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【Mysql技术内幕InnoDB存储引擎】笔记

 
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1.体系结构及存储引擎

组成部分

  • 连接池组件
  • 管理服务和工具组件
  • SQL接口组件
  • 查询分析器组件
  • haun缓存组件
  • 插件式存储引擎
  • 物理文件

连接mysql

  • TCP/IP
  • 命名管道/共享内存
  • Unix域套接字

2.InnoDB存储引擎

体系架构

后台线程

1个master thread
主循环
  • 每秒钟操作

    • 日志缓冲刷新到磁盘,即使这个事务还没有提交(总是).
    • 合并插入缓冲(可能)
    • 至多刷新100个InnoDB的缓冲池中的脏页到磁盘(可能)
    • 如果没有用户活动,切换到background loop(可能)
  • 每10秒钟操作

    • 刷新100个脏页到磁盘(可能)
    • 合并至多5个插入缓冲(总是)
    • 将日志缓冲刷新到磁盘(总是)
    • 删除无用的undo页(总是)
    • 刷新100个或者10个脏页到磁盘(总是)
    • 产生一个检查点(总是)
后台循环
  • 删除无用的undo页(总是)
  • 合并20个插入缓冲(总是)
  • 跳回到主循环(总是)
  • 不断刷新100个页,直到符合条件(可能,跳转到flush loop中完成)
刷新循环
暂停循环
4个IO thread
>insert buffer thread,
log thread,
read thread,
write thread
1个锁监控线程
1个错误监控线程

内存

  • 缓冲池(buffer pool)

    最大块内存,存放各种数据的缓存。innoDB将数据库文件按页(16k/页)读取到缓存池,然后按最近最少LRU算法保留在缓冲池中的缓存数据。如果数据库文件需要修改,首先修改再缓冲池中的页,(脏页),然后再按一定频率将脏页刷新到文件。

    数据页类型:索引页,数据页,undo页,插入缓冲,自适应哈希索引,innoDB存储的锁信息,数据字典信息。

  • 重做日志缓冲池(redo log buffer)

    将重做日志信息先放入这个缓冲区,然后按一定频率刷新到重做日志文件。

  • 额外内存池(additional memory pool)

插入缓存(insert buffer)

先判断插入的非聚集索引页是否在缓冲池中,如果在,则直接插入,否则,先放入一个插入缓冲区,再以一定的频率执行插入缓冲和非聚集索引页子节点的合并操作。

  • 索引是辅助索引
  • 索引不是唯一的

    如果是唯一的,又会去查找索引页的情况,出现离散读。

两次写(double write)

image

自适应哈希索引

3.文件

日志文件

错误日志

慢查询日志

  • long_query_time 默认10秒
  • 运行时间>long_query_time会被记录

查询日志

所有请求信息,不论是否正确执行

二进制日志

  • 恢复
  • 复制

套接字文件

  • pid文件
  • 表结构定义文件 *.frm
  • innoDB存储引擎文件
  • 表空间文件
  • 重做日志文件

4.表

表空间

表空间>段(segment)>区(extent)>页(page) image

  • 数据段(B+树的页节点)
  • 索引段(非页节点)
  • 回滚段

64个连续页,每个页16k,每个区1M

16k

  • 数据页
  • Undo页
  • 系统页
  • 事务数据页
  • 插入缓冲位图页
  • 插入缓冲空闲列表页
  • 未压缩的二进制大对象页
  • 压缩的二进制大对象页

  • 每个页最多存放16k/2-200行 约等于7992行

innoDB行记录格式

compact行记录格式

如果一个页中存放的行数据越多,性能越高

redundant行记录格式

行溢出数据

  • 实际varchar最大65532
  • Uncompressed BLOB Page
  • 由于是B+树,每页至少应该有2个记录,当只能存放一条时,将行数据放到溢出页中

