mysql数据库优化总结
原文：mysql数据库优化 - 你的雷哥 - 博客园 (cnblogs.com)
索引的优劣
1） 类似于书籍的目录索引，提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。
2） 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。
劣势
1） 实际上索引也是一张表，该表中保存了主键与索引字段，并指向实体类的记录，所以索引列也是要占用空间的，当表太大时不推荐建立索引。
2） 虽然索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE。因为更新表时，MySQL 不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。
| 索引 | InnoDB引擎 | MyISAM引擎 | Memory引擎 |
|---|---|---|---|
| BTREE索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
| HASH 索引 | 支持 | 不支持 | 支持 |
| R-tree 索引 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
| Full-text | 5.6版本之后支持 | 支持 | 不支持 |
BTREE 结构
BTree又叫多路平衡搜索树，一颗m叉的BTree特性如下：
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树中每个节点最多包含m个孩子。
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除根节点与叶子节点外，每个节点至少有[ceil(m/2)]个孩子。
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若根节点不是叶子节点，则至少有两个孩子。
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所有的叶子节点都在同一层。
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每个非叶子节点由n个key与n+1个指针组成，其中[ceil(m/2)-1] <= n <= m-1
B+TREE 结构
1). n叉B+Tree最多含有n个key，而BTree最多含有n-1个key。
2). B+Tree的叶子节点保存所有的key信息，依key大小顺序排列。
3). 所有的非叶子节点都可以看作是key的索引部分。
MySQL中的B+Tree
MySql索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能。
索引的设计可以遵循一些已有的原则，创建索引的时候请尽量考虑符合这些原则，便于提升索引的使用效率，更高效的使用索引。
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对查询频次较高，且数据量比较大的表建立索引。
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索引字段的选择，最佳候选列应当从where子句的条件中提取，如果where子句中的组合比较多，那么应当挑选最常用、过滤效果最好的列的组合。
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使用唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
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索引可以有效的提升查询数据的效率，但索引数量不是多多益善，索引越多，维护索引的代价自然也就水涨船高。对于插入、更新、删除等DML操作比较频繁的表来说，索引过多，会引入相当高的维护代价，降低DML操作的效率，增加相应操作的时间消耗。另外索引过多的话，MySQL也会犯选择困难病，虽然最终仍然会找到一个可用的索引，但无疑提高了选择的代价。
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使用短索引，索引创建之后也是使用硬盘来存储的，因此提升索引访问的I/O效率，也可以提升总体的访问效率。假如构成索引的字段总长度比较短，那么在给定大小的存储块内可以存储更多的索引值，相应的可以有效的提升MySQL访问索引的I/O效率。
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利用最左前缀，N个列组合而成的组合索引，那么相当于是创建了N个索引，如果查询时where子句中使用了组成该索引的前几个字段，那么这条查询SQL可以利用组合索引来提升查询效率。
视图好处
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简单：使用视图的用户完全不需要关心后面对应的表的结构、关联条件和筛选条件，对用户来说已经是过滤好的复合条件的结果集。
