Mysql之案例分析（一）

可見性分析

CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`k` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

insert into t(id, k) values(1,1),(2,2);

• A：1
• B：3

資料修改的詭異現象

begin;

select * from t;
+--------+----+
| id | c |
+--------+----+
| 1  | 1 |
| 2  | 2 |
| 3  | 3 |
| 4  | 4 |
+--------+----+

update t set c=0 where id=c;

select * from t;
+--------+----+
| id | c |
+--------+----+
| 1  | 1 |
| 2  | 2 |
| 3  | 3 |
| 4  | 4 |
+--------+----+

上文中update無法修改的問題，為什麼會產生這種情況？

• 場景1：update之前，另一個事務B中執行update t set c=c+1
  • update是當前讀，可以讀取最新的資料，id不等於c，更新失敗
  • select是快照讀，事務B是處於高水位之後紅色部分，對於select的事務不可見
• 場景2：第一次select前啟動事務B，update前事務B執行update t set c=c+1，且提交
  • update是當前讀，可以讀取最新的資料，id不等於c，更新失敗
  • select是快照讀，事務B對於當前事務是活躍的，處於黃色部分，不可見

索引場景分析

CREATE TABLE `geek` (
`a` int(11) NOT NULL,
`b` int(11) NOT NULL,
`c` int(11) NOT NULL,
`d` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`a`,`b`),
KEY `c` (`c`),
KEY `ca` (`c`,`a`),
KEY `cb` (`c`,`b`)
) ENGINE=InnoDB;

select * from geek where c=N order by a limit 1;
select * from geek where c=N order by b limit 1;

非主鍵索引的葉子節點上會掛著主鍵，因此：

• 索引c+主鍵索引，可以看做是c、a、b
• 索引ca+主鍵索引，可以看做是c、a、b，重疊部分合並

由上可以得出，索引c可以等價於ca，保留較小的索引，去除索引ca

重建索引

-- 非主鍵索引重建
alter table T drop index k;
alter table T add index(k);

-- 主鍵索引重建方式1
alter table T drop primary key;
1075 - Incorrect table definition; there can be only one auto column and it must be defined as a key
alter table T add primary key(id);

-- 主鍵索引重建方式2
alter table T engine=InnoDB;

• 索引重建：碎片整理可通過索引重建進行
• 主鍵索引：
  • InnoDB必須有一個主鍵索引，未主動宣告時，Mysql會預設給建立一列6位元組的整數列
  • 自增只能定義在索引列上，因此直接刪除自增列上索引異常：1075
  • 主鍵索引重建方式1中刪除並重建的方式，其實相當於建立了兩次索引，建議採用方式2

大批量刪除資料

-- 第一種，直接執行 
delete from T limit 10000;

-- 第二種，在一個連線中迴圈執行 20 次 
delete from T limit 500;

-- 第三種，在 20 個連線中同時執行 
delete from T limit 500

• 第一種：長事務，索引時間較長，且可能導致主從延遲
• 第三種：人為造成鎖衝突

IS NULL、IS NOT NULL是否走索引

mysql> show index from t;
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| t     |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |       93536 | NULL     | NULL   |      | BTREE      |         |               |
| t     |          1 | a        |            1 | a           | A         |       93536 | NULL     | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+

mysql> explain select * from t where a is null;
+----+-------------+-------+------+---------------+-----+---------+-------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref   | rows | Extra                 |
+----+-------------+-------+------+---------------+-----+---------+-------+------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | t     | ref  | a             | a   | 5       | const |    1 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------+---------------+-----+---------+-------+------+-----------------------+
1 row in set

mysql> explain select * from t where a is not null;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows  | Extra       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | t     | ALL  | a             | NULL | NULL    | NULL | 93536 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+
1 row in set

is null使用了索引，is not null未使用索引。那麼，是否可以得出結論：is null走索引，is not null不走索引呢？

對於二級索引來說，索引列的值可能為NULL，對於索引列值為NULL的二級索引記錄來說，它們被放在B+樹的最左邊。由此，可以看出SQL中的NULL值認為是列中最小的值。因此，is null使用了索引，is not null由於需要查詢所有值，最終還需要回表到主鍵索引，因此，直接使用全部掃描。

上述現象的本質還是優化器對索引成本的估算，如果上述案例中a is NULL的數量達到一定的程度，回表成本增加，可能就會被優化器放棄，改走全部掃描。

同理，!=、not in是否走索引，都是同樣的原理。

select count()

