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提起MySQL，其實網上已經有一大把教程了，為什麼我還要寫這篇文章呢，大概是因為網上很多網站都是比較零散，而且描述不夠直觀，不能系統對MySQL相關知識有一個系統的學習，導致不能形成知識體系。為此我撰寫了這篇文章，試圖讓這些底層架構相關知識更加直觀易懂：
- 盡量以
圖文的方式描述技術原理； - 涉及到關鍵的技術，附加
官網或者技術書籍來源，方便大家進一步擴展學習； - 涉及到的
背景知識盡可能做一個交代，比如討論到log buffer的刷盤方式，延伸一下IO寫磁盤相關知識點。
好了，MySQL從不會到精通系列馬上就要開始了（看完之後還是不會的話..請忽略這句話）。
可能會有同學問：為啥不直接學更加先進的TiDB，或者是強大的OceanBase。
其實，MySQL作為老牌的應用場景廣泛的關係型開源數據庫，其底層架構是很值得我們學習的，吸收其設計精華，那麼我們在平時的方案設計工作中也可以借鑒，如果項目中用的是MySQL，那麼就能夠把數據庫用的更好了，了解了MySQL底層的執行原理，對於調優工作也是有莫大幫助的。本文我重點講述MySQL底層架構，涉及到：
- 內存結構：
buffer pool、log buffer、change buffer，buffer pool的頁淘汰機制是怎樣的； - 磁盤結構：
系統表空間、獨立表空間、通用表空間、undo表空間、redo log； - 以及
IO相關底層原理、查詢SQL執行流程、數據頁結構和行結構描述、聚集索引和輔助索引的底層數據組織方式、MVCC多版本併發控制的底層實現原理，以及可重複讀、讀已提交是怎麼通過MVCC實現的。
看完文本文，您將了解到：
- 整體架構：InnoDB存儲架構是怎樣的 (1、MySQL架構)
- 工作原理：查詢語句的底層執行流程是怎樣的 (2、查詢SQL執行流程)
- IO性能：文件
IO操作寫磁盤有哪幾種方式，有什麼IO優化方式 (3.1.2、關於磁盤IO的方式) - 緩存：
InnoDB緩存(buffer pool, log buffer)的刷新方式有哪些（3.1.2.2、innodb_flush_method） - 緩存：log buffer是在什麼時候寫入到磁盤的（3.10.2、如何保證數據不丟失 – 其中第四步log buffer持久化到磁盤的時機為）
- 緩存：為什麼redo log prepare狀態也要寫磁盤？（3.10.2、如何保證數據不丟失 – 為什麼第二步redo log prepare狀態也要寫磁盤？）
- 緩存：臟頁寫盤一般發生在什麼時候（3.10.2、如何保證數據不丟失 – 其中第五步：臟頁刷新到磁盤的時機為）
- 緩存：為什麼唯一索引的更新不可以藉助change buffer（3.2、Change Buffer）
- 緩存：
log buffer的日誌刷盤控制參數innodb_flush_log_at_trx_commit對寫性能有什麼影響（3.4.1、配置參數） - 緩存：buffer pool的LRU是如何實現的，為什麼要這樣實現（3.1.1、緩衝池LRU算法）
- 表存儲：系統表空間的結構，MySQL InnoDB磁盤存儲格式，各種
表空間(系統表空間，獨立表空間，通用表空間)的作用和優缺點是什麼，ibdata、ibd、frm文件分別是幹嘛的（3.5、表空間） - 行字段存儲：底層頁和行的存儲格式（3.6、InnoDB底層邏輯存儲結構）
- 行字段存儲：
varchar，null底層是如何存儲的，最大可用存儲多大的長度（3.6.3.1、MySQL中varchar最大長度是多少） - 行字段存儲：行記錄太長了，一頁存不下，該怎麼存儲？（3.6.3.2、行記錄超過頁大小如何存儲）
- 索引：數據庫
索引的組織方式是怎樣的，明白為什麼要採用B+樹，而不是哈希表、二叉樹或者B樹（3.7、索引 – 為什麼MySQL使用B+樹） - 索引：索引組織方式是怎樣的，為什麼
大字段會影響表性能(查詢性能，更新性能)（3.7、索引） - 索引：
覆蓋索引、聯合索引什麼情況下會生效（3.7.2、輔助索引） - 索引：什麼是
索引下推，索引下推減少了哪方面的開銷？（3.7.2、輔助索引 – 索引條件下推） - 索引：
Change Buffer對二級索引DML語句有什麼優化（3.2、Change Buffer） - 數據完整性：MySQL是如何保證數據完整性的，
redo log、undo log和buffer pool數據完整性的關鍵作用分別是什麼（3.10.2、如何保證數據不丟失） - MVCC：
MVCC底層是怎麼實現的，可重複讀和讀已提交是怎麼實現的（3.11.2、MVCC實現原理） - 雙寫緩衝區有什麼作用（3.9、Doublewrite Buffer）
- Redo Log在一個事務中是在什麼時候寫入的？binlog和Redo Log有什麼區別？（3.10.1、Redo Log在事務中的寫入時機）
1、MySQL架構
如下圖為MySQL架構涉及到的常用組件：
2、查詢SQL執行流程
有如下錶格：
我們執行以下sql：
select * from t_user where user_id=10000;
2.1、MySQL客戶端與服務器建立連接
如下圖，建立過程：
- 客戶端通過mysql命令發起連接請求；
- 經過三次握手后與服務端建立TCP連接；
- 連接器接收到請求之後使用用戶密碼進行身份驗證；
- 驗證通過之後，獲取用戶的權限信息緩存起來，該連接後面都是基於該緩存中的權限執行sql；
對於Java應用程序來說，一般會把建立好的連接放入數據庫連接池中進行復用，只要這個連接不關閉，就會一直在MySQL服務端保持着，可以通過show processlist命令查看，如下：
注意，這裡有個Time，表示這個連接多久沒有動靜了，上面例子是656秒沒有動靜，默認地，如果超過8個小時還沒有動靜，連接器就會自動斷開連接，可以通過wait_timeout參數進行控制。
2.2、執行SQL
如下圖，執行sql：
- 服務端接收到客戶端的查詢sql之後，先嘗試從查詢緩存中查詢該sql是否已經有緩存的結果了，如果有則直接返回結果，如果沒有則執行下一步；
- 分析器拿到sql之後會嘗試對sql語句進行詞法分析和語法分析，校驗語法的正確性，通過之後繼續往下執行；
- 優化器拿到分析器的sql之後，開始繼續解析sql，判斷到需要走什麼索引，根據實際情況重寫sql，最終生成執行計劃；
- 執行器根據執行計劃執行sql，執行之前會先進行操作權限校驗；然後根據表存儲引擎調用對飲接口進行查詢數據，這裏的掃描行數就是指的接口返回的記錄數，執行器拿到返回記錄之後進一步加工，如本例子：
- 執行器拿到select * from t_user where user_id=10000的所有記錄，在依次判斷user_name是不是等於”arthinking”，獲取到匹配的記錄。
3、InnoDB引擎架構
如下圖，為存儲引擎的架構：
其實內存中的結構不太好直接觀察到，不過磁盤的還是可以看到的，我們找到磁盤中MySQL的數據文件夾看看：
cd innodb_data_home_dir 查看MySQL 數據目錄：
|- ib_buffer_pool // 保存緩衝池中頁面的表空間ID和頁面ID，用於重啟恢復緩衝池
|- ib_logfile0 // redo log 磁盤文件1
|- ib_logfile1 // redo log 磁盤文件2，默認情況下，重做日誌存在磁盤的這兩個文件中，循環的方式寫入重做日誌
|- ibdata1 // 系統表空間文件
|- ibtmp1 // 默認臨時表空間文件，可通過innodb_temp_data_file_path屬性指定文件位置
|- mysql/
|- mysql-bin.000001 // bin log文件
|- mysql-bin.000001 // bin log文件
...
