责编 | 屠敏
本文为业余码农投稿，已获授权
还记得刚上研究生的时候，导师常挂在嘴边的一句话，“科研的根本不过便是数据而已。”如今看来，无论是人文社科，还是自然科学，或许都可在一定程度上看作是数据的科学。
倘若剥开研究领域的外衣，将人的操作抽象出来，那么科研的过程大概便是根据数据流动探索个中的未知信息吧。当然科学研究的范畴涵盖甚广，也不是一两句话能够拎得清的。不过从这个角度上的阐述，也只是为了引出数据的主要性。
在当今社会，充斥着大量的数据。从浩瀚APP上的账户资料到银行信用体系等个人档案，都离不开对大量数据的组织、存储和管理。而这，便是数据库存在的目的和代价。
目前数据库的类型紧张分为两种，一种是关系型数据库，另一种是非关系型数据库（NoSQL）。而我们本日的主角MySQL便是关系型数据库中的一种。
本文构造
关系型数据库与NoSQL
关系型数据库，顾名思义，是指存储的数据之间具有关系。这种所谓的关系常日用二维表格中的行列来表示，即一个二维表的逻辑构造能够反响表中数据的存储关系。
观点总是拗口难懂的。那么大略来说，关系型数据库的存储便是按照表格进行的。数据的存储实际上便是对一个或者多个表格的存储。通过对这些表格进行分类、合并、连接或者选取等运算来实现对数据库的管理。常见的关系型数据库有MySQL、Oracle、DB2和SqlServer等。
非关系型数据库（NoSQL）是相对付关系型数据库的一种泛指，它的特点是去掉了关系型数据库中的关系特性，从而可得到更好的扩展性。NoSQL并没有严格的存储办法，但采取不同的存储构造都是为了得到更高的性能和更高的并发。
NoSQL根据存储办法可分为四大类，键值存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形数据库。这四种数据的存储事理不尽相同，因而在运用处景上也有些许的差异。一样平常常用的有作为数据缓存的redis和分布式系统的HBase。目前常见的数据库排名可见网站：
https://db-engines.com/en/ranking
关系型数据库与非关系型数据库实质上的差异就在于存储的数据是否具有一定的逻辑关系，由此产生的两类数据库看的性能亲睦坏势上也有一定的差异。二者比拟可见下图。
关系型数据库与NoSQL的优缺陷比拟
MySQL简介先容
在关系型数据库中，MySQL可以说是个中的王者。它是目前最盛行的数据库之一，由瑞典 MySQL AB 公司开拓，目前属于 Oracle 公司。MySQL数据库具有以下几个方面的上风：
体积小、速率快；
代码开源，采取了 GPL 协议，可以修正源码来开拓自己的 MySQL 系统；
支持大型的数据库，可以处理拥有上千万条记录的大型数据库；
利用标准的 SQL 数听说话形式，并采取优化的 SQL 查询算法，有效地提高查询速率；
利用 C 和 C++ 编写，并利用多种编译器进行测试，担保源代码的可移植性；
可运行在多个别系上，并且支持多种措辞；
核心程序采取完备的多线程编程，可以灵巧地为用户供应做事，充分利用CPU资源。
逻辑架构
MySQL的逻辑架构可分为四层，包括连接层、做事层、引擎层和存储层，各层的接口交互及浸染如下图所示。须要把稳的是，由于本文将紧张讲解事务的实现事理，因此下文针对的都是InnoDB引擎下的情形。
连接层： 卖力处理客户真个连接以及权限的认证。
做事层： 定义有许多不同的模块，包括权限判断，SQL接口，SQL解析，SQL剖析优化， 缓存查询的处理以及部分内置函数实行等。MySQL的查询语句在做事层内进行解析、优化、缓存以及内置函数的实现和存储。
引擎层： 卖力MySQL中数据的存储和提取。MySQL中的做事器层不管理事务，事务是由存储引擎实现的。个中利用最为广泛的存储引擎为InnoDB，其它的引擎都不支持事务。
存储层： 卖力将数据存储于设备的文件系统中。
MySQL的逻辑架构
MySQL事务
事务是MySQL差异于NoSQL的主要特色，是担保关系型数据库数据同等性的关键技能。事务可看作是对数据库操作的基本实行单元，可能包含一个或者多个SQL语句。这些语句在实行时，要么都实行，要么都不实行。
