第二篇:MySQL之InnoDB物理存储结构
第二篇:MySQL中InnoDB引擎的物理存储结构
1. 个人理解
看了很多MySQL的书籍和博客,感觉都是互相抄来抄去,把知识点的罗列,讲不清楚前因后果,让人看起来莫名其妙的。所以,我决定从MySQL的底层物理存储结构了解,掌握了InnoDB的物理存储结构,再理解索引,锁,事务,日志之类的上层优化就很容易了。
2. 知识来源
本文主要观点来自于阿里数据库内核月报
http://mysql.taobao.org/monthly/2016/02/01/
和一篇CSDN博客
https://blog.csdn.net/jiang18238032891/article/details/108471750
本文主要梳理大致组织结构,不会深入每个细节,主要想让读者明白大致原理即可,因为InnoDB的组织过于复杂。如果文章存在错误,请多多包涵,望批评指正。
3. 基本知识
3.1、页PAGE
首先,InnoDB将物理磁盘划分为页page,每页的大小默认为16KB,页是最小的存储单位。因为上层应用的需要,比如索引、日志等,页有很多的格式。我们主要说数据页,也就是存储实际数据的页。
首先看,数据页的基本格式,如下图
3.1.1、File Header
描述数据页的外部信息,比如属于哪一个表空间、前后页的页号等。
名称 | 描述 |
---|---|
check_sum | 数据页的校验和 |
page_num | 数据页的编号 |
space_id | 数据页所属的表空间id |
prev_page_num | 上一个数据页的页号 |
next_page_num | 下一个数据页的页号 |
lsn | 最近刷新的日志编号 |
数据页在物理磁盘上是按照双向链表的方式来连接的
3.1.2、User Records
用户纪录,也就是数据库表中对应的数据,这里我们说常用的compact格式。
3.1.2.1、变长字段长度列表
InnoDB支持变成VARCHAR等数据格式,所以,在纪录的最前边纪录起占用的字节数,通过字节数来正确的读取数据
3.1.2.2、NULL值列表
通过NULL值列表用一个bit来标记为NULL的列,代替用NULL来标记真实数据,可以省空间
3.1.2.3、纪录头信息
用来描述纪录的一些信息
比如是否删除、下一条纪录的位置等信息
名称 | 描述 |
---|---|
next_record | 下一条纪录的位置信息 |
delete | 是否被删除 |
type | 0表示普通记录,1表示B+树非叶子节点记录,2表示最小记录,3表示最大记录 |
3.1.2.4、列对应的真实数据
InnoDB除了我们插入的数据外,还有一些隐藏列,transaction_id(事务ID)、roll_pointer(回滚指针)是一定添加的。row_id则不一定,根据以下策略生成:
优先使用用户建表时指定的主键,若用户没有指定主键,则使用unique键。若unique键都没有,则系统自动生成row_id,为隐藏列。
3.1.3、Page Header
PAGE_HEADER用来描述数据页中的具体信息,比如存在多少条纪录,第一条纪录的位置等
名称 | 描述 |
---|---|
rec_count | 纪录的数量 |
free_top | freespace的最小地址 |
delete_addr | 第一条被删除的纪录地址 |
delete_space | 删除纪录的总空间 |
btree_level | 当前页在B+树中的层级 |
3.1.4、infimum和supremum纪录
infimum和supremum是系统生成的纪录,分别为最小和最大纪录值,infimum的下一条是用户纪录中键值最小的纪录,supremum的上一条是用户纪录中键值最大的纪录,通过next_record字段来相连。
3.1.5、Free Space
页中目前空闲的存储,可以插入纪录
3.1.6、Page Dictionary
类似于字典的目录结构,根据主键大小,每隔4-8个纪录设置一个槽,用来纪录其位置,当根据主键查找数据时,首先一步到位找到数据所在的槽,然后在槽中线性搜素。这种方法比从前到后遍历页的链表的效率更快。
3.1.7、Page Tailer
File Header存储刷盘前内存的校验和,Page Tailer储存刷盘后的校验和。当刷盘的时候,出现异常,Page Tailer和File Header中的校验和不一致,则说明出现刷盘错误。
3.1.8、插入纪录过程
如果Free Space的空间足够的话,直接分配空间来添加纪录,并将插入前最后一条纪录的next_record指向当前插入的纪录,将当前插入纪录的next_record指向supremum纪录。
如果Free Space的空间不够的话,则首先将之前删除造成的碎片重新整理之后,按照上述步骤插入纪录。
如果当前页空间整理碎片之后仍然不足的话,则重新申请一个页,将页初始化之后,按照上述步骤插入纪录
3.2、区EXTENT
引入EXTENT的原因:
如果只有页这一层次的话,页的个数是非常多的,存储空间的分配和回收都会很麻烦,因为要维护这么多的页的状态是非常麻烦的。
所以,InnoDB又引入了区extent。一个区默认是64个连续的页组成的,也就是1MB。通过对EXTENT进行管理来进行存储空间的分配和回收就比较容易了。
3.3、段SEGMENT
为什么要引入段呢,这要从索引说起。我们都知道索引的目的是为了加快查找速度,是一种典型的用空间换时间的方法。
我们首先看没有索引的时候,数据是怎么查找的:
根据page的列表,从头到尾来遍历,速度极慢。可以看出没有索引的话,数据的查找效率极慢
那么索引是怎么来解决问题的呢
首先我们创建一个表
mysql> CREATE TABLE index_demo(-> c1 INT,-> c2 INT,-> c3 CHAR(1),-> PRIMARY KEY(c1)-> ) ROW_FORMAT = Compact;
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
下图为其纪录对应的格式。
record_type:记录头信息的一项属性,表示记录的类型,0表示普通记录、1表示索引纪录(下文中会提到)、2表示最小记录、3表示最大记录
放入页中的示意图如下
然后我们向表中插入数据
mysql> INSERT INTO index_demo VALUES(1, 4, 'u'), (3, 9, 'd'), (5, 3, 'y');
Query OK, 3 rows affected (0.01 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
按照主键大小排列成单链表存储在页中(物理位置不一定是挨个排列的),效果图如下
此时我们再插入一条纪录
mysql> INSERT INTO index_demo VALUES(4, 4, 'a');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
我们假设每个页中最多只能存在3条记录,所以需要申请一个新的页来存储,示意图如下:
为了显示效果,我们多插入几条纪录
这是我们可以每隔若干个页来抽取一个页来建立上层目录,类似于跳表的数据结构
目录项中只包含被抽中页中的最小的键值和其对应的页号。
那么目录项怎么存储呢?有没有发现跟数据页中的纪录很像?
