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社区首页 >专栏 >MySQL中的主键和rowid,看似简单,其实有一些使用陷阱需要注意

MySQL中的主键和rowid,看似简单,其实有一些使用陷阱需要注意

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jeanron100
发布2019-10-11 11:14:57
1.7K0
发布2019-10-11 11:14:57
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这是学习笔记的第 2126 篇文章

大家在MySQL中我们可能听到过rowid的概念,但是却很难去测试实践,不可避免会有一些疑惑,比如:

1)如何感受到rowid的存在

2)rowid和主键有什么关联关系

3)在主键的使用中存在哪些隐患

4)如何来理解rowid的潜在瓶颈并调试验证

今天要和大家一起讨论这几个问题,测试的环境基于MySQL 5.7.19版本

问题1:如何感受到rowid的存在

我们不妨通过一个案例来进行说明。

记得有一天统计备份数据的时候,写了一条SQL,当看到执行结果时才发现SQL语句没有写完整,在完成统计工作之后,我准备分析下这条SQL语句。

mysql> select backup_date ,count(*) piece_no from redis_backup_result;

+-------------+----------+

| backup_date | piece_no |

+-------------+----------+

| 2018-08-14 | 40906 |

+-------------+----------+

1 row in set (0.03 sec)

根据业务特点,一天之内肯定没有这么多的记录,明显不对,到底是哪里出了问题呢。

自己仔细看了下SQL,发现是没有加group by,我们随机查出10条数据。

mysql> select backup_date from redis_backup_result limit 10;

+-------------+

| backup_date |

+-------------+

| 2018-08-14 |

| 2018-08-14 |

| 2018-08-14 |

| 2018-08-15 |

| 2018-08-15 |

| 2018-08-15 |

| 2018-08-15 |

| 2018-08-15 |

| 2018-08-15 |

| 2018-08-15 |

+-------------+

10 rows in set (0.00 sec)

在早期的版本中数据库参数sql_mode默认为空,不会校验这个部分,从语法角度来说,是允许的;但是到了高版本,比如5.7版本之后是不支持的,所以解决方案很简单,在添加group by之后,结果就符合预期了。

mysql> select backup_date ,count(*) piece_no from redis_backup_result group by backup_date;

+-------------+----------+

| backup_date | piece_no |

+-------------+----------+

| 2018-08-14 | 3 |

| 2018-08-15 | 121 |

| 2018-08-16 | 184 |

| 2018-08-17 | 3284 |

| 2018-08-18 | 7272 |

| 2018-08-19 | 7272 |

| 2018-08-20 | 7272 |

| 2018-08-21 | 7272 |

| 2018-08-22 | 8226 |

+-------------+----------+

9 rows in set (0.06 sec)

但是比较好奇这个解析的逻辑,看起来是SQL解析了第一行,然后输出了count(*)的操作,显然这是从执行计划中无法得到的信息。

我们换个思路,可以看到这个表有4万多条的记录。

mysql> select count(*)from redis_backup_result;

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 40944 |

+----------+

1 row in set (0.01 sec)

为了验证,我们可以使用_rowid的方式来做初步的验证。

InnoDB表中在没有默认主键的情况下会生成一个6字节空间的自动增长主键,可以用select _rowid from table来查询,如下:

mysql> select _rowid from redis_backup_result limit 5;

+--------+

| _rowid |

+--------+

| 117 |

| 118 |

| 119 |

| 120 |

| 121 |

+--------+

5 rows in set (0.00 sec)

再可以实现一个初步的思路。

mysql> select _rowid,count(*)from redis_backup_result;

+--------+----------+

| _rowid | count(*) |

+--------+----------+

| 117 | 41036 |

+--------+----------+

1 row in set (0.03 sec)

然后继续升华一些,借助rownum来实现,当然在MySQL中原生不支持这个特性,需要间接实现。

mysql> SELECT @rowno:=@rowno+1 as rowno,r._rowid from redis_backup_result 
r ,(select @rowno:=0) t limit 20;
+-------+--------+
| rowno | _rowid |
+-------+--------+
|     1 |    117 |
|     2 |    118 |
|     3 |    119 |
|     4 |    120 |
|     5 |    121 |
|     6 |    122 |
|     7 |    123 |
|     8 |    124 |
|     9 |    125 |
|    10 |    126 |
|    11 |    127 |
|    12 |    128 |
|    13 |    129 |
|    14 |    130 |
|    15 |    131 |
|    16 |    132 |
|    17 |    133 |
|    18 |    134 |
|    19 |    135 |
|    20 |    136 |
+-------+--------+
20 rows in set (0.00 sec)
写一个完整的语句,如下:
mysql> SELECT @rowno:=@rowno+1 as rowno,r._rowid ,backup_date,count(*) 
from redis_backup_result r ,(select @rowno:=0) t ;
+-------+--------+-------------+----------+
| rowno | _rowid | backup_date | count(*) |
+-------+--------+-------------+----------+
|     1 |    117 | 2018-08-14  |    41061 |
+-------+--------+-------------+----------+
1 row in set (0.02 sec)

通过这个案例,可以很明显发现是第1行的记录,然后做了count(*)的操作。

当然我们的目标是要掌握rowid和主键的一些关联关系,所以我们也复盘一下主键使用中的隐患问题。

问题2:rowid和主键有什么关联关系

在学习MySQL开发规范之索引规范的时候,强调过一个要点:每张表都建议有主键。我们在这里来简单分析一下为什么?

