Mysql实践篇

1、普通索引和唯一索引，应该怎么选择？

假设，执行查询的语句是 select id from T where k=5。这个查询语句在索引树上查找的过程，先是通过 B+ 树从树根开始，按层搜索到叶子节点，也就是图中右下角的这个数据页，然后可以认为数据页内部通过二分法来定位记录。

对于普通索引来说，查找到满足条件的第一个记录 (5,500) 后，需要查找下一个记录，直到碰到第一个不满足 k=5 条件的记录。

对于唯一索引来说，由于索引定义了唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续检索。

InnoDB 的数据是按数据页为单位来读写的。也就是说，当需要读一条记录的时候，并不是将这个记录本身从磁盘读出来，而是以页为单位，将其整体读入内存。在 InnoDB 中，每个数据页的大小默认是 16KB

更新过程

当需要更新一个数据页时，如果数据页在内存中就直接更新，而如果这个数据页还没有在内存中的话，在不影响数据一致性的前提下，InnoDB 会将这些更新操作缓存在 change buffer 中，这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了。在下次查询需要访问这个数据页的时候，将数据页读入内存，然后执行 change buffer 中与这个页有关的操作。通过这种方式就能保证这个数据逻辑的正确性。

唯一索引的更新就不能使用 change buffer，实际上也只有普通索引可以使用。

redo log 主要节省的是随机写磁盘的 IO 消耗（转成顺序写），而 change buffer 主要节省的则是随机读磁盘的 IO 消耗。

由于唯一索引用不上 change buffer 的优化机制，因此如果业务可以接受，从性能角度出发我建议你优先考虑非唯一索引。

Mysql 为什么会选错索引？

优化器的逻辑

MySQL 在真正开始执行语句之前，并不能精确地知道满足这个条件的记录有多少条，而只能根据统计信息来估算记录数。这个统计信息就是索引的“区分度”。显然，一个索引上不同的值越多，这个索引的区分度就越好。而一个索引上不同的值的个数，我们称之为“基数”（cardinality）。也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。

因为把整张表取出来一行行统计，虽然可以得到精确的结果，但是代价太高了，所以只能选择“采样统计”。

采样统计的时候，InnoDB 默认会选择 N 个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。

引选择异常和处理

一种方法是，像我们第一个例子一样，采用 force index 强行选择一个索引

第二种方法就是，我们可以考虑修改语句，引导 MySQL 使用我们期望的索引

第三种方法是，在有些场景下，我们可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择，或删掉误用的索引

怎么给字符串字段加索引？

1、使用前缀索引后，可能会导致查询语句读数据的次数变多。

2、使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本。

前缀索引对覆盖索引的影响

使用前缀索引就用不上覆盖索引对查询性能的优化了，这也是你在选择是否使用前缀索引时需要考虑的一个因素。

其他方式（存储一个生份证号码）

比如，我们国家的身份证号，一共 18 位，其中前 6 位是地址码，所以同一个县的人的身份证号前 6 位一般会是相同的。假设你维护的数据库是一个市的公民信息系统，这时候如果对身份证号做长度为 6 的前缀索引的话，这个索引的区分度就非常低了。按照我们前面说的方法，可能你需要创建长度为 12 以上的前缀索引，才能够满足区分度要求。

1、第一种方式是使用倒序存储。

2、第二种方式是使用 hash 字段。你可以在表上再创建一个整数字段，来保存身份证的校验码，同时在这个字段上创建索引。

使用倒序存储和使用 hash 字段这两种方法的异同点。

1、从占用的额外空间来看，倒序存储方式在主键索引上，不会消耗额外的存储空间，而 hash 字段方法需要增加一个字段。当然，倒序存储方式使用 4 个字节的前缀长度应该是不够的，如果再长一点，这个消耗跟额外这个 hash 字段也差不多抵消了。

2、在 CPU 消耗方面，倒序方式每次写和读的时候，都需要额外调用一次 reverse 函数，而 hash 字段的方式需要额外调用一次 crc32() 函数。如果只从这两个函数的计算复杂度来看的话，reverse 函数额外消耗的 CPU 资源会更小些。

3、从查询效率上看，使用 hash 字段方式的查询性能相对更稳定一些。因为 crc32 算出来的值虽然有冲突的概率，但是概率非常小，可以认为每次查询的平均扫描行数接近 1。而倒序存储方式毕竟还是用的前缀索引的方式，也就是说还是会增加扫描行数。

