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温习《高性能MySQL》的第一章 MySQL架构与历史
1.1 MySQL逻辑架构
参考http://www.cnblogs.com/baochuan/archive/2012/03/15/2397536.html
图1-1:MySQL服务器逻辑架构图
最上层的服务并不是MySQL所独有的,大多数基于网络的客户端/服务器的工具或者服务都有类似的架构。比如连接处理、授权认证、安全等等。
第二层架构是MySQL比较有意思的部分。大多数MySQL的核心服务功能都在这一层,包括查询解析、分析、优化、缓存以及所有的内置函数(例如,日期、时间、数学和加密函数),所有跨存储引擎的功能都在这一层实现:存储过程、触发器、视图等。
第三层包含了存储引擎。存储引擎负责MySQL中数据的存储和提取。和GNU/Linux下的各种文件系统一样,每个存储引擎都有它的优势和劣势。服务器通过API与存储引擎进行通信。这些接口屏蔽了不同存储引擎之间的差异,使得这些差异对上层的查询过程透明。存储引擎API包含几十个底层函数,用于执行诸如“开始一个事务”或者“根据主键提取一行记录”等操作。但存储引擎不会去解析SQL,不同存储引擎之间也不会相互通信,而只是简单地响应上层服务器的请求。
1.2 并发控制
1.2.1 读写锁
这两种类型的锁通常被称为共享锁(shared lock)和排他锁(exclusive lock),也叫读锁(read lock)和写锁(write lock)。读锁是共享的,或者说是相互不阻塞的。多个客户在同一时刻可以同时读取同一个资源,而互不干扰。写锁则是排他的,也就是说一个写锁会阻塞其他的写锁和读锁。
1.2.2 锁粒度
两种最重要的锁策略:表锁和行级锁
表锁(table lock)
表锁是MySQL中最基本的锁策略,并且是开销最小的策略。它会锁定整张表。一个用户在对表进行写操作(插入、删除、更新等)前,需要先获得写锁,这会阻塞其他用户对该表的所有读写操作。只有没有写锁时,其他读取的用户才能获得读锁,读锁之间是不相互阻塞的。
在特定的场景中,表锁也可能有良好的性能。例如,READ LOCAL表锁支特某些类型的并发写操作。另外,写锁也比读锁有更高的优先级,因此一个写锁请求可能会被插入到读锁队列的前面(写锁可以插入到锁队列中读锁的前面,反之读锁则不能插入到写锁的前面)。
行级锁( row lock)
行级锁可以最大程度地支持并发处理(同时也带来了最大的锁开销)。众所周知,在InnoDB和XtraDB,以及其他一些存储引擎中实现了行级锁。行级锁只在存储引擎层实现,而MySQL服务器层没有实现。服务器层完全不了解存储引擎中的锁实现。
1.3 事务
事务支持ACID原则。
原子性(atomicity)
一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元。
一致性(consistency)
数据库总是从一个一致性的状态转换到另外一个一致性的状态。
隔离性(isolation)
通常来说,一个事务所做的修改在最终提交以前,对其他事务是不可见的。
持久性(durability)
一旦事务提交,则其所做的修改就会永久保存到数据库中。
1.3.1 隔离级别
下面简单地介绍一下四种隔离级别。
READ UNCOMMITTED(未提交读)
在READ UNCOMMITTED级别,事务中的修改,即使没有提交,对其他事务也都是可见的。事务可以读取未提交的数据,这也被称为脏读(Dirty Read)。这个级别会导致很多问题,从性能上来说,READ UNCOMMITTED不会比其他的级别好太多,但却缺乏其他级别的很多好处,除非真的有非常必要的理由,在实际应用中一般很少使用。
READ COMMITTED(提交读)
大多数数据库系统的默认隔离级别都是READ COMMITTED(但MySQL不是)。一个事务从开始直到提交之前,所做的任何修改对其他事务都是不可见的。这个级别有时候也叫做不可重复读(nonrepeatable read),因为两次执行同样的查询,可能会得到不一样的结果。
REPEATABLE READ(可重复读)