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安全：使用视图的用户只能访问他们被允许查询的结果集，对表的权限管理并不能限制到某个行某个列，但是通过视图就可以简单的实现。
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数据独立：一旦视图的结构确定了，可以屏蔽表结构变化对用户的影响，源表增加列对视图没有影响；源表修改列名，则可以通过修改视图来解决，不会造成对访问者的影响。
存储过程概述
存储过程和函数是 事先经过编译并存储在数据库中的一段 SQL 语句的集合，调用存储过程和函数可以简化应用开发人员的很多工作，减少数据在数据库和应用服务器之间的传输，对于提高数据处理的效率是有好处的。
存储过程和函数的区别在于函数必须有返回值，而存储过程没有。
函数 ： 是一个有返回值的过程 ；
过程 ： 是一个没有返回值的函数 ；
存储过程语法
CREATE PROCEDURE procedure_name ([proc_parameter[,...]]) begin -- SQL语句 end ; 示例 ： delimiter $ create procedure pro_test1() begin select 'Hello Mysql' ; end$ delimiter ; call procedure_name() ; DECLARE var_name[,...] type [DEFAULT value] SET var_name = expr [, var_name = expr] ... 4.6.2 if条件判断 语法结构 : if search_condition then statement_list [elseif search_condition then statement_list] ... [else statement_list] end if; create procedure procedure_name([in/out/inout] 参数名 参数类型) ... IN : 该参数可以作为输入，也就是需要调用方传入值 , 默认 OUT: 该参数作为输出，也就是该参数可以作为返回值 @description : 这种变量要在变量名称前面加上“@”符号，叫做用户会话变量，代表整个会话过程他都是有作用的，这个类似于全局变量一样。 @@global.sort_buffer_size : 这种在变量前加上 "@@" 符号, 叫做 系统变量 语法结构: while search_condition do statement_list end while; 4.7 存储函数 语法结构: CREATE FUNCTION function_name([param type ... ]) RETURNS type BEGIN ... END; 调用: select count_city(1);
触发器使用
触发器是与表有关的数据库对象，指在 insert/update/delete 之前或之后，触发并执行触发器中定义的SQL语句集合。触发器的这种特性可以协助应用在数据库端确保数据的完整性 , 日志记录 , 数据校验等操作 。
使用别名 OLD 和 NEW 来引用触发器中发生变化的记录内容，这与其他的数据库是相似的。现在触发器还只支持行级触发，不支持语句级触发。
| 触发器类型 | NEW 和 OLD的使用 |
|---|---|
| INSERT 型触发器 | NEW 表示将要或者已经新增的数据 |
| UPDATE 型触发器 | OLD 表示修改之前的数据 , NEW 表示将要或已经修改后的数据 |
| DELETE 型触发器 |
OLD 表示将要或者已经删除的数据
|
create trigger trigger_name
before/after insert/update/delete
on tbl_name
[ for each row ] -- 行级触发器
begin
trigger_stmt ;
end;
Mysql的体系结构概览
整个MySQL Server由以下组成
-
Connection Pool : 连接池组件
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Management Services & Utilities : 管理服务和工具组件
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SQL Interface : SQL接口组件
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Optimizer : 优化器组件
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Caches & Buffers : 缓冲池组件
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Pluggable Storage Engines : 存储引擎
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File System : 文件系统
存储引擎介绍
| 特点 | InnoDB | MyISAM | MEMORY | MERGE | NDB |
|---|---|---|---|---|---|
