MySQL进阶知识:InnoDB引擎

目录

逻辑存储结构

架构

内存结构

Buffer Pool

Change Buffer

Adaptive Hash Index

Log Buffer

磁盘结构

后台线程

事务原理

redo log

undo log

MVCC

隐式字段

undo log版本链

readView


逻辑存储结构

这张图在我之前的笔记中出现过,接下来我们详细介绍每个区域代表的含义 

  • 表空间(idb文件):一个mysql实例可以对应多个表空间,用于存储记录、索引等数据。
  • 段:分为数据段(Leaf node segment)、索引段(Non-leaf node segment)、回滚段(Rollback segment),InnoDB是索引组织表,数据段就是B+树的叶子节点,索引段即为B+树的非叶子节点。段用来管理多个区。
  • 区:表空间的单元结构,每个区的大小为1M。默认情况下,InnoDB存储引擎页大小为16K,即一个区中一共有64个连续的页。
  • 页:是InnoDB 存储引擎磁盘管理的最小单元,每个页的大小默认为 16KB。为了保证页的连续性,InnoDB 存储引擎每次从磁盘申请 4-5个区。
  • 行:InnoDB存储引擎数据是按行进行存放的。
    • Txr_id: 每次对某条记录进行改动时,都会把对应的事务id赋值给trx_id隐藏列。
    • Roll_pointer:每次对某条引记录进行改动时,都会把旧的版本写入到undo日志中,然后这个隐藏列就相当于一个指针,可以通过它来找到该记录修改前的信息。

架构

附一张MySQL的构架图,左侧为内存结构右侧为磁盘结构

内存结构

单看内存结构图如下

主要分为四大块: Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive

Buffer Pool

缓冲池,是主内存中的一个区域,里面可以缓存磁盘上经常操作的真实数据,在执行增删改查操作时,先操作缓冲池中的数据(若缓冲池没有数据,则从磁盘加载并缓存),然后再以一定频率刷新到磁盘,从而减少磁盘IO,加快处理速度。

缓冲池以Page页为单位,底层采用链表数据结构管理Page。根据状态,将Page分为三种类型:

  • free page:空闲page,未被使用。
  • clean page:被使用page,数据没有被修改过。
  • dirty page:脏页,被使用page,数据被修改过,数据与磁盘的数据产生了不一致。

InnoDB存储引擎基于磁盘文件存储,访问物理硬盘和在内存中进行访问,速度相差很大,为了尽可能弥补这两者之间的I/O效率的差值,就需要把经常使用的数据加载到缓冲池中,避免每次访问都进行磁盘I/O。

在InnoDB的缓冲池中不仅缓存了索引页和数据页,还包含了undo页、插入缓存、自适应哈希索引以及InnoDB的锁信息等等。

如果MySQL单独部署到一台服务器上,通常会分配百分之八十的物理内存分配给缓冲池

参数为:innodb_buffer_pool_size

Change Buffer

更改缓冲区(针对于非唯一的二级索引页),在执行DML语句时,如果这些数据Page没有在Buffer Pool中,不会直接操作磁盘,而会将数据变更存在更改缓冲区Change Buffer中,在未来数据被读取时,再将数据合并恢复到Buffer Pool中,再将合并后的数据刷新到磁盘中。

Adaptive Hash Index

自适应hash索引,用于优化对Buffer Pool数据的查询。MySQL的innoDB引擎中虽然没有直接支持hash索引,但是给我们提供了一个功能就是这个自适应hash索引。hash索引在进行等值匹配时,一般性能是要高于B+树的,因为hash索引一般只需要一次IO即可,而B+树,可能需要几次匹配,所以hash索引的效率要高,但是hash索引又不适合做范围查询、模糊匹配等。

InnoDB存储引擎会监控对表上各索引页的查询,如果观察到在特定的条件下hash索引可以提升速度, 则建立hash索引,称之为自适应hash索引。

自适应哈希索引,无需人工干预,是系统根据情况自动完成。

系统参数: adaptive_hash_index 默认是打开的

Log Buffer

日志缓冲区,用来保存要写入到磁盘中的log日志数据(redo log 、undo log),默认大小为 16MB,日志缓冲区的日志会定期刷新到磁盘中。如果需要更新、插入或删除许多行的事务,增加日志缓冲区的大小可以节省磁盘 I/O。

参数:

  • innodb_log_buffer_size:缓冲区大小
  • innodb_flush_log_at_trx_commit:日志刷新到磁盘时机,取值主要包含以下三个:
    • 1: 日志在每次事务提交时写入并刷新到磁盘,默认值。
    • 0: 每秒将日志写入并刷新到磁盘一次。
    • 2: 日志在每次事务提交后写入,并每秒刷新到磁盘一次。

磁盘结构

System Tablespace:系统表空间是更改缓冲区的存储区域。如果表是在系统表空间而不是每个表文件或通用表空间中创建的,它也可能包含表和索引数据。(在MySQL5.x版本中还包含InnoDB数据字典、undolog等)

参数:innodb_data_file_path

系统表空间,默认的文件名叫 ibdata1。

File-Per-Table Tablespaces:如果开启了innodb_file_per_table开关 ,则每个表的文件表空间包含单个InnoDB表的数据和索引 ,并存储在文件系统上的单个数据文件中。

开关参数:innodb_file_per_table ,该参数默认开启。

那也就是说,我们每创建一个表,都会产生一个表空间文件。

General Tablespaces:通用表空间,需要通过 CREATE TABLESPACE 语法创建通用表空间,在创建表时,可以指定该表空间。

创建表空间语法:

CREATE TABLESPACE ts_name ADD DATAFILE 'file_name' ENGINE = engine_name;

创建表时指定表空间语法:

CREATE TABLE xxx ... TABLESPACE ts_name;

Undo Tablespaces:撤销表空间,MySQL实例在初始化时会自动创建两个默认的undo表空间(初始大小16M),用于存储undo log日志。

Temporary Tablespaces:InnoDB 使用会话临时表空间和全局临时表空间。存储用户创建的临时表等数据。

Doublewrite Buffer Files:双写缓冲区,InnoDB引擎将数据页从Buffer Pool刷新到磁盘前,先将数据页写入双写缓冲区文件中,便于系统异常时恢复数据。

Redo Log:重做日志,是用来实现事务的持久性。该日志文件由两部分组成:重做日志缓冲(redo log buffer)以及重做日志文件(redo log),前者是在内存中,后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都会存到该日志中, 用于在刷新脏页到磁盘时,发生错误时, 进行数据恢复使用。以循环方式写入重做日志文件,涉及两个文件: ib_logfile0、ib_logfile1

后台线程

Master Thread:核心后台线程,负责调度其他线程,还负责将缓冲池中的数据异步刷新到磁盘中, 保持数据的一致性,还包括脏页的刷新、合并插入缓存、undo页的回收。

IO Thread:在InnoDB存储引擎中大量使用了AIO来处理IO请求, 这样可以极大地提高数据库的性能,而IO Thread主要负责这些IO请求的回调。

线程类型

默认个数

职责

Read thread

4

负责读操作

Write thread

4

负责写操作

Log thread

1

负责将日志缓冲区刷新到磁盘

Insert buffer thread

1

负责将写缓冲区内容刷新到磁盘

我们可以通过以下的这条指令,查看到InnoDB的状态信息,其中就包含IO Thread信息。

show engine innodb status;

Purge Thread:主要用于回收事务已经提交了的undo log,在事务提交之后,undo log可能不用了,就用它来回收。

Page Cleaner Thread:协助 Master Thread 刷新脏页到磁盘的线程,它可以减轻 Master Thread 的工作压力,减少阻塞

事务原理

事务原理的研究就是研究MySQL如何保证事务的四大特性ACID。原子性、一致性与持久性是由两份日志文件保证。而隔离性,是通过锁与MVCC保证。

redo log

在InnoDB引擎中的内存结构中,主要的内存区域就是缓冲池,在缓冲池中缓存了很多的数据页。 当我们在一个事务中,执行多个增删改的操作时,InnoDB引擎会先操作缓冲池中的数据,如果缓冲区没有对应的数据,会通过后台线程将磁盘中的数据加载出来,存放在缓冲区中,然后将缓冲池中的数据修改,修改后的数据页我们称为脏页。 而脏页则会在一定的时机,通过后台线程刷新到磁盘中,从而保证缓冲区与磁盘的数据一致。假如刷新到磁盘的过程出错了,而提示给用户事务提交成功,而数据却没有持久化下来,这就出现问题了,没有保证事务的持久性。这时就需要redo log文件

可能存在的问题:为什么不实时刷新脏页而是实时刷新redo log文件呢?

