InnoDB存储引擎介绍- Innodb逻辑存储结构

Posted 一泽涟漪

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了InnoDB存储引擎介绍- Innodb逻辑存储结构相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

如果创建表时没有显示的定义主键,mysql会按如下方式创建主键:

  • 首先判断表中是否有非空的唯一索引,如果有,则该列为主键。
  • 如果不符合上述条件,存储引擎会自动创建一个6字节大小的指针。

当表中有多个非空的唯一索引,会选择建表时第一个定义的非空唯一索引。注意根据的是定义索引的顺序,不是创建列的顺序。

  • 表空间 tablespace(ibd文件)
  • 段 segment(一个索引2个段)
  • Extent(1MB)
  • Page(16KB)
  • Row
  • Field

 

表空间

表空间可以看做是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层,所有的数据都存放在表空间中。在默认情况下InnoDB存储引擎有一个共享表空间ibdata1,即所有数据都存放在这个表空间内。如果用户启用了参数innodb_file_per_table,则每个表内的数据可以单独放到一个表空间内。
如果启动了innodb_file_per_table参数,需要注意的是每张表的表空间内存放的只是数据、索引和插入缓冲Bitmap页,其他类的数据,如回滚(undo)信息,插入缓冲索引页、系统事务信息,二次写缓冲(Double write buffer)等还是存放在原来的共享表空间内。这同时也说明了另一个问题:即使在启用了参数innodb_file_per_table之后,共享表空间还是会不断地增加其大小。可以来做一个实验,在实验之前已经将innodb_file_per_table设为ON了。现在看看初始共享表空间文件的大小:

mysql> show variables like \'innodb_file_per_table\'\\G
*************************** 1. row ***************************
Variable_name: innodb_file_per_table
        Value: ON
1 row in set (0.00 sec)

mysql> system ls -tlhr /home/mysql/mysql/data/ibdata*
-rw-rw----. 1 mysql mysql 204M Mar 21 05:54 /home/mysql/mysql/data/ibdata1

可以看到,共享表空间ibdata1的大小为204MB,接着模拟产生undo的操作,使用表orders,并把其存储引擎更改为InnoDB,执行如下操作:

mysql> set autocommit=0;
mysql> update orders set device_number=0;
Query OK, 3278492 rows affected (0.03 sec)
Rows matched: 3278492  Changed: 3278492  Warnings: 0

mysql> system ls -tlhr /home/mysql/mysql/data/ibdata*
-rw-rw----. 1 mysql mysql 652M Mar 21 07:38 /home/mysql/mysql/data/ibdata1

这里首先将自动提交设为0,即用户需要显式提交事务(注意,在上面操作结束时,并没有对该事务执行commit或rollback)。接着执行会产生大量的undo操作的语句update orders set device_number=0,完成后再观察共享表空间,会发现ibdata1已经增长到了652MB。这个例子虽然简单,但是足以说明共享表空间中还包含有undo信息。
有用户会问,如果对k这个事务执行rollback,ibdata1这个表空间会不会缩减至原来的大小(204MB)?这可以通过继续运行下面的语句得到验证:

mysql> rollback;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql> system ls -tlhr /home/mysql/mysql/data/ibdata*
-rw-rw----. 1 mysql mysql 652M Mar 21 07:49 /home/mysql/mysql/data/ibdata1

很“可惜”,共享表空间的大小还是204MB,即InnoDB存储引擎不会在执行rollback时去收缩这个表空间。虽然InnoDB不会回收这些空间,但是会自动判断这些undo信息是否还需要,如果不需要,则会将这些空间标记为可用空间,供下次undo使用。
master thread每10秒会执行一次的full purge操作,很有可能的一种情况是:用户再次执行上述的update语句后,会发现ibdata1不会再变大了,那就是这个原因了。
使用py_innodb_page_info小工具查看表空间中各页的类型和信息,用户可以在github.com进行查找。https://github.com/qingdengyue/david-mysql-tools/tree/master/py_innodb_page_type.