| 存储限制 | 64TB | 有 | 有 | 没有 | 有 |
| 事务安全 | ==支持== | ||||
| 锁机制 | ==行锁(适合高并发)== | ==表锁== | 表锁 | 表锁 | 行锁 |
| B树索引 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 哈希索引 | 支持 | ||||
| 全文索引 | 支持(5.6版本之后) | 支持 | |||
| 集群索引 | 支持 | ||||
| 数据索引 | 支持 | 支持 | 支持 | ||
| 索引缓存 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 数据可压缩 | 支持 | ||||
| 空间使用 | 高 | 低 | N/A | 低 | 低 |
| 内存使用 | 高 | 低 | 中等 | 低 | 高 |
| 批量插入速度 | 低 | 高 | 高 | 高 | 高 |
| 支持外键 | ==支持== | |
InnoDB存储引擎是Mysql的默认存储引擎。InnoDB存储引擎提供了具有提交、回滚、崩溃恢复能力的事务安全。但是对比MyISAM的存储引擎，InnoDB写的处理效率差一些，并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。
MyISAM 不支持事务、也不支持外键，其优势是访问的速度快，对事务的完整性没有要求或者以SELECT、INSERT为主的应用基本上都可以使用这个引擎来创建表 。
Memory存储引擎将表的数据存放在内存中。这样有利于数据的快速处理，提高整个表的效率，但是服务一旦关闭，表中的数据就会丢失。
存储引擎的选择
-
InnoDB : 是Mysql的默认存储引擎，用于事务处理应用程序，支持外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询意外，还包含很多的更新、删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。InnoDB存储引擎除了有效的降低由于删除和更新导致的锁定， 还可以确保事务的完整提交和回滚，对于类似于计费系统或者财务系统等对数据准确性要求比较高的系统，InnoDB是最合适的选择。
-
MyISAM ： 如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不是很高，那么选择这个存储引擎是非常合适的。
-
MEMORY：将所有数据保存在RAM中，在需要快速定位记录和其他类似数据环境下，可以提供几块的访问。MEMORY的缺陷就是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，其次是要确保表的数据可以恢复，数据库异常终止后表中的数据是可以恢复的。MEMORY表通常用于更新不太频繁的小表，用以快速得到访问结果。
-
MERGE：用于将一系列等同的MyISAM表以逻辑方式组合在一起，并作为一个对象引用他们。MERGE表的优点在于可以突破对单个MyISAM表的大小限制，并且通过将不同的表分布在多个磁盘上，可以有效的改善MERGE表的访问效率。这对于存储诸如数据仓储等VLDB环境十分合适。
优化sql步骤
查看SQL增删改查执行频率
通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息
定位低效率执行SQL
-
慢查询日志 : 通过慢查询日志定位那些执行效率较低的 SQL 语句，用--log-slow-queries[=file_name]选项启动时，mysqld 写一个包含所有执行时间超过 long_query_time 秒的 SQL 语句的日志文件。
-
show processlist : 慢查询日志在查询结束以后才纪录，所以在应用反映执行效率出现问题的时候查询慢查询日志并不能定位问题，可以使用show processlist命令查看当前MySQL在进行的线程，包括线程的状态、是否锁表等，可以实时地查看 SQL 的执行情况，同时对一些锁表操作进行优化。
explain对执行效率低的sql进行分析
通过以上步骤查询到效率低的 SQL 语句后，可以通过 EXPLAIN或者 DESC命令获取 MySQL如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
| 字段 | 含义 |
|---|---|
| id | select查询的序列号，是一组数字，表示的是查询中执行select子句或者是操作表的顺序，数字越大优先级越高。 |
| select_type | 表示 SELECT 的类型，常见的取值有 SIMPLE（简单表，即不使用表连接或者子查询）、PRIMARY（主查询，即外层的查询）、UNION（UNION 中的第二个或者后面的查询语句）、SUBQUERY（子查询中的第一个 SELECT）等 |
| table | 输出结果集的表 |
| type | 表示表的连接类型，性能由好到差的连接类型为( system ---> const（系统） -----> eq_ref （使用唯一索引按条件查询一条记录，）------> ref （使用索引按条件查询）-------> ref_or_null----> index_merge ---> index_subquery -----> range -----> index（按索引查询整个表） ------> all ) |
