MySQL · 捉虫动态 · 删被引用索引导致crash

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS PostgreSQL Serverless,0.5-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
对影评进行热评分析
简介: bug描述 设置 foreign_key_checks=0 删除被引用的索引后,再设置foreign_key_checks=1,对引用表进行DML操作会导致 mysqld crash,以下是重现的测例: drop table if exists t2; drop table if exists

bug描述

设置 foreign_key_checks=0 删除被引用的索引后,再设置foreign_key_checks=1,对引用表进行DML操作会导致 mysqld crash,以下是重现的测例:

drop table if exists t2;
drop table if exists t1;

create table t1 (a int, b int, key idx1(a)) engine=innodb;
insert into t1 values(1,1);
insert into t1 values(2,2);
create table t2 (a int, b int, foreign key (b) references t1(a)) engine=innodb;
set session foreign_key_checks = 0;
alter table t1 drop key idx1;
set session foreign_key_checks = 1;
insert into t2 values (1,1); //此语句执行时mysqld会crash

## 分析

对于引用约束,在mysql实现中引用表和被引用表都会记录表的引用关系。

以下链表记录该表引用了哪些表,链表中每个元素为 dict_foreign_t

table->foreign_list      

以下链表记录该表被哪些表引用,链表中每个元素为 dict_foreign_t

table->referenced_list

dict_foreign_t 结构如下

dict_foreign_t
{
  foreign_table       // t2
  foreign_index       
  referenced_table    // t1
  referenced_index    // idx1
  ......
}

对于上面的测例,t1为被引用表,t2为引用表。

  • 对于t1
    table->foreign_list 为null
    table->referenced_list 则记录了引用关系

  • 对于t2
    table->foreign_list 记录了引用关系
    table->referenced_list 则为null

对于删除索引操作,如果索引涉及到引用关系,那么对应引用关系中的索引也应该做相应调整。对于测例中的删索引操作 alter table t1 drop key idx1; 应该做如下调整

  • 修改t1表的引用关系
    table->referenced_list中dict_foreign_t->referenced_index 置为null

  • 修改t2表的引用关系
    table->foreign_list中dict_foreign_t->referenced_index 置为null

而此bug修复之前, 并没有修改t2表的引用关系, 从而导致后面对t2表进行DML操作时,如果访问了无效的dict_foreign_t->referenced_index就会导致crash。

修复方法

删除被引用的索引后,应修改引用表的引用关系,即应修改table->referenced_list。
详见官方修复

附加说明

如果删除引用表对应的外键时,mysql如何处理的呢?同删除被引用表的索引一样,都需要调整引用表和被引用表的关系。

实际上,当删除引用表对应的外键时,如果存在和此外键相似(这里的相似是指索引列数和列顺序相同)的索引时,会用相似的索引代替删除的外键,从而保持原有的引用约束关系。

例如,在下面的例子中,原来t2存在有两个索引idx1和idx2,都可以作为外键,函数dict_foreign_find_index选择了idx1作为外键。当删除idx1后,同样通过dict_foreign_find_index选择了idx2做为了外键。

drop table if exists t2;
drop table if exists t1;

create table t1 (a int, b int, key(a)) engine=innodb;
create table t2 (a int, b int, foreign key (b) references t1(a),
                 key idx1(b), key idx2(b)) engine=innodb;
alter table t2 drop key idx1;

同样,此bug修复后,删除被引用表的索引时,如果存在相似的索引会用相似的索引代替。
例如,在下面的例子中,原来t1存在有两个索引idx1和idx2,都可以作为被引用索引,函数dict_foreign_find_index选择了idx1作为被引用索引。当删除idx1后,同样通过dict_foreign_find_index选择了idx2做为了新的被引用索引。

drop table if exists  t2;
drop table if exists  t1;
create table t1 (a int, b int, key idx1(a), key
                 idx2(a)) engine=innodb;
create table t2 (a int, b int,
                 foreign key (b) references t1(a)) engine=innodb;

