深入剖析mysql原理

朱雀 2022-06-10 04:08 183阅读 0赞

# 存储引擎是什么？ #

MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者功能，从而改善你的应用的整体功能。

例如，如果你在研究大量的临时数据，你也许需要使用内存存储引擎。内存存储引擎能够在内存中存储所有的表格数据。又或者，你也许需要一个支持事务处理的数据库(以确保事务处理不成功时数据的回退能力)。

这些不同的技术以及配套的相关功能在 MySQL中被称作存储引擎(也称作表类型)。 MySQL默认配置了许多不同的存储引擎，可以预先设置或者在MySQL服务器中启用。你可以选择适用于服务器、数据库和表格的存储引擎，以便在选择如何存储你的信息、如何检索这些信息以及你需要你的数据结合什么性能和功能的时候为你提供最大的灵活性。

选择如何存储和检索你的数据的这种灵活性是MySQL为什么如此受欢迎的主要原因。其它数据库系统(包括大多数商业选择)仅支持一种类型的数据存储。遗憾的是，其它类型的数据库解决方案采取的“一个尺码满足一切需求”的方式意味着你要么就牺牲一些性能，要么你就用几个小时甚至几天的时间详细调整你的数据库。使用MySQL，我们仅需要修改我们使用的存储引擎就可以了。

在这篇文章中，我们不准备集中讨论不同的存储引擎的技术方面的问题(尽管我们不可避免地要研究这些因素的某些方面)，相反，我们将集中介绍这些不同的引擎分别最适应哪种需求和如何启用不同的存储引擎。为了实现这个目的，在介绍每一个存储引擎的具体情况之前，我们必须要了解一些基本的问题。

# 各存储引擎之间的区别 #

为了做出选择哪一个存储引擎的决定，我们首先需要考虑每一个存储引擎提供了哪些不同的核心功能。这种功能使我们能够把不同的存储引擎区别开来。我们一般把这些核心功能分为四类:支持的字段和数据类型、锁定类型、索引和处理。一些引擎具有能过促使你做出决定的独特的功能，我们一会儿再仔细研究这些具体问题。

## 字段和数据类型 ##

虽然所有这些引擎都支持通用的数据类型，例如整型、实型和字符型等，但是，并不是所有的引擎都支持其它的字段类型，特别是BLOG(二进制大对象)或者TEXT文本类型。其它引擎也许仅支持有限的字符宽度和数据大小。

这些局限性可能直接影响到你可以存储的数据，同时也可能会对你实施的搜索的类型或者你对那些信息创建的索引产生间接的影响。这些区别能够影响你的应用程序的性能和功能，因为你必须要根据你要存储的数据类型选择对需要的存储引擎的功能做出决策。

## 锁定 ##

数据库引擎中的锁定功能决定了如何管理信息的访问和更新。当数据库中的一个对象为信息更新锁定了，在更新完成之前，其它处理不能修改这个数据(在某些情况下还不允许读这种数据)。

锁定不仅影响许多不同的应用程序如何更新数据库中的信息，而且还影响对那个数据的查询。这是因为查询可能要访问正在被修改或者更新的数据。总的来说，这种延迟是很小的。大多数锁定机制主要是为了防止多个处理更新同一个数据。由于向数据中插入信息和更新信息这两种情况都需要锁定，你可以想象，多个应用程序使用同一个数据库可能会有很大的影响。

不同的存储引擎在不同的对象级别支持锁定，而且这些级别将影响可以同时访问的信息。得到支持的级别有三种:表锁定、块锁定和行锁定。支持最多的是表锁定，这种锁定是在MyISAM中提供的。在数据更新时，它锁定了整个表。这就防止了许多应用程序同时更新一个具体的表。这对应用很多的多用户数据库有很大的影响，因为它延迟了更新的过程。