REPEATABLE READ解决了脏读的问题。该级别保证了在同一个事务中多次读取同样记录的结果是一致的。但是理论上,可重复读隔离级别还是无法解决另外一个幻读 (Phantom Read)的问题。所谓幻读,指的是当某个事务在读取某个范围内的记录时,另外一个事务又在该范围内插入了新的记录,当之前的事务再次读取该范围的记录时,会产生幻行(Phantom Row)。InnoDB和XtraDB存储引擎通过多版本并发控制(MVCC,Multiversion Concurrency Control)解决了幻读的问题。
可重复读是MySQL的默认事务隔离级别。
SERIALIZABLE(可串行化)
SERIALIZABLE是最高的隔离级别。它通过强制事务串行执行,避免了前面说的幻读的问题。简单来说,SERIALIZABLE会在谟取的每一行数据上都加锁,所以可能导致大量的超时和锁争用的问题。实际应用中也很少用到这个隔离级别,只有在非常需要确保数据的一致性而且可以接受没有并发的情况下,才考虑采用该级别。
1.3.2 死锁
死锁是指两个或者多个事务在同一资源上相互占用,并请求锁定对方占用的资源,从而导致恶性循环的现象。当多个事务试图以不同的顺序锁定资源时,就可能会产生死锁。多个事务同时锁定同一个资源时,也会产生死锁。
为了解决这种问题,数据库系统实现了各种死锁检测和死锁超时机制。越复杂的系统,比如InnoDB存储引擎,越能检测到死锁的循环依赖,并立即返回一个错误。这种解决方式很有效,否则死锁会导致出现非常慢的查询。还有一种解决方式,就是当查询的时间达到锁等待超时的设定后放弃锁请求,这种方式通常来说不太好。InnoDB目前处理死锁的方法是,将持有最少行级排他锁的事务进行回滚(这是相对比较简单的死锁回滚算法)。
锁的行为和顺序是和存储引擎相关的。以同样的顺序执行语句,有些存储引擎会产生死锁,有些则不会。死锁的产生有双重原因:有些是因为真正的数据冲突,这种情况通常很难避免,但有些则完全是由于存储引擎的实现方式导致的。
1.3.3 事务日志
使用事务日志,存储引擎在修改表的数据时只需要修改其内存拷贝,再把该修改行为记录到持久在硬盘上的事务日志中,而不用每次都将修改的数据本身持久到磁盘。事务日志采用的是追加的方式。事务日志持久以后,内存中被修改的数据在后台可以慢慢地刷回到磁盘。目前大多数存储引擎都是这样实现的,我们通常称之为预写式日志(Write-Ahead Logging),修改数据需要写两次磁盘。
如果数据的修改已经记录到事务日志并持久化,但数据本身还没有写回磁盘,此时系统崩溃,存储引擎在重启时能够自动恢复这部分修改的数据。具体的恢复方式则视存储引擎而定。
1.3.4 MySQL中的事务
1.4 多版本并发控制
MVCC的实现,是通过保存数据在某个时间点的快照来实现的。也就是说,不管需要执行多长时间,每个事务看到的数据都是一致的。根据事务开始的时间不同,每个事务对同一张表,同一时刻看到的数据可能是不一样的。下面我们通过InnoDB的简化版行为来说明MVCC是如何工作的。
InnoDB的MVCC,是通过在每行记录后面保存两个隐藏的列来实现的。这两个列,一个保存了行的创建时间,一个保存行的过期时间(或删除时间)。当然存储的并不是实际的时间值,而是系统版本号(system version number)。每开始一个新的事务,系统版本号都会自动递增。事务开始时刻的系统版本号会作为事务的版本号,用来和查询到的每行记录的版本号进行比较。下面看一下在REPEATABLE READ隔离级别下,MVCC具体是如何操作的。
SELECT
InnoDB会根据以下两个条件检查每行记录:
a.InnoDB只查找版本早于当前事务版本的数据行(也就是,行的系统版本号小于或等于事务的系统版本号),这样可以确保事务读取的行,要么是在事务开始前已经存在的,要么是事务自身插入或者修改过的。
b.行的删除版本要么未定义,要么大于当前事务版本号。这可以确保事务读取到的行,在事务开始之前未被删除。
只有符合上述两个条件的记录,才能返回作为查询结果。
INSERT
InnoDB为新插入的每一行保存当前系统版本号作为行版本号。
DELETE
InnoDB为删除的每一行保存当前系统版本号作为行删除标识。
UPDATE
InnoDB为插入一行新记录,保存当前系统版本号作为行版本号,同时保存当前系统版本号到原来的行作为行删除标识。
保存这两个额外系统版本号,使大多数读操作都可以不用加锁。这样设计使得读数据操作很简单,性能很好,并且也能保证只会读取到符合标准的行。不足之处是每行记录都需要额外的存储空间,需要做更多的行检查工作,以及一些额外的维护工作。
