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[Petelin]

Mysql MVCC

1. COW 可以解决读写并行的问题

2. MVCC 不光解决了读写并行，还解决了多个对象和集合写写并行

3. MVCC需要一个全局递增的事务发号器，在开启事务时会获取到这个ID

4. 每次Query都会产生一个Read View，读已提交和可重复读的区别就是 是不是每次Query都要生成新的Read View

5. Read View 又三个重要的字段

   low_limit_id int  // 目前出现过的最大的事务ID+1，即 下一个将被分配的事务ID
   up_limit_id int // 活跃事务列表trx_ids中最小的事务 ID
   trx_ids []int  // Read View创建时其他未提交的活跃事务 ID列表
   

6. undo log 记录的数据样式
   

7. query 的时候，可⻅性比较算法

   trx_id < up_limit_id -> 一定可见

   trx_id >= low_limit_id -> 一定不可见

   在这两者之间，需要在trx_ids中二分查找。 undo log里面记录的

Log

1. bin log 是逻辑日志，类似于业务数据变更写入到kafka
2. Redo log 其实是WAL log， 利用顺序写入速度快的特性完成持久化
3. Undo log是为了完成MVCC和Atomic，提供事务回滚的能力。

索引

帮助数据库系统高效获取数据的数据结构

为什么能做到这一点呢？

通过增加额外的写操作，与用于维护索引数据结构的存储空间为代价的，用于提升数据库中数据检索效率的数据结构

索引从组织形式上分为： 聚集索引 和 非聚集索引（辅助索引或二级索引）。

从索引的实际应用中，又可以细分为普通索引、唯一索引、主键索引、联合索引、外键索引、全文索引

联合索引的实现： 按照顺序把key 拼接在一起当作一个单独的key建立索引就可以了， 因为B+树是有顺序的

B树也就是B-树， 和 B+树的区别是，B+树在叶子节点会存数据，非叶子节点存的都是索引数据。这样能更好的利用磁盘读写

大表删除大多数数据

删除大表上的多行数据时，innodb会超出lock table size的限制，最小化的减少锁表的时间的方案是：

1. 直接删：
   1. 有索引 lock table size
   2. 无索引锁整个表，卡死
2. 应该先查出来id然后by id 列表删，速度慢
3. 如果删除的都是（，aID) 那么通过id删除加limit是最快的
4. mysql 文档条件筛选导入新表，这个是官方文档提供的一种方式