MYSQL逻辑架构

文章目录

• MYSQL逻辑架构
• • 1. 逻辑架构剖析
  • • 1.1.1 MYSQL的逻辑架构---三层
    • 1.1.2 连接层---第一层
    • 1.1.3 服务层---第二层
    • 1.1.4 引擎层---第三层
  • 2 服务器处理客户端请求---三部分
  • 3. SQL执行流程
  • • 3.0 SQL语法顺序
    • 3.1 MYSQL中的SQL执行流程
    • • 3.1.1 查询缓存
      • 3.1.2. 解析器
      • 3.1.3. 优化器
      • • 3.1.3.1 优化器作用
        • 3.1.3.2 逻辑查询(sql等价变换)和物理查询(索引)
        • 3.1.4. 执行器
    • 3.2. MYSQL8中SQL执行原理--实操
    • • 3.2.1 数据准备
      • 3.2.1 确认profiling 是否开启
      • 3.2.2 多次执行相同sql语句
      • 3.2.3 查看当前会话所产生的所有 profiles
      • 3.2.4 查看profile-执行计划
      • 3.2.5 查看更丰富的内容
    • 3.3. MYSQL5.0中SQL执行原理（了解）
    • 3.4. Oracle中的SQL执行流程（了解）---共享池
  • 4. .数据库缓冲池(buffer pool)
  • • 4.1 缓冲池作用
    • 4.2 缓冲池 vs 查询缓存
    • • 4.2.1 缓冲池（Buffer Pool）
      • 4.2.2 查询缓存---MYSQL8.0无
      • 4.2.3 缓冲池如何读取数据
      • 4.2.4 查看/设置缓冲池的大小
      • 4.2.5 多个Buffer Pool实例
      • 4.2.6 引申问题

MYSQL逻辑架构

1. 逻辑架构剖析

1.1.1 MYSQL的逻辑架构—三层

MYSQL逻辑架构：一共三层。下图针对MYSQL5.0，在MYSQL8.0中没有了Cache&Buffers查询缓存。具体展开如下图：

• 连接层：Connection Pool。获取MYSQL服务层连接

• 服务层（核心）：SQL Interface（SQL接口）、Parser（解析器）、Optimizer（优化器）、Cache&Buffer（查询缓存-mysql5.0有）

• 引擎层：Pluggable Storage Engines（插件式的存储引擎）
  

  • MYSQL5.0中Cache&Buffers查询缓存：将查询结果以key-value的形式缓存，key为sql语句，value是查询结果。下次查询的sql和key完全一样，直接返回。
  • 插件式存储引擎：可以根据需要更换存储引擎，与底层文件系统进行交互。

具体查询执行顺序：

1. MYSQL客户端程序发起连接
2. 利用连接池建立连接，并分配线程处理请求
3. SQL接口：接收SQL指令
4. MYSQL5.0：查询缓存，有key直接返回（MYSQL8.0中没有这一步）
5. 缓存中没有，则在解析器中进行sql解析，并生成语法树
6. 核心：在优化器中进行逻辑优化或物理优化，物理索引是指使用索引。sql语句在语法解析之后、查询之前会使用查询优化器确定sql语句执行路径，生成一个 执行计划。
7. 调用对应的API，即存储引擎
8. 回到文件系统中进行查找(会先将物理层文件加载到内存中–buffer库缓冲池，直接与磁盘交互代价太大)
9. MYSQL5.0：将查询结果已key-value形式缓存到查询缓存
10. 最后，通过SQL接口将查询结果返回到连接池，再返回到客户端。

1.1.2 连接层—第一层

连接层：Connection Pool。获取MYSQL服务层连接

• 系统（客户端）访问 MySQL 服务器前，做的第一件事就是 建立 TCP 连接。

• 经过三次握手建立连接成功后， MySQL 服务器对 TCP 传输过来的账号密码做身份认证、权限获取。

  • 用户名或密码不对，会收到一个Access denied for user错误，客户端程序结束执行
  • 用户名密码认证通过，会从权限表查出账号拥有的权限与连接关联，之后的权限判断逻辑，都将依赖于此时读到的权限

• TCP 连接收到请求后，必须要 分配给一个线程 专门与这个客户端的交互。所以还会有个线程池，去走后面的流程。每一个连接从线程池中获取线程，省去了创建和销毁线程的开销。

1.1.3 服务层—第二层

服务层（核心）：SQL Interface（SQL接口）、Parser（解析器）、Optimizer（优化器）、Cache&Buffer（查询缓存-mysql5.0有）

