一、存儲引擎

1、InnoDB引擎

設計目標是面向線上事務（OLTP）處理的應用。

支持事務、行級鎖、通過多版本併發控制（MVCC）支持高併發、提供一致性非鎖定讀、next-key locking避免幻讀、主鍵聚集索引

2、MyISAM引擎

設計目標是面向OLAP應用。

不支持事務、不支持行鎖、表鎖設計、支持全文索引

3、其他存儲引擎

略

二、InnoDB體繫結構

1、線程模型

InnoDB存儲引擎是多線程模型，後臺有多個不同的線程，用於處理不同的任務。

• Master Thread：核心線程，將緩衝池中的數據非同步刷新到磁碟
• IO Thread：負責io請求的回調處理
• Purge Thread：負責undo頁的回收
• Page Cleaner Thread：負責臟頁的刷新

1.1、Master Thread

內部由多個迴圈組成。包括主迴圈（loop），後臺迴圈（background loop）

主迴圈每隔一秒的操作

• 把日誌緩衝刷新到磁碟，即使這個事務還沒有提交。很好的解釋了再大的事務提交時間也很短
• 合併插入緩衝
• 至多刷新n（可配置，自動調整，1.2版本之後）個臟頁到磁碟
• 沒有用戶活動，切換到background loop

主迴圈每隔10秒的操作

• 合併最多5個插入緩衝
• 緩衝日誌刷新到磁碟
• 刪除無用的undo頁
• 刷新臟頁到磁碟（超過70%，刷新100頁，沒超過70%，刷新10頁）

2、記憶體模型

2.1、緩衝池

InnoDB是基於磁碟的存儲系統，為了彌補cpu和磁碟性能的差距，將從磁碟讀出的數據保存在記憶體中，下次讀取先從緩衝池中讀取。有數據更新也先更新緩衝池的數據，通過checkpoint機制寫回磁碟。緩衝池中包括索引頁、數據頁、undo頁、插入緩存、鎖信息等

2.2、緩衝池管理（LRU List）

最近做少使用演算法，最頻繁使用的頁在List前端，最少使用的頁在List末尾。當緩衝池容量不足容納新數據時，先從尾部釋放數據頁。新數據插入在List的midpoint（List的5/8，對朴素LRU的優化，朴素LRU插入List頭部。避免大量一次性查詢把頻繁使用的頁刷出緩衝池）

2.3、臟頁管理（Flush List）

當數據被更新，緩衝池中的數據首先被更新，修改之後的頁稱為臟頁。臟頁會保存到Flush List中，通過checkpoint機制把臟頁數據寫回磁碟

2.4、重做日誌（redo log）緩衝

首先把重做日誌信息存入緩衝區，然後按照一定頻率同步到重做日誌文件中。以下三種情況都會觸發重做日誌緩存同步到重做日誌文件：

• Master Thread 每隔一秒刷新
• 每個事務提交時
• 重做日誌緩衝池容量達到閾值，一般是1/2

2.5、check point技術

為了防止宕機導致事務未提交信息丟失，在事務提交時，先把數據保存到重做日誌（redo log）中，再修改頁。保證了持久性（D）

發生宕機，重啟之後自動從重做日誌中恢複數據。

但是這裡有以下問題：

• 重做日誌過大，宕機重啟恢複數據太慢
• 重做日誌不能無限擴容，需要迴圈利用
• 重做日誌不可用怎麼辦

check point就是為瞭解決這些問題：

• 縮短資料庫恢復時間
• 重做日誌不可用，刷新臟頁
• 緩衝池不夠用，將臟頁刷新到磁碟

check point觸發時機：

• Master Thread check point。每隔一秒觸發一次
• LRU List check point。保證LRU List中有100個空閑頁，如果清理的頁中有臟頁，觸發check point 強制刷新臟頁數據到磁碟
• Dirty Page too mush check point。臟頁太多，超過閾值，觸發check point 強制刷新臟頁數據到磁碟

3、關鍵特性

3.1、插入緩存

（1）為什麼需要插入緩存？

我們知道索引分為聚集索引和非聚集索引。

聚集索引一般是自增的唯一id，頁中的數據記錄按順序存放，寫入的時候不需要隨機讀取其他頁中的數據，寫入速度很快（如果用UUID作為主鍵，寫入速度會很慢，每次寫入都需要隨機讀）

實際應用中，一張表往往還有非聚集索引的存在。非聚集索引葉子節點的插入不是順序的，需要離散的訪問非聚集索引頁，隨機讀取導致了插入數據的性能下降。插入緩存就是為了優化這種場景下的插入速度

（2）什麼場景會觸發插入緩存？

• 索引是輔助索引
• 索引不是唯一索引

對於非聚集索引的插入，會先判斷非聚集索引頁是否在緩衝池中，如果在緩衝池中，直接插入索引頁，如果沒在，先放入到insert buffer對象中，然後再以一定的頻率把insert buffer中的數據和非聚集索引的葉子節點進行數據合併

（3）實現原理

insert buffer 的數據結構也是B+樹，有記錄要插入的時候，會對記錄進行封裝，按照記錄的插入順序進行編號，是順序寫入

3.2、兩次寫

（1）為什麼需要插入兩次寫？

如果InnoDB正在寫入某個頁的數據到磁碟，正好寫了一部分的時候宕機了。這種情況稱為部分寫失效，會導致數據丟失

（2）實現原理

double write由兩部分組成。一部分是double write緩衝，一部分是物理磁碟連續共用空間。在刷新臟頁數據的時候，先複製一份臟頁數據到兩次寫緩存中，在順序寫入共用磁碟中（因為是順序寫性能影響不大）。最後寫入數據存儲磁碟中（離散寫）

3.3、自適應hash索引優化

hash是非常快的查詢方式，時間負責度為O（1）。而B+樹的查找次數取決於樹的高度。

如果一個頁被頻繁的訪問，而且訪問模式也相同（聯合索引使用最左原則）。會自動針對這頁數據根據緩衝池中的索引建立Hash索引提高查詢速度

3.4、非同步IO

可以在發出一個IO請求後，在發出另外的IO請求，沒必要等待上一次的IO請求處理完成。把全部IO請求都發出，等待所有IO操作的完成，這就是AIO（Aysnc IO）