MySQL中如何编写InformationSchemaPlugin-乐山大橙子建站

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MySQL中如何编写InformationSchemaPlugin

MySQL中如何编写Information Schema Plugin，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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1. 什么是i_s plugin

在mysql里面，默认会有一个information schema（以下简写为i_s），用于记录一些与元数据或表的模式相关的信息，与其他数据库不一样，在data目录下，并没有为i_s建立文件夹，这说明，i_s并不是物理存在的，而是在需要的时候，才会临时创建。这就可以解释为什么i_s库中的表的记录总是无法删除或修改。

2.为什么使用i_s plugin

虽然i_s中定义了丰富的表，但通过i_s plugin，我们可以将其功能进行扩展，丰富其中的信息，比如，我们可以把关心信息以表的形式展现出来，可以通过引入MySQL的内核代码，来监控内核的运行状态，例如锁资源状态、线程状态、table cache状态等信息。客户端可以通过sql来过滤想要的内容，甚至，我们可以在plugin中通过cond来进行过滤，而无需在层处理。

3.如何编写i_s plugin

1)之前已经介绍过的，这里不在赘述，在plugin间通用的包括：

a. plugin的声明;

b.添加系统变量(show /setvariables)

c.添加状态变量(show status)

2)初始化I_S插件

函数原型：name_init(void *p)

函数用于初始化插件，包括指定表的模式、创建表、构造表的函数指针等信息，指针p会指向一个结构体st_schema_table，如下表：

初始化的目的是为了填充结构体st_schema_table，从而确定表的定义，在查询表的时候，调用相应的函数进行记录填充。由于该结构体与内建的i_s表是公用的，因此一些字段我们可以直接忽略掉。在编写plugin的时候，我们需要填充的内容包括：

Ø Fields_info

Ø Fill_table

2).初始化表结构fields_info

Fields_info结构体为st_field_info

通常我们会预定义数组，以NULL列结束：

ST_FIELD_INFO is_field[] = {

{……}，

……

{0, 0, MYSQL_TYPE_NULL, 0, 0, 0, 0}

}

3)fill_table()

函数原型：int fill_table(THD *thd, TABLE_LIST *tables, COND *cond);

参数描述：

为了将记录保存到i_s表中，这里不的不提到两个函数：field类的成员函数store_系列函数和schema_table_store_record()，前者用来存储数据到表结构体追踪，后者用来将一行存储好的数据放入到临时表中。

store函数是Field类的方法，有5个：

其中my_declimal类型或者MYSQL_TIME等MySQL代码内特有的类型，我们都可以通过引入相应的代码来构建结构体。

注意当列被声明为MY_I_S_MAYBE_NULL时，需要做一些额外的处理，见之前关于st_field_info结构体的介绍。

当store数据到Field结构体后，我们还需要将其存储到表中，API函数如下：

boolschema_table_store_record(THD *thd, TABLE *table);

其中thd为当前线程，table为tables->table

为了包含这两个函数，我们需要引入如下头文件：

#include

4)使用COND进行优化

从fill_table的函数原型中，我们可以看到结构体COND，这在MySQL层用作对条件进行记录过滤，实际上在plugin里，我们可以直接进行过滤，只返回到MYSQL层需要的数据。如下图所示：

如果你接触过源代码，会发现COND是一个相当复杂的类型，如果由我们自己编写代码来操作显然要耗费大量的精力，我们可以依葫芦画瓢，找到源代码里是如何使用该结构体的，构造相应的参数，就可以直接调用了，这也是Plugin的诱人之处，我们可以根据需求引用已有的代码。

MySQL层代码大多定义在sql文件夹下，我们在编译时指定相应的目录即可。

当我们的操作对系统影响比较大时，需要尽快的得到结果，例如，内建的I_S表COLUMNS，在填充数据时需要打开所有的表，如果在Plugin层做过滤，那么当我们找到一个不符合条件的表时，尽快关闭，而不是等到MYSQL层来过滤后关闭。

例如函数：

bool calc_lookup_values_from_cond(THD *thd,COND *cond, TABLE_LIST *table, LOOKUP_FIELD_VALUES *lookups);

其中LOOPUP_FIEDL_VALUES结构体为：

sql/sql_show.cc：

typedef struct st_lookup_field_values

{

LEX_STRING value1, value2;

bool value1_is_wildcard, value2_is_wildcard;

} LOOKUP_FIELD_VALUES;

这个函数用于处理等值的情况，函数将寻找类似field1 = constant1 和field2 = constant2这样的条件, 如果找到了，将被存储在LOOKUP_FIELD_VALUES结构体的value1和value2中：

lookups.value1.str

lookups.value2.str

当我们找到了在COND中定义的条件后，就可以进行字符串匹配了。

该函数用于支持INFORMATION_SCHEMA.TABLES, INFORMATION_ SCHEMA.COLUMNS,和其他类型的内建I_S表，主要用来存储表名和数据库名，也就是说，value值为string类型，并且只支持两个等值操作，如果想实现更复杂的cond遍历，我们需要自己来实现。

