【MySQL】MySQL索引、事务、用户管理

灰太狼 2024-04-21 19:16 69阅读 0赞

20岁的男生穷困潦倒，20岁的女生风华正茂，没有人会一直风华正茂，也没有人会一直穷困潦倒…

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#### 文章目录 ####

*  一、MySQL索引特性（重点）
 *   *  1.磁盘、OS、MySQL，在进行数据IO时三者的关系
     *  2.索引的理解
     *  3.聚簇索引（索引和数据放在一起）和非聚簇索引（索引和数据分离存储）
     *  4.索引的操作
 *  二、MySQL事务管理（重点）
 *   *  1.什么是事务？
     *  2.事务常见操作方式
     *  3.事务隔离级别
     *  4.MVCC（提高读写并发时数据库的性能）
     *  5.RR与RC的本质区别（事务运行期间，每次快照读是否重新创建read view）
 *  三、MySQL视图特性
 *  四、MySQL用户管理
 *  五、API和图形化界面的客户端

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## 一、MySQL索引特性（重点） ##

### 1.磁盘、OS、MySQL，在进行数据IO时三者的关系 ###

1.  
MySQL给用户提供存取数据的服务，但数据在linux机器的磁盘外设上进行存储，而磁盘的读取效率是比较低的，MySQL如何进行数据存取以提高效率呢？这是一个重要的话题。  
在硬件层面上，数据块的基本单位是一个512字节的扇区，但OS在和磁盘进行IO时，难道就直接以扇区为基本单位进行数据IO了吗？当然不是！如果系统直接以硬件提供的扇区大小进行交互，则OS的IO代码就会和硬件强相关，但我们并不希望耦合度的提升，因为一旦耦合度较高，硬件改变软件代码也得随之改变。同时单次IO大小为512字节还是太小了，这会增加IO的次数，从而导致效率降低，而实际OS的文件系统的基本IO单位并不是扇区，而是以页为单位，基本大小是4KB，也就是每次读写8个扇区的大小。  
而MySQL在和磁盘进行交互时，基本数据单元的大小为16KB，在MySQL这里叫做page(注意和系统的page作区分，系统的page页是4KB)，虽然我们说的是MySQL和磁盘进行交互，但能和磁盘进行交互的软件层肯定只有操作系统，所以MySQL和磁盘每次进行16KB大小的page交互，MySQL中的数据文件都是以page为单位保存在磁盘当中的。  
MySQL服务器在内存中运行时，服务器内部会申请一大块buffer pool的内存空间，来进行各种数据文件page的缓存，也就是通过OS来和磁盘进行IO交互，而OS实际在和磁盘进行IO时的单位是4KB，但MySQL不管这些事情，MySQL只认为自己和磁盘进行交互时，就是以16KB大小为单位进行交互的。

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### 2.索引的理解 ###

1.  
下面是我创建的具有主键索引的一张表user，在插入数据时，实际我是对id进行乱序插入的，但在查询时，所有记录却变成有序的了。这个工作是谁做的呢？这么做的原因又是什么呢？

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2.  
为何MySQL与磁盘IO交互的基本单位是page呢？用多少加载多少不行吗？这样当然是不行的，如果你要查询id为1的记录，那就需要一次IO，而查询整表的数据就需要进行5次IO，这样的效率会非常低。如果将表中的多条记录保存在一个page里面，实际IO时直接将一个page加载到buffer pool里面，这样在后面查询的时候，就不用再进行IO了，直接在内存中的buffer pool进行读取就可以，而且根据局部性原理，下一次访问的数据大概率同样也在该page里面，那下一次进行读取时，大概率不用在进行IO了，直接在当前buffer pool中的page内读取数据就可以了，这样的效率就会高了，因为我们知道，导致IO效率低下的主要原因不是单次IO数据的大小，而是IO的次数多少，因为硬件与软件相比，时间上要差别很多。

3.  
我们在理解page时，同样不能简单的的将page理解为一个存储数据的内存块，page可以理解为一个结构体对象，保存着表中的一部分数据，每个page之间用"数据结构"连接起来，统一进行管理。  
单个page内部的数据存储是按照有序的方式来进行排序的，其实就是用链表的方式将有序的数据一个个连接起来。