因为脏页是随机的,我们不知道具体操作了哪张表,需要修改哪些表,但是redo log文件位置是确定的,并且是顺序追加刷新,效率比刷新脏页高很多。

undo log

回滚日志,用于记录数据被修改前的信息 , 作用包含两个 : 提供回滚(保证事务的原子性) 和MVCC(多版本并发控制) 。

undo log和redo log记录物理日志(记录的数据信息)不一样,它是逻辑日志(记录的操作信息)。可以认为当delete一条记录时,undo log中会记录一条对应的insert记录,反之亦然,当update一条记录时,它记录一条对应相反的update记录。当执行rollback时,就可以从undo log中的逻辑记录读取到相应的内容并进行回滚。

Undo log销毁:undo log在事务执行时产生,事务提交时,并不会立即删除undo log,因为这些日志可能还用于MVCC。

Undo log存储:undo log采用段的方式进行管理和记录,存放在前面介绍的 rollback segment 回滚段中,内部包含1024个undo log segment。

MVCC

理解MVCC之前需要先了解当前读与快照读的含义。

快照读:简单的select(不加锁)就是快照读,快照读,读取的是记录数据的可见版本,有可能是历史数据,不加锁,是非阻塞读。

在不同隔离级别事务生成快照读的时机

  • 读已提交:每次select,都生成一个快照读。
  • 可重复读:开启事务后第一个select语句才是快照读的地方。
  • 串行化:快照读会退化为当前读。

当前读:读取的是记录的最新版本,读取时还要保证其他并发事务不能修改当前记录,会对读取的记录进行加锁。对于我们日常的操作,如:select ... lock in share mode(共享锁),select ... for update、update、insert、delete(排他锁)都是一种当前读。


而MVCC 全称 Multi-Version Concurrency Control,多版本并发控制。指维护一个数据的多个版本,使得读写操作没有冲突,快照读为MySQL实现MVCC提供了一个非阻塞读功能。MVCC的具体实现,还需要依赖于数据库记录中的三个隐式字段、undo log日志、readView。

隐式字段

在创建表时,除了展示出来的字段还有三个字段是不展示的,但它真实存在

隐藏字段

含义

DB_TRX_ID

最近修改事务ID,记录插入这条记录或最后一次修改该记录的事务ID。

DB_ROLL_PTR

回滚指针,指向这条记录的上一个版本,用于配合undo log,指向上一个版本

DB_ROW_ID(如果存在主键则该字段不存在)

隐藏主键,如果表结构没有指定主键,将会生成该隐藏字段。

undo log版本链

回滚日志,在insert、update、delete的时候产生的便于数据回滚的日志。

当insert的时候,产生的undo log日志只在回滚时需要,在事务提交后,可被立即删除。

而update、delete的时候,产生的undo log日志不仅在回滚时需要,在快照读时也需要,不会立即被删除。

不同事务或相同事务对同一条记录进行修改,会导致该记录的undolog生成一条记录版本链表,链表的头部是最新的旧记录,链表尾部是最早的旧记录。如下所示:

当事务中开始查询时,应该读取的版本不由undolog来控制,而是通过readView。

readView

ReadView(读视图)是快照读 SQL 执行时MVCC提取数据的依据,记录并维护系统当前活跃的事务(未提交的)id。

ReadView中包含了四个核心字段:

字段

含义

m_ids

当前活跃的事务ID集合

min_trx_id

最小活跃事务ID

max_trx_id

预分配事务ID,当前最大事务ID+1(因为事务ID是自增的)

creator_trx_id

ReadView创建者的事务ID

而在readview中就规定了版本链数据的访问规则:trx_id 代表当前undolog版本链对应事务ID。

条件

是否可以访问

说明

trx_id == creator_trx_id

可以访问该版本

说明数据是当前这个事务更改的。

trx_id < min_trx_id

可以访问该版本

说明数据已经提交了。

trx_id > max_trx_id

不可以访问该版本

说明该事务是在ReadView生成后才开启

min_trx_id <= trx_id <= max_trx_id

如果trx_id不在m_ids中, 是可以访问该版本的

说明数据已经提交。

不同的隔离级别,生成ReadView的时机也不同

  • 读已提交:在事务中每执行一次快照读时生成ReadView。
  • 可重复读:仅在事务中第一次执行快照时生成ReadView,后续复用该ReadView。

接下来我们查看究竟应该如何通过ReadView读取版本数据

在读已提交隔离级别下,每次开启事务后每执行一次select就会生成一次快照读。事务五中两次读取生成的ReadView如下所示

接下来我们查看应该如何对比undo log版本链来决定应该读取到什么信息,将第一次生成的ReadView对应到对比规则中查看

当tri_id等于4的时候,以上四个条件都不满足,因此尝试将tri_id等于3的时候进行对比,发现还是没有满足的条件,那么接着向下比较,发现tri_id等于2的时候满足最后一条,那么说明此次select返回的数据应该是tri_id等于2的时候的数据。

