1. 为什么临时表可以重名?

在优化 join 查询的时候使用到了临时表。当时是这么用的：

create temporary table temp_t like t1;
alter table temp_t add index(b);
insert into temp_t select * from t2 where b>=1 and b<=2000;
select * from t1 join temp_t on (t1.b=temp_t.b);

临时表有哪些特征，为什么它适合这个场景？

临时表和内存表的区别

• 内存表，指的是使用 Memory 引擎的表，建表语法是 create table … engine=memory。这种表的数据都保存在内存里，系统重启的时候会被清空，但是表结构还在。除了这两个特性看上去比较“奇怪”外，从其他的特征上看，它就是一个正常的表。

• 临时表，可以使用各种引擎类型 。如果是使用 InnoDB 引擎或者 MyISAM 引擎的临时表，写数据的时候是写到磁盘上的。当然，临时表也可以使用 Memory 引擎。

1.1 临时表的特性

图 1 临时表特性示例

可以看到，临时表在使用上有以下几个特点：

1. 建表语法是 create temporary table …。
2. 一个临时表只能被创建它的 session 访问，对其他线程不可见。所以，图中 session A 创建的临时表 t，对于 session B 就是不可见的。
3. 临时表可以与普通表同名。
4. session A 内有同名的临时表和普通表的时候，show create 语句，以及增删改查语句访问的是临时表。
5. show tables 命令不显示临时表。

由于临时表只能被创建它的 session 访问，所以在这个 session 结束的时候，会自动删除临时表。也正是由于这个特性，临时表就特别适合我们文章开头的 join 优化这种场景。原因如下:

1. 不同 session 的临时表是可以重名的，如果有多个 session 同时执行 join 优化，不需要担心表名重复导致建表失败的问题。
2. 不需要担心数据删除问题。如果使用普通表，在流程执行过程中客户端发生了异常断开，或者数据库发生异常重启，还需要专门来清理中间过程中生成的数据表。而临时表由于会自动回收，所以不需要这个额外的操作。

1.2 临时表的应用

不用担心线程之间的重名冲突，临时表经常会被用在复杂查询的优化过程中。其中，分库分表系统的跨库查询就是一个典型的使用场景。

一般分库分表的场景，就是要把一个逻辑上的大表分散到不同的数据库实例上。

比如。将一个大表 ht，按照字段 f，拆分成 1024 个分表，然后分布到 32 个数据库实例上。如下图所示：
图 2 分库分表简图

一般情况下，这种分库分表系统都有一个中间层 proxy。不过，也有一些方案会让客户端直接连接数据库，也就是没有 proxy 这一层。在这个架构中，分区 key 的选择是以“减少跨库和跨表查询”为依据的。

如果大部分的语句都会包含 f 的等值条件，那么就要用 f 做分区键。这样，在 proxy 这一层解析完 SQL 语句以后，就能确定将这条语句路由到哪个分表做查询。

比如下面这条语句：

select v from ht where f=N;

可以通过分表规则（比如，N%1024) 来确认需要的数据被放在了哪个分表上。这种语句只需要访问一个分表，是分库分表方案最欢迎的语句形式了。

但是，如果这个表上还有另外一个索引 k，并且查询语句是这样的：

select v from ht where k >= M order by t_modified desc limit 100;

由于查询条件里面没有用到分区字段 f，只能到所有的分区中去查找满足条件的所有行，然后统一做 order by 的操作。

这种情况下，有两种比较常用的思路。

• 第一种思路是，在 proxy 层的进程代码中实现排序。
  优点：处理速度快，拿到分库的数据以后，直接在内存中参与计算
  缺点：

  1. 需要的开发工作量比较大。举例的这条语句还算是比较简单的，如果涉及到复杂的操作，比如 group by，甚至 join 这样的操作，对中间层的开发能力要求比较高；
  2. 对 proxy 端的压力比较大，尤其是很容易出现内存不够用和 CPU 瓶颈的问题。

• 第二种思路就是，把各个分库拿到的数据，汇总到一个 MySQL 实例的一个表中，然后在这个汇总实例上做逻辑操作。

比如上面这条语句，执行流程可以类似这样：

• 在汇总库上创建一个临时表 temp_ht，表里包含三个字段 v、k、t_modified；
• 在各个分库上执行select v,k,t_modified from ht_x where k >= M order by t_modified desc limit 100;
• 把分库执行的结果插入到 temp_ht 表中；
• 执行select v from temp_ht order by t_modified desc limit 100;