InnoDB数据页结构

image

4.7 约束

数据完整性

实体完整性
  • Primary key
  • Unique key
域完整性
  • Foreign key
  • Default
参照完整性

4.7.6 触发器

最多为一个表建立5个触发器,Insert,Update,Delete,Before,After

4.7.7 外键

4.8 视图

4.9 分区表

  • range分区
  • list分区
  • key分区
  • columns分区

5.索引与算法

InnoDB存储引擎索引

B+树

B+树插入操作
页节点满 索引节点满 操作
NO NO 直接插入
Yes No 拆分页节点,将中间的节点放入索引页中,小于中间节点的记录放左边,大于中间节点的放右边
Yes No 查分页节点,小于中间节点的记录放左边,大于等于中间节点的记录放右边,拆分索引页,小于中间节点的放左边,大于中间节点放右边,中间节点放上一层索引页
B+树删除
Leaf Page Below Fill Factor Index Page Below Fill Factor 操作
No No 直接删除页节点,如果该节点还是index Page节点,用该节点的右节点代替dai
Yes No 合并叶节点及其兄弟节点,同时更新index Page
Yes No 合并叶节点及其兄弟节点,更新indexPage,合并Index Page及其兄弟节点

5.5.1 聚集索引

每张表只能有一个聚集索引,,按每张表的主键构造一颗B+树

5.5.2 辅助索引(非聚集索引)

叶节点包含一个书签,记录指向主键索引的指针,然后通过主键索引找到完整记录。

5.6.1 什么时候使用非聚集树索引

  • 字段离散度大
  • 获取行数少

如果行数覆盖多,会走全表扫描,原因:非聚集索引后还需要找聚集索引,这个过程随机读

5.6.2 顺序读,随机读,预读取

随机预读取

当一个区(64个连续页)中13个页也在缓冲区中,并在LRU列表前端,则将剩余的所有页预读到缓冲区

线性预读取

如果一个区中的24个页都被顺序的访问,则会读取下一个区的所有页。

5.6.3 辅助索引优化

5.6.4 联合索引

  • 不能直接使用非第一个字段开始的索引

索引(a,b), b=xxxx不能使用

  • 可以对第二个键值排序

order by b 可以减少一次排序

5.7 哈希算法

哈希表查询缓冲池中的页

6.锁

6.2 InnoDB中的锁

6.2.1 锁的类型

  • 共享锁 SLock
  • 排它锁 XLock
  • 意向共享锁 ISLock
  • 意向排它锁 IXLock

6.2.2 非锁定读操作

  • 正在执行delete update操作的数据,会去读取行的一个快照数据
  • 快照通过Undo段实现
  • MVCC 多版本并发控制

在RC,RR下对于快照的定义不同,RC下总是读取被锁定行的最新一份快照数据,RR下总是读取事务开始时的版本

6.3 锁的算法

  • Record Lock 单行锁
  • Gap Lock 间隔锁,锁定一个范围,但不包含记录本身
  • Next-Key Lock: Gap+Record 锁定一个范围,并且锁定记录本身。

6.4 锁问题

6.4.1 丢失更新

  • 加排他锁 (select ** for update)

6.4.2 脏读

6.4.3 不可重复读

6.5 阻塞

6.6 死锁

6.7 锁升级

将当前锁的粒度降低,把一个表1000行锁升级为页锁,页锁升级为表锁

7.事务

  • A 原子性 atomicity
  • C 一致性 consistency
  • I 隔离性 isolation
  • D 持久性 durability

7.2 事务的实现

7.2.1 redo

先写日志,再写数据

  • 重做日志

7.2.2 undo

  • undo段,位于共享表空间
  • master thread中回收undo页

7.3 事务控制语句

  • Start Transaction | begin
  • COMMIT
  • ROLLBACK
  • savepoint
  • release savepoint
  • rollback to
  • set transaction

7.4 隐式提交sql语句

  • DDL语句
  • 隐式修改mysql架构的操作:create user,drop user,grant,rename user,revoke,set password
  • 管理语句

7.6 事务隔离级别

  • READ UNCOMMITTED
  • READ COMMITTED
  • REPEATABLE READ 默认
  • SERIALIZABLE

SERIALIZABLE

对每个SELECT语句自动加上LOK IN SHARE MODE

8.备份与恢复

  • Hot backup
  • Cold backup
  • Warm backup

9.性能调优

  • OLTP

online Transaction Processing 在线事务处理 日常事物处理应用

  • OLAP

online Analytical Processing 在线分析处理 多用于数据仓库或数据集市

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