InnoDB关键特性之insert buffer
insert buffer 是InnoDB存储引擎所独有的功能。通过insert buffer,InnoDB存储引擎可以大幅度提高数据库中非唯一辅助索引的插入性能。
数据库对于自增主键值的插入是顺序的,因此插入能有较高的性能。但是实际生产环境中,用户表中主键仅有并且只能有1个,然而表中可能存在多个辅助索引。
为了阐述非聚集索引写性能问题,我们先来看一个例子:
mysql>create table t (
id int auto_increment,
name varchar(30),
primary key (id));
我们创建了一个表,表的主键是id,id列式自增长的,即当执行插入操作时,id列会自动增长,页中行记录按id顺序存放,不需要随机读取其它页的数据。因此,在这样的情况下(即聚集索引),插入操作效率很高。
对于上一张表t,业务上还需要按非唯一的name字段查找,则表定义改为:
mysql>create table t (
id int auto_increment,
name varchar(30),
primary key (id),
key (name));
这时,除了主键聚合索引外,还产生了一个name列的辅助索引,对于该非聚集索引来说,叶子节点的插入不再有序,这时就需要离散访问非聚集索引页,插入性能变低。
插入缓冲技术机制
为了解决这个问题,InnoDB设计出了插入缓冲技术,对于非聚集类索引的插入和更新操作,不是每一次都直接插入到索引页中,而是先判断插入的非聚集索引叶子是否在缓冲池中,若在,则直接插入;若不在,则先将插入的记录放到insert buffer中,然后根据一些算法将insert buffer 缓存的记录通过后台线程慢慢的合并(merge)回辅助索引页中。这样做的好处是:(1)减少磁盘的离散读取;(2)将多次插入合并为一次操作。
例如name字段的插入顺序为:
('Maria',10), ('David',7), ('Tim', 11), ('Jim', 7), ('Monty', 10), ('Herry', 7), ('Heikki', 7)
后面的数字表示原先插入的辅助索引的page_no,可以看到页的访问是完全无序的,然而当插入到insert buffer中时,上述记录可能在一个页中,因此减少了离散读取。在insert buffer中,记录根据应插入辅助索引的叶子节点page_no进行排序,故上述记录在insert buffer中的状态应为:
('David',7), ('Jim', 7), ('Herry', 7), ('Heikki', 7) , ('Maria',10), ('Monty', 10), ('Tim', 11)
当要进行合并时,页page_no为7的记录有4条,可以一次性将这4条记录插入到辅助索引中,从而提高数据库的整体性能。
insert buffer的使用需要满足以下两个条件:
1)索引是辅助索引(secondary index)
2)索引是非唯一的
若是唯一索引,那么在插入时需要判断插入的记录是否是唯一,这需要读取辅助索引页,而insert buffer 的设计就是避免读取insert buffer,这会导致失去insert buffer 的设计意义。
插入缓冲带来的问题
任何一项技术在带来好处的同时,必然也带来坏处。插入缓冲主要带来如下两个坏处:
1)可能导致数据库宕机后实例恢复时间变长。如果应用程序执行大量的插入和更新操作,且涉及非唯一的聚集索引,一旦出现宕机,这时就有大量内存中的插入缓冲区数据没有合并至索引页中,导致实例恢复时间会很长。
2)在写密集的情况下,插入缓冲会占用过多的缓冲池内存(innodb_buffer_pool),默认情况下最大可以占用1/2,这在实际应用中会带来一定的问题。
插入缓冲的内部实现
insert buffer的数据结构是一棵B+树。全局只有一棵insert buffer B+树,负责对所有的表的辅助索引进行 insert buffer。这棵B+树存放在共享表空间中,默认也就是ibdata1中。因此,试图通过独立表空间ibd文件恢复表中数据时,往往会导致check table 失败。这是因为表的辅助索引中的数据可能还在insert buffer中,也就是共享表空间中。所以通过idb文件进行恢复后,还需要进行repair table 操作来重建表上所有的辅助索引。

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InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

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MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

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MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。
