MySQL存储引擎解析

📕我是廖志伟,一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》(基础篇)、(进阶篇)、(架构篇)清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。

📘拥有多年一线研发和团队管理经验,研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper),消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。

Java程序员廖志伟

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一、存储引擎层

核心引擎特性

MySQL的存储引擎是其数据库架构的基石,它直接关系到数据存储的效率和数据库的整体性能。InnoDB和MyISAM是两种主流的存储引擎,它们在实现细节上有着显著的不同。

  • InnoDB:InnoDB引擎是基于多版本并发控制(MVCC)的,它通过事务日志(transaction log)来保证数据的一致性和持久性。InnoDB的事务支持实现了ACID属性,这意味着每个事务都是原子的(Atomicity)、一致的(Consistency)、隔离的(Isolation)和持久的(Durability)。InnoDB使用行级锁定(row-level locking),这意味着它可以最小化锁定资源,从而提高并发性能。此外,InnoDB还支持外键约束,使得数据库的完整性得到了保障。
InnoDB缓冲池机制

InnoDB缓冲池(Buffer Pool)是InnoDB存储引擎的核心,它负责缓存数据页和索引页,以减少磁盘I/O操作。缓冲池的大小直接影响数据库的读写性能。InnoDB缓冲池的内部实现使用了LRU(最近最少使用)算法来管理页的缓存。

MyISAM索引结构

MyISAM引擎使用B+树索引结构,这种索引结构非常适合用于范围查询。MyISAM的索引文件和数据文件是分离的,这使得索引可以独立于数据文件进行备份和恢复。

Memory引擎适用场景

Memory引擎(也称为RAM存储引擎)适用于存储临时数据或者不需要持久化的数据。Memory引擎的所有数据都存储在内存中,因此它的读写速度非常快。然而,由于数据保存在内存中,一旦系统崩溃,数据将丢失。

存储架构

MySQL的存储架构复杂而精细。表空间(Tablespace)是MySQL用于存储数据、索引和日志文件的一个逻辑单元。表空间内部可以包含多个数据文件和索引文件。行格式(Row Format)决定了如何存储行数据,不同的行格式有不同的存储效率。

  • 表空间管理:MySQL支持多种表空间类型,如InnoDB表空间、MyISAM表空间等。InnoDB表空间是自动扩展的,而MyISAM表空间的大小在创建时必须指定。
  • 行格式:MySQL提供了多种行格式,包括Compact、Dynamic和Redundant。每种行格式都有其优缺点,例如,Compact行格式在存储上最为紧凑,而Dynamic行格式提供了更多的灵活性。
  • 页分裂机制:当数据插入导致页空间不足时,MySQL会进行页分裂。页分裂会消耗额外的CPU资源,并可能影响性能。

二、SQL执行体系

查询处理

MySQL的查询处理是一个复杂的过程,涉及到多个组件的协同工作。

  • 解析器工作原理:MySQL解析器首先将SQL语句分解为词法单元,然后进行语法分析,生成解析树(Parse Tree)。解析树包含了SQL语句的语法结构和语义信息。
  • 优化器成本模型:优化器使用成本模型来评估不同的查询执行计划,选择成本最低的计划。成本模型考虑了磁盘I/O、CPU计算和内存使用等因素。
执行计划分析(EXPLAIN)

EXPLAIN命令是数据库管理员和开发人员常用的工具,它可以帮助我们了解MySQL是如何执行SQL查询的。EXPLAIN命令会显示查询的执行计划,包括表扫描、索引扫描、排序和连接操作等。

高级语法

MySQL的高级语法提供了强大的数据操作能力。

  • 窗口函数(Window Functions):窗口函数可以对一组值进行计算,并返回单个值。例如,可以使用窗口函数计算每个销售人员的年度销售额。
  • 公用表表达式(CTE):CTE允许定义一个临时结果集,这个结果集可以被多次引用,使得查询更加清晰和易于理解。
  • 递归查询:递归查询可以用来解决递归问题,如层次结构查询。
JSON路径表达式

MySQL的JSON数据类型和函数为处理JSON数据提供了便利。

  • JSON数据类型:MySQL支持存储JSON数据,并提供了一系列的函数来操作JSON数据。
  • JSON函数:例如,JSON_EXTRACT函数可以用来提取JSON对象中的值,而JSON_SET函数可以用来更新JSON对象中的值。

