一.innodb引擎：
1). 表空间：表空间是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层，启用了参数 innodb_file_per_table(在 8.0版本中默认开启) ，则每张表都会有一个表空间（xxx.ibd），一个mysql实例可以对应多个表空间，用于存储记录、索引等数据。
2). 段：分为数据段（Leaf node segment）、索引段（Non-leaf node segment）、回滚段 （Rollback segment），InnoDB是索引组织表，数据段就是B+树的叶子节点， 索引段即为B+树的 非叶子节点。段用来管理多个Extent（区）。
3). 区：表空间的单元结构，每个区的大小为1M。 默认情况下， InnoDB存储引擎页大小为16K， 即一 个区中一共有64个连续的页。
4). 页：是InnoDB 存储引擎磁盘管理的最小单元，每个页的大小默认为 16KB。为了保证页的连续性， InnoDB 存储引擎每次从磁盘申请 4-5 个区。
5). 行 ：InnoDB 存储引擎数据是按行进行存放的。
- 默认有两个隐藏字段： Trx_id：每次对某条记录进行改动时，都会把对应的事务id赋值给trx_id隐藏列。
- Roll_pointer：每次对某条引记录进行改动时，都会把旧的版本写入到undo日志中，然后这个隐藏列就相当于一个指针，可以通过它来找到该记录修改前的信息。
架构：
内存结构：
Buffer Pool：缓冲池中缓存了索引页和数据页，还包含了undo页、插入缓存、自适应哈希索引以及 InnoDB的锁信息等；缓冲池以Page页为单位，底层采用链表数据结构管理Page；free page：空闲page，未被使用。 clean page：被使用page，数据没有被修改过。 dirty page：脏页，被使用page，数据被修改过，也中数据与磁盘的数据产生了不一致。
Change Buffer：更改缓冲区（针对于二级索引页），在执行DML语句时，如果这些数据Page 没有在Buffer Pool中，不会直接操作磁盘，而会将数据变更存在更改缓冲区 Change Buffer 中，在未来数据被读取时，再将数据合并恢复到Buffer Pool中，再将合并后的数据刷新到磁盘中，减少io
Adaptive Hash Index：优化对Buffer Pool数据的查询，因为hash索引一般只需要一次IO即可，而B+树，可能需要几次匹配
Log Buffer：日志缓冲区，用来保存要写入到磁盘中的log日志数据（redo log 、undo log）， 默认大小为 16MB，日志缓冲区的日志会定期刷新到磁盘中。
磁盘结构：System Tablespace是更改缓冲区的存储区域；File-Per-Table Tablespace；General Tablespaces；Undo Tablespaces-用于存储 undo log日志；Temporary Tablespaces-存储用户创建的临时表等数据；Doublewrite Buffer Files；Redo Log
后台线程：
Master Thread ：
核心后台线程，负责调度其他线程，还负责将缓冲池中的数据异步刷新到磁盘中, 保持数据的一致性， 还包括脏页的刷新、合并插入缓存、undo页的回收
IO Thread：
Purge Thread：用于回收事务已经提交了的undo log
Page Cleaner Thread：协助 Master Thread 刷新脏页到磁盘的线程
二.事务原理：
事务原子性，一致性，持久性的保证：redo log， undo log ；隔离性的保证：锁和mvcc
redo log：记录的是事务提交时数据页的物理修改，是用来实现事务的持久性；该日志文件由两部分组成：重做日志缓冲（redo log buffer）以及重做日志文件（redo log file）,前者是在内存中，后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都存到该日志文件中, 用于在刷新脏页到磁盘,发生错误时, 进行数据恢复使用；事务提交立马将redo log刷新到磁盘WAL（Write-Ahead Logging），因为操作数据一般都是随机读写磁盘的，而不是顺序读写磁盘。 而redo log在往磁盘文件中写入数据，由于是日志文件，所以都是顺序写的。顺序写的效率，要远大于随机写。当脏页成功刷新至磁盘则可以删除。
undo：回滚日志，用于记录数据被修改前的信息 , 作用包含两个 : 提供回滚(保证事务的原子性) 和 MVCC(多版本并发控制) 。undo log是逻辑日志。delete一条记录时，undo log中会记录一条对应的insert记录，反之亦然，当update一条记录时，它记录一条对应相反的 update记录。当执行rollback时，就可以从undo log中的逻辑记录读取到相应的内容并进行回滚。
