《MySQL实战45讲》基础理论篇 1-8讲 学习笔记
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对于索引一些比较了解的，记录的比较少，感兴趣的可以看我其他MySQL的文章
01 | 基础架构：一条SQL查询语句是如何执行的？
1.连接器
如果用户名密码认证通过，连接器会到权限表里面查出你拥有的权限。之后，这个连接里面的权限判断逻辑，都将依赖于此时读到的权限。
这就意味着，一个用户成功建立连接后，即使你用管理员账号对这个用户的权限做了修改，也不会影响已经存在连接的权限。修改完成后，只有再新建的连接才会使用新的权限设置
建立连接的过程通常是比较复杂的，所以在使用中要尽量减少建立连接的动作，也就是尽量使用长连接。
但是全部使用长连接后，有些时候 MySQL 占用内存涨得特别快，这是因为 MySQL 在执行过程中临时使用的内存是管理在连接对象里面的。这些资源会在连接断开的时候才释放。所以如果长连接累积下来，可能导致内存占用太大，被系统强行杀掉（OOM），从现象看就是 MySQL 异常重启了。
怎么解决这个问题呢？你可以考虑以下两种方案。
1.定期断开长连接。使用一段时间，或者程序里面判断执行过一个占用内存的大查询后，断开连接，之后要查询再重连。
2.如果你用的是 MySQL 5.7 或更新版本，可以在每次执行一个比较大的操作后，通过执行 mysql_reset_connection 来重新初始化连接资源。这个过程不需要重连和重新做权限验证，但是会将连接恢复到刚刚创建完时的状态
2.查询缓存
查询缓存的失效非常频繁，不建议使用
MySQL 提供“按需使用”的方式。你可以将参数 query_cache_type 设置成 DEMAND，这样对于默认的 SQL 语句都不使用查询缓存。而对于你确定要使用查询缓存的语句，可以用 SQL_CACHE 显式指定，像下面这个语句一样
mysql> select SQL_CACHE * from T where ID=10；
需要注意的是，MySQL 8.0 版本直接将查询缓存的整块功能删掉了，也就是说 8.0 开始彻底没有这个功能了
3.分析器
词法分析 语法分析(是否满足MySQL语法)
4.优化器
优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引；或者在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序
优化器阶段完成后，这个语句的执行方案就确定下来了
5.执行器
开始执行的时候，要先判断一下你对这个表 T 有没有执行查询的权限，如果没有，就会返回没有权限的错误， (在工程实现上，如果命中查询缓存，会在查询缓存返回结果的时候做权限验证。查询也会在优化器之前调用 precheck 验证权限)
mysql> select * from T where ID=10;
ERROR 1142 (42000): SELECT command denied to user ‘b’@‘localhost’ for table ‘T’
如果有权限，就打开表继续执行。打开表的时候，执行器就会根据表的引擎定义，去使用这个引擎提供的接口。
比如我们这个例子中的表 T 中，ID 字段没有索引，那么执行器的执行流程是这样的：
- 调用 InnoDB 引擎接口取这个表的第一行，判断 ID 值是不是 10，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。
你会在数据库的慢查询日志中看到一个 rows_examined 的字段，表示这个语句执行过程中扫描了多少行。
这个值就是在执行器每次调用引擎获取数据行的时候累加的。在有些场景下，执行器调用一次，在引擎内部则扫描了多行，因此引擎扫描行数跟 rows_examined 并不是完全相同的
02 | 日志系统：一条SQL更新语句是如何执行的？
redo log
为了提高更新效率，MySQL使用了 WAL 技术，WAL 的全称是 Write-Ahead Logging，它的关键点就是先写日志，再写磁盘
具体来说，当有一条记录需要更新的时候，InnoDB 引擎就会先把记录写到 redo log（粉板）里面，并更新内存，这个时候更新就算完成了。同时，InnoDB 引擎会在适当的时候，将这个操作记录更新到磁盘里面，而这个更新往往是在系统比较空闲的时候做。
InnoDB 的 redo log 是固定大小的，比如可以配置为一组 4 个文件，每个文件的大小是 1GB，那么这块“粉板”总共就可以记录 4GB 的操作。从头开始写，写到末尾就又回到开头循环写，如下面这个图所示。
write pos 是当前记录的位置，一边写一边后移，写到第 3 号文件末尾后就回到 0 号文件开头。checkpoint 是当前要擦除的位置，也是往后推移并且循环的，擦除记录前要把记录更新到数据文件。
