美好开始来了

在可重复读隔离级别，当事务开启，执行任何查询sql时会生成当前事务的一致性视图read-view，该视图在事务结束之前都不会变化(如果是读已提交隔离级别在每次执行查询sql时都会重新生成)，这个视图由执行查询时所有未提交事务id数组（数组里最小的id为min_id）和已创建的最大事务id（max_id）组成，事务里的任何sql查询结果需要从对应版本链里的最新数据开始逐条跟read-view做比对从而得到最终的快照结果。因为磁盘随机读写的性能是非常差的，所以直接更新磁盘文件是不能让数据库抗住很高并发的。

接着执行update account set balance = balance - 50 where id = 1，balance没有变成400-50=350，lilei的balance值用的是步骤2中的350来算的，所以是300，数据的一致性倒是没有被破坏。（2）打开一个客户端B，并设置当前事务模式为serializable，更新相同的id为1的记录会被阻塞等待，更新id为2的记录可以成功，说明在串行模式下innodb的查询也会被加上行锁。间隙锁，锁的就是两个值之间的空隙。

这里表示user表的id字段的类型是TINYINT，可以存储的最大数值是255。字段有索引：count(*)≈count(1)>count(字段)>count(主键 id) //字段有索引，count(字段)统计走二级索引，二级索引存储数据比主键索引少，所以count(字段)>count(主键 id)当使用left join时，左表是驱动表，右表是被驱动表，当使用right join时，右表时驱动表，左表是被驱动表，当使用join时，mysql会选择数据量比较小的表作为驱动表，大表作为被驱动表。

以社交场景APP来举例，我们一般会去搜索一些好友，这里面就涉及到对用户信息的筛选，这里肯定就是对用户user表搜索了，这个表一般来说数据量会比较大，我们先不考虑分库分表的情况，比如，我们一般会筛选地区(省市)，性别，年龄，身高，爱好之类的，有的APP可能用户还有评分，比如用户的受欢迎程度评分，我们可能还会根据评分来排序等等。一般来说，通过这么一个多字段的索引是能够过滤掉绝大部分数据的，就保留小部分数据下来基于磁盘文件进行order by语句的排序，最后基于limit进行分页，那么一般性能还是比较高的。

开始执行的时候，要先判断一下你对这个表 T 有没有执行查询的权限，如果没有，就会返回没有权限的错误，如下所示 (在工程实现上，如果命中查询缓存，会在查询缓存返回结果的时候，做权限验证。主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。你可以看到，如果查询命中缓存，MySQL 不需要执行后面的复杂操作，就可以直接返回结果，这个效率会很高。