其实,相似索引的存在是完全没有必要的。如果禁止创建相似的索引,那么引用约束这块的处理也不会这么复杂了。

相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
深入解析MySQL的EXPLAIN:指标详解与索引优化
MySQL 中的 `EXPLAIN` 语句用于分析和优化 SQL 查询,帮助你了解查询优化器的执行计划。本文详细介绍了 `EXPLAIN` 输出的各项指标,如 `id`、`select_type`、`table`、`type`、`key` 等,并提供了如何利用这些指标优化索引结构和 SQL 语句的具体方法。通过实战案例,展示了如何通过创建合适索引和调整查询语句来提升查询性能。
448 9
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL索引学习笔记
本文深入探讨了MySQL数据库中慢查询分析的关键概念和技术手段。
291 80
|
18天前
|
缓存 算法 关系型数据库
MySQL底层概述—8.JOIN排序索引优化
本文主要介绍了MySQL中几种关键的优化技术和概念,包括Join算法原理、IN和EXISTS函数的使用场景、索引排序与额外排序(Using filesort)的区别及优化方法、以及单表和多表查询的索引优化策略。
MySQL底层概述—8.JOIN排序索引优化
|
21天前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL原理简介—9.MySQL索引原理
本文详细介绍了MySQL索引的设计与使用原则,涵盖磁盘数据页的存储结构、页分裂机制、主键索引设计及查询过程、聚簇索引和二级索引的原理、B+树索引的维护、联合索引的使用规则、SQL排序和分组时如何利用索引、回表查询对性能的影响以及索引覆盖的概念。此外还讨论了索引设计的案例,包括如何处理where筛选和order by排序之间的冲突、低基数字段的处理方式、范围查询字段的位置安排,以及通过辅助索引来优化特定查询场景。总结了设计索引的原则,如尽量包含where、order by、group by中的字段,选择离散度高的字段作为索引,限制索引数量,并针对频繁查询的低基数字段进行特殊处理等。
MySQL原理简介—9.MySQL索引原理
|
19天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL底层概述—6.索引原理
本文详细回顾了:索引原理、二叉查找树、平衡二叉树(AVL树)、红黑树、B-Tree、B+Tree、Hash索引、聚簇索引与非聚簇索引。
MySQL底层概述—6.索引原理
|
2月前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL秘籍之索引与查询优化实战指南
最左前缀原则。不冗余原则。最大选择性原则。所谓前缀索引,说白了就是对文本的前几个字符建立索引(具体是几个字符在建立索引时去指定),比如以产品名称的前 10 位来建索引,这样建立起来的索引更小,查询效率更快!
123 22
 MySQL秘籍之索引与查询优化实战指南
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
浅入浅出——MySQL索引
本文介绍了数据库索引的概念和各种索引结构,如哈希表、B+树、InnoDB引擎的索引运作原理等。还分享了覆盖索引、联合索引、最左前缀原则等优化技巧,以及如何避免索引误用,提高数据库性能。
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL中为什么要使用索引合并(Index Merge)?
通过这些内容的详细介绍和实际案例分析,希望能帮助您深入理解索引合并及其在MySQL中的
168 10
|
3月前
|
存储 Oracle 关系型数据库
索引在手,查询无忧:MySQL索引简介
MySQL 是一款广泛使用的关系型数据库管理系统,在2024年5月的DB-Engines排名中得分1084,仅次于Oracle。本文介绍MySQL索引的工作原理和类型,包括B+Tree、Hash、Full-text索引,以及主键、唯一、普通索引等,帮助开发者优化查询性能。索引类似于图书馆的分类系统,能快速定位数据行,极大提高检索效率。
83 8
|
3月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
【MYSQL】 ——索引(B树B+树)、设计栈
索引的特点,使用场景,操作,底层结构,B树B+树,MYSQL设计栈

相关产品

  • 云数据库 RDS MySQL 版