1.MySQL Innodb索引原理分析
2.MySql轻松入门系列——第二站 使用visual studio 对mysql进行源码级调试
3.技术分享 | MySQL InnoDB Cluster Set 介绍
4.MySQL InnoDB 索引原理
5.MySQL InnoDB Cluster 详解
6.MySQL全文索引源码剖析之Insert语句执行过程

MySQL Innodb索引原理分析

       在InnoDB MySQL引擎中，索引是数据存储和查询效率的关键。主要有两种类型：聚簇索引和非聚簇索引。非聚簇索引，如复合索引、前缀索引和唯一索引，代理源码采用B+树数据结构，它们是相对于主键索引（聚簇索引）的辅助结构。主键索引在InnoDB中特殊，它决定了表中数据的存储顺序，且每个表只能有一个，默认为主键。

       如果没有显式指定主键，InnoDB会自动选择一个唯一且非空的列作为聚簇索引，或者隐式创建一个。主键选择会影响性能，比如自增ID作为主键会提高写入性能，而UUID可能导致频繁移动磁盘数据，降低性能。

       查询时，使用索引能显著提升速度。例如，通过主键快速定位到数据，而非聚簇索引则通过B+树找到主键后再查聚簇索引。然而，写入操作时，维护索引结构会降低写入性能，这在设计数据库时需要权衡。

       创建非聚簇索引会增加额外的B+树，占用磁盘空间。查询时，非聚簇索引的查询称为“回表查询”，因为需要先查找非聚簇索引再通过主键索引定位数据。同时，增加索引会增加插入操作的复杂性，过多的索引可能导致插入性能下降。

       总的来说，理解并合理使用索引是nacos源码部署优化MySQL InnoDB性能的关键，需要在查询效率和写入性能之间找到平衡。更多关于MySQL索引的详细内容，可以参考天翼云官方网站开发者社区的系列文章。

MySql轻松入门系列——第二站 使用visual studio 对mysql进行源码级调试

       在探索MySQL世界的过程中，有些同学希望更深入地了解如何在Visual Studio中进行源码级调试。不用担心，让我们一步步来。

       必备工具

       MySQL是用C++编写的，要在Windows上编译，需要几个关键工具：CMake用于生成可打开的解决方案，如MySQL.sln；Boost是强大的C++库，Bison是用于解析MySQL语法规则的工具；当然，选择适合自己版本的MySQL源码（如5.7.）也是必不可少的。

       详细安装步骤

       安装过程需要细心，特别是Bison，务必避免默认路径中的空格问题，以免后续VS编译受阻。安装CMake和Bison时选择自定义路径，例如C:\2\GnuWin，确保它们的bin文件路径被添加到环境变量中。接下来解压mysql-5.7..zip，构建项目。

       编译与调试

       使用CMake编译MySQL源码，当看到Build files written to: C:/2/mysql-5.7./brelease，说明成功生成.sln文件。用Visual Studio 打开MySql.Sln，耐心等待十几分钟，编译成功后即可进行下一步。

       启动MySQL并调试

       首先，开启MySQL的调试模式，修改mysqld.cc中的test_lc_time_sz方法。然后，在Visual Studio的命令行参数中加入--console --initialize，开始调试。可能会遇到编码问题，解决后，输入默认密码zJDE>IC5o+ya，编译源码卡死连接到MySQL并修改密码。

       追踪write_row

       在上一篇中提到的write_row是一个虚方法，通过实际调试，我们可以看到它在ha_innodb.cc的实现。设置断点，执行insert操作，可以看到代码进入ha_innodb::write_row方法，深入查看局部变量和调用堆栈，验证之前的理论。

       总结

       通过一整天的努力，我们掌握了在Visual Studio中对MySQL源码进行调试的技巧。记住，每一步都可能是个挑战，但只有亲自动手，才能真正理解MySQL的运作机制。希望这些经验能帮助你避免一些常见的坑，祝你在源码的世界里探索得更深入！

技术分享 | MySQL InnoDB Cluster Set 介绍

       MySQL InnoDB Cluster Set（MICS）是MySQL 8.0的一个新特性，用以实现对MySQL InnoDB Cluster（MIC）的容灾功能。MICS由三个组件组成：MySQL Shell、MySQL Router 和 MySQL MGR，分别用于日常运维、提供读写分离入口及存放数据。MIC的架构如下图所示：

       在配置MICS进行容灾时，需在北京上地部署一套MIC对外提供服务，在东直门部署另一套MIC作为灾备系统。两套MIC通过专用复制通道clusterset_replication同步数据。此架构如下所示：

       MICS具备一些限制，其主要限制包括数据同步机制为异步复制，需谨慎使用。搭建MICS的步骤包括创建管理用户用于同步主库数据，添加从库（如ytt-rc2），并将其他实例添加到从库中。切换到从库后，可观察到表t1数据已正确同步，并实现了只读功能。

       总结而言，fcch支付源码MICS的使用需考虑其基于异步复制的数据同步机制，因此在实际应用中需格外注意。通过合理配置和使用，MICS能有效提升系统的容灾能力和数据安全性。