在不同的 MySQL 引擎中，count(*) 有不同的實現方式。

• MyISAM 引擎：表的總行數存在磁碟上，沒有where條件的情況下，會直接返回這個數，效率很高；
• InnoDB 引擎：由於MVCC，不同事務中返回多少行是不確定的，需要把資料一行一行地從引擎裡面讀出來，然後累積計數。因此，優化器會找到最小的索引樹來遍歷

不同count的用法對比：

• count(1)：InnoDB 引擎遍歷整張表，但不取值。server 層對於返回的每一行，放一個數字“1”進去，判斷是不可能為空的，按行累加
• count(*)：MySQL專門進行了優化，不取值，等價於count(1)，建議優先使用
• count(主鍵id)：InnoDB 引擎會遍歷整張表，把每一行的 id 值都取出來，返回給 server 層。server 層拿到 id 後，判斷是不可能為空的，就按行累加
• count(欄位)：
  • 如果這個“欄位”是定義為 not null 的話，一行行地從記錄裡面讀出這個欄位，判斷不能為 null，按行累加；
  • 如果這個“欄位”定義允許為 null，那麼執行的時候，判斷到有可能是 null，還要把值取出來再判斷一下，不是 null 才累加

order by工作方式

CREATE TABLE `t` (
	`id` INT (11) NOT NULL,
	`city` VARCHAR (16) NOT NULL,
	`name` VARCHAR (16) NOT NULL,
	`age` INT (11) NOT NULL,
	`addr` VARCHAR (128) DEFAULT NULL,
	PRIMARY KEY (`id`),
	KEY `city` (`city`)
) ENGINE = INNODB;

select city,name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000;

--  MySQL中用於控制排序行資料長度的一個引數，如果單行的長度超過這個值，改用rowid排序
SET max_length_for_sort_data = 16;

全欄位排序	rowid 排序

• sort_buffer_size：如果要排序的資料量小於 sort_buffer_size，排序就在記憶體中完成。反之，利用磁碟臨時檔案輔助排序
• rowid 排序多訪問了一次表 t 的主鍵索引，因此，MySQL會優先選擇全欄位排序，可以通過修改引數max_length_for_sort_data讓優化器選擇rowid排序演算法，預設16，當要查詢的單條資料全文字長度大於16採用rowid排序
• 對於需要使用臨時表進行排序時，需要看臨時表是記憶體臨時表，還是磁碟臨時表，由tmp_table_size決定，預設16M。若是記憶體臨時表，回表在記憶體中完成，不會訪問磁碟，優先選用rowid排序

優化方案：使資料本身有序

alter table t add index city_user(city, name);

-- 利用索引中相同city下name有序性
select city,name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000;

-- 進一步優化，使用覆蓋索引，減少回表
alter table t add index city_user_age(city, name, age);

-- city多值情況下，又該如何處理？ sql拆分
select * from t where city in ('杭州'," 蘇州 ") order by name limit 100;

group by優化

CREATE TABLE t1 (
	id INT PRIMARY KEY,
	a INT,
	b INT,
	INDEX (a)
);

select id%10 as m,count(*) as c from t2 group by m;

首先分析下group by語句的執行計劃，如下：

-- 此處使用MySQL 8.0+，已取消group by隱式排序，否則Exta中還會多一個Using filesort
mysql> explain select id%10 as m,count(*) from t group by m;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----+---------+------+--------+----------+------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra                        |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----+---------+------+--------+----------+------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | t2    | NULL       | index | PRIMARY,a     | a   | 5       | NULL | 998529 |      100 | Using index; Using temporary |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----+---------+------+--------+----------+------------------------------+

• 只用到了主鍵id欄位，可以使用覆蓋索引，因此選擇了索引a，不用回表

• 獲取主鍵id，id%10後放入臨時表，如果存在，計數列加1

• MySQL 8.0前group by支援隱式排序，無排序需求時，建議加上order by null

如何優化？

• 適合建立索引，直接加索引

  -- 此處舉例中分組欄位是不存在，新增一個，並建立索引
  -- 實際場景中可能會有已有分組欄位，但未加索引，加上索引即可
  mysql> alter table t1 add column z int generated always as(id % 100), add index(z);
  
  -- 使用索引欄位進行分組排序
  mysql> explain select z as m,count(*) from t1 group by z ;
  +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-------------+
  | id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
  +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-------------+
  |  1 | SIMPLE      | t1    | NULL       | index | z             | z   | 5       | NULL | 1000 |      100 | Using index |
  +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-------------+
  

