MySQL 的基本架构示意图
大体来说，MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分。Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。
而存储引擎层负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是 InnoDB，它从 MySQL 5.5.5 版本开始成为了默认存储引擎。
连接器
连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接
查询缓存
MySQL 拿到一个查询请求后，会先到查询缓存看看，之前是不是执行过这条语句。之前执行过的语句及其结果可能会以 key-value 对的形式，被直接缓存在内存中。key 是查询的语句，value 是查询的结果。如果你的查询能够直接在这个缓存中找到 key，那么这个 value 就会被直接返回给客户端。
如果语句不在查询缓存中，就会继续后面的执行阶段。执行完成后，执行结果会被存入查询缓存中。你可以看到，如果查询命中缓存，MySQL 不需要执行后面的复杂操作，就可以直接返回结果，这个效率会很高。
MySQL 8.0 版本直接将查询缓存的整块功能删掉了,原因：
查询缓存的失效非常频繁，只要有对一个表的更新，这个表上所有的查询缓存都会被清空。
分析器
分析器先会做“词法分析”。你输入的是由多个字符串和空格组成的一条 SQL 语句，MySQL 需要识别出里面的字符串分别是什么，代表什么。MySQL 从你输入的"select"这个关键字识别出来，这是一个查询语句。它也要把字符串“T”识别成“表名 T”，把字符串“ID”识别成“列 ID”。做完了这些识别以后，就要做“语法分析”。根据词法分析的结果，语法分析器会根据语法规则，判断你输入的这个 SQL 语句是否满足 MySQL 语法。
优化器
经过了分析器，MySQL 就知道你要做什么了。在开始执行之前，还要先经过优化器的处理。优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引；或者在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序。
执行器
MySQL 通过分析器知道了你要做什么，通过优化器知道了该怎么做，于是就进入了执行器阶段，开始执行语句。
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更新Sql语句的执行
更新流程涉及两个重要的日志模块，它们正是我们今天要讨论的主角：redo log（重做日志）和 binlog（归档日志）。
redo log（重做日志）
InnoDB 引擎就会先把记录写到 redo log（粉板）里面，并更新内存，这个时候更新就算完成了。同时，InnoDB 引擎会在适当的时候，将这个操作记录更新到磁盘里面。
InnoDB 的 redo log 是固定大小的，比如可以配置为一组 4 个文件，每个文件的大小是 1GB，那么这块“粉板”总共就可以记录 4GB 的操作。从头开始写，写到末尾就又回到开头循环写，如下面这个图所示。
有了 redo log，InnoDB 就可以保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为 crash-safe。
binlog（归档日志）
上面我们聊到的粉板 redo log 是 InnoDB 引擎特有的日志，而 Server 层也有自己的日志，称为 binlog（归档日志）。
binlog 日志只能用于归档。
redo log 是 InnoDB 引擎特有的；binlog 是 MySQL 的 Server 层实现的，所有引擎都可以使用。
redo log 是物理日志，记录的是“在某个数据页上做了什么修改”；binlog 是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如“给 ID=2 这一行的 c 字段加 1 ”。
redo log 是循环写的，空间固定会用完；binlog 是可以追加写入的。“追加写”是指 binlog 文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。
update 语句的执行流程图：
最后三步看上去有点“绕”，将 redo log 的写入拆成了两个步骤：prepare 和 commit，这就是"两阶段提交"。
两阶段提交
redo log 和 binlog 都可以用于表示事务的提交状态，而两阶段提交就是让这两个状态保持逻辑上的一致。
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事务隔离
MySQL 是一个支持多引擎的系统，但并不是所有的引擎都支持事务。比如 MySQL 原生的 MyISAM 引擎就不支持事务
隔离性与隔离级别
事务的四大特性：ACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability，即原子性、一致性、隔离性、持久性）