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4.  
我们知道了单个page内部的记录之间是按照链表进行连接的，此时在查找某条记录的时候，就需要逐条遍历进行查找，比如先一个一个的遍历page，在每个page的内部在逐个记录的进行遍历，与每个记录进行比较，直到比较查找出要搜索的记录，这样的效率一定是非常低的。因为无论是page间，还是page内部，我们都需要线性遍历，直到通过比较找到要查找的记录。

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5.  
所以，为了提升查找的速度，需要引入页目录的概念，通过目录来快速定位记录的位置本身，比如一本书有500页，其中有50条目录，每个目录分别管理10页的内容，则50条目录就可以管理整本书，以前查找某一页的内容，最坏需要查找500次，现在你最多需要查找60次，先遍历目录，然后再遍历目录所管理的10个页，所以最坏也就是查找60次，这样不就提升了查找的效率吗？

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6.  
所以为了提升查找的效率，我们可以在单个page内部引入页目录，以提高在page内部查找记录时的效率。所以这也就可以解释为什么当我们创建具有主键索引的表的时候，插入数据记录是默认有序的呢？其实就是为了提高搜索效率，因为只有当记录是有序的时候，目录才有意义。

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而当表存储的数据过多时，单个page的大小固定是16KB，则一定需要多个page来存储对应的数据，多个page之间我们也用链表管理起来，但page之间进行线性遍历的时候，也会造成效率低下的问题，因为page在线性遍历的时候，是需要进行磁盘IO的，磁盘IO更费时间，那如何解决这个问题呢？还是之前的思路，引入页目录！

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我们可以在多个page的基础上，再加入存储页目录的page，而此时每个page内部不再存储数据，而是只存储目录项，每个目录项存储每个普通page的最小键值和目录页的地址，所以原来普通页中存储的数据是用户数据，而目录页中存储的数据是普通页中的最小键值和普通页的地址，每个普通page之间的键值也必须是有序的，因为目录页要对多个page进行管理。  
如果顶层的目录页过多还需要进行遍历的话，则我们还可以在目录页的基础上再次增加目录页，对第二层的目录页进行管理。  
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一个page能够保存的数据大小是16KB，一个page所占字节数其实也就是16字节，也就是四个指针，prev和next指向前后的page，一个指针指向存储用户数据的链表的头结点，另一个指针指向页目录的头结点，所以一个目录页能够管理的page个数就是16×1024÷16，也就是1024个page，转换成数据的计量单位就是1024个16KB，也就是16MB的数据，最上层的目录页能够管理的第二层的目录页的个数是1024个页目录，所以像上面的这样一棵B+树最多管理的数据就是1024×16MB的数据，也就是16GB的数据。

7.  
真实的B+树，只有叶子结点之间用链表连接起来，非叶子结点之间并无连接关系，通常在查找时，我们都会进行范围查找，叶子节点之间连接起来的话，是比较方便进行范围查找的，如果不连接起来，则如果当前查找的叶子结点不是目标叶子节点的话，则还需要重新自顶向下进行查找，直到找到正确的叶子结点，这样的效率很低。  
叶子结点负责保存用户数据，非叶子结点只保存目录项，每个目录项负责管理一个叶子结点。所以B+树是一棵矮胖的树，因为一层非叶子结点就可以管理很多的叶子结点，矮胖对于B+树来说是很大的优势，因为查找目标叶子结点路上经过的结点数量越少，就代表从磁盘进行IO的page就越少，查找的效率就越高。同时我们还有页目录的设计，这在遍历数据的层面上来看也可以大大提高查找的效率

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8.  
即使创建出来的表没有索引，但对表的增删查改依旧是在表所对应的B+树结构下进行的，因为如果你没有指定表的索引值，表也会有自己的默认主键，只不过你在查询的时候，是线性遍历叶子结点进行查询的，并没有利用B+树的结构进行查询，因为你没有创建某一列字段为索引值，这也就是为什么没有创建索引的表在查询时速度慢的原因，因为时间复杂度是O(N)  
同时每一个表，都会有对应的B+树数据结构。

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B树在面临范围查找时，优势就没有了，同时B树由于每个结点都会有data值，则每个非叶子结点管理的叶子节点会更少一些，所以B树要比B+更高，自顶向下查找的时候，IO的次数会更多，效率会更低一些。