MySQL InnoDB 索引原理

       MySQL InnoDB 索引原理概览

       了解InnoDB存储引擎的关键在于其高效的索引机制，这些索引为数据库操作提供了加速。本文由网易数帆的范鹏程发布，针对InnoDB的表结构、B+树、索引类型、SQL执行顺序以及优化建议进行了总结。

       1. InnoDB表结构

       尽管与索引关联不大，但理解表结构有助于更好地理解索引。InnoDB的逻辑存储涉及数据段、索引段、回滚段等，数据以B+树方式存储，叶节点存储数据，非叶节点存储索引信息。

       2. B+树与B树

       B+树在数据库中广泛应用，特别是作为文件系统索引。B+树的特点是保证数据有序且插入修改操作具有稳定的对数时间复杂度。

       3. 聚簇索引与二级索引

       每个InnoDB表都有一个主键生成的聚簇索引，数据有序存储在B+树中。辅助索引（如非主键索引）指向主键，查询时可能需要两次B+树搜索。

       4. SQL执行顺序

       SQL查询逻辑上分为多个步骤，包括笛卡尔积、筛选、连接、过滤、分组、排序和截取，每个步骤都可能导致数据处理和优化。

       5. SQL优化建议

       优化索引可以减少I/O操作，提高性能。选择高区分度的opencv工业源码列作为索引，理解范围查询对索引的影响，并注意全表扫描的情况。

       6. 问题分析与解决方案

       讨论了索引分裂、自增主键的并发问题、优化器不使用索引以及分页查询的性能优化等。

       参考资料

       延伸阅读包括SQL Server、MySQL慢日志和时序数据库等内容，提供更全面的学习资源。

MySQL InnoDB Cluster 详解

       MySQL的高可用性解决方案分为五种，从低到高依次是主从复制、自动故障转移主从复制、共享存储、OS或虚拟化实现主备架构、MySQL Group Replication群组复制，以及MySQL NDB Cluster。

       MySQL InnoDB Cluster是一个高可用框架，包括MySQL Router、MySQL Shell、MySQL Enterprise Monitor等组件。InnoDB Cluster实现了高可用性，并计划在未来实现自动读取扩展和自动写入扩展。最终目标是提供一个自动故障转移、分布式容错、支持多主更新的集群环境。

       MySQL Group Replication（MGR）是基于Replicated Database State Machine理论的高可用分布式MySQL数据库服务。MGR通过Paxos实现通信服务，提供同步复制和多主更新的架构。MGR具有自动故障转移、自动重配置和自动冲突处理功能。它适用于需要高可用性和容错度的场景，最多支持9个成员，最多允许4个成员出现故障。

       MGR有两种模式：单主模式和多主模式。在单主模式下，一个MySQL实例作为主节点，其他实例作为热备。在多主模式下，所有成员都可以进行数据写入和读取操作。多主模式下，当在同一记录上进行并行更新时，MGR会根据成员提交的先后次序进行判断，确保数据的一致性。

       使用MGR时，需要监视和管理集群状态，可以通过MySQL Shell确认成员状态、当前主成员等信息。MGR提供高可用性，具有更好的容错度，最多支持9个成员，最多允许4个成员出现故障。MGR不会出现脑裂问题，网络分区时，部分成员将暂停数据更新处理，直到网络恢复。

       MGR通过日志传播和施放确保群组内所有成员的数据同步。MGR支持在不同时间点上存在数据不一致的情况，但最终会达到一致性。通过设置变量group_replication_consistency，可以控制数据一致性级别，包括EVENTUAL（最终一致）、BEFORE（事务执行前一致）、AFTER（事务执行后一致）和BEFORE_AND_AFTER（事务执行前后一致）。

       MySQL Shell是一个统一的客户端，支持关系型和文档型数据操作和管理。它集成了一个特殊的管理API，可以执行DBA操作。MySQL Router是一个轻量级中间件，提供负载均衡和应用连接故障转移功能。配合MySQL Shell和Router，可以实现完整的数据库层解决方案。

       在InnoDB Cluster管理中，使用MySQL Shell创建集群简单易行。当新成员加入集群时，MGR会自动进行分布式恢复。MGR提供增量恢复选项，但在集群无法提供全部binlog时，恢复可能需要较长时间。为了加快恢复过程，可以使用克隆插件。

       MGR的集群配置和监控功能也非常重要。Shell提供报表框架，支持自定义报表。对于集群维护和故障排除，需要根据实际情况提供更多信息。本文对MySQL InnoDB Cluster进行了详细解析，希望对您有所帮助。

MySQL全文索引源码剖析之Insert语句执行过程

       本文来源于华为云社区，作者为GaussDB数据库，探讨了MySQL全文索引源码中Insert语句的执行过程。

       全文索引是一种常用于信息检索的技术，它通过倒排索引实现，即单词和文档的映射关系，如(单词，(文档，偏移))。以创建一个表并在opening_line列上建立全文索引为例，插入'Call me Ishmael.'时，文档会被分为'call', 'me', 'ishmael'等单词，并记录在全文索引中。