Undo log销毁：undo log在事务执行时产生，事务提交时，并不会立即删除undo log，因为日志可能还用于MVCC。
Undo log存储：undo log采用段的方式进行管理和记录，存放在回滚段中
mvcc（多版本并发控制）：
基本概念：
当前读：读取的是记录的最新版本，读取时还要保证其他并发事务不能修改当前记录，会对读取的记录进行加锁。如：select ... lock in share mode(共享锁)，select ... for update、update、insert、delete(排他锁)都是一种当前读。
快照读：简单的select（不加锁）就是快照读，快照读，读取的是记录数据的可见版本，有可能是历史数据， 不加锁，是非阻塞读。
- Read Committed：每次select，都生成一个快照读。
- Repeatable Read：开启事务后第一个select语句才是快照读的地方。
- Serializable：快照读会退化为当前读。
mvcc：维护一个数据的多个版本， 使得读写操作没有冲突，快照读为MySQL实现MVCC提供了一个非阻塞读功能。MVCC的具体实现，还依赖于数据库记录中的三个隐式字段、undo log日志、readView。
隐藏字段：
undo log版本链：（前提：当insert的时候，产生的undo log日志只在回滚时需要，在事务提交后，可被立即删除。 而update、delete的时候，产生的undo log日志不仅在回滚时需要，在快照读时也需要，不会立即被删除。）
不同事务或相同事务对同一条记录进行修改，会导致该记录的undolog生成一条记录版本链表，链表的头部是最新的旧记录，链表尾部是最早的旧记录。
readview：（读视图）是快照读 SQL执行时MVCC提取数据的依据，记录并维护系统当前活跃的事务 （未提交的）id。包含四个核心字段：
版本链访问规则：trx_id 代表当前undolog版本链对应事务ID
不同的隔离级别，生成ReadView的时机不同：
- READ COMMITTED ：在事务中每一次执行快照读时生成ReadView。
- REPEATABLE READ：仅在事务中第一次执行快照读时生成ReadView，后续复用该ReadView。
三.日志：
错误日志：记录了当 mysqld 启动和停止时，以及服务器在运行过程中发生任何严重错误时的相关信息。查看日志位置：show variables like '%log_error%';
二进制日志：记录了所有的 DDL语句和 DML语句，不包括数据查询（SELECT、SHOW）语句。
作用：①. 灾难时的数据恢复；②. MySQL的主从复制。查看涉及到的参数：
show variables like '%log_bin%';
- log_bin_basename：当前数据库服务器的binlog日志的基础名称(前缀)，具体的binlog文件名需要再该basename的基础上加上编号(编号从000001开始)。
- log_bin_index：binlog的索引文件，里面记录了当前服务器关联的binlog文件有哪些。
格式：
删除日志：
查询日志：记录了客户端的所有操作语句。默认情况下， 未开启
慢查询日志：记录了所有执行时间超过参数 long_query_time 设置值并且扫描记录数不小于 min_examined_row_limit 的所有的SQL语句的日志，默认未开启
四.主从复制：
指将主数据库的 DDL 和 DML 操作通过二进制日志传到从库服务器中，然后在从库上对这些日志重新执行（也叫重做），从而使得从库和主库的数据保持同步
优势：
- 主库出现问题，可以快速切换到从库提供服务。
- 实现读写分离，降低主库的访问压力。
- 可以在从库中执行备份，以避免备份期间影响主库服务。
原理：
- Master 主库在事务提交时，会把数据变更记录在二进制日志文件 Binlog 中
- 从库读取主库的二进制日志文件 Binlog ，写入到从库的中继日志 Relay Log
- slave重做中继日志中的事件，将改变反映它自己的数据。
分库分表：垂直拆分和水平拆分。而拆分的粒度，一般又分为分库和分表
垂直分库：以表为依据，根据业务将不同表拆分到不同库中。（每个库的表结构都不一样； 每个库的数据也不一样；所有库的并集是全量数据。）
垂直分表：以字段为依据，根据字段属性将不同字段拆分到不同表中。（每个表的结构都不一样； 每个表的数据也不一样，一般通过一列（主键/外键）关联； 所有表的并集是全量数据。）
水平分库：以字段为依据，按照一定策略，将一个库的数据拆分到多个库中。（每个库的表结构都一样；每个库的数据都不一样；所有库的并集是全量数据。）
水平分表：以字段为依据，按照一定策略，将一个表的数据拆分到多个表中。（每个表的表结构都一样；每个表的数据都不一样；所有表的并集是全量数据。）
实现技术：shardingJDBC与mycat
读写分离：把对数据库的读和写操作分开,以对应不同的数据库服务器。主数据库提供写操作，从数据库提供读操作，这样能有效地减轻单台数据库的压力。