事务的实行紧张包括两个操作，提交和回滚。
提交：commit，将事务实行结果写入数据库。
回滚：rollback，回滚所有已经实行的语句，返回修正之前的数据。
MySQL事务包含四个特性，号称ACID四大天王。
原子性（Atomicity） ：语句要么全实行，要么全不实行，是事务最核心的特性，事务本身便是以原子性来定义的；实现紧张基于undo log日志实现的。
持久性（Durability ：担保事务提交后不会由于宕机等缘故原由导致数据丢失；实现紧张基于redo log日志。
隔离性（Isolation） ：担保事务实行尽可能不受其他事务影响；InnoDB默认的隔离级别是RR，RR的实现紧张基于锁机制、数据的隐蔽列、undo log和类next-key lock机制。
同等性（Consistency） ：事务追求的终极目标，同等性的实现既须要数据库层面的保障，也须要运用层面的保障。
原子性事务的原子性就如原子操作一样平常，表示事务不可再分，个中的操作要么都做，要么都不做；如果事务中一个SQL语句实行失落败，则已实行的语句也必须回滚，数据库退回到事务前的状态。只有0和1，没有其它值。
事务的原子性表明事务便是一个整体，当事务无法成功实行的时候，须要将事务中已经实行过的语句全部回滚，使得数据库回归到最初未开始事务的状态。
事务的原子性便是通过undo log日志进行实现的。当事务须要进行回滚时，InnoDB引擎就会调用undo log日志进行SQL语句的撤销，实现数据的回滚。
持久性
事务的持久性是指当事务提交之后，数据库的改变就该当是永久性的，而不是暂时的。这也便是说，当事务提交之后，任何其它操作甚至是系统的宕机故障都不会对原来事务的实行结果产生影响。
事务的持久性是通过InnoDB存储引擎中的redo log日志来实现的，详细实现思路见下文。
隔离性
原子性和持久性是单个事务本身层面的性子，而隔离性是指事务之间该当保持的关系。隔离性哀求不同事务之间的影响是互不滋扰的，一个事务的操作与其它事务是相互隔离的。
由于事务可能并不但包含一条SQL语句，以是在事务的实行期间很有可能会有其它事务开始实行。因此多事务的并发性就哀求事务之间的操作是相互隔离的。这一点跟多线程之间数据同步的观点有些类似。
锁机制
事务之间的隔离，是通过锁机制实现的。当一个事务须要对数据库中的某行数据进行修正时，须要先给数据加锁；加了锁的数据，其它事务是不运行操作的，只能等待当前事务提交或回滚将锁开释。
锁机制并不是一个陌生的观点，在许多场景中都会利用到不同实现的锁对数据进行保护和同步。而在MySQL中，根据不同的划分标准，还可将锁分为不同的种类。
按照粒度划分：行锁、表锁、页锁
按照利用办法划分：共享锁、排它锁
按照思想划分：悲观锁、乐不雅观锁
锁机制的知识点很多，由于篇幅不好全部展开讲。这里对按照粒度划分的锁进行大略先容。
粒度：指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。细化程度越高，粒度级就越小；相反，细化程度越低，粒度级就越大。
MySQL按照锁的粒度划分可以分为行锁、表锁和页锁。
行锁：粒度最小的锁，表示只针对当前操作的行进行加锁；
表锁：粒度最大的锁，表示当前的操为难刁难整张表加锁；
页锁：粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁，表示对页进行加锁。
这三种锁是在不同层次上对数据进行锁定，由于粒度的不同，其带来的好处和劣势也不一而同。
表锁在操作数据时会锁定整张表，因而并发性能较差；
行锁则只锁定须要操作的数据，并发性能好。但是由于加锁本身须要花费资源(得到锁、检讨锁、开释锁等都须要花费资源)，因此在锁天命据较多情形下利用表锁可以节省大量资源。
MySQL中不同的存储引擎能够支持的锁也是不一样的。MyIsam只支持表锁，而InnoDB同时支持表锁和行锁，且出于性能考虑，绝大多数情形下利用的都是行锁。
并发读写问题