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### 3.聚簇索引（索引和数据放在一起）和非聚簇索引（索引和数据分离存储） ###

1.  
MyISAM使用非聚簇索引，即将index和data分离存储，叶子节点不直接存储数据，而是只存储数据的地址。  
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2.  
MySQL除了建立主键索引外，还可以建立其他索引，例如普通索引，唯一键索引等等，除主键外的索引一般叫做辅助索引，MyISAM的辅助索引和主键索引没什么区别，叶子节点同样存储的是记录的地址。

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3.  
对于InnoDB来说，他的辅助索引和主键索引与MyISAM就不一样了，InnoDB的辅助索引的叶子结点存储的不是记录，而是记录所对应的主键值，查找到对应的主键值之后，再根据主键值回到主键索引表进行查询，直到查找到完整的记录，所以像innodb这样的聚簇索引，在建立辅助索引后，如果按照辅助索引的键值来进行查找的话，则在获得主键之后，还要进行回表查询。

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### 4.索引的操作 ###

1.  
主键索引，唯一索引对应的数据结构是B+树，普通索引对应的数据结构是B树。

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2.  
下面是实际在进行索引操作时，常用的一些SQL语句，比如删除索引：alter table table\_name drop XXX，构建索引：alter table table\_name add 索引(column\_name)，查询索引：show index from table\_name，创建普通索引：create index index\_name on table\_name(column\_name)

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3.  
除了给单个列字段创建索引之外，我们还可以给多个列字段同时创建索引，这样的索引称之为复合索引，当我们频繁的用一个字段查找另一个字段的时候，就可以给这两个字段创建复合索引。  
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4.  
全文索引要求表的存储引擎必须是MyISAM，而且默认的全文索引只支持英文，不支持中文。  
在下面的sql语句创建出来的表里面，如果要查询有没有database数据，可以通过select \* from articles where body like ‘%database%’，但这种查询的方式并没有使用到全文索引，这一点我们可以在SQL语句的前面加上explain查看一下，select \* from articles where match(title, body) against (‘database’)

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## 二、MySQL事务管理（重点） ##

### 1.什么是事务？ ###

1.  
如果对一张表的CURD不加控制，则在多客户端，多sql语句提交的情况下，则一定会出现各种逻辑问题，一张票多卖了两次，所以在mysqld服务器高并发的处理来自多个客户端的sql语句请求时，如果不对sql语句加控制，则一定会出现各种各样的问题，因为每个客户端对MySQL服务器的操作都不是原子的。

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2.  
所以对表的CURD操作应该满足一些属性，例如买票的过程应该是原子的，买票之间不能互相影响，应该隔离开，买完票之后，数据应该作持久化，买前和买后应该都是确定的状态，要么成功，要么不成功，要具有回滚的能力，比如买票中途数据库出现了问题，服务器断电，数据库被攻击等等，数据库应该将状态回滚到买票前的状态。  
而事务是由一组DML语句组成，多条DML语句就是为了完成一个任务，这一组DML语句是一个整体，要么全部执行成功，要么全部执行不成功，不会出现中间状态，而MySQL中一定不止一个事务在运行，所以多个事务之间也需要控制，事务也不简单的只是一组DML语句的集合，还需要满足四个属性。  
**原子性**：一个事务（transaction）中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中  
间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。回滚有自动回滚和手动回滚两种方式，当MySQL服务宕机时，MySQL自己会自动回滚正在执行到一半的事务  
**隔离性**：数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力,隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。事务隔离分为不同级别,包括读未提交(Read uncommitted)、读提交（ read committed ）、可重复读（ repeatable read ）和串行化(Serializable)  
**持久性**：事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失，其实就是将数据落盘，对数据作持久化。  
**一致性**：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性没有被破坏。这表示写入的资料必须完全符合所有的预设规则，这包含资料的精确度、串联性以及后续数据库可以自发性地完成预定的工作。  
上面的四个性质中，一致性其实是由前面的三个性质共同实现的，所以只要满足了前面的三个性质，就满足了事务的一致性。

3.  
只有InnoDB存储引擎支持事务。事务本质上是为了应用层提供服务的，应用层不会关心具体事务实现的细节，他们只会使用事务。  
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4.  
事务的提交方式一般有两种，自动提交和手动提交，其实这个提交方式只会影响单条sql语句作为事务时的提交结果，我们后面会验证这个结论。