• SQL Interface: SQL接口

  • 接收用户的SQL命令，并且 返回用户需要查询的结果。比如SELECT … FROM就是调用SQL Interface
  • MySQL支持DML（数据操作语言）、DDL（数据定义语言）、存储过程、视图、触发器、自定义函数等多种SQL语言接口

• Parser: 解析器

  • 在解析器中对 SQL 语句进行 语法分析、语义分析。

    将SQL语句 分解成数据结构，并将这个结构传递到后续步骤，以后SQL语句的传递和处理就是基于这个结构的。如果在分解构成中遇到错误，那么就说明这个SQL语句是不合理的。

  • 在SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析，并为其创建 语法树 ，并根据数据字典丰富查询语法树，会 验证该客户端是否具有执行该查询的权限 。

  • 创建好语法树后，MySQL还会对SQl查询进行语法上的优化，进行查询重写。

• Optimizer: 查询优化器

  • SQL语句在语法 解析之后、查询之前 会使用查询优化器确定 SQL 语句的执行路径，生成一个 执行计划 。

  • 这个执行计划表明应该 使用哪些索引进行查询（全表检索还是使用索引检索），表之间的连接顺序 如何，最后会按照执行计划中的步骤调用存储引擎提供的方法来真正的执行查询，并将
    查询结果返回给用户。

  • 它使用“ 选取-投影-连接 ”策略进行查询。例如：

    SELECT id,name FROM student WHERE gender = '女';

    这个SELECT查询先根据WHERE语句进行选取 ，而不是将表全部查询出来以后再进行gender过滤。 这个SELECT查询先根据id和name进行属性 投影 ，而不是将属性全部取出以后再进行过滤，将这两个查询条件 连接 起来生成最终查询结果。

• Caches & Buffers： 查询缓存组件（mysql5.0有，mysql8.0无）

  • MySQL内部维持着一些 Cache和Buffer，比如Query Cache用来缓存一条SELECT语句的执行结果，如果能够在其中找到对应的查询结果，那么就不必再进行查询解析、优化和执行的整个过程了，直接将结果反馈给客户端。
  • 这个缓存机制是由一系列小缓存组成的。比如表缓存，记录缓存，key缓存，权限缓存等 。
  • 这个查询缓存可以在 不同客户端之间共享 。

• 从MySQL 5.7.20开始，不推荐使用查询缓存，并在 MySQL 8.0中删除 。

1.1.4 引擎层—第三层

引擎层：Pluggable Storage Engines（插件式的存储引擎）

• 真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，对 物理服务器级别维护的底层数据执行操作，服务器通过 API与存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有的功能不同，这样我们可以根据自己的实际需要进行选取。
• MySQL 8.0.25默认支持的存储引擎如下：查询引擎语句：show engines;

2 服务器处理客户端请求—三部分

MYSQL是典型的C/S架构，即Client/Server架构，服务器端程序使用的mysqld。

不论客户端进程和服务器进程采用哪种方式进行通信，最后实现的效果都是：客户端进程向服务器进程发送一段文本（SQL语句），服务器进程处理后再向客户端进程发送一段文本（处理结果）。

服务器进程对客户端进程发送的请求处理过程如下图：

• 连接管理：处理客户端连接，如用户名密码校验、权限校验
• 解析与优化：解析查询语句，对sql进行优化处理
• 存储引擎：调用存储引擎，对物理层文件查找（会先将物理层文件加载到内存中–buffer库缓冲池，直接与磁盘交互代价太大）

3. SQL执行流程

3.0 SQL语法顺序

随着Mysql版本的更新换代，其优化器也在不断的升级，优化器会分析不同执行顺序产生的性能消耗不同而动态调整执行顺序。

例：查询每个部门年龄高于20岁的人数且高于20岁人数不能少于2人，显示人数最多的第一名部门信息下面是经常出现的查询顺序：

3.1 MYSQL中的SQL执行流程

SQL 语句在 MySQL 中的流程是： SQL语句→查询缓存→解析器→优化器→执行器 。

3.1.1 查询缓存

查询缓存： Server 如果在查询缓存中发现了这条 SQL 语句，就会直接将结果返回给客户端；如果没有，就进入到解析器阶段。

MYSQL8.0抛弃原因： 查询缓存往往效率不高，所以在 MySQL8.0 之后就抛弃了这个功能。

• 大多数情况查询缓存就是个鸡肋，为什么呢？

  SELECT employee_id,last_name FROM employees WHERE employee_id = 101;

