9.2.3.1 【MySQL】XDES Entry链表

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 9.2.3.1 【MySQL】XDES Entry链表

当段中数据较少的时候,首先会查看表空间中是否有状态为 FREE_FRAG 的区,也就是找还有空闲空间的碎片区,如果找到了,那么从该区中取一些零碎的页把数据插进去;否则到表空间下申请一个状态为 FREE 的区,也就是空闲的区,把该区的状态变为 FREE_FRAG ,然后从该新申请的区中取一些零碎的页把数据插进去。之后不同的段使用零碎页的时候都会从该区中取,直到该区中没有空闲空间,然后该区的状态就变成了FULL_FRAG 。


现在的问题是你怎么知道表空间里的哪些区是 FREE 的,哪些区的状态是 FREE_FRAG 的,哪些区是FULL_FRAG 的?要知道表空间的大小是可以不断增大的,当增长到GB级别的时候,区的数量也就上千了,我们总不能每次都遍历这些区对应的 XDES Entry 结构吧?这时候就是 XDES Entry 中的 List Node 部分发挥奇效的时候了,我们可以通过 List Node 中的指针,做这么三件事:


把状态为 FREE 的区对应的 XDES Entry 结构通过 List Node 来连接成一个链表,这个链表我们就称之为 FREE 链表。

把状态为 FREE_FRAG 的区对应的 XDES Entry 结构通过 List Node 来连接成一个链表,这个链表我们就称之为 FREE_FRAG 链表。

把状态为 FULL_FRAG 的区对应的 XDES Entry 结构通过 List Node 来连接成一个链表,这个链表我们就称之为 FULL_FRAG 链表。

这样每当我们想找一个 FREE_FRAG 状态的区时,就直接把 FREE_FRAG 链表的头节点拿出来,从这个节点中取一些零碎的页来插入数据,当这个节点对应的区用完时,就修改一下这个节点的 State 字段的值,然后从 FREE_FRAG 链表中移到 FULL_FRAG 链表中。同理,如果 FREE_FRAG 链表中一个节点都没有,那么就直接从 FREE 链表中取一个节点移动到 FREE_FRAG 链表的状态,并修改该节点的 STATE 字段值为FREE_FRAG ,然后从这个节点对应的区中获取零碎的页就好了。


当段中数据已经占满了32个零散的页后,就直接申请完整的区来插入数据了。

9.2.3.2 链表基节点

如何找到这些链表,怎么找到某个链表的头节点或者尾节点在表空间中的位置,这就需要List Base Node的结构。这个结构中包含了链表的头节点和尾节点的指针以及这个链表中包含了多少节点的信息,我们画图看一下这个结构的示意图:

我们上边介绍的每个链表都对应这么一个 List Base Node 结构,其中:


List Length 表明该链表一共有多少节点。

First Node Page Number 和 First Node Offset 表明该链表的头节点在表空间中的位置。

Last Node Page Number 和 Last Node Offset 表明该链表的尾节点在表空间中的位置。

一般我们把某个链表对应的 List Base Node 结构放置在表空间中固定的位置,这样想找定位某个链表就容易多了。

9.2.3.3 链表小结

综上所述,表空间是由若干个区组成的,每个区都对应一个 XDES Entry 的结构,直属于表空间的区对应的 XDESEntry 结构可以分成 FREE 、 FREE_FRAG 和 FULL_FRAG 这3个链表;每个段可以附属若干个区,每个段中的区对应的 XDES Entry 结构可以分成 FREE 、 NOT_FULL 和 FULL 这3个链表。每个链表都对应一个 List Base Node 的结构,这个结构里记录了链表的头、尾节点的位置以及该链表中包含的节点数。正是因为这些链表的存在,管理这些区才容易不少。


相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
相关文章
|
存储 缓存 关系型数据库
MySQL的双向链表是干什么的?底层原理是什么?
MySQL的双向链表是干什么的?底层原理是什么?
641 0
|
存储 关系型数据库 MySQL
9.2.5.2 【MySQL】XDES 类型
9.2.5.2 【MySQL】XDES 类型
98 0
9.2.5.2 【MySQL】XDES 类型
|
存储 缓存 关系型数据库
图解MySQL系列(4)-Buffer Pool中的free链表
Buffer Pool中有N多缓存页,每个缓存页还有个描述信息。DB启动后,按BP大小向os申请一块内存区域,作为BP的内存区域。 当内存区域申请完后,DB按默认缓存页及对应描述信息快,在BP中划出一块块内存,当DB把BP划分完后
158 0
|
存储 缓存 监控
你知道MySQL的LRU链表吗?
相信大家对LRU链表是不陌生的,算是一种基础的数据结构! LRU:Least Recently Used
300 0
|
关系型数据库 MySQL
MYSQL INNODB 中通用双向链表的实现
原创:如果有误请支持 源码在Ut0lst.h中 注意:这里我将链表中的实际的串联的数据叫做数据类比如:lock_t、mem_block_t 链表作为一种的非常重要的数据结构,在任何地方都会用到,这里简单解释一下innodb双向 链表的实现,让我们来看看inno...
1289 0
|
存储 MySQL 关系型数据库
MySQL · 引擎特性 · InnoDB 软链表随手记
之前一直没去了解这快,这两天正好工作中碰到,这里简单记录下data directory的相关代码,InnoDB不支持INDEX_DIRECTORY,不在本文的讨论范围内. 以下涉及代码部分基于MySQL5.7.12 创建表 在建表时指定DATA DIRECTORY,如下所示: mysql>
2945 0
|
3月前
|
人工智能 运维 关系型数据库
数据库运维:mysql 数据库迁移方法-mysqldump
本文介绍了MySQL数据库迁移的方法与技巧,重点探讨了数据量大小对迁移方式的影响。对于10GB以下的小型数据库,推荐使用mysqldump进行逻辑导出和source导入;10GB以上可考虑mydumper与myloader工具;100GB以上则建议物理迁移。文中还提供了统计数据库及表空间大小的SQL语句,并讲解了如何使用mysqldump导出存储过程、函数和数据结构。通过结合实际应用场景选择合适的工具与方法,可实现高效的数据迁移。
638 1
|
4月前
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
本文聚焦 MySQL 集群架构中的负载均衡算法,阐述其重要性。详细介绍轮询、加权轮询、最少连接、加权最少连接、随机、源地址哈希等常用算法,分析各自优缺点及适用场景。并提供 Java 语言代码实现示例,助力直观理解。文章结构清晰,语言通俗易懂,对理解和应用负载均衡算法具有实用价值和参考价值。
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Go语言数据库编程:使用 `database/sql` 与 MySQL/PostgreSQL
Go语言通过`database/sql`标准库提供统一数据库操作接口,支持MySQL、PostgreSQL等多种数据库。本文介绍了驱动安装、连接数据库、基本增删改查操作、预处理语句、事务处理及错误管理等内容,涵盖实际开发中常用的技巧与注意事项,适合快速掌握Go语言数据库编程基础。
247 62
|
2月前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL功能模块探秘:数据库世界的奇妙之旅
]带你轻松愉快地探索MySQL 8.4.5的核心功能模块,从SQL引擎到存储引擎,从复制机制到插件系统,让你在欢声笑语中掌握数据库的精髓!

推荐镜像

更多