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### 2.事务常见操作方式 ###

1.  
读未提交是事务隔离级别中最低的，在这样的隔离级别下，可以很方便的演示事务的诸多性质。

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2.  
begin之后事务就启动了，begin之后的多条sql语句都属于该事务内的sql语句，在事务内可以savepoint设置回滚点，MySQL支持定向回滚和直接回滚到最开始，如果没有设置回滚点直接rollback的话，则会直接回滚到最开始，此时事务也会结束，所以事务的结束方式有两种，一种是commit，另一种就是直接rollback回滚到最开始，此时事务默认结束，所以回滚操作是事务结束的一种方式。

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3.  
只要事务commit之后，事务的操作就会被持久化到磁盘上，数据会落盘，不会受到数据库宕机或客户端崩溃的影响。  
begin之后，也就是开启一个事务之后，事务都是自己手动提交的，并不会自动提交，所以autocommit是ON还是OFF对begin之后，事务的提交方式都没有影响。  
单条语句在MySQL中会默认为一个事务，autocommit影响的是单条语句作为事务时的提交方式，平常我们在命令行上敲单个的sql语句时，这一个语句会作为事务立马提交，因为autocommit默认是ON打开的，但如果将autocommit关闭之后，可以看到只要没commit，所有的sql语句操作，右边的客户端是看不到的。  
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4.  
所以autocommit影响的是单条sql语句作为事务时的提交情况。

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### 3.事务隔离级别 ###

1.  
一个事务的执行结果反馈给用户的是原子性，即用户只会感受到事务执行前和执行后的状态变化，但实际事务在执行时，一定是有过程的，所以多个事务在执行时，可能会互相干扰，所以事务之间需要隔离，而隔离程度的体现就是隔离级别，像多个读事务之间并发执行时，隔离级别就可以降到最低，因为多个读事务之间并不会互相影响。  
但对于读写并发时，就需要其他的隔离级别来控制多个事务的执行，其实最麻烦的并发场景就是读写并发了，因为像读读并发就不需要太高隔离级别，直接RU即可，而写写并发必须用最高的隔离级别，只能串行化执行，但读写并发就比较麻烦，可能会使用到RC和RR级别。  
而隔离级别的实现主要都是通过加锁来实现的，不同的隔离级别使用不同的锁

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2.  
设置事务隔离级别有两种设置的方式，一种是设置全局的隔离级别，一种是设置当前会话的隔离级别，会话的隔离级别可以简写为@@tx\_isolation，每次新起一个MySQL会话时，默认就会使用全局的隔离级别作为当前会话的配置。

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3.  
读未提交是隔离等级最低的隔离级别，虽然并发度比较高，但几乎没有加锁，同时产生的问题也会比较多，例如脏读，幻读，不可重复读等并发问题，脏读是RU级别最典型的问题，读取到一个事务还未提交的数据，很容易影响到上层的决策，所以这样的并发问题是不可容忍的。

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4.  
读提交隔离级别最典型的并发问题就是不可重复读，因为重复读可能会读取到不一样的结果，这也会影响上层决策。读提交就是当前事务可以读取到其他事务提交后的内容，这本身并没有什么问题，但A事务提交后的内容不应该让当前正在和A事务并发的其他事务看到，应该让A事务执行完之后，其他此时重新启动的事务看到A事务提交后的内容，所以读提交也有他自己的并发问题。

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5.  
RR级别也就是可重复读级别是MySQL默认的隔离级别，只要你重启mysqld服务器，隔离级别就会默认设置为RR级别。  
在MySQL下可以看到终端B并没有出现并发问题，但实际上在其他的数据库中，事务隔离级别在RR级别下还会有幻读的问题，只不过MySQL通过间隙锁+行锁的方式解决了幻读的问题，其他的一些数据库没有解决。  
幻读指的是其他事务insert的数据可能在重复读的情况下被读取出来，因为隔离是对数据进行加锁完成的，而insert的数据本身并不存在，所以一般加锁的方式无法解决幻读问题，但MySQL解决了。  
值得注意的是，幻读指的是其他事务insert时，重复读可能会读取出来插入数据后的表，就像出现了幻觉一样。如果其他事务update，delete数据，则重复读还是可以避免产生并发问题的，因为他们操纵的是已有的数据。  
其实在RR级别下，为什么读取是可重复读的呢？sql第一次读取的时候，就直接给数据加上行锁，保证其他事务对数据无法进行update和delete，同时给数据加上间隙锁，如果表有索引，则在当前记录的附近加上间隙锁，防止insert数据的行为。  
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6.  
串行化的隔离级别太简单粗暴了，无论事务是执行什么操作，都必须被严格强制以串行化的方式执行，这样的并发度太低，效率很慢，实际中不会采用这样的方案，可能会产生超时或锁竞争的问题产生，这种隔离级别太极端了。

