Mysql存储引擎-InnoDB

    2018年03月06日     数据存储     Mysql        字数:7794

MySQL存储引擎

该文是在阅读姜承尧的《MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎》第2版的过程中的笔记,排版比较混乱,语言也不会刻意组织。

1. 不同引擎的特点

先介绍下MySQL中不同存储引擎的特点

1.1 InnoDB

InnoDB存储引擎最早由Innobase Oy公司1开发,被包括在MySQL数据库所有的二进制发行版本中,从MySQL 5.5版本开始是默认的表存储引擎(之前的版本InnoDB存储引擎仅在Windows下为默认的存储引擎)。该存储引擎是第一个完整支持ACID事务的MySQL存储引擎(BDB是第一个支持事务的MySQL存储引擎,现在已经停止开发)。

其特点是行锁设计、支持MVCC、支持外键、提供一致性非锁定读,同时被设计用来最有效地利用以及使用内存和CPU。

InnoDB使用聚集索引,因此其中的数据按照主键的顺序存放。如果创建表时没有显示的指定主键,则引擎会在表中选择一个唯一非空的索引做主键,如果表中没有这样的字段,则会为表创建一个隐藏的主键。

1.2 MyIsam

  1. 不支持事务,行级锁
  2. 支持表锁和全文索引

1.3 NDB

数据全部存放在内存中,主键查找很快

1.4 Memory DB

  1. 数据存放在内存中
  2. 默认哈希索引
  3. 只支持表锁

1.5 Archive

  1. 只能Insert和Select操作
  2. 支持行级锁
  3. 不支持事务
  4. 高速插入和数据压缩功能

1.6 Federated DB

  1. 不存储数据
  2. 主要是链接远程MySQL服务器的表

1.7 Maria DB

  1. 支持缓存数据和索引文件
  2. 支持事务和非事务的安全选项

SHOW ENGINES 命令可以查看当前服务器支持的存储引擎,同一张表,在不同存储引擎下的占用内存大小。

2. 链接MySQL服务器的方式

  1. TCP/IP
  2. 命名管道
  3. 共享内存
  4. UNIX套接字,需要客服端和服务端在同一台服务器

3. InnoDB存储引擎

3.1 线程

根据线程的不同作用,有以下几种线程:

  1. Master Thread:负责缓冲池中的数据异步刷新到磁盘,Master Thread 线程是InnoDB的主线程,下面的其他线程都是该线程在处理的过程当中,异步调用的
  2. IO Thread:负责以下几种类型的io thread的回调

    • write thread
    • read thread
    • insert buffer
    • log io thread
  3. Purge Thread:undolog 回收
  4. Page Cleaner Thread:缓冲池脏页刷新到磁盘文件

3.1.1 Master Thread

该线程宏观上来看只有两个动作:每秒的操作和每十秒的操作。其内部的伪代码如下:

void master_thread(){
goto loop;
loop:
for(int i=0;i<10;i++){
thread_sleep(1)//sleep 1 second
do log buffer flush to disk
if(last_one_second_ios<5%innodb_io_capacity)
do merge 5%innodb_io_capacity insert buffer
if(buf_get_modified_ratio_pct>innodb_max_dirty_pages_pct)
do buffer pool flush 100%innodb_io_capacity dirty page
else if enable adaptive flush
do buffer pool flush desired amount dirty page
if(no user activity)
goto backgroud loop
}
if(last_ten_second_ios<innodb_io_capacity)
do buffer pool flush 100%innodb_io_capacity dirty page
do merge 5%innodb_io_capacity insert buffer
do log buffer flush to disk
do full purge
if(buf_get_modified_ratio_pct>70%)
do buffer pool flush 100%innodb_io_capacity dirty page
else
dobuffer pool flush 10%innodb_io_capacity dirty page
goto loop
background loop:
do full purge
do merge 100%innodb_io_capacity insert buffer
if not idle:
goto loop:
else:
goto flush loop
flush loop:
do buffer pool flush 100%innodb_io_capacity dirty page
if(buf_get_modified_ratio_pct>innodb_max_dirty_pages_pct)
go to flush loop
goto suspend loop
suspend loop:
suspend_thread()
waiting event
goto loop;
}

