大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。
在MySQL8.0以前,通常会通过infomation_schema的表来获取一些元数据,例如从tables表中获取表的下一个auto_increment值,从indexes表获取索引的相关信息等。
但在MySQL8.0去查询这些信息的时候,出现了不准确的情况。例如auto_increment,
--此时test表的auto_increment是204
mysql> show create table test\G
*************************** 1. row ***************************
Table: test
Create Table: CREATE TABLE `test` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=204 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
1 row in set (0.00 sec)
--从information_schema.tables查出test表的auto_increment是204,这时tables表信息是准确的
mysql> select auto_increment from information_schema.tables where table_schema='test' and table_name='test';
+----------------+
| AUTO_INCREMENT |
+----------------+
| 204 |
+----------------+
1 row in set (0.01 sec)
--将test表的auto_increment修改为300
mysql> alter table test auto_increment=300;
Query OK, 0 rows affected (0.10 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
--查询tables表,发现auto_increment仍然是204;在MySQL8.0以前,这时tables表的auto_increment应该是显示最新值300的
mysql> select auto_increment from information_schema.tables where table_schema='test' and table_name='test';
+----------------+
| AUTO_INCREMENT |
+----------------+
| 204 |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec)
--向test表插入数据,应用最新的auto_increment
mysql> insert into test values();
Query OK, 1 row affected (0.02 sec)
--检查test表的最大值,确实是300
mysql> select max(id) from test;
+---------+
| max(id) |
+---------+
| 300 |
+---------+
1 row in set (0.00 sec)
--test表插入操作以后,再次查询tables表,auto_increment值仍然是204
mysql> select auto_increment from information_schema.tables where table_schema='test' and table_name='test';
+----------------+
| AUTO_INCREMENT |
+----------------+
| 204 |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec)
又例如一个表的更新时间
--从tables表看到test表上一次更新时间是2018-11-29 09:12:48
mysql> select update_time from information_schema.tables where table_schema='test' and table_name='test';
+---------------------+
| UPDATE_TIME |
+---------------------+
| 2018-11-29 09:12:48 |
+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select sysdate();
+---------------------+
| sysdate() |
+---------------------+
| 2018-11-29 09:21:49 |
+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)
--对test表插入数据,这时test表的update_time应该是当前时间
mysql> insert into test values();
Query OK, 1 row affected (0.09 sec)
mysql> select sysdate();
+---------------------+
| sysdate() |
+---------------------+
| 2018-11-29 09:22:02 |
+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)
--但从tables表查询到update_time仍然没更新
mysql> select update_time from information_schema.tables where table_schema='test' and table_name='test';
+---------------------+
| UPDATE_TIME |
+---------------------+
| 2018-11-29 09:12:48 |
+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)
从以上例子可以看出,MySQL8.0的tables表变得不可靠了。前面文章有说到,MySQL8.0里,tables不再是某个引擎表,而是改造成了视图。再仔细看一下tables视图的定义
