数据持久化是还原的前提，没有数据的持久化，就无法还原内存优化表的数据，SQL Server In-Memory OLTP的内存数据能够持久化存储，这意味着内存数据能够在SQL Server实例重启之后自动还原。在创建持久化的内存优化表时，必须设置选项：memory_optimized=on，durability=schema_and_data。内存优化表的持久化由两个进程实现：Checkpoint和事务日志记录，在服务器重启之后，SQL Server通过存储在磁盘上的事务日志和Checkpoint数据，能够将内存优化表还原到任意一个事务一致性的时间点。Checkpoint进程用于将数据更新写入CheckPoint文件，缩短数据还原的时间；将数据更新写入事务日志文件实现事务的持久化存储，由于任何已经提交的数据更新都被持久化存储，因此，内存数据库通过Checkpoint和事务日志，能够将数据写入到持久化存储设备，实现数据持久化，并能通过已存储的数据还原内存优化表。
一，数据持久化的特性
流（Stream）是数据的Bytes流，以Append-Only方式写入数据，这意味着，流写入文件只能在流的末尾写入数据。内存优化表的Checkpoint流和事务日志流都是流写入文件，流写入方式的特点是写入速度极快，减少了持久化数据的时间延迟。SQL Server通过把内存优化表的Checkpoint数据流和事务日志流写入Disk，实现数据的持久化存储。
日志流是在执行数据行版本的更新（插入和删除）操作时，由已经提交的事务更新产生的Log Records，事务日志流有如下特性：
- 事务日志写入到事务日志文件(.ldf)中；
- 和硬盘表（Disk-based Table）不同的是，内存优化表的事务日志经过优化，减少日志记录的数量，只存储已提交的事务日志，用于事务的redo操作，不存储undo的事务日志；
- 在事务提交时，产生事务日志，只记录插入和删除的行版本事务；
- 不记录内存优化表的Index Operation的事务日志，除了Columnstore Index的压缩阶段；所有的Index都在还原时重新创建；
Checkpoint数据流由三部分组成：
- Data Stream包含插入操作的行版本数据；
- Delta Stream包含删除操作的行版本数据；
- LOB流（Large Data Stream）包含创建ColumnStore Index时，对LOB Column进行压缩的数据；
内存优化表数据存储在一个单独的FileGroup中，在该FileGroup下创建的File实际上是一个Directory或Container，用于存储Checkpoint流文件；Checkpoint流文件在文件尾端顺序写入新的数据；在SQL Server中，Checkpoint文件以 FileStream方式存储，由SQL Server负责管理文件的创建，删除和归并。
二，事务日志的优化
内存优化表产生的事务日志经过优化，减少了日志记录的数量和写入次数。SQL Server只将最小数量的日志写入到事务日志文件（.ldf）中，这体现在，事务日志只执行Redo操作，不记录undo事务；SQL Server把一组事务日志合并，在一个大的Log Record中包含多条更新操作，减少了日志写入的次数。
1，事务日志文件只能执行Redo操作，不记录undo事务
SQL Server对于内存内存优化表，只将已提交事务更新写入事务日志文件，这样，行版本的插入和删除操作都被写入到磁盘文件中，用于执行事务的redo操作，还原数据库。由于日志记录在事务提交时产生，未提交的事务日志没有不会产生日志记录，事务日志文件也不会记录undo事务，这就减少日志记录的数量。
2，合并事务日志，在一个Log Record中包含多个数据更新操作
对于内存优化表事务，SQL Server不使用预写日志机制（WAL，Write-Ahead Logging），日志记录只在事务提交时产生。对于WAL，SQL Server在将数据更新写入Disk之前，先将Log Record写入到事务日志文件；在Checkpoint事件发生时，SQL Server会将尚未提交的事务日志写入到事务日志文件中；对于内存优化表，未提交的日志记录永远不可能写入到磁盘，这是对日志记录的一个优化；此外，内存优化对多个数据更新分组，在一个log record中记录多条数据更新操作，这样做，既减少了事务日志的总体大小和管理开销，也减少事务日志的写入次数。
三，Checkpoint进程
对于硬盘表（Disk-Based Table），Checkpoint操作的作用是减少数据库还原的时间，保持事务日志中活动事务尽可能少；对于持久化的内存优化表，Checkpoint进程的作用是使数据更新被持久化写入到磁盘，这样，在服务器重启时，SQL Server能够利用存储在Disk上的数据还原内存优化表。在查询处理的过程中，事务不会去读取Disk上的数据，Disk上的数据只有一个作用，就是当服务器重启时，将数据填充到内存中，还原内存优化表。
