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MySQL 中的自增主键

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MySQL 的主键可以是自增的,那么如果在断电重启后新增的值还会延续断电前的自增值吗?自增值默认为1,那么可不可以改变呢?下面就说一下 MySQL 的自增值。

特点

保存策略

1、如果存储引擎是 MyISAM,那么这个自增值是存储在数据文件中的;

2、如果是 InnoDB 引擎,1)在 5.6 之前是存储在内存中,没有持久化,在重启后会去找最大的键值,举个例子,如果一个表当前数据行里最大 id是10,AUTO_INCREMENT=11。这时候,我们删除 id=10 的行,AUTO_INCREMENT 还是 11。但如果马上重启实例,重启后这个表的 AUTO_INCREMENT 就会变成 10;

             2)在 8.0 开始,自增值就保存在 redo log 中,重启后会从 redo log 中读取之前保存的自增值。

 

自增值的确定

1、如果插入数据时 id 字段指定为0、null 或未指定,那么就把这个表当前的 AUTO_INCREMENT 值填到自增字段,并且会以 auto_increment_offset 作为初始值,auto_increment_increment 为步长,找出第一个大于当前自增值的值作为新的自增值。

2、如果插入的数据的 id 字段指定了具体的值,就直接使用语句里的值。

 

自增值的修改

假设某次要输入的值是 X,当前的自增值是 Y。那么:

1、如果 X<Y,那么这个表的自增值不变;

2、如果 X≥Y,那么就把当前自增值修改为新的自增值。

 

执行过程

假设有表 t ,id 是自增主键,在已有 (1,1,1)的情况下,插入一条 (null,1,1),那么执行过程就如下:

1、执行器调用 InnoDB 引擎接口写入一行,传入的这一行的值是 (0,1,1);

2、InnoDB 发现用户没有指定自增 id 的值,获取表 t 当前的自增值 2;

3、将传入的行的值改成 (2,1,1);

4、将表的自增值改成 3;

5、继续执行插入数据操作,由于已经存在 c=1 的记录,所以报 Duplicate key error,语句返回。

 

带来的问题

由于上面说得这种特性,在一些场景中会出现主键不连续的现象。

场景1:添加数据时唯一索引重复

在 c 列索引重复后,原本要分配的主键值 2 就会被丢弃,而下次再次插入就从 2 开始计算,也就变成了 3。

场景2:事务回滚

insert into t values(null,1,1);
begin;
insert into t values(null,2,2);
rollback;
insert into t values(null,2,2);
//插入的行是(3,2,2)

在第二条语句回滚后分配给其的主键 2 也会被丢弃。

场景3:特殊批插入优化导致

这里说得特殊的批插入指的是  insert … select、replace … select 和 load data 语句。为什么说这些语句可能会导致?这就要说到自增锁了。首先自增锁是为了避免多线程冲突,因为在多线程下,如果同时有多个线程来获取自增值,那么就可能会导致同一个自增值被分配给多条记录,导致逐渐冲突。所以需要自增锁,而为什么前面说得这些批插入语句会导致主键不连续,在下面自增锁部分会说到。

问题:在说自增锁之前,先思考一个问题,为什么对于前两个场景,不把自增主键值设为可以回滚的?这样不就可以避免不连续了么?

答:因为设计成可回滚的会导致性能下降,看下面这个场景。

1、假设事务 A 申请到了 id=2, 事务 B 申请到 id=3,那么这时候表 t 的自增值是 4,之后继续执行。

2、事务 B 正确提交了,但事务 A 出现了唯一键冲突。

3、如果允许事务 A 把自增 id 回退,也就是把表 t 的当前自增值改回 2,那么就会出现这样的情况:表里面已经有 id=3 的行,而当前的自增 id 值是 2。

4、接下来,继续执行的其他事务就会申请到 id=2,然后再申请到 id=3。这时,就会出现插入语句报错“主键冲突”。

 

而为了解决上面这个问题,就需要从下面两个方法中选一个。

方法一、每次申请 id 之前,先判断表里面是否已经存在这个 id。如果存在,就跳过这个 id。但是,这个方法的成本很高。因为,本来申请 id 是一个很快的操作,现在还要再去主键索引树上判断 id 是否存在。

方法二:把自增 id 的锁范围扩大,必须等到一个事务执行完成并提交,下一个事务才能再申请自增 id。这个方法的问题,就是锁的粒度太大,系统并发能力大大下降。

所以,综合来看,比如取消自增值回滚的功能。

 

自增锁

自增锁是为了避免在多线程中多个线程获取到同一个主键值,导致主键冲突。

加锁策略

5.0 版本:范围是语句,只有等到语句执行完后才会释放。

5.1.22开始:引入了一个 innodb_autoinc_lock_mode 参数,根据参数值的不同执行不同的策略。默认是1。

1、参数等于0,表示采用之前的策略,即语句执行结束就会释放。

2、参数等于1,对于普通 insert 语句,自增锁在申请之后立马释放;

       对于 insert...select 这样的批量插入数据的语句,会等到语句执行完才会释放。加锁范围是 select 所涉及到的范围和间隙。

3、参数等于3,所有的申请自增主键的动作都是申请后就释放锁。

 

问题:为什么默认情况下, insert...select 这样的批操作要使用语句级的锁?为什么参数默认不是2?