|- mysql-bin.index // bin log文件索引
|- mysqld.local.err // 錯誤日誌
|- mysqld.local.pid // mysql進程號
|- performance_schema/ // performance_schema數據庫
|- sys/ // sys數據庫
|- test/ // 數據庫文件夾
|- db.opt // test數據庫配置文件，包含數據庫字符集屬性
|- t.frm // 數據表元數據文件，不管是使用獨立表空間還是系統表空間，每個表都對應有一個
|- t.ibd // 數據庫表獨立表空間文件，如果使用的是獨立表空間，則一個表對應一個ibd文件，否則保存在系統表空間文件中
innodb_data_home_dir[1]
ib_buffer_pool[2]
ib_logfile0[3]
ibtmp1[4]
db.opt[5]
接下來我們逐一來介紹。
3.1、buffer pool
buffer pool（緩衝池）是主內存中的一個區域，在InnoDB訪問表數據和索引數據的時候，會順便把對應的數據頁緩存到緩衝池中。如果直接從緩衝池中直接讀取數據將會加快處理速度。在專用服務器上，通常將80%左右的物理內存分配給緩衝池。
為了提高緩存管理效率，緩衝池把頁面鏈接為列表，使用改進版的LRU算法將很少使用的數據從緩存中老化淘汰掉。
3.1.1、緩衝池LRU算法
通過使用改進版的LRU算法來管理緩衝池列表。
當需要把新頁面存儲到緩衝池中的時候，將淘汰最近最少使用的頁面，並將新頁面添加到舊子列表的頭部。
該算法運行方式：
- 默認 3/8緩衝池用於舊子列表；
- 當新頁面如緩衝池時，首先將其插入舊子列表頭部；
- 重複訪問舊子列表的頁面，將使其移動至新子列表的頭部；
- 隨着數據庫的運行，頁面逐步移至列表尾部，緩衝池中未被方位的頁面最終將被老化淘汰。
相關優化參數：
innodb_old_blocks_pct：控制LRU列表中舊子列表的百分比，默認是37，也就是3/8，可選範圍為5~95；innodb_old_blocks_time：指定第一次訪問頁面后的時間窗口，該時間窗口內訪問頁面不會使其移動到LRU列表的最前面。默認是1000，也就是1秒。
innodb_old_blocks_time很重要，有了這1秒，對於全表掃描，由於是順序掃描的，一般同一個數據頁的數據都是在一秒內訪問完成的，不會升級到新子列表中，一直在舊子列表淘汰數據，所以不會影響到新子列表的緩存。
3.1.2、關於磁盤IO的方式
O_DIRECT是innodb_flush_method參數的一個可選值。
這裏先介紹下和數據庫性能密切相關的文件IO操作方法
3.1.2.1、文件IO操作方法
數據庫系統是基於文件系統的，其性能和設備讀寫的機制有密切的關係。
open：打開文件[6]
int open(const char *pathname, int flags);
系統調用Open會為該進程一個文件描述符fd，常用的flags如下：
O_WRONLY：表示我們以”寫”的方式打開，告訴內核我們需要向文件中寫入數據；O_DSYNC：每次write都等待物理I/O完成，但是如果寫操作不影響讀取剛寫入的數據，則不等待文件屬性更新；O_SYNC：每次write都等到物理I/O完成，包括write引起的文件屬性的更新；O_DIRECT：執行磁盤IO時繞過緩衝區高速緩存(內核緩衝區)，從用戶空間直接將數據傳遞到文件或磁盤設備，稱為直接IO（direct IO）。因為沒有了OS cache，所以會O_DIRECT降低文件的順序讀寫的效率。
write：寫文件[7]
ssize_t write(int fd, const void *buf, size_t count);
使用open打開文件獲取到文件描述符之後，可以調用write函數來寫文件，具體表現根據open函數參數的不同而不同弄。
fsync & fdatasync：刷新文件[8]
#include <unistd.h>
int fsync(int fd);
int fdatasync(int fd);
fdatasync：操作完write之後，我們可以調用fdatasync將文件數據塊flush到磁盤，只要fdatasync返回成功，則可以認為數據已經寫到磁盤了；fsync：與O_SYNC參數類似，fsync還會更新文件metadata到磁盤；sync：sync只是將修改過的塊緩衝區寫入隊列，然後就返回，不等實際寫磁盤操作完成；
為了保證文件更新成功持久化到硬盤，除了調用write方法，還需要調用fsync。
大致交互流程如下圖：
更多關於磁盤IO的相關內容，可以閱讀：On Disk IO, Part 1: Flavors of IO[9]
fsync性能問題：除了刷臟頁到磁盤，fsync還會同步文件metadata，而文件數據和metadata通常存放在磁盤不同地方，所以fsync至少需要兩次IO操作。
對fsync性能的優化建議：由於以上性能問題，如果能夠減少metadata的更新，那麼就可以使用fdatasync了。因此需要確保文件的尺寸在write前後沒有發生變化。為此，可以創建固定大小的文件進行寫，寫完則開啟新的文件繼續寫。
3.1.2.2、innodb_flush_method
innodb_flush_method定義用於將數據刷新到InnoDB數據文件和日誌文件的方法，這可能會影響I/O吞吐量。
以下是具體參數說明：
| 屬性 | 值 |
|---|---|
| 命令行格式 | –innodb-flush-method=value |
| 系統變量 | innodb_flush_method |
| 範圍 | 全局 |
| 默認值(Windows) | unbuffered |
| 默認值(Unix) | fsync |
| 有效值(Windows) | unbuffered, normal |
| 有效值(Unix) | fsync, O_DSYNC, littlesync, nosync, O_DIRECT, O_DIRECT_NO_FSYNC |
比較常用的是這三種：
fsync
默認值，使用fsync()系統調用來flush數據文件和日誌文件到磁盤；
O_DSYNC
由於open函數的O_DSYNC參數在許多Unix系統上都存中問題，因此InnoDB不直接使用O_DSYNC。
InnoDB用於O_SYNC 打開和刷新日誌文件，fsync()刷新數據文件。
表現為：寫日誌操作是在write函數完成，數據文件寫入是通過fsync()系統調用來完成；
O_DIRECT
使用O_DIRECT （在Solaris上對應為directio()）打開數據文件，並用於fsync()刷新數據文件和日誌文件。此選項在某些GNU/Linux版本，FreeBSD和Solaris上可用。
表現為：數據文件寫入直接從buffer pool到磁盤，不經過操作系統緩衝，日誌還是需要經過操作系統緩存；
O_DIRECT_NO_FSYNC
在刷新I/O期間InnoDB使用O_DIRECT，並且每次write操作后跳過fsync()系統調用。
此設置適用於某些類型的文件系統，但不適用於其他類型的文件系統。例如，它不適用於XFS。如果不確定所使用的文件系統是否需要fsync()（例如保留所有文件元數據），請改用O_DIRECT。
如下圖所示：
為什麼使用了O_DIRECT配置后還需要調用fsync()?