3.2 . 内存池

内存池除了占用大量空间的数据页(Data Page)索引页(Index Page)还有其他必要的缓冲区:插入缓冲(insert buffer)自适应哈希索引锁信息(lock info)数据字典信息

除了内存池,缓冲区还有重做日志(redo log)额外内存池

3.3. Checkpoint

当InnoDB的缓冲区中,某数据页的数据发生变更,但还没有更新到磁盘文件时,则该页被称为脏页。脏页数据比磁盘上的数据新,所以需要将脏页数据更新到磁盘中对应的页当中去。若在数据更新的过程中服务器发生宕机,就会出现数据丢失的情况,为了避免这种情况,在缓冲区中的页变更之前,先写重做日志(Write Ahead Log),再修改页。如果发生数据丢失,可以通过重做日志来回复数据。

但是通过重做日志,如果数据量巨大,则将耗费大量的时间。

所以,Checkpoint技术的目的就是为了解决下面的这些问题:

  1. 缩短DB的数据恢复时间
  2. 缓冲池不够时,将脏页刷新到磁盘文件
  3. 重做日志不可用时,刷新脏页

在实际应用中,会发现,重做日志量大,那么在恢复的过程中,我们该从日志的什么地方开始恢复呢?应该恢复多少呢?这个就需要Checkpoint技术来解决。。。未完

3.4. InnoDB关键特性

InnoDB存储引擎的关键特性包括:

  • 插入缓冲(Insert Buffer)
  • 两次写(Double Write)
  • 自适应哈希索引(Adaptive Hash Index)
  • 异步IO(Async IO)
  • 刷新邻接页(Flush Neighbor Page)

上述这些特性为InnoDB存储引擎带来更好的性能以及更高的可靠性。

3.4.1 插入缓冲

在InnoDB中,其主键索引因为是聚集索引,所以在磁盘上写入数据的顺序是根据主键的自增顺序排列的。但是InnoDB表中除了主键索引还有其他的辅助索引,它们都是非聚集的,每次对其进行修改都会导致辅助索引的变更,如果这个变更数据量很大,那么对于磁盘的性能消耗是很大的。

InnoDB存储引擎开创性地设计了Insert Buffer,对于非聚集索引的插入或更新操作,不是每一次直接插入到索引页中,而是先判断插入的非聚集索引页是否在缓冲池中,若在,则直接插入;若不在,则先放入到一个Insert Buffer对象中,好似欺骗数据库这个非聚集的索引已经插到叶子节点,而实际并没有,只是存放在另一个位置。然后再以一定的频率和情况进行Insert Buffer和辅助索引页子节点的merge(合并)操作,这时通常能将多个插入合并到一个操作中(因为在一个索引页中),这就大大提高了对于非聚集索引插入的性能。

然而Insert Buffer的使用需要同时满足以下两个条件:

  • 索引是辅助索引(secondary index);
  • 索引不是唯一(unique)的。”

辅助索引不能是唯一的,因为在插入缓冲时,数据库并不去查找索引页来判断插入的记录的唯一性。如果去查找肯定又会有离散读取的情况发生,从而导致Insert Buffer失去了意义。

3.4.2. 两次写

当InnoDB正在刷新页到磁盘上时,如果还没写完,比如只写了4KB(一页默认16KB),这个时候,数据库所在服务器宕机了,这个时候,磁盘上的这个页数据是不完整的,你可能会说可以通过redo日志修复,但是redo日志修复是需要原磁盘状态是完整的。在磁盘不完整的情况下,redo日志就无法恢复了。这个时候就需要两次写了。

简单来说,两次写就是在页刷新之前,做一个页的副本,当需要重做时,通过页的副本将磁盘页还原到原来的状态,在通过重做日志恢复数据。

其结构如下:

doubleWrite

所以,插入缓冲提高了DB的性能, 那么,两次写便提高了DB的可靠性

3.4.3. 自适应哈希索引

这个概念就很好理解了,当对某个页进行多次的连续的查询,且查询条件是等值查询(非范围查询),同时满足下面的条件时:

  • 以该模式访问了100次
  • 页通过该模式访问了N次,其中N=页中记录*1/16

InnoDB存储引擎就会自动创建一个哈希索引指向这个页。

为什么要这么做呢?