当数据库上有多个事务同时执行的时候，就可能出现脏读（dirty read）、不可重复读（non-repeatable read）、幻读（phantom read）的问题，为了解决这些问题，就有了“隔离级别”的概念。
SQL 标准的事务隔离级别包括：读未提交（read uncommitted）、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（serializable ）。下面我逐一为你解释：
读未提交是指，一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到。
读提交是指，一个事务提交之后，它做的变更才会被其他事务看到。
可重复读是指，一个事务执行过程中看到的数据，总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的。当然在可重复读隔离级别下，未提交变更对其他事务也是不可见的。
串行化，顾名思义是对于同一行记录，“写”会加“写锁”，“读”会加“读锁”。当出现读写锁冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行。
在“可重复读”隔离级别下，这个视图是在事务启动时创建的，整个事务存在期间都用这个视图。
在“读提交”隔离级别下，这个视图是在每个 SQL 语句开始执行的时候创建的。
“读未提交”隔离级别下直接返回记录上的最新值，没有视图概念；而“串行化”隔离级别下直接用加锁的方式来避免并行访问。
长事务意味着系统里面会存在很老的事务视图。由于这些事务随时可能访问数据库里面的任何数据，所以这个事务提交之前，数据库里面它可能用到的回滚记录都必须保留，这就会导致大量占用存储空间。
事务的启动方式：
1、显式启动事务语句， begin 或 start transaction。配套的提交语句是 commit，回滚语句是 rollback。
2、set autocommit=0，这个命令会将这个线程的自动提交关掉。意味着如果你只执行一个 select 语句，这个事务就启动了，而且并不会自动提交。这个事务持续存在直到你主动执行 commit 或 rollback 语句，或者断开连接。
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索引
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MySQL 的基本架构示意图
大体来说，MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分。Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。
而存储引擎层负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是 InnoDB，它从 MySQL 5.5.5 版本开始成为了默认存储引擎。
连接器
连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接
查询缓存
MySQL 拿到一个查询请求后，会先到查询缓存看看，之前是不是执行过这条语句。之前执行过的语句及其结果可能会以 key-value 对的形式，被直接缓存在内存中。key 是查询的语句，value 是查询的结果。如果你的查询能够直接在这个缓存中找到 key，那么这个 value 就会被直接返回给客户端。
如果语句不在查询缓存中，就会继续后面的执行阶段。执行完成后，执行结果会被存入查询缓存中。你可以看到，如果查询命中缓存，MySQL 不需要执行后面的复杂操作，就可以直接返回结果，这个效率会很高。
MySQL 8.0 版本直接将查询缓存的整块功能删掉了,原因：
查询缓存的失效非常频繁，只要有对一个表的更新，这个表上所有的查询缓存都会被清空。
分析器
分析器先会做“词法分析”。你输入的是由多个字符串和空格组成的一条 SQL 语句，MySQL 需要识别出里面的字符串分别是什么，代表什么。MySQL 从你输入的"select"这个关键字识别出来，这是一个查询语句。它也要把字符串“T”识别成“表名 T”，把字符串“ID”识别成“列 ID”。做完了这些识别以后，就要做“语法分析”。根据词法分析的结果，语法分析器会根据语法规则，判断你输入的这个 SQL 语句是否满足 MySQL 语法。
优化器
经过了分析器，MySQL 就知道你要做什么了。在开始执行之前，还要先经过优化器的处理。优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引；或者在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序。
执行器
MySQL 通过分析器知道了你要做什么，通过优化器知道了该怎么做，于是就进入了执行器阶段，开始执行语句。
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更新Sql语句的执行
更新流程涉及两个重要的日志模块，它们正是我们今天要讨论的主角：redo log（重做日志）和 binlog（归档日志）。
redo log（重做日志）
InnoDB 引擎就会先把记录写到 redo log（粉板）里面，并更新内存，这个时候更新就算完成了。同时，InnoDB 引擎会在适当的时候，将这个操作记录更新到磁盘里面。