參考MySQL的這個bug：Innodb calls fsync for writes with innodb_flush_method=O_DIRECT[10]
Domas進行的一些測試表明，如果沒有fsync，某些文件系統（XFS）不會同步元數據。如果元數據會更改，那麼您仍然需要使用fsync（或O_SYNC來打開文件）。
例如，如果在啟用O_DIRECT的情況下增大文件大小，它仍將寫入文件的新部分，但是由於元數據不能反映文件的新大小，因此如果此刻系統發生崩潰，文件尾部可能會丟失。
為此：當重要的元數據發生更改時，請繼續使用fsync或除O_DIRECT之外，也可以選擇使用O_SYNC。
MySQL從v5.6.7起提供了O_DIRECT_NO_FSYNC選項來解決此類問題。
3.2、Change Buffer
change buffer是一種特殊的數據結構，當二級索引頁(非唯一索引)不在緩衝池中時，它們會緩存這些更改 。當頁面通過其他讀取操作加載到緩衝池中時，再將由INSERT，UPDATE或DELETE操作（DML）產生的change buffer合併到buffer pool的數據頁中。
為什麼唯一索引不可以使用chage buffer？
針對唯一索引，如果buffer pool不存在對應的數據頁，還是需要先去磁盤加載數據頁，才能判斷記錄是否重複，這一步避免不了。
而普通索引是非唯一的，插入的時候以相對隨機的順序發生，刪除和更新也會影響索引樹中不相鄰的二級索引樹，通過使用合併緩衝，避免了在磁盤產生大量的隨機IO訪問獲取普通索引頁。
問題
當有許多受影響的行和許多輔助索引要更新時，change buffer合併可能需要幾個小時，在此期間，I/O會增加，可能會導致查詢效率大大降低，即使在事務提交之後，或者服務器重啟之後，change buffer合併操作也會繼續發生。相關閱讀：Section 14.22.2, “Forcing InnoDB Recovery”
3.3、自適應哈希索引
自適應哈希索引功能由innodb_adaptive_hash_index變量啟用 ，或在服務器啟動時由--skip-innodb-adaptive-hash-index禁用。
3.4、Log Buffer
log buffer(日誌緩衝區)用於保存要寫入磁盤上的log file(日誌文件)的數據。日誌緩存區的內容會定期刷新到磁盤。
日誌緩衝區大小由innodb_log_buffer_size變量定義 。默認大小為16MB。較大的日誌緩衝區可以讓大型事務在提交之前無需將redo log寫入磁盤。
如果您有更新，插入或者刪除多行的事務，嘗試增大日誌緩衝區的大小可以節省磁盤I/O。
3.4.1、配置參數
innodb_flush_log_at_trx_commit
innodb_flush_log_at_trx_commit 變量控制如何將日誌緩衝區的內容寫入並刷新到磁盤。
該參數控制是否嚴格存儲ACID還是嘗試獲取更高的性能，可以通過該參數獲取更好的性能，但是會導致在系統崩潰的過程中導致數據丟失。
可選參數：
- 0，事務提交之後，日誌只記錄到log buffer中，每秒寫一次日誌到緩存並刷新到磁盤，尚未刷新的日誌可能會丟失；
- 1，要完全符合ACID，必須使用該值，表示日誌在每次事務提交時寫入緩存並刷新到磁盤；
- 2，每次事務提交之後，日誌寫到page cache，每秒刷一次到磁盤，尚未刷新的日誌可能會丟失；
innodb_flush_log_at_timeout
innodb_flush_log_at_timeout 變量控制日誌刷新頻率。可讓您將日誌刷新頻率設置為N秒（其中N為1 ... 2700，默認值為1）
為了保證數據不丟失，請執行以下操作：
- 如果啟用了binlog，則設置：sync_binlog=1;
- innodb_flush_log_at_trx_commit=1;
配置效果如下圖所示：
3.5、表空間
一個InnoDB表及其索引可以在建在系統表空間中，或者是在一個 獨立表空間 中，或在 通用表空間。
- 當
innodb_file_per_table啟用時，通常是將表存放在獨立表空間中，這是默認配置； - 當
innodb_file_per_table禁用時，則會在系統表空間中創建表； - 要在通用表空間中創建表，請使用
CREATE TABLE ... TABLESPACE語法。有關更多信息，請參見官方文檔 14.6.3.3 General Tablespaces。
表空間概覽圖：
表空間涉及的文件
相關文件默認在磁盤中的innodb_data_home_dir目錄下：
|- ibdata1 // 系統表空間文件
|- ibtmp1 // 默認臨時表空間文件，可通過innodb_temp_data_file_path屬性指定文件位置
|- test/ // 數據庫文件夾
|- db.opt // test數據庫配置文件，包含數據庫字符集屬性
|- t.frm // 數據表元數據文件，不管是使用獨立表空間還是系統表空間，每個表都對應有一個
|- t.ibd // 數據庫表獨立表空間文件，如果使用的是獨立表空間，則一個表對應一個ibd文件，否則保存在系統表空間文件中
frm文件
創建一個InnoDB表時，MySQL 在數據庫目錄中創建一個.frm文件。frm文件包含MySQL表的元數據(如表定義)。每個InnoDB表都有一個.frm文件。
與其他MySQL存儲引擎不同， InnoDB它還在系統表空間內的自身內部數據字典中編碼有關表的信息。MySQL刪除表或數據庫時，將刪除一個或多個.frm文件以及InnoDB數據字典中的相應條目。
因此，在InnoDB中，您不能僅通過移動.frm 文件來移動表。有關移動InnoDB 表的信息，請參見官方文檔14.6.1.4 Moving or Copying InnoDB Tables。
ibd文件
對於在獨立表空間創建的表，還會在數據庫目錄中生成一個 .ibd表空間文件。
在通用表空間中創建的表在現有的常規表空間 .ibd文件中創建。常規表空間文件可以在MySQL數據目錄內部或外部創建。有關更多信息，請參見官方文檔14.6.3.3 General Tablespaces。
ibdata文件
系統表空間文件，在 InnoDB系統表空間中創建的表在ibdata中創建。
3.5.1、系統表空間
系統表空間由一個或多個數據文件(ibdata文件)組成。其中包含與InnoDB相關對象有關的元數據（InnoDB 數據字典 data dictionary），以及更改緩衝區（change buffer）， 雙寫緩衝區（doublewrite buffer）和撤消日誌（undo logs）的存儲區 。
InnoDB 如果表是在系統表空間中創建的，則系統表空間中也包含表的表數據和索引數據。
系統表空間的問題
在MySQL 5.6.7之前，默認設置是將所有InnoDB表和索引保留 在系統表空間內，這通常會導致該文件變得非常大。因為系統表空間永遠不會縮小，所以如果先加載然後刪除大量臨時數據，則可能會出現存儲問題。
在MySQL 5.7中，默認設置為 獨立表空間模式，其中每個表及其相關索引存儲在單獨的 .ibd文件中。此默認設置使使用Barracuda文件格式的InnoDB功能更容易使用，例如表壓縮，頁外列的有效存儲以及大索引鍵前綴（innodb_large_prefix）。