MVCC只在REPEATABLE READ和READ COMMITTED两个隔离级别下工作。其他两个隔离级别都和MVCC不兼容注4,因为READ UNCOMMITTED总是读取最新的数据行,而不是符合当前事务版本的数据行。而SERIALIZABLE则会对所有读取的行都加锁。
1.5 MySQL的存储引擎
在文件系统中,MySQL将每个数据库(也可以称之为schema)保存为数据目录下的一个子目录。创建表时,MySQL会在数据库子目录下创建一个和表同名的.frm文件保存表的定义。例如创建一个名为MyTable的表,MySQL会在MyTable.frm文件中保存该表的定义。因为MySQL使用文件系统的目录和文件来保存数据库和表的定义,大小写敏感性和具体的平台密切相关。在Windows中,大小写是不敏感的;而在类Unix中则是敏感的。不同的存储引擎保存数据和索引的方式是不同的,但表的定义则是在MySQL服务层统一处理的。
可以使用SHOW TABLE STATUS命令(在MySQL 5.0以后的版本中,也可以查询INFORMATION SCHEMA中对应的表)显示表的相关信息。例如,对于mysql数据库中的user表:
mysql> SHOW TABLE STATUS LIKE ‘user‘ \G
Name: user
Engine: MyISAM
Row_format: Dynamic
Rows : 6
Avg_row_length: 59
Data length: 356
Max data length: 4294967295
Index length: 2048
Data_free: 0
Auto_increment: NULL
Create_time: 2002-01-24 18:07:17
Update_time : 2002 -01-24 21: 56 : 29
Check_time: NULL
Collation : ut f8_bin
Checksum: NULL
Create_options :
Comment: Users and global privileges
1 row in set (o.oo sec)
榆出的结果表明,这是一个MyISAM表。输出中还有很多其他信息以及统计信息。下面简单介绍一下每一行的含义。
Name |
表名。 |
Engine |
表的存储引擎类型。在旧版本中,该列的名字叫Type,而不是Engine。 |
Row- format |
行的格式。对于MyISAM表,可选的值为Dynamic、Fixed或者Comp ressed。Dynamic的行长度是可变的,一般包含可变长度的字段,如VARCHAR或BLOB。Fixed的行长度则是固定的,只包含固定长度的列,如CHAR和INTEGER。Compressed的行则只在压缩表中存在。 |
Rows |
表中的行数。对于MyISAM和其他一些存储引擎,该值是精确的,但对于InnoDB,该值是估计值。 |
Avg_ row_length |
平均每行包含的字节数。 |
Data_length |
表数据的大小(以字节为单位)。 |
Max- data_length |
表数据的最大容量,该值和存储引擎有关。 |
Index_length |
索引的大小(以字节为单位)。 |
Data_free |
对于MyISAM表,表示已分配但目前没有使用的空间。这部分空间包括了之前删除的行,以及后续可以被INSERT利用到的空间。 |
Auto_increment |
下一个AUTO INCREMENT的值。 |
Create_time |
表的创建时间。 |
Update_time |
表数据的最后修改时间。 |
Check_ time |
使用CKECK TABLE命令或者myisamchk工具最后一次检查表的时间。 |
Collation |
表的默认字符集和字符列排序规则。 |
Checksum |
如果启用,保存的是整个表的实时校验和。 |
Create_options |
刨建表时指定的其他选项。 |
Comment |
该列包含了一些其他的额外信息。对于MyISAM表,保存的是表在创建时带的注释。对于InnoDB表,则保存的是InnoDB表空间的剩余空间信息。如果是一个视图,则该列包含“VIEW”的文本字样。 |
1.6 MySQL时间线
1.7 MySQL的开发模式
参考:《高性能 MySQL》
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原文地址:http://www.cnblogs.com/ddbear/p/6929740.html