很简单,InnoDB的索引数据结构是B+Tree,其查找时间和树的高度有关。但哈希查找的时间复杂度是O(1)。其原因就不道自明了。

3.4.4. 异步IO

当查询磁盘上连续的页(不一定要是连续的),需要多次进行磁盘IO时,此时,引擎会将多次IO合并成一次IO,减少磁盘IO次数,达到提高性能的目的。

不得不说,这些人的脑瓜子真实聪明啊,想尽一切办法提高这玩意儿的性能和可靠性。

3.4.5. 刷新临近页

和异步IO一个道理。

4. 文件

  1. 参数文件:告诉MySQL实例启动时在哪里可以找到数据库文件,并且指定某些初始化参数,这些参数定义了某种内存结构的大小等设置,还会介绍各种参数的类型。通过命令mysql --help|grep my.cnf来寻找
  2. 日志文件:用来记录MySQL实例对某种条件做出响应时写入的文件,如错误日志文件、二进制日志文件、慢查询日志文件、查询日志文件等。
  3. socket文件:当用UNIX域套接字方式进行连接时需要的文件。
  4. pid文件:MySQL实例的进程ID文件。
  5. MySQL表结构文件:用来存放MySQL表结构定义文件。
  6. 存储引擎文件:因为MySQL表存储引擎的关系,每个存储引擎都会有自己的文件来保存各种数据。这些存储引擎真正存储了记录和索引等数据。本章主要介绍与InnoDB有关的存储引擎文件。

4.1 日志文件

MySQL数据库中常见的日志文件有:

  • 错误日志(error log)
  • 二进制日志(binlog)记录了对数据的所有操作,用于恢复数据和分布式情况下的数据同步
  • 慢查询日志(slow query log)
  • 查询日志(log)
  1. 查找错误日志路径:SHOW VARIABLES LIKE'log_error'\G;
  2. 查找慢查询日志:SHOW VARIABLES LIKE'long_query_time'\G;

5. 表

众所周知,InnoDB中创建表时,会按照如下规则,为表创建主键索引:

  1. 如果表创建时显式的指定了主键索引,则被指定的列即为主键索引
  2. 如果没有指定主键索引,且有唯一非空的索引,则唯一非空的列即为主键索引(如果有多个唯一非空的索引,取定义表时,最先定义的唯一非空索引为主键索引)
  3. 如果上述情况都没有,则InnoDB引擎为表创建一个6字节的隐性主键索引

5.1 InnoDB数据存储逻辑

InnoDB

如图,InnoDB中所有数据都被逻辑地存放在一个空间中,称之为表空间(tablespace)。表空间又由段(segment)、区(extent)、页(page)组成。页在一些文档中有时也称为块(block)

从图中可以看出,所有的数据都存放在表空间中。有一点需要注意的是,默认情况下,InnoDB中所有的表共享一个表空间:ibdata1,但当配置参数:innodb_file_per_table启用时,每张表的数据就会单独放到表自己的表空间,而这个表空间存放的数据有:真实数据、索引、插入缓冲Bitmap页。而其他类的数据如:回滚信息(undo)信息、插入缓冲索引页、系统事务信息、二次写缓冲等还是存放在共享的表空间中,即:ibdata1.