| possible_keys | 表示查询时，可能使用的索引 |
| key | 表示实际使用的索引 |
| key_len | 索引字段的长度 |
| rows | 扫描行的数量 |
| extra | 执行情况的说明和描述 |
| select_type | 含义 |
|---|---|
| SIMPLE | 简单的select查询，查询中不包含子查询或者UNION |
| PRIMARY | 查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询标记为该标识 |
| SUBQUERY | 在SELECT 或 WHERE 列表中包含了子查询 |
| DERIVED | 在FROM 列表中包含的子查询，被标记为 DERIVED（衍生） MYSQL会递归执行这些子查询，把结果放在临时表中 |
| UNION | 若第二个SELECT出现在UNION之后，则标记为UNION ； 若UNION包含在FROM子句的子查询中，外层SELECT将被标记为 ： DERIVED |
| UNION RESULT | 从UNION表获取结果的SELECT |
| type | 含义 |
|---|---|
| NULL | MySQL不访问任何表，索引，直接返回结果 |
| system | 表只有一行记录(等于系统表)，这是const类型的特例，一般不会出现 |
| const | 表示通过索引一次就找到了，const 用于比较primary key 或者 unique 索引。因为只匹配一行数据，所以很快。如将主键置于where列表中，MySQL 就能将该查询转换为一个常亮。const于将 "主键" 或 "唯一" 索引的所有部分与常量值进行比较 |
| eq_ref | 类似ref，区别在于使用的是唯一索引，使用主键的关联查询，关联查询出的记录只有一条。常见于主键或唯一索引扫描 |
| ref | 非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。本质上也是一种索引访问，返回所有匹配某个单独值的所有行（多个） |
| range | 只检索给定返回的行，使用一个索引来选择行。 where 之后出现 between ， < , > , in 等操作。 |
| index | index 与 ALL的区别为 index 类型只是遍历了索引树， 通常比ALL 快， ALL 是遍历数据文件。 |
| all | 将遍历全表以找到匹配的行 |
| extra | 含义 |
|---|---|
| using filesort | 说明mysql会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取， 称为 “文件排序”, 效率低。 |
| using temporary | 使用了临时表保存中间结果，MySQL在对查询结果排序时使用临时表。常见于 order by 和 group by； 效率低 |
| using index | 表示相应的select操作使用了覆盖索引， 避免访问表的数据行， 效率不错。 |
show profile分析SQL
trace分析优化器执行计划
MySQL5.6提供了对SQL的跟踪trace, 通过trace文件能够进一步了解为什么优化器选择A计划, 而不是选择B计划。
使用索引优化sql
- 全值匹配 ，对索引中所有列都指定具体值。
- 索引使用要遵循最左前缀法则
- 跳过某一列，只有最左索引生效
- 范围查询右边的列不能使用索引
- 字符串不加单引号会造成索引失效
- 尽量使用覆盖索引，避免select *,否则要多一次回表查询。
- 用or分割开的条件， 如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。
- 以%开头的Like模糊查询，索引失效
- 如果mysql评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。如is null或is not null当满足条件的记录过多就会选择全表扫描而不是索引。
- null走索引，not null不走索引。
- 减少in子查询替换为连表查询
- 尽量创建复合索引（一个复合索引等于创建多个单列索引），而少创建单列索引 。
SQL语句优化
大批量插入数据
1） 主键顺序插入
2）关闭唯一性校验
3）手动提交事务
优化insert语句
- 如果需要同时对一张表插入很多行数据时，应该尽量使用多个值表用一个sql语句完成的insert语句
- 在事务中进行数据插入
- 数据有序插入
优化order by语句
尽量减少额外的排序，通过索引直接返回有序数据。where 条件和Order by 使用相同的索引，并且Order By 的顺序和索引顺序相同， 并且Order by 的字段都是升序，或者都是降序。否则肯定需要额外的操作，这样就会出现FileSort。
Filesort 的优化
1） 两次扫描算法 ：MySQL4.1 之前，使用该方式排序。首先根据条件取出排序字段和行指针信息，然后在排序区 sort buffer 中排序，如果sort buffer不够，则在临时表 temporary table 中存储排序结果。完成排序之后，再根据行指针回表读取记录，该操作可能会导致大量随机I/O操作。