write pos 和 checkpoint 之间的是“粉板”上还空着的部分，可以用来记录新的操作。如果 write pos 追上 checkpoint，表示“粉板”满了，这时候不能再执行新的更新，得停下来先擦掉一些记录，把 checkpoint 推进一下。
有了 redo log，InnoDB 就可以保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为 crash-safe。
binlog
上面我们聊到的redo log 是 InnoDB 引擎特有的日志，而 Server 层也有自己的日志，称为 binlog（归档日志）。
为什么会有两份日志呢？因为最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎。MySQL 自带的引擎是 MyISAM，但是 MyISAM 没有 crash-safe 的能力，binlog 日志只能用于归档。而 InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的，既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的，所以 InnoDB 使用另外一套日志系统——也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。
这两种日志有以下三点不同。
- redo log 是 InnoDB 引擎特有的；binlog 是 MySQL 的 Server 层实现的，所有引擎都可以使用。
- redo log 是物理日志，记录的是“在某个数据页上做了什么修改”；binlog 是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如“给 ID=2 这一行的 c 字段加 1 ”。
Redo log不是记录数据页“更新之后的状态”，而是记录这个页 “做了什么改动”
Binlog有两种模式，statement 格式的话是记sql语句， row格式会记录行的内容，记两条，更新前和更新后都有。
- redo log 是循环写的，空间固定会用完(所以不具备归档功能)；binlog 是可以追加写入的。“追加写”是指 binlog 文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志
两阶段提交
怎样让数据库恢复到半个月内任意一秒的状态?
binlog 会记录所有的逻辑操作，采用“追加写”的形式。如果你的 DBA 承诺说半个月内可以恢复，那么备份系统中一定会保存最近半个月的所有 binlog，同时系统会定期做整库备份（一天一备/一周一备）
当需要恢复到指定的某一秒时，比如某天下午两点发现中午十二点有一次误删表，需要找回数据，那你可以这么做：
首先，找到最近的一次全量备份，如果你运气好，可能就是昨天晚上的一个备份，从这个备份恢复到临时库；
然后，从备份的时间点开始，将备份的 binlog 依次取出来，重放到中午误删表之前的那个时刻。
这样你的临时库就跟误删之前的线上库一样了，然后你可以把表数据从临时库取出来，按需要恢复到线上库去
redo log 用于保证 crash-safe 能力。innodb_flush_log_at_trx_commit 这个参数设置成 1 的时候，表示每次事务的 redo log 都直接持久化到磁盘。
这个参数我建议你设置成 1，这样可以保证 MySQL 异常重启之后数据不丢失。sync_binlog 这个参数设置成 1 的时候，表示每次事务的 binlog 都持久化到磁盘。这个参数我也建议你设置成 1，这样可以保证 MySQL 异常重启之后 binlog 不丢失。
MySQL 日志系统密切相关的“两阶段提交”。两阶段提交是跨系统维持数据逻辑一致性时常用的一个方案，即使你不做数据库内核开发，日常开发中也有可能会用到。
问题:为什么binlog不能用于 crash-safe?
历史上的原因：
这个是一开始就这么设计的，所以不能只依赖binlog。
操作上的原因是：binlog是可以关的，你如果有权限，可以set sql_log_bin=0关掉本线程的binlog日志。 所以只依赖binlog来恢复就靠不住。
03 | 事务隔离：为什么你改了我还看不见？
数据库InnoDB不同隔离级别:
在实现上，数据库里面会创建一个视图，访问的时候以视图的逻辑结果为准。
在“可重复读”隔离级别下，这个视图是在事务启动时创建的，整个事务存在期间都用这个视图。
在“读提交”隔离级别下，这个视图是在每个 SQL 语句开始执行的时候创建的。这里需要注意的是，
“读未提交”隔离级别下直接返回记录上的最新值，没有视图概念；
