在PHP-FPM处理HTTP请求时，有时会遇到一个请求需要进行多次MySQL查询（在报表类应用中比较常见）。通常我们会以串行方式查询：
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$link = new mysqli();
$rs1 = $link-query('SELECT * FROM table1');
while ($row = $rs1-fetch_row()) { ... }
$rs2 = $link-query('SELECT * FROM table2');
while ($row = $rs2-fetch_row()) { ... }
$rs3 = $link-query('SELECT * FROM table3');
while ($row = $rs3-fetch_row()) { ... }
串行查询方式有个缺点：在MySQL返回数据之前，PHP一直是处于空等的状态，不会继续往后执行。如果数据量大或者查询复杂，MySQL响应可能会比较慢，那么以串行方式查询会有一些延迟。给用户最直接的感受就是 Loading… 的圈圈一直打转。
那么有什么办法可以减少查询MySQL的时间？用多进程并行查询不行，因为PHP-FPM 中不允许用 pcntl_fork 一类的调用。
幸好还有 mysqlnd，mysqlnd提供了类似 stream_select 的机制（见 这篇文章） ，可以做到在单进程中对MySQL并行查询。这主要运用了mysqli_poll 和 reap_async_query 两个函数。
还是通过例子来介绍MySQL并行查询的实施方法。假设要并行地向MySQL发出10个查询，最基本的代码应该是这样的：
1. $links = [];
2. for ($i = 0; $i !== 10; $i++) {
3. $links[$i] = new mysqli('127.0.0.1', 'user', 'password', 'db1');
4. $links[$i]-query('SELECT SLEEP(1)', MYSQLI_ASYNC);
5. }
6. $allResult = [];
7. while (!empty($links)) {
8. $reads = $links;
9. $errors = $reject = [];
10. if (!mysqli_poll($reads, $errors, $reject, null)) {
11. continue;
12. }
13. foreach ($reads as $read) {
14. $idx = array_search($read, $links, true);
15. $allResult[$idx] = [];
16. $result = $read-reap_async_query();
17. while ($row = $result-fetch_row()) {
18. $allResult[$idx][] = $row;
19. }
20. $read-close();
21. unset($links[$idx]);
22. }
23. }
解释下这段代码的含义：
2~5行，同时发起10个MySQL连接，并发出查询
注意query() 的第二个参数带上了 MYSQLI_ASYNC 表示非阻塞查询
10行，使用mysqli_poll 轮询10个连接的查询有无返回
mysqli_poll 的第一个参数$reads是个数组，包含需要轮询那些连接。mysqli_poll 执行完后，会改写$reads，改写后$reads包含的是那些已经有数据返回连接。
mysqli_poll的第四个参数，控制的是轮询的等待时间，单位是“秒”。如果像本例当中设置为null，那么mysqli_poll轮询是阻塞的：只有监听的连接中，任意一个连接有数据返回了，mysqli_poll才会返回。如果等待时间设置为0，那么每次执行mysqli_poll会立即返回，外层的while会频繁循环。
第11~19行，遍历已经有数据返回的连接
reap_async_query和普通query一样，返回的是mysqli_result，可以一行行fetch数据
20~21行，对于已经获得了数据的连接，下次mysqli_poll就不需要再轮询这个连接了，所以关闭连接，并从$links数组删除这个连接
当所有的连接都返回了数据，$links数组空了，while循环也就终止了。
使用并行查询的方式，可以大大缩短处理HTTP请求的时间，假设本例中的10个SQL查询，每个需要执行1秒。因为是并行，处理所有的查询，也只需要1秒左右。
将客户的报名信息INSERT先，然后取出A_I的这个ID，除以客服总人数（3个），取余（3个客服的话，余数应该为0、1、2）。
再将余数对应的客服UPDATE给这条记录。
MySQL 的 Binlog 记录着 MySQL 数据库的所有变更信息，了解 Binlog 的结构可以帮助我们解析Binlog，甚至对 Binlog 进行一些修改，或者说是“篡改”，例如实现类似于 Oracle 的 flashback 的功能，恢复误删除的记录，把 update 的记录再还原回去等。本文将带您探讨一下这些神奇功能的实现，您会发现比您想象地要简单得多。本文指的 Binlog 是 ROW 模式的 Binlog，这也是 MySQL 8 里的默认模式，STATEMENT 模式因为使用中有很多限制，现在用得越来越少了。
Binlog 由事件（event）组成，请注意是事件（event）不是事务（transaction），一个事务可以包含多个事件。事件描述对数据库的修改内容。
现在我们已经了解了 Binlog 的结构，我们可以试着修改 Binlog 里的数据。例如前面举例的 Binlog 删除了一条记录，我们可以试着把这条记录恢复，Binlog 里面有个删除行（DELETE_ROWS_EVENT）的事件，就是这个事件删除了记录，这个事件和写行（WRITE_ROWS_EVENT）的事件的数据结构是完全一样的，只是删除行事件的类型是 32，写行事件的类型是 30，我们把对应的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已经删除的记录再插入回去。从前面的 “show binlog events” 里面可看到这个 DELETE_ROWS_EVENT 是从位置 378 开始的，这里的位置就是 Binlog 文件的实际位置（以字节为单位）。从事件（event）的结构里面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 个字节，我们写个 Python 小程序把把第383（378+5=383）字节改成 30 即可。当然您也可以用二进制编辑工具来改。
找出 Binlog 中的大事务
由于 ROW 模式的 Binlog 是每一个变更都记录一条日志，因此一个简单的 SQL，在 Binlog 里可能会产生一个巨无霸的事务，例如一个不带 where 的 update 或 delete 语句，修改了全表里面的所有记录，每条记录都在 Binlog 里面记录一次，结果是一个巨大的事务记录。这样的大事务经常是产生麻烦的根源。我的一个客户有一次向我抱怨，一个 Binlog 前滚，滚了两天也没有动静，我把那个 Binlog 解析了一下，发现里面有个事务产生了 1.4G 的记录，修改了 66 万条记录！下面是一个简单的找出 Binlog 中大事务的 Python 小程序，我们知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog，每个事务都是以 BEGIN 开头，以 COMMIT 结束。我们找出 BENGIN 前面的 “# at” 的位置，检查 COMMIT 后面的 “# at” 位置，这两个位置相减即可计算出这个事务的大小，下面是这个 Python 程序的例子。
切割 Binlog 中的大事务
对于大的事务，MySQL 会把它分解成多个事件（注意一个是事务 TRANSACTION，另一个是事件 EVENT），事件的大小由参数 binlog-row-event-max-size 决定，这个参数默认是 8K。因此我们可以把若干个事件切割成一个单独的略小的事务
ROW 模式下，即使我们只更新了一条记录的其中某个字段，也会记录每个字段变更前后的值，这个行为是 binlog_row_image 参数控制的，这个参数有 3 个值，默认为 FULL，也就是记录列的所有修改，即使字段没有发生变更也会记录。这样我们就可以实现类似 Oracle 的 flashback 的功能，我个人估计 MySQL 未来的版本从可能会基于 Binlog 推出这样的功能。
了解了 Binlog 的结构，再加上 Python 这把瑞士军刀，我们还可以实现很多功能，例如我们可以统计哪个表被修改地最多？我们还可以把 Binlog 切割成一段一段的，然后再重组，可以灵活地进行 MySQL 数据库的修改和迁移等工作。
select * from
(select t1.id-t2.min_id+1 as new_id,t1.name,t1.other
from pai_ban_biao t1
inner join (select min(id) as min_id,name from pai_ban_biao group by name )t2
on t1.name=t2.name
)t3
order by t3.new_id,t3.other