將所有表數據保留在系統表空間或單獨的 .ibd文件中通常會對存儲管理產生影響。
InnoDB在MySQL 5.7.6中引入了通用表空間[11]，這些表空間也由.ibd文件表示 。通用表空間是使用CREATE TABLESPACE語法創建的共享表空間。它們可以在MySQL數據目錄之外創建，能夠容納多個表，並支持所有行格式的表。
3.5.2、獨立表空間
MySQL 5.7中，配置參數：innodb_file_per_table，默認處於啟用狀態，這是一個重要的配置選項，會影響InnoDB文件存儲，功能的可用性和I/O特性等。
啟用之後，每個表的數據和索引是存放在單獨的.ibd文件中的，而不是在系統表空間的共享ibdata文件中。
優點
- 您可以更加靈活的選擇
數據壓縮[12]的行格式，如：- 默認情況下（innodb_page_size=16K），
前綴索引[13]最多包含768個字節。如果開啟innodb_large_prefix，且Innodb表的存儲行格式為 DYNAMIC 或 COMPRESSED，則前綴索引最多可包含3072個字節，前綴索引也同樣適用；
- 默認情況下（innodb_page_size=16K），
TRUNCATE TABLE執行的更快，並且回收的空間不會繼續保留，而是讓操作系統使用；- 可以在單獨的存儲設備上創建每表文件表空間數據文件，以進行I / O優化，空間管理或備份。請參見 14.6.1.2 Creating Tables Externally；
缺點
- 獨立表空間中的未使用空間只能由同一個表使用，如果管理不當，會造成空間浪費；
- 多個表需要刷盤，只能執行多次fsync，無法合併多個表的寫操作，這可能會導致更多的fsync操作總數；
- mysqld必須為每個表文件空間保留一個打開的文件句柄，如果表數量多，可能會影響性能；
- 每個表都需要自己的數據文件，需要更多的文件描述符；
即使啟用了innodb_file_per_table參數，每張表空間存放的只是數據、索引和插入緩存Bitmap頁，其他數據如回滾信息、插入緩衝索引頁、系統事務信息、二次寫緩衝等還是存放在原來的共享表空間中。
3.5.3、通用表空間
通用表空間使用CREATE TABLESPACE語法創建。
類似於系統表空間，通用表空間是共享表空間，可以存儲多個表的數據。
通用表空間比獨立表空間具有潛在的內存優勢，服務器在表空間的生存期內將表空間元數據保留在內存中。一個通用表空間通常可以存放多個表數據，消耗更少的表空間元數據內存。
數據文件可以放置在MySQL數據目錄或獨立於MySQL數據目錄。
3.5.4、undo表空間
undo表空間包含undo log。
innodb_rollback_segments變量定義分配給每個撤消表空間的回滾段的數量。
undo log可以存儲在一個或多個undo表空間中，而不是系統表空間中。
在默認配置中，撤消日誌位於系統表空間中。SSD存儲更適合undo log的I/O模式，為此，可以把undo log存放在有別於系統表空間的ssd硬盤中。
innodb_undo_tablespaces 配置選項控制undo表空間的數量。
3.5.5、臨時表空間
由用戶創建的非壓縮臨時表和磁盤內部臨時表是在共享臨時表空間中創建的。
innodb_temp_data_file_path 配置選項指定零時表空間文件的路徑，如果未指定，則默認在 innodb_data_home_dir目錄中創建一個略大於12MB 的自動擴展數據文件ibtmp1 。
使用ROW_FORMAT=COMPRESSED屬性創建的壓縮臨時表，是在獨立表空間中的臨時文件目錄中創建的 。
服務啟動的時候創建臨時表空間，關閉的時候銷毀臨時表空間。如果臨時表空間創建失敗，則意味着服務啟動失敗。
3.6、InnoDB底層邏輯存儲結構
在介紹索引之前，我們有必要了解一下InnoDB底層的邏輯存儲結構，因為索引是基於這個底層邏輯存儲結構創建的。截止到目前，我們所展示的都僅僅是物理磁盤中的邏輯視圖，接下來我們就來看看底層的視圖。
3.6.1、ibd文件組織結構
現在我們打開一個表空間ibd文件，看看裏面都是如何組織數據的？
如下圖，表空間由段(segment)、區(extent)、頁(page)組成。
InnoDB最小的存儲單位是頁，默認每個頁大小是16k。
而InnoDB存儲引擎是面向行的(row-oriented)，數據按行進行存放，每個頁規定最多允許存放的行數=16k/2 – 200，即7992行。
段：如數據段、索引段、回滾段等。InnoDB存儲引擎是B+樹索引組織的，所以數據即索引，索引即數據。B+樹的恭弘=叶 恭弘子節點存儲的都是數據段的數據。
3.6.2、數據頁結構[14]
| 名稱 | 佔用空間 | 描述 |
|---|---|---|
| Fil Header | 38 byte | 頁的基本信息，如所屬表空間，上一頁和下一頁指針。 |
| Page Header | 56 byte | 數據頁專有的相關信息 |
| Infimun + Supremum | 26 byte | 兩個虛擬的行記錄，用於限定記錄的邊界 |
| User Records | 動態分配 | 實際存儲的行記錄內容 |
| Free Space | 動態調整 | 尚未使用的頁空間 |
| Page Directory | 動態調整 | 頁中某些記錄的相對位置 |
| Fil Trailer | 8 byte | 校驗頁是否完整 |
關於Infimun和Supremum：首次創建索引時，InnoDB會在根頁面中自動設置一個最小記錄和一個最高記錄，並且永遠不會刪除它們。最低記錄和最高記錄可以視為索引頁開銷的一部分。最初，它們都存在於根頁面上，但是隨着索引的增長，最低記錄將存在於第一或最低恭弘=叶 恭弘子頁上，最高記錄將出現在最後或最大關鍵字頁上。
3.6.3、行記錄結構描述[15]
先來講講Compact行記錄格式，Compact是MySQL5.0引入的，設計目標是高效的存儲數據，讓一個頁能夠存放更多的數據，從而實現更快的B+樹查找。
| 名稱 | 描述 |
|---|---|
| 變長字段長度列表 | 字段大小最多用2個字節表示，也就是最多限制長度：2^16=65535個字節；字段大小小於255字節，則用1個字節表示； |
| NULL標誌位 | 記錄該行哪些位置的字段是null值 |
| 記錄頭信息 | 記錄頭信息信息，固定佔用5個字節 |
| 列1數據 | 實際的列數據，NULL不佔用該部分的空間 |
| 列2數據 | |
| … |
記錄頭用於將連續的記錄鏈接在一起，並用於行級鎖定。
每行數據除了用戶定義的列外，還有兩個隱藏列：
- 6個字節的事務ID列；
- 7個字節的回滾指針列；
- 如果InnoDB沒有指定主鍵，還會增加一個6個字節的rowid列；
而記錄頭信息包[16]含如下內容：
| 名稱 | 大小(bit) | 描述 |
|---|---|---|
| () | 1 | 未知 |
| () | 1 | 未知 |
| deleted_flag | 1 | 該行是否已被刪除 |
| min_rec_flag | 1 | 如果該記錄是預定義的最小記錄，則為1 |
| n_owned | 4 | 該記錄擁有的記錄數 |
