zhangzhen02的博客

本文介绍了MYSQL中常见的多种联接算法，不同的算法有不同的适用场景。在SQL问题排查或者优化SQL语句时，可以根据不同的场景选用不同的算法，提高联接查询语句的执行效率。

并行流底层实现和问题 底层使用forkjoinpool,默认线程数为核心数，拆分使用对半递归拆分。 问题，1.同用一个池子，线程数有限，如果有IO阻塞任务，将会导致其他任务长时间等待。 sql执行流程 连接-查询缓存-语法解析器和预处理-查询优化器-执行计划-执行SQL 连接：tcp连接，权限验证 查询缓存：根据query进行hash运算，存储结果 语法解析器和预处理：验证语法是否正确，库表字段是否存在 查询优化器：基于成本选择成本最小的语句 执行计划：生成查询的指令树 执行sql: 调用存储引擎的API进

一，索引 1.1 mysql 索引数据结构为什么要用B+树？ 1.1.1 二叉树：这事要从二叉树说起，在搜索数据中，二叉树可是使复杂度从O（n）,转化为O（log2n）,性能得到很大提升。不过存在树退化成链表的问题。 1.1.2 平衡二叉树：为解决以上的问题，出现了平衡二叉树（AVL），树的左右高度差不好过1，不会退化成链表。问题是旋转耗时，性能较低。尤其是删除节点时，AVL需要维护从跟节点到该节点路径上的所有节点的平衡，旋转的量级为O（logn）。 1.1.3 红黑树：红黑树只要求大致的平衡，只保证从根节

一，redo log 实现方式：Innodb存储引擎 数据库并不是每次操作都写到磁盘，而是先将操作写到内存，过一段时间，再将所有操作一起写入磁盘，这样可以减少IO操作。 redo log就提供这样的功能，每句sql都写到redo log 的内存里，并标记为prepare。当事务提交后，会将此条redolog置为commit状态。之后再进行写入磁盘。 这样就减少了IO操作，并保证一旦落库，即使数据库宕机，也能从redolog恢复已提交的事务。 redolog缓存是固定大小的循环缓存. 二，binlog 实现方

一，changeBuffer起源 首先Innodb存储引擎，将数据库文件分为记录文件和索引文件，当数据增删改的时候，就需要需改数据文件（这个是必须的），还需要需改索引文件。 索引文件其实是次要的，因为频繁修改索引文件产生的大量随机IO就显得很没有必要。 changeBuffer应运而生。 二，changeBuffer作用 changeBuffer是Buffer Pool的一部分，用来对二级非唯一索引进行缓存。这样当操作命中缓存中的索引时，就可以将操作进行合并，在相对空闲时再进行写入磁盘操作，从而减少IO频率

explain 可以用来分析该条Sql被执行的情况，是sql优化的必备技能。 有哪些字段 各个字段的含义 id 这个字段我用来确定执行的顺序。 存在多条时，按数字从大到小执行。同样的数字，由上向下执行。 select_type 这个字段用来表示该条是一个什么类型的，主查询，子查询等。 A：simple：表示不需要union操作或者不包含子查询的简单select查询。有连接查询时，外层的查询为simple，且只有一个。 B：primary：一个需要union操作或者含有子查询的select，位于最外层的单位