2）一次扫描算法：一次性取出满足条件的所有字段，然后在排序区 sort buffer 中排序后直接输出结果集。排序时内存开销较大，但是排序效率比两次扫描算法要高。
可以适当提高 sort_buffer_size 和 max_length_for_sort_data 系统变量，来增大排序区的大小，使系统选择一次扫描算法提高排序的效率。
优化group by
如果查询包含 group by 但是用户想要避免排序结果的消耗， 则可以执行order by null 禁止排序
，子查询是可以被更高效的连接（JOIN）替代。
优化OR条件
UNION 要优于 OR 。建议使用 union 替换 or
优化分页查询
该方案适用于主键自增的表，可以把Limit 查询转换成某个位置的查询（使用>,直接定位到指定的位置） 。
应用优化
使用连接池
减少对MySQL的访问
对多条sql语句进行修改，避免对数据进行重复检索，可以合成一条语句的一条语句完成。
增加cache层
负载均衡
Mysql内存管理及优化
内存优化原则
1） 将尽量多的内存分配给MySQL做缓存，但要给操作系统和其他程序预留足够内存。
2） MyISAM 存储引擎的数据文件读取依赖于操作系统自身的IO缓存，因此，如果有MyISAM表，就要预留更多的内存给操作系统做IO缓存。
3） 排序区、连接区等缓存是分配给每个数据库会话（session）专用的，其默认值的设置要根据最大连接数合理分配，如果设置太大，不但浪费资源，而且在并发连接较高时会导致物理内存耗尽。
MyISAM 内存优化
myisam存储引擎使用 key_buffer 缓存索引块，加速myisam索引的读写速度。
InnoDB 内存优化
innodb用一块内存区做IO缓存池，该缓存池不仅用来缓存innodb的索引块，而且也用来缓存innodb的数据块。在保证操作系统及其他程序有足够内存可用的情况下，innodb_buffer_pool_size 的值越大，缓存命中率越高，访问InnoDB表需要的磁盘I/O 就越少，性能也就越高。
4. Mysql并发参数调整
max_connections
back_log：监听TCP端口时设置的积压请求栈大小，如果需要数据库在较短的时间内处理大量连接请求， 可以考虑适当增大back_log 的值。
table_open_cache：该参数用来控制所有SQL语句执行线程可打开表缓存的数量
thread_cache_size：为了加快连接数据库的速度，MySQL 会缓存一定数量的客户服务线程以备重用
innodb_lock_wait_timeout：该参数是用来设置InnoDB 事务等待行锁的时间，默认值是50ms ， 可以根据需要进行动态设置。对于需要快速反馈的业务系统来说，可以将行锁的等待时间调小，以避免事务长时间挂起； 对于后台运行的批量处理程序来说， 可以将行锁的等待时间调大， 以避免发生大的回滚操作。
5. Mysql锁问题
从对数据操作的粒度分 ：
1） 表锁：操作时，会锁定整个表。
2） 行锁：操作时，会锁定当前操作行。
从对数据操作的类型分：
1） 读锁（共享锁）：针对同一份数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响。
2） 写锁（排它锁）：当前操作没有完成之前，它会阻断其他写锁和读锁。
| 存储引擎 | 表级锁 | 行级锁 | 页面锁 |
|---|---|---|---|
| MyISAM | 支持 | 不支持 | 不支持 |
| InnoDB | 支持 | 支持 | 不支持 |
| MEMORY | 支持 | 不支持 | 不支持 |
| BDB | 支持 | 不支持 | 支持 |
| 锁类型 | 特点 |
|---|---|
| 表级锁 | 偏向MyISAM 存储引擎，开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 |
| 行级锁 | 偏向InnoDB 存储引擎，开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 |
| 页面锁 | 开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。 |
表级锁更适合于以查询为主，只有少量按索引条件更新数据的应用，如Web 应用；而行级锁则更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据，同时又有并查询的应用，如一些在线事务处理（OLTP）系统。
MyISAM表锁模式
1） 对MyISAM 表的读操作，不会阻塞其他用户对同一表的读请求，但会阻塞对同一表的写请求；
2） 对MyISAM 表的写操作，则会阻塞其他用户对同一表的读和写操作；
此外，MyISAM 的读写锁调度是写优先，这也是MyISAM不适合做写为主的表的存储引擎的原因。因为写锁后，其他线程不能做任何操作，大量的更新会使查询很难得到锁，从而造成永远阻塞。
InnoDB 的行锁模式
-
-
排他锁（X）：又称为写锁，简称X锁，排他锁就是不能与其他锁并存，如一个事务获取了一个数据行的排他锁，其他事务就不能再获取该行的其他锁，包括共享锁和排他锁，但是获取排他锁的事务是可以对数据就行读取和修改。
间隙锁危害
