AliSQL特性
Posted _雪辉_
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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AliSQL特性相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
AliSQL:100%兼容MySQL 充分发掘开源MySQL内核潜力
一、实用性
SQL Statement Outline
在线固化执行计划，相对于mysql原生hint强制索引的语法，对代码无侵入，DBA可动态调控
Ø DBMS_OUTLN.add_index_outline();增加 index hint
Ø DBMS_OUTLN.add_optimizer_outline();增加 optimizer hint
Ø DBMS_OUTLN.preview_outline();预览某一个 SQL 语句命中 outline 的情况
Ø DBMS_OUTLN.show_outline(); 展示内存中可用的所有 outline 及命中情况
Ø DBMS_OUTLN.del_outline(); 删除内存和持久化表中的 outline
Ø DBMS_OUTLN.flush_outline();刷新所有的 outline，从 mysql.outline 表中重新 load
Sequence Engine
在持久化数据库系统中，单调递增的唯一值是常见的需求。不同的数据库系统有不同的实现方法，例如MySQL提供的AUTO_INCREMENT，Oracle、SQL Server提供的SEQUENCE。
在MySQL数据库中，如果业务希望封装唯一值，例如增加日期、用户等信息，使用AUTO_INCREMENT的方法会带来很大不便，在实际的系统设计中，也存在不同的折中方法：
序列值由Application或者Proxy来生成，不过弊端很明显，状态带到应用端会增加扩容和缩容的复杂度。
序列值由数据库通过模拟的表来生成，但需要中间件来封装和简化获取唯一值的逻辑。
AliSQL提供了Sequence Engine，Sequence Engine实现了MySQL存储引擎的设计接口，但底层的数据仍然使用现有的存储引擎，例如InnoDB或者MyISAM来保存持久化数据，兼容现有的第三方工具（例如Xtrabackup），所以Sequence Engine仅仅是一个逻辑引擎。
mysql> show engines;
+--------------------+---------+----------------------------------------------------------------+--------------+------+------------+
| Engine | Support | Comment | Transactions | XA | Savepoints |
+--------------------+---------+----------------------------------------------------------------+--------------+------+------------+
| CSV | YES | CSV storage engine | NO | NO | NO |
| MRG_MYISAM | YES | Collection of identical MyISAM tables | NO | NO | NO |
| PERFORMANCE_SCHEMA | YES | Performance Schema | NO | NO | NO |
| BLACKHOLE | YES | /dev/null storage engine (anything you write to it disappears) | NO | NO | NO |
| MyISAM | YES | MyISAM storage engine | NO | NO | NO |
| MEMORY | YES | Hash based, stored in memory, useful for temporary tables | NO | NO | NO |
| ARCHIVE | YES | Archive storage engine | NO | NO | NO |
| InnoDB | DEFAULT | Supports transactions, row-level locking, and foreign keys | YES | YES | YES |
| FEDERATED | NO | Federated MySQL storage engine | NULL | NULL | NULL |
| Sequence | YES | Sequence Storage Engine Helper | NO | NO | NO |
+--------------------+---------+----------------------------------------------------------------+--------------+------+------------+
10 rows in set (0.00 sec)
Performance Agent&Performance Insight
提供了操作系统、server层、引擎层、对象语句级别的多维度监控
SQL Audit Log
SQL执行日志包括了对数据库进行的所有SQL操作，RDS提供的SQL执行日志，通过网络监听的方式收集，对实际执行几乎没有性能的影响，包括但不限于如下类型的SQL执行以及信息提取：
数据库的登入、登出
DDL（Data Definition Language）：基于SQL的对数据库结构定义的SQL，例如CREATE、ALTER DROP、TRUNCATE、COMMENT等
DML（Data Manipulation Language）：SQL操作语句，包括SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等
其他SQL执行，包括任何其他通过SQL执行的控制，例如回滚、控制等