InnoDB 的 redo log 是固定大小的，比如可以配置为一组 4 个文件，每个文件的大小是 1GB，那么这块“粉板”总共就可以记录 4GB 的操作。从头开始写，写到末尾就又回到开头循环写，如下面这个图所示。
有了 redo log，InnoDB 就可以保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为 crash-safe。
binlog（归档日志）
上面我们聊到的粉板 redo log 是 InnoDB 引擎特有的日志，而 Server 层也有自己的日志，称为 binlog（归档日志）。
binlog 日志只能用于归档。
redo log 是 InnoDB 引擎特有的；binlog 是 MySQL 的 Server 层实现的，所有引擎都可以使用。
redo log 是物理日志，记录的是“在某个数据页上做了什么修改”；binlog 是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如“给 ID=2 这一行的 c 字段加 1 ”。
redo log 是循环写的，空间固定会用完；binlog 是可以追加写入的。“追加写”是指 binlog 文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。
update 语句的执行流程图：
最后三步看上去有点“绕”，将 redo log 的写入拆成了两个步骤：prepare 和 commit，这就是"两阶段提交"。
两阶段提交
redo log 和 binlog 都可以用于表示事务的提交状态，而两阶段提交就是让这两个状态保持逻辑上的一致。
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事务隔离
MySQL 是一个支持多引擎的系统，但并不是所有的引擎都支持事务。比如 MySQL 原生的 MyISAM 引擎就不支持事务
隔离性与隔离级别
事务的四大特性：ACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability，即原子性、一致性、隔离性、持久性）
当数据库上有多个事务同时执行的时候，就可能出现脏读（dirty read）、不可重复读（non-repeatable read）、幻读（phantom read）的问题，为了解决这些问题，就有了“隔离级别”的概念。
SQL 标准的事务隔离级别包括：读未提交（read uncommitted）、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（serializable ）。下面我逐一为你解释：
读未提交是指，一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到。
读提交是指，一个事务提交之后，它做的变更才会被其他事务看到。
可重复读是指，一个事务执行过程中看到的数据，总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的。当然在可重复读隔离级别下，未提交变更对其他事务也是不可见的。
串行化，顾名思义是对于同一行记录，“写”会加“写锁”，“读”会加“读锁”。当出现读写锁冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行。
在“可重复读”隔离级别下，这个视图是在事务启动时创建的，整个事务存在期间都用这个视图。
在“读提交”隔离级别下，这个视图是在每个 SQL 语句开始执行的时候创建的。
“读未提交”隔离级别下直接返回记录上的最新值，没有视图概念；而“串行化”隔离级别下直接用加锁的方式来避免并行访问。
长事务意味着系统里面会存在很老的事务视图。由于这些事务随时可能访问数据库里面的任何数据，所以这个事务提交之前，数据库里面它可能用到的回滚记录都必须保留，这就会导致大量占用存储空间。
事务的启动方式：
1、显式启动事务语句， begin 或 start transaction。配套的提交语句是 commit，回滚语句是 rollback。
2、set autocommit=0，这个命令会将这个线程的自动提交关掉。意味着如果你只执行一个 select 语句，这个事务就启动了，而且并不会自动提交。这个事务持续存在直到你主动执行 commit 或 rollback 语句，或者断开连接。
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索引
索引的常见模型
哈希表 ：Key value都放在链表里面，用key算出的哈希值放在数组里。当需要用key查value时，先算出哈希值，找到指定数组，再用key去遍历后面的链表，因为链表中同时包含key value，就可以找到指定的value了。
（出处：https://www.cnblogs.com/s-b-b/p/6208565.html）
哈希索引做区间查询的速度是很慢的。哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景，比如 Memcached 及其他一些 NoSQL 引擎。
