1.MySQL体系结构介绍

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1). 连接层

最上层是一些客户端和链接服务，包含本地socket通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。

2). 服务层

第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如 过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等， 最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。

3). 引擎层

存储引擎层， 存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。数据库中的索引是在存储引擎层实现的。

4). 存储层

数据存储层， 主要是将数据(如: redolog、undolog、数据、索引、二进制日志、错误日志、查询日志、慢查询日志等)存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。

和其他数据库相比，MySQL有点与众不同，它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎上，插件式的存储引擎架构，将查询处理和其他的系统任务以及数据的存储提取分离。 这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。

2.MySQL存储引擎

2.1 存储引擎创建

存储引擎是MySQL数据库的核心，我们需要在合适的场景选择合适的存储引擎。

存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式 。存储引擎是基于表的，而不是基于库的，所以存储引擎也可被称为表类型。我们可以在创建表的时候，来指定选择的存储引擎，如果没有指定将自动选择默认的存储引擎。

1). 建表时指定存储引擎

CREATE TABLE 表名(
字段1 字段1类型 [ COMMENT 字段1注释 ] ,
......
字段n 字段n类型 [COMMENT 字段n注释 ]
) ENGINE = INNODB [ COMMENT 表注释 ] ;

2). 查询当前数据库支持的存储引擎

show engines;

创建表时，即使我们没有指定存储疫情，数据库也会自动选择默认的存储引擎。

2.2 常见存储引擎

常见存储引擎有三种，InnoDB、MyISAM、Memory。

2.2.1 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。

参数：innodb_file_per_table

show variables like 'innodb_file_per_table';

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如果该参数开启，代表对于InnoDB引擎的表，每一张表都对应一个ibd文件。 我们直接打开MySQL的数据存放目录： C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\Data ， 这个目录下有很多文件夹，不同的文件夹代表不同的数据库。

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可以看到里面有很多的ibd文件，每一个ibd文件就对应一张表，比如：我们有一张表 account，就

有这样的一个account.ibd文件，而在这个ibd文件中不仅存放表结构、数据，还会存放该表对应的

索引信息。 而该文件是基于二进制存储的，不能直接基于记事本打开，我们可以使用mysql提供的一 个指令 ibd2sdi ，通过该指令就可以从ibd文件中提取sdi信息，而sdi数据字典信息中就包含该表的表结构。

4). 逻辑存储结构

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表空间 :

InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层，ibd文件其实就是表空间文件，在表空间中可以

包含多个Segment段。

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，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，trx_id:每次对某条记录进行改动时，会把对应的事务id赋值给Trt_id隐藏列，roll_pointer:每次对某条引记录进行改动时，都会把旧版本放到Undo日志中，然后这个隐藏列就相当于一个指针，通过它找到记录修改前的值。

2.2.2 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

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2.2.3 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），不支持事务，行级锁，外键

3).文件

xxx.sdi：存储表结构信息

总结：

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2.2.4 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。

3.索引

3.1 索引介绍

索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

在无索引情况下，对某张表查询数据就需要从第一行开始扫描，一直扫描到最后一行，我们称之为全表扫描，性能很低，如果我们针对这张表建立了索引，查询数据就可以按索引结构去查询数据，无需全表扫描，极大提高了查询效率。

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3.2 索引结构

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：

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不同的存储引擎对于索引结构的支持情况： 编辑

3.2.1 B+树结构

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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。

特点：

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。

MySQL中优化之后的B+Tree结构：

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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。

3.2.2 Hash结构

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。

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2). 特点

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

无法利用索引完成排序操作

查询效率高，通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索即可，效率通常要高于B+tree索引

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。

3.3 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。 编辑

聚集索引&二级索引

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：

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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

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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：

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；

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。

InnoDB主键索引的B+tree度为多高呢?

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B+树一个数据节点对应一个数据页，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，即根节点最多存1170个主键

每个指针指向一个叶子节点，每个叶子节点存16行数据，且总叶子节点的个数=根节点指针数

1171* 16 = 18736（总记录数=叶子节点个数*每个叶子节点行数）

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。

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 ;

实例：

A. name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引。

CREATE INDEX idx_user_name ON tb_user(name);

B. phone手机号字段的值，是非空，且唯一的，为该字段创建唯一索引。

CREATE UNIQUE INDEX idx_user_phone ON tb_user(phone);

C. 为profession、age、status创建联合索引

CREATE INDEX idx_user_pro_age_sta ON tb_user(profession,age,status);

D. 为email建立合适的索引来提升查询效率。

CREATE INDEX idx_email ON tb_user(email);

3.5 SQL性能分析

3.5.1 SQL执行频率

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_______';

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Com_delete: 删除次数，Com_insert: 插入次数，Com_select: 查询次数，Com_update: 更新次数

那么通过查询SQL的执行频次，我们就能够知道当前数据库到底是增删改为主，还是查询为主。 那假如说是以查询为主，我们又该如何定位针对于那些查询语句进行优化呢？ 次数我们可以借助于慢查询日志。

3.5.2 慢日志查询

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。

如果要开启慢查询日志，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息：

# 开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1
# 设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2

配置完毕之后，通过以下指令重新启动MySQL服务器进行测试，查看慢日志文件中记录的信息

/var/lib/mysql/localhost-slow.log。

systemctl restart mysqld

通过慢查询日志，就可以定位出执行效率比较低的SQL，从而有针对性的进行优化。

3.5.3 profile详情

show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have_profiling

参数，能够看到当前MySQL是否支持profile操作：

SELECT @@have_profiling ;

