1.Flink mysql-cdc connector 源码解析
2.MySQL全文索引源码剖析之Insert语句执行过程
3.MySQL源码阅读1-启动初始化
4.MySQL · 源码分析 · Subquery代码分析
5.MySQL XA事务源码分析
6.MySQL 核心模块揭秘 | 13 期 | 回滚到 savepoint
Flink mysql-cdc connector 源码解析
Flink 1. 引入了 CDC功能，码剖用于实时同步数据库变更。码剖Flink CDC Connectors 提供了一组源连接器，码剖支持从MySQL和PostgreSQL直接获取增量数据，码剖如Debezium引擎通过日志抽取实现。码剖以下是码剖秒卡购源码Flink CDC源码解析的关键部分：
首先，MySQLTableSourceFactory是码剖实现的核心，它通过DynamicTableSourceFactory接口构建MySQLTableSource对象，码剖获取数据库和表的码剖信息。MySQLTableSource的码剖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的码剖RowData类型，并处理update操作时的码剖前后数据。
DebeziumSourceFunction是码剖底层实现，继承了RichSourceFunction和checkpoint接口，码剖确保了Exactly Once语义。码剖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visio源码格式结合、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。
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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的源码可跑作用类似于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。
MySQL源码阅读1-启动初始化
通过深入阅读MySQL源码，旨在学习并记录其内核知识。初次探索难免有错误或遗漏，现场云源码欢迎指正，并期待在后续阅读中对笔记进行修正。
MySQL的启动初始化是关键步骤，涉及核心逻辑与执行流程。关注的入口函数位于`mysql-server-8.0/sql/mysqld.cc::mysqld_main`。
初始化阶段主要关注点包括启动MySQL中的线程，负责执行各种任务。MySQL在初始化时启动的线程种类多样，确保数据管理、查询执行与系统功能高效运作。
调用链显示了初始化过程中的函数调用关系，每个缩进代表一个函数调用，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/投影中的源码减去补码应用。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
MySQL XA事务源码分析概览
在深入理解MySQL XA事务处理中，我们重点关注了几个关键步骤：外部XA PREPARE、COMMIT、2PC阶段的Log落盘顺序，以及本地事务commit和外部XA的Rollback、RECOVERY流程。以下是这些流程的简要概述：外部XA PREPARE流程
开始阶段：------------------- XA PREPARE START -------------------------
结束阶段：------------------- XA PREPARE END -------------------------
外部XA COMMIT流程
简述：------------------- XA COMMIT START -------------------------
简述：------------------- XA COMMIT END -------------------------
本地事务COMMIT流程与外部XA比较
不同之处：------------------- PREPARE START -------------------------
不同之处：------------------- PREPARE END -------------------------
------------------- COMMIT START ------------------------- ------------------- COMMIT END -------------------------外部XA ROLLBACK流程
简述：省流版：Not Prepared Rollback和Prepared Rollback的差异
详细版： Not Prepared Rollback：在end - prepare期间rollback
Prepared Rollback：在prepare之后rollback
外部XA RECOVERY流程
简述：本地事务RECOVERY流程
简述： 重要提示：在binlog rotate到新文件前，redo log会强制落盘，确保旧文件不包含未完成的事务。
MySQL 核心模块揭秘 | 期 | 回滚到 savepoint
深入理解 MySQL，了解如何实现部分回滚操作。本文由技术专家操盛春撰写，他在公众号『一树一溪』分享 MySQL 和 OceanBase 源码研究。本文基于 MySQL 8.0.，InnoDB 存储引擎，探讨核心模块的工作原理。
首先，我们创建测试表并插入数据。关键操作分为四个阶段，编号为 SQL 1 至 SQL 4，其中 SQL 4 是讨论焦点。SQL 2 和 SQL 3 分别产生 undo 日志 0 和 1。
当执行事务时，产生的 binlog 日志在 trx cache 中。回滚整个事务时，需要清除这些日志。然而，实际操作中，binlog 回滚步骤看似简单，却并未执行真正清除，只是为后续的 InnoDB 回滚做准备。
InnoDB 回滚是关键环节，它会根据 undo 日志执行反向操作，恢复事务影响的数据。以 SQL 为例，会从最新的 undo 日志开始回滚，逐条执行反向操作，包括记录的删除。
回滚后，事务的执行状态需要通过提交事务来更新。这不同于 commit 语句，因为回滚操作已经改变了数据，即使从逻辑上看恢复了原样，也需要将 InnoDB 中的修改正式提交。
trx cache 中的 binlog 日志会在 InnoDB 回滚完成后进行清除，这个过程涉及内存 buffer 和磁盘临时文件。binlog 回滚步骤延迟到这个阶段，是因为在事务提交前，binlog 日志并不需要写入持久化存储。
总结起来，MySQL 的部分回滚包括：无实际动作的 binlog 回滚，执行 InnoDB 回滚恢复数据，然后提交 InnoDB 事务，最后清理 trx cache 中的临时 binlog。如果你对文中内容有疑问，欢迎留言交流。
对于 SQL 质量管理，如需更多工具支持，可以了解 SQLE，一个覆盖开发到生产环境的 SQL 管理平台，提供流程自动化和数据质量管理功能。
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。