而“串行化”隔离级别下直接用加锁的方式来避免并行访问。
你可能会问那什么时候需要“可重复读”的场景呢？
我们来看一个数据校对逻辑的案例。假设你在管理一个个人银行账户表。一个表存了账户余额，一个表存了账单明细。到了月底你要做数据校对，也就是判断上个月的余额和当前余额的差额，是否与本月的账单明细一致。
你一定希望在校对过程中，即使有用户发生了一笔新的交易，也不影响你的校对结果。这时候使用“可重复读”隔离级别就很方便。事务启动时的视图可以认为是静态的，不受其他事务更新的影响。
我们可以看到在不同的隔离级别下，数据库行为是有所不同的。Oracle 数据库的默认隔离级别其实就是“读提交”，因此对于一些从 Oracle 迁移到 MySQL 的应用，为保证数据库隔离级别的一致，你一定要记得将 MySQL 的隔离级别设置为“读提交”。(transaction_isolation)
在 MySQL 中，实际上每条记录在更新的时候都会同时记录一条回滚操作。记录上的最新值，通过回滚操作，都可以得到前一个状态的值。
假设一个值从 1 被按顺序改成了 2、3、4，在回滚日志里面就会有类似下面的记录。
回滚日志什么时候删除呢？答案是，在不需要的时候才删除。也就是说，系统会判断，当没有事务再需要用到这些回滚日志时，回滚日志会被删除。
为什么建议你尽量不要使用长事务。
长事务意味着系统里面会存在很老的事务视图。由于这些事务随时可能访问数据库里面的任何数据，所以这个事务提交之前，数据库里面它可能用到的回滚记录都必须保留，这就会导致大量占用存储空间。
在 MySQL 5.5 及以前的版本，回滚日志是跟数据字典一起放在 ibdata 文件里的，即使长事务最终提交，回滚段被清理，文件也不会变小。我见过数据只有 20GB，而回滚段有 200GB 的库。最终只好为了清理回滚段，重建整个库。除了对回滚段的影响，长事务还占用锁资源，也可能拖垮整个库
read-viewA事务未提交的情形下，不能将后面的回滚段删除，哪怕事务B和C已经提交
有些客户端连接框架会默认连接成功后先执行一个 set autocommit=0 的命令。这就导致接下来的查询都在事务中，如果是长连接，就导致了意外的长事务。
因此，我会建议你总是使用 set autocommit=1, 通过显式语句的方式来启动事务。
但是有的开发同学会纠结“多一次交互”的问题。对于一个需要频繁使用事务的业务。如果你也有这个顾虑，建议你使用 commit work and chain 语法。在 autocommit 为 1 的情况下，用 begin 显式启动的事务，如果执行 commit 则提交事务。如果执行 commit work and chain，则是提交事务并自动启动下一个事务，这样也省去了再次执行 begin 语句的开销。同时带来的好处是从程序开发的角度明确地知道每个语句是否处于事务中。
问题解答:
一天一备跟一周一备的对比：
好处是“最长恢复时间”更短。在一天一备的模式里，最坏情况下需要应用一天的 binlog。比如，你每天 0 点做一次全量备份，而要恢复出一个到昨天晚上 23 点的备份。一周一备最坏情况就要应用一周的 binlog 了。
系统的对应指标就是 @尼古拉斯·赵四 @慕塔 提到的 RTO（恢复目标时间）。当然这个是有成本的，因为更频繁全量备份需要消耗更多存储空间，所以这个 RTO 是成本换来的，就需要你根据业务重要性来评估了
04 | 深入浅出索引（上）05 | 深入浅出索引（下）
哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景，比如 Memcached 及其他一些 NoSQL 引擎。
有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀
但是有序数组索引只适用于静态存储引擎，比如你要保存的是 2017 年某个城市的所有人口信息，这类不会再修改的数据。
二叉树是搜索效率最高的，但是实际上大多数的数据库存储却并不使用二叉树。其原因是，索引不止存在内存中，还要写到磁盘上。你可以想象一下一棵 100 万节点的平衡二叉树，树高 20。一次查询可能需要访问 20 个数据块
可能在一些建表规范里面见到过类似的描述，要求建表语句里一定要有自增主键。当然事无绝对，我们来分析一下哪些场景下应该使用自增主键，而哪些场景下不应该。
自增主键是指自增列上定义的主键，在建表语句中一般是这么定义的： NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT。
插入新记录的时候可以不指定 ID 的值，系统会获取当前 ID 最大值加 1 作为下一条记录的 ID 值。也就是说，自增主键的插入数据模式，正符合了我们前面提到的递增插入的场景。每次插入一条新记录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。