得到结果。
过程对应的流程图如下所示：

图 3 跨库查询流程示意图

在实践中，往往会发现每个分库的计算量都不饱和，所以会直接把临时表 temp_ht 放到 32 个分库中的某一个上。

1.3 为什么临时表可以重名？

在执行create temporary table temp_t(id int primary key)engine=innodb;语句的时候，MySQL 要给这个 InnoDB 表创建一个 frm 文件保存表结构定义，还要有地方保存表数据。

这个 frm 文件放在临时文件目录下，文件名的后缀是.frm，前缀是“#sql{进程 id}{线程 id} 序列号”。可以使用 select @@tmpdir 命令，来显示实例的临时文件目录。

关于表中数据的存放方式，在不同的 MySQL 版本中有着不同的处理方式：

• 在 5.6 以及之前的版本里，MySQL 会在临时文件目录下创建一个相同前缀、以.ibd 为后缀的文件，用来存放数据文件；
• 从 5.7 版本开始，MySQL 引入了一个临时文件表空间，专门用来存放临时文件的数据。因此，就不需要再创建 ibd 文件了。

可以看到，其实创建一个叫作 t1 的 InnoDB 临时表，MySQL 在存储上认为我们创建的表名跟普通表 t1 是不同的，因此同一个库下面已经有普通表 t1 的情况下，还是可以再创建一个临时表 t1 的。

举例

图 4 临时表的表名

这个进程的进程号是 1234，session A 的线程 id 是 4，session B 的线程 id 是 5。可以看到，session A 和 session B 创建的临时表，在磁盘上的文件不会重名。

MySQL 维护数据表，除了物理上要有文件外，内存里面也有一套机制区别不同的表，每个表都对应一个 table_def_key。

• 一个普通表的 table_def_key 的值是由“库名 + 表名”得到的，所以如果你要在同一个库下创建两个同名的普通表，创建第二个表的过程中就会发现 table_def_key 已经存在了。
• 对于临时表，table_def_key 在“库名 + 表名”基础上，又加入了“server_id+thread_id”。

session A 和 sessionB 创建的两个临时表 t1，它们的 table_def_key 不同，磁盘文件名也不同，因此可以并存。

实现上，每个线程都维护了自己的临时表链表。这样每次 session 内操作表的时候，先遍历链表，检查是否有这个名字的临时表，如果有就优先操作临时表，如果没有再操作普通表；在 session 结束的时候，对链表里的每个临时表，执行 “DROP TEMPORARY TABLE + 表名”操作。

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1.4 临时表和主备复制

binlog 中也记录了 DROP TEMPORARY TABLE 这条命令。临时表只在线程内自己可以访问，为什么需要写到 binlog 里面？

既然写 binlog，就意味着备库需要。

设想一下，在主库上执行下面这个语句序列：

create table t_normal(id int primary key, c int)engine=innodb;/*Q1*/
create temporary table temp_t like t_normal;/*Q2*/
insert into temp_t values(1,1);/*Q3*/
insert into t_normal select * from temp_t;/*Q4*/

如果关于临时表的操作都不记录，那么在备库就只有 create table t_normal 表和 insert into t_normal select * from temp_t 这两个语句的 binlog 日志，备库在执行到 insert into t_normal 的时候，就会报错“表 temp_t 不存在”。

如果把 binlog 设置为 row 格式，因为 binlog 是 row 格式时，在记录 insert into t_normal 的 binlog 时，记录的是这个操作的数据，即：write_row event 里面记录的逻辑是“插入一行数据（1,1)”。如果当前的 binlog_format=row，那么跟临时表有关的语句，就不会记录到 binlog 里。也就是说，只在 binlog_format=statment/mixed 的时候，binlog 中才会记录临时表的操作。

这种情况下，创建临时表的语句会传到备库执行，因此备库的同步线程就会创建这个临时表。主库在线程退出的时候，会自动删除临时表，但是备库同步线程是持续在运行的。所以，这时候我们就需要在主库上再写一个 DROP TEMPORARY TABLE 传给备库执行。

