In-Memory：内存数据库

Posted 2020-10-07 王思聪6

在逝去的2016后半年，由于项目需要支持数据的快速更新和多用户的高并发负载，我试水SQL Server 2016的In-Memory OLTP，创建内存数据库实现项目的负载需求，现在项目接近尾声，系统运行稳定，写一篇博客，记录一下使用内存数据库的经验。

SQL Server 2016的In-Memory OLTP，通俗地讲，是内存数据库，使用内存优化表（Memory-Optimized Table，简称MOT）来实现，MOT驻留在内存中，使用 Hekaton 内存数据库引擎访问。在查询MOT时，只从内存中读取数据行，不会产生Disk IO消耗；在更新MOT时，数据的更新直接写入到内存中。内存优化表能够在Disk上维护一个数据副本，该副本只用于持久化数据，不用于数据读写操作。

在内存数据库中，不是所有的数据都需要存储在内存中，有些数据仍然能够存储在Disk上，硬盘表（Disk-Based Table，简称DBT）是传统的表存储结构，每个Page是8KB，在查询和更新DBT时，产生Disk IO操作，将数据从Disk读取到内存，或者将数据更新异步写入到Disk中。

内存数据库将原本存储在Disk上的数据，存储在内存中，利用内存的高速访问优势实现数据的快速查询和更新，但是，内存数据库，不仅仅是存储空间的变化，Hekaton 内存数据库访问引擎实现本地编译模块（Natively compiled），交叉事务（Cross-Container Transaction）和查询互操作（Query Interop）：

• 本地编译模块：如果代码模块只访问MOT，那么可以将该模块定义为本地编译模块，SQL Server直接将TSQL脚本编译成机器代码；SQL Server 2016支持本地编译的模式有：存储过程（SP），触发器（Trigger），标量值函数（Scalar Function）或内嵌多语句函数（Inline Multi-Statement Function）。相比于解释性（Interpreted）TSQL 模块，机器代码直接使用内存地址，性能更高。
• 交叉事务：在解释性TSQL模块中，一个事务既能访问硬盘表，也能访问内存优化表；实际上，SQL Server创建了两个事务，一个事务用于访问硬盘表，一个事务用于访问内存优化表，在DMV中，分别使用transaction_id 和 xtp_transaction_id 来标识。
• 查询互操作：解释性TSQL脚本能够访问内存优化表和硬盘表，本地编译模块只能访问内存优化表。

内存数据被整合到SQL Server关系引擎中，使用内存数据库时，客户端应用程序甚至感受不到任何变化，DAL接口也不需要做任何修改。由于Query Interop的存在，任何解释性TSQL脚本都能透明地访问MOT，只是性能没有本地编译TSQL脚本性能高。在使用分布式事务访问MOT时，必须设置合适的事务隔离级别，推荐使用Read Committed，如果发生MSSQLSERVER_41333 错误，说明产生交叉事务隔离错误（CROSS_CONTAINER_ISOLATION_FAILURE），原因是当前事务的隔离级别太高。

一，创建内存数据库

内存优化表的数据必须存储在包含Memory_Optimized_Data的File Group中，该FileGroup可以有多个File，每个File实际上是Folder，一个DB只能创建一个包含Memory_Optimized_Data的File Group。

step1，创建一个数据库，创建的Data File的数量最好和CPU内核数量保持一致，存放在不同的物理磁盘上；

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step2，为数据库创建一个包含内存优化数据的FileGroup，向该FileGroup中添加“File”，实际上是目录（Directory），用于存储内存优化数据文件，主要是CheckPoint文件，用于还原持久化的内存优化表。

-- Add File Group from memory-optimized data
alter database [Test_MemboryDB]
add filegroup fg_MemoryOptimizedData
contains MEMORY_OPTIMIZED_DATA;

alter database [Test_MemboryDB]
add file 
(
name=Test_MemboryDBDirectory,
filename=\'D:\\Program Files\\Microsoft SQL Server\\Test_MemboryDBDirectory\'
)
to FILEGROUP fg_MemoryOptimizedData;

文件组属性：CONTAINS MEMORY_OPTIMIZED_DATA 子句，指定File Group用于存储内存优化表数据，每个数据库只能指定一个存储内存优化数据的File Group，可以在该File Group下创建多个Directory，分布在不同的物理Disk上，加快内存优化表数据还原的速度。

二，创建内存优化表

内存优化表用于存储用户数据，可以持久化存储，数据存储在内存中，同时，在Disk上维护数据的一个副本，通过选项 DURABILITY= SCHEMA_AND_DATA 指定持久化存储内存优化表；也可以只存储在内存中，通过选项DURABILITY= SCHEMA_ONLY指定。在内存优化表上，可以创建nonclustered index 或nonclustered hash index，每个内存优化表中至少创建一个Index。

--create memory optimized table
create table [dbo].[products]
(
    [ProductID] [bigint] not null,
    [Name] [varchar](64) not null,
    [Price] decimal(10,2) not null,
    [Unit] varchar(16) not null,
    [Description] [varchar](max) null,
    constraint [PK__Products_ProductID] primary key nonclustered hash ([ProductID])with (bucket_count=2000000)
    ,index idx_Products_Price  nonclustered([Price] desc)
    ,index idx_Products_Unit nonclustered hash(Unit) with(bucket_count=40000)
)
with(memory_optimized=on,durability= schema_and_data)
go

1，内存优化：MEMORY_OPTIMIZED

[MEMORY_OPTIMIZED = {ON | OFF}]

