我的主机内存只有 100G ，现在要对一个 200G 的大表做全表扫描，会不会把数据库主机的内存用光了？比如逻辑备份的时候，是做整库扫描。
全表扫描对 server 层的影响
现在要对一个 200G 的 InnoDB 表 db1. t ，执行一个全表扫描。当然，你要把扫描结果保存在客户端，会使用类似这样的命令：
mysql -h$host -P$port -u$user -p$pwd -e "select * from db1.t" > $target_fileInnoDB 的数据是保存在主键索引上的，所以全表扫描实际上是直接扫描表 t 的主键索引.这条查询语句由于没有其他的判断条件，所以查到的每一行都可以直接放到结果集里面，然后返回给客户端。
实际上，服务端并不需要保存一个完整的结果集。取数据和发数据的流程是这样的：
1. 获取一行，写到 net_buffer 中。这块内存的大小是由参数 net_buffer_length 定义的，默认是16k 。
2. 重复获取行，直到 net_buffer 写满，调用网络接口发出去。
3. 如果发送成功，就清空 net_buffer ，然后继续取下一行，并写入 net_buffer 。
4. 如果发送函数返回 EAGAIN 或 WSAEWOULDBLOCK ，就表示本地网络栈（ socket sendbuffer ）写满了，进入等待。直到网络栈重新可写，再继续发送。
从上面的过程可以看出：
1. 一个查询在发送过程中，占用的 MySQL 内部的内存最大就是 net_buffer_length 这么大，并不会达到 200G ；
2. socket send buffer 也不可能达到 200G （默认定义 /proc/sys/net/core/wmem_default ），如果 socket send buffer 被写满，就会暂停读数据的流程
也就是说， MySQL 是 “ “ 边读边发的 ” ” ，这个概念很重要。这就意味着，如果客户端接收得慢，会导致 MySQL 服务端由于结果发不出去，这个事务的执行时间变长。例如，我故意让客户端不去读 socket receive buffer 中的内容，在服务端show processlist 看到的结果 是State 的值一直处于 “Sending to client” ，就表示服务器端的网络栈写满了
我们曾经提到，如果客户端使用 –quick 参数，会使用 mysql_use_result 方法。这个方法是读一行处理一行。假设有一个业务的逻辑比较复杂，每读一行数据以后要处理的逻辑如果很慢，就会导致客户端要过很久才会去取下一行数据，可能就会出现上面的情况
因此，如果一个查询的返回结果不会很多的话，我都建议你使用 mysql_store_result 这个接口，直接把查询结果保存到本地内存
总之，查询的结果是分段发给客户端的，因此扫描全表，查询返回大量的数据，并不会把内存打爆。
全表扫描对 InnoDB 的影响
InnoDB 内存的一个作用，是保存更新的结果，再配合 redo log ，就避免了随机写盘。
内存的数据页是在 Buffer Pool (BP) 中管理的，在 WAL 里 Buffer Pool 起到了加速更新的作用。而实际上， Buffer Pool 还有一个更重要的作用，就是加速查询：由于有 WAL 机制，当事务提交的时候，磁盘上的数据页是旧的，那如果这时候马上有一个查询要来读这个数据页，这时候内存数据页的结果是最新的，直接读内存页就可以。所以说， Buffer Pool 还有加速查询的作用。
而这个加速效果依赖于一个重要的指标，即： 内存命中率。InnoDB Buffer Pool 的大小是由参数 innodb_buffer_pool_size 确定的。 innodb_buffer_pool_size 小于磁盘的数据量是很常见的。如果一个 Buffer Pool 满了，而又要从磁盘读入一个数据页，那肯定是要淘汰一个旧数据页的。InnoDB 内存管理用的是最近最少使用 (Least Recently Used, LRU) 算法，这个算法的核心就是淘汰最久未使用的数据。
这个LRU算法使用链表来实现的：
1. 在上图 的状态 1 里，链表头部是 P1 ，表示 P1 是最近刚刚被访问过的数据页；假设内存里只能放下这么多数据页；
2. 这时候有一个读请求访问 P3 ，因此变成状态 2 ， P3 被移到最前面；
3. 状态 3 表示，这次访问的数据页是不存在于链表中的，所以需要在 Buffer Pool 中新申请一个数据页 Px ，加到链表头部。但是由于内存已经满了，不能申请新的内存。于是，会清空链表末尾 Pm 这个数据页的内存，存入 Px 的内容，然后放到链表头部。
4. 从效果上看，就是最久没有被访问的数据页 Pm ，被淘汰了。
假设按照这个算法，我们要扫描一个 200G 的表，而这个表是一个历史数据表，平时没有业务访问它。那么，按照这个算法扫描的话，就会把当前的 Buffer Pool 里的数据全部淘汰掉（在我们扫描数据量比较大的一个表时，有可能将整个表的数据都缓存到LRU链表里，淘汰掉其他有用的数据）而这些页通常只是在这次查询中需要，并不是活跃数据。如果放入到LRU首部，那么非常可能将真正的热点数据从LRU列表中移除，
所以， InnoDB 不能直接使用这个 LRU 算法。实际上， InnoDB 对 LRU 算法做了改进：
在 InnoDB 实现上，按照 5:3 的比例把整个 LRU 链表分成了 young 区域和 old 区域（新旧两个队列）。图中 LRU_old 指向的就是 old 区域的第一个位置，是整个链表的 5/8 处。也就是说，靠近链表头部的 5/8 是 young 区域，靠近链表尾部的 3/8 是 old 区域。
改进LRU算法流程如下：
1. 图 7中状态 1 ，要访问数据页 P3 ，由于 P3 在 young 区域，因此和优化前的 LRU 算法一样，将其移到链表头部，变成状态 2 。
2. 之后要访问一个新的不存在于当前链表的数据页，这时候依然是淘汰掉数据页 Pm ，但是新插入的数据页 Px ，是放在 LRU_old 处。（需要新插入的数据页，都被放到old区域）
3. 处于 old 区域的数据页，每次被访问的时候都要做下面这个判断：
- 若这个数据页在 LRU 链表中存在的时间超过了 1 秒，就把它移动到链表头部；
- 如果这个数据页在 LRU 链表中存在的时间短于 1 秒，位置保持不变。 1 秒这个时间，是由参数 innodb_old_blocks_time 控制的。其默认值是 1000 ，单位毫秒。
这个策略，就是为了处理类似全表扫描的操作量身定制的。刚刚的扫描 200G 的历史数据表为例：
1. 扫描过程中，需要新插入的数据页，都被放到 old 区域 ;
2. 一个数据页里面有多条记录，这个数据页会被多次访问到，但由于是顺序扫描，这个数据页第一次被访问和最后一次被访问的时间间隔不会超过 1 秒，因此还是会被保留在 old 区域；说明这次数据并不是真正的活跃数据，不会把他放到真正的buffer pool区域
3. 再继续扫描后续的数据，之前的这个数据页之后也不会再被访问到，于是始终没有机会移到链表头部（也就是 young 区域），很快就会被淘汰出去。
总之：第一次从磁盘读入内存的数据页，会先放在 old 区域。如果 1 秒之后这个数据页不再被访问了，就不会被移动到 LRU 链表头部，这样对 Buffer Pool 的命中率影响就不大
InnoDB 引擎内部，由于有淘汰策略，大查询也不会导致内存暴涨。并且，由于 InnoDB 对LRU 算法做了改进，冷数据的全表扫描，对 Buffer Pool 的影响也能做到可控。