Sauron7i的博客

刚开始多数项目用单机数据库就够了，随着服务器流量越来越大，面对的请求也越来越多，我们做了数据库读写分离， 使用多个从库副本（Slave）负责读，使用主库（Master）负责写，master和slave通过主从复制实现数据同步更新，保持数据一致。slave 从库可以水平扩展，所以更多的读请求不成问题。但是当用户量级上升，写请求越来越多，怎么保证数据库的负载足够？增加一个Master是不能解决问题的， 因为数据要保存一致性，写操作需要2个master之间同步，相当于是重复了，而且架构设计更加复。...

读写分离就是在主服务器上修改，数据会同步到从服务器，从服务器只能提供读取数据，不能写入，实现备份的同时也实现了数据库性能的优化，以及提升了服务器安全。

主从复制的流程：两个日志（binlog二进制日志&relay log日志）和三个线程（master的一个线程和slave的二个线程）1、主库的更新操作写入binlog二进制日志中。2、master服务器创建一个binlog转储线程，将二进制日志内容发送到从服务器。3、slave机器执行START SLAVE命令会在从服务器创建一个IO线程，接收master的binary log复制到其中继日志。...

对于之前文章里提到的redo log和undo log是存储引擎的日志，而本章介绍的是MySQL Server的日志。

给大家讲过MySQL Server网络模块采用经典的I/O复用+线程池模型，之所以引入线程池，主要就是为了在业务执行的过程中，不会因为临时创建和销毁线程，造成系统性能降低，因为线程的创建和销毁是很耗费性能的，所以线程池就是在业务使用之前，先创建一组固定数量的线程，等待事件发生，当有SQL请求到达MySQL Server的时候，在线程池中取一个线程来执行该SQL请求就可以了，执行完成后，不销毁线程，而是把线程再归还到线程池中，等待下一次任务的处理（MySQL会根据连接量，自动加大线程池的数量）。...

事务的ACD特性（原子性、一致性、持久性），都是依靠undo log和redo log日志保证的，redo log 并不是事务commit了才记录，而是begin开始后就记录。

但在 InnoDB 中，除单个 SQL 组成的事务外，锁是逐步获得的，即锁的粒度比较小，这就决定了在 InnoDB 中发生死锁是可能的。死锁问题一般都是我们自己的应用造成的，和多线程编程的死锁情况相似，大部分都是由于我们多个线程在获取多个锁资源的时候，获取的顺序不同而导致的死锁问题。因此我们应用在对数据库的多个表做更新的时候，不同的代码段，应对这些表按相同的顺序进行更新操作，以防止锁冲突导致死锁问题。4.不同的程序访问一组表时，应尽量约定以相同的顺序访问各表，对一个表而言，尽可能以固定的顺序存取表中的行。.

从用户的角度来看，好象是数据库可以提供同一数据的多个版本（系统版本号和事务版本号）。undo log：回滚日志，保存了事务发生之前的数据的一个版本，用于事务执行时的回滚操作，同时也是实现多版本并发控制（MVCC）下读操作的关键技术。：同一个事务开始的时候生成一个当前事务全局性的快照（Read View），第一次select查询时。图示：在该图中，第一个事务id是1000，它利用（DB_ROLL_PTR）保存了上一个事务操作的地址。，也经常称为多版本数据库。3、版本已提交，但是在快照创建前提交的，可以读取。.

InnoDB使用间隙锁的目的，为了防止幻读，以满足串行化隔离级别的要求，对于上面的例子，要是不使用间隙锁，如果其他事务插入了 userid 大于 100 的任何记录，那么本事务如果再次执行上述语句，就会发生幻读。3、即使SQL中使用了索引，但是经过MySQL的优化器后，如果认为全表扫描比使用索引效率更高，此时会放弃使用索引，因此也不会使用行锁，而是使用表锁，比如对一些很小的表，MySQL就不会去使用索引。2、由于InnoDB的行锁实现是针对索引字段添加的锁，不是针对行记录加的锁，因此虽然访问的是。...

