INC锁,并且可以同时执行多个语句。这是最快和最可拓展的锁定模式,但是当使用基于语句的复制或恢复方案时,从二进制日志重播SQL语句时,这是不安全的。


在此锁定模式下,自动递增值保证在所有并发执行的所有类型的insert语句中是唯一单调递增的。但是,由于多个语句可以同时生成数字(即,跨语句交叉编号),为任何给定语句插入的行生成的值可能不是连续的。


④ 元数据锁(MDL锁)


MySQL5.5引入了meta data lock,简称MDL锁,属于表锁范畴。MDL 的作用是,保证读写的正确性。比如,如果一个查询正在遍历一个表中的数据,而执行期间另一个线程对这个表结构做变更,增加了一列,那么查询线程拿到的结果跟表结构对不上,肯定是不行的。


因此,当对一个表做增删改查操作的时候,加MDL读锁;当要对表做结构变更操作的时候,加MDL写锁。


2. InnoDB中的行锁


行锁(Row Lock)也称为记录锁,顾名思义,就是锁住某一行(某条记录row)。需要注意的是,MySQL服务器层并没有实现行锁机制,行级锁只在存储引擎层实现。


优点:锁定力度小,发生锁冲突概率低,可以实现的并发度高


缺点:对于锁的开销比较大,加锁会比较慢,容易出现死锁情况


InnoDB与MyISAM的最大不同有两点:一是支持事务;二是采用了行级锁。


① 记录锁(Record Locks)


记录锁也就是仅仅把一条记录锁上,官方的类型名称为:LOCK_REC_NOT_GAP


记录锁是有S锁和X锁之分的,称之为S型记录锁X型记录锁


  • 当一个事务获取了一条记录的S型记录锁后,其他事务也可以继续获取该记录的S型记录锁,但不可以继续获取X型记录锁;
  • 当一个事务获取了一条记录的X型记录锁后,其他事务既不可以继续获取该记录的S型记录锁,也不可以继续获取X型记录锁。


② 间隙锁(Gap Locks)


MySQLREPEATABLE READ隔离级别下是可以解决幻读问题的,解决方案有两种,可以使用MVCC方案解决,也可以采用加锁方案解决。但是在使用加锁方案解决时有个大问题,就是事务在第一次执行读取操作时,那些幻影记录尚不存在,我们无法给这些幻影记录加上记录锁。InnoDB提出了一种称之为Gap Locks的锁,官方的类型名称为:LOCK_GAP,我们可以简称为gap锁


gap锁的提出仅仅是为了防止插入幻影记录而提出的。虽然有共享gap锁独占gap锁这样的说法,但是它们起到的作用是相同的。而且如果对一条记录加了gap锁(不论是共享gap锁还是独占gap锁),并不会限制其他事务对这条记录加记录锁或者继续加gap锁。


③ 临键锁(Next-Key Locks)


有时候我们既想锁住某条记录,又想阻止其他事务在该记录前边的间隙插入新记录,所以InnoDB就提出了一种称之为Next-Key Locks的锁,官方的类型名称为:LOCK_ORDINARY,我们也可以简称为next-key锁。Next-Key Locks是在存储引擎innodb、事务级别在可重复读的情况下使用的数据库锁,innodb默认的锁就是Next-Key locks。


begin;

select * from student where id <=8 and id > 3 for update;


④ 插入意向锁(Insert Intention Locks)


我们说一个事务在插入一条记录时需要判断一下插入位置是不是被别的事务加了gap锁next-key锁也包含gap锁),如果有的话,插入操作需要等待,直到拥有gap锁的那个事务提交。但是InnoDB规定事务在等待的时候也需要在内存中生成一个锁结构,表明有事务想在某个间隙插入新记录,但是现在在等待。InnoDB就把这种类型的锁命名为Insert Intention Locks,官方的类型名称为:LOCK_INSERT_INTENTION,我们称为插入意向锁。插入意向锁是一种Gap锁,不是意向锁,在insert操作时产生。


插入意向锁是在插入一条记录行前,由INSERT 操作产生的一种间隙锁


事实上插入意向锁并不会阻止别的事务继续获取该记录上任何类型的锁。


3.页锁


页锁就是在页的粒度上进行锁定,锁定的数据资源比行锁要多,因为一个页中可以有多个行记录。当我们使用页锁的时候,会出现数据浪费的现象,但这样的浪费最多也就是一个页上的数据行。页锁的开销介于表锁和行锁之间,会出现死锁。锁定粒度介于表锁和行锁之间,并发度一般。


每个层级的锁数量是有限制的,因为锁会占用内存空间,锁空间的大小是有限的。当某个层级的锁数量超过了这个层级的阈值时,就会进行锁升级。锁升级就是用更大粒度的锁替代多个更小粒度的锁,比如InnoDB 中行锁升级为表锁,这样做的好处是占用的锁空间降低了,但同时数据的并发度也下降了。


3.3从对待锁的态度划分:乐观锁、悲观锁


从对待锁的态度来看锁的话,可以将锁分成乐观锁和悲观锁,从名字中也可以看出这两种锁是两种看待数据并发的思维方式。需要注意的是,乐观锁和悲观锁并不是锁,而是锁的设计思想