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可以通过set语句在session/global级别开启profiling：

SET profiling = 1;

开关已经打开了，接下来，我们所执行的SQL语句，都会被MySQL记录，并记录执行时间消耗到哪儿去了。

执行一系列的业务SQL的操作，然后通过如下指令查看指令的执行耗时:

-- 查看每一条SQL的耗时基本情况
show profiles;
-- 查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;
-- 查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;

3.5.4 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。

-- 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: 编辑

3.6 索引使用

3.6.1 最左前缀法则

如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。如果跳跃某一列，索引将会部分失效(后面的字段索引失效)。

例如，在 tb_user 表中，有一个联合索引，这个联合索引涉及到三个字段，顺序分别为：profession，age，status。只要联合索引最左边的字段 profession存在，索引就会生效，只不过索引的长度不同。

注：下面代码中是走联合索引的，最左前缀法则中指的最左边的列，是指在查询时，联合索引的最左边的字段(即是第一个字段)必须存在，与我们编写SQL时，条件编写的先后顺序无关

explain select * from tb_user where age = 31 and
status = '0' and profession = '软件工程'；

3.6.2 范围查询

联合索引中，出现范围查询(>,<)，范围查询右侧的列索引失效。范围查询整体走索引了，但是范围查询右边的status字段是没有走索引的。

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age > 30 and status
= '0';

当范围查询使用>= 或 <= 时，所有的字段都是走索引的。所以，在业务允许的情况下，尽可能的使用类似于 >= 或 <= 这类的范围查询，而避免使用 > 或 <。

3.6.3 索引失效情况

索引列运算：

在索引列上进行运算操作， 索引将失效。

字符串不加引号：

字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。

注：如果字符串不加单引号，对于查询结果，没什么影响，但是数据库存在隐式类型转换，索引将失效。

模糊查询：

如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。在关键字后面加%，索引可以生效。而如果在关键字前面加了%，索引将会失效。

explain select * from tb_user where profession like '%工程';

or连接条件：

用or分割开的条件， 如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到，当or连接的条件，左右两侧字段都有索引时，索引才会生效。

数据分布影响：

如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。MySQL在查询时，会评估使用索引的效率与走全表扫描的效率，如果走全表扫描更快，则放弃索引，走全表扫描。 因为索引是用来索引少量数据的，如果通过索引查询返回大批量的数据，则还不如走全表扫描来的快，此时索引就会失效。

3.6.4 SQL提示

SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。

1). use index ： 建议MySQL使用哪一个索引完成此次查询（仅仅是建议，mysql内部还会再次进

行评估）。

explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工
程';

2). ignore index ： 忽略指定的索引。

explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession = '软件工
程';

3). force index ： 强制使用索引。

explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession = '软件工
程';

3.6.5 覆盖索引

覆盖索引是指 查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到 。

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id是主键，是一个聚集索引。 name字段建立了普通索引，是一个二级索引（辅助索引）。

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根据id查询，直接走聚集索引查询，一次索引扫描，直接返回数据，性能高。

C. 执行SQL：selet id,name from tb_user where name = 'Arm'; 编辑

虽然是根据name字段查询，查询二级索引，但是由于查询返回在字段为 id，name，在name的二级索引中，这两个值都是可以直接获取到的，因为覆盖索引，所以不需要回表查询，性能高。

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由于在name的二级索引中，不包含gender，所以，需要两次索引扫描，也就是需要回表查询，性能相对较差一点。

思考：一张表, 有四个字段(id, username, password, status), 由于数据量大, 需要对以下SQL语句进行优化, 该如何进行才是最优方案:

针对于 username, password建立联合索引, sql为: create index idx_user_name_pass on tb_user(username,password); 这样可以避免上述的SQL语句，在查询的过程中，出现回表查询。

3.6.6 前缀索引

当字段类型为字符串（varchar，text，longtext等）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让

索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘IO， 影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。

1). 语法

create index idx_xxxx on table_name(column(n)) ;

示例:

为tb_user表的email字段，建立长度为5的前缀索引。

create index idx_email_5 on tb_user(email(5));

2). 前缀长度

可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高则查询效率越高， 唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。

select count(distinct email) / count(*) from tb_user ;
select count(distinct substring(email,1,5)) / count(*) from tb_user ;

3). 前缀索引的查询流程

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3.6.7 单列索引与联合索引

单列索引：即一个索引只包含单个列。

联合索引：即一个索引包含了多个列。

在业务场景中，如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引，

而非单列索引

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3.6.8 索引设计原则

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。

区分度 = 索引列唯一值数量 / 表总行数

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。

4.InnoDB引擎深度剖析

4.1 逻辑存储结构

InnoDB引擎的逻辑存储结构如下：

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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。

4.2 架构

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。

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4.2.1 内存结构

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主要分为四大块儿： Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive Hash Index、Log Buffer。

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。

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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

4.2.2 磁盘结构

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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

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。我们创建一个表，都会产生一个表空间文件。

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

CREATE TABLESPACE ts_name ADD DATAFILE 'file_name' ENGINE = engine_name;

B. 创建表时指定表空间

CREATE TABLE xxx ... TABLESPACE ts_name;

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。

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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：

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4.2.3 后台线程 编辑

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。

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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。

show engine innodb status \G;

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。