  • 索引是有序的，順序掃描，依次累加，統計完一個再統計下一個，不需要暫存中間結果，也不需要額外排序。如果需要倒序排列，Backward index scan，從後掃描索引即可

  • 多個分組欄位，建議使用聯合索引

• 不適合建立索引，資料量不大，走記憶體臨時表即可。如果資料量較大，使用SQL_BIG_RESULT告訴優化器，放棄記憶體臨時表，直接磁碟臨時表

  mysql> explain select SQL_BIG_RESULT id%10 as m,count(*) from t1 group by m ;
  +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-----------------------------+
  | id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                       |
  +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-----------------------------+
  |  1 | SIMPLE      | t1    | NULL       | index | PRIMARY,a,z   | a   | 5       | NULL | 1000 |      100 | Using index; Using filesort |
  +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-----------------------------+
  

  通過執行計劃可以看出實際並未使用臨時表，為什麼呢？

  因此，磁碟臨時表是B+樹儲存，儲存效率不高，從磁碟空間考慮，直接使用陣列儲存，流程如下：

  

  直接把分組值m放在sort_buffer中，空間不足使用磁碟臨時檔案輔助排序，這樣就得到一個有序陣列。在有序陣列上計算相同值出現的次數就比較簡單了，和在索引上統計計數一樣，逐個累加計數即可。

慢查詢分析

• 示例1：

session A	session B
start transaction with consistent snapshot；
	update t set c=c+1 where id=1;//執行100萬次
select * from t where id=1;
select * from t where id=1 lock in share mode;

• 示例2：

-- 建立表t
CREATE TABLE `t` (
	`id` INT (11) NOT NULL,
	`b` VARCHAR (10) NOT NULL,
	PRIMARY KEY (`id`),
	KEY `b` (`b`)
) ENGINE = INNODB;

-- 值超出欄位長度，字串截斷後傳遞給執行引擎，可能匹配上大量資料，最終導致大量回表二次驗證b='1234567890abcd'
explain select * from t where b='1234567890abcd';

-- 型別隱式轉換，掃描全部索引樹
explain select * from t where b=1235

互關問題設計

業務上有這樣的需求，A、B 兩個使用者，如果互相關注，則成為好友。

-- 建立關注表
CREATE TABLE `like` (
	`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	`user_id` INT (11) NOT NULL,
	`liker_id` INT (11) NOT NULL,
	PRIMARY KEY (`id`),
	UNIQUE KEY `uk_user_id_liker_id` (`user_id`, `liker_id`)
) ENGINE = INNODB;

-- 建立好友表
CREATE TABLE `friend` (
	`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	`friend_1_id` INT (11) NOT NULL,
	`friend_2_id` INT (11) NOT NULL,
	PRIMARY KEY (`id`),
	UNIQUE KEY `uk_friend` (
		`friend_1_id`,
		`friend_2_id`
	)
) ENGINE = INNODB;

session1（A關注B，A=1，B=2）	session2（B關注A，A=1，B=2）
begin;
select * from user_like where user_id=2 and liker_id=1;(Empty set)	begin;
insert into user_like(user_id,liker_id) values(1,2);
	select * from user_like where user_id=1 and liker_id=2;(Empty set)
	insert into user_like(user_id,liker_id) values(2,1);
commit;
	commit;

A、B兩個使用者同時關注對方，即使session2中select先於session1中insert操作，session2也無法感知其未提交的資料。從而兩個session執行完後建立了雙向關注，但未建立好友關係。如何解決？

方案1：按照規則，使AB互關對映到同一條資料上，通過行鎖衝突+on duplicate key實現好友關係的建立

-- 增加互關關係欄位
ALTER TABLE `user_like`
ADD COLUMN `relation_ship`  int NOT NULL AFTER `liker_id`;

-- 按照使用者編號正序排列，不關A關注B，還是B關注A，都會命中同一條資料，用relation_ship標識兩者之間的關係

-- A關注B，若A=1、B=2
insert into user_like(user_id,liker_id,relation_ship) values(1,2,1) on duplicate key update relation_ship = relation_ship|1;

-- A關注B，若A=2、B=1
insert into user_like(user_id,liker_id,relation_ship) values(1,2,2) on duplicate key update relation_ship = relation_ship|2;

-- 查詢AB之前的關係
select relation_ship from user_like where user_id=1 and liker_id=2;