总结：直接创建完整索引，这样可能比较占用空间；创建前缀索引，节省空间，但会增加查询扫描次数，并且不能使用覆盖索引；倒序存储，再创建前缀索引，用于绕过字符串本身前缀的区分度不够的问题；创建 hash 字段索引，查询性能稳定，有额外的存储和计算消耗，跟第三种方式一样，都不支持范围扫描。

count(*)这么慢，应该如何解决？

count(*) 的实现方式

1、MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数，效率很高；

2、而 InnoDB 引擎就麻烦了，它执行 count(*) 的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数

InnoDB 是索引组织表，主键索引树的叶子节点是数据，而普通索引树的叶子节点是主键值。所以，普通索引树比主键索引树小很多。对于 count(*) 这样的操作，遍历哪个索引树得到的结果逻辑上都是一样的。因此，MySQL 优化器会找到最小的那棵树来遍历。在保证逻辑正确的前提下，尽量减少扫描的数据量，是数据库系统设计的通用法则之一。

对于 count(主键 id) 来说，InnoDB 引擎会遍历整张表，把每一行的 id 值都取出来，返回给 server 层。server 层拿到 id 后，判断是不可能为空的，就按行累加。

对于 count(1) 来说，InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。server 层对于返回的每一行，放一个数字“1”进去，判断是不可能为空的，按行累加。

单看这两个用法的差别的话，你能对比出来，count(1) 执行得要比 count(主键 id) 快。因为从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。

对于 count(字段) 来说：
1、如果这个“字段”是定义为 not null 的话，一行行地从记录里面读出这个字段，判断不能为 null，按行累加；

2、如果这个“字段”定义允许为 null，那么执行的时候，判断到有可能是 null，还要把值取出来再判断一下，不是 null 才累加。

但是 count(*) 是例外，并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值。count(*) 肯定不是 null，按行累加。

**所以结论是：按照效率排序的话，count(字段)<count(主键 id)<count(1)≈count(*)，所以我建议你，尽量使用 count()

日志和索引相关问题

binlog（归档日志）和 redo log（重做日志）配合崩溃恢复的时候，用的是反证法，说明了如果没有两阶段提交，会导致 MySQL 出现主备数据不一致等问题。

在两阶段提交的不同时刻，MySQL 异常重启会出现什么现象。

如果在图中时刻 A 的地方，也就是写入 redo log 处于 prepare 阶段之后、写 binlog 之前，发生了崩溃（crash），由于此时 binlog 还没写，redo log 也还没提交，所以崩溃恢复的时候，这个事务会回滚。这时候，binlog 还没写，所以也不会传到备库。到这里，大家都可以理解。大家出现问题的地方，主要集中在时刻 B，也就是 binlog 写完，redo log 还没 commit 前发生 crash，那崩溃恢复的时候 MySQL 会怎么处理？

我们先来看一下崩溃恢复时的判断规则。
1\如果 redo log 里面的事务是完整的，也就是已经有了 commit 标识，则直接提交；

2、如果 redo log 里面的事务只有完整的 prepare，则判断对应的事务 binlog 是否存在并完整：

a. 如果是，则提交事务；
b. 否则，回滚事务。

MySQL 怎么知道 binlog 是完整的?

一个事务的 binlog 是有完整格式的：

statement 格式的 binlog，最后会有 COMMIT；
row 格式的 binlog，最后会有一个 XID event。

另外，在 MySQL 5.6.2 版本以后，还引入了 binlog-checksum 参数，用来验证 binlog 内容的正确性。对于 binlog 日志由于磁盘原因，可能会在日志中间出错的情况，MySQL 可以通过校验 checksum 的结果来发现。所以，MySQL 还是有办法验证事务 binlog 的完整性的

redo log 和 binlog 是怎么关联起来的?

它们有一个共同的数据字段，叫 XID。崩溃恢复的时候，会按顺序扫描 redo log：

如果碰到既有 prepare、又有 commit 的 redo log，就直接提交；

如果碰到只有 parepare、而没有 commit 的 redo log，就拿着 XID 去 binlog 找对应的事务。

处于 prepare 阶段的 redo log 加上完整 binlog，重启就能恢复，MySQL 为什么要这么设计?