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7.  
从表格就可以看到隔离级别越高，产生的并发问题就越少，但随之数据库的并发性能也就越低，所以往往需要在安全和性能之间寻找一个平衡点，这个平衡点就是RR可重复读隔离级别，同时也是数据库默认的隔离级别。  
一致性从技术角度来看，是依靠AID的技术来实现的，但其实一致性和用户逻辑强相关，一致性不仅仅需要在技术层面上支持好，同样也需要程序员在用户逻辑层面维护好数据库事务的一致性。

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### 4.MVCC（提高读写并发时数据库的性能） ###

1.  
多版本并发控制MVCC是一个并发效率很高的读写冲突的控制方式，在并发读写数据库时，MVCC可以做到在读操作时，不用阻塞写操作，在写操作时，不用阻塞读操作，极大的提高了数据库读写并发时的性能。  
此外MVCC也解决了RR级别下的幻读问题，以及脏读，不可重复读等问题。  
MVCC是一把提升数据库性能的利剑。

2.  
MVCC为事务分配单向增长的事务ID，事务对数据修改时，会保存一个版本，版本与事务ID关联。  
所以每个事务都有自己的事务ID，可以根据事务ID的大小决定事务到来的先后顺序，事务ID越大，事务越新。  
mysqld一定会面临处理多个事务的情况，所以mysqld要对多个事务作管理，也就是先描述再组织，所以每个事务都会对应着一个结构体对象。

3.  
MVCC实现的表中会有三个隐藏列字段，DB\_TRX\_ID用于记录创建表中当前这条记录的事务ID，或最后一次修改当前这条记录的事务ID，DB\_ROLL\_PTR指针指向这条记录的上一个历史版本，DB\_ROW\_ID就是我们很早之前谈论索引时的隐藏主键，如果表中没有主键，则MySQL默认会创建一棵以DB\_ROW\_ID为键值的聚簇索引，也就是B+树。  
除了上述三个隐藏列字段之外，还有一个标志删除位flag。

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4.  
undo log也是实现MVCC的一个重要角色，可以将其理解为一个，保存事务对表中记录更改的版本链的缓冲区，事务的隔离和回滚操作的实现都离不开undo log

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5.  
增删改都会形成当前记录的历史版本，select没必要形成历史版本，但select在读取的时候有两种选择，一种是读取最新的记录，另一种是读取历史版本的记录，也就是当前读和快照读，快照读保证了读写并发的安全性和并发度，不需要通过加锁来实现，因为快照读和增删改操作的数据是不同的记录版本，一个是历史数据，一个是当前数据。  
undo log中的一条条历史版本，称为一个个的快照，一旦事务提交之后，这些快照就会被free掉，所以undo log中的记录是有进有出的，不用担心undo log会被记录打满。  
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实现事务隔离不仅仅需要历史版本数据，还离不开read view，通过read view才可以真正实现出事务隔离，也就是不同的事务在select读的时候，应该看到怎样的版本信息。

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读视图read view是事务在第一次执行快照读的时候就产生了的，而read view其实就是类ReadView实例化出来的对象，一般习惯称之为快照，在这个快照对象内部有四个成员变量是非常重要的，也是实现事务隔离的重要技术实现。  
m\_ids保存read view生成时，系统中正在活跃的事务ID  
up\_limit\_id保存的是m\_ids中事务ID最小的事务ID  
low\_limit\_id保存的是当前已出现过的事务ID最大值+1，也就是系统即将分配给下一个事务的ID  
creator\_trx\_id保存的是创建当前记录的事务ID  
所以我们现在左手有read view，右手有历史版本链中所有的记录的DB\_TRX\_ID，而当前事务select读的时候，应该读取到什么样的版本记录，其实就是由read view和历史版本链所决定的。