默认值是OFF，指定创建的表是硬盘表；设置选项MEMORY_OPTIMIZED为ON，指定创建的表是内存优化表；

2，持久性：Durability 

DURABILITY = {SCHEMA_ONLY | SCHEMA_AND_DATA}

默认值是SCHEMA_AND_DATA，指定创建的内存优化表是持久化的，这意味着，数据更新会持久化存储到Disk上，在SQL Server重启之后，内存优化表的数据能跟根据存储在Disk上的副本还原。选项 SCHEMA_ONLY 指定创建的内存优化表是非持久化的，这意味着Table Schema是持久化存储到Disk上，但是，任何数据更新都不会持久化到Disk上，在SQL Server重启之后，内存优化表的数据会丢失。

3，哈希索引和范围索引

内存优化表支持Hash Index，属性 BUCKET_COUNT 指定为Hash Index创建的bucket的数量，一般hash bucket的数量是数据行的1-2倍，如果无法估计bucket的数量，请创建范围索引（NonClustered Index），索引结构是Bw-Tree。

Hash 索引由一个数组和多个数据行链组成，每一个数组元素叫做一个Hash Bucket，通过内置的Hash函数，将Hash索引的Key映射到Hash Bucket上，例如，如果Hash Index的Key是(Col1,Col2)，根据HashFunction(Col1,Col2)返回的Hash Value，将数据行映射到指定的Hash Bucket上；如果多个Key映射到同一个Hash Bucket上，那么这些Key组成一个链。例如：数据表结构是(Name,City)，在Name字段上创建Hash Index，Hash值相同的数据行链接成一个单向链。

三，创建Natively Compiled SP

本地编译SP在创建时编译成机器代码，整个SP以原子方式执行，这意味着，以SP为单位，整个SP中的所有操作是一个原子操作，要么执行成功，要么执行失败。

create procedure dbo.usp_GetProduct
    @ProductID bigint not null
with native_compilation, schemabinding, execute as owner
as
begin atomic with (transaction isolation level = snapshot, language = N\'US_English\')  
select  [ProductID]
      ,[Name]
      ,[Price]
      ,[Unit]
      ,[Description]
from [dbo].[Products]
where ProductID=@ProductID
end
go 

1，在本地编译SP中，能够为参数，变量指定Nullability属性，默认值是NULL

NOT NULL 属性：不能为参数或变量指定NULL值，

• 在本便编译SP中，为参数指定NOT NULL属性，不能为参数指定NULL值；
• 在本便编译SP中，为变量定义NOT NULL属性，必须在Declare时初始化变量；

2，本地编译SP必须包含两个选项：SCHEMABINDING 和 ATOMIC Block

• SCHEMABINDING：绑定引用的内存优化表
• ATOMIC Block：在原子块中的所有语句，以单个事务运行；在事务成功时，所有语句都提交成功；在事务失败时，所有语句都回滚。Atomic Bloc保证原子地执行SP，如果SP在其他事务的上下文中被调用，那么该SP开始一个新的事务。
  • Atomic blocks guarantee atomic execution of the stored procedure. If the procedure is invoked outside the context of an active transaction, it will start a new transaction, which commits at the end of the atomic block.

使用Atomic Block必须设置两个选项：

• TRANSACTION ISOLATION LEVEL：指定Atomic Block开启事务的隔离级别，通常指定Snapshot隔离级别；
• LANGUAGE：指定SP上下文的语言；

3，解释型SP和本地编译SP的区别

解释性SP能够访问硬盘表（Disk-Based Table）和内存优化表（Memory-Optimized Table），其真正的区别是解释性（Interpreted）SP在第一次执行时编译，而本地编译（Natively Compiled）SP是在创建时编译，并且直接编译成机器代码，绑定的是内存地址。

4，延迟持久化

在本地编译SP中，设置Atoic Block的选项：DELAYED_DURABILITY = ON ，使SP对内存优化表的更新操作，以异步写事务日志方式，延迟持久化到Disk，这意味着，如果内存优化表维护了一个Disk-Based 的副本，数据在内存中修改之后，不会立即更新到Disk-Based 的副本中，这有丢失数据的可能性，但是能够减少Disk IO，提高数据更新的性能。

四，使用内存优化的表变量和临时表

传统的表变量和临时表，都使用tempdb存储临时数据，而tempdb不是内存数据库，使用Disk存储临时表和表变量的数据，会产生Disk IO和竞争，SQL Server提供了内存优化的表变量，将临时数据存储在内存中，详细信息，请参考我的博客：《In-Memory：在内存中创建临时表和表变量》。

五，在内存数据库中使用JSON

自从使用JSON之后，我的第一感概是：数据库岂能没有JSON，不管是数据库将值传递前端，还是前端将数据传递到数据库，使用JSON方便很多，相比XML，JSON的使用简单很多，详细信息，请参考我的博客：《使用TSQL查询和更新 JSON 数据》

六，内存数据库的事务处理

交叉事务是指在一个事务中，解释性TSQL语句同时访问内存优化表（Memory-Optimized Table，简称MOT）和硬盘表（Disk-Based Table，简称DBT）。在交叉事务中，访问MOT的操作和访问DBT的操作都拥有自己独立的事务序号，就像在一个大的交叉事务下，存在两个单独的子事务，分别用于访问MOT和DBT；在sys.dm_db_xtp_transactions (Transact-SQL)中，访问DBT的事务使用transaction_id标识，访问MOT的事务序号使用xtp_transaction_id标识。详细信息，请参考我的博客：《In-Memory：内存优化表的事务处理》

 

参考文档：

sqlserver2014内存数据库特性介绍

In-Memory OLTP (In-Memory Optimization)

Introduction to Memory-Optimized Tables

Natively Compiled Stored Procedures

Memory-Optimized Tables

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