MySQL 学习总结 之 初步了解 InnoDB 存储引擎的架构设计
作者:不送花的程序猿 发布时间:2024-01-26 10:15:38
一、存储引擎
上节我们最后说到,SQL 的执行计划是执行器组件调用存储引擎的接口来完成的。
那我们可以理解为:MySQL 这个数据库管理系统是依靠存储引擎与存放数据的磁盘文件进行交互的。
那么 MySQL 有哪些存储引擎呢?
主要有 MyISAM、InnoDB、Memory等等。而现在互联网中,基本都是使用 InnoDB 存储引擎,所以接下来我将简单总结自己关于 InnoDB 存储引擎的学习,比较简单的介绍 InnoDB 存储引擎里面的组件。
二、缓冲池
我们现在都知道了,数据库的数据是存放在磁盘文件中的。
那么,我们每次对表的增删改查都是直接在磁盘文件里面操作吗?
答案:不是的!
因为磁盘文件的随机读写的性能是非常差的,如果所有操作都在磁盘中进行,那么就不会有高性能 MySQL 的说法了,MySQL 也不能支持高并发,也不会在互联网中如此的流行。
这时候要引入 InnoDB 存储引擎最重要的一个组件,就是缓冲池(Buffer Pool)
,它是一个非常重要的内存结构。它是内存里面的,凭借着内存非常高性能的读写,使得 MySQL 能够支持高并发。
缓冲池(Buffer Pool) 的使用原理:
我们先复习一下 MySQL 接收请求的过程。
①、MySQL 的工作线程专门监听数据库连接池的连接,有连接就获取连接中的 SQL 语句。
②、然后将 SQL 语句交给 SQL 接口
去处理,SQL 接口里会进行下面的一系列流程。
③、查询解析器
将 SQL 语句解析成 MySQL 能理解的东西。
④、接着 查询优化器
去为 SQL 语句制定一套最优的执行计划。
⑤、执行器
会根据执行计划去调用存储引擎的接口。
上面是上篇文章总结到的东西,那么存储引擎的接口是怎么进行增删改查的呢?以更新操作为例,其他的同理。
首先,存储引擎会先判断更新 SQL 对应的数据行是否在 缓冲池(Buffer Pool)
里面。如果在的话就直接在 缓冲池(Buffer Pool)
里更新数据然后返回;如果不在,则从磁盘文件里读取数据到 缓冲池(Buffer Pool)
里,然后进行更新操作,最后再返回结果。
三、undo 日志文件
我们都知道,在事务中,事务提交前是可以随时回滚对数据的更新的。那么是依靠什么来做的呢?
依靠的是 undo 日志文件
。
undo 日志文件的使用原理:
更新数据为例:
假如你更新某行 id=100 的数据,将字段 name 由原来的“张三”改为“李四”,那么此时会将 "id=10" 和 “name=张三” 这两个关键信息写入 undo 日志文件
中。
当你事务提交前需要回滚,就会从 undo 日志文件
中找到这两个关键字,然后进行更新操作的回滚。
四、redo log buffer
上面说到,所有的增删改查操作其实是在缓冲池里面进行的,所以其实对数据的修改并没有立刻落实到磁盘文件里面。
那么有一个问题:在缓冲池的脏数据刷回磁盘文件中前,MySQL 宕机了怎么办?
此时 InnoDB 存储引擎提供了一个非常重要的组件,就是 redo log buffer
组件.,它也是内存里的一块缓冲区。
redo log buffer 的使用原理:
还是以上面的更新操作为例,当数据更新后,会记录下数据更新的的关键信息,对应的就是 redo 日志,然后写入 redo log buffer
里。
但是还是会有一个问题,上面说到,redo log buffer
也是在内存里的。那当 MySQL 宕机时,由于内存里的所有数据都会丢失,所以缓冲池的脏数据和 redo log buffer
的日志还是会全部丢失。
这样会造成一种情况,客户端收到更新成功的信息了,但是最后数据库里头的数据还是没更新成功。
所以,redo log buffer
还有一个刷盘策略。正常是,当事务提交时,会将 redo log buffer
里的 redo 日志
刷回到磁盘中,这样就不用担心,事务提交成功,但是更新数据可能会丢失的问题了。即使在 缓冲池(Buffer Pool)
的脏数据刷回磁盘前, MySQL 宕机了,也不会丢失数据,因为 MySQL 重启时可以根据磁盘中的 redo 日志
恢复之前所有脏数据的更新。
总结
以上所述是小编给大家介绍的MySQL 学习总结 之 初步了解 InnoDB 存储引擎的架构设计,希望对大家有所帮助!
来源:https://www.cnblogs.com/Howinfun/p/12289860.html
猜你喜欢
- 前言bufio包实现了带缓冲的I/O,它封装了io.Reader和io.Writer对象,然后创建了另外一种对象(Reader或Writer
- 其实我们平时在深度学习中所说的卷积操作,在 opencv 中也可以进行,或者说是类似操作。那么它是什么操作呢?它就是图像的模糊(滤波)处理。
- 之前我的一篇文章pytorch 计算图以及backward,讲了一些pytorch中基本的反向传播,理清了梯度是如何计算以及下降的,建议先看
- 1.PyQtGraph简介:pyqtgraph的主要用途:1、为数据、绘图、视频等提供快速、可交互图形显示。2、提供快速开发应用的工具。2.
- 一、概述音频时域波形具有以下特征:音调,响度,质量。我们在进行数据增强时,最好只做一些小改动,使得增强数据和源数据存在较小差异即可,切记不能
- 发现问题最近在工作中遇到一个问题,后端写好,前端写好,postman测试做好,一切都没有问题,但是实际用axios来实现登陆功能的时候问题就
- 前言无论什么时候,SQL Server 的安装和卸载都是一件让我们头疼的事情。因为不管是 SQL Server 还是 MySQL 的数据库,
- 为了网站的安全,肯定不让上传php文件,如果有人进入你的后台,上传了一个php文件,你的网站源码,全部救变成他的了,直接打包看你的代码。所以
- 最近因项目需要用ACCESS做数据库开发WEB项目 看论坛上还许多人问及ACCESS被注入的安全问题 许多人解决的方法仍然是用Replace
- 如下所示:#coding:utf-8import binasciia = 'worker'#先把worker转换成二进制数据
- 1 基本信息- 模块主页:[github]- 类型:#第三方库2 安装方法pip install pythonping3 一般使用from
- 通过Python操作注册表有两种方式,第一种是通过Python的内置模块 _winreg;另一种方式就是Win32 Extension Fo
- import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileI
- 前言:func DeepEqual(x, y interface{}) boolDeepEqual 函数的参数是两个 i
- #!/usr/bin/perl -wuse DBI;use POSIX qw(strftime);my $dbh = DBI->con
- 文章是从stackoverflow翻译过来的,原文地址:Relative imports for the billionth time本文要
- 请看下面的操作图解。1.使用Sql Server Management Studio 2008 连接数据库。2.选中要导出数据的数据库节点,
- 目录什么是websocket?第一步 准备工作第二步 编写聊天室页面第三步 编写后台websocket路由及处理方法第四步 运行看效果小结C
- 如下所示:import matplotlib.pyplot as plt import tkinter import numpy as np
- 复制一个文件夹的文件到指定目录下import osimport shutilimport timestart_time = time.tim