使用方法如下:

$ python ~/py_innodb_page_info.py  ibdata1 
Total number of page: 41728:
Insert Buffer Free List: 1035
Insert Buffer Bitmap: 3
System Page: 131
Transaction system Page: 2
Freshly Allocated Page: 5074
Undo Log Page: 33238
File Segment inode: 5
B-tree Node: 2235
File Space Header: 2

可以看到共有41728个页,其中插入缓冲的空间有1035个页、5074个可用页、33238个undo页、2235个数据页等。用户可以通过添加-v参数来查看更详细的内容。

 

上图中显示了表空间是由各个段组成的,常见的段有数据段、索引段、回滚段等。InnoDB存储引擎表是索引组织的(index organized),因此数据即索引,索引即数据。那么数据段即为B+树的页节点(上图的leaf node segment),索引段即为B+树的非索引节点(上图的non-leaf node segment)。

与Oracle不同的是,InnoDB存储引擎对于段的管理是由引擎本身完成,这和Oracle的自动段空间管理(ASSM)类似,没有手动段空间管理(MSSM)的方式,这从一定程度上简化了DBA的管理。

需要注意的是,并不是每个对象都有段。因此更准确地说,表空间是由分散的页和段组成。

区是由64个连续的页组成的,每个页大小为16KB,即每个区的大小为1MB。对于大的数据段,InnoDB存储引擎最多每次可以申请4个区,以此来保证数据的顺序性能。

在我们启用了参数innodb_file_per_talbe后,创建的表默认大小是96KB。区是64个连续的页,那创建的表的大小至少是1MB才对啊?其实这是因为在每个段开始时,先有32个页大小的碎片页(fragment page)来存放数据,当这些页使用完之后才是64个连续页的申请。

通过一个实验来显示InnoDB存储引擎对于区的申请:

create table t1 (

  col1 int not null auto_increment,

  col2 varchar (7000),

  primary key(col1)

)engine=InnoDB;

system ls -lh /usr/local/var/mysql/test/t1.ibd

创建了t1表,col2字段设为varchar(7000),这样能保证一个页中可以存放2条记录。可以看到,初始创建完t1后表空间默认大小为96KB.

同大多数数据库一样,InnoDB有页(page)的概念(也可以称为块),页是InnoDB磁盘管理的最小单位。与Oracle类似的是,Microsoft SQL Server数据库默认每页大小为8KB,不同于InnoDB页的大小(16KB),且不可以更改(也许通过更改源码可以)。

常见的页类型有:

  1. 数据页(B-tree Node)。
  2. Undo页(Undo Log Page)。
  3. 系统页(System Page)。
  4. 事务数据页(Transaction system Page)。
  5. 插入缓冲位图页(Insert Buffer Bitmap)。
  6. 插入缓冲空闲列表页(Insert Buffer Free List)。
  7. 未压缩的二进制大对象页(Uncompressed BLOB Page)。
  8. 压缩的二进制大对象页(Compressed BLOB Page)。

InnoDB存储引擎是面向行的(row-oriented),也就是说数据的存放按行进行存放。每个页存放的行记录也是有硬性定义的,最多允许存放16KB/2~200行的记录,即7992行记录。这里提到面向行(row-oriented)的数据库,那么也就是说,还存在有面向列(column-orientied)的数据库。MySQL infobright储存引擎就是按列来存放数据的,这对于数据仓库下的分析类SQL语句的执行以及数据压缩很有好处。类似的数据库还有Sybase IQ、Google Big Table。面向列的数据库是当前数据库发展的一个方向。

以上是关于InnoDB存储引擎介绍- Innodb逻辑存储结构的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

MySQL存储引擎(InnoDB引擎)

《MySQL系列-InnoDB引擎25》表-InnoDB逻辑存储结构

InnoDB存储引擎——后台线程

InnoDB存储引擎的记录格式

InnoDB存储引擎表的逻辑存储结构

InnoDB逻辑存储结构