前提條件

• PolarDB集群版本需滿足如下條件之一：

  • PolarDB MySQL版8.0.2版本且修訂版本為8.0.2.2.2及以上

  • PolarDB MySQL版8.0.1版本且修訂版本為8.0.1.1.24及以上

  • PolarDB MySQL版5.7版本且修訂版本為5.7.1.0.21及以上

  • PolarDB MySQL版5.6版本且修訂版本為5.6.1.0.32及以上

  如何確認集群版本，詳情請參見查詢版本號。

• 閃回查詢功能需要開啟 innodb_backquery_enable參數(shù)，該參數(shù)默認關(guān)閉。使用該功能前，您需要在PolarDB集群的參數(shù)配置中先開啟 innodb_backquery_enable參數(shù)。

  說明

  如果您在開啟 innodb_backquery_enable參數(shù)之前執(zhí)行閃回查詢，系統(tǒng)會返回報錯ERROR 1815 (HY000): Internal error: the backquery_time set is out of range, too old。

注意事項

• 推薦在單表場景中使用閃回查詢，不推薦在復雜查詢場景下（如JOIN、子查詢）使用閃回查詢。

• 推薦使用主鍵來進行閃回查詢，目前不支持使用二級索引來進行閃回查詢。若使用二級索引來進行閃回查詢，會轉(zhuǎn)換為全表掃描，查詢性能會比較慢。

• 由于Undo日志保留了部分歷史差值數(shù)據(jù)，在配置的innodb_backquery_window時間窗口內(nèi)，打開閃回查詢功能會使得Undo表空間增長。除此之外，在BLOB場景下也可能會存在表空間增長的情況，且在表空間增長的過程中，寫入性能會略有下降。

• 單條記錄的歷史版本上限是10萬次。超過該上限后，若閃回查詢該記錄，系統(tǒng)將會報錯record undo history version exceed limit。

• 在執(zhí)行DDL操作后，之前的數(shù)據(jù)不能進行閃回查詢，若閃回查詢DDL之前的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可能會報錯Backquery primary key invisible。

• 開啟閃回查詢功能前刪除表，無法通過閃回查詢功能查看。開啟閃回查詢功能后刪除表，可以通過閃回查詢功能查看。

語法說明

• 單表閃回查詢語法

  SELECT column_name_list FROM table_name AS OF TIMESTAMP time_expr alias WHERE...;

• 多表閃回查詢語法

  SELECT column_name_list FROM table1_name AS OF TIMESTAMP time_expr alias1,table2_name AS OF TIMESTAMP time_expr alias2 WHERE... ;

• 多表JOIN閃回查詢語法

  SELECT column_name_list FROM table1_name AS OF TIMESTAMP time_expr alias1 
  JOIN table2_name AS OF TIMESTAMP time_expr alias2 ON join_cond1 
  JOIN table3_name AS OF TIMESTAMP time_expr alias3 ON join_cond2
  WHERE...;

語法中涉及的參數(shù)說明如下：

參數(shù)說明

PolarDB提供了以下參數(shù)來更精確地控制閃回功能：

示例

以單表閃回為例。

1. 準備測試數(shù)據(jù)：

   在2021-08-31 13:51創(chuàng)建products表，并插入數(shù)據(jù)。

   create table products (
          prod_id bigint(10) primary key NOT NULL,
          prod_name varchar(20) NOT NULL,
          cust_id bigint(10) NULL,
          createtime datetime NOT NULL DEFAULT NOW()
   );
   
   INSERT INTO  products(prod_id,prod_name,cust_id,createtime)
   values
   (101,'Book',1,NOW()),(102,'Apple',1,NOW()),(103,'Beef',2,NOW()),(104,'Bread',3,NOW()),(105,'Cheese',4,NOW());
   
                           

2. 查詢products表中的數(shù)據(jù)：

   SELECT * FROM products;
   +---------+-----------+---------+---------------------+
   | prod_id | prod_name | cust_id | createtime          |
   +---------+-----------+---------+---------------------+
   |     101 | Book      |       1 | 2021-08-31 13:51:22 |
   |     102 | Apple     |       1 | 2021-08-31 13:51:24 |
   |     103 | Beef      |       2 | 2021-08-31 13:51:26 |
   |     104 | Bread     |       3 | 2021-08-31 13:51:27 |
   |     105 | Cheese    |       4 | 2021-08-31 13:51:29 |
   +---------+-----------+---------+---------------------+
   5 rows in set (0.00 sec)

3. 更新測試數(shù)據(jù)：

   在2021-08-31 14:18對products表數(shù)據(jù)進行了更新。

   UPDATE products SET prod_id = 110, createtime = NOW() WHERE prod_name = "Book";
   UPDATE products SET prod_id = 119, createtime = NOW() WHERE prod_name = "Apple";
   
   SELECT * FROM products;
   +---------+-----------+---------+---------------------+
   | prod_id | prod_name | cust_id | createtime          |
   +---------+-----------+---------+---------------------+
   |     103 | Beef      |       2 | 2021-08-31 13:51:26 |
   |     104 | Bread     |       3 | 2021-08-31 13:51:27 |
   |     105 | Cheese    |       4 | 2021-08-31 13:51:29 |
   |     110 | Book      |       1 | 2021-08-31 14:18:21 |
   |     119 | Apple     |       1 | 2021-08-31 14:18:22 |
   +---------+-----------+---------+---------------------+
   5 rows in set (0.00 sec)

4. 執(zhí)行閃回查詢：

   查看products表中2021-08-31 14:00:00這個歷史時間點的數(shù)據(jù)。

   SELECT * FROM products AS of TIMESTAMP '2021-08-31 14:00:00';
   +---------+-----------+---------+---------------------+
   | prod_id | prod_name | cust_id | createtime          |
   +---------+-----------+---------+---------------------+
   |     101 | Book      |       1 | 2021-08-31 13:51:22 |
   |     102 | Apple     |       1 | 2021-08-31 13:51:24 |
   |     103 | Beef      |       2 | 2021-08-31 13:51:26 |
   |     104 | Bread     |       3 | 2021-08-31 13:51:27 |
   |     105 | Cheese    |       4 | 2021-08-31 13:51:29 |
   +---------+-----------+---------+---------------------+
   5 rows in set (0.00 sec)