1.MySQL 核心模块揭秘 | 12 期 | 创建 savepoint
2.MySQL XA事务源码分析
3.MySQL 优化器源码入门-内核实现 FULL JOIN 功能
4.100061深入理解MySQL数据库100061mysql
5.MySQL全文索引源码剖析之Insert语句执行过程
6.MySQL · 源码分析 · Subquery代码分析
MySQL 核心模块揭秘 | 12 期 | 创建 savepoint
回滚操作，码注除了回滚整个事务，码注还可以部分回滚。码注部分回滚，码注需要保存点（savepoint）的码注协助。本文我们先看看保存点里面都有什么。码注31源码
作者：操盛春，码注爱可生技术专家，码注公众号『一树一溪』作者，码注专注于研究 MySQL 和 OceanBase 源码。码注 爱可生开源社区出品，码注原创内容未经授权不得随意使用，码注转载请联系小编并注明来源
本文基于 MySQL 8.0. 源码，码注存储引擎为 InnoDB。码注
InnoDB 的码注事务对象有一个名为undo_no 的属性。事务每次改变（插入、更新、删除）某个表的一条记录，都会产生一条 undo 日志。这条 undo 日志中会存储它自己的序号。这个序号就来源于事务对象的 undo_no 属性。
也就是说，事务对象的 undo_no 属性中保存着事务改变（插入、更新、删除）某个表中下一条记录产生的 undo 日志的序号。
每个事务都维护着各自独立的 undo 日志序号，和其它事务无关。
每个事务的 undo 日志序号都从 0 开始。事务产生的第 1 条 undo 日志的序号为 0，第 2 条 undo 日志的序号为 1，依此类推。
InnoDB 的 savepoint 结构中会保存创建 savepoint 时事务对象的 undo_no 属性值。
我们通过 SQL 语句创建一个 savepoint 时，server 层、binlog、InnoDB 会各自创建用于保存 savepoint 信息的结构。
server 层的sqlitespy源码 savepoint 结构是一个SAVEPOINT 类型的对象，主要属性如下：
binlog 的 savepoint 结构很简单，是一个 8 字节的整数。这个整数的值，是创建 savepoint 时事务已经产生的 binlog 日志的字节数，也是接下来新产生的 binlog 日志写入 trx_cache 的 offset。
为了方便介绍，我们把这个整数值称为binlog offset。
InnoDB 的 savepoint 结构是一个trx_named_savept_t 类型的对象，主要属性如下：
创建 savepoint 时，server 层会分配一块 字节的内存，除了存放它自己的 SAVEPOINT 对象，还会存放 binlog offset 和 InnoDB 的 trx_named_savept_t 对象。
server 层的 SAVEPOINT 对象占用这块内存的前 字节，InnoDB 的 trx_named_savept_t 对象占用中间的 字节，binlog offset 占用最后的 8 字节。
客户端连接到 MySQL 之后，MySQL 会分配一个专门用于该连接的用户线程。
用户线程中有一个m_savepoints 链表，用户创建的多个 savepoint 通过 prev 属性形成链表，m_savepoints 就指向最新创建的 savepoint。
server 层创建 savepoint 之前，会按照创建时间从新到老，逐个查看链表中是否存在和本次创建的 savepoint 同名的 savepoint。
如果在用户线程的 m_savepoints 链表中找到了和本次创建的 savepoint 同名的 savepoint，需要先删除 m_savepoints 链表中的同名 savepoint。
找到的同名 savepoint，是 server 层的SAVEPOINT 对象，它后面的内存区域分别保存着 InnoDB 的 trx_named_savept_t 对象、binlog offset。
binlog 是个老实孩子，乖乖的把 binlog offset 写入了 server 层为它分配的内存里。删除同名 savepoint 时，不需要单独处理 binlog offset。
InnoDB 就不老实了，虽然 server 层也为 InnoDB 的 trx_named_savept_t 对象分配了内存，但是newff源码 InnoDB 并没有往里面写入内容。
事务执行过程中，用户每次创建一个 savepoint，InnoDB 都会创建一个对应的 trx_named_savept_t 对象，并加入 InnoDB 事务对象的 trx_savepoints 链表的末尾。
因为 InnoDB 自己维护了一个存放 savepoint 结构的链表，server 层删除同名 savepoint 时，InnoDB 需要找到这个链表中对应的 savepoint 结构并删除，流程如下：