有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀。有序数组能够解决hash函数不能满足支持快速范围查询。查找速度为log（n），但缺陷也很明显，针对插入和删除场景，需要挪动后面的整个记录，代价太高。有序数组适用于静态搜索引擎。
搜索二叉树
二叉搜索树的特点是：父节点左子树所有结点的值小于父节点的值，右子树所有结点的值大于父节点的值。
二叉树也会畸变成单链表，所以才有了AVL树通过旋转的方式来维持树的平衡，但后来发现大量的旋转实在是性能不好，所以有了红黑树。都是二叉树，只是约束条件不一样。没有最好的方法只有更适合的方法，要维持某一方面的优势需要牺牲另一方面的优势，就看如何选择了。
（平衡二叉树和红黑树的区别，红黑树是不那么严格的平衡二叉树。https://blog.csdn.net/weixin_44780082/article/details/112239269）
为什么数据库存储使用b+树 而不是二叉树，因为二叉树树高过高，每次查询都需要访问过多节点，即访问数据块过多，而从磁盘随机读取数据块过于耗时。
B+树
关于 InnoDB 的表结构：
1.在 InnoDB 中，每一张表其实就是多个 B+ 树，即一个主键索引树和多个非主键索引树。
2.执行查询的效率，使用主键索引 > 使用非主键索引 > 不使用索引。
3.如果不使用索引进行查询，则从主索引 B+ 树的叶子节点进行遍历。
主键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。
非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）。
普通索引或者又叫二级索引查询方式: 需要先查二级索引树,查到id,然后根据id查询主键索引树，这个过程叫做回表。
索引覆盖:如果通过查二级索引就能获取到需要查的数据，那就不需要回表，就不需要遍历聚簇索引树了。就比如说查用一个二级索引查主键的值和该索引字段。遍历二级索引树就能得到。
索引维护
自增主键防止页分裂，逻辑删除并非物理删除防止页合并。
显然，主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小。
最左前缀原则
索引下推
【索引下推】Index Condition Pushdown，简称 ICP。 是Mysql 5.6版本引入的技术优化。旨在 在“仅能利用最左前缀索的场景”下（而不是能利用全部联合索引），对不在最左前缀索引中的其他联合索引字段加以利用——在遍历索引时，就用这些其他字段进行过滤(where条件里的匹配)。过滤会减少遍历索引查出的主键条数，从而减少回表次数，提示整体性能。 ------------------ 如果查询利用到了索引下推ICP技术，在Explain输出的Extra字段中会有“Using index condition”。即代表本次查询会利用到索引，且会利用到索引下推。 ------------------ 索引下推技术的实现——在遍历索引的那一步，由只传入可以利用到的字段值，改成了多传入下推字段值。
数据库锁
根据加锁的范围，MySQL 里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类。
全局锁
全局锁就是对整个数据库实例加锁。
当你需要让整个库处于只读状态的时候，可以使用这个Flush tables with read lock (FTWRL)命令，之后其他线程的以下语句会被阻塞：数据更新语句（数据的增删改）、数据定义语句（包括建表、修改表结构等）和更新类事务的提交语句。
全局锁的典型使用场景是，做全库逻辑备份。
缺点：
如果你在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务基本上就得停摆；
如果你在从库上备份，那么备份期间从库不能执行主库同步过来的 binlog，会导致主从延迟。
独写分离：读写分离简单的说是把对数据库读和写的操作分开对应不同的数据库服务器，这样能有效地减轻数据库压力，也能减轻io压力。主数据库提供写操作，从数据库提 供读操作，其实在很多系统中，主要是读的操作。当主数据库进行写操作时，数据要同步到从的数据库，这样才能有效保证数据库完整性。
表级锁
MySQL 里面表级别的锁有两种：一种是表锁，一种是元数据锁（meta data lock，MDL)。
表锁的语法是 lock tables … read/write。与 FTWRL 类似，可以用 unlock tables 主动释放锁，也可以在客户端断开的时候自动释放。需要注意，lock tables 语法除了会限制别的线程的读写外，也限定了本线程接下来的操作对象。
对表加读锁后，自己也不能对其进行修改；自己和其他线程只能读取该表。 当对某个表执加上写锁后（lock table t2 write），该线程可以对这个表进行读写，其他线程对该表的读和写都受到阻塞；
另一类表级的锁是 MDL（metadata lock)。MDL 不需要显式使用，在访问一个表的时候会被自动加上。MDL 的作用是，保证读写的正确性。
