MySQL数据库——InnoDB引擎-架构-内存结构(Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive Hash Index、Log Buffer)

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
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: MySQL数据库——InnoDB引擎-架构-内存结构(Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive Hash Index、Log Buffer)

概述

MySQL5.5版本开始,默认使用InnoDB存储引I擎,它擅长事务处理,具有崩溃恢复特性,在日常开发中使用非常广泛。下面是InnoDB架构图,左侧为内存结构,右侧为磁盘结构。

内存结构

在左侧的内存结构中,主要分为这么四大块儿:Buffer PoolChange BufferAdaptiveHash IndexLog Buffer。接下来介绍一下这四个部分。

Buffer Pool

InnoDB存储引擎基于磁盘文件存储,访问物理硬盘和在内存中进行访问,速度相差很大,为了尽可能弥补这两者之间的I/O效率的差值,就需要把经常使用的数据加载到Buffer Pool(缓冲池)中,避免每次访问都进行磁盘I/O。


在InnoDB的缓冲池中不仅缓存了索引顶和数据页,还包含了undo页、插入缓存、自适应哈希索引以及InnoDB的锁信息等等。缓冲池BufferPool,是主内存中的一个区域,里面可以缓存磁盘上经常操作的真实数据,在执行增删改查操作时,先操作缓冲池中的数据(若缓冲池没有数据,则从磁盘加载并缓存),然后再以一定频率刷新到磁盘,从而减少磁盘IO,加快处理速度。


缓冲池以Page页为单位,底层采用链表数据结构管理Page。根据状态,将Page分为三种类型:


  • free page:空闲page,未被使用。
  • clean page:被使用page,数据没有被修改过。
  • dirty page:脏页,被使用page,数据被修改过,页中数据与磁盘的数据产生了不一致。

在专用服务器上,通常将多达80%的物理内存分配给缓冲池。


参数设置:show variableslike 'innodb_buffer_pool_size';

Change Buffer

Change Buffer,更改缓冲区(针对于非唯一二级索引页),在执行DML语句(增删改数据)时,如果这些数据Page没有在Buffer Pool中,不会直接操作磁盘,而会将数据变更存在更改缓冲区Change Buffer中,在未来数据被读取时,再将数据合并恢复到Buffer Pool中,再将合并后的数据刷新到磁盘中。


ChangeBuffer的意义是什么呢? 先来看一幅图,这个是二级索引的结构图:

与聚集索引不同,二级索引通常是非唯一的,并且以相对随机的顺序插入二级索引。同样,删除和更新可能会影响索引树中不相邻的二级索引页,如果每一次都操作磁盘,会造成大量的磁盘IO。有了Change Buffer之后,我们可以在缓冲池中进行合并处理,减少磁盘IO。

Adaptive Hash Index

自适应hash索引,用于优化对Buffer Pool数据的查询。MySQL的innoDB引擎中虽然没有直接支持hash索引,但是给我们提供了一个功能,就是自适应hash索引。因为前面提到过,hash索引在进行等值匹配时,一般性能是要高于B+树的,因为hash索引一般只需要一次Io即可,而B+树,可能需要几次匹配,所以hash索引的效率要高,但是hash索引又不适合做范围查询、模糊匹配等。


InnoDB存储引擎会监控对表上各索引页的查询,如果观察到在特定的条件下hash索引可以提升速度,则建立hash索引,称之为自适应hash索引。


自适应哈希索引,无需人工干预,是系统根据情况自动完成。


参数:: adaptive_hash_index

Log Buffer

Log Buffer:日志缓冲区,用来保存要写入到磁盘中的 log日志数据(redo log、undo log),默认大小为16MB,日志缓冲区的日志会定期刷新到磁盘中。如果需要更新、插入或删除许多行的事务,增加日志缓冲区的大小可以节省磁盘 I/0。


参数:


innodb_log_buffer_size:缓冲区大小


innodb_flush_log_at_trx_commit:日志刷新到磁盘时机,取值主要包含以下三个:

  • 1:日志在每次事务提交时写入并刷新到磁盘,默认值。
  • 0:每秒将日志写入并刷新到磁盘一次。
  • 2:日志在每次事务提交后写入,并每秒刷新到磁盘一次。