除了规范,从存储方式上来说,在InnoDB存储引擎中,表都是按照主键的顺序进行存放的,我们叫做聚簇索引表或者索引组织表(IOT),表中主键的参考依据如下:

(1)显式的创建主键Primary key。

(2)判断表中是否有非空唯一索引,如果有,则为主键。

(3)如果都不符合上述条件,则会生成UUID的一个隐式主键(6字节大)。

从以上可以看到,MySQL对于主键有一套维护机制,而一些常见的索引也会产生相应的影响,比如唯一性索引、非唯一性索引、覆盖索引等都是辅助索引(secondary index,也叫二级索引),从存储的角度来说,二级索引列中默认包含主键列,如果主键太长,也会使得二级索引很占空间。

问题3:在主键的使用中存在哪些隐患

这就引出行业里非常普遍的主键性能问题,这不是一个单一的问题,需要MySQL方向持续改造的,将技术价值和业务价值结合起来。我看到很多业务中设置了自增列,但是大多数情况下,这种自增列却没有实际的业务含义,尽管是主键列保证了ID的唯一性,但是业务开发无法直接根据主键自增列来进行查询,于是他们需要寻找新的业务属性,添加一系列的唯一性索引,非唯一性索引等等,这样一来我们坚持的规范和业务使用的方式就存在了偏差。

从另外一个维度来说,我们对于主键的理解是有偏差的,我们不能单一的认为主键就一定是从1开始的整数类型,我们需要结合业务场景来看待,比如我们的身份证其实就是一个不错的例子,把证号分成了几个区段,偏于检索和维护;或者是外出就餐时得到的流水单号,它都有一定的业务属性在里面,对于我们去理解业务的使用是一种不错的借鉴。

问题4:如何来理解rowid的潜在瓶颈并进行调试验证

我们知道rowid只有6个字节,因此最大值是2^48,所以一旦 row_id超过这个值还是会递增,这种情况下是否存在隐患。

光说不练假把式,我们可以做一个测试来说明。

1)我们创建一张表test_inc,不包含任何索引

create table test_inc(id int) engine=innodb;

2)通过ps -ef|grep mysql得到对应的进程号,使用gdb来开始做下调试配置切记!此处应该是自己的测试环境。

[root@dev01 mysql]# gdb -p 3132 -ex 'p dict_sys->row_id=1' -batch

[New LWP 3192]

[New LWP 3160]

[New LWP 3159]

[New LWP 3158]

[New LWP 3157]

[New LWP 3156]

[New LWP 3155]

[New LWP 3154]

[New LWP 3153]

[New LWP 3152]

[New LWP 3151]

[New LWP 3150]

[New LWP 3149]

[New LWP 3148]

[New LWP 3147]

[New LWP 3144]

[New LWP 3143]

[New LWP 3142]

[New LWP 3141]

[New LWP 3140]

[New LWP 3139]

[New LWP 3138]

[New LWP 3137]

[New LWP 3136]

[New LWP 3135]

[New LWP 3134]

[New LWP 3133]

[Thread debugging using libthread_db enabled]

0x00000031ed8df283 in poll () from /lib64/libc.so.6

$1 = 1

3)我们做下基本检验,得到建表语句,保证测试是预期的样子。

mysql> show create table test_inc\G
*************************** 1. row ***************************
       Table: test_inc
Create Table: CREATE TABLE `test_inc` (
  `id` int(11) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)

4)插入一些数据,使得rowid持续自增

mysql> insert into test_inc values(1),(2),(3);
Query OK, 3 rows affected (0.08 sec)
Records: 3  Duplicates: 0  Warnings: 0

5)我们对rowid进行重置,调整为2^48

mysql> select power(2,48);
+-----------------+
| power(2,48)     |
+-----------------+
| 281474976710656 |
+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)
[root@dev01 mysql]# gdb -p 3132 -ex 'p dict_sys->row_id=281474976710656' -batch
。。。
。。。
[Thread debugging using libthread_db enabled]
0x00000031ed8df283 in poll () from /lib64/libc.so.6
$1 = 281474976710656

6)继续写入一些数据,比如我们写入4,5,6三行数据

mysql> insert into test_inc values(4),(5),(6);  
Query OK, 3 rows affected (0.07 sec)
Records: 3  Duplicates: 0  Warnings: 0

7)查看数据结果,发现1,2两行已经被覆盖了。

mysql> select *from test_inc;
+------+
| id   |
+------+
|    4 |
|    5 |
|    6 |
|    3 |
+------+
4 rows in set (0.00 sec)

由此,我们可以看到rowid自增后,还是存在使用瓶颈,当然这个概率是很低的,需要自增列的值到281万亿,这是一个相当庞大的数值了,从功能上来说,应该抛出写入重复值的错误更为合理。

而有了主键之后,上面这个瓶颈似乎就不存在了。

相关链接:

rowid调试参考了丁奇的博客:https://www.iteye.com/blog/dinglin-1878783

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原始发表:2019-10-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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