答:因为对于 insert...select 这样的批量插入数据的语句,可能会导致主从不一致的情况发生。

在 sessionB 执行完 "create table t2 like t" 后,sessionA 和 sessionB 同时操作 t2。如果没有锁,那么执行过程就可能会出现下面的情况。

session B 先插入了两个记录,(1,1,1)、(2,2,2);然后,session A 来申请自增 id 得到 id=3,插入了(3,5,5);之后,session B 继续执行,插入两条记录 (4,3,3)、 (5,4,4)。

虽然这样看起来确实没有什么问题,但是如果是在集群中,主机这样执行,提示 binlog 是 statement 格式的,那么从机执行的顺序就有可能和主机不一致,最终导致主从不一致。所以需要在批量插入时加锁。而如果设置为2,那么如果 binlog 不是 row,就会导致主从数据不一致。

 

所以,要想保证数据一致,也保证系统的并发性,可以有两种方案:

方案一:将 binlog 格式设为 statement,innodb_autoinc_lock_mode 设为1。

方案二:将 binlog 格式设为 row,innodb_autoinc_lock_mode 设为2。一般我们为了保证 MySQL 的高可用,都将 binlog 设为 row,所以一般选择第二种方案。

 

批插入的优化

在批插入时,由于不知道一次性插入的语句有多少,如果记录多达几千万甚至上亿条,那么每次插入都需要分配一次自增值,这样效率会很慢,所以 MySQL 对批操作进行了优化:

1、语句执行过程中,第一次申请自增 id,会分配 1 个;

2、1 个用完以后,这个语句第二次申请自增 id,会分配 2 个;

3、2 个用完以后,还是这个语句,第三次申请自增 id,会分配 4 个;

4、依此类推,同一个语句去申请自增 id,每次申请到的自增 id 个数都是上一次的两倍。

举个例子,执行下面的代码

insert into t values(null, 1,1);
insert into t values(null, 2,2);
insert into t values(null, 3,3);
insert into t values(null, 4,4);
create table t2 like t;
insert into t2(c,d) select c,d from t;
insert into t2 values(null, 5,5);

insert…select,实际上往表 t2 中插入了 4 行数据。但是,这四行数据是分三次申请的自增 id,第一次申请到了 id=1,第二次被分配了 id=2 和 id=3, 第三次被分配到 id=4 到 id=7。由于这条语句实际只用上了 4 个 id,所以 id=5 到 id=7 就被浪费掉了。之后,再执行 insert into t2 values(null, 5,5),实际上插入的数据就是(8,5,5)。这就是前面说到主键不连续的第三种情况。

 

insert...select 前后操作同一个表会用到临时表

假设有表结构

CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `c` int(11) DEFAULT NULL,
  `d` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `c` (`c`)
) ENGINE=InnoDB;

insert into t values(null, 1,1);
insert into t values(null, 2,2);
insert into t values(null, 3,3);
insert into t values(null, 4,4);

create table t2 like t

如果执行的语句是:

insert into t2(c,d)  (select c+1, d from t force index(c) order by c desc limit 1);

如果我们查询慢日志,会发现

扫描行数是1,也就是直接在 t 上通过索引找到那一条记录,然后插入 t2 表。

 

如果将这条语句改成

insert into t(c,d)  (select c+1, d from t force index(c) order by c desc limit 1);

那么此时查看慢日志就会发现变成了 5,这是为什么?就算全查出来也只会是4条,这时我们查看扫描行数的变化

发现前后变化是4行,所以确定了是使用了临时表,那么就可以确定过程是:

1、创建临时表,表里有两个字段 c 和 d。

2、按照索引 c 扫描表 t,依次取 c=4、3、2、1,然后回表,读到 c 和 d 的值写入临时表。这时,Rows_examined=4。

3、由于语义里面有 limit 1,所以只取了临时表的第一行,再插入到表 t 中。这时,Rows_examined 的值加 1,变成了 5。 

至于为什么需要临时表,这是为了防止在读取时,读到了刚刚插入的值。

 

优化

因为select 返回的记录数较少,所以可以使用内存临时表来优化, 

create temporary table temp_t(c int,d int) engine=memory;
insert into temp_t  (select c+1, d from t force index(c) order by c desc limit 1);
insert into t select * from temp_t;
drop table temp_t;

这样扫描的总行数只有 select 的 1 加上临时表上的 1。

 

最后

对于唯一索引的冲突,可以使用 insert into … on duplicate key update 来进行冲突后的更新处理,假设表 t 中有(1,1,1)、(2,2,2) 两条记录,那么执行:

在插入时发现冲突就对冲突的记录进行修改操作。

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