InnoDB 从事务对象的 trx_savepoints 链表中删除 trx_named_savept_t 对象之后，server 层接着从用户线程的 m_savepoints 链表中删除 server 层的SAVEPOINT 对象，也就连带着清理了 binlog offset。
处理完查找、删除同名 savepoint 之后，server 层就正式开始创建 savepoint 了，这个过程分为 3 步。
第 1 步，binlog 会生成一个 Query_log_event。
以创建名为test_savept 的 savepoint 为例，这个 event 的内容如下：
binlog event 写入 trx_cache 之后，binlog offset 会写入 server 层为它分配的 8 字节的内存中。
第 2 步，InnoDB 创建 trx_named_savept_t 对象，并放入事务对象的 trx_savepoints 链表的末尾。
trx_named_savept_t 对象的 name 属性值是 InnoDB 的 savepoint 名字。这个名字是根据 server 层为 InnoDB 的 trx_named_savept_t 对象分配的内存的地址计算得到的。
trx_named_savept_t 对象的savept 属性，是一个 trx_savept_t 类型的对象。这个对象里保存着创建 savepoint 时，事务对象中 undo_no 属性的值，也就是下一条 undo 日志的序号。
第 3 步，把 server 层的 SAVEPOINT 对象加入用户线程的 m_savepoints 链表的尾部。
server 层会创建一个SAVEPOINT 对象，用于存放 savepoint 信息。
binlog 会把binlog offset 写入 server 层为它分配的一块 8 字节的内存里。
InnoDB 会维护自己的 savepoint 链表，里面保存着trx_named_savept_t 对象。ttshop源码
如果 m_savepoints 链表中存在和本次创建的 savepoint 同名的 savepoint， 创建新的 savepoint 之前，server 层会从链表中删除这个同名的 savepoint。
server 层创建的 SAVEPOINT 对象会放入m_savepoints 链表的末尾。
InnoDB 创建的 trx_named_savept_t 对象会放入事务对象的trx_savepoints 链表的末尾。
MySQL XA事务源码分析
事务类型外部 XA PREPARE 流程
省流版：
详细版：
外部 XA COMMIT 过程
省流版：
详细版：
外部 XA 2PC 阶段 Log 落盘顺序
------------------- XA PREPARE START -------------------------
------------------- XA PREPARE END -------------------------
.
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------------------- XA COMMIT START -------------------------
------------------- XA COMMIT END -------------------------
本地事务 commit 流程
省流版
与外部 XA PREPARE 2PC 的不同
与外部 XA COMMIT 的不同
详细版：
------------------- PREPARE START -------------------------
------------------- PREPARE END -------------------------
------------------- COMMIT START -------------------------
------------------- COMMIT END -------------------------
外部 XA ROLLBACK 流程
省流版（Not Prepared Rollback 和 Prepared Rollback 的不同之处）
详细版
Not Prepared Rollback（在 end - prepare 之间 rollback）
Prepared Rollback（在 prepare 之后 rollback）
外部 XA RECOVERY 流程
省流版
详细版
本地事务 RECOVERY 流程
省流版
详细版
为什么只遍历最后一个binlog文件：
rotate 到新的 binlog 文件前，redo log 强制落盘，因此redo commit记录会落盘，保证老的binlog文件没有正在提交的事务
MySQL 优化器源码入门-内核实现 FULL JOIN 功能