select `cat`.`name` AS `TABLE_CATALOG`,`sch`.`name` AS `TABLE_SCHEMA`,`tbl`.`name` AS `TABLE_NAME`,`tbl`.`type` AS `TABLE_TYPE`,if((`tbl`.`type` = 'BASE TABLE'),`tbl`.`engine`,NULL) AS `ENGINE`,
if((`tbl`.`type` = 'VIEW'),NULL,10) AS `VERSION`,`tbl`.`row_format` AS `ROW_FORMAT`,
internal_table_rows(`sch`.`name`,`tbl`.`name`,if(isnull(`tbl`.`partition_type`),`tbl`.`engine`,''),`tbl`.`se_private_id`,(`tbl`.`hidden` <> 'Visible'),`ts`.`se_private_data`,coalesce(`stat`.`table_rows`,0),coalesce(cast(`stat`.`cached_time` as unsigned),0)) AS `TABLE_ROWS`,
internal_avg_row_length(`sch`.`name`,`tbl`.`name`,if(isnull(`tbl`.`partition_type`),`tbl`.`engine`,''),`tbl`.`se_private_id`,(`tbl`.`hidden` <> 'Visible'),`ts`.`se_private_data`,coalesce(`stat`.`avg_row_length`,0),coalesce(cast(`stat`.`cached_time` as unsigned),0)) AS `AVG_ROW_LENGTH`,
internal_data_length(`sch`.`name`,`tbl`.`name`,if(isnull(`tbl`.`partition_type`),`tbl`.`engine`,''),`tbl`.`se_private_id`,(`tbl`.`hidden` <> 'Visible'),`ts`.`se_private_data`,coalesce(`stat`.`data_length`,0),coalesce(cast(`stat`.`cached_time` as unsigned),0)) AS `DATA_LENGTH`,
internal_max_data_length(`sch`.`name`,`tbl`.`name`,if(isnull(`tbl`.`partition_type`),`tbl`.`engine`,''),`tbl`.`se_private_id`,(`tbl`.`hidden` <> 'Visible'),`ts`.`se_private_data`,coalesce(`stat`.`max_data_length`,0),coalesce(cast(`stat`.`cached_time` as unsigned),0)) AS `MAX_DATA_LENGTH`,
internal_index_length(`sch`.`name`,`tbl`.`name`,if(isnull(`tbl`.`partition_type`),`tbl`.`engine`,''),`tbl`.`se_private_id`,(`tbl`.`hidden` <> 'Visible'),`ts`.`se_private_data`,coalesce(`stat`.`index_length`,0),coalesce(cast(`stat`.`cached_time` as unsigned),0)) AS `INDEX_LENGTH`,
internal_data_free(`sch`.`name`,`tbl`.`name`,if(isnull(`tbl`.`partition_type`),`tbl`.`engine`,''),`tbl`.`se_private_id`,(`tbl`.`hidden` <> 'Visible'),`ts`.`se_private_data`,coalesce(`stat`.`data_free`,0),coalesce(cast(`stat`.`cached_time` as unsigned),0)) AS `DATA_FREE`,
internal_auto_increment(`sch`.`name`,`tbl`.`name`,if(isnull(`tbl`.`partition_type`),`tbl`.`engine`,''),`tbl`.`se_private_id`,(`tbl`.`hidden` <> 'Visible'),`ts`.`se_private_data`,coalesce(`stat`.`auto_increment`,0),coalesce(cast(`stat`.`cached_time` as unsigned),0),`tbl`.`se_private_data`) AS `AUTO_INCREMENT`,
`tbl`.`created` AS `CREATE_TIME`,
internal_update_time(`sch`.`name`,`tbl`.`name`,if(isnull(`tbl`.`partition_type`),`tbl`.`engine`,''),`tbl`.`se_private_id`,(`tbl`.`hidden` <> 'Visible'),`ts`.`se_private_data`,coalesce(cast(`stat`.`update_time` as unsigned),0),coalesce(cast(`stat`.`cached_time` as unsigned),0)) AS `UPDATE_TIME`,
internal_check_time(`sch`.`name`,`tbl`.`name`,if(isnull(`tbl`.`partition_type`),`tbl`.`engine`,''),`tbl`.`se_private_id`,(`tbl`.`hidden` <> 'Visible'),`ts`.`se_private_data`,coalesce(cast(`stat`.`check_time` as unsigned),0),coalesce(cast(`stat`.`cached_time` as unsigned),0)) AS `CHECK_TIME`,