在并发情形下，MySQL的同时读写可能会导致三类问题，脏读、不可重复度和幻读。
（1）脏读：当前事务中读到其他事务未提交的数据，也便是脏数据。
以上图为例，事务A在读取文章的阅读量时，读取到了事务B为提交的数据。如果事务B末了没有顺利提交，导致事务回滚，那么实际上阅读量并没有修正成功，而事务A却是读到的修正后的值，显然不合情理。
（2）不可重复读：在事务A中先后两次读取同一个数据，但是两次读取的结果不一样。脏读与不可重复读的差异在于：前者读到的是其他事务未提交的数据，后者读到的是其他事务已提交的数据。
以上图为例，事务A在先后读取文章阅读量的数据时，结果却不一样。解释事务A在实行的过程中，阅读量的值被其它事务给修正了。这样使得数据的查询结果不再可靠，同样也不合实际。
（3）幻读：在事务A中按照某个条件先后两次查询数据库，两次查询结果的行数不同，这种征象称为幻读。不可重复读与幻读的差异可以普通的理解为：前者是数据变了，后者是数据的行数变了。
以上图为例，当对0<阅读量<100的文章进行查询时，先查到了一个结果，后来查询到了两个结果。这表明同一个事务的查询结果数不一，行数不一致。这样的问题使得在根据某些条件对数据筛选的时候，前后筛选结果不具有可靠性。
隔离级别
根据上面这三种问题，产生了四种隔离级别，表明数据库不同程度的隔离性子。
在实际的数据库设计中，隔离级别越高，导致数据库的并发效率会越低；而隔离级别太低，又会导致数据库在读写过程中会碰着各种乱七八糟的问题。
因此在大多数数据库系统中，默认的隔离级别时读已提交（如Oracle）或者可重复读RR（MySQL的InnoDB引擎）。
MVCC
又是一个难嚼的大块头。MVCC便是用来实现上面的第三个隔离级别，可重复读RR。
MVCC：Multi-Version Concurrency Control，即多版本的并发掌握协议。
MVCC的特点便是在同一时候，不同事务可以读取到不同版本的数据，从而可以办理脏读和不可重复读的问题。
MVCC实际上便是通过数据的隐蔽列和回滚日志（undo log），实现多个版本数据的共存。这样的好处是，利用MVCC进行读数据的时候，不用加锁，从而避免了同时读写的冲突。
在实现MVCC时，每一行的数据中会额外保存几个隐蔽的列，比如当前行创建时的版本号和删除韶光和指向undo log的回滚指针。这里的版本号并不是实际的韶光值，而是系统版本号。每开始新的事务，系统版本号都会自动递增。事务开始时的系统版本号会作为事务的版本号，用来和查询每行记录的版本号进行比较。
每个事务又有自己的版本号，这样事务内实行数据操作时，就通过版本号的比较来达到数据版本掌握的目的。
其余，InnoDB实现的隔离级别RR时可以避免幻读征象的，这是通过next-key lock机制实现的。
next-key lock实际上便是行锁的一种，只不过它不但是会锁住当前行记录的本身，还会锁定一个范围。比如上面幻读的例子，开始查询0<阅读量<100的文章时，只查到了一个结果。next-key lock会将查询出的这一行进行锁定，同时还会对0<阅读量<100这个范围进行加锁，这实际上是一种间隙锁。间隙锁能够防止其他事务在这个间隙修正或者插入记录。这样一来，就担保了在0<阅读量<100这个间隙中，只存在原来的一行数据，从而避免了幻读。
间隙锁：封锁索引记录中的间隔
虽然InnoDB利用next-key lock能够避免幻读问题，但却并不是真正的可串行化隔离。再来看一个例子吧。
首先提一个问题：
在T6韶光，事务A提交事务之后，猜一猜文章A和文章B的阅读量为多少？
答案是，文章AB的阅读量都被修正成了10000。这代表着事务B的提交实际上对事务A的实行产生了影响，表明两个事务之间并不是完备隔离的。虽然能够避免幻读征象，但是却没有达到可串行化的级别。
这还解释，避免脏读、不可重复读和幻读，是达到可串行化的隔离级别的必要不充分条件。可串行化是都能够避免脏读、不可重复读和幻读，但是避免脏读、不可重复读和幻读却不一定达到了可串行化。
同等性
同等性是指事务实行结束后，数据库的完全性约束没有被毁坏，事务实行的前后都是合法的数据状态。