       全文索引Cache的作用类似于Change Buffer，用于缓存分词结果，避免频繁刷盘。Innodb使用fts_cache_t结构来管理cache，每个全文索引的表都会在内存中创建一个fts_cache_t对象。

       Insert语句的执行分为三个阶段：写入行记录阶段、事务提交阶段和刷脏阶段。写入行记录阶段生成doc_id并写入Innodb的行记录，并将doc_id缓存。事务提交阶段对文档进行分词，获取{ 单词，(文档，偏移)}关联对，并插入到cache。刷脏阶段后台线程将cache刷新到磁盘。

       全文索引的并发插入可能导致OOM问题，可通过修复patch #解决。当MySQL进程崩溃时，fts_init_index函数会恢复crash前的cache数据。

MySQL InnoDB 秒级快照原理与当前读

       MySQL中事务的启动有开始事务的两种方式。begin/start transaction 命令并不是事务的起点，只有在执行第一个操作InnoDB 表的语句时，事务才真正启动。若需立即启动事务，可使用transaction with consistent snapshot命令。

       第一种启动方式创建一致性视图是在执行第一个快照读语句时；第二种方式则是执行start transaction with consistent snapshot时。

       若事务C没有使用begin/commit命令，意味着其更新语句本身即为一个事务，语句执行完毕自动提交。事务B更新行后查询，事务A在只读事务中查询，时间顺序上晚于B。然而查询结果却出人意料：B查询到的k值是3，而A查询到的是1。

       按照常规推理，B查询到的应该是2，A查询到的应该是1。为何现实情况与预期不符？关键在于MySQL中的两个视图概念：view和InnoDB在MVCC（多版本并发控制）下的一致性读视图。

       在可重复读隔离级别下，事务启动时会“拍”一个快照。这个快照基于整个数据库，但如果库有G，复制出G数据创建快照会非常耗时，实际情况并非如此。快照的实现原理在于InnoDB中的事务ID和数据版本的管理。

       每个事务拥有唯一事务ID，每次事务更新数据，都会生成新版本，并赋予当前事务ID。数据表中的每行记录可能有多个版本，每个版本有自己的事务ID。通过undo log计算版本，实现事务间的隔离。

       可重复读要求事务能看到启动前提交的所有事务结果，但不认启动后生成的数据版本。InnoDB通过数组和高水位点构造一致性视图，数据版本可见性基于事务ID与视图的比较。

       事务启动时，将当前已启动未提交事务的事务ID存储至视图数组，高水位点代表数组最大值加一。**部分数据版本由未提交事务生成，事务会根据ID判断数据可见性。

       InnoDB实现秒级快照的关键在于事务ID和数据版本的关联与比较，基于此，事务A、B、C的查询结果得到合理解释。当前读机制导致B看到C的修改结果，且事务B的更新基于当前值进行，最终查询结果为3。

       当前读机制引起的问题可通过使用临时表或避免在同一表内查询更新数据来解决，以避免读取错误的版本。可重复读隔离级别下的查询只承认事务开始前已提交的数据，而读提交则只承认语句启动前已提交的数据。

       在可重复读中，查询根据一致性视图确定数据版本可见性；读提交中，每个语句前都重新计算视图；而当前读总是读取已提交的最新版本。

MySQL InnoDB搜索引擎（一）Page页、B（B+）树、索引、Buffer Pool缓冲池

       MySQL InnoDB引擎的学习指南主要涉及四个核心概念：Page页、B（B+）树、索引和Buffer Pool缓冲池。掌握它们能帮助你深入理解数据库查询的底层工作原理。

       1. Page页与索引页

       Page是磁盘与内存交互的基本单位，通常为KB大小。其中，存放数据记录的页称为索引页或数据页，记录表头信息的页和undo log信息的页则有所不同。

       2. B（B+）树与Page Directory

       B（B+）树是一种高效的查找结构，InnoDB使用它存储索引。页中的数据通过主键值有序排列，形成一个单向链表，为了解决查询效率问题，引入Page Directory进行分组，通过Slot进行快速定位。

       3. 索引与数据存储

       索引采用B+树，叶子节点存储完整数据，非叶子节点存储主键索引。主键索引（聚簇索引）直接存储数据，而非主键索引（如二级索引）则包含非主键值和主键值，查询时需回表查找。

       4. Buffer Pool缓冲池

       Buffer Pool是InnoDB缓存磁盘页的内存区域，通过设置innodb_buffer_pool_size调整其大小。它由连续的内存划分为小的缓冲页，每个缓冲页都有对应的控制块进行管理。脏页被添加到flush链表，直到完成刷盘。LRU链表策略和预读优化策略用于提高性能。

       5. Chunk与调整空间

       由于buffer pool是固定大小，为避免调整大小影响现有数据，InnoDB通过chunk机制处理，新增chunk时不会影响原有空间。