`col`.`name` AS `TABLE_COLLATION`,internal_checksum(`sch`.`name`,`tbl`.`name`,if(isnull(`tbl`.`partition_type`),`tbl`.`engine`,''),`tbl`.`se_private_id`,(`tbl`.`hidden` <> 'Visible'),`ts`.`se_private_data`,coalesce(`stat`.`checksum`,0),coalesce(cast(`stat`.`cached_time` as unsigned),0)) AS `CHECKSUM`,
if((`tbl`.`type` = 'VIEW'),NULL,get_dd_create_options(`tbl`.`options`,if((ifnull(`tbl`.`partition_expression`,'NOT_PART_TBL') = 'NOT_PART_TBL'),0,1))) AS `CREATE_OPTIONS`,
internal_get_comment_or_error(`sch`.`name`,`tbl`.`name`,`tbl`.`type`,`tbl`.`options`,`tbl`.`comment`) AS `TABLE_COMMENT`
from (((((`mysql`.`tables` `tbl` join `mysql`.`schemata` `sch` on((`tbl`.`schema_id` = `sch`.`id`)))
join `mysql`.`catalogs` `cat` on((`cat`.`id` = `sch`.`catalog_id`)))
left join `mysql`.`collations` `col` on((`tbl`.`collation_id` = `col`.`id`)))
left join `mysql`.`tablespaces` `ts` on((`tbl`.`tablespace_id` = `ts`.`id`)))
left join `mysql`.`table_stats` `stat` on(((`tbl`.`name` = `stat`.`table_name`) and (`sch`.`name` = `stat`.`schema_name`))))
where (can_access_table(`sch`.`name`,`tbl`.`name`) and is_visible_dd_object(`tbl`.`hidden`))
可以看到,auto_increment和update_time列均引用自mysql
.table_stats
表。那么tables视图的信息不准确,根本原因就是table_stats表的统计信息并没有实时更新。
解决统计信息过旧的问题,从以往的经验来看,当表数据更新占比达到一定数值,就会触发统计信息收集。所以尝试了不断插入和更新test表,但tables视图的信息仍然是不准确的,也就说明table_stats的统计信息根本没有更新。
终极的手段当然是使用analyze table命令去人为的触发表信息收集,tables视图的信息会更新至当前准确的状态。
但如果总是要analyze table命令去人为更新才能得到真实的数据,那么tables表存在的意义何在?
对此,做一番研究。
原来在MySQL8.0,数据字典方面做了不少的改动。本文就不详细介绍所有的知识点,后续文章中再讲述。针对tables视图等不准确的情况,其实是跟数据字典表和其数据缓存有关系。
数据字典有很多相关的表,但这些表是不可见的。既不能通过select来获取表数据,也不能通过show tables看到它的踪影,同样也不会出现在information_schema.tables的table_name范畴里。例如跟库表有关的数据字典tables(注意,此tables跟information_schema.tables并不是同一个东西),在归属于mysql库下,但就算有火眼金睛也不能让它显形:
mysql> use mysql;
Database changed
mysql> show tables like 'table';
Empty set (0.01 sec)
但是,大部分数据字典表会有相关的视图来获取它的数据,例如tables表相关的视图是information_schema.tables,当然,从information_schema.tables的定义看,也不是一对一的关系,其中还包含其他表的数据。
数据字典表用来做什么呢,还记得.frm,db.opt这些文件吗?在MySQL8.0里,你会发现这些文件都没有了。原本记录在这些文件中的元数据,现在记录就记录在数据字典表里,而数据字典表集中存在一个单独的innodb表空间中,系统文件名为mysql.ibd,也就是说,元数据不再是直接在.frm等文件上读写,而是存在存储引擎上。
为了最小化磁盘IO,MySQL8.0增加了一个字典对象缓存(dictionary object cache)。同时为了提高information_schema的查询效率,statistics和tables字典表的数据缓存在字典对象缓存中,并且有一定的保留时间,如果没超过保留时间,即使是实例重启,缓存中的信息也不会更新,只有超过了保留时间,才会到存储引擎里抓取最新的数据。同时,字典对象缓存采用LRU的方式来管理缓存空间。
那么到这里,information_schema.tables视图不准确的疑问就解开了,原因即是字典对象缓存中统计信息并没有更新,那么怎么解决呢?可以通过设置information_schema_stats_expiry为0来使字典对象缓存实时更新,该参数默认值为86400,即24小时。
问题解决了,那么来捋一捋,都有哪些情况下,字典缓存中索引和表的统计信息不会自动更新呢? 1.缓存中统计信息还没过期; 2.information_schema_stats_expiry没设成0; 3.当实例在read_only相关模式下运行; 4.当查询同时获取performance schema的数据。
针对第一二点,可以通过设置set global information_schema_stats_expiry=0来解决,也可以仅在会话级设置;针对以上问题,除了第三点,都可以通过analyze table来解决。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/192798.html原文链接:https://javaforall.cn