![在这里插入图片描述][741d3ef70b8f4c728a81e76d5a2f4bc2.png]

下面的图其实就已经诠释了事务可见性的算法。  
如果版本链中的某个记录对应的ID大于或等于快照中记录的最大事务ID，也就是那个即将分配的事务ID，说明版本链中的这条记录对应的事务是在创建快照之后新起的事务，那么这条记录就不应该被创建快照的事务所看到。  
如果版本链中的某个记录对应的ID小于快照中最小的事务ID或等于创建快照读时的事务ID，则说明这个记录是在创建快照之前早就已经提交的事务，或者这条记录本身就是由创建快照的事务所做的更改，在更改完成之后，他自个儿又快照读了，那么回滚日志的版本链中的这条记录应该被当前创建快照读的事务所看到。  
如果版本链中的某个记录对应的ID在m\_ids里面，那就说明该记录对应的事务还没提交完呢，创建read view的事务不应该看到这条记录，一旦看到那就是脏读。  
如果版本链中的某个记录对应的ID不在快照记录的活跃事务中，同时小于快照中最大的ID，大于快照中最小的ID，则说明该事务已经提交了，但为什么他的ID不小于快照中存储的最小ID呢，其实是因为该事务到来的时间比较晚，但该事务是短事务，执行的很快，快照形成时，该事务早已执行完毕了，所以这样的版本记录是可见的。  
![在这里插入图片描述][bbd8aa590231481f8cad83f4e001c784.png]  
下面是源码对应的事务可见性的处理策略，changes\_visible是MySQL判断当前事务快照读应该看到什么样记录的一个函数，trx\_id\_t是外面传的一个参数，该参数应该被不断更新为版本链中的各个记录所对应的事务id，以判断该记录是否该被调用changes\_visible函数的事务所看到。  
例如当id<m\_up\_limit\_id或id= =m\_creator\_trx\_id时，当前记录应该被看到，所以返回true，id>=m\_low\_limit\_id，当前记录不应该被看到，返回false，或者如果m\_ids里面的事务是空的，同时Id是小于m\_low\_limit\_id的话，则说明该记录对应的事务是早就已经提交了的，是可以看到的。  
如果上面的判断条件都不满足的话，判断当前记录对应id是否在m\_ids里面，如果在则不能看到，返回false，如果不在则可以看到，返回true。  
如果当前记录不应该被看到，则继续遍历下一个版本链中的记录。  
![在这里插入图片描述][45ca8e1a32ad4995bae3bd05d72e7a92.png]

值得注意的是，read view在第一次事务进行快照读的时候就形成了，在事务运行期间，像RR级别就会一直使用该read view。  
下面的实验是典型的一个trx\_id不在m\_ids里面，同时也小于limit\_id，大于up\_id的情况，这种情况的记录是可见的，当前事务可以看到。

![在这里插入图片描述][30ec3a27d33946a6987fc54fd12450be.png]

所以我们可以总结一下MVCC实现的基本原理，以及事务快照读可见性的原理，通过给每个事务对记录的增删改都分配对应的历史版本信息，就像写时拷贝一样，只要对记录作修改，则在undo log中形成该事务的历史版本链，同时给每个事务根据到来顺序的不同分配一个逐渐增长的事务id，当事务在快照读的时候会首先形成一个快照read view，read view对象内部有四个重要的成员变量，分别是up\_limit\_id，low\_limit\_id，creator\_id，m\_ids，通过这四个字段和undo log里面的版本链记录之间的比较，得到创建read view的事务应该看到什么样的记录。

### 5.RR与RC的本质区别（事务运行期间，每次快照读是否重新创建read view） ###

1.  
在MVCC下，快照读并不会加锁，所以他和写并不是互斥的。在事务A作出修改后，提交之前，事务B形成快照，则修改的记录对应的事务ID刚好在快照内的m\_ids里面，则事务B不应该看到事务A对记录做出的修改。如果想要看到最新的数据，则可以使用加共享锁的方式来读取，此时读取到的数据就是最新的，但这并不意味着最新的就一定是正确的，我们不希望一个事务在运行期间读取到的结果发生不同。