END



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 
目录
相关文章
|
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
|
存储 关系型数据库 数据库
高性能云盘:一文解析RDS数据库存储架构升级
性能、成本、弹性,是客户实际使用数据库过程中关注的三个重要方面。RDS业界率先推出的高性能云盘(原通用云盘),是PaaS层和IaaS层的深度融合的技术最佳实践,通过使用不同的存储介质,为客户提供同时满足低成本、低延迟、高持久性的体验。
|
4月前
|
存储 Cloud Native 关系型数据库
PolarDB开源:云原生数据库的架构革命
本文围绕开源核心价值、社区运营实践和技术演进路线展开。首先解读存算分离架构的三大突破,包括基于RDMA的分布式存储、计算节点扩展及存储池扩容机制,并强调与MySQL的高兼容性。其次分享阿里巴巴开源治理模式,涵盖技术决策、版本发布和贡献者成长体系,同时展示企业应用案例。最后展望技术路线图,如3.0版本的多写多读架构、智能调优引擎等特性,以及开发者生态建设举措,推荐使用PolarDB-Operator实现高效部署。
248 3
|
5月前
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据新视界--大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL集群架构负载均衡故障排除与解决方案
本文深入探讨 MySQL 集群架构负载均衡的常见故障及排除方法。涵盖请求分配不均、节点无法响应、负载均衡器故障等现象,介绍多种负载均衡算法及故障排除步骤,包括检查负载均衡器状态、调整算法、诊断修复节点故障等。还阐述了预防措施与确保系统稳定性的方法,如定期监控维护、备份恢复策略、团队协作与知识管理等。为确保 MySQL 数据库系统高可用性提供全面指导。
|
12月前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
微服务架构下的数据库选择:MySQL、PostgreSQL 还是 NoSQL?
在微服务架构中,数据库的选择至关重要。不同类型的数据库适用于不同的需求和场景。在本文章中,我们将深入探讨传统的关系型数据库(如 MySQL 和 PostgreSQL)与现代 NoSQL 数据库的优劣势,并分析在微服务架构下的最佳实践。
|
12月前
|
消息中间件 缓存 监控
优化微服务架构中的数据库访问:策略与最佳实践
在微服务架构中,数据库访问的效率直接影响到系统的性能和可扩展性。本文探讨了优化微服务架构中数据库访问的策略与最佳实践,包括数据分片、缓存策略、异步处理和服务间通信优化。通过具体的技术方案和实例分析,提供了一系列实用的建议,以帮助开发团队提升微服务系统的响应速度和稳定性。
|
7月前
|
人工智能 JavaScript 安全
【01】Java+若依+vue.js技术栈实现钱包积分管理系统项目-商业级电玩城积分系统商业项目实战-需求改为思维导图-设计数据库-确定基础架构和设计-优雅草卓伊凡商业项目实战
【01】Java+若依+vue.js技术栈实现钱包积分管理系统项目-商业级电玩城积分系统商业项目实战-需求改为思维导图-设计数据库-确定基础架构和设计-优雅草卓伊凡商业项目实战
276 13
【01】Java+若依+vue.js技术栈实现钱包积分管理系统项目-商业级电玩城积分系统商业项目实战-需求改为思维导图-设计数据库-确定基础架构和设计-优雅草卓伊凡商业项目实战
|
7月前
|
SQL 弹性计算 安全
【上云基础系列04】基于标准架构的数据库升级
本文回顾了业务上云从基础到进阶的理念,涵盖基础版和全栈版架构。在“入门级:上云标准弹性架构基础版”的基础上,本文针对数据库升级,重点介绍了高可用数据库架构的升级方案,确保数据安全和业务连续性。最后,附有详细的“上云标准弹性架构”演进说明,帮助用户选择合适的架构方案。
|
6月前
|
存储 SQL 并行计算
【赵渝强老师】达梦数据库MPP集群的架构
达梦数据库提供大规模并行处理(MPP)架构,以低成本实现高性能并行计算,满足海量数据存储和复杂查询需求。DM MPP采用完全对等无共享体系,消除主节点瓶颈,通过多节点并行执行提升性能。其执行流程包括主EP生成计划、分发任务、各EP并行处理及结果汇总返回。为确保高可用性,建议结合数据守护部署。
151 0
|
10月前
|
存储 SQL Apache
Apache Doris 开源最顶级基于MPP架构的高性能实时分析数据库
Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能实时分析数据库,以其极高的速度和易用性著称。它支持高并发点查询和复杂分析场景,适用于报表分析、即席查询、数据仓库和数据湖查询加速等。最新发布的 2.0.2 版本在性能、稳定性和多租户支持方面有显著提升。社区活跃,已广泛应用于电商、广告、用户行为分析等领域。
Apache Doris 开源最顶级基于MPP架构的高性能实时分析数据库

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多