  • 鲁棒性大大降低，只有相同的查询语句操作才会命中：上述查询语句整个作为key存储，如果下次中间多加了一个空格或者别的，会认为key不同，查询不命中，继续重新去查询。
  • 查询中有时会调用函数，如NOW()，每次调用都是当前时间，即使查询请求文本信息都一样，不同时间的两次查询也会得到不同结果。
  • 缓存失效情况：MySQL的缓存系统会监测涉及到的每张表，只要该 表的结构或者数据被修改，如对该表使用了 INSERT 、 UPDATE 、 DELETE 、 TRUNCATE TABLE 、 ALTERTABLE 、 DROP TABLE 或 DROP DATABASE 语句，那使用该表的所有高速缓存查询都将变为无效并从高速缓存中删除！对于 更新压力大的数据库 来说，查询缓存的命中率会非常低。

3.1.2. 解析器

解析器：在解析器中对 SQL 语句进行语法分析、语义分析。

1. 分析器先做“ 词法分析 ”。你输入的是由多个字符串和空格组成的一条 SQL 语句，MySQL 需要识别出里面的字符串分别是什么，代表什么。 MySQL 从你输入的 “select” 这个关键字识别出来，这是一个查询语句。它也要把字符串“T”识别成“表名 T”，把字符串“ID”识别成“列 ID”。

   词法分析步骤：

2. 接着，要做“ 语法分析 ”。根据词法分析的结果，语法分析器（比如：Bison）会根据语法规则，判断你输入的这个 SQL 语句是否满足 MySQL 语法 。

   select department_id,job_id,avg(salary) from employees group by department_id;

   • 如果语法错误，会报错：

   • 如果SQL语句正确，则会生成一个这样的语法树：

3.1.3. 优化器

3.1.3.1 优化器作用

优化器：在优化器中会 确定SQL 语句的执行路径，比如是根据 全表检索 ，还是根据 索引检索 等。

经过解析器，MYSQL知道了你要做什么。在开始执行之前，还要经过优化器的处理。一条查询可以有很多执行方式，最后都返回相同的结果。优化器的作用就是找到其中最好的执行计划。

• 举例：如下语句是执行两个表的 join：

  select * from test1 join test2 using(ID)where test1.name='zhangwei' and test2.name='mysql高级课程';

    方案1：可以先从表 test1 里面取出 name='zhangwei'的记录的 ID 值，再根据 ID 值关联到表 test2，再判断 test2 里面 name的值是否等于 'mysql高级课程'。    方案2：可以先从表 test2 里面取出 name='mysql高级课程' 的记录的 ID 值，再根据 ID 值关联到 test1，再判断 test1 里面 name的值是否等于 zhangwei。

  这两种执行方法的逻辑结果是一样的，但是执行的效率会有不同，而优化器的作用就是决定选择使用哪一个方案。优化器阶段完成后，这个语句的执行方案就确定下来了，然后进入执行器阶段。
  优化器是怎么选择索引的，有没有可能选择错等。在后面索引部分细讲。

3.1.3.2 逻辑查询(sql等价变换)和物理查询(索引)

在查询优化器中，可以分为 逻辑查询 优化阶段和 物理查询 优化阶段。

• 逻辑查询优化：通过 SQL等价变换提升查询效率，即换一种查询写法执行效率更高

    如：对条件表达式进行等价谓词重写，条件简化；  对视图进行重写；  对子查询进行优化；  对连接语句进行外连接消除、嵌套连接消除等。

• 物理查询优化：通过 索引和表连接 方式等技术进行优化，重点是索引。

    如：对单表和多表连接操作，高效使用索引，提升查询效率。

3.1.4. 执行器

截止到现在，还没有真正去读写真实的表，仅仅只是产出了一个执行计划。于是就进入了 执行器阶段 。

在执行之前需要判断该用户是否 具备权限 。 如果没有，就会返回权限错误。如果具备权限，就执行 SQL查询并返回结果。

在 MySQL8.0 以下的版本，如果设置了查询缓存，这时会将查询结果进行缓存。

• 例：表 test 中，ID 字段没有索引，那么执行器的执行流程是这样的：

  select * from test where id=1;

  如果有权限，就打开表继续执行。打开表的时候，执行器会根据表的引擎定义，调用存储引擎API对表进行的读写。存储引擎API只是抽象接口，下面还有个 存储引擎层，具体实现还要看表选择的存储引擎。