页级锁定使用Berkeley DB引擎，并且根据上载的信息页(8KB)锁定数据。当在数据库的很多地方进行更新的时候，这种锁定不会出现什么问题。但是，由于增加几行信息就要锁定数据结构的最后8KB，当需要增加大量的行，也别是大量的小型数据，就会带来问题。

行级锁定提供了最佳的并行访问功能，一个表中只有一行数据被锁定。这就意味着很多应用程序能够更新同一个表中的不同行的数据，而不会引起锁定的问题。只有InnoDB存储引擎支持行级锁定。

建立索引

建立索引在搜索和恢复数据库中的数据的时候能够显著提高性能。不同的存储引擎提供不同的制作索引的技术。有些技术也许会更适合你存储的数据类型。

有些存储引擎根本就不支持索引，其原因可能是它们使用基本表索引(如MERGE引擎)或者是因为数据存储的方式不允许索引(例如FEDERATED或者BLACKHOLE引擎)。

事务处理

事务处理功能通过提供在向表中更新和插入信息期间的可靠性。这种可靠性是通过如下方法实现的，它允许你更新表中的数据，但仅当应用的应用程序的所有相关操作完全完成后才接受你对表的更改。例如，在会计处理中每一笔会计分录处理将包括对借方科目和贷方科目数据的更改，你需要要使用事务处理功能保证对借方科目和贷方科目的数据更改都顺利完成，才接受所做的修改。如果任一项操作失败了，你都可以取消这个事务处理，这些修改就不存在了。如果这个事务处理过程完成了，我们可以通过允许这个修改来确认这个操作。

InnoDB是MySQL处理OLTP（online transcation process)类型业务的存储引擎。为了加快数据查询速度，InnoDB引擎提供了丰富的索引实现。

1.  索引的分类

索引可以分为聚集索引和非聚集索引，聚簇索引(cluster) index)是指索引中键值的逻辑顺序和相应行的物理顺序一致，简单说就是索引中键值存储的是对应的行数据。非聚簇索引中索引的键值中存储的只是相应行的引用，并不代表行实际的存储。索引是在数据库的存储引擎中实现，不同的存储引擎索引的实现不一样。举例来说，你翻到新华字典的汉字“爬”那一页就是P开头的部分，这就是物理存储顺序（聚簇索引）；而不用你到目录，找到汉字“爬”所在的页码，然后根据页码找到这个字（非聚簇索引）\[1\]。  
根据实现方式的不同，索引分为B+树索引、哈希索引、全文索引和空间树索引。B/B+树是实现索引常用的数据结构。它是

Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。  
可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢？任何事物都是有两面性的，Hash 索引也一样，虽然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。

（1）Hash 索引仅仅能满足”=”,”IN”和”<=>”查询，不能使用范围查询。

由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。

（2）Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。

由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；

（3）Hash 索引不能利用部分索引键查询。

对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。

（4）Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。

前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。

（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下

1.  B-Tree索引
    
    B-Tree 索引是 MySQL 数据库中使用最为频繁的索引类型，除了 Archive 存储引擎之外的其他所有的存储引擎都支持 B-Tree 索引。不仅仅在 MySQL 中是如此，实际上在其他的很多数据库管理系统中B-Tree 索引也同样是作为最主要的索引类型，这主要是因为 B-Tree 索引的存储结构在数据库的数据检 索中有非常优异的表现。  
    一般来说， MySQL 中的 B-Tree 索引的物理文件大多都是以 Balance Tree 的结构来存储的，也就是所有实际需要的数据都存放于 Tree 的 Leaf Node ，而且到任何一个 Leaf Node 的最短路径的长度都是完全相同的，所以我们大家都称之为 B-Tree 索引当然，可能各种数据库（或 MySQL 的各种存储引擎）在存放自己的 B-Tree 索引的时候会对存储结构稍作改造。如 Innodb 存储引擎的 B-Tree 索引实际使用的存储结构实际上是 B+Tree ，也就是在 B-Tree 数据结构的基础上做了很小的改造，在每一个  
    Leaf Node 上面出了存放索引键的相关信息之外，还存储了指向与该 Leaf Node 相邻的后一个 LeafNode 的指针信息，这主要是为了加快检索多个相邻 Leaf Node 的效率考虑。  
    在 Innodb 存储引擎中，存在两种不同形式的索引，一种是 Cluster 形式的主键索引（ Primary Key ），另外一种则是和其他存储引擎（如 MyISAM 存储引擎）存放形式基本相同的普通 B-Tree 索引，这种索引在 Innodb 存储引擎中被称为 Secondary Index 。下面我们通过图示来针对这两种索引的存放  
    形式做一个比较。
    