问题 1
MySQL 在记录 binlog 的时候，不论是 create table 还是 alter table 语句，都是原样记录，甚至于连空格都不变，但是如果执行 drop table t_normal，系统记录 binlog 就会写成：DROP TABLE t_normal /* generated by server */ 也就是改成了标准的格式。为什么要这么做呢 ？

drop table 命令是可以一次删除多个表的。比如，在上面的例子中，设置 binlog_format=row，如果主库上执行 "drop table t_normal, temp_t"这个命令，那么 binlog 中就只能记录：DROP TABLE t_normal /* generated by server */ 因为备库上并没有表 temp_t，将这个命令重写后再传到备库执行，才不会导致备库同步线程停止。

所以，drop table 命令记录 binlog 的时候，就必须对语句做改写。“/* generated by server */”说明了这是一个被服务端改写过的命令。

问题 2
主库上不同的线程创建同名的临时表是没关系的，但是传到备库执行是怎么处理的呢？

下面的序列中实例 S 是 M 的备库

主库 M 上的两个 session 创建了同名的临时表 t1，这两个 create temporary table t1 语句都会被传到备库 S 上。

但是，备库的应用日志线程是共用的，也就是说要在应用线程里面先后执行这个 create 语句两次。（即使开了多线程复制，也可能被分配到从库的同一个 worker 中执行）。这会不会导致同步线程报错 ？

显然是不会。
MySQL 在记录 binlog 的时候，会把主库执行这个语句的线程 id 写到 binlog 中。这样，在备库的应用线程就能够知道执行每个语句的主库线程 id，并利用这个线程 id 来构造临时表的 table_def_key：

1. session A 的临时表 t1，在备库的 table_def_key 就是：库名 +t1+“M 的 serverid”+“session A 的 thread_id”;
2. session B 的临时表 t1，在备库的 table_def_key 就是 ：库名 +t1+“M 的 serverid”+“session B 的 thread_id”。

由于 table_def_key 不同，所以这两个表在备库的应用线程里面是不会冲突的。

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小结
在实际应用中，临时表一般用于处理比较复杂的计算逻辑。由于临时表是每个线程自己可见的，所以不需要考虑多个线程执行同一个处理逻辑时，临时表的重名问题。在线程退出的时候，临时表也能自动删除，省去了收尾和异常处理的工作。

在 binlog_format='row’的时候，临时表的操作不记录到 binlog 中，也省去了不少麻烦，这也可以成为选择 binlog_format 时的一个考虑因素。

需要注意的是，上面说到的这种临时表，是用户自己创建的 ，也可以称为用户临时表。与它相对应的，就是内部临时表

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思考
下面的语句序列是创建一个临时表，并将其改名：

图 6 关于临时表改名的思考题

可以使用 alter table 语法修改临时表的表名，而不能使用 rename 语法。这是为什么？

执行 rename table 语句的时候，要求按照“库名 / 表名.frm”的规则去磁盘找文件，但是临时表在磁盘上的 frm 文件是放在 tmpdir 目录下的，并且文件名的规则是“#sql{进程 id}{线程 id} 序列号.frm”，因此会报“找不到文件名”的错误。

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2. MySql内部临时表使用场景

2.1 union 执行流程

表 t1 来举例

create table t1(id int primary key, a int, b int, index(a));
delimiter ;;
create procedure idata()
begindeclare i int;set i=1;while(i<=1000)doinsert into t1 values(i, i, i);set i=i+1;end while;
end;;
delimiter ;
call idata();

执行下面这条语句：

(select 1000 as f) union (select id from t1 order by id desc limit 2);

这条语句用到了 union，它的语义是，取这两个子查询结果的并集。并集的意思就是这两个集合加起来，重复的行只保留一行。

语句的 explain 结果

图 1 union 语句 explain 结果
可以看到：

• 第二行的 key=PRIMARY，说明第二个子句用到了索引 id。
• 第三行的 Extra 字段，表示在对子查询的结果集做 union 的时候，使用了临时表 (Using temporary)。

语句的执行流程是这样的：

1. 创建一个内存临时表，这个临时表只有一个整型字段 f，并且 f 是主键字段。
2. 执行第一个子查询，得到 1000 这个值，并存入临时表中。
3. 执行第二个子查询：
   • 拿到第一行 id=1000，试图插入临时表中。但由于 1000 这个值已经存在于临时表了，违反了唯一性约束，所以插入失败，然后继续执行；
   • 取到第二行 id=999，插入临时表成功。
4. 从临时表中按行取出数据，返回结果，并删除临时表，结果中包含两行数据分别是 1000 和 999。