三、事务机制

隔离级别

事务的隔离级别是数据库事务的一个重要特性,它决定了事务之间的相互影响。

  • 幻读解决原理:为了防止幻读,InnoDB使用次级锁定,即在插入或删除操作时锁定索引记录之间的间隙。
  • 间隙锁实现:间隙锁可以防止对索引记录间隙的插入和删除操作,从而避免幻读现象。
  • MVCC版本链:MVCC通过维护每个数据页的版本链来支持事务的隔离性。每个事务都有一个唯一的事务ID,用于追踪数据页的版本。
日志系统

MySQL的日志系统是保证数据一致性和持久性的关键。

  • undo log:undo log记录了事务开始前的数据状态,当事务回滚时,undo log可以用来撤销已提交的修改。
  • redo log:redo log记录了事务提交时对数据所做的修改,当系统崩溃时,redo log可以用来恢复数据。
  • binlog:binlog(Binary Log)记录了所有数据的变更,它是MySQL复制和备份的基础。
事务管理

MySQL支持事务的ACID属性,这是数据库事务最基本的要求。

  • 原子性:事务中的所有操作要么全部成功,要么全部失败。
  • 一致性:事务执行的结果必须使数据库从一个一致性状态转换到另一个一致性状态。
  • 隔离性:事务的执行不能被其他事务干扰。
  • 持久性:一旦事务提交,其所做的更改就应该是永久性的。

四、索引体系

索引类型

MySQL支持多种索引类型,每种索引类型都有其适用的场景。

  • 全文索引(N-gram):全文索引用于全文搜索,它通过将文本分割成N-gram来提高搜索效率。
  • 空间索引(R-Tree):空间索引用于地理空间数据,它支持空间查询和空间分析。
优化策略

索引优化是提高查询性能的关键。

  • 索引下推:索引下推是一种优化技术,它将过滤条件直接应用于存储引擎,减少返回给MySQL Server的数据量。
  • 覆盖索引:覆盖索引包含查询需要的所有列,无需访问数据行,从而提高查询效率。
  • 索引合并:索引合并将多个索引合并为一个,从而提高查询效率。

五、高可用架构

复制技术

MySQL的复制技术可以实现数据备份和扩展读取能力。

  • GTID复制原理:GTID(全局事务标识符)确保了复制的原子性和一致性,它通过唯一标识每个事务来保证数据的一致性。
  • 半同步复制:半同步复制至少需要有一个从服务器确认事务已提交,这提高了数据的安全性。
  • 组复制(MGR):组复制是多源复制,它提供了高可用性和故障转移。
集群方案

MySQL集群方案包括InnoDB Cluster和ProxySQL路由。

  • InnoDB Cluster:InnoDB Cluster提供自动故障转移和数据复制,它是一个高度集成的解决方案。
  • ProxySQL:ProxySQL是一个负载均衡器,它可以用于查询路由和负载均衡。
Orchestrator管理

Orchestrator是一个用于管理MySQL集群的工具,它可以自动化故障转移和数据复制。

六、性能调优

参数优化

MySQL的配置参数对性能有很大影响。

  • 连接池配置:连接池的大小需要根据系统负载和用户并发数进行调整,以减少连接开销。
  • 排序缓冲区:排序缓冲区的大小影响排序操作的性能,需要根据数据量进行调整。
临时表策略

MySQL使用临时表来存储中间结果。

  • 合理使用临时表:在处理大量数据时,合理使用临时表可以提高性能。
  • 表缓存:MySQL的表缓存可以存储经常访问的表,从而减少磁盘I/O。
监控工具

MySQL提供多种监控工具,可以帮助我们了解数据库的性能。

  • Performance Schema:Performance Schema提供了实时监控数据库性能的接口。
  • Sys Schema:Sys Schema提供了系统级别的监控信息。
Slow Query分析

分析慢查询日志可以帮助我们识别性能瓶颈。

  • 慢查询日志:MySQL的慢查询日志记录了执行时间超过特定阈值的查询。
  • 性能瓶颈识别:通过分析慢查询日志,我们可以识别出需要优化的查询和索引。

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