    调用 InnoDB 引擎接口取这个表的第一行，判断 ID 值是不是1，如果不是则跳过，如果是则将这行存在结果集中；  调用引擎接口取“下一行”，重复相同的判断逻辑，直到取到这个表的最后一行。  执行器将上述遍历过程中所有满足条件的行组成的记录集作为结果集返回给客户端。

  至此，这个语句就执行完成了。对于有索引的表，执行的逻辑也差不多。

SQL 语句在 MySQL 中的流程是： SQL语句→查询缓存→解析器→优化器→执行器 。

3.2. MYSQL8中SQL执行原理–实操

在MYSQL中对一条SQL语句的执行时间进行分析：

3.2.1 数据准备

在数据库中导入SQL脚本：atguigudb.sql，或者打开直接执行在database中执行

导入数据库成功：

3.2.1 确认profiling 是否开启

• 了解查询语句执行过程：查看是否开启计划。开启后可以让MYSQL收集在SQL执行所使用的资源情况，命令如下：

  select @@profiling; # 不写默认session级别或者show variables like 'profiling';

  

  profiling=0 代表关闭，我们需要把 profiling 打开，即设置为 1：

  

3.2.2 多次执行相同sql语句

多次执行查询语句：select * from employees;

3.2.3 查看当前会话所产生的所有 profiles

• 查看当前会话所产生的所有 profiles：

  show profiles; # 显示最近的几次查询

  

3.2.4 查看profile-执行计划

• 查看执行计划，查看程序的执行步骤： show profile;

• 当然你也可以查询指定的 Query ID，比如：show profile for query 8;

• 查询 SQL 的执行时间结果和上面是一样的，因为MYSQL8.0中没有缓存Cache&Buffers，这里使用的MYSQL8.0版本。
  

  

3.2.5 查看更丰富的内容

• 以查询更丰富的内容：查看cpu、io阻塞等参数情况show profile cpu,block io for query 7;
  
• 除了查看cpu、io阻塞参数情况，还可以查询下列参数的利用情况：
  

3.3. MYSQL5.0中SQL执行原理（了解）

上述操作在MySQL5.7中测试，发现前后两次相同的sql语句，执行的查询过程仍然是相同的。不是会使用缓存吗？这里我们需要 显式开启查询缓存模式 。在MySQL5.7中如下设置：

1. 配置文件中开启查询缓存
   在 /etc/my.cnf 中新增一行：query_cache_type=1

2. 重启mysql服务：systemctl restart mysqld

3. 开启查询执行计划：
   由于重启过服务，需要重新执行如下指令，开启profiling。

   set profiling=1;

4. 执行查询语句两次：

    select * from locations;

5. 查看profiles

6. 查看profile，显示执行计划，查看程序的执行步骤：show profile for query 1;
   

    show profile for query 2;

   
   结论：执行编号2时，比执行编号1时少了很多信息，从截图中可以看出查询语句直接从缓存中获取数据。

结论： 在MYSQL5.0中重复查询会先直接从缓存中获取数据

注意：

• 在MYSQL5.0中，SQL必须一致，否则不能命中缓存

  select * from department where id=10;select * from department where id=  10;

  

• 同样的开启缓存的配置信息如果在MYSQL8.0中添加，重启服务会报错。
  

• MYSQL8.0中没有query_cache参数，执行下面语句

  show variables like '%query_cache%';

  mysql5.0中显示：
  

  mysql8.0中显示：
  

3.4. Oracle中的SQL执行流程（了解）—共享池

Oracle 和 MySQL 在进行 SQL 的查询上面有软件实现层面的差异。

• Oracle 提出了共享池的概念，通过共享池来判断是进行软解析，还是硬解析。

Oracle 中采用了 共享池 来判断 SQL 语句是否存在缓存和执行计划，通过这一步骤我们可以知道应该采用硬解析还是软解析。

• SQL 在 Oracle 中的执行过程：
  

  1. 语法检查：检查 SQL 拼写是否正确，如果不正确，Oracle 会报语法错误。

  2. 语义检查：检查 SQL 中的 访问对象是否存在。

     比如我们在写 SELECT 语句的时候，列名写错了，系统 就会提示错误。语法检查和语义检查的作用是保证 SQL 语句没有错误。

  3. 权限检查：看用户是否具备访问该数据的权限。

  4. 共享池检查：共享池（Shared Pool）是一块内存池，最主要的作用是 缓存 SQL 语句和该语句的执行计划。Oracle 通过检查共享池是否存在 SQL 语句的执行计划，来判断进行软解析，还是硬解析。