同等性是事务追求的终极目标，原子性、持久性和隔离性，实际上都是为了担保数据库状态的同等性而存在的。
这就不多说了吧。你细品。
MySQL日志系统
理解完MySQL的基本架构，大体上能够对MySQL的实行流程有了比较清晰的认知。接下来我将为大家先容一下日志系统。
MySQL日志系统是数据库的主要组件，用于记录数据库的更新和修正。若数据库发生故障，可通过不同日志记录规复数据库的原来数据。因此实际上日志系统直接决定着MySQL运行的鲁棒性和稳健性。
MySQL的日志有很多种，如二进制日志（binlog）、缺点日志、查询日志、慢查询日志等，此外InnoDB存储引擎还供应了两种日志：redo log（重做日志）和undo log（回滚日志）。这里将重点针对InnoDB引擎，对重做日志、回滚日志和二进制日志这三种进行剖析。
重做日志（redo log）
重做日志（redo log）是InnoDB引擎层的日志，用来记录事务操作引起数据的变革，记录的是数据页的物理修正。
重做日记的浸染实在很好理解，我打个比方。数据库中数据的修正就好比你写的论文，万一哪天论文丢了怎么呢？以防这种不幸的发生，我们可以在写论文的时候，每一次修正都拿个小本本记录一下，记录什么韶光对某一页进行了怎么样的修正。这便是重做日志。
InnoDB引擎对数据的更新，是先将更新记录写入redo log日志，然后会在系统空闲的时候或者是按照设定的更新策略再将日志中的内容更新到磁盘之中。这便是所谓的预写式技能（Write Ahead logging）。这种技能可以大大减少IO操作的频率，提升数据刷新的效率。
脏数据刷盘
值得把稳的是，redo log日志的大小是固定的，为了能够持续不断的对更新记录进行写入，在redo log日志中设置了两个标志位置，checkpoint和write_pos，分别表示记录擦除的位置和记录写入的位置。redo log日志的数据写入示意图可见下图。
当write_pos标志到了日志结尾时，会从结尾跳至日志头部进行重新循环写入。以是redo log的逻辑构造并不是线性的，而是可看作一个圆周运动。write_pos与checkpoint中间的空间可用于写入新数据，写入和擦除都是今后推移，循环往来来往的。
当write_pos追上checkpoint时，表示redo log日志已经写满。这时不能连续实行新的数据库更新语句，须要停下来先删除一些记录，实行checkpoint规则腾出可写空间。
checkpoint规则：checkpoint触发后，将buffer中脏数据页和脏日志页都刷到磁盘。
脏数据：指内存中未刷到磁盘的数据。
redo log中最主要的观点便是缓冲池buffer pool，这是在内存等分配的一个区域，包含了磁盘中部分数据页的映射，作为访问数据库的缓冲。
当要求读取数据时，会先判断是否在缓冲池命中，如果未命中才会在磁盘上进行检索后放入缓冲池；
当要求写入数据时，会先写入缓冲池，缓冲池中修正的数据会定期刷新到磁盘中。这一过程也被称之为刷脏 。
因此，当数据修正时，除了修正buffer pool中的数据，还会在redo log中记录这次操作；当事务提交时，会根据redo log的记录对数据进行刷盘。如果MySQL宕机，重启时可以读取redo log中的数据，对数据库进行规复，从而担保了事务的持久性，使得数据库得到crash-safe能力。
脏日志刷盘
除了上面提到的对付脏数据的刷盘，实际上redo log日志在记录时，为了担保日志文件的持久化，也须要经历将日志记录从内存写入到磁盘的过程。redo log日志可分为两个部分，一是存在易失落性内存中的缓存日志redo log buff，二是保存在磁盘上的redo log日志文件redo log file。
为了确保每次记录都能够写入到磁盘中的日志中，每次将redo log buffer中的日志写入redo log file的过程中都会调用一次操作系统的fsync操作。
fsync函数：包含在UNIX系统头文件#include <unistd.h>中，用于同步内存中所有已修正的文件数据到储存设备。