Checkpoint进程的特点：
- 持续性（Continuous）：Checkpoint 关联的IO操作随着日志活动积累而持续增加；
- 流IO（Streaming I/O）：Checkpoint文件使用流写入方式，将数据顺序写入到文件的末尾；
Checkpoint进程同时作用在硬盘表和内存优化表上，执行Checkpoint操作的方式有两种：
- 手动执行Checkpoint操作：在SSMS中显式执行checkpoint命令，SQL Server同时对硬盘表（Disk-Based Table）和内存优化表（Memory-Optimized Table）执行Checkpoint操作；
- 自动执行Checkpoint操作：从上一次Checkpoint事件结束后，如果事务日志的Size增长大约1.5GB，那么SQL Server执行一次Checkpoint操作；事务日志的增长用于记录新的Log Records，在事务对硬盘表和内存优化表执行更新操作产生的日志记录；有可能，Checkpoint事件完全是由硬盘表数据的更新触发的；
四，Checkpoint 文件
SQL Server将Checkpoint数据存储在四种类型的文件中，分别是Data文件，Delta文件，Large Object文件和Root文件，这些文件存储在Checkpoint文件的Container中，这个Container实际上是一个包含Memory_Optimized_Data的FileGroup的"File"。在第一次创建内存优化表时，SQL Server预先创建16个不同大小的空闲文件（Free Files），大小是2MB的N次方，最小8MB，最大1GB，这些文件的初始State是PreCreated。当需要使用文件时，SQL Server从Free Files集合中获取一个大小适当的Free File，将文件的状态由PreCreated转换为适当的State。如果文件的State是PreCreated，文件的类型是Free。
1，初始文件的大小
在初始状态下，SQL Server为每个文件类型至少创建3个足够大小的Free files，共12个Free Files，每个文件类型的初始大小取决于跟服务器的配置，不同文件的初始大小如图：
2，Data/Delta文件对
Data 文件 和 Delta 文件是最主要的Checkpoint文件，包含了对内存优化表执行操作的所有更新操作的信息。由于它们总是成对出现，称作data/delta文件对，也称作CFP（Checkpoint File Pair），CFP只会在文件末尾顺序写入新的数据，即以Append-Only方式写入数据，唯一的区别是写入的行版本数据不同：
- Data 文件只存储数据行的插入版本，在执行Insert 和Update操作时，会产生插入版本数据；
- Delta文件只存储数据行的插入版本，在执行Delete和Update操作，会产生删除版本数据；
Data文件和Delta文件都会覆盖一定的时间戳范围，从begin timestamp开始的所有行版本数据都包含在相同的Data文件和Delta文件中，在还原阶段，从Data文件中读取数据，同时，从Delta文件读取数据，用于从Data文件中过滤数据行，避免将已经删除的行版本重新加载到内存中。由于data文件和delta文件是1：1对应的，数据还原的最小单位是data/delta文件对，不同的data/delta文件对能够并发处理。
3，LOB文件和Root文件
Large Data 文件用于存储LOB Column的数据值，或者ColumnStore Index的行组（RowGroup）内容，如果没有LOB column或 Columnstore Index，SQL Server仍然会预先创建Large Data文件，但是，这些文件将保持FREE状态。
Root文件用于追踪Checkpoint事件，每当发生Checkpoint事件时，一个新的Active root 文件将会被创建。
4，Checkpoint文件的状态
Checkpoint 文件的5种状态分别是：PRECREATED，UNDER CONSTRUCTION，ACTIVE，MERGE TARGET和WAITING FOR LOG TRUNCATION。SQL Server预先创建12个Free Files，初始状态是PreCreated。在使用这些文件时，SQL Server将文件的状态转换为Under Construction 或 Merge Target，文件状态的转换过程如下图：