图 2 union 执行流程

这里的内存临时表起到了暂存数据的作用，而且计算过程还用上了临时表主键 id 的唯一性约束，实现了 union 的语义。

如果把上面这个语句中的 union 改成 union all 的话，就没有了“去重”的语义。这样执行的时候，就依次执行子查询，得到的结果直接作为结果集的一部分，发给客户端。因此也就不需要临时表了。

图 3 union all 的 explain 结果

第二行的 Extra 字段显示的是 Using index，表示只使用了覆盖索引，没有用临时表了。

2.2 group by 执行流程

另外一个常见的使用临时表的例子是 group by

select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m;

这个语句的逻辑是把表 t1 里的数据，按照 id%10 进行分组统计，并按照 m 的结果排序后输出。它的 explain 结果如下：

图 4 group by 的 explain 结果

可以看到:

• Using index，表示这个语句使用了覆盖索引，选择了索引 a，不需要回表；
• Using temporary，表示使用了临时表；
• Using filesort，表示需要排序。

执行流程:

1. 创建内存临时表，表里有两个字段 m 和 c，主键是 m；
2. 扫描表 t1 的索引 a，依次取出叶子节点上的 id 值，计算 id%10 的结果，记为 x；
   • 如果临时表中没有主键为 x 的行，就插入一个记录 (x,1);
   • 如果表中有主键为 x 的行，就将 x 这一行的 c 值加 1；
3. 遍历完成后，再根据字段 m 做排序，得到结果集返回给客户端。

执行图如下:

图 5 group by 执行流程

图中最后一步，对内存临时表的排序，如下图

临时表的排序过程就是图 6 中虚线框内的过程。

图 7 group by 执行结果

如果需求并不需要对结果进行排序，那可以在 SQL 语句末尾增加 order by null，也就是改成：

select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null;

这样就跳过了最后排序的阶段，直接从临时表中取数据返回。返回的结果如图 8 所示。

图 8 group + order by null 的结果（内存临时表）

由于表 t1 中的 id 值是从 1 开始的，因此返回的结果集中第一行是 id=1；扫描到 id=10 的时候才插入 m=0 这一行，因此结果集里最后一行才是 m=0。

这个例子里由于临时表只有 10 行，内存可以放得下，因此全程只使用了内存临时表。但是，内存临时表的大小是有限制的，参数 tmp_table_size 就是控制这个内存大小的，默认是 16M。

如果执行下面这个语句序列：

set tmp_table_size=1024;
select id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null limit 10;

把内存临时表的大小限制为最大 1024 字节，并把语句改成 id % 100，这样返回结果里有 100 行数据。但是，这时的内存临时表大小不够存下这 100 行数据，也就是说，执行过程中会发现内存临时表大小到达了上限（1024 字节）。这时候就会把内存临时表转成磁盘临时表，磁盘临时表默认使用的引擎是 InnoDB。

返回的结果如图所示：

如果这个表 t1 的数据量很大，很可能这个查询需要的磁盘临时表就会占用大量的磁盘空间

2.3 group by 优化方法 – 索引

可以看到，不论是使用内存临时表还是磁盘临时表，group by 逻辑都需要构造一个带唯一索引的表，执行代价都是比较高的。如果表的数据量比较大，上面这个 group by 语句执行起来就会很慢，有什么优化的方法呢？

问题： 执行 group by 语句为什么需要临时表？

group by 的语义逻辑，是统计不同的值出现的个数。但是，由于每一行的 id%100 的结果是无序的，就需要有一个临时表，来记录并统计结果。如果扫描过程中可以保证出现的数据是有序的就可以实现快速排序

现在有一个类似图 10 的这么一个数据结构

图 10 group by 算法优化 - 有序输入

如果可以确保输入的数据是有序的，那么计算 group by 的时候，就只需要从左到右，顺序扫描，依次累加。也就是下面这个过程：

• 当碰到第一个 1 的时候，已经知道累积了 X 个 0，结果集里的第一行就是 (0,X);
• 当碰到第一个 2 的时候，已经知道累积了 Y 个 1，结果集里的第二行就是 (1,Y);