当我们用范围条件，而不是使用相等条件检索数据，并请求共享或排他锁时，InnoDB会给符合条件的已有数据进行加锁； 对于键值在条件范围内但并不存在的记录，叫做 "间隙（GAP）" ， InnoDB也会对这个 "间隙" 加锁，这种锁机制就是所谓的 间隙锁（Next-Key锁） 。
InnoDB存储引擎由于实现了行级锁定，虽然在锁定机制的实现方面带来了性能损耗可能比表锁会更高一些，但是在整体并发处理能力方面要远远由于MyISAM的表锁的。当系统并发量较高的时候，InnoDB的整体性能和MyISAM相比就会有比较明显的优势。
但是，InnoDB的行级锁同样也有其脆弱的一面，当我们使用不当的时候，可能会让InnoDB的整体性能表现不仅不能比MyISAM高，甚至可能会更差。
优化建议：
-
尽可能让所有数据检索都能通过索引来完成，避免无索引行锁升级为表锁。
-
合理设计索引，尽量缩小锁的范围
-
尽可能减少索引条件，及索引范围，避免间隙锁
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尽可使用低级别事务隔离（但是需要业务层面满足需求）
MySql中常用工具
mysql：
mysql -h 127.0.0.1 -P 3306 -u root -p
mysql -uroot -p2143 db01 -e "select * from tb_book";
mysqladmin
mysqladmin 是一个执行管理操作的客户端程序。可以用它来检查服务器的配置和当前状态、创建并删除数据库等。
mysqladmin -uroot -p2143 create 'test01';
mysqladmin -uroot -p2143 drop 'test01';
mysqladmin -uroot -p2143 version;
mysqlbinlog
由于服务器生成的二进制日志文件以二进制格式保存，所以如果想要检查这些文本的文本格式，就会使用到mysqlbinlog 日志管理工具。
mysqldump
mysqldump 客户端工具用来备份数据库或在不同数据库之间进行数据迁移。备份内容包含创建表，及插入表的SQL语句。
mysqlshow
mysqlshow 客户端对象查找工具，用来很快地查找存在哪些数据库、数据库中的表、表中的列或者索引。
mysqlshow -uroot -p2143 test book --count
Mysql 日志
错误日志、二进制日志（BINLOG 日志）、查询日志和慢查询日志，这些日志记录着数据库在不同方面的踪迹。
二进制日志（BINLOG）记录了所有的 DDL（数据定义语言）语句和 DML（数据操纵语言）语句，但是不包括数据查询语句。此日志对于灾难时的数据恢复起着极其重要的作用，MySQL的主从复制， 就是通过该binlog实现的。二进制日志，默认情况下是没有开启的，需要到MySQL的配置文件中开启，并配置MySQL日志的格式。
STATEMENT
该日志格式在日志文件中记录的都是SQL语句（statement），每一条对数据进行修改的SQL都会记录在日志文件中，通过Mysql提供的mysqlbinlog工具，可以清晰的查看到每条语句的文本。主从复制的时候，从库（slave）会将日志解析为原文本，并在从库重新执行一次。
ROW
该日志格式在日志文件中记录的是每一行的数据变更，而不是记录SQL语句。比如，执行SQL语句 ： update tb_book set status='1' , 如果是STATEMENT 日志格式，在日志中会记录一行SQL文件； 如果是ROW，由于是对全表进行更新，也就是每一行记录都会发生变更，ROW 格式的日志中会记录每一行的数据变更。
2.3 查询日志
查询日志中记录了客户端的所有操作语句，而二进制日志不包含查询数据的SQL语句。
慢查询日志记录了所有执行时间超过参数 long_query_time 设置值并且扫描记录数不小于 min_examined_row_limit 的所有的SQL语句的日志。long_query_time 默认为 10 秒，最小为 0， 精度可以到微秒。
MySQL 的主从复制原理
从上层来看，复制分成三步：
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Master 主库在事务提交时，会把数据变更作为时间 Events 记录在二进制日志文件 Binlog 中。
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主库推送二进制日志文件 Binlog 中的日志事件到从库的中继日志 Relay Log 。
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slave重做中继日志中的事件，将改变反映它自己的数据。
3.3 复制优势
MySQL 复制的有点主要包含以下三个方面：
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主库出现问题，可以快速切换到从库提供服务。
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可以在从库上执行查询操作，从主库中更新，实现读写分离，降低主库的访问压力。
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可以在从库中执行备份，以避免备份期间影响主库的服务。