| heap_no | 13 | 索引堆中該條記錄的排序號 |
| record_type | 3 | 記錄類型：000 普通，001 B+樹節點指針，010 Infimum，011 Supremum，1xx 保留 |
| next_record | 16 | 指向頁中下一條記錄 |
更詳細的頁結構參考官網：22.2 InnoDB Page Structure
更詳細的行結構參考官網：22.1 InnoDB Record Structure
更詳細的行格式參考官網：14.11 InnoDB Row Formats
根據以上格式，可以得出數據頁內的記錄組織方式：
3.6.3.1、MySQL中varchar最大長度是多少
上面表格描述我們知道，一個字段最長限制是65535個字節，這是存儲長度的限制。
而MySQL中對存儲是有限制的，具體參考：8.4.7 Limits on Table Column Count and Row Size
- MySQL對每個表有4096列的硬限制，但是對於給定的表，有效最大值可能會更少；
- MySQL表的每行行最大限製為65,535字節，這是邏輯的限制；實際存儲的時候，表的物理最大行大小略小於頁面的一半。如果一行的長度少於一頁的一半，則所有行都將存儲在本地頁面內。如果它超過一頁的一半，那麼將選擇可變長度列用於外部頁外存儲，直到該行大小控制在半頁之內為止。
而實際能夠存儲的字符是跟編碼有關的。
背景知識：
MySQL 4.0版本以下，varchar(10)，代表10個字節，如果存放UTF8漢字，那麼只能存3個（每個漢字3字節）；
MySQL 5.0版本以上，varchar(10)，指的是10個字符，無論存放的是数字、字母還是UTF8漢字（每個漢字3字節），都可以存放10個，最大大小是65532字節；
因此，Mysql5根據編碼不同,存儲大小也不同。
那麼假設我們使用的是utf8編碼，那麼每個字符最多佔用3個字節，也就是最多定義varchar(21845)個字符，如果是ascii編碼，一個字符相當於一個字節，最多定義varchar(65535)個字符，下面我們驗證下。
我們嘗試創建一個這樣的字段：
CREATE TABLE `t10` ( `id` int(11) NOT NULL,
`a` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB CHARSET=ascii ROW_FORMAT=Compact;
alter table t10 add `str` varchar(21845) DEFAULT NULL;
alter table t10 add `str` varchar(65535) DEFAULT NULL;
發現提示這個錯誤：
mysql> alter table t10 add `str` varchar(65535) DEFAULT NULL;
ERROR 1118 (42000): Row size too large. The maximum row size for the used table type, not counting BLOBs, is 65535. This includes storage overhead, check the manual. You have to change some columns to TEXT or BLOBs
原因是按照以上的行格式介紹，變長字段長度列表記錄也需要佔用空間，佔用2個字節，另外這裡是允許為空字段，在8位之內，所以NULL標誌位佔用1個字節，所以我們總共可以存儲的字符數是：
65535 – 2 – 2 – 4 – 4=65534
其中 -2 個字節表示變長字段列表，-1表示NULL標誌位，兩個-4表示兩個int類型字段佔用大小
所以實際上能夠容納的varchar大小為：65524，我們驗證下：
3.6.3.2、行記錄超過頁大小如何存儲
MySQL表的內部表示具有65,535字節的最大行大小限制。InnoDB 對於4KB，8KB，16KB和32KB innodb_page_size 設置，表的最大行大小（適用於本地存儲在數據庫頁面內的數據）略小於頁面的一半 。如果包含 可變長度列的InnoDB 行超過最大行大小，那麼將選擇可變長度列用於外部頁外存儲。
可變長度列由於太長而無法容納在B樹頁面上，這個時候會把可變長度列存儲在單獨分配的磁盤頁面上，這些頁面稱為溢出頁面，這些列稱為頁外列。頁外列的值存儲在由溢出頁面構成的單鏈接列表中。
InnoDB存儲引擎支持四種行格式：REDUNDANT，COMPACT， DYNAMIC，和COMPRESSED。不同的行格式，對溢出的閾值和處理方式有所區別，詳細參考：14.11 InnoDB Row Formats。
COMPACT行格式處理方式
使用COMPACT行格式的表將前768個字節的變長列值（VARCHAR， VARBINARY和 BLOB和 TEXT類型）存儲在B樹節點內的索引記錄中，其餘的存儲在溢出頁上。
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如果列的值等於或小於768個字節，則不使用溢出頁，因此可以節省一些I / O。
如果查過了768個字節，那麼會按照如下方式進行存儲：
DYNAMIC行格式處理方式
DYNAMIC行格式提供與COMPACT行格式相同的存儲特性，但改進了超長可變長度列的存儲能力和支持大索引鍵前綴。
InnoDB 可以完全在頁外存儲過長的可變長度列值（針對 VARCHAR， VARBINARY和 BLOB和 TEXT類型），而聚集索引記錄僅包含指向溢出頁的20字節指針。大於或等於768字節的固定長度字段被編碼為可變長度字段。
表中大字段引發的問題
如果一個表中有過多的可變長度大字段，導致一行記錄太長，而整個時候使用的是COMPACT行格式，那麼就可能會插入數據報錯。
如，頁面大小事16k，根據前面描述我們知道，MySQL限制一頁最少要存儲兩行數據，如果很多可變長度大字段，在使用COMPACT的情況下，仍然會把大字段的前面768個字節存在索引頁中，可以算出最多支持的大字段：
1024 * 16 / 2 / 768 = 10.67，那麼超過10個可變長度大字段就會插入失敗了。這個時候可以把row format改為：DYNAMIC。
3.7、索引
前面我們了解了InnoDB底層的存儲結構，即：以B+樹的方式組織數據頁。另外了解了數據頁中的數據行的存儲方式。
而構建B+樹索引的時候必須要選定一個或者多個字段作為索引的值，如果索引選擇的是主鍵，那麼我們就稱為聚集索引，否則就是二級索引。
為什麼MySQL使用B+樹？
- 哈希表雖然可以提供O(1)的單行數據操作性能，但卻不能很好的支持排序和範圍查找，會導致全表掃描；
- B樹可以再非恭弘=叶 恭弘子節點存儲數據，但是這可能會導致查詢連續數據的時候增加更多的I/O操作；
- 而B+樹數據都存放在恭弘=叶 恭弘子節點，恭弘=叶 恭弘子節點通過指針相互連接，可以減少順序遍歷時產生的額外隨機I/O
更新詳細解釋: 為什麼 MySQL 使用 B+ 樹[17]
3.7.1、聚集索引
了解到上面的底層邏輯存儲結構之後，我們進一步來看看InnoDB是怎麼通過B+樹來組織存儲數據的。
首先來介紹下聚集索引。
聚集索引
主鍵索引的InnoDB術語。