本文以实现MySQL内核的FULL JOIN功能为目标，深入解析了MySQL源码的优化器工作流程。首先，作者通过环境和知识准备，明确将重点放在Server执行流程的探索上，从语法规则的修改开始，如在`sql_yacc.yy`中添加新支持，以及在`parse_tree_nodes.cc`中处理FULL JOIN的语法树解析和打印。接着，作者逐步解析了词法、语法分析后的Query_expression、Query_block和Query_term结构，并在关键函数中设置了断点以跟踪执行流程。
在探索了JOIN的优化工作流程后，作者选择在hypergraph_optimizer中实现FULL JOIN，该部分涉及RelationalExpression、JoinHypergraph的构建和AccessPath的生成。尽管过程复杂，但作者通过逐步调试和修改，成功在HashJoinIterator中添加了对FULL JOIN的支持，包括添加新数据成员和状态标记，以及在LEFT JOIN后执行ANTI JOIN流程。
在测试阶段，作者确认了FULL JOIN功能的正确性，通过在代码关键位置的断点观察，确认了FULL OUTER_JOIN的出现，并展示了改造后的迭代器结构。整个过程中，aax源码作者强调了在实现过程中面临的挑战和对MySQL历史的参考，最终决定以最少改动的方式完成任务，以保持代码的简洁和性能。
通过这个项目，作者不仅深入理解了MySQL源码，还实现了FULL JOIN功能，为读者提供了一个从零开始实现新功能的实例。
深入理解MySQL数据库mysql
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，被广泛应用于网站后台、企业级应用层等领域。尽管有不少人都能轻易地使用MySQL执行基本的查询、插入、更新等操作，但是如果想真正将MySQL用好，我们就需要深入了解MySQL的运行过程和工作原理。在这篇文章中，我们将会探讨一些MySQL数据库的核心概念和技术，并通过代码来说明其细节。
一、MySQL的基本部分
MySQL由几个基本组件构成：服务器，存储引擎以及客户端。服务器处理HTTP请求并与存储引擎通信，存储引擎负责存储和检索数据，客户端则负责处理用户和服务器之间的通信。每个MySQL实例都是由一个服务器和一个或多个存储引擎组成。MySQL的存储引擎是插件式的，这意味着它可以通过插件的形式对数据库进行优化，以满足不同的需要。
二、MySQL的存储引擎
MySQL默认使用的存储引擎是InnoDB，它是一个事务性存储引擎，可以锁定表或行、执行事务以及处理外键约束。InnoDB使用B+树结构进行索引文件的存储，以提高创建索引的效率。MyISAM则是另一个MySQL存储引擎，它使用B树进行索引文件的存储，并在存储表中具有更好的性能。但是，MyISAM不支持事务和外键约束，可能会出现一些数据损坏的问题。
三、MySQL的查询优化
对于任何数据库管理系统而言，查询优化都是一项至关重要的任务。MySQL查询优化的目的是提高查询处理器的性能，让查询结果能够更快地返回给客户端。MySQL的查询优化器包含许多基本组件，如文本扫描器、联接优化器、排序器等。通过分析分区表、使用正确的索引以及选择正确的存储引擎，我们可以大大提高MySQL查询的效率。
四、MySQL的性能优化
要提高MySQL的性能，需要考虑多种因素，例如服务器硬件、存储引擎、查询效率、系统资源等等。我们还可以通过修改配置文件、增加缓存大小、使用数据分区以及优化查询语句来提高MySQL的性能。在MySQL查询执行期间，我们可以通过查看进程、配置缓存和追踪查询等方式来监控感兴趣的任务，以便及时调整和提高MySQL的性能。
综上所述，MySQL数据库是一款非常强大和易于使用的工具。当我们了解MySQL的各个方面时，就可以更好地控制和优化它以满足各种不同的需求。MySQL的源代码非常稳健，易于修改，这也是它成为全球主流数据库管理系统的一个原因。无论你是新手还是专业人士，深入了解MySQL都能让你受益匪浅。
MySQL全文索引源码剖析之Insert语句执行过程
本文来源于华为云社区，作者为GaussDB数据库，探讨了MySQL全文索引源码中Insert语句的执行过程。
全文索引是一种常用于信息检索的技术，它通过倒排索引实现，即单词和文档的映射关系，如(单词，(文档，偏移))。以创建一个表并在opening_line列上建立全文索引为例，插入'Call me Ishmael.'时，文档会被分为'call', 'me', 'ishmael'等单词，并记录在全文索引中。
全文索引Cache的作用类似于Change Buffer，用于缓存分词结果，避免频繁刷盘。Innodb使用fts_cache_t结构来管理cache，每个全文索引的表都会在内存中创建一个fts_cache_t对象。
Insert语句的执行分为三个阶段：写入行记录阶段、事务提交阶段和刷脏阶段。写入行记录阶段生成doc_id并写入Innodb的行记录，并将doc_id缓存。事务提交阶段对文档进行分词，获取{ 单词，(文档，偏移)}关联对，并插入到cache。刷脏阶段后台线程将cache刷新到磁盘。