示例如下（参考自《mysql plugin development》）：

view plain

#include

/*声明相关的结构体和函数*/

typedef struct st_lookup_field_values

{

LEX_STRING value1, value2;

bool value1_is_wildcard,value2_is_wildcard;

} LOOKUP_FIELD_VALUES;

bool calc_lookup_values_from_cond(THD *thd,COND *cond,

TABLE_LIST *table, LOOKUP_FIELD_VALUES*lookups);

bool schema_table_store_record(THD *thd,TABLE *table);

/*定义列类型

*包括一个整型和一个字符串型

ST_FIELD_INFO cond_push_fields[] =

{

{"NUMBER",10, MYSQL_TYPE_LONG, 0, 0, 0, 0},

{"TEXT",100, MYSQL_TYPE_STRING, 0, 0, 0, 0},

{0, 0,MYSQL_TYPE_NULL, 0, 0, 0, 0}

}

int fill_cond_push(THD *thd, TABLE_LIST*tables, COND *cond)

{

/*系统默认字符集：utf-8*/

CHARSET_INFO *cs= system_charset_info;

TABLE *table =tables->table;

/*字符串数组output，用于测试只返回符合条件的字符串*/

const char**ptr, *output[] = {"hello", "world", "this", "is","a", "test", 0};

int num;

/*声明变量*/

LOOKUP_FIELD_VALUESlookups;

bzero((char*)&lookups, sizeof(lookups));

/*调用函数获得COND中定义的条件*/

if (calc_lookup_values_from_cond(thd, cond, tables,&lookups))

return 0;

for (num = 0,ptr = output; *ptr; ptr++)

{

if (lookups.value1.str &&

my_strnncoll(cs, (const uchar*)*ptr, strlen(*ptr),

(const uchar*)lookups.value1.str,

lookups.value1.length))

continue;

/*只有满足条件的字符串才会被存储到table中*/

table->field[0]->store(++num);

table->field[1]->store(*ptr, strlen(*ptr), cs);

if (schema_table_store_record(thd, table))

return 1;

}

return 0;

}

/*初始化i_s plugin*/

int cond_push_init(void *p)

{

ST_SCHEMA_TABLE*schema = (ST_SCHEMA_TABLE*) p;

/*指定表定义*/

schema->fields_info= cond_push_fields;

/*指定记录填充函数*/

schema->fill_table= fill_cond_push;

schema->idx_field1= 1;

return 0;

}

struct st_mysql_information_schemacond_push=

{MYSQL_INFORMATION_SCHEMA_INTERFACE_VERSION };

mysql_declare_plugin(cond_push)

{

MYSQL_INFORMATION_SCHEMA_PLUGIN,

&cond_push,

"COND_PUSH",

"AndrewHutchings (Andrew.Hutchings@Sun.COM)",

"A simplecondition pushdown demo table",

PLUGIN_LICENSE_GPL,

cond_push_init,

NULL,

0x0010,

NULL,

NULL

}

mysql_declare_plugin_end;

5)例子：获取当前query cache中的QUERY信息（摘自网络，略改）

Query_cache中的query 存储在query_cache->queries结构体中，这是一个hash表，我们可以遍历其中的记录还获得想要的数据，代码如下：

view plain

#include

/*内核中一些代码定义在MYSQL_SERVER宏中*/

#ifndef MYSQL_SERVER

#define MYSQL_SERVER

#endif

/*sql_cache.cc中包含了全部跟querycache相关的代码*/

#include

/*创建一个子类，query_cache的成员queries为私有变量

class Accessible_Query_Cache : privateQuery_cache {

public:

HASH *get_queries()

{

return &this->queries; //&query_cache.queries;

}

};

bool schema_table_store_record(THD *thd,TABLE *table);

#define MAX_STATEMENT_TEXT_LENGTH 32767

#define COLUMN_STATEMENT_ID 0

#define COLUMN_SCHEMA_NAME 1

#define COLUMN_STATEMENT_TEXT 2

#define COLUMN_RESULT_BLOCKS_COUNT 3

#define COLUMN_RESULT_BLOCKS_SIZE 4

#define COLUMN_RESULT_BLOCKS_SIZE_USED 5

/* 定义表结构*/

ST_FIELD_INFOmysql_is_cached_queries_fields[]=

{

{"STATEMENT_ID", 21, MYSQL_TYPE_LONG, 0, 0, "Id"},

{"SCHEMA_NAME", 64, MYSQL_TYPE_STRING, 0, 0,"Schema"},

{"STATEMENT_TEXT", MAX_STATEMENT_TEXT_LENGTH,MYSQL_TYPE_STRING, 0, 0, "Statment text"},

{"RESULT_BLOCKS_COUNT", 21, MYSQL_TYPE_LONG, 0, 0, "CountResult Blocks"},

{"RESULT_BLOCKS_SIZE", 21, MYSQL_TYPE_LONGLONG, 0, 0,"Size Result Blocks"},

{"RESULT_BLOCKS_SIZE_USED", 21, MYSQL_TYPE_LONGLONG, 0, 0,"Size Used Result Blocks"},