回答：其实，这个问题还是跟我们在反证法中说到的数据与备份的一致性有关。在时刻 B，也就是 binlog 写完以后 MySQL 发生崩溃，这时候 binlog 已经写入了，之后就会被从库（或者用这个 binlog 恢复出来的库）使用。

所以，在主库上也要提交这个事务。采用这个策略，主库和备库的数据就保证了一致性。

如果这样的话，为什么还要两阶段提交呢？
干脆先 redo log 写完，再写 binlog。崩溃恢复的时候，必须得两个日志都完整才可以。是不是一样的逻辑？

其实，两阶段提交是经典的分布式系统问题，并不是 MySQL 独有的。

如果必须要举一个场景，来说明这么做的必要性的话，那就是事务的持久性问题。对于 InnoDB 引擎来说，如果 redo log 提交完成了，事务就不能回滚（如果这还允许回滚，就可能覆盖掉别的事务的更新）。而如果 redo log 直接提交，然后 binlog 写入的时候失败，InnoDB 又回滚不了，数据和 binlog 日志又不一致了。两阶段提交就是为了给所有人一个机会，当每个人都说“我 ok”的时候，再一起提交。

正常运行中的实例，数据写入后的最终落盘，是从 redo log 更新过来的还是从 buffer pool 更新过来的呢？

回答：这个问题其实问得非常好。这里涉及到了，“redo log 里面到底是什么”的问题。

实际上，redo log 并没有记录数据页的完整数据，所以它并没有能力自己去更新磁盘数据页，也就不存在“数据最终落盘，是由 redo log 更新过去”的情况。

1、如果是正常运行的实例的话，数据页被修改以后，跟磁盘的数据页不一致，称为脏页。最终数据落盘，就是把内存中的数据页写盘。这个过程，甚至与 redo log 毫无关系。

2、在崩溃恢复场景中，InnoDB 如果判断到一个数据页可能在崩溃恢复的时候丢失了更新，就会将它读到内存，然后让 redo log 更新内存内容。更新完成后，内存页变成脏页，就回到了第一种情况的状态。

幻读是什么，幻读有什么问题？

CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `c` int(11) DEFAULT NULL,
  `d` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `c` (`c`)
) ENGINE=InnoDB;

insert into t values(0,0,0),(5,5,5),
(10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,25);

这个表除了主键 id 外，还有一个索引 c，初始化语句在表中插入了 6 行数据。

幻读是什么？

可以看到，session A 里执行了三次查询，分别是 Q1、Q2 和 Q3。它们的 SQL 语句相同，都是 select * from t where d=5 for update。这个语句的意思你应该很清楚了，查所有 d=5 的行，而且使用的是当前读，并且加上写锁。现在，我们来看一下这三条 SQL 语句，分别会返回什么结果。

1、Q1 只返回 id=5 这一行；

2、在 T2 时刻，session B 把 id=0 这一行的 d 值改成了 5，因此 T3 时刻 Q2 查出来的是 id=0 和 id=5 这两行；

3、在 T4 时刻，session C 又插入一行（1,1,5），因此 T5 时刻 Q3 查出来的是 id=0、id=1 和 id=5 的这三行。

其中，Q3 读到 id=1 这一行的现象，被称为“幻读”。也就是说，幻读指的是一个事务在前后两次查询同一个范围的时候，后一次查询看到了前一次查询没有看到的行

我需要对“幻读”做一个说明：
1、在可重复读隔离级别下，普通的查询是快照读，是不会看到别的事务插入的数据的。因此，幻读在“当前读”下才会出现。

2、上面 session B 的修改结果，被 session A 之后的 select 语句用“当前读”看到，不能称为幻读。幻读仅专指“新插入的行”。

也就是说，即使把所有的记录都加上锁，还是阻止不了新插入的记录，这也是为什么“幻读”会被单独拿出来解决的原因。

如何解决幻读？

产生幻读的原因是，行锁只能锁住行，但是新插入记录这个动作，要更新的是记录之间的“间隙”。因此，为了解决幻读问题，InnoDB 只好引入新的锁，也就是间隙锁 (Gap Lock)。

间隙锁和 next-key lock 的引入，帮我们解决了幻读的问题，但同时也带来了一些“困扰”。

间隙锁的引入，可能会导致同样的语句锁住更大的范围，这其实是影响了并发度的

在可重复读隔离级别下的，间隙锁是在可重复读隔离级别下才会生效的。所以，你如果把隔离级别设置为读提交的话，就没有间隙锁了。但同时，你要解决可能出现的数据和日志不一致问题，需要把 binlog 格式设置为 row。这，也是现在不少公司使用的配置组合

MySQL是怎么保证数据不丢的？

binlog 的写入机制

binlog 的写入逻辑比较简单：事务执行过程中，先把日志写到 binlog cache，事务提交的时候，再把 binlog cache 写到 binlog 文件中。