1.悲观锁(Pessimistic Locking)


悲观锁总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁(共享资源每次只给一个线程使用,其它线程阻塞,用完后再把资源转让给其它线程)。比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁,当其他线程想要访问数据时,都需要阻塞挂起。Java中synchronizedReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。


注意:select ... for update 语句执行过程中所有扫描的行都会被锁上,因此在MySQL中用悲观锁必须确定使用了索引,而不是全表扫描,否则将会把整个表锁住。


2.乐观锁(Optimistic Locking)


乐观锁认为对同一数据的并发操作不会总发生,属于小概率事件,不用每次都对数据上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,也就是不采用数据库自身的锁机制,而是通过程序来实现。在程序上,我们可以采用版本号机制或者CAS机制实现。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量。在Java中java.util.concurrent.atomic包下的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式:CAS实现的。


1.乐观锁的版本号机制


在表中设计一个版本字段 version,第一次读的时候,会获取 version 字段的取值。然后对数据进行更新或删除操作时,会执行UPDATE ... SET version=version+1 WHERE version=version。此时如果已经有事务对这条数据进行了更改,修改就不会成功。


2.乐观锁的时间戳机制


时间戳和版本号机制一样,也是在更新提交的时候,将当前数据的时间戳和更新之前取得的时间戳进行比较,如果两者一致则更新成功,否则就是版本冲突。


你能看到乐观锁就是程序员自己控制数据并发操作的权限,基本是通过给数据行增加一个戳(版本号或者时间戳),从而证明当前拿到的数据是否最新。


3.两种锁的适用场景


从这两种锁的设计思想中,我们总结一下乐观锁和悲观锁的适用场景:


  1. 乐观锁适合读操作多的场景,相对来说写的操作比较少。它的优点在于程序实现不存在死锁问题,不过适用场景也会相对乐观,因为它阻止不了除了程序以外的数据库操作。
  2. 悲观锁适合写操作多的场景,因为写的操作具有排它性。采用悲观锁的方式,可以在数据库层面阻止其他事务对该数据的操作权限,防止读 - 写写 - 写的冲突。


3.4按加锁的方式划分:显式锁、隐式锁


1.隐式锁


  • 情景一:对于聚簇索引记录来说,有一个trx_id隐藏列,该隐藏列记录着最后改动该记录的事务id。那么如果在当前事务中新插入一条聚簇索引记录后,该记录的trx_id隐藏列代表的的就是当前事务的事务id,如果其他事务此时想对该记录添加S锁或者X锁时,首先会看一下该记录的trx_id隐藏列代表的事务是否是当前的活跃事务,如果是的话,那么就帮助当前事务创建一个X锁(也就是为当前事务创建一个锁结构,is_waiting属性是false),然后自己进入等待状态(也就是为自己也创建一个锁结构,is_waiting属性是true)。
  • 情景二:对于二级索引记录来说,本身并没有trx_id隐藏列,但是在二级索引页面的Page Header部分有一个PAGE_MAX_TRX_ID属性,该属性代表对该页面做改动的最大的事务id,如果PAGE_MAX_TRX_ID属性值小于当前最小的活跃事务id,那么说明对该页面做修改的事务都已经提交了,否则就需要在页面中定位到对应的二级索引记录,然后回表找到它对应的聚簇索引记录,然后再重复情景一的做法。


即:一个事务对新插入的记录可以不显示的加锁(生成一个锁结构),但是由于事务id的存在,相当于加了一个隐式锁。别的事务在对这条记录加S锁或者X锁时,由于隐式锁的存在,会先帮助当前事务生成一个锁结构,然后自己再生成一个锁结构后进入等待状态。隐式锁是一种延迟加锁的机制,从而来减少加锁的数量。


2.显式锁


通过特定的语句进行加锁,我们一般称之为显示加锁。


3.5其它锁之:全局锁


全局锁就是对整个数据库实例加锁。当你需要让整个库处于只读状态的时候,可以使用这个命令,之后其他线程的以下语句会被阻塞:数据更新语句(数据的增删改)、数据定义语句(包括建表、修改表结构等)和更新类事务的提交语句。全局锁的典型使用场景是:做全库逻辑备份


全局锁的命令:


Flush tables with read lock


3.6其它锁之:死锁


死锁是指两个或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。


1. 如何处理死锁


方式1:等待,直到超时(innodb_lock_wait_timeout=50s)


即当两个事务互相等待时,当一个事务等待时间超过设置的阈值时,就将其回滚,另外事务继续进行。


方式2:使用死锁检测进行死锁处理


发起死锁检测,发现死锁后,主动回滚死锁链条中的某一个事务(将持有最少行级排他锁的事务进行回滚),让其他事务得以继续执行。


4.锁的内存结构


image.png


结构解析:


1. 锁所在的事务信息


不论是表锁还是行锁,都是在事务执行过程中生成的,哪个事务生成了这个 锁结构 ,这里就记录这个事务的信息。


锁所在的事务信息在内存结构中只是一个指针,通过指针可以找到内存中关于该事务的更多信息,比方说事务id等。


2. 索引信息


对于行锁来说,需要记录一下加锁的记录是属于哪个索引的。这里也是一个指针。


3. 表锁/行锁信息


表锁结构行锁结构在这个位置的内容是不同的:


  • 表锁:记载着是对哪个表加的锁,还有其他的一些信息。
  • 行锁:记载了三个重要的信息:
  • Space ID :记录所在表空间。
  • Page Number :记录所在页号。
  • n_bits :对于行锁来说,一条记录就对应着一个比特位,一个页面中包含很多记录,用不同的比特位来区分到底是哪一条记录加了锁。为此在行锁结构的末尾放置了一堆比特位,这个n_bits 属性代表使用了多少比特位。


n_bits的值一般都比页面中记录条数多一些。主要是为了之后在页面中插入了新记录后也不至于重新分配锁结构


4. type_mode


这是一个32位的数,被分成了lock_modelock_typerec_lock_type三个部分,如图所示:


image.png


  • 锁的模式(lock_mode),占用低4位,可选的值如下:
  • LOCK_IS(十进制的0):表示共享意向锁,也就是IS锁
  • LOCK_IX(十进制的1):表示独占意向锁,也就是IX锁
  • LOCK_S(十进制的2):表示共享锁,也就是S锁
  • LOCK_X(十进制的3):表示独占锁,也就是X锁
  • LOCK_AUTO_INC(十进制的4):表示AUTO-INC锁


在InnoDB存储引擎中,LOCK_IS,LOCK_IX,LOCK_AUTO_INC都算是表级锁的模式,LOCK_S和 LOCK_X既可以算是表级锁的模式,也可以是行级锁的模式。


  • 锁的类型(lock_type),占用第5~8位,不过现阶段只有第5位和第6位被使用:
  • LOCK_TABLE(十进制的16),也就是当第5个比特位置为1时,表示表级锁。
  • LOCK_REC(十进制的32),也就是当第6个比特位置为1时,表示行级锁。
  • 行锁的具体类型(rec_lock_type),使用其余的位来表示。只有在 lock_type的值为LOCK_REC时,也就是只有在该锁为行级锁时,才会被细分为更多的类型:
  • LOCK_ORDINARY(十进制的0):表示next-key锁
  • LOCK_GAP(十进制的512):也就是当第10个比特位置为1时,表示gap锁
  • LOCK_REC_NOT_GAP(十进制的1024):也就是当第11个比特位置为1时,表示正经记录锁
  • LOCK_INSERT_INTENTION(十进制的2048):也就是当第12个比特位置为1时,表示插入意向锁。其他的类型:还有一些不常用的类型我们就不多说了。
  • is_waiting属性呢?基于内存空间的节省,所以把 is_waiting 属性放到了 type_mode 这个32位的数字中:
  • LOCK_WAIT(十进制的256) :当第9个比特位置为1时,表示is_waitingtrue,也就是当前事务尚未获取到锁,处在等待状态;当这个比特位为0时,表示is_waitingfalse,也就是当前事务获取锁成功。


5. 其他信息


为了更好的管理系统运行过程中生成的各种锁结构而设计了各种哈希表和链表。


6. 一堆比特位


如果是行锁结构的话,在该结构末尾还放置了一堆比特位,比特位的数量是由上边提到的n_bits属性表示的。InnoDB数据页中的每条记录在记录头信息中都包含一个 heap_no 属性,伪记录Infimumheap_no值为0Supremumheap_no值为1,之后每插入一条记录,heap_no值就增1。锁结构最后的一堆比特位就对应着一个页面中的记录,一个比特位映射一个heap_no,即一个比特位映射到页内的一条记录。


5.锁监控


mysql> show status like 'innodb_row_lock%';


  • Innodb_row_lock_current_waits:当前正在等待锁定的数量;
  • Innodb_row_lock_time:从系统启动到现在锁定总时间长度;(等待总时长)
  • Innodb_row_lock_time_avg:每次等待所花平均时间;(等待平均时长)
  • Innodb_row_lock_time_max:从系统启动到现在等待最常的一次所花的时间;
  • Innodb_row_lock_waits:系统启动后到现在总共等待的次数;(等待总次数)


其他监控方法:


MySQL把事务和锁的信息记录在了information_schema库中,涉及到的三张表分别是INNODB_TRXINNODB_LOCKSINNODB_LOCK_WAITS


MySQL5.7及之前,可以通过information_schema.INNODB_LOCKS查看事务的锁情况,但只能看到阻塞事务的锁;如果事务并未被阻塞,则在该表中看不到该事务的锁情况。


MySQL8.0删除了information_schema.INNODB_LOCKS,添加了performance_schema.data_locks,可以通过performance_schema.data_locks查看事务的锁情况,和MySQL5.7及之前不同,performance_schema.data_locks不但可以看到阻塞该事务的锁,还可以看到该事务所持有的锁。


同时,information_schema.INNODB_LOCK_WAITS也被performance_schema.data_lock_waits所代替。


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