     在共享池中，Oracle 首先对 SQL 语句进行 Hash 运算 ，然后根据 Hash 值在库缓存（Library Cache）中查找，如果 存在 SQL 语句的执行计划 ，就直接拿来执行，直接进入“执行器”的环节，这就是 软解析 。

     如果没有找到 SQL 语句和执行计划，Oracle 就需要创建解析树进行解析，生成执行计划，进入“优化器”这个步骤，这就是 硬解析 。

     5. 优化器：优化器中就是要进行硬解析，也就是决定怎么做，比如创建解析树，生成执行计划。
     6. 执行器：当有了解析树和执行计划之后，就知道了 SQL 该怎么被执行，这样就可以在执行器中执行语句了。

     共享池是 Oracle 中的术语，包括了 库缓存，数据字典缓冲区 等。

     • 数据字典缓冲区 ：存储的是 Oracle 中的对象定义，比如表、视图、索引等对象。当对 SQL 语句进行解析的时候，如果需要相关的数据，会从数据字典缓冲区中提取。
     • 库缓存 ，决定了 SQL 语句是否需要进行硬解析。为了提升 SQL 的执行效率，我们应该尽量避免硬解析，因为在 SQL 的执行过程中，创建解析树，生成执行计划是很消耗资源的。

• 如何避免硬解析，尽量使用软解析呢？

  在 Oracle 中， 绑定变量 是它的一大特色。绑定变量就是在 SQL 语句中使用变量，通过不同的变量取值来改变 SQL 的执行结果。

  这样做的好处是能 提升软解析的可能性 ，不足之处在于可能会导致生成的执行计划不够优化，因此是否需要绑定变量还需要视情况而定。

  我们可以通过使用绑定变量来 减少硬解析，减少 Oracle 的解析工作量。但是这种方式也有缺点，使用动态 SQL 的方式，因为参数不同，会导致 SQL 的执行效率不同，同时 SQL 优化也会比较困难。

• 例：可以使用下面的查询语句：

  select * from player where player_id = 10001;

  也可以使用绑定变量：

  select * from player where player_id = :player_id;

  这两个查询语句的效率在 Oracle 中是完全不同的。如果你在查询 player_id = 10001 之后，还会查询10002、10003 之类的数据，那么 每一次查询都会创建一个新的查询解析。

  而第二种方式使用了绑定变量，那么在第一次查询之后，在共享池中就会存在这类查询的执行计划，也就是软解析。

• Oracle的架构图：

  
  简图：
  

4. .数据库缓冲池(buffer pool)

4.1 缓冲池作用

• InnoDB 存储引擎是以页为单位来管理存储空间的，我们进行的增删改查操作其实本质上都是在访问页面（包括读页面、写页面、创建新页面等操作）。

  而磁盘 I/O 需要消耗的时间很多，而在内存中进行操作，效率则会高很多，为了能让数据表或者索引中的数据随时被我们所用，DBMS 会申请 占用内存来作为数据缓冲池 ，在真正访问页面之前，需要把在 磁盘上的页缓存到内存中的 Buffer Pool 之后才可以访问。

• 这样做的好处是可以让磁盘活动最小化，从而 减少与磁盘直接进行 I/O 的时间 。要知道，这种策略对提升 SQL 语句的查询性能来说至关重要。如果 索引的数据在缓冲池里，那么访问的成本就会降低很多。

4.2 缓冲池 vs 查询缓存

4.2.1 缓冲池（Buffer Pool）

在 InnoDB 存储引擎中有一部分数据会放到内存中，缓冲池则占了这部分内存的大部分，它用来存储各种数据的缓存。InnoDB 缓冲池 包括了数据页、索引页、插入缓冲、锁信息、自适应 Hash 和数据字典信息等，如下图所示：
缓存池的重要性：

• 缓存原则：位置*频次

  “ 位置 * 频次 ”这个原则，可以帮我们对 I/O 访问效率进行优化。

  首先，位置决定效率，提供缓冲池就是为了在内存中可以直接访问数据。

  其次，频次决定优先级顺序。因为缓冲池的大小是有限的，比如磁盘有 200G，但是内存只有 16G，缓冲池大小只有 1G，就无法将所有数据都加载到缓冲池里，这时就涉及到优先级顺序，会 优先对使用频次高的热数据进行加载 。