在写入的过程中，还须要经由操作系统内核空间的os buffer。redo log日志的写入过程可见下图。
redo log日志刷盘流程
二进制日志（binlog）
二进制日志binlog是做事层的日志，还被称为归档日志。binlog紧张记录数据库的变革情形，内容包括数据库所有的更新操作。所有涉及数据变动的操作，都要记录进二进制日志中。因此有了binlog可以很方便的对数据进行复制和备份，因而也常用作主从库的同步。
这里binlog所存储的内容看起来彷佛与redo log很相似，但是实在不然。redo log是一种物理日志，记录的是实际上对某个数据进行了怎么样的修正；而binlog是逻辑日志，记录的是SQL语句的原始逻辑，比如”给ID=2这一行的a字段加1 \公众。binlog日志中的内容是二进制的，根据日记格式参数的不同，可能基于SQL语句、基于数据本身或者二者的稠浊。一样平常常用记录的都是SQL语句。
这里的物理和逻辑的观点，我的个人理解是：
物理的日志可看作是实际数据库中数据页上的变革信息，只看重结果，而不在乎是通过“何种路子”导致了这种结果；
逻辑的日志可看作是通过了某一种方法或者操作手段导致数据发生了变革，存储的是逻辑性的操作。
同时，redo log是基于crash recovery，担保MySQL宕机后的数据规复；而binlog是基于point-in-time recovery，担保做事器可以基于韶光点对数据进行规复，或者对数据进行备份。
事实上最开始MySQL是没有redo log日志的。由于起初MySQL是没有InnoDB引擎的，自带的引擎是MyISAM。binlog是做事层的日志，因此所有引擎都能够利用。但是光靠binlog日志只能供应归档的浸染，无法供应crash-safe能力，以是InnoDB引擎就采取了学自于Oracle的技能，也便是redo log，这才拥有了crash-safe能力。这里对redo log日志和binlog日志的特点分别进行了比拟：
在MySQL实行更新语句时，都会涉及到redo log日志和binlog日志的读写。一条更新语句的实行过程如下：
MySQL更新语句的实行过程
从上图可以看出，MySQL在实行更新语句的时候，在做事层进行语句的解析和实行，在引擎层进行数据的提取和存储；同时在做事层对binlog进行写入，在InnoDB内进行redo log的写入。
不仅如此，在对redo log写入时有两个阶段的提交，一是binlog写入之前prepare状态的写入，二是binlog写入之后commit状态的写入。
之以是要安排这么一个两阶段提交，自然是有它的道理的。现在我们可以假设不采取两阶段提交的办法，而是采取“单阶段”进行提交，即要么先写入redo log，后写入binlog；要么先写入binlog，后写入redo log。这两种办法的提交都会导致原来数据库的状态和被规复后的数据库的状态不一致。
先写入redo log，后写入binlog：
在写完redo log之后，数据此时具有crash-safe能力，因此系统崩溃，数据会规复成事务开始之前的状态。但是，若在redo log写完时候，binlog写入之前，系统发生了宕机。此时binlog没有对上面的更新语句进行保存，导致当利用binlog进行数据库的备份或者规复时，就少了上述的更新语句。从而使得id=2这一行的数据没有被更新。
先写入binlog，后写入redo log：
写完binlog之后，所有的语句都被保存，以是通过binlog复制或规复出来的数据库中id=2这一行的数据会被更新为a=1。但是如果在redo log写入之前，系统崩溃，那么redo log中记录的这个事务会无效，导致实际数据库中id=2这一行的数据并没有更新。
由此可见，两阶段的提交便是为了避免上述的问题，使得binlog和redo log中保存的信息是同等的。
回滚日志（undo log）