![在这里插入图片描述][dd5c3e679bf54eea917f9412d4e75466.png]

2.  
在事务B快照读之前，事务A完成了对记录的修改并提交，那么事务B就应该在他自己执行的整个期间都一直能够看到事务A对记录做出的修改，因为事务A都已经提交了，无论是RR还是RC都应该看到。  
如果从MVCC实现原理角度来讲的话，则可能是两种情况，一种是事务A的ID小于up\_limit\_id或事务ID不在m\_ids里面，也就是说要么事务A到来的特别早，并提前提交了，形成快照的事务应该看到，或者是事务A到来的比形成快照的事务晚，但事务A是一个短事务，在当前事务形成快照之前，事务A就执行完并且提交了，那么快照事务也应该看到。所以，无论对应哪种情况，事务B都应该看到事务A对记录做出的修改。

**需要直到的是，事务读到的数据是新的还是旧的并不重要，事务在执行期间读到的数据始终都不变这才是重要的！**  
![在这里插入图片描述][de56b169f27f48378bca3ee48c8a9988.png]

3.  
RR与RC的本质区别就是快照的形成，RR级别下事务第一次形成快照后，则在后面事务整个的执行期间，会一直使用该快照，这也就是为什么RR级别下是可重复读的，因为read view对象一直不变。而RC级别下事务每次快照读的时候，都会重新生成新的read view，这也就是为什么RC级别下可以看到其他事务提交之后的内容，因为RC级别会生成新的read view，重新进行可见性的判断。  
两者之间的差别再说的本质一些，RR级别下第一次快照读的时候，会new一个read view对象，并且在该事务执行期间一直使用这个read view对象，RC级别下每次快照读的时候，都会重新new一个read view对象，并delete掉原来的read view对象，所以在该事务执行期间，一直使用不断更新的read view对象。  
![在这里插入图片描述][1e36c3f640ed4b0795b4bf3614d9425b.png]

RU级别一直都是当前读，没有加锁控制，RR和RC都是快照读（MVCC），串行化也是当前读，不过是加锁控制的，所以串行化无论是读读之间，还是读写之间，还是写写之间都是需要竞争锁的，这也就是为什么串行化并发度低的原因，因为无论什么操作都加锁。

![在这里插入图片描述][69da01ba33db46f3a84a8ec13cb94c4e.png]

## 三、MySQL视图特性 ##

1.  
视图实际中用的并不多，但我们也稍微了解一下。  
创建视图是根据select查询结果来创建的，create view view\_name as select ……，创建出来的视图其实就是一张表，如果修改视图中的数据，则原表中的数据也会随之被修改，所以一般而言，视图只用来查询，不会用来作修改，因为基表中的数据会受牵连。  
如果你高频的只查询一部分表的数据，则可以选择给这一部分数据创建视图，下次查询时直接从视图中查询即可。

![在这里插入图片描述][d32c0ccebcfd4aa6b239bc21da115b0f.png]

## 四、MySQL用户管理 ##

1.  
MySQL安装好之后会有一个默认的database叫做mysql，在该数据库内部会存在一个user表，该表中存放了当前mysqld服务下所有的用户的信息，包括很多的字段，最常用的几个字段就是host，user，authentication\_string，用户密码是经过password()函数加密过的，所以我们看不懂。  
![在这里插入图片描述][0ffa99c363c74724ab36f0effdb05961.png]  
2.  
新建用户时，要指定用户名，主机名，以及登录时需要认证的密码，新建用户之后，为了让我们新建的用户生效，最好刷新一下权限flush privileges。  
删除用户时，需要指定用户名和host登录方法。  
root用户可以更改所有用户的登录密码，所以修改秘密时，建议直接使用root用户的身份来修改所有用户的密码。  
![在这里插入图片描述][ed1a380f3a35418da75a95e32d7e5ded.png]  
我们可以指定的给用户赋予权限，比如对某一个具体的库，某一个具体的表，赋予查询，增加，删除，修改等权限，赋予权限时也可以指定密码，不过尽量在创建用户时就指定好密码，不要在赋权时指定密码。回收权限可以使用revoke指令来回收。  
![在这里插入图片描述][6b2352aa89274dd9b0bb0193d9a44192.png]