下面我們創建一張測試表，並插入數據，來構造一顆B+樹：
CREATE TABLE t20 (
id int NOT NULL,
a int NOT NULL,
b int,
c int,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
insert into t20 values(20, 1, 2, 1);
insert into t20 values(40, 1, 2, 5);
insert into t20 values(30, 3, 2, 4);
insert into t20 values(50, 3, 6, 2);
insert into t20 values(10, 1, 1, 1);
可以看到，雖然我們是id亂序插入的，但是插入之後查出來的確是排序好的：
這個排序就是B+索引樹構建的。
我們可以通過這個在線的動態演示工具來看看B+樹的構造過程，最終結果如下：
實際存放在數據庫中的模型因頁面大小不一樣而有所不同，這裏為了簡化模型，我們按照B+樹的通用模型來解釋數據的存儲結構。
類似的，我們的數據也是這種組織形式的，該B+樹中，我們以主鍵為索引進行構建，並且把完整的記錄存到對應的頁下面：
其中藍色的是索引頁，橙色的是數據頁。
每個頁的大小默認為16k，如果插入新的數據行，這個時候就要申請新的數據頁了，然後挪動部分數據過去，重新調整B+樹，這個過程稱為頁分裂，這個過程會影響性能。
相反的，如果InnoDB索引頁的填充因子下降到之下MERGE_THRESHOLD，默認情況下為50％（如果未指定），則InnoDB嘗試收縮索引樹以釋放頁面。
自增主鍵的插入是遞增順序插入的，每次添加記錄都是追加的，不涉及到記錄的挪動，不會觸發恭弘=叶 恭弘子節點的分裂，而一般業務字段做主鍵，往往都不是有序插入的，寫成本比較高，所以我們更傾向於使用自增字段作為主鍵。
聚集索引注意事項
- 當在表上面定義了
PRIMARY KEY之後，InnoDB會把它作為聚集索引。為此，為你的每個表定義一個PRIMARY KEY。如果沒有唯一併且非空的字段或者一組列，那麼請添加一個自增列； - 如果您沒有為表定義
PRIMARY KEY，則MySQL會找到第一個不帶null值的UNIQUE索引，並其用作聚集索引； - 如果表沒有
PRIMARY KEY或沒有合適的UNIQUE索引，則InnoDB內部會生成一個隱藏的聚集索引GEN_CLUST_INDEX，作為行ID，行ID是一個6字節的字段，隨着數據的插入而自增。
聚集索引查找
根據索引進行查找id=50的記錄，如下圖，沿着B+樹一直往下尋找，最終找到第四頁，然後把該頁加載到buffer pool中，在緩存中遍歷對比查找，由於裏面的行記錄是順序組織的，所以很快就可以定位到記錄了。
3.7.2、輔助索引
除了聚集索引之外的所有索引都稱為輔助索引(二級索引)。在InnoDB中，輔助索引中每個記錄都包含該行的主鍵列以及為輔助索引指定的列。
在輔助索引中查找到記錄，可以得到記錄的主鍵索引ID，然後可以通過這個主鍵索引ID去聚集索引中搜索具體的記錄，這個過程稱為回表操作。
如果主鍵較長，則輔助索引將使用更多空間，因此具有短的主鍵是有利的。
下面我們給剛剛的表添加一個組合聯合索引
-- 添加多一個字段
alter table t20 add column d varchar(20) not null default '';
-- 添加一個聯合索引
alter table t20 add index idx_abc(a, b, c);
添加之後組合索引B+樹如下，其中索引key為abc三個字段的組合，索引存儲的記錄為主鍵ID：
覆蓋索引(Using index)
InnoDB存儲引擎支持覆蓋索引，即從輔助索引中就可以得到查詢的記錄，而不需要回表去查詢聚集索引中的記錄，從而減少大量的IO操作。下面的查詢既是用到了覆蓋索引 idx_abc：
select a, b from t20 where a > 2;
執行結果如下：
可以發現，Extra這一列提示Using index，使用到了覆蓋索引，掃描的行數為2。注意：這裏的掃描行數指的是MySQL執行器從引擎取到兩條記錄，引擎內部可能會遍歷到多條記錄進行條件比較。
最左匹配原則
由於InnoDB索引式B+樹構建的，因此可以利用索引的“最左前綴”來定位記錄。
也就是說，不僅僅是用到索引的全部定義字段會走索引，只要滿足最左前綴，就可以利用索引來加速檢索。這個最左前綴可以是聯合索引的最左n個字段。
索引條件下推(Using index condition)
索引條件下推 Index Condition Pushdown (ICP)，是針對MySQL使用索引從表中檢索行的情況的一種優化。
為什麼叫下推呢，就是在滿足要求的情況下，把索引的條件丟給存儲引擎去判斷，而不是把完整的記錄傳回MySQL Server層去判斷。
ICP支持range, ref, eq_ref, 和 ref_or_null類型的查找，支持MyISAM和InnoDB存儲引擎。
不能將引用子查詢的條件下推，觸發條件不能下推。詳細規則參考：Index Condition Pushdown
如果不使用ICP，則存儲引擎將遍歷索引以在聚集索引中定位行，並將結果返回給MySQL Server層，MySQL Server層繼續根據WHERE條件進行篩選行。
啟用ICP后，如果WHERE可以僅使用索引中的列來評估部分條件，則MySQL Server層會將這部分條件壓入WHERE條件下降到存儲引擎。然後，存儲引擎通過使用索引條目來判斷索引條件，在滿足條件的情況下，才回表去查找記錄返回給MySQL Server層。
ICP的目標是減少回表掃描的行數，從而減少I / O操作。對於InnoDB表，ICP僅用於二級索引。
使用索引下推的時候，執行計劃中的Extra會提示：Using index condition，而不是Using index，因為必須回表查詢整行數據。Using index代表使用到了覆蓋索引。
3.8、InnoDB Data Directory
InnoDB數據字典(Data Directory)存放於系統表空間中，主要包含元數據，用於追蹤表、索引、表字段等信息。由於歷史的原因，InnoDB數據字典中的元數據與.frm文件中的元數據重複了。
3.9、Doublewrite Buffer
雙寫緩衝區(Doublewrite Buffer)是一個存儲區，是InnoDB在tablespace上的128個頁（2個區），大小是2MB[18]。
版本區別：在MySQL 8.0.20之前，doublewrite緩衝區存儲區位於
InnoDB系統表空間中。從MySQL 8.0.20開始，doublewrite緩衝區存儲區位於doublewrite文件中。本文基於MySQL 5.7編寫。
操作系統寫文件是以4KB為單位的，那麼每寫一個InnoDB的page到磁盤上，操作系統需要寫4個塊。如果寫入4個塊的過程中出現系統崩潰，那麼會導致16K的數據只有一部分寫是成功的，這種情況下就是partial page write（部分頁寫入）問題。
InnoDB這個時候是沒法通過redo log來恢復的，因為這個時候頁面的Fil Trailer（Fil Trailer 主要存放FIL_PAGE_END_LSN，主要包含頁面校驗和以及最後的事務）中的數據是有問題的。