持久性的体现：例如在数据库读写操作时，先把数据写到cache缓存，再写到磁盘，那如果在缓存到磁盘这个过程中宕机了或断电了，数据会丢失，不过没关系，MySQL有redo log重做日志，undo log回滚日志，来保证数据库的永久性！有一个管理用户账户的表，如果要操作一个事务：从zhangsan账户里转50到liuchao账户里，简单来说需要两个sql语句，如果是InnoDB存储引擎，在执行中间发生了异常，可以回滚到最初的状态；保证事务执行的原子操作。是最高的事务级别，它防止读脏数据，不可重复读和虚读。...

数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量大时，就不能把整个索引全部加载到内存了，只能逐一加载每一个磁盘块（对应索引树的节点），索引树越低，越“矮胖”，磁盘IO次数就少。

当表中的数据量到达几十万甚至上百万的时候，SQL查询所花费的时间会很长，导致业务超时出错，此时就需要用索引来加速SQL查询。如果索引创建过多，使用不当，会造成SQL查询时，进行大量无用的磁盘I/O操作，降低了SQL的查询效率，适得其反，因此掌握良好的索引创建原则非常重要！......

首先来回顾建表的过程，建表需要的内容有三个：表的结构、数据和索引。存储引擎直接影响这些内容的存储方式。

SELECT a.属性名列表, b.属性名列表 FROM table_name1 a RIGHT [OUTER] JOIN table_name2 b on。SELECT a.属性名列表, b.属性名列表 FROM table_name1 a LEFT [OUTER] JOIN table_name2 b on。若要查看所有学生的成绩信息：使用内连接，然后查看SQL的执行计划，发现先去扫描student表，因为该表数据少，所以当作小表。SELECT a.属性名1,a.属性名2,…......

实际上，limit, order by, group by这些查询，都是和索引有关系的，在该表中，主键是id，其他字段没有索引，那么对其他字段例如age操作时，可以看到最后一列显示，这给查询需要用到filesort即文件排序，涉及到磁盘的大量操作；而查询id用到的时 index，利用索引直接查询到。即按照字段进行升序或降序查询，默认是升序，可以根据 asc 和 desc后缀来指定。下面语句的意思是，若name相同时，年龄升序排序。按照name排序：会按照字典排序。...

数据操纵语句，用于添加、删除、更新和查询数据库记录，并检查数据完整性，常用的语句关键字主要包括 insert、delete、update 和select 等。数据定义语言，这些语句定义了不同的数据库、表、列、索引等数据库对象的定义。有需要，可以学习数据库连接池，经过性能测试发现，省略大量TCP三次握手，提升的效率还是可以的。1.面试题：有自增键的表里，删除其中一条数据，再增加数据后，自增键是用以前删除的还是往后补？注意，这个insert是根据上面所建的表的字段进行的，为什么没写ID，因为ID是自增键。...

例如：选课关系表为SelectCourse(学号, 姓名, 年龄, 课程名称, 成绩, 学分)，（学号，课程名称）是联合主键，但是学分字段只和课程名称有关，和学号无关，相当于只依赖联合主键的其中一个字段，不符合第二范式。键，但是学院电话只依赖于所在学院，并不依赖于主键学号，因此该设计不符合第三范式，应该把学院专门设计成一张表，学生表和学院表，两个是一对多的关系。示例：学生关系表为Student（学号， 姓名， 年龄， 所在学院， 学院地点， 学院电话），学号是主。3）让数据组织的更加和谐。...

一对多关系：在订单子表里添加一列关联父表的主键（表示用户id的字段）。但以这样的方式，明显可以看出数据冗余，特别是成百上千的订单，会导致大批量的修改。如图，这是两张表，一个表示用户基本信息，一个表示身份信息，想让两张表产生关联，需要给身份信息表添加一个字段。一个表里只能创建一个主键，但可以有多个唯一键。为了解决数据冗余的问题，可以创建一个中间表。用户与订单：一对多关系。商品与订单：多对多关系。比如要做一个电商系统。用户和商品：没有关系。...

MySQL数据类型定义了数据的大小范围，因此使用时选择合适的类型，不仅会降低表占用的磁盘空间，间接减少了磁盘I/O的次数，提高了表的访问效率，而且索引的效率也和数据的类型息息相关。