1.mysql源码安装升级
2.MySQL源码下载及安装步骤mysql下载源码
3.MySQL · 源码分析 · Subquery代码分析
4.MySQL 核心模块揭秘 | 12 期 | 创建 savepoint
5.MySQL XA事务源码分析
6.MySQL 优化器源码入门-内核实现 FULL JOIN 功能

mysql源码安装升级

       进行MySQL源码小版本升级，台源从5.7.升级至5.7.，源码遵循以下步骤以确保平稳过渡与系统稳定。台源

       准备阶段，源码首先获取新版本MySQL的台源源码包。

       关闭MySQL服务，源码hadoop实战源码避免升级过程中影响现有数据库操作。台源

       备份原MySQL目录，源码以防升级过程中出现意外，台源便于及时恢复。源码

       编译新版本的台源MySQL源码，确保其与当前环境兼容且无误。源码

       验证升级成功，台源通过检查MySQL版本信息确认已成功切换至新版本。源码

       启动新版本的台源MySQL，确保服务恢复正常运行。

       使用自动升级脚本进行简化操作，脚本文件名为mysql_update.sh。

       将mysql_update.sh直接放置于MySQL源码包目录内。

       执行脚本时，只需指定原MySQL安装目录作为参数，脚本将自动完成升级流程。

       以上步骤提供了一种高效且安全的MySQL源码升级方式，确保升级过程流畅无阻，并维护数据库系统正常运行。

MySQL源码下载及安装步骤mysql下载源码

       MySQL源码下载及安装步骤

       MySQL是一款完全开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种应用程序中，例如Web应用程序和企业级解决方案。在使用MySQL时，通常除了可以直接安装二进制包版本之外，还可以下载MySQL源码并手动编译安装。在线扒网站源码在本文中，我们将介绍MySQL源码下载及安装步骤。

       第一步：下载MySQL源码

       需要到MySQL官方网站（/downloads/mysql/）下载最新的MySQL源码包。MySQL官方网站提供了多个不同的版本，可以根据需要选择合适的版本。例如，对于Linux系统，可以选择.tar.gz格式的源码包进行下载。

       第二步：解压MySQL源码

       下载完毕之后，就需要解压MySQL源码包。可以使用以下命令解压：

       $ tar zxvf mysql-x.x.x.tar.gz

       其中，mysql-x.x.x.tar.gz是下载得到的源码包的名称。解压过程可能需要几分钟的时间，具体时间因系统配置不同而有所不同。

       第三步：安装依赖库

       在编译安装MySQL的时候，需要依赖很多的库文件。这时，需要首先安装这些依赖库：

       $ sudo apt-get install build-essential autoconf automake libtool m4 make gcc g++ libncurses5 libncurses5-dev zlib1g-dev libssl-dev libcurl4-openssl-dev libxml2-dev gettext

       第四步：配置源码

       在完成依赖库安装之后，接下来需要对MySQL源码进行配置。可以使用以下命令执行源码配置：

       $ cd mysql-x.x.x

       $ cmake .

       $ make

       其中，第一条命令进入MySQL源码的目录，第二条命令进行配置，第三条命令则是编译源码。

       第五步：安装MySQL

       经过第四步编译，就可以执行以下安装命令：

       $ sudo make install

       这样就完成了MySQL的安装。在安装过程中，会提示输入MySQL的相关配置信息，例如root密码等。安装完成后，可以使用以下命令启动MySQL服务：

       $ sudo systemctl start mysql

       为了避免每次手动启动服务，hbuilder mui app源码还可以设置MySQL为系统服务并设置为开机启动：

       $ sudo systemctl enable mysql

       总结

       在这篇文章中，我们介绍了从MySQL官网下载最新的MySQL源码，然后解压、配置源码并安装MySQL的步骤。要注意的是，在安装MySQL时会提示输入一些配置信息，例如root密码等，需要仔细填写。通过这些步骤，我们可以既熟悉MySQL源码的编译与安装，同时也能更好地对MySQL进行深入了解。

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。客户信息收集源码在这个阶段，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 核心模块揭秘 | 期 | 创建 savepoint

       回滚操作，除了回滚整个事务，还可以部分回滚。部分回滚，需要保存点（savepoint）的协助。本文我们先看看保存点里面都有什么。

       作者：操盛春，爱可生技术专家，公众号『一树一溪』作者，专注于研究 MySQL 和 OceanBase 源码。 爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源

       本文基于 MySQL 8.0. 源码，存储引擎为 InnoDB。java高级算法源码

       InnoDB 的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 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 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。

       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

       MySQL XA事务源码分析概览

       在深入理解MySQL XA事务处理中，我们重点关注了几个关键步骤：外部XA PREPARE、COMMIT、2PC阶段的Log落盘顺序，以及本地事务commit和外部XA的Rollback、RECOVERY流程。以下是这些流程的简要概述：

       外部XA PREPARE流程

       开始阶段：

       ------------------- XA PREPARE START -------------------------

       结束阶段：

       ------------------- XA PREPARE END -------------------------

       外部XA COMMIT流程

       简述：

       ------------------- XA COMMIT START -------------------------

       简述：

       ------------------- XA COMMIT END -------------------------

       本地事务COMMIT流程与外部XA比较

       不同之处：

       ------------------- PREPARE START -------------------------

       不同之处：

       ------------------- PREPARE END -------------------------

       ------------------- COMMIT START -------------------------

       ------------------- COMMIT END -------------------------

       外部XA ROLLBACK流程

       简述：

       省流版：Not Prepared Rollback和Prepared Rollback的差异

       详细版：

       Not Prepared Rollback：

       在end - prepare期间rollback

       Prepared Rollback：

       在prepare之后rollback

       外部XA RECOVERY流程

       简述：

       本地事务RECOVERY流程

       简述：

       重要提示：

       在binlog rotate到新文件前，redo log会强制落盘，确保旧文件不包含未完成的事务。

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，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。

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。