-- 以上兩條insert執行後，上一步查詢的relation_ship=1|2=3，可執行好友插入
insert ignore into user_friend(friend_1_id, friend_2_id) values(1,2);

• on duplicate key需要建立在主鍵或者唯一鍵的基礎上
• insert ignore可保證好友插入的冪等性
• 好處在於兩條資料記錄了關注和好友關係
• 壞處在於不便於查詢場景實現（可在異構資料來源上進行查詢）
  • 查詢場景複雜化，例如：查詢使用者A關注的使用者，(user_id=A and relation_ship<>2) or (liker_id=A and relation_ship=3)
  • 現有索引無法滿足查詢場景
  • 分表的情況下，無法對映指定使用者到單一的表上，例如：查詢使用者A關注的使用者

方案2：新的事務中或者非同步呼叫好友關係建立服務

begin;

-- 驗證雙向關係是否存在，即存在兩條資料
select couny(*) from user_like where user_id in (1,2) and liker_id in (1,2);

-- 雙向關係存在，插入兩條雙向好友關係
insert ignore into user_friend (friend_1_id,friend_2_id)  select 
user_id,liker_id from user_like where user_id in (1,2) and liker_id in (1,2);

• 好處在於關注和好友關係明確，查詢實現簡單
• 壞處在於資料儲存量翻倍，且關注和友好的建立不在同一個事務中，好友的建立有可能失敗，需要提供補償機制

更新中當前讀問題

CREATE TABLE `t` (
	`id` INT (11) NOT NULL,
	`a` INT (11) NOT NULL,
	PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB;

insert into t values(1,2);

session A	session B
begin;
select * from t where id=1;
	update t set a=3 where id=1;
update t set a=3 where id=1;
select * from t where id=1;
update t set a=4 where id=1;
select * from t where id=1;

session A中後兩次select返回結果是什麼？

有疑問的在於第二次，由於session B中已經把a修改為了3，session A中update是當前讀，就看是否可以感知a已變更為3。MySQL 8.0.11中已感知不會執行修改操作，第二次讀取的快照讀還是(1,2)。有說法是update中當前讀讀取的只是where條件中的列，無法感知a是否變更，執行了修改操作，第二次讀取結果為(1,3)

隨機顯示N條資料

• 方案1：隨機函式排序

  -- 不建議採用：排序耗費資源
  select * from t order by rand() limit n;
  

• 方案2：隨機主鍵

  -- 查詢主鍵取值區間
  select max(id),min(id) into @M,@N from t ;
  
  -- 隨機一個主鍵區間的值
  set @X=floor((@M-@N+1)*rand() + @N);
  
  -- 隨機的主鍵值可能不存在，使用範圍查詢
  select * from t where id >= @X limit 1;
  

  缺點：

  • 只適用取一條資料，多條資料返回查詢可能不夠
  • 主鍵分佈不均衡的情況下，不同行概率不一樣，例如：1、2、3、40000、400001

• 方案3：隨機行數

  -- 獲取總行數
  select count(*) into @C from t;
  
  -- 設定隨機顯示數量
  set @N = 1;
  
  -- 計算起始行數
  set @Y = floor(@C * rand())-@N+1;
  
  -- 拼接sql
  set @sql = concat("select * from t limit ", @Y, ",", @N);
  
  -- 預處理語句
  prepare stmt from @sql;
  
  -- 執行語句
  execute stmt;
  
  -- prepare、execute、deallocate統稱為prepare statement，稱為預處理語句，deallocate用於釋放資源
  deallocate prepare stmt;
  

join優化

CREATE TABLE `t1` (
`id` int(11) NOT NULL,
`a` int(11) DEFAULT NULL,
`b` int(11) DEFAULT NULL,
`c` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

create table t2 like t1;
create table t3 like t2;
--  初始化三張表的資料
insert into ... 