通过DMV:sys.dm_db_xtp_checkpoint_files (Transact-SQL) 查看Checkpoint文件的State和类型。
五，Checkpoint文件的归并和删除
每次Checkpoint操作发生时，Checkpoint文件都会增加，然而，随着时间的积累，内存优化表插入越来越多的行版本，越来越多的行版本被删除，导致Data 文件和Delta文件记录的数据量越来越多，使得读取Data/Delta文件对的时间消耗越来越大，这会严重影响数据库还原操作，增加还原的时间。
解决该问题的方案是把时间戳范围相邻的，未删除数据行比例低于指定阈值的多个Checkpoint文件归并到一个新的Checkpoint文件对中。例如，有两个Data文件，DF1和DF2，它们的timestamp范围相邻，并且未被删除的数据行比例低于指定阈值，把这两个文件合并成一个新的data文件，DF3，该文件的时间戳范围覆盖原始文件DF1和DF2，是DF1和DF2时间戳范围的并集；在做数据归并时，核对数据文件DF1和DF2对应的delta文件，从DF1和DF2中删除所有被标记为Delted的行版本，使DF3中只存储Inserted的行版本数据，在归并结束后，DF3对应的delta文件是空的。
1，自动归并（Merge）
Checkpoin文件对归并操作是自动进行的，SQL Server内部创建一个后台进程，周期性地检查所有的Data/Delta文件对，将能够归并的Checkpoint文件对划分到一个集合中，使每个集合包含两个或多个时间戳范围连续的data/delta文件对，位于相同集合中的多个文件对必须能够存储在单个128MB的Data文件中，归并的策略如下表所示：
如果两个时间戳范围相邻的数据文件60%是满的（60% Full，40%的数据行是deleted的)，那么它们不会被Merge，每个Checkpoint文件中40%的空间将不会被使用。因此，持久化的内存优化表占用的总磁盘空间，比内存优化数据实际占用的存储空间要大。在最差的情况下，实际占用的磁盘空间是内存优化数据的两倍。
2，自动垃圾回收（Garbage Collection）
一旦Mege操作完成，原始的Checkpoint文件对将不再使用，转换到 WAITING FOR LOG TRUNCATION 状态，只要相应的事务日志被截断，那么垃圾回收进程就开始执行清理操作，物理删除不再使用的Checkpoint文件对。在一个Checkpoint文件对删除之前，SQL Server必须保证这些文件不再被使用；垃圾回收进程是自动执行的，不需要任何干预，事务日志的截断发生的时机是：
- 备份事务日志：进行事务日志备份时，将截断事务日志文件；
- 数据库处于auto_truncate模式：事务日志文件只记录活动事务的日志，一旦事务完成，将自动截断；
六，内存优化表的还原
在SQL Server实例重启时，SQL Server 以并发执行的方式还原内存优化表和硬盘表数据。每一个data文件存储的是插入的行版本数据，但是插入的行版本数据受到delta文件的过滤，每一个delta文件中存储不需要从对应的data文件加载的数据行。SQL Server对每一个data/delta文件对进行优化配置，使数据加载进程能够在多个IO流（IO Steam）中并发执行，每一个IO流都能单独处理一个data/delta文件对，多个IO流同时加载数据，提高数据还原的速度。
每一个内存数据库都仅有一个包含Memory_Optimized_Data的文件组（FileGroup），在该FileGroup下创建的每一个File，叫做一个Container，主要用于存储data/delta文件对，SQL Server为每一个Container创建一个delta-map，映射每一个Data 文件中被Delta 文件过滤的数据，这样，被删除的数据就不会重新插入到内存优化表中。还原操作是流并发的，在对Container下的所有Data/Delta文件对进行流处理时，SQL Server将数据加载任务分配给所有的CPU内核，根据delta-map，并发式处理Data/Delta文件对。
一旦Checkpoint 文件加载完成，SQL Server开始读取尾事务日志，从上一次Checkpoing结束的时间戳（timestamp）开始，重新执行事务日志中记录的Insert和Delete操作，等到所有的事务日志重新执行完成，数据库就还原到服务器停机的时刻，或备份操作开始的时间。在SQL Server 2016中，事务日志的读取和Redo操作是并发执行的，所以，数据和事务日志都是并发操作，数据还原的过程是非常快的。
参考文档：
SQL Server In-Memory OLTP Internals for SQL Server 2016