為此，每當InnoDB將頁面寫入到數據文件中的適當位置之前，都會首先將其寫入雙寫緩衝區。只有將緩衝區安全地刷新到磁盤后，InnoDB才會將頁面寫入最終的數據文件。
如果在頁面寫入過程中發生操作系統或者mysqld進程崩潰，則InnoDB可以在崩潰恢復期間從雙寫緩衝區中找到頁面的完好副本用於恢復。恢復時，InnoDB掃描雙寫緩衝區，併為緩衝區中的每個有效頁面檢查數據文件中的頁面是否完整。
如果系統表空間文件（“ ibdata文件 ”）位於支持原子寫的Fusion-io設備上，則自動禁用雙寫緩衝，並且將Fusion-io原子寫用於所有數據文件。
3.10、Redo Log
重做日誌(Redo Log)主要適用於數據庫的崩潰恢復，用於實現數據的完整性。
重做日誌由兩部分組成：
- 重做日誌緩衝區 Log Buffer；
- 重做日誌文件，重做日誌文件在磁盤上由兩個名為
ib_logfile0和ib_logfile1的物理文件表示。
為了實現數據完整性，在臟頁刷新到磁盤之前，必須先把重做日誌寫入到磁盤。除了數據頁，聚集索引、輔助索引以及Undo Log都需要記錄重做日誌。
3.10.1、Redo Log在事務中的寫入時機
在事務中，除了寫Redo log，還需要寫binlog，為此，我們先來簡單介紹下binlog。
3.10.1.1、binlog
全寫：Binary Log，二進制log。二進制日誌是一組日誌文件。其中包含有關對MySQL服務器實例進行的數據修改的信息。
Redo Log是InnoDB引擎特有的，而binlog是MySQL的Server層實現的，所有引擎都可以使用。
Redo Log的文件是循環寫的，空間會用完，binlog日誌是追加寫的，不會覆蓋以前的日誌。
binlog主要的目的：
- 主從同步，主服務器將二進制日誌中包含的事件發送到從服務器，從服務器執行這些事件，以保持和主服務器相同的數據更改；
- 某些數據恢復操作需要使用二進制日誌，還原到某一個備份點。
binlog主要是用於主從同步和數據恢復，Redo Log主要是用於實現事務數據的完整性，讓InnoDB具有不會丟失數據的能力，又稱為crash-safe。
binlog日誌的兩種記錄形式：
- 基於SQL的日誌記錄：事件包含產生數據更改(插入，新增，刪除)的SQL語句；
- 基於行的日誌記錄：時間描述對單個行的更改。
混合日誌記錄默認情況下使用基於語句的日誌記錄，但根據需要自動切換到基於行的日誌記錄。
3.10.1.2、Redo Log在事務中的寫入時機
簡單的介紹完binlog，我們再來看看Redo Log的寫入流程。
假設我們這裏執行一條sql
update t20 set a=10 where id=1;
執行流程如下：
3.10.2、如何保證數據不丟失
前面我們介紹Log Buffer的時候，提到過，為了保證數據不丟失，我們需要執行以下操作：
- 如果啟用了binlog，則設置：sync_binlog=1;
- innodb_flush_log_at_trx_commit=1;
- sync_binlog=0：表示每次提交事務都只 write，不 fsync；
- sync_binlog=1：表示每次提交事務都會執行 fsync；
- sync_binlog=N(N>1) ：表示每次提交事務都 write，但累積 N 個事務后才 fsync。
這兩個的作用相當於在上面的流程最後一步，提交事務接口返回Server層之前，把binlog cache和log buffer都fsync到磁盤中了，這樣就保證了數據的落盤，不會丟失，即使奔潰了，也可以通過binlog和redo log恢複數據相關流程如下：
在磁盤和內存中的處理流程如下面編號所示：
其中第四步log buffer持久化到磁盤的時機為：
- log buffer佔用的空間即將達到
innodb_log_buffer_size一半的時候，後台線程主動寫盤； - InnoDB後台有個線程，每隔1秒會把log buffer刷到磁盤；
- 由於log buffer是所有線程共享的，當其他事務線程提交時也會導致已寫入log buffer但還未提交的事務的redo log一起刷新到磁盤
其中第五步：臟頁刷新到磁盤的時機為：
- 系統內存不足，需要淘汰臟頁的時候，要把臟頁同步回磁盤；
- MySQL空閑的時候；
- MySQL正常關閉的時候，會把臟頁flush到磁盤。
參數
innodb_max_dirty_pages_pct是臟頁比例上限，默認值是 75%。
為什麼第二步 redo log prepare狀態也要寫磁盤？
因為這裏先寫了，才能確保在把binlog寫到磁盤后崩潰，能夠恢複數據：如果判斷到redo log是prepare狀態，那麼查看是否存XID對應的binlog，如果存在，則表示事務成功提交，需要用prepare狀態的redo log進行恢復。
這樣即使崩潰了，也可以通過redo log來進行恢復了，恢複流程如下：
Redo Log是循環寫的，如下圖:
- writepos記錄了當前寫的位置，一邊寫位置一邊往前推進，當writepos與checkpoint重疊的時候就表示logfile寫滿了，綠色部分表示是空閑的空間，紅色部分是寫了redo log的空間；
- checkpoint處標識了當前的
LSN，每當系統崩潰重啟，都會從當前checkpoint這個位置執行重做日誌，根據重做日誌逐個確認數據頁是否沒問題，有問題就通過redo log進行修復。
LSN Log Sequence Number的縮寫。代表日誌序列號。在InnoDB中，LSN佔用8個字節，單調遞增，LSN的含義：
- 重做日誌寫入的總量；
- checkpoint的位置；
- 頁的版本；
除了重做日誌中有LSN，每個頁的頭部也是有存儲了該頁的LSN，我們前面介紹頁面格式的時候有介紹過。
在頁中LSN表示該頁最後刷新時LSN的大小。[19]
3.11、Undo Logs
上面說的redo log記錄了事務的行為，可以通過其對頁進行重做操作，但是食物有時候需要進行回滾，這時候就需要undo log了。[20]
關於Undo Log的存儲：InnoDB中有回滾段(rollback segment)，每個回滾段記錄1024個undo log segment，在每個undo log segment段中進行申請undo頁。系統表空間偏移量為5的頁記錄了所有的rollback segment header所在的頁。
3.11.1、undo log的格式
根據行為不同分為兩種：
insert undo log
insert undo log：只對事務本身可見，所以insert undo log在事務提交后可直接刪除，無需執行purge操作；
insert undo log主要記錄了：
| next | 記錄下一個undo log的位置 |
|---|---|
| type_cmpl | undo的類型：insert or update |
| *undo_no | 記錄事務的ID |
| *table_id | 記錄表對象 |
| *len1, col1 | 記錄列和值 |
| *len2, col2 | 記錄列和值 |
| … | … |
| start | 記錄undo log的開始位置 |
假設在事務1001中，執行以下sql，t20的table_id為10：
