InnoDB作为mysql数据库最常用的存储引擎,自然包含了其独有的很多特性。如相比于memory、MyISAM引擎,InnoDB支持行级锁、事务等都是比较重要的特性。

本文将盘点下InnoDB处理事务和行级锁之外的高级特性

一、自适应哈希

innodb建立索引时,只可以建立B+tree索引,是不可以建立hash索引的,而hash索引相对于B+tree索引,虽然无法实现排序、范围检索的效果,但是在等值检索的时候,毫无疑问要比B+tree索引的效率要高很多。

所以innodb就在B+tree索引的基础之上,又添加了自适应hash索引,只不过这个索引无法通过手动创建,是通过innodb存储引擎在运行时自己创建的,对于用户来说是透明的。

Innodb 会监控堆表上二级索引的查找,如果发现某个二级索引频繁访问,那么就认为这个二级索引是热点数据,就会针对这个二级索引建立hash索引,下一次再检索时就可以直接通过hash索引检索。

innodb认为最近连续三次被访问的二级索引是热点数据,就会自动创建hash索引

hash索引的优缺点都很明显:

优点是:等值查询的时候检索效率要比B+tree检索效率高很多;不需要人为维护,innodb自行维护

缺点是:会占用一部分innodb的缓冲池;只适合等值查询,不支持范围查询;极端情况下才有效,如果不是连续读相同索引就无效

二、插入缓存(insert buffer)

插入缓存是针对于非聚簇索引而言的,因为聚簇索引一般都是有顺序的,所以在执行批量插入时,第一条语句插入完成之后,后面的数据所在的页基本上都和第一条的数据在同一页,或者是相邻的页,根据数据库预读的特性。

所以进行批量插入的时候只需要加载1次页就可以完成多条数据的插入操作。但是对于非聚簇索引索引基本上都是无序的,离散的。所以每次插入的时候就需要离散地访问非聚簇索引页,显然就降低了插入的性能。

所以Innodb为了解决这个问题就新增了插入缓存功能,对于非聚簇索引的插入或更新,不是直接更新到索引页,而是先判断更新的非聚簇索引是否存在缓冲池中,如果在就直接插入缓冲池;如果不存在就先放入缓冲池中。

然后再以一定的频率将缓冲池中的缓存和非聚簇索引页的数据进行合并操作。由于在一个索引页,所以通常可以将多个插入操作合并成一个操作,减少了非聚簇索引页的IO操作。

插入缓存的条件:

1、索引必须是非聚簇索引(聚簇索引是有序的,不需要缓存)

2、索引不是唯一的 (唯一的情况就失去了意义,只能达到延迟的效果,并不能减少IO次数)

插入缓存的缺点就是需要占用一部分缓冲池的空间,可以通过配置IBUF_POOL_SIZE_PRE_MAX_SIZE 进行配置,如值为3,则最大只能使用1/3的缓冲池空间

三、二次写 (double write)

double write 主要是为了提升innodb的可靠性,确保数据不会丢失。

主要分成两个部分组成:一部分是内存中的double write buffer,大小为2M;一部分是磁盘上共享表空间(ibdata)中连续的2个区,也就是128页,大小也是2M

1、当触发数据缓冲池中的脏页刷新时,并不是直接写入磁盘文件,而是先拷贝到double write buffer中

2、接着从double write buffer中分两次写入磁盘共享表空间中(连续存储、顺序写效率高)每次写1M

3、当第二步完成之后,再将double write buffer中的脏页数据写入实际的各个表空间文件(离散写);脏页数据持久化完成之后就可以标记double write区的数据可以被覆盖了。

为什么需要double write:

1、关于IO的最小单位,order是8K,mysql是一页也就是16K;文件系统的IO的最小单位是4K,也有的是1K;磁盘IO的最小单位是512字节

2、当需要将脏页16K的数据写入到磁盘文件时,假设每次是4k,那么就需要进行四次物理写的操作才能刷盘完成。

3、如果在执行了2次物理写之后,系统出现故障,就会导致磁盘中已经被写入了一个不完整的数据页(数据页被破坏)