元数据锁是server层的锁，表级锁，主要用于隔离DML（Data Manipulation Language，数据操纵语言，如select）和DDL（Data Definition Language，数据定义语言，如改表头新增一列）操作之间的干扰。每执行一条DML、DDL语句时都会申请MDL锁，DML操作需要MDL读锁，DDL操作需要MDL写锁（MDL加锁过程是系统自动控制，无法直接干预，读读共享，读写互斥，写写互斥）
长事务一是严重威胁并发性，二是导致回滚段不能回收长时间被占用空间。
两阶段锁
在 InnoDB 事务中，行锁是在需要的时候才加上的，但并不是不需要了就立刻释放，而是要等到事务结束时才释放。这个就是两阶段锁协议。
两阶段锁，锁的添加与释放分到两个阶段进行，之间不允许交叉加锁和释放锁。 也就是在事务开始执行后为涉及到的行按照需要加锁，但执行完不会马上释放，而是在事务结束时再统一释放他们。
尽量将并发度高的行,放在事务的最后进行执行。
死锁和死锁检测
当并发系统中不同线程出现循环资源依赖，涉及的线程都在等待别的线程释放资源时，就会导致这几个线程都进入无限等待的状态，称为死锁。
当出现死锁以后，有两种策略：
一种策略是，直接进入等待，直到超时。这个超时时间可以通过参数 innodb_lock_wait_timeout 来设置。
另一种策略是，发起死锁检测，发现死锁后，主动回滚死锁链条中的某一个事务，让其他事务得以继续执行。将参数 innodb_deadlock_detect 设置为 on，表示开启这个逻辑。
在 InnoDB 中，innodb_lock_wait_timeout 的默认值是 50s，意味着如果采用第一个策略，当出现死锁以后，第一个被锁住的线程要过 50s 才会超时退出，然后其他线程才有可能继续执行。
你可以想象一下这个过程：每当一个事务被锁的时候，就要看看它所依赖的线程有没有被别人锁住，如此循环，最后判断是否出现了循环等待，也就是死锁。
过程示例：新来的线程F，被锁了后就要检查锁住F的线程（假设为D）是否被锁，如果没有被锁，则没有死锁，如果被锁了，还要查看锁住线程D的是谁，如果是F，那么肯定死锁了，如果不是F（假设为B），那么就要继续判断锁住线程B的是谁，一直走知道发现线程没有被锁（无死锁）或者被F锁住（死锁）才会终止。
每个新来的被堵住的线程，都要判断会不会由于自己的加入导致了死锁，这是一个时间复杂度是 O(n) 的操作。
在高并发场景下，死锁检测非常消耗CPU。
死锁检测非常消耗CPU的三种策略：
1、如果你能确保这个业务一定不会出现死锁，可以临时把死锁检测关掉。但是这种操作本身带有一定的风险，因为业务设计的时候一般不会把死锁当做一个严重错误，毕竟出现死锁了，就回滚，然后通过业务重试一般就没问题了，这是业务无损的。而关掉死锁检测意味着可能会出现大量的超时，这是业务有损的。
2、另一个思路是控制并发度。根据上面的分析，你会发现如果并发能够控制住，比如同一行同时最多只有 10 个线程在更新，那么死锁检测的成本很低，就不会出现这个问题。一个直接的想法就是，在客户端做并发控制。但是，你会很快发现这个方法不太可行，因为客户端很多。我见过一个应用，有 600 个客户端，这样即使每个客户端控制到只有 5 个并发线程，汇总到数据库服务端以后，峰值并发数也可能要达到 3000。
3、你可以考虑通过将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突。还是以影院账户为例，可以考虑放在多条记录上，比如 10 个记录，影院的账户总额等于这 10 个记录的值的总和。这样每次要给影院账户加金额的时候，随机选其中一条记录来加。这样每次冲突概率变成原来的 1/10，可以减少锁等待个数，也就减少了死锁检测的 CPU 消耗。（相当于子账户的概念，原理上就是分段汇总，Java原子类LongAdder也使用了这个原理。）
视图
在 MySQL 里，有两个“视图”的概念：
一个是 view。它是一个用查询语句定义的虚拟表，在调用的时候执行查询语句并生成结果。创建视图的语法是 create view … ，而它的查询方法与表一样。
另一个是 InnoDB 在实现 MVCC 时用到的一致性读视图，即 consistent read view，用于支持 RC（Read Committed，读提交）和 RR（Repeatable Read，可重复读）隔离级别的实现。
一致性视图没有物理结构，就是通过高低水位，数据版本号，undo日记来进行判断数据可见不可见，达到MVCC目的。
事务开启方式区别：
begin/start transaction 命令并不是一个事务的起点，在执行到它们之后的第一个操作 InnoDB 表的语句（DML），事务才真正启动。如果你想要马上启动一个事务，可以使用 start transaction with consistent snapshot 这个命令。
第一种启动方式，一致性视图是在执行第一个快照读语句（select）时创建的；
第二种启动方式，一致性视图是在执行 start transaction with consistent snapshot 时创建的。
可重复读隔离级别下，全库快照秒级实现
在可重复读隔离级别下，事务在启动的时候就“拍了个快照”。注意，这个快照是基于整库的。