接下来,我们查看在隔离级别为可重复读时的应该如何对比,首先我们知道在该级别下,只会产生一次快照,后续select都是复用第一次生成的ReadVIew

其余的对比过程和上面读已提交的对比过程一模一样。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/205269.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

力扣6:N字形变化

代码&#xff1a; class Solution { public:string convert(string s, int numRows){int lens.size();if(numRows1){return s;}int d2*numRows-2;int count0;string ret;//第一行&#xff01;for(int i0;i<len;id){rets[i];}//第k行&#xff01;for(int i1;i<numRows-1;…

智能优化算法应用:基于树种算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用&#xff1a;基于树种算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用&#xff1a;基于树种算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.树种算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB…

探索港口机械设备健康管理解决方案

在当今港口行业&#xff0c;机械设备的健康管理对于保障港口运营的高效性和可持续发展至关重要。随着港口吞吐能力的不断增加和机械设备的复杂化&#xff0c;探索有效的机械设备健康管理解决方案成为了当务之急。本文将从多个方面探讨如何加强港口机械设备的健康管理。 图.港口…

时间序列预测实战(二十一)PyTorch实现TCN卷积进行时间序列预测(专为新手编写的自研架构)

一、本文介绍 本篇文章给大家带来的是利用我个人编写的架构进行TCN时间序列卷积进行时间序列建模&#xff08;专门为了时间序列领域新人编写的架构&#xff0c;简单不同于市面上大家用GPT写的代码&#xff09;&#xff0c;包括结果可视化、支持单元预测、多元预测、模型拟合效…

【多属性对象“{a:1,b:2}”】与【单属性对象的数组“[{a:1},{b:2}]”】的相互转换

前端开发的某些场景&#xff08;比如用echarts开发某些可视化图表&#xff09;经常需要将【多属性对象&#xff0c;如“{a:1,b:2}”】与【单属性对象的数组&#xff0c;如“[{a:1},{b:2}]”】做相互转换&#xff0c;以下是不通过循环&#xff0c;简洁实现这种转换的方法&#x…

如何选择共模噪声滤波器

在当前电子产品中&#xff0c;绝大多数的高速信号都使用地差分对结构。 差分结构有一个好处就是可以降低外界对信号的干扰&#xff0c;但是由于设计的原因&#xff0c;在传输结构上还会受到共模噪声的影响。 共模噪声滤波器就可以用于抑制不必要的共模噪声&#xff0c;而不会对…

2021年9月15日 Go生态洞察:TLS加密套件的自动排序机制

&#x1f337;&#x1f341; 博主猫头虎&#xff08;&#x1f405;&#x1f43e;&#xff09;带您 Go to New World✨&#x1f341; &#x1f984; 博客首页——&#x1f405;&#x1f43e;猫头虎的博客&#x1f390; &#x1f433; 《面试题大全专栏》 &#x1f995; 文章图文…

【RabbitMQ】RabbitMQ快速入门 通俗易懂 初学者入门

目录 1.初识MQ 1.1.同步和异步通讯 1.1.1.同步通讯 1.1.2.异步通讯 1.2.技术对比&#xff1a; 2.快速入门 2.1.安装RabbitMQ 2.2.RabbitMQ消息模型 2.3.导入Demo工程 2.4.入门案例 2.4.1.publisher实现 2.4.2.consumer实现 2.5.总结 3.SpringAMQP 3.1.Basic Que…

java+springboot物流管理系统设计与实现wl-ssmj+jsp

物流管理系统的开发和综合性的物流信息网站平台的建设。研究的重点是运输管理信息系统&#xff0e;本系统是一套基于运输作业流程的管理系统&#xff0c;该系统以运输任务、货品、商务三大线索设计开发。运输任务是该管理系统的核心&#xff0c;系统通过对运输任务中的接收、调…