-- 以下查詢需要加哪些索引來優化？
SELECT
	*
FROM
	t1
JOIN t2 ON (t1.a = t2.a)
JOIN t3 ON (t2.b = t3.b)
WHERE
	t1.c >= X
AND t2.c >= Y
AND t3.c >= Z;

索引原則，儘量使用BKA演算法，小表作為驅動表，假設第一個驅動表為：

• t1：連線順序為t1->t2->t3，要在被驅動表欄位建立上索引，也就是 t2.a 和 t3.b 上建立索引
• t2：連線順序不確定，需要評估另外兩個條件的過濾效果，都需要在t1.a、t3.b上建立索引
• t3：連線順序是 t3->t2->t1，需要在 t2.b 和 t1.a 上建立索引

同時，還需要在第一個驅動表的欄位 c 上建立索引

自增主鍵是否連續

自增主鍵可能不連續，可能原因如下：

• 自增值儲存策略
  • 在 MySQL 5.7 及之前的版本，自增值儲存在記憶體裡，並沒有持久化。每次重啟後，第一次開啟表的時候，都會去找自增值的最大值 max(id)，然後將 max(id)+1 作為這個表當前的自增值
  • 在 MySQL 8.0 版本，將自增值的變更記錄在了 redo log 中，重啟的時候依靠 redo log 恢復重啟之前的值
• 自增值修改機制
  • 如果插入資料時 id 欄位指定為 0、null 或未指定值，那麼就把這個表當前的 AUTO_INCREMENT 值填到自增欄位
  • 指定插入的主鍵值時，根據自增值生成演算法計算新的自增值，影響引數： auto_increment_offset 、auto_increment_increment
• 自增值申請後未使用不允許回退
• 同一個語句多次申請自增id，每一次申請是前一次的兩倍，可能造成浪費

MySQL 5.1.22 版本開始引入的引數 innodb_autoinc_lock_mode（預設1，語句結束後釋放自增鎖），控制了自增值申請時的鎖範圍。

預設值是 1。

• 0 ：表示採用之前 MySQL 5.0 版本的策略，即語句執行結束後才釋放鎖
• 1 ：普通 insert 語句，自增鎖在申請之後就馬上釋放；類似 insert … select 這樣的批量插入資料的語句，自增鎖還是要等語句結束後才被釋放。不包括普通的insert語句中包含多個value值的批量插入，因為可以計算需要多少個id，一次性申請後即可釋放
• 2：申請後就釋放鎖（8.0預設值已改為2）

從併發效能的角度考慮，建議將其設定為 2，同時將 binlog_format 設定為 row

誤刪資料解決方案

誤刪資料分類：

• 使用 delete 語句誤刪資料行
  • 確保 binlog_format=row 和 binlog_row_image=FULL的前提下，使用Flashback工具閃回恢復資料
  • 建議在從庫上執行，避免對資料的二次破壞(資料變更是有關聯的，有可能因為誤操作的資料觸發其他業務邏輯，從而導致其他資料的變更。因此，資料恢復需要再從庫上進行，驗證後再恢復回主庫)
  • 事前預防， sql_safe_updates=on關閉批量修改或刪除，增加SQL審計
• 誤刪庫/表：drop table 、truncate table、drop database
  • 恢復方案：全量備份+實時備份binlog，可通過延遲複製備庫優化，相當於一個最近可用的全量備份
  • 預防方案：許可權控制、制定操作規範(例如：先備份後刪除，只能刪除指定字尾表)
• rm刪除資料：高可用叢集即可，HA機制會重新選擇一個主庫

insert ...select加鎖分析

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

-- 語句1：不走索引，加鎖範圍：所有行鎖和間隙鎖
mysql> explain insert into t2(c,d) select c,d from t;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
|  1 | INSERT      | t3    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL | NULL     | NULL  |
|  1 | SIMPLE      | t     | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    4 |      100 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+

-- 語句2：強制走索引c，倒序取第一條，加鎖範圍：(3,4]、(4,supremum] 
mysql> explain insert into t2(c,d) (select c+1, d from t force index(c) order by c desc limit 1);
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra               |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------+
|  1 | INSERT      | t2    | NULL       | ALL   | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL | NULL     | NULL                |
|  1 | SIMPLE      | t     | NULL       | index | NULL          | c    | 5       | NULL |    1 |      100 | Backward index scan |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------+

-- 語句3：從表t查詢資料，再插入到自身，需要暫存中間資料，使用了臨時表，在臨時表上limit，
-- 加鎖範圍：所有行鎖和間隙鎖(8.0.11上和語句2一樣，鎖範圍未發生變化)
mysql> explain insert into t(c,d) (select c+1, d from t force index(c) order by c desc limit 1);
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------+
|  1 | INSERT      | t     | NULL       | ALL   | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL | NULL     | NULL                                 |
|  1 | SIMPLE      | t     | NULL       | index | NULL          | c    | 5       | NULL |    1 |      100 | Backward index scan; Using temporary |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------+

-- 假設語句3，先把資料放入臨時表，再進行limit，會掃描所有行，如何優化？
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;