而有业务逻辑的字段做主键，则往往不容易保证有序插入，这样写数据成本相对较高。除了考虑性能外，我们还可以从存储空间的角度来看。
假设你的表中确实有一个唯一字段，比如字符串类型的身份证号，那应该用身份证号做主键，还是用自增字段做主键呢？由于每个非主键索引的叶子节点上都是主键的值。如果用身份证号做主键，那么每个二级索引的叶子节点占用约 20 个字节，而如果用整型做主键，则只要 4 个字节，如果是长整型（bigint）则是 8 个字节。
显然，主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小。
所以，从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择
有没有什么场景适合用业务字段直接做主键的呢？
比如，有些业务的场景需求是这样的：
只有一个索引；该索引必须是唯一索引。你一定看出来了，这就是典型的 KV 场景。
由于没有其他索引，所以也就不用考虑其他索引的叶子节点大小的问题。这时候我们就要优先考虑上一段提到的“尽量使用主键查询”原则，直接将这个索引设置为主键，可以避免每次查询需要搜索两棵树
如何避免长事务对业务的影响？
首先，从应用开发端来看：
确认是否使用了 set autocommit=0。这个确认工作可以在测试环境中开展，把 MySQL 的 general_log 开起来，然后随便跑一个业务逻辑，通过 general_log 的日志来确认。一般框架如果会设置这个值，也就会提供参数来控制行为，你的目标就是把它改成 1。
确认是否有不必要的只读事务。比方说把好几个 select 语句放到了事务中。这种只读事务可以去掉。
业务连接数据库的时候，根据业务本身的预估，通过 SET MAX_EXECUTION_TIME 命令，来控制每个语句执行的最长时间，避免单个语句意外执行太长时间
从数据库端来看：
监控 information_schema.Innodb_trx 表，设置长事务阈值，超过就报警 / 或者 kill；
Percona 的 pt-kill 这个工具不错，推荐使用；
在业务功能测试阶段要求输出所有的 general_log，分析日志行为提前发现问题；
如果使用的是 MySQL 5.6 或者更新版本，把 innodb_undo_tablespaces 设置成 2（或更大的值）。如果真的出现大事务导致回滚段过大，这样设置后清理起来更方便
最左前缀：联合索引的最左 N 个字段，也可以是字符串索引的最左 M 个字符
覆盖索引
在一个市民信息表上，是否有必要将身份证号和名字建立联合索引？
单从索引过滤的使用方面没有必要，但是使用联合索引，在根据身份证查询姓名的时候可以不需要回表–这个是否需要创建冗余索引需要权衡
在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段顺序。
第一原则是，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。
如果既有联合查询，又有基于 a、b 各自的查询呢？
查询条件里面只有 b 的语句，是无法使用 (a,b) 这个联合索引的，这时候你不得不维护另外一个索引，也就是说你需要同时维护 (a,b)、(b) 这两个索引。
这时候，我们要考虑的原则就是空间了。比如上面这个市民表的情况，name 字段是比 age 字段大的 ，那我就建议你创建一个（name,age) 的联合索引和一个 (age) 的单字段索引 (比 (age,name), (name)更节省空间)
通过两个 alter 语句重建索引 k，以及通过两个 alter(先drop再add) 语句重建主键索引是否合理
重建索引 k 的做法是合理的，可以达到省空间的目的(对于有页分裂的数据进行重新排序，节省空间)。但是，重建主键的过程不合理。不论是删除主键还是创建主键，都会将整个表重建。所以连着执行这两个语句的话，第一个语句就白做了。这两个语句，你可以用这个语句代替 ： alter table T engine=InnoDB
06 | 全局锁和表锁 ：给表加个字段怎么有这么多阻碍？
全局锁和表锁
全局锁
**全局锁就是对整个数据库实例加锁。**MySQL 提供了一个加全局读锁的方法，命令是 Flush tables with read lock (FTWRL)。当你需要让整个库处于只读状态的时候，可以使用这个命令，之后其他线程的以下语句会被阻塞：数据更新语句（数据的增删改）、数据定义语句（包括建表、修改表结构等）和更新类事务的提交语句
全局锁的典型使用场景是，做全库逻辑备份。也就是把整库每个表都 select 出来存成文本。
我们在前面讲事务隔离的时候，其实是有一个方法能够拿到一致性视图的，对吧？是的，就是在可重复读隔离级别下开启一个事务