所以,引入了索引页,其中的纪录的record_type为1.
然后我们迭代抽取页来建立上层索引,直至到一层只有一个页为止
上图的结构就是B+树。
当有了索引之后,我们如何查找数据呢?
跟二叉搜索树的查找过程极为相似,但是B+树有多个子节点,我们根据PageDictionary来快速查找目的的子节点,然后不断细化到叶子结点即可。
这种查找方式的效率比单链表的从头到尾遍历要高效很多倍
B+树的叶子节点存放的是我们的具体数据,非叶子结点是索引页。
所以B+树将数据分为了两部分,叶子节点部分和非叶子节点部分,也就我们要介绍的段Segment,创建两个Segment来存放对应的两部分数据。
Segment是一种逻辑上的组织,其层次结构从上到下一次为Segment、Extent、Page。
4、InnoDB物理存储架构
上图为InnoDB的系统架构图。
每个表对应着一个文件,将文件划分为若干个页。
其中有三个比较特殊的页:
1、Page0:page0为文件的第一个页,类型为FIL_PAGE_TYPE_FSP_HDR, 主要用于维护文件中的空间分配和释放
2、IBUF BITMAP PAGE:与本文关系不大,忽略
3、inodePage:内含多个inode_entry来描述B+树占用的Page和Extent情况。
4.1、Page0
page0分为两部分
1、文件管理信息
主要维护了5个链表,头节点和尾节点
free:还未被使用过的extent,指向当前还空闲的extent的entry
frag:被使用但是还未使用完的extent,指向有碎片的extent的entry
full:完全被使用完的extent,指向被填满的extent的entry
inode_free:可用的inode页
inode_full:被完全使用的inode页
**当所有的free链表上的extent都用完后,会申请新的extent,并将其信息注册到对应的extent page 中的extent entry,并将其extent entry加到free链表中。
**如果inode_free中inode page也用完后,也会申请新的inode page 将其加入到inode _free链表上
2、256个extent entry
一个extent entry用来描述一个extent的信息,一个extent是由连续的64个page组成,一个extent的大小为1M。
也就是说每隔256MB(不一定连续)就需要一个extent page来描述对应的256个extent的状态。
extent page 和page0的格式大概一致,只不过少了文件管理信息,只有用256个extent entry。
extent page存在于第一个extent的第一个page,那么这个extent在被使用的时候会被加入到frag中,而不是free中。
名称 | 描述 |
---|---|
id | 如果当前extent被完全分配给某个segment的话,填入其SegmentID |
prev | 上一个extent的地址 |
next | 下一个extent的地址 |
bitmap | 用一个bit来表示其所管理的64个page是否被使用 |
4.2、Inode Page
Inode Page用来管理文件中的segment,默认可以存85个inode_entry,一个entry对应一个segment。
名称 | 描述 |
---|---|
prev | 上一个inodepage的地址 |
next | 下一个inodepage的地址 |
inode_entry1 | 第一个InodeEntry |
… | … |
inode_entry85 | 第85个inodeentry |
InodeEntry的结构如下
名称 | 描述 |
---|---|
segmentId | 对应的segment的id |
free | 分配给该segment却还未使用的extent链表 |
frag | 分配给该segment已经使用过的extent链表 |
full | 分配给该segment并完全使用过的extent链表 |
num | frag链表中被使用的page的个数 |
page0 | 第1个独立的page |
page1 | 第2个独立的page |
… | … |
page31 | 第32个独立的page |
4.3、表创建过程
1、首先创建表的时候,InnoDB默认会创建一个B+树。
主键的生成策略:
优先使用用户建表时指定的主键,若用户没有指定主键,则使用unique键。若unique键都没有,则系统自动生成row_id,为隐藏列。
B+树根据主键大小来进行排序
如上文所说,B+树分为leaf_segment和non_leaf_segment。两者的生成方式大致一样,以non_left_segment为例,
1、首先利用Page0中的inode_free链表来获取一个inode page,并得到其中的一个InodeEntry,将其segmentid填入,并将其中的page0作为rootpage,初始化完成。
2、分配新page,按照以下策略获取:
a、尽量使用32个独立的page
b、尽量使用与当前页面物理位置接近的页面
c、尽量使用frag链表中的页面
3、回收page
a、若page所在的extent为full,则将其变为frag,并挂到full链表的末尾,如果extent变为了free,则挂到free链表的末尾
b、改变extent_entry中的bitmap的标志位
5、结束
大概先写这么多吧,第一次写博客,有点前言不搭后语,望多多包涵。如果有这方面不错的的技术文章或者书籍,希望朋友们留言评论。
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