一个事务的 binlog 是不能被拆开的，因此不论这个事务多大，也要确保一次性写入。这就涉及到了 binlog cache 的保存问题。

系统给 binlog cache 分配了一片内存，每个线程一个，参数 binlog_cache_size 用于控制单个线程内 binlog cache 所占内存的大小。如果超过了这个参数规定的大小，就要暂存到磁盘。

事务提交的时候，执行器把 binlog cache 里的完整事务写入到 binlog 中，并清空 binlog cache

图中的 write，指的就是指把日志写入到文件系统的 page cache，并没有把数据持久化到磁盘，所以速度比较快。

图中的 fsync，才是将数据持久化到磁盘的操作。一般情况下，我们认为 fsync 才占磁盘的 IOPS。

write 和 fsync 的时机，是由参数 sync_binlog 控制的：

1、sync_binlog=0 的时候，表示每次提交事务都只 write，不 fsync；

2、sync_binlog=1 的时候，表示每次提交事务都会执行 fsync；

3、sync_binlog=N(N>1) 的时候，表示每次提交事务都 write，但累积 N 个事务后才 fsync。

因此在出现 IO 瓶颈的场景里，将 sync_binlog 设置成一个比较大的值，可以提升性能。在实际的业务场景中，考虑到丢失日志量的可控性，一般不建议将这个参数设成 0，比较常见的是将其设置为 100~1000 中的某个数值。但是，将 sync_binlog 设置为 N，对应的风险是：如果主机发生异常重启，会丢失最近 N 个事务的 binlog 日志。

redo log 的写入机制

1、存在 redo log buffer 中，物理上是在 MySQL 进程内存中，就是图中的红色部分；

2、写到磁盘 (write)，但是没有持久化（fsync)，物理上是在文件系统的 page cache 里面，也就是图中的黄色部分；

3、持久化到磁盘，对应的是 hard disk，也就是图中的绿色部分。

日志写到 redo log buffer 是很快的，wirte 到 page cache 也差不多，但是持久化到磁盘的速度就慢多了。

为了控制 redo log 的写入策略，InnoDB 提供了 innodb_flush_log_at_trx_commit 参数，它有三种可能取值：

1、设置为 0 的时候，表示每次事务提交时都只是把 redo log 留在 redo log buffer 中 ;

2、设置为 1 的时候，表示每次事务提交时都将 redo log 直接持久化到磁盘；

3、设置为 2 的时候，表示每次事务提交时都只是把 redo log 写到 page cache

InnoDB 有一个后台线程，每隔 1 秒，就会把 redo log buffer 中的日志，调用 write 写到文件系统的 page cache，然后调用 fsync 持久化到磁盘。

注意，事务执行中间过程的 redo log 也是直接写在 redo log buffer 中的，这些 redo log 也会被后台线程一起持久化到磁盘。也就是说，一个没有提交的事务的 redo log，也是可能已经持久化到磁盘的。

实际上，除了后台线程每秒一次的轮询操作外，还有两种场景会让一个没有提交的事务的 redo log 写入到磁盘中。

**1、一种是，redo log buffer 占用的空间即将达到 innodb_log_buffer_size 一半的时候，后台线程会主动写盘。**注意，由于这个事务并没有提交，所以这个写盘动作只是 write，而没有调用 fsync，也就是只留在了文件系统的 page cache。

**2、另一种是，并行的事务提交的时候，顺带将这个事务的 redo log buffer 持久化到磁盘。**假设一个事务 A 执行到一半，已经写了一些 redo log 到 buffer 中，这时候有另外一个线程的事务 B 提交，如果 innodb_flush_log_at_trx_commit 设置的是 1，那么按照这个参数的逻辑，事务 B 要把 redo log buffer 里的日志全部持久化到磁盘。这时候，就会带上事务 A 在 redo log buffer 里的日志一起持久化到磁盘。

通常我们说 MySQL 的“双 1”配置，指的就是 sync_binlog 和 innodb_flush_log_at_trx_commit 都设置成 1。也就是说，一个事务完整提交前，需要等待两次刷盘，一次是 redo log（prepare 阶段），一次是 binlog。

MySQL是怎么保证主备一致的？

主备切换流程

在状态 1 中，客户端的读写都直接访问节点 A，而节点 B 是 A 的备库，只是将 A 的更新都同步过来，到本地执行。这样可以保持节点 B 和 A 的数据是相同的。