InnoDB 里面每个事务有一个唯一的事务 ID，叫作 transaction id。它是在事务开始的时候向 InnoDB 的事务系统申请的，是按申请顺序严格递增的。而每行数据也都是有多个版本的。每次事务更新数据的时候，都会生成一个新的数据版本，并且把 transaction id 赋值给这个数据版本的事务 ID，记为 row trx_id。同时，旧的数据版本要保留，并且在新的数据版本中，能够有信息可以直接拿到它。也就是说，数据表中的一行记录，其实可能有多个版本 (row)，每个版本有自己的 row trx_id。
图 2 中的三个虚线箭头U1、U2、U3，就是 undo log（回滚日志）。而 V1、V2、V3 并不是物理上真实存在的，而是每次需要的时候根据当前版本和 undo log 计算出来的。
要获取旧版本的数据行时，可以通过最新版本的数据和最新版本到目的版本之间的 Undo Logs 计算出来，因为 Undo Logs 记录了每个对应版本对应行数据的值。 Undo Logs 中分为两种类型: 1. INSERT_UNDO（INSERT操作），记录插入的唯一键值； 2. UPDATE_UNDO（包含UPDATE及DELETE操作），记录修改的唯一键值以及old column记录。
在实现上， InnoDB 为每个事务构造了一个数组，用来保存这个事务启动瞬间，当前正在“活跃”的所有事务 ID。“活跃”指的就是，启动了但还没提交。
数组里面事务 ID 的最小值记为低水位，当前系统里面已经创建过的事务 ID 的最大值加 1 记为高水位。这个视图数组和高水位，就组成了当前事务的一致性视图（read-view）。
这个数组有意思。 如果事务 A 是以 begin/start transaction 的方式启动的，那么此时，read-view 还没有创建，事务 A 中第一条读（select操作）操作执行的时候，read-view 才会创建；此时，离 begin/start transaction 的执行已经过去一段时间，在这段时间中，会有新的事务被创建，这些新事务的 trx_id 都会比事务 A 的 trx_id 大；那么在这个数组中，事务 A 的 trx_id 就未必是数据中最后一个元素；这意味着，高水位线和事务 A 的 trx_id 之间有别的 trx_id。 如果事务 A 是以 start transaction with consistent snapshot 的方式开启事务，那么 read-view 在这一瞬间创建，事务 A 的 trx_id 就是数组中最后一个元素，高水位线就比事务 A 的 trx_id 大 1。
=======================================
视图是在事务第一个查询语句才产生的。
举个例子：
begin
update A
update B
select C
commit
这个时候事务id是在update A开始时申请的，假设为95；
在update A到select C之间会有新的事务开始，假设有3个事务开始了，事务id分别为96，97，98，事务96是个短事务，在创建一致性视图时可能已经提交了，所以在执行select C的时候创建视图数组就为[95，97，98]。
高水位为99，低水位为95。
当前事务可以看到<=95的提交，96的提交也能看到，而看不到97，大于98事务的提交。
=============================================
这样，对于当前事务的启动瞬间来说，一个数据版本的 row trx_id，有以下几种可能：
如果落在绿色部分，表示这个版本是已提交的事务或者是当前事务自己生成的，这个数据是可见的；
如果落在红色部分，表示这个版本是由将来启动的事务生成的，是肯定不可见的；
如果落在黄色部分，那就包括两种情况
a. 若 row trx_id 在数组中，表示这个版本是由还没提交的事务生成的，不可见；
b. 若 row trx_id 不在数组中，表示这个版本是已经提交了的事务生成的，可见。
更新逻辑
更新数据都是先读后写的，而这个读，只能读当前的值，称为“当前读”（current read）。
当前读：总是读取已经提交完成的最新版本。
除了 update 语句外，select 语句如果加锁，也是当前读。：
mysql> select k from t where id=1 lock in share mode;
mysql> select k from t where id=1 for update;
可重复读的核心就是一致性读（consistent read）；而事务更新数据的时候，只能用当前读。如果当前的记录的行锁被其他事务占用的话，就需要进入锁等待。而读提交的逻辑和可重复读的逻辑类似，它们最主要的区别是：
在可重复读隔离级别下，只需要在事务开始的时候创建一致性视图，之后事务里的其他查询都共用这个一致性视图；
在读提交隔离级别下，每一个语句执行前都会重新算出一个新的视图。
InnoDB 的行数据有多个版本，每个数据版本有自己的 row trx_id，每个事务或者语句有自己的一致性视图。普通查询语句是一致性读，一致性读会根据 row trx_id 和一致性视图确定数据版本的可见性。
对于可重复读，查询只承认在事务启动前就已经提交完成的数据；
对于读提交，查询只承认在语句启动前就已经提交完成的数据；而当前读，总是读取已经提交完成的最新版本。
思考：数据库操作时尽量避免长事务、高并发锁冲突