按照这个逻辑执行的话，扫描到整个输入的数据结束，就可以拿到 group by 的结果，不需要临时表，也不需要再额外排序。

在 MySQL 5.7 版本支持了 generated column 机制，用来实现列数据的关联更新。可以用下面的方法创建一个列 z，然后在 z 列上创建一个索引（如果是 MySQL 5.6 及之前的版本，你也可以创建普通列和索引，来解决这个问题）。

alter table t1 add column z int generated always as(id % 100), add index(z);

这样，索引 z 上的数据就是类似图 10 这样有序的了。上面的 group by 语句就可以改成：

select z, count(*) as c from t1 group by z;

优化后的 group by 语句的 explain 结果，如下图所示：

图 11 group by 优化的 explain 结果

从 Extra 字段可以看到，这个语句的执行不再需要临时表，也不需要排序了。

2.4 group by 优化方法 – 直接排序

如果碰上不适合创建索引的场景，还是要老老实实做排序的。那么，这时候的 group by 要怎么优化呢？

MySQL 有没有走磁盘临时表的方法?

在 group by 语句中加入 SQL_BIG_RESULT 这个提示（hint），就可以告诉优化器：这个语句涉及的数据量很大，请直接用磁盘临时表。

MySQL 的优化器一看，磁盘临时表是 B+ 树存储，存储效率不如数组来得高。所以，既然告诉了数据量很大，那从磁盘空间考虑，还是直接用数组来存吧。

select SQL_BIG_RESULT id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m;

执行流程如下:

1. 初始化 sort_buffer，确定放入一个整型字段，记为 m；
2. 扫描表 t1 的索引 a，依次取出里面的 id 值, 将 id%100 的值存入 sort_buffer 中；
3. 扫描完成后，对 sort_buffer 的字段 m 做排序（如果 sort_buffer 内存不够用，就会利用磁盘临时文件辅助排序）；
4. 排序完成后，就得到了一个有序数组。

两张图分别是执行流程图和执行 explain 命令得到的结果

图 12 使用 SQL_BIG_RESULT 的执行流程图

图 13 使用 SQL_BIG_RESULT 的 explain 结果

从 Extra 字段可以看到，这个语句的执行没有再使用临时表，而是直接用了排序算法。

MySQL 什么时候会使用内部临时表？

1. 如果语句执行过程可以一边读数据，一边直接得到结果，是不需要额外内存的，否则就需要额外的内存，来保存中间结果；
2. join_buffer 是无序数组，sort_buffer 是有序数组，临时表是二维表结构；
3. 如果执行逻辑需要用到二维表特性，就会优先考虑使用临时表。比如例子中，union 需要用到唯一索引约束， group by 还需要用到另外一个字段来存累积计数。

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小结
重点讲了 group by 的几种实现算法，从中可以总结一些使用的指导原则：

1. 如果对 group by 语句的结果没有排序要求，要在语句后面加 order by null；
2. 尽量让 group by 过程用上表的索引，确认方法是 explain 结果里没有 Using temporary 和 Using filesort；
3. 如果 group by 需要统计的数据量不大，尽量只使用内存临时表；也可以通过适当调大 tmp_table_size 参数，来避免用到磁盘临时表；
4. 如果数据量实在太大，使用 SQL_BIG_RESULT 这个提示，来告诉优化器直接使用排序算法得到 group by 的结果。

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思考
文章中图 8 和图 9 都是 order by null，为什么图 8 的返回结果里面，0 是在结果集的最后一行，而图 9 的结果里面，0 是在结果集的第一行？

答案见下节3. Memory引擎正文

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3. Memory引擎

3.1 内存表的数据组织结构

假设有以下的两张表 t1 和 t2，其中表 t1 使用 Memory 引擎， 表 t2 使用 InnoDB 引擎。

create table t1(id int primary key, c int) engine=Memory;
create table t2(id int primary key, c int) engine=innodb;
insert into t1 values(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8),(9,9),(0,0);
insert into t2 values(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8),(9,9),(0,0);

分别执行 select * from t1 和 select * from t2。
图 1 两个查询结果 -0 的位置

可以看到，内存表 t1 的返回结果里面 0 在最后一行，而 InnoDB 表 t2 的返回结果里 0 在第一行。

表 t2 用的是 InnoDB 引擎，它的主键索引 id 的组织方式：InnoDB 表的数据就放在主键索引树上，主键索引是 B+ 树。所以表 t2 的数据组织方式如下图所示：