当需要切换的时候，就切成状态 2。这时候客户端读写访问的都是节点 B，而节点 A 是 B 的备库。

在状态 1 中，虽然节点 B 没有被直接访问，但是我依然建议你把节点 B（也就是备库）设置成只读（readonly）模式。这样做，有以下几个考虑：

1、有时候一些运营类的查询语句会被放到备库上去查，设置为只读可以防止误操作；

2、防止切换逻辑有 bug，比如切换过程中出现双写，造成主备不一致；

3、可以用 readonly 状态，来判断节点的角色。

可以看到：主库接收到客户端的更新请求后，执行内部事务的更新逻辑，同时写 binlog。

备库 B 跟主库 A 之间维持了一个长连接。主库 A 内部有一个线程，专门用于服务备库 B 的这个长连接。一个事务日志同步的完整过程是这样的：

1、在备库 B 上通过 change master 命令，设置主库 A 的 IP、端口、用户名、密码，以及要从哪个位置开始请求 binlog，这个位置包含文件名和日志偏移量。

2、在备库 B 上执行 start slave 命令，这时候备库会启动两个线程，就是图中的 io_thread 和 sql_thread。其中 io_thread 负责与主库建立连接。

3、主库 A 校验完用户名、密码后，开始按照备库 B 传过来的位置，从本地读取 binlog，发给 B。

4、备库 B 拿到 binlog 后，写到本地文件，称为中转日志（relay log）。

5、sql_thread 读取中转日志，解析出日志里的命令，并执行。

binlog 的三种格式对比

一种是 statement，一种是 row。可能你在其他资料上还会看到有第三种格式，叫作 mixed，其实它就是前两种格式的混合。

你在什么时候会把线上生产库设置成“非双 1”。我目前知道的场景，有以下这些：
1、业务高峰期。一般如果有预知的高峰期，DBA 会有预案，把主库设置成“非双 1”。

2、备库延迟，为了让备库尽快赶上主库。@永恒记忆和 @Second Sight 提到了这个场景。

3、用备份恢复主库的副本，应用 binlog 的过程，这个跟上一种场景类似。

4、批量导入数据的时候。

MySQL是怎么保证高可用的？

主备延迟

1、主库 A 执行完成一个事务，写入 binlog，我们把这个时刻记为 T1;

2、之后传给备库 B，我们把备库 B 接收完这个 binlog 的时刻记为 T2;

3、备库 B 执行完成这个事务，我们把这个时刻记为 T3。

所谓主备延迟，就是同一个事务，在备库执行完成的时间和主库执行完成的时间之间的差值，也就是 T3-T1。

主备延迟的来源

首先，有些部署条件下，备库所在机器的性能要比主库所在的机器性能差。

1、一主多从。除了备库外，可以多接几个从库，让这些从库来分担读的压力。

2、通过 binlog 输出到外部系统，比如 Hadoop 这类系统，让外部系统提供统计类查询的能力。

可靠性优先策略

1、判断备库 B 现在的 seconds_behind_master，如果小于某个值（比如 5 秒）继续下一步，否则持续重试这一步；

2、把主库 A 改成只读状态，即把 readonly 设置为 true；

3、判断备库 B 的 seconds_behind_master 的值，直到这个值变成 0 为止；

4、把备库 B 改成可读写状态，也就是把 readonly 设置为 false；

5、把业务请求切到备库 B。

可用性优先策略

如果我强行把步骤 4、5 调整到最开始执行，也就是说不等主备数据同步，直接把连接切到备库 B，并且让备库 B 可以读写，那么系统几乎就没有不可用时间了。我们把这个切换流程，暂时称作可用性优先流程。这个切换流程的代价，就是可能出现数据不一致的情况

1、步骤 2 中，主库 A 执行完 insert 语句，插入了一行数据（4,4），之后开始进行主备切换。

2、步骤 3 中，由于主备之间有 5 秒的延迟，所以备库 B 还没来得及应用“插入 c=4”这个中转日志，就开始接收客户端“插入 c=5”的命令。

3、步骤 4 中，备库 B 插入了一行数据（4,5），并且把这个 binlog 发给主库 A。

4、步骤 5 中，备库 B 执行“插入 c=4”这个中转日志，插入了一行数据（5,4）。而直接在备库 B 执行的“插入 c=5”这个语句，传到主库 A，就插入了一行新数据（5,5）。

总结
MySQL 高可用系统的基础，就是主备切换逻辑。紧接着，我又和你讨论了几种会导致主备延迟的情况，以及相应的改进方向。然后，由于主备延迟的存在，切换策略就有不同的选择。所以，我又和你一起分析了可靠性优先和可用性优先策略的区别。在实际的应用中，我更建议使用可靠性优先的策略。毕竟保证数据准确，应该是数据库服务的底线。在这个基础上，通过减少主备延迟，提升系统的可用性。

主库出问题了，从库怎么办？