• 缓冲池的预读特性：

  缓冲池的作用就是提高I/O频率，而我们进行读取数据的时候存在一个局部性原理，也就是说我们使用了一些数据，大概率还会使用它周围的一些数据，因此采用 ‘预读’提前加载，可以减少未来可能的磁盘I/O操作。

4.2.2 查询缓存—MYSQL8.0无

查询缓存是提前把 查询结果缓存 起来，以key-value的形式，这样下次不需要执行就可以直接拿到结果。需要说明的是，在MySQL5.0 中的查询缓存，不是缓存查询计划，而是查询对应的结果。因为命中条件苛刻，而且 只要数据表发生变化，查询缓存就会失效，因此命中率低。

4.2.3 缓冲池如何读取数据

缓冲池管理器会尽量将 经常使用的数据保存 起来（即必要数据或热点数据放到缓冲池），在数据库进行页面读操作的时候，首先会判断该页面是否在缓冲池中，如果存在就直接读取，如果不存在，就会通过内存或磁盘将页面存放到缓冲池中再进行读取。

缓存在数据库中的结构和作用如下图所示：

• 注意： SQL 语句执行中更新了缓存池中的数据，会 先改缓冲池中的数据，再会以一定的频率和策略把数据刷新到磁盘中。

4.2.4 查看/设置缓冲池的大小

• 如果使用MYSQL_MyISAM引擎，它 只缓存索引，不缓存数据，对应的键缓存参数为key_buffer_size，可以用它进行查看。

• 如果你使用的是 InnoDB 存储引擎，可以通过查看 innodb_buffer_pool_size 变量来查看缓冲池的大小。命令如下：我使用的MYSQL8.0

  show variables like 'innodb_buffer_pool_size';

  

• InnoDB 的缓冲池大小只有 134217728/1024/1024=128MB。我们可以修改缓冲池大小，比如改为256MB，方法如下：

  set global innodb_buffer_pool_size = 268435456;# 或者在配置文件中修改[server]innodb_buffer_pool_size = 268435456

  

4.2.5 多个Buffer Pool实例

• Buffer Pool本质是InnoDB向操作系统申请的一块连续的内存空间。在多线程环境下，访问Buffer Pool中数据都需要加锁处理。

• 在特别大而且多线程并发访问特别高的情况下，单一的可能会影响请求的处理速度。所以在Buffer Pool特别大的时候，可以将他们 拆分成若干个小的Buffer Pool，每个Buffer Pool都称为一个实例，他们都是独立的，独立去申请内存空间，独立管理各个链表，所以在多线程并发访问时并不会互相影响，从而提高并发能力。

• 可以在服务器启动时通过设置innodb_buffer_pool_instances的值来修改Buffer Pool实例个数：

  [server]innodb_buffer_pool_instances = 2

  每个Buffer Pool实例占用大小：总大小/实例个数

    如总大小为256MB，有两个Buffer Pool实例，则每个Buffer Pool实例占用128MB

  • 不是说Buffer Pool实例创建的越多越好，分别管理各个Buffer Pool也需要性能开销

    InnoDB规定innodb_buffer_pool_size值小于1G时多个实例是无效的，InnoDB会默认把innodb_buffer_pool_instances的值修改为1。我们鼓励在Buffer Pool大于或等于1G的时候设置多个Buffer Pool实例。

4.2.6 引申问题

Buffer Pool是MySQL内存结构中十分核心的一个组成，你可以先把它想象成一个黑盒子。

Buffer Pool黑盒下的更新数据流程如下：

• 查询数据时，会先去Buffer Pool中查询，如果Buffer Pool中不存在，存储引擎会先将数据从磁盘加载到Buffer Pool，然后将数据返回给客户端；

• 同理，更新某个数据时，如果数据不存在于Buffer Pool，同样也会先将数据加载进来，然后修改内存中的数据。被修改的数据会在之后统一刷入磁盘。
  

这个过程实则有问题！！！！！。

• 问题1：如果修改Buffer Pool中数据成功，但还 没来得及刷入磁盘就宕机，则此时更新后的数据只存在于Buffer Pool中，如果此时宕机，这部分数据会永久丢失。

• 问题2：更新到一半突然发生错误了，更新后的数据存在于Buffer Pool中，也就是脏数据，则要 回滚 在更新之前的版本。

  解决：Redo Log & Undo Log

    Redo Log ：解决刷磁盘刷到一半宕机问题  Undo Log：解决更新到一半发生错误。

来源地址：https://blog.csdn.net/weixin_46592197/article/details/133269534