图 2 表 t2 的数据组织
与 InnoDB 引擎不同，Memory 引擎的数据和索引是分开的。看一下表 t1 中的数据内容

图 3 表 t1 的数据组织

可以看到，内存表的数据部分以数组的方式单独存放，而主键 id 索引里，存的是每个数据的位置。主键 id 是 hash 索引，可以看到索引上的 key 并不是有序的。

在内存表 t1 中，当我执行 select * 的时候，走的是全表扫描，也就是顺序扫描这个数组。因此，0 就是最后一个被读到，并放入结果集的数据。

可见，InnoDB 和 Memory 引擎的数据组织方式是不同的：

• InnoDB 引擎把数据放在主键索引上，其他索引上保存的是主键 id。这种方式，称之为索引组织表（Index Organizied Table）。
• Memory 引擎采用的是把数据单独存放，索引上保存数据位置的数据组织形式，我们称之为堆组织表（Heap Organizied Table）。

这两个引擎的一些典型不同：

1. InnoDB 表的数据总是有序存放的，而内存表的数据就是按照写入顺序存放的；
2. 当数据文件有空洞的时候，InnoDB 表在插入新数据的时候，为了保证数据有序性，只能在固定的位置写入新值，而内存表找到空位就可以插入新值；
3. 数据位置发生变化的时候，InnoDB 表只需要修改主键索引，而内存表需要修改所有索引；
4. InnoDB 表用主键索引查询时需要走一次索引查找，用普通索引查询的时候，需要走两次索引查找。而内存表没有这个区别，所有索引的“地位”都是相同的。
5. InnoDB 支持变长数据类型，不同记录的长度可能不同；内存表不支持 Blob 和 Text 字段，并且即使定义了 varchar(N)，实际也当作 char(N)，也就是固定长度字符串来存储，因此内存表的每行数据长度相同。

由于内存表的这些特性，每个数据行被删除以后，空出的这个位置都可以被接下来要插入的数据复用

比如，如果要在表 t1 中执行：

delete from t1 where id=5;
insert into t1 values(10,10);
select * from t1;

看到返回结果里，id=10 这一行出现在 id=4 之后，也就是原来 id=5 这行数据的位置。

需要指出的是，表 t1 的这个主键索引是哈希索引，因此如果执行范围查询，比如

select * from t1 where id<5;

是用不上主键索引的，需要走全表扫描。

3.2 hash 索引和 B-Tree 索引

内存表也是支持 B-Tree 索引的。在 id 列上创建一个 B-Tree 索引，SQL 语句可以这么写：

alter table t1 add index a_btree_index using btree (id);

这时，表 t1 的数据组织形式就变成了这样：

图 4 表 t1 的数据组织 – 增加 B-Tree 索引

新增 B-Tree 索引跟 InnoDB 的 b+ 树索引组织形式类似。
看一下这下面这两个语句的输出：

图 5 使用 B-Tree 和 hash 索引查询返回结果对比

执行 select * from t1 where id<5 的时候，优化器会选择 B-Tree 索引，所以返回结果是 0 到 4。 使用 force index 强行使用主键 id 这个索引，id=0 这一行就在结果集的最末尾了。

一般在我们的印象中，内存表的优势是速度快，其中的一个原因就是 Memory 引擎支持 hash 索引。当然，更重要的原因是，内存表的所有数据都保存在内存，而内存的读写速度总是比磁盘快。

但是不建议在生产环境上使用内存表。这里的原因主要包括两个方面：

1. 锁粒度问题；
2. 数据持久化问题。

3.3 内存表的锁

内存表不支持行锁，只支持表锁。因此，一张表只要有更新，就会堵住其他所有在这个表上的读写操作。
注意的是，这里的表锁跟之前我们介绍过的 MDL 锁不同，但都是表级的锁。

图 6 内存表的表锁 – 复现步骤

session A 的 update 语句要执行 50 秒，在这个语句执行期间 session B 的查询会进入锁等待状态。session C 的 show processlist 结果输出如下：