4、系统恢复时,redo log只能加上旧、校验完整的数据页恢复一个脏块,不能修复坏掉的数据页,从而会造成数据不一致问题(redo log记录的是对页的物理修改)

double write的崩溃恢复

如果操作系统将页写入磁盘的过程中宕机,恢复的时候可以从共享表空间的double write文件中找到该页的最近的副本,将其复制到表空间文件,再通过redo log 就可以完成恢复操作。

那么为什么log的写不需要通过double write呢?因为log的写入的单位是512个字节,所以就不会存在数据损坏的问题。

那么为什么不直接从double write 写入 data page呢?

因为double write也是文件,而data page又是离散的,从double write中读取数据写入data page 显然没有从缓存中直接写入data page要快;

四、缓冲池(innodb buffer pool)

innodb在内存中维护了多个缓冲池, 用来缓存近期访问的数据和索引。缓冲池的主要配置如下:

innodb_buffer_pool_size:缓冲池大小,建议设置成系统总内存的70%~80%

innodb_buffer_pool_instance:缓冲池的个数,建议设置成CPU核数

innodb_flush_log_at_trx_commit:缓冲池中的数据如何刷盘,设置为1,数据不丢失;设置为2,最多丢失1秒钟,但是性能较高(mysql服务挂了不丢失数据,机器宕机才会丢失数据)

缓冲池的内存管理:

缓冲池内部通过List管理数据,采用LRU算法(最近不被访问)淘汰数据,当缓冲池慢了,会删除掉最近没有被访问的数据;而插入缓冲池的时候,也不算插入List的头部或尾部,而是插入list的中间

因为头部是热点数据、尾部是即将淘汰的数据,采用保险策略将新的数据插入中间比较合理。List中存储的以页为单位的,所以插入和删除都是以 页 为单位的。

LRU算法将整个List的5/8作为new list;剩下的3/8作为old list;old list就是潜在的会被淘汰的数据;如果old list中的数据被访问到了,就会插入到new list到头部

innodb的所以操作几乎都是在缓冲池中实现,将磁盘中的数据加载到缓冲池中,然后再进行下一步操作,更新的时候也是直接更新缓冲池中的数据,然后再按一定频率刷新到磁盘。

缓冲池还有一个功能就是预读功能,预读功能是当innodb执行了一次IO操作加载了一页或多页之后,会预计下一次需要加载到页面数据,而提前将数据加载到缓冲池,就可以避免下一次再进行IO操作

预读操作分两种预读算法:线性预读 和 随机预读

线性预读:则会按page的顺序进行预读,预读page的个数可以通过配置设置

随机预读:当某一块(extent)中的某一页或某几页被加载了之后,会将这个extent中的所有page都加载到缓冲池

InnoDB存储引擎的高级特性大盘点的更多相关文章

  1. Innodb 存储引擎(转)

    第一部分:线程 Innodb是一个多线程的,各个线程负责不同的任务.主要的线程有:Master Thread.IO Thread.Purge Thread.Page Cleaner Thread. 一 ...

  2. 《MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎(第2版)》书摘

    MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎(第2版) 姜承尧 第1章 MySQL体系结构和存储引擎 >> 在上述例子中使用了mysqld_safe命令来启动数据库,当然启动MySQL实例的方 ...

  3. MySQL Innodb 存储引擎学习篇

    master thread的县城优先级别最高.其内部由几个循环(loop)组成:主循环(loop).后台循环(background loop).刷新循环(flush loop).暂停循环(suspen ...

  4. INNODB存储引擎之缓冲池

    以下的资料总结自:官方文档和<MySQL技术内幕-INNODB存储引擎>一书. 对INNODB存储引擎缓冲池的那一段描述来自博文:http://www.ywnds.com/?p=9886说 ...

  5. 1009MySQL数据库InnoDB存储引擎Log漫游

    00 – Undo Log Undo Log 是为了实现事务的原子性,在MySQL数据库InnoDB存储引擎中,还用Undo Log来实现多版本并发控制(简称:MVCC). - 事务的原子性(Atom ...