官方自带的逻辑备份工具是 mysqldump。当 mysqldump 使用参数–single-transaction 的时候，导数据之前就会启动一个事务，来确保拿到一致性视图。而由于 MVCC 的支持，这个过程中数据是可以正常更新的
一致性读是好，但前提是引擎要支持这个隔离级别。比如，对于 MyISAM 这种不支持事务的引擎，如果备份过程中有更新，总是只能取到最新的数据，那么就破坏了备份的一致性。这时，我们就需要使用 FTWRL 命令了
既然要全库只读，为什么不使用 set global readonly=true 的方式呢？
确实 readonly 方式也可以让全库进入只读状态，但我还是会建议你用 FTWRL 方式，主要有两个原因：
一是，在有些系统中，readonly 的值会被用来做其他逻辑，比如用来判断一个库是主库还是备库。因此，修改 global 变量的方式影响面更大，不建议使用。
二是，在异常处理机制上有差异。如果执行 FTWRL 命令之后由于客户端发生异常断开，那么 MySQL 会自动释放这个全局锁，整个库回到可以正常更新的状态。而将整个库设置为 readonly 之后，如果客户端发生异常，则数据库就会一直保持 readonly 状态，这样会导致整个库长时间处于不可写状态，风险较高。
表级锁
MySQL 里面表级别的锁有两种：一种是表锁，一种是元数据锁（meta data lock，MDL)。
表锁的语法是 lock tables … read/write
lock tables 语法除了会限制别的线程的读写外，也限定了本线程接下来的操作对象。
另一类表级的锁是 MDL（metadata lock)
MDL 不需要显式使用，在访问一个表的时候会被自动加上
在 MySQL 5.5 版本中引入了 MDL，当对一个表做增删改查操作的时候，加 MDL 读锁；当要对表做结构变更操作的时候，加 MDL 写锁。
虽然 MDL 锁是系统默认会加的，但却是你不能忽略的一个机制。比如下面这个例子，我经常看到有人掉到这个坑里：给一个小表加个字段，导致整个库挂了
sessionC会由于sessionA和sessionB处于阻塞状态。并且之后所有要在表 t 上新申请 MDL 读锁的请求也会被 session C 阻塞（mysql Server端对于sessionC，D会有一个 队列 来决定谁先执行，所以虽然session C的执行被阻塞了，但是session D的执行也会被session C阻塞）
事务中的 MDL 锁，在语句执行开始时申请，但是语句结束后并不会马上释放，而会等到整个事务提交后再释放。
如何安全地给小表加字段？
首先我们要解决长事务，事务不提交，就会一直占着 MDL 锁。
在 MySQL 的 information_schema 库的 innodb_trx 表中，你可以查到当前执行中的事务。如果你要做 DDL 变更的表刚好有长事务在执行，要考虑先暂停 DDL，或者 kill 掉这个长事务。
但考虑一下这个场景。如果你要变更的表是一个热点表，虽然数据量不大，但是上面的请求很频繁，而你不得不加个字段，你该怎么做呢？这时候 kill 可能未必管用，因为新的请求马上就来了。
比较理想的机制是，在 alter table 语句里面设定等待时间，如果在这个指定的等待时间里面能够拿到 MDL 写锁最好，拿不到也不要阻塞后面的业务语句，先放弃。之后开发人员或者 DBA 再通过重试命令重复这个过程。
MariaDB 已经合并了 AliSQL 的这个功能，所以这两个开源分支目前都支持 DDL NOWAIT/WAIT n 这个语法。
索引问题:
对于下面的语句
select … from geek where c=N order by a
走ca,cb索引都能定位到满足c=N主键而且主键的聚簇索引本身就是按order by a,b排序，无序重新排序。
所以ca可以去掉
select … from geek where c=N order by b 这条sql如果只有 c单个字段的索引，定位记录可以走索引，但是order by b的顺序与主键顺序不一致，需要额外排序cb索引可以把排序优化
07 | 行锁功过：怎么减少行锁对性能的影响？
在 InnoDB 事务中，行锁是在需要的时候才加上的，但并不是不需要了就立刻释放，而是要等到事务结束时才释放。这个就是两阶段锁协议
怎么解决由这种热点行更新导致的性能问题呢？问题的症结在于，死锁检测要耗费大量的 CPU 资源。
一种头痛医头的方法，就是如果你能确保这个业务一定不会出现死锁，可以临时把死锁检测关掉
另一个思路是控制并发度。
这个并发控制要做在数据库服务端。如果你有中间件，可以考虑在中间件实现；如果你的团队有能修改 MySQL 源码的人，也可以做在 MySQL 里面。基本思路就是，对于相同行的更新，在进入引擎之前排队。这样在 InnoDB 内部就不会有大量的死锁检测工作了。