    MySQL的btree索引和hash索引的区别
    
    图示中左边为 Clustered 形式存放的 Primary Key ，右侧则为普通的 B-Tree 索引。两种 Root Node 和 Branch Nodes 方面都还是完全一样的。而 Leaf Nodes 就出现差异了。在 Prim中， Leaf Nodes 存放的是表的实际数据，不仅仅包括主键字段的数据，还包括其他字段的数据据以主键值有序的排列。而 Secondary Index 则和其他普通的 B-Tree 索引没有太大的差异，Leaf Nodes 出了存放索引键 的相关信息外，还存放了 Innodb 的主键值。
    
    所以，在 Innodb 中如果通过主键来访问数据效率是非常高的，而如果是通过 Secondary Index 来访问数据的话， Innodb 首先通过 Secondary Index 的相关信息，通过相 应的索引键检索到 Leaf Node之后，需要再通过 Leaf Node 中存放的主键值再通过主键索引来获取相应的数据行。MyISAM 存储引擎的主键索引和非主键索引差别很小，只不过是主键索引的索引键是一个唯一且非空 的键而已。而且 MyISAM 存储引擎的索引和 Innodb 的 Secondary Index 的存储结构也基本相同，主要的区别只是 MyISAM 存储引擎在 Leaf Nodes 上面出了存放索引键信息之外，再存放能直接定位到 MyISAM 数据文件中相应的数据行的信息（如 Row Number ），但并不会存放主键的键值信息  
    nnoDB锁模式

InnoDB实现了两种类型的行锁。

共享锁（S）：允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同的数据集的排他锁。

排他锁（X）：允许获得排他锁的事务更新数据，但是组织其他事务获得相同数据集的共享锁和排他锁。

可以这么理解：

共享锁就是我读的时候，你可以读，但是不能写。排他锁就是我写的时候，你不能读也不能写。其实就是MyISAM的读锁和写锁，但是针对的对象不同了而已。

除此之外InnoDB还有两个表锁：

意向共享锁（IS）：表示事务准备给数据行加入共享锁，也就是说一个数据行加共享锁前必须先取得该表的IS锁

意向排他锁（IX）：类似上面，表示事务准备给数据行加入排他锁，说明事务在一个数据行加排他锁前必须先取得该表的IX锁。

面试题汇总:[http://blog.csdn.net/ggxxkkll/article/details/22696427][http_blog.csdn.net_ggxxkkll_article_details_22696427].  
锁机制：[http://blog.csdn.net/qq\_21267705/article/details/47805481][http_blog.csdn.net_qq_21267705_article_details_47805481]  
数据库隔离级别实现原理:[http://www.cnblogs.com/wajika/p/6680200.html][http_www.cnblogs.com_wajika_p_6680200.html]

[http_blog.csdn.net_ggxxkkll_article_details_22696427]: http://blog.csdn.net/ggxxkkll/article/details/22696427
[http_blog.csdn.net_qq_21267705_article_details_47805481]: http://blog.csdn.net/qq_21267705/article/details/47805481
[http_www.cnblogs.com_wajika_p_6680200.html]: http://www.cnblogs.com/wajika/p/6680200.html