## 五、API和图形化界面的客户端 ##

1.  
除了我们之前一直用的命令行式的客户端之外，还可以使用C语言连接数据库，使用API的方式来作为客户端访问数据库服务，我们可以直接使用yum install -y mysql-community-server下载，一般下载的时候会自动给我们把开发包下载好，如果没有开发包，则可以使用yum install -y mysql-devel手动下载开发包，下载安装好之后我们就可以使用vscode，以API的方式来连接并使用数据库了。  
![在这里插入图片描述][3f2bfde1d1324af0a1295217ed4da2c3.png]  
安装好之后，在/usr/include/mysql下会存在C语言连接数据库时使用的头文件，在/lib64/mysql下会存在着连接数据库需要的动态库和静态库。  
![在这里插入图片描述][649d0cd9c8c14c7596212bc13aa2daf4.png]  
2.  
准备好开发环境之后，我们尝试连接一下数据库。  
使用mysql.h头文件，指明编译器搜索头文件时的路径。连接库的时候，需要指明链接器的链接路径，以及需要链接的库的名称，这些字段都需要在makefile里面确定好。  
![在这里插入图片描述][6516964672a54e9b81fb727e0eb01a56.png]

![在这里插入图片描述][942c63aac7334889a5c384edf3d5d46a.png]  
链接库前必须先调用mysql\_init进行初始化，mysql\_init会返回一个类似于文件描述符的东西，使用myfd就可以对数据库进行操作。初始化好之后，调用mysql\_real\_connect进行数据库的连接，连接时需要传递对应的参数，例如密码，用户名，登陆方式，database名称，端口号等等  
![在这里插入图片描述][abfed31c1ad64fc4bcabfce33960f843.png]  
mysql\_query用于给数据库下发MySQL命令，第一个参数为myfd，也就是那个文件描述符，下发的指令为增删改时，我们返回给客户端的结果只需要是Query OK or Query failed 即可，这样处理起来并不难，我们可以通过API的方式自己实现一个类似于命令行式的客户端，难度并不大，只需要调用mysql\_query即可，难的是select查询语句，因为查询是需要返回命令行处理结果的，所以想要实现查询命令的下发，仅仅有mysql\_query是不够的，还需要其他API的帮助。

![在这里插入图片描述][5b07370ce54046038b457e758721057a.png]

![在这里插入图片描述][5ed7b0b1581146f2b2e3c398abe9f8a2.png]

下面我们来实现当下发的语句为查询语句时，如何打印出查询sql的返回结果。  
mysql\_store\_result会将语句的执行结果放到res里面，我们只需要将信息从res提取出来并打印到显示器上即可，mysql\_num\_rows用于获取结果集的行数，mysql\_nums\_fields用于获取结果集的列数，mysql\_fetch\_fields用于获取列名是什么，返回的指针会指向一个一维数组，一维数组中的内容就是各个列字段的名称。mysql\_fetch\_row获取结果集中的内容，连续调用mysql\_fetch\_row，他会像迭代器一样，自动帮我们跳转到下一行，并将下一行的地址返回到line里面，所以我们依次打印出每行的内容即可。

mysql\_fetch\_field用起来不如mysql\_fetch\_fields方便，后者直接返回一个一维数组即可，我们遍历这个数组将数组的内容输出即可，这样比较方便。

![在这里插入图片描述][45df8d22d313446da12e21ccdb7d79f1.png]

下面是具体的代码实现，别忘了关闭mysql链接和释放掉结果集res，res是动态申请的，所以也要释放。  
![在这里插入图片描述][65436c342a1d46bd9183998ac08a07c7.png]  
![在这里插入图片描述][6176fca8da6045e6aa7c1c9420c98446.png]

下面是执行查询语句后的结果  
![在这里插入图片描述][bce8e406d09146e495d6b90470b8cfb4.png]

3.  
MySQL Workbench用起来只能说还凑合，感觉还是不如直接敲命令行爽，不过我们实际工作当中肯定用的都是图形化界面来访问数据库服务。使用的成本也比较低，大家可以自己下载一个玩一玩

![在这里插入图片描述][9b7a9b9238704ffb85628989c818e2a9.png]

![在这里插入图片描述][63e2513f95c9431ca067cf6544d49087.png]

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