回滚日志同样也是InnoDB引擎供应的日志，顾名思义，回滚日志的浸染便是对数据进行回滚。当事务对数据库进行修正，InnoDB引擎不仅会记录redo log，还会天生对应的undo log日志；如果事务实行失落败或调用了rollback，导致事务须要回滚，就可以利用undo log中的信息将数据回滚到修正之前的样子。
但是undo log不redo log不一样，它属于逻辑日志。它对SQL语句实行干系的信息进行记录。当发生回滚时，InnoDB引擎会根据undo log日志中的记录做与之前相反的事情。比如对付每个数据插入操作（insert），回滚时会实行数据删除操作（delete）；对付每个数据删除操作（delete），回滚时会实行数据插入操作（insert）；对付每个数据更新操作（update），回滚时会实行一个相反的数据更新操作（update），把数据改回去。undo log由两个浸染，一是供应回滚，二是实现MVCC。
主从复制
主从复制的观点很大略，便是从原来的数据库复制一个完备一样的数据库，原来的数据库称作主数据库，复制的数据库称为从数据库。从数据库会与主数据库进行数据同步，保持二者的数据同等性。
主从复制的事理实际上便是通过bin log日志实现的。bin log日志中保存了数据库中所有SQL语句，通过对bin log日志中SQL的复制，然后再进行语句的实行即可实现从数据库与主数据库的同步。
主从复制的过程可见下图。主从复制的过程紧张是靠三个线程进行的，一个运行在主理事器中的发送线程，用于发送binlog日志到从做事器。两外两个运行在从做事器上的I/O线程和SQL线程。I/O线程用于读取主理事器发送过来的binlog日志内容，并拷贝到本地的中继日志中。SQL线程用于读取中继日志中关于数据更新的SQL语句并实行，从而实现主从库的数据同等。
主从复制事理
之以是须要实现主从复制，实际上是由实际运用处景所决定的。主从复制能够带来的好处有：
1. 通过复制实现数据的异地备份，当主数据库故障时，可切换从数据库，避免数据丢失。
2. 可实现架构的扩展，当业务量越来越大，I/O访问频率过高时，采取多库的存储，可以降落磁盘I/O访问的频率，提高单个机器的I/O性能。
3. 可实现读写分离，使数据库能支持更大的并发。
4. 实现做事器的负载均衡，通过在主理事器和从做事器之间切分处理客户查询的负荷。
总结MySQL数据库该当算是程序员必须节制的技能之一了。无论是项目过程中还是口试中，MySQL都是非常主要的根本知识。不过，对付MySQL来说，真的东西太多了。我在写这篇文章的时候，查阅了大量的资料，创造越看不懂的越多。还真是应了那句话：
你知道的越多，不知道的也就越多。
这篇文章着重是从理论的角度去解析MySQL基本的事务和日志系统的基本事理，我在表述的时候尽可能的避免采取实际的代码去描述。即便是这篇将近一万字+近二十副纯手工绘制的图解，也难以将MySQL的博大精湛剖析透彻。
但是我相信，对付初学者而言，这些理论能够让你对MySQL有一个整体的感知，让你对“何谓关系型数据库”这么一个问题有了比较清晰的认知；而对付闇练节制MySQL的大佬来说，或许本文也能够唤醒你尘封已久的底层理论根本，对你之后的口试也会有一定帮助。
技能这种东西没有绝对的对错，倘若文中有误还请包涵，并欢迎与我谈论。自主思考永久比被动接管更有效。
Reference
https://www.cnblogs.com/kismetv/p/10331633.html
https://www.cnblogs.com/ivy-zheng/p/11094528.html
https://blog.csdn.net/qq_39016934/article/details/90116706
https://www.jianshu.com/p/5af73b203f2a
https://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/archive/2018/05/08/9010872.html#auto_id_2
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