失败的SQL执行也会被记录
对SQL执行的延迟、执行结果、影响的行数等信息的提取
Returning Statement
支持DML返回写入/更新后和删除前的数据
Faster DDL
优化了Buffer Pool页面管理策略，大幅减少DDL操作导致的锁争用
二、稳定性
Concurrent Control
为了应对突发的数据库请求流量、资源消耗过高的语句访问以及SQL访问模型的变化， 保证MySQL实例持续稳定运行，阿里云提供基于语句规则的并发控制CCL（Concurrency Control），并提供了工具包（DBMS_CCL）便于您快捷使用。
BP Optimization
Large File Purge
使用InnoDB引擎时，直接删除大文件会导致文件系统出现严重的稳定性问题，因此InnoDB会启动一个后台线程来异步清理数据文件。当删除单个表空间时，会将对应的数据文件先重命名为临时文件，然后清除线程将异步、缓慢地清理文件。
Thread Pool
MySQL默认的线程使用模式是会话独占模式，每个会话都会创建一个独占的线程。当有大量的会话存在时，会导致大量的资源竞争，大量的系统线程调度和缓存失效也会导致性能急剧下降。阿里云提供线程池（Thread Pool）功能，将线程和会话分离，在拥有大量会话的同时，只需要少量线程完成活跃会话的任务即可。
阿里云RDS的线程池实现了不同类型SQL操作的优先级及并发控制机制，将连接数始终控制在最佳连接数附近，使RDS数据库在高连接大并发情况下始终保持高性能。线程池的优势如下：
当大量线程并发工作时，线程池会自动调节并发的线程数量在合理的范围内，从而避免线程调度工作过多和大量缓存失效。
大量的事务并发执行时，线程池会将语句和事务分为不同的优先级，分别控制语句和事务的并发数量，从而减少资源竞争。
线程池给予管理类的SQL语句更高的优先级，保证这些语句优先执行。这样在系统负载很高时，新建连接、管理、监控等操作也能够稳定执行。
线程池给予复杂查询SQL语句相对较低的优先级，并且有最大并发数的限制。这样可以避免过多的复杂SQL语句将系统资源耗尽，导致整个数据库服务不可用。
三、安全性
TDE & SM4 & Data Protect
支持表级别国密SM4加密
Recycle Bin
Drop / Truncate 对象自动回收
回收站对象支持 restore 还原
回收站可灵活设置保留时常
主备间可设置不同的保留周期
Native Flashback
支持行级数据快速找回
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误操作删除数据
-
不带 Where 条件的更新
-
多语句忘记显式开启事务
-
业务回档
XA Crash Safe
四、高性能
Fast Query Cache
查询缓存（Query Cache）是为了提高查询性能而实现的一种缓存策略，其基本思想是：对于每个符合条件的查询语句，直接对结果集进行缓存，当下次查询命中时，直接从缓存中取出对应的结果集返回，不需要经历SQL的分析、优化、执行等复杂过程，通过节约CPU资源来达到查询加速的目标，是一项非常实用的技术。
MySQL原生Query Cache在设计和实现上存在着较多严重问题：
并发处理较差，在多核情况下，可能并发越高性能降低越严重。
内存管理较差，内存利用率低并且回收不及时，造成内存浪费。
当缓存命中率较低时，性能无提升甚至会出现严重降低。
由于以上问题，MySQL原生Query Cache没有得到广泛应用，在最新版的MySQL 8.0中，取消此功能。阿里云数据库团队对Query Cache进行重新设计和全新实现，解决了以上几个主要问题：
-
优化并发控制
取消全局锁同步机制，采用无锁机制，重新设计并发场景下的同步问题，能够充分利用多核的处理能力，保证高并发场景下的性能。 -
优化内存管理
取消内存预分配机制，采用更加灵活的动态内存分配机制，及时回收无效的内存，保证内存的真实利用率。 -
优化缓存机制
动态检测缓存利用率，实时调整缓存策略，解决命中率偏低或读写混合等场景下的性能降低问题。
Binlog In Redo
由于每个事务提交会对磁盘进行两次I/O操作，虽然Binlog采用了Group Commit的方式合并I/O来提升效率，但两次I/O等待的本质没有改变，影响事务处理的效率，当使用云盘存储时，影响会更明显。I/O合并的效率是由同时提交的并发事务数量决定的，当并发量不够时I/O合并的效果也不理想，表现为少量的写操作事务提交时所需要的时间比较久，响应时间较长。
为了提高事务提交效率，AliSQL设计了Binlog in Redo机制，即在事务提交时将Binlog内容同步写入到Redo Log中。当事务提交时，只需要将Redo Log保存到磁盘中，从而减少一次对磁盘的操作，而Binlog文件则采用异步的方式，用单独的线程周期性的保存到磁盘中。在异常重启后，系统会用Redo Log中的Binlog内容来补齐Binlog文件。由于减少了一次I/O操作，性能得到了提升，响应时间变的更短，同时Binlog文件保存次数的减少，极大地降低了文件系统因文件长度实时变化带来的文件同步（fsync）压力，也提升了文件系统的性能。
Binlog in Redo功能不会改变Binlog的格式，基于Binlog的复制及第三方工具也不会受任何影响。
Statement Queue
MySQL的服务层和引擎层在语句并发执行过程中，有很多串行的点容易导致冲突。例如在DML语句中，事务锁冲突比较常见，InnoDB中事务锁的最细粒度是行级锁，如果语句针对相同行进行并发操作，会导致冲突比较严重，系统吞吐量会随着并发的增加而递减。AliSQL提供Statement Queue机制，能够减少冲突开销、有效提高实例性能。
AliSQL设计了针对语句的排队机制，将语句进行分桶排队，尽量把可能具有相同冲突的语句（例如操作相同行）放在一个桶内排队，减少冲突的开销。
Inventory Hint
在秒杀等业务场景中，减少库存是一个常见的需要高并发，同时也需要串行化的任务模型，AliSQL使用排队和事务性Hint来控制并发和快速提交/回滚事务，提高业务吞吐能力。
当前语句执行成功就提交事务上下文/当前语句执行失败就回滚事务上下文
以上是关于AliSQL特性的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章