图 7 内存表的表锁 – 结果

跟行锁比起来，表锁对并发访问的支持不够好。所以，内存表的锁粒度问题，决定了它在处理并发事务的时候，性能也不会太好。

3.4 数据持久性问题

数据放在内存中，是内存表的优势，但也是一个劣势。因为，数据库重启的时候，所有的内存表都会被清空。

如果数据库异常重启，内存表被清空也就清空了，不会有什么问题。但是，在高可用架构下，内存表的这个特点简直可以当做 bug 来看待了

先看看 M-S 架构下，使用内存表存在的问题。

图 8 M-S 基本架构

看一下下面这个时序:

1. 业务正常访问主库；
2. 备库硬件升级，备库重启，内存表 t1 内容被清空；
3. 备库重启后，客户端发送一条 update 语句，修改表 t1 的数据行，这时备库应用线程就会报错“找不到要更新的行”。

这样就会导致主备同步停止。当然，如果这时候发生主备切换的话，客户端会看到，表 t1 的数据“丢失”了。

在图 8 中这种有 proxy 的架构里，大家默认主备切换的逻辑是由数据库系统自己维护的。这样对客户端来说，就是“网络断开，重连之后，发现内存表数据丢失了”。
由于 MySQL 知道重启之后，内存表的数据会丢失。所以，担心主库重启之后，出现主备不一致，MySQL 在实现上做了这样一件事儿：在数据库重启之后，往 binlog 里面写入一行 DELETE FROM t1。

如果使用是如图 9 所示的双 M 结构的话：

图 9 双 M 结构

在备库重启的时候，备库 binlog 里的 delete 语句就会传到主库，然后把主库内存表的内容删除。这样在使用的时候就会发现，主库的内存表数据突然被清空了。

基于上面的分析，内存表并不适合在生产环境上作为普通数据表使用。

1. 如果你的表更新量大，那么并发度是一个很重要的参考指标，InnoDB 支持行锁，并发度比内存表好；
2. 能放到内存表的数据量都不大。如果你考虑的是读的性能，一个读 QPS 很高并且数据量不大的表，即使是使用 InnoDB，数据也是都会缓存在 InnoDB Buffer Pool 里的。因此，使用 InnoDB 表的读性能也不会差。

**建议你把普通内存表都用 InnoDB 表来代替。**但是，有一个场景却是例外的。在数据量可控，不会耗费过多内存的情况下，可以考虑使用内存表。

内存临时表刚好可以无视内存表的两个不足，主要是下面的三个原因：

1. 临时表不会被其他线程访问，没有并发性的问题；
2. 临时表重启后也是需要删除的，清空数据这个问题不存在；
3. 备库的临时表也不会影响主库的用户线程。

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小结
由于重启会丢数据，如果一个备库重启，会导致主备同步线程停止；如果主库跟这个备库是双 M 架构，还可能导致主库的内存表数据被删掉。
因此，在生产上，不建议使用普通内存表。

如果你是 DBA，可以在建表的审核系统中增加这类规则，要求业务改用 InnoDB 表。我们在文中也分析了，其实 InnoDB 表性能还不错，而且数据安全也有保障。而内存表由于不支持行锁，更新语句会阻塞查询，性能也未必就如想象中那么好。

基于内存表的特性，我们还分析了它的一个适用场景，就是内存临时表。

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思考
假设你刚刚接手的一个数据库上，真的发现了一个内存表。备库重启之后肯定是会导致备库的内存表数据被清空，进而导致主备同步停止。这时，最好的做法是将它修改成 InnoDB 引擎表。假设当时的业务场景暂时不允许你修改引擎，你可以加上什么自动化逻辑，来避免主备同步停止呢？

假设的是主库暂时不能修改引擎，那么就把备库的内存表引擎先都改成 InnoDB。对于每个内存表，执行

set sql_log_bin=off;
alter table tbl_name engine=innodb;

这样就能避免备库重启的时候，数据丢失的问题。

由于主库重启后，会往 binlog 里面写“delete from tbl_name”，这个命令传到备库，备库的同名的表数据也会被清空。

因此，就不会出现主备同步停止的问题。

如果由于主库异常重启，触发了 HA，这时候我们之前修改过引擎的备库变成了主库。而原来的主库变成了新备库，在新备库上把所有的内存表（这时候表里没数据）都改成 InnoDB 表。

所以，如果我们不能直接修改主库上的表引擎，可以配置一个自动巡检的工具，在备库上发现内存表就把引擎改了。

同时，跟业务开发同学约定好建表规则，避免创建新的内存表。

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来自林晓斌《MySql实战45讲》