  6. MySQL InnoDB存储引擎事务的ACID特性

    1.前言 相信工作了一段时间的同学肯定都用过事务,也都听说过事务的4大特性ACID.ACID表示原子性.一致性.隔离性和持久性.一个很好的事务处理系统,必须具备这些标准特性: 原子性(Atomicit ...

  7. innodb 存储引擎特性

    使用独立表空间后,系统表空间存储什么内容呢?   1.innodb 数据字典信息   和存储引擎相关.   frm 是服务器的数据字典和存储引擎无关. 2. undo 回滚段.   可以单独存储.   ...

  8. 【mysql】关于InnoDB存储引擎 text blob 大字段的存储和优化

    最近在数据库优化的时候,看到一些表在设计上使用了text或者blob的字段,单表的存储空间已经达到了近100G,这种情况再去改变和优化就非常难了 一.简介 为了清楚大字段对性能的影响,我们必须要知道i ...

  9. 关于InnoDB存储引擎 text blob 大字段的存储和优化

    最近在数据库优化的时候,看到一些表在设计上使用了text或者blob的字段,单表的存储空间已经达到了近100G,这种情况再去改变和优化就非常难了 一.简介 为了清楚大字段对性能的影响,我们必须要知道i ...

随机推荐

  1. opencv-3-图片存储与相对路径

    opencv-3-图片存储与相对路径 opencvqtC++ 在上一篇文章opencv 显示第一副图像 中, 我们完成了一副图像的显示, 包括使用VS,和QT 进行显示.. 本文将展示如何进行图像的显 ...

  2. PIL库的学习总结及生成GIF

    一.PIL库的概述 PIL(Python Image Library)库是Python语言的第三方库,需要通过pip工具安装. 打开cmd,输入 pip install pillow PIL库支持图像 ...

  3. Firefox 66 发布,阻止网站自动播放声音

    Firefox 66 发布了,此版本在桌面版中带来的新特性包括: Firefox 现在阻止网站自动播放声音,如果需要可以单独调整 改进的搜索体验: 当打开许多选项卡时,可以更快地查找特定网页:现在可以 ...

  4. Xapian实战(二):core concepts

    参考资料 core concepts 正文 1. 并发性 xapian不包含任何全局变量,所以多线程编程中,在没有共享资源的情况下可以安全使用xapian.在实际操作中,由于每个线程都可以创建自己的x ...

  5. 图论--双连通E-DCC缩点模板

    // tarjan算法求无向图的桥.边双连通分量并缩点 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> ...

  6. python(类继承)

    一.继承 1.单继承 一个对象使用另一个对象的属性和方法,被继承的类也称父类 (1)父类与子类的方法不一样 class Four(): def sub(self,x,y): return x + y ...

  7. PinPoint APM搭建全过程

    Pinpoint简介 Pinpoint是一款对Java编写的大规模分布式系统的APM工具,有些人也喜欢称呼这类工具为调用链系统.分布式跟踪系统.我们知道,前端向后台发起一个查询请求,后台服务可能要调用 ...

  8. P3983 赛斯石(双背包)

    这题不算难的,但是脑子真的特别乱.....传送门 \(Ⅰ.物品可以拆开来但船不能拆开来,所以1-10载重船的最大收益完全可以用背包求出来.\) \(Ⅱ.最后一定是选一些船走,而船的收益已经固定.所以用 ...

  9. dp cf 20190613

    A. Boredom 这个题目不难,但是我做的还比较复杂,不过还是很开心,至少做出来了,开始因为爆int了还wa了一发,搞得我以为自己做错了 #include <cstdio> #incl ...

  10. mybatis的关系映射

    一.多对一的映射关系 举例:根据员工编号查询员工所在部门的部门信息 第一步,需要在多的一方也就是员工实体类中持有一的一方部门实体类的引用 第二步,在dao接口中声明方法 第三步,在mapper中实现该 ...