编写自定义存储引擎5

int ha_foo::write_row(byte *buf)

int ha_tina::write_row(byte * buf)

 {

int size;

DBUG_ENTER("ha_tina::write_row");

statistic_increment(table->in_use->status_var.ha_write_count, &LOCK_status);

if (table->timestamp_field_type & TIMESTAMP_AUTO_SET_ON_INSERT)

table->timestamp_field->set_time();

size= encode_quote(buf);

if (my_write(share->data_file, buffer.ptr(), size, MYF(MY_WME | MY_NABP)))

DBUG_RETURN(-1);

if (get_mmap(share, 0) > 0)

DBUG_RETURN(-1);

DBUG_RETURN(0);

 }

通过执行表扫描操作，在找到与UPDATE语句的WHERE子句匹配的行后，MySQL服务器将执行UPDATE语句，然后调用update_row()函数：

int ha_foo::update_row(const byte *old_data, byte *new_data)

*old_data参数包含更新前位于行中的数据，而*new_data参数包含行的新内容（采用MySQL内部行格式）。

更新的执行取决于行格式和存储实施方式。某些存储引擎将替换恰当位置的数据，而其他实施方案则会删除已有的行，并在数据文件末尾添加新行。

非事务性存储引擎通常会忽略*old_data参数的内容，仅处理*new_data缓冲。事务性存储引擎可能需要比较缓冲，以确定在上次回滚中出现了什么变化。

如果正在更新的表中包含时间戳列，对时间戳的更新将由update_row()调用管理。下述示例来自CSV引擎：

int ha_tina::update_row(const byte * old_data, byte * new_data)

 {

int size;

DBUG_ENTER("ha_tina::update_row");

statistic_increment(table->in_use->status_var.ha_read_rnd_next_count,

&LOCK_status);

if (table->timestamp_field_type & TIMESTAMP_AUTO_SET_ON_UPDATE)

table->timestamp_field->set_time();

size= encode_quote(new_data);

if (chain_append())

DBUG_RETURN(-1);

if (my_write(share->data_file, buffer.ptr(), size, MYF(MY_WME | MY_NABP)))

DBUG_RETURN(-1);

DBUG_RETURN(0);

 }

请注意上例中的时间戳设置。

MySQL服务器采用了与INSERT语句相同的方法来执行DELETE语句：服务器使用rnd_next()函数跳到要删除的行，然后调用delete_row()函数删除行。

int ha_foo::delete_row(const byte *buf)

*buf参数包含要删除行的内容。对于大多数存储引擎，该参数可被忽略，但事务性存储引擎可能需要保存删除的数据，以供回滚操作使用。

下述示例来自CSV存储引擎：

int ha_tina::delete_row(const byte * buf)

 {

DBUG_ENTER("ha_tina::delete_row");

statistic_increment(table->in_use->status_var.ha_delete_count,

&LOCK_status);

if (chain_append())

DBUG_RETURN(-1);

--records;

DBUG_RETURN(0);

 }

前述示例的步骤是更新delete_count统计，并记录计数。