每个页默认为16KB,每个区默认大小为1MB,所以,每个区有64个连续的页。现在的InnoDB版本中,还有能为页压缩的功能,可以压缩到2KB、4KB、8KB。

5.2 行格式

由上可知,InnodDB存储的最小单元是Row,即行。

老版本Row的存储格式有:

  • Compact
  • Redundant

新版本InnoDB 1.0.x开始,Row的存储格式有:

  • Compressed
  • Dynamic

每种存储格式存储数据的方式不一样,这里不做详细说明

既然每个页的默认大小是16KB,或者说,每个页都是有默认大小的。而每个页的官方默认最多存储行记录的算法是:(16KB/2-200),即7992行。这里就牵扯到一个行溢出的概念了。

我们考虑极端的情况,一个表的行只有一个类型的varchar类型的列。那么,当varchar的长度是多少的时候,会发生行溢出呢?

row

根据图上的实验,可以得出下面的结论:

  1. latin1编码方式下,行的最大数据长度为65532,另外有2字节表示长度,1字节表示是否为NULL;
  2. GBK编码方式下,一个字符占用两个字节,就可以解释图中的结果;
  3. UTF8编码,一个字符占用三个字节

另外,MySQL官方手册中,一行中的所有列长度的和也不能超过65535.

一个页的只能存储16KB的数据,只有16384个字节,当一行数据超过一页的大小时,InnoDB是怎么存放数据的呢?

如上图,当页中发生行溢出时,为了保证索引结构的平衡,溢出的数据存放在BLOB PAGE中,即在其他的表文件中(这里不是很确定),通过指针指向这部分数据。注意这里的页中只保存了行的前面的786个字节。

我们知道,InnoDB表数据是索引组织的,而这里的索引是B+Tree结构的,为了保证B+Tree的平衡,一个页中至少需要两行数据,那么,这个时候InnoDB又是如果存储数据的呢?

每行的长度不超过8098

这是一个测试值。PS:为什么不是16KB*1024/2=8192?谁能告诉我?就算每行再减去三个字节,8192-6=8186也行啊,为什么?

5.3 InnoDB数据页结构

如下图: InnoDB数据页结构

5.4 约束

关系型数据库系统和文件系统的一个不同点是,关系数据库本身能保证存储数据的完整性

  1. 在数据库表中,通过主键约束和唯一键约束来保证实体表数据的完整性
  2. 在列中,通过对域设置合适的数据类型和NOT NULL来保证列数据的完整性
  3. 表与表之间通过外键约束保证实体之间数据的完整性

综上,对于InnoDB来说,提供的约束有:

  1. Primary Key
  2. Unique Key
  3. Foreign Key
  4. Default
  5. NOT NULL

6. 索引

InnoDB支持的索引类型:

  1. B+Tree 索引
  2. 全文索引
  3. 哈希索引

个人理解,表级别的索引类型有:

  1. 聚集索引
  2. 非聚集索引

列级别的索引类型:

  1. 主键索引
  2. 辅助索引
  3. 唯一索引
  4. 联合索引
  5. 覆盖索引(?待论证)

查看表的索引:show index from table_name

6.1 B+Tree

B+Tree 的插入操作

B+Tree 的删除操作

数据库中的B+Tree索引分为聚集索引和辅助索引,辅助索引又叫非聚集索引。

6.1.1 聚集索引

  • 聚集索引按照表的主键构造一颗B+Tree,叶子节点存放表的行数据,叶子节点也叫数据页。这里的页和存储逻辑中的页不是一个概念
  • 一张表只能有一个聚集索引(即主键索引)。为什么只能有一个聚集索引呢?为什么不能有两个或者多个呢?根据聚集索引的特点知道,聚集索引包含了表所有的行数据,当然可以根据其他列创建聚集索引,这个时候,所有的数据又会放到这个聚集索引的叶子节点中,这样岂不是有多少个聚集索引就会有多少倍的数据了。就是说,每多一个聚集索引,表占用的空间就会多一倍。这是一个,另一个是,聚集索引是顺序组织数据的,所以不会有重复键出现的问题,因为是聚集索引就是表的主键,它唯一非空。但是其他列会出现重复的KEY,这个时候,数据就不好组织了。其实从上面两点考虑,出来的结果就是,如果一定要在非主键列创建索引,该是什么样类型的索引呢?这就是后面要说的辅助索引,即非聚集索引
  • 数据页之间用过双向链表链接,链表的好处就是通过主键,快速扫描整个表
  • 聚集索引对数据的组织是逻辑顺序的,而不是物理顺序的。这个很好理解。