insert into t20(id, a, b, c, d) values(12, 2, 3, 1, "init")
那麼對應會生成一條undo log：
update undo log
update undo log：執行update或者delete會產生undo log，會影響已存在的記錄，為了實現MVCC(後邊介紹)，update undo log不能再事務提交時立刻刪除，需要將事務提交時放入到history list上，等待purge線程進行最後的刪除操作。
update undo log主要記錄了：
| next | 記錄下一個undo log的位置 |
|---|---|
| type_cmpl | undo的類型：insert or update |
| *undo_no | undo日誌編號 |
| *table_id | 記錄表對象 |
| info_bits | |
| *DATA_TRX_ID | 事務的ID |
| *DATA_ROLL_PTR | 回滾指針 |
| *len1, i_col1 | n_unique_index |
| *len2, i_col2 | |
| … | |
| n_update_fields | 以下是update vector信息，表示update操作導致發送改變的列 |
| *pos1, *len1, u_old_col1 | |
| *pos2, *len2, u_old_col2 | |
| … | |
| n_bytes_below | |
| *pos, *len, col1 | |
| *pos, *len, col2 | |
| … | |
| start | 記錄undo log的開始位置 |
假設在事務1002中，執行以下sql，t20的table_id為10：
update t20 set d="update1" where id=60;
那麼對應會生成一條undo log：
如上圖，每回退應用一個undo log，就回退一個版本，這就是MVCC(Multi versioning concurrency control)的實現原理。
下面我們在執行一個delete sql：
delete from t20 where id=60;
對應的undo log變為如下：
如上圖，實際的行記錄不會立刻刪除，而是在行記錄頭信息記錄了一個deleted_flag標誌位。最終會在purge線程purge undo log的時候進行實際的刪除操作，這個時候undo log也會清理掉。
3.11.2、MVCC實現原理
如上圖所示，MySQL只會有一個行記錄，但是會把每次執行的sql導致行記錄的變動，通過undo log的形式記錄起來，undo log通過回滾指針連接在一起，這樣我們想回溯某一個版本的時候，就可以應用undo log，回到對應的版本視圖了。
我們知道InnoDB是支持RC(Read Commit)和RR(Repeatable Read)事務隔離級別的，而這個是通過一致性視圖(consistent read view)實現的。
一個事務開啟瞬間，所有活躍的事務(未提交)構成了一個視圖數組，InnoDB就是通過這個視圖數組來判斷行數據是否需要undo到指定的版本：
RR事務隔離級別
假設我們使用了RR事務隔離級別。我們看個例子：
如下圖，假設id=60的記錄a=1
事務C啟動的瞬間，活躍的事務如下圖黃色部分所示：
也就是對於事務A、事務B、事務C，他們能夠看到的數據只有是行記錄中的最大事務IDDATA_TRX_ID<=11的，如果大於，那麼只能通過undo進行回滾了。如果TRX_ID=當前事務id，也可以看到，即看到自己的改動。
另外有一個需要注意的：
- 在RR隔離級別下，當事務更新事務的時候，只能用當前讀來獲取最新的版本數據來更新，如果當前記錄的行鎖被其他事務佔用，就需要進入所等待；
- 在RC隔離級別下，每個語句執行都會計算出新的一致性視圖。
所以我們分析上面的例子的執行流程：
- 事務C執行update，執行當前讀，拿到的a=1，然後+1，最終a=2，同時添加一個TRX_ID=11的undo log；
- 事務B執行select，使用快照讀，記錄的DATA_TRX_ID > 11，所以需要通過undo log回滾到DATA_TRX_ID=11的版本，所以拿到的a是1；
- 事務B執行update，需要使用當前讀，拿到最新的記錄，a=2，然後加1，最終a=3；
- 事務B執行select，拿到當前最新的版本，為自己的事務id，所以得到a=3；
- 事務A執行select，使用快照讀，記錄的DATA_TRX_ID > 11，所以需要通過undo log回滾到DATA_TRX_ID=11的版本，所以拿到的a是1。
- 如果是RC隔離級別，執行select的時候會計算出新的視圖，新的視圖能夠看到的最大事務ID=14，由於事務B還沒提交，事務C提交了，所以可以得到a=2：
總結
- 數據完整性依靠：redo log
- 事務隔離級別的實現依靠MVCC，MVCC依靠undo log實現
- IO性能提升方式：buffer pool加快查詢效率和普通索引更新的效率，log buffer對日誌寫的性能提升
- 查詢性能提升依賴於索引，底層用頁存儲，字段越小頁存儲越多行記錄，查詢效率越快；自增字段作為聚集索引可以加快插入操作；
- 故障恢復：雙寫緩衝區、redo log
- 主從同步：binlog
本文內容比較多，看完之後需要多梳理，最後大家可以對照着這個思維導圖回憶一下，這些內容是否都記住了：
這篇文章的內容就差不多介紹到這裏了，能夠閱讀到這裏的朋友真的是很有耐心，為你點個贊。
本文為arthinking基於相關技術資料和官方文檔撰寫而成，確保內容的準確性，如果你發現了有何錯漏之處，煩請高抬貴手幫忙指正，萬分感激。
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洞悉MySQL底層架構：遊走在緩衝與磁盤之間
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References
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InnoDB DoubleWrite Buffer as Read Cache using SSDs∗. Retrieved from https://www.usenix.org/legacy/events/fast12/poster_descriptions/Kangdescription2-12-12.pdf ↩︎
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姜承堯. MySQL技術內幕-InnoDB存儲引擎第二版[M]. 机械工業出版社, 2013-5:302-303. ↩︎
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姜承堯. MySQL技術內幕-InnoDB存儲引擎第二版[M]. 机械工業出版社, 2013-5:306. ↩︎
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