1.MySQL源码阅读1-启动初始化
2.MySQL源码包下载与使用教程详解mysql下载源码包教程
3.MySQL · 源码分析 · Subquery代码分析
4.MySQL XA事务源码分析
5.100061深入理解MySQL数据库100061mysql
6.MySQL 优化器源码入门-内核实现 FULL JOIN 功能

MySQL源码阅读1-启动初始化

       通过深入阅读MySQL源码，码解旨在学习并记录其内核知识。码解初次探索难免有错误或遗漏，码解欢迎指正，码解并期待在后续阅读中对笔记进行修正。码解

       MySQL的码解网站文章分享源码启动初始化是关键步骤，涉及核心逻辑与执行流程。码解关注的码解入口函数位于`mysql-server-8.0/sql/mysqld.cc::mysqld_main`。

       初始化阶段主要关注点包括启动MySQL中的码解线程，负责执行各种任务。码解MySQL在初始化时启动的码解线程种类多样，确保数据管理、码解查询执行与系统功能高效运作。码解

       调用链显示了初始化过程中的码解函数调用关系，每个缩进代表一个函数调用，码解清晰地展示了初始化的执行流程。

       总结而言，MySQL服务的初始化步骤复杂且关键，但通常不在日常关注范围内。初次阅读可能存在疏漏，期待在后续阅读中深入探索初始化与终止阶段的代码细节，持续优化理解。

MySQL源码包下载与使用教程详解mysql下载源码包教程

       MySQL源码包下载和使用教程详解

       MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，广泛应用于Web应用程序和企业级应用程序中。MySQL有一个庞大的社区贡献了大量的代码和文档，所以它拥有丰富的特性和功能。这篇文章将向您介绍如何下载和使用MySQL源码包。

       下载MySQL源码包

       MySQL源码包可以从官方网站下载(/downloads/mysql/)。在下载界面，您可以选择下载不同版本的源码包，包括社区版本和商业版本。社区版本可以免费下载，而商业版本则需要购买许可证才能使用。

       使用Git获取MySQL源码

       您也可以使用Git来获取MySQL源码，Git是Linux社区开发的分布式版本控制系统。在Linux终端窗口中，可以使用以下命令来安装Git：

       sudo apt-get install git

       安装之后，可以通过以下命令获取MySQL源码：

       git clone /mysql/mysql-server.git

       这将下载MySQL源码并将其存储在当前目录中。产品展示 手机源码

       编译MySQL源码

       下载MySQL源码后，需要编译源代码才能使用。以下是一些最基本的编译源码的步骤。

       1.进入MySQL源码目录：

       cd mysql-server

       2.创建一个构建目录：

       mkdir build

       cd build

       3.运行CMake来为编译配置MySQL：

       cmake ..

       4.运行make命令来开始编译MySQL：

       make

       这将花费一段时间来编译MySQL。如果一切顺利，您应该看到”SUCCESS”的消息。

       安装MySQL

       编译完成后，需要将MySQL安装到系统中。以下是一些基本的安装步骤。

       1.运行以下命令以开始安装：

       sudo make install

       2.将MySQL添加到系统PATH变量（可选）：

       export PATH=$PATH:/usr/local/mysql/bin

       3.启动MySQL：

       sudo /usr/local/mysql/support-files/mysql.server start

       此操作将启动MySQL服务器，并将它设置为在系统启动时自动启动。现在，您可以使用MySQL了。

       总结

       MySQL是一个功能强大的开源关系型数据库管理系统。有了MySQL源码包，您可以更好地理解MySQL的内部工作原理，并编写更高效的应用程序。本篇文章向您介绍了如何下载MySQL源码包以及如何使用Git从GitHub获取源代码。我们还介绍了基本的编译和安装步骤。

MySQL · 源码分析 · Subquery代码分析

       子查询在MySQL中的处理方式，主要涉及到其在条件/投影中的应用。它们以Item_subselect这个表达式类的子类形式存在，描述结构丰富多样。所有子查询在MySQL中以Item_subselect为基类，包含相关或非相关的类型，且具有特定的标记来描述其性质。子查询的执行方式在Subquery_strategy枚举中被明确，共有五种最终执行方式。处理流程分为prepare、optimize和execute三个阶段。在prepare阶段，子查询通过抽象语法树进行初步构建，主要完成将子查询转换为衍生表或选择性执行的逻辑。optimize阶段根据代价估算决定子查询的执行策略，包括物化执行或EXISTS方式。execute阶段，依据优化阶段确定的动态tdma linux源码策略执行子查询。总结而言，子查询的处理流程在MySQL中较为复杂，特别是在prepare阶段的转换逻辑，但整体处理思路清晰。通过这种方式，MySQL能够高效地处理子查询，实现数据查询和分析的复杂需求。

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 -------------------------

       .

       .

       .

       .

       .

       .

       ------------------- 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

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机场源码下载存储，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米多志愿源码需求。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 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。

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。

       本文由文章同步助手协助完成。

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。

       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。