6.1.2 辅助索引(非聚集索引)

  • 一个表可以有多个辅助索引
  • 辅助索引存放的是该索引的KEY值对应的行的主键值。根据这个特性,如果一个辅助索引的高度为3,对应表的聚集索引高度也为3。则通过辅助索引查找数据,一共需要6次IO

Mysql中,添加或者删除列、索引的这类DDL操作,MySQL数据库的操作过程为:

  1. 首先创建一张新的临时表,表结构为通过命令ALTER TABLE新定义的结构。
  2. 然后把原表中数据导入到临时表。
  3. 接着删除原表。
  4. 最后把临时表重名为原来的表名。

可以发现,对于量很大、读写频繁的表来说,这样的操作会导致操作时,Mysql服务不可用。

6.1.3 联合索引

联合索引的数据结构

联合索引应用过程中,主要需要考虑的就是创建联合索引的顺序。判断查询语句是否能够用到该联合索引。

在获取数据和统计数据时,联合索引表现是不一样的,如下:

表 buy_log中有userid和buy_date两列,userid为主键索引,(userid,buy_date)为联合索引,则:

  1. SELECT * FROM buy_log WHERE buy_date>='2011-01-01'AND buy_date<'2011-02-01' 这个获取数据的查询没有用到什么索引
  2. SELECT count(*) FROM buy_log WHERE buy_date>='2011-01-01'AND buy_date<'2011-02-01' 则用到了(userid,buy_date)这个联合索引,这里就涉及到下面的覆盖索引概念了。这里之索引会用到这个索引,一是因为不获取数据,二是buy_date在这个索引中是已经排好序的了

6.1.4 覆盖索引

覆盖索引即从辅助索引中就能得到需要查询的数据,而不需要通过聚集索引获取数据。因为辅助索引不包含所有的数据,所以通过辅助索引获取数据就可以减小IO操作,加快数据读取的速度。

还是上面的表结构,下面的语句都可以用到(userid,buy_date)这个联合索引

  1. SELECT userid FROM buy_log WHERE buy_date>='2011-01-01'AND buy_date<'2011-02-01'
  2. SELECT userid,buy_date FROM buy_log WHERE buy_date>='2011-01-01'AND buy_date<'2011-02-01'
  3. SELECT buy_date FROM buy_log WHERE buy_date>='2011-01-01'AND buy_date<'2011-02-01'

因为要获取的这些数据在联合索引中都有,不需要通过聚集索引获取。

6.1.5 InnoDB查询优化器

通过对上面几种索引的了解,我们知道,InnoDB查询优化器在选择索引时,会根据各列索引情况,以及要获取的数据的情况,选择合适的索引。

例如,表test有a、b、c三列,a是主键索引,同时也给a创建了一个辅助索引a_1

CREATE TABLE `test` (
  `a` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `b` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `c` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`a`),
  KEY `a_1` (`a`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

表中有如下数据:

select * from test where a > 10 and a < 10000;

上面的查询语句会使用主键索引来扫描表,其explain为:

select a from test where a > 10 and a < 10000;

则会使用a_1这个索引,其explain为:

所以在分析查询语句会用什么索引时,首先要确认的是要取得数据列在哪一个索引范围内。

  1. 2006年该公司已经被Oracle公司收购。 

文章标题:Mysql存储引擎-InnoDB

文章字数:7794

发布时间:2018年03月06日

原始链接: https://lanffy.github.io/2018/03/06/Mysql-Storage-Engine-InnoDB

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