如果团队里暂时没有数据库方面的专家，不能实现这样的方案，能不能从设计上优化这个问题呢？
你可以考虑通过将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突。还是以影院账户为例，可以考虑放在多条记录上，比如 10 个记录，影院的账户总额等于这 10 个记录的值的总和。这样每次要给影院账户加金额的时候，随机选其中一条记录来加。这样每次冲突概率变成原来的 1/10，可以减少锁等待个数，也就减少了死锁检测的 CPU 消耗。
减少死锁的主要方向，就是控制访问相同资源的并发事务量。
08 | 事务到底是隔离的还是不隔离的？
begin/start transaction 命令并不是一个事务的起点，在执行到它们之后的第一个操作 InnoDB 表的语句，事务才真正启动。如果你想要马上启动一个事务，可以使用 start transaction with consistent snapshot 这个命令。
第一种启动方式，一致性视图是在执行第一个快照读语句时创建的；
第二种启动方式，一致性视图是在执行 start transaction with consistent snapshot 时创建的。
在 MySQL 里，有两个“视图”的概念：
一个是 view。它是一个用查询语句定义的虚拟表，在调用的时候执行查询语句并生成结果。创建视图的语法是 create view … ，而它的查询方法与表一样。
另一个是 InnoDB 在实现 MVCC 时用到的一致性读视图，即 consistent read view，用于支持 RC（Read Committed，读提交）和 RR（Repeatable Read，可重复读）隔离级别的实现。
它没有物理结构，作用是事务执行期间用来定义“我能看到什么数据”
我们这里说的是第二种
InnoDB 里面每个事务有一个唯一的事务 ID，叫作 transaction id。它是在事务开始的时候向 InnoDB 的事务系统申请的，是按申请顺序严格递增的。
而每行数据也都是有多个版本的。每次事务更新数据的时候，都会生成一个新的数据版本，并且把 transaction id 赋值给这个数据版本的事务 ID，记为 row trx_id。同时，旧的数据版本要保留，并且在新的数据版本中，能够有信息可以直接拿到它。
也就是说，数据表中的一行记录，其实可能有多个版本 (row)，每个版本有自己的 row trx_id。
图中的三个虚线箭头，就是 undo log；而 V1、V2、V3 并不是物理上真实存在的，而是每次需要的时候根据当前版本和 undo log 计算出来的。比如，需要 V2 的时候，就是通过 V4 依次执行 U3、U2 算出来
因此，一个事务只需要在启动的时候声明说，“以我启动的时刻为准，如果一个数据版本是在我启动之前生成的，就认；如果是我启动以后才生成的，我就不认，我必须要找到它的上一个版本
在实现上， InnoDB 为每个事务构造了一个数组，用来保存这个事务启动瞬间，当前正在“活跃”的所有事务 ID。“活跃”指的就是，启动了但还没提交
数组里面事务 ID 的最小值记为低水位，当前系统里面已经创建过的事务 ID 的最大值加 1 记为高水位。
这个视图数组和高水位，就组成了当前事务的一致性视图（read-view）
当开启事务时，需要保存活跃事务的数组（A），然后获取高水位（B）。两个动作之间（A和B之间）是在事务系统的锁保护下做的，可以认为是原子性的，不会产生新事务
如果落在黄色部分，那就包括两种情况
a. 若 row trx_id 在数组中，表示这个版本是由还没提交的事务生成的，不可见；
b. 若 row trx_id 不在数组中，表示这个版本是已经提交了的事务生成的，可见（比方说开启事务11后，又开启了事务12并快速提交，此时当事务11执行SQL生成一致性快照的时候就会出现黄色区域的b情形）
InnoDB 利用了“所有数据都有多个版本”的这个特性，实现了“秒级创建快照”的能力 （这个快照本质上就是上面的高低水位图，创建非常快速）
当它要去更新数据的时候，就不能再在历史版本上更新了，否则事务 C 的更新就丢失了。因此，事务 B 此时的 set k=k+1 是在（1,2）的基础上进行的操作。
所以，这里就用到了这样一条规则：更新数据都是先读后写的，而这个读，只能读当前的值，称为“当前读”（current read）。
当前读: 除了 update 语句外，select 语句如果加锁，也是当前读(不过注意这个当前读需要获取锁,只有当本事务获取到对应的锁资源之后才可以读取当前最新的数据）)
事务的可重复读的能力是怎么实现的？
可重复读的核心就是一致性读（consistent read）；而事务更新数据的时候，只能用当前读。如果当前的记录的行锁被其他事务占用的话，就需要进入锁等待。