innodb 为了提高磁盘I/O读写性能,存在一个 buffer pool 的内存空间,数据页读入会缓存到 buffer pool,事务的提交则实时更新到 buffer pool,而不实时同步到磁盘(innodb 是按 16KB 一页同步的,一事务可涉及多个数据页,实时同步会造成浪费,随机I/O)。事务暂存在内存,则存在一致性问题,为了解决系统崩溃,保证事务的持久性,我们只需把事务对应的 redo 日志持久化到磁盘即可(redo 日志占用空间小,顺序写入磁盘,顺序I/O)
sql 语句在执行的时候,可能会修改多个页面,还会更新聚簇索引和二级索引的页面,过程产生的redo会被分割成多个不可分割的组(Mini-Transaction)。MTR怎么理解呢?如一条 insert 语句可能会使得页分裂,新建叶子节点,原先页的数据需要复制到新数据页里,然后将新记录插入,再添加一个目录项指向新建的页子。这对应多条 redo 日志,它们需要在原子性的 MTR 内完成
MTR 产生的 redo 日志先会被复制到一个 log buffer 里(类似 buffer pool)。而同步到磁盘的时机如下:
事务需要保证原子性,也是说事务中的 *** 作要么全部完成,要么什么也不做。如果事务执行到一半,出错了怎么办-回滚。但是怎么回滚呢,靠 undo 日志。undo 日志就是我们执行sql的逆 *** 作
binlog有三种格式:Statement、Row以及Mixed。
redolog 中的事务如果经历了二阶段提交中的prepare阶段,则会打上 prepare 标识,如果经历commit阶段,则会打上commit标识(此时redolog和binlog均已落盘)。崩溃恢复逻辑如下:
有时候我们会不小心对一个大表进行了 update,比如说写错了 where 条件......
此时,如果 kill 掉 update 线程,那回滚 undo log 需要不少时间。如果放置不管,也不知道 update 会持续多久。
那我们能知道 update 的进度么?
实验
我们先创建一个测试数据库:
快速创建一些数据:
连续执行同样的 SQL 数次,就可以快速构造千万级别的数据:
查看一下总的行数:
我们来释放一个大的 update:
然后另起一个 session,观察 performance_schema 中的信息:
可以看到,performance_schema 会列出当前 SQL 从引擎获取的行数。
等 SQL 结束后,我们看一下 update 从引擎总共获取了多少行:
可以看到该 update 从引擎总共获取的行数是表大小的两倍,那我们可以估算:update 的进度 = (rows_examined) / (2 * 表行数)
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