全文索引的并发插入可能导致OOM问题，可通过修复patch #解决。当MySQL进程崩溃时，fts_init_index函数会恢复crash前的cache数据。
MySQL · 源码分析 · Subquery代码分析
MySQL中的子查询源码分析深入探讨
在了解了MySQL中衍生表的前篇内容后，现在我们将聚焦于条件和投影中嵌套的子查询，这些在MySQL内部是通过Item_subselect来处理的。子查询在SQL中分为相关和非相关两种，MySQL在解析和语义检查后能判断其相关性，并可能在后续优化中调整。
所有子查询都属于Item_subselect类的子类，这个类的继承结构展示了MySQL支持的子查询类型和它们的标记。执行方式则由Subquery_strategy枚举决定，总共分为五种可能的策略，尽管优化过程涉及复杂函数，但重点在于理解整体流程。
MySQL对查询处理分为三个阶段：prepare、optimize和execute。在prepare阶段，从抽象语法树（AST）构建开始，主要针对子查询进行转换，虽涉及规则和复杂函数，但核心思路清晰。在这个阶段，仅留下标记为CANDIDATE_FOR_IN2EXISTS_OR_MAT的子查询，其执行方式在优化阶段决定。
优化阶段则基于代价估算，选择子查询的执行方式，是物化执行还是EXISTS方式。这个阶段的逻辑相当丰富，但这里仅关注子查询部分。
到了execute阶段，执行逻辑相对简单，根据先前的分析，总结了执行子查询的几种方式。总的来说，子查询处理的复杂性高于衍生表，特别是prepare阶段的变换，这为深入源码研究提供了初步框架。
mysql中的comment有什么作用吗？
MySQL中的Comment主要有两种作用：一是在字段层面上为开发者提供额外信息描述，二是在创建数据库表、视图或其他对象时为其添加描述性注释。 以下是 在字段层面上的作用： 在MySQL中，当我们创建表时，除了基本的字段类型和属性之外，我们经常会在字段定义中加入comment字段注释。这种注释用于解释字段的数据类型、用途或其他重要信息。这对于开发者来说是非常有用的，因为它有助于理解数据库结构，特别是在处理大型数据库项目或多人协作的场景下。例如，一个名为“username”的字段可能有一个注释说明它是用户的登录名，并且格式要求等。这些注释信息不会影响到数据库的实际运行，但对于理解和维护数据库结构至关重要。 在创建数据库表或其他对象上的作用： 除了字段级别的注释外，MySQL的comment还可以用于描述整个表或数据库的目的和用途。当我们创建一个新的数据库表或视图时，可以使用comment来添加描述性的注释，解释这个表或视图的用途、数据来源以及与其他表的关联等。这对于数据库管理员和其他团队成员来说是非常有帮助的，特别是对于那些不熟悉具体业务逻辑或数据来源的人。通过这种方式，即使在没有源代码或文档的情况下，也能够理解数据库的结构和功能。 总之，MySQL中的comment功能主要是为了增加代码的可读性和可维护性。通过使用comment添加描述性信息，开发者和管理员可以更轻松地理解数据库的结构和逻辑，从而更有效地进行开发和维护工作。在复杂的数据库系统中，合理使用comment是非常重要的。Flink mysql-cdc connector 源码解析
Flink 1. 引入了 CDC功能，用于实时同步数据库变更。Flink CDC Connectors 提供了一组源连接器，支持从MySQL和PostgreSQL直接获取增量数据，如Debezium引擎通过日志抽取实现。以下是Flink CDC源码解析的关键部分：
首先，MySQLTableSourceFactory是实现的核心，它通过DynamicTableSourceFactory接口构建MySQLTableSource对象，获取数据库和表的信息。MySQLTableSource的getScanRuntimeProvider方法负责创建用于读取数据的运行实例，包括DeserializationSchema转换源记录为Flink的RowData类型，并处理update操作时的前后数据。
DebeziumSourceFunction是底层实现，继承了RichSourceFunction和checkpoint接口，确保了Exactly Once语义。open方法初始化单线程线程池以进行单线程读取，run方法中配置DebeziumEngine并监控任务状态。值得注意的是，目前只关注insert, update, delete操作，表结构变更暂不被捕捉。
为了深入了解Flink SQL如何处理列转行、与HiveCatalog的结合、JSON数据解析、DDL属性动态修改以及WindowAssigner源码，可以查阅文章。你的支持是我写作的动力，如果文章对你有帮助，请给予点赞和关注。
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