{0,0, MYSQL_TYPE_STRING, 0, 0, 0}

};

/*填充数据函数*/

static intmysql_is_cached_queries_fill_table(THD *thd, TABLE_LIST *tables, COND *cond)

{

intstatus;

CHARSET_INFO *scs= system_charset_info; /* need this to store field into table */

TABLE *table= (TABLE *)tables->table;

Accessible_Query_Cache *qc;

HASH *queries;

const uchar *query_cache_block_raw;

Query_cache_block* query_cache_block;

Query_cache_query* query_cache_query;

uint result_blocks_count;

ulonglong result_blocks_size;

ulonglong result_blocks_size_used;

Query_cache_block *first_result_block;

Query_cache_block *result_block;

const char *statement_text;

size_t statement_text_length;

const char *key;

size_t key_length;

/*引用query_cache全局变量*/

qc= (Accessible_Query_Cache *)&query_cache;

/*对query_cache加锁*/

query_cache.lock();

/*获取hash*/

queries = qc->get_queries();

/* 遍历hash中的所有记录/

for(uint i= 0; i < queries->records; i++)

{

/*根据索引号获取记录*/

query_cache_block_raw = hash_element(queries, i);

query_cache_block = (Query_cache_block*)query_cache_block_raw;

query_cache_query= query_cache_block->query();

table->field[COLUMN_STATEMENT_ID]->store(i+1, 0);

/* 获取sql语句*/

statement_text = (const char*)query_cache_query->query();

statement_text_length = strlen(statement_text);

/*当超出长度时需要截断…*/

table->field[COLUMN_STATEMENT_TEXT]->store( (char*)statement_text

,statement_text_length > MAX_STATEMENT_TEXT_LENGTH?

MAX_STATEMENT_TEXT_LENGTH

:statement_text_length

, scs

);

/* 获取该查询的key*/

key = (const char*)query_cache_query_get_key( query_cache_block_raw

,&key_length , 0 );

key_length =strlen(key+statement_text_length+1)-1;

/*数据库名是key的一部分，适当的偏移key指针可以得到数据库名*/

table->field[COLUMN_SCHEMA_NAME]->store((char*)key+statement_text_length+1

, key_length

,scs );

/*获得结果集所占块的个数*/

first_result_block= query_cache_query->result();

if(first_result_block)

{

/* initialize so we can loop over the result blocks*/

result_block= first_result_block;

result_blocks_count = 1;

result_blocks_size = result_block->length;

result_blocks_size_used = result_block->used;

/* loop over the result blocks*/

while((result_block= result_block->next)!=first_result_block)

{

/* calculate total number of result blocks */

result_blocks_count++;

/* calculate total size of result blocks */

result_blocks_size += result_block->length;

/* calculate total of used size of result blocks */

result_blocks_size_used += result_block->used;

}

else

{

result_blocks_count = 0;

result_blocks_size = 0;

result_blocks_size_used = 0;

}

/* 存储块的个数*/

table->field[COLUMN_RESULT_BLOCKS_COUNT]->store( result_blocks_count ,0);

/* 存储总的所占有块的大小*/

table->field[COLUMN_RESULT_BLOCKS_SIZE]->store( result_blocks_size , 0);

/*存储总的已使用块的大小*/

table->field[COLUMN_RESULT_BLOCKS_SIZE_USED]->store(result_blocks_size_used , 0 );

/* 将记录存储到表中*/

status = schema_table_store_record(thd, table);

if (status) {

status= 1;

goto cleanup;

}

status = 0;

cleanup:

query_cache.unlock();

return status;

}

static intmysql_is_cached_queries_plugin_init(void *p)

{

ST_SCHEMA_TABLE *schema= (ST_SCHEMA_TABLE *)p;

schema->fields_info= mysql_is_cached_queries_fields;

schema->fill_table= mysql_is_cached_queries_fill_table;

return 0;

}

static int mysql_is_cached_queries_plugin_deinit(void*p)

{

return0;

}

struct st_mysql_information_schemamysql_is_cached_queries_plugin=

{MYSQL_INFORMATION_SCHEMA_INTERFACE_VERSION };

Plugin library descriptor

mysql_declare_plugin(mysql_is_cached_queries)

{

MYSQL_INFORMATION_SCHEMA_PLUGIN,

&mysql_is_cached_queries_plugin,

"MYSQL_CACHED_QUERIES",

"Roland Bouman",

"Lists all queries in the query cache.",

PLUGIN_LICENSE_GPL,

mysql_is_cached_queries_plugin_init, /* Plugin Init */

mysql_is_cached_queries_plugin_deinit, /* Plugin Deinit */

0x0010 /* 1.0 */,

NULL, /*status variables */

NULL, /*system variables */

NULL /*config options */

}

mysql_declare_plugin_end;

view plain

看完上述内容，你们掌握MySQL中如何编写Information Schema Plugin的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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