Redis安装和部署详细流程

文章目录 一、Windows环境下安装 Redis1.1 下载Redis1.2 启动redis服务器1.3 启动redis客户端1.4 配置环境变量 参考资料 一、Windows环境下安装 Redis windows系统环境下&#xff0c;redis安装方式主要有&#xff1a; zip压缩包方式 https://redis.io/download 或者 https:/…

【CAN通信】CanIf模块详细介绍

目录 1.内容简介 2.CanIf详细设计 2.1 CanIf功能简介 2.2 一些关键概念 2.3依赖的上下层模块 2.4 功能详细设计 2.4.1 Hardware object handles 2.4.2 Static L-PDUs 2.4.3 Dynamic L-PDUs 2.4.4 Dynamic Transmit L-PDUs 2.4.5 Dynamic receive L-PDUs 2.4.6Physi…

windows文件删除权限

一、普通文件 这里指的是所有可以被随意删除的文件。 二、可更改权限的文件 如果想要删除的文件无法被删除&#xff0c;那大概是权限不够&#xff0c;这时候&#xff1a;鼠标右键、属性、安全、编辑、选择相应的组或用户&#xff08;如果不知道哪个可以全选&#xff0c;反正…

YouTube宣布要求披露AI生成的内容并添加标签

不知道大家在逛YouTube的时候有没有刷到过一些画面和人物看起来不太自然的视频。 没错&#xff0c;这些视频里面的画面和人物可能都是由AI生成的。 近日&#xff0c;YouTube 产品管理副总裁在官方博客文章上表示&#xff1a;生成式 AI 有潜力在 YouTube 上激发创造力&#xff…

“学习Python能用来做什么?”

文章目录 前言01 Web开发为什么需要Web框架应该使用哪种Python Web框架Django和Flask有什么区别如何选择 02 数据科学机器学习是什么将Python用于机器学习数据分析和数据可视化使用Python进行数据分析/可视化如何用Python学习数据分析/可视化 03 脚本什么是脚本&#xff1f; 04…

FreeRTOS:TCB_t结构体解读(转载)

TCB_t&#xff1a;任务控制块 TCB_t的全称为Task Control Block&#xff0c;也就是任务控制块&#xff0c;这个结构体包含了一个任务所有的信息&#xff0c;它的定义以及相关变量的解释如下&#xff1a; typedef struct tskTaskControlBlock {// 这里栈顶指针必须…

模拟算法【2】

文章目录 &#x1f958;6. N 字形变换&#x1f372;题目&#x1fad5;算法原理&#x1f963;代码实现 &#x1f957;38. 外观数列&#x1f37f;题目&#x1f9c2;算法原理&#x1f9c8;代码实现 &#x1f958;6. N 字形变换 &#x1f372;题目 题目链接&#xff1a;6. N 字形变…

[vue3] 使用 vite 创建vue3项目的详细流程

一、vite介绍 Vite&#xff08;法语意为 “快速的”&#xff0c;发音 /vit/&#xff0c;发音同 “veet”) 是一种新型前端构建工具&#xff0c;能够显著提升前端开发体验&#xff08;热更新、打包构建速度更快&#xff09;。 二、使用vite构建项目 【学习指南】学习新技能最…

常用API—String(操作字符串的工具类)

一&#xff0c;创建字符串的方法 二&#xff0c;案例 public static void main(String[] args) {//1,直接创建String string "gears";System.out.println(string);//2&#xff0c;用对象创建String s1 new String("xiaoheizi");System.out.println(s1);//3…

遭到美国做空机构“灰熊”做空后,人工智能公司商汤科技股价暴跌

来源&#xff1a;猛兽财经 作者&#xff1a;猛兽财经 猛兽财经获悉&#xff0c;在遭到美国做空机构Grizzly Research&#xff08;灰熊&#xff09;指控夸大收入后&#xff0c;商汤科技的股价在周二一度下跌了9.7%。 Grizzly Research在周二发布的一份报告中称&#xff0c;商汤…

项目设计---MQ

文章目录 一. 项目描述二. 核心技术三. 需求分析概要设计四. 详细设计4.1 服务器模块4.1.1 内存管理4.1.2 硬盘管理4.1.2.1 数据库管理4.1.2.2 文件管理 4.1.3 消息转发 4.2 客户端模块4.2.1 连接管理4.2.2 信道管理 4.3 公共模块4.3.1 通信协议4.3.2 序列化/反序列化 一. 项目…