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一文看懂mysql数据库本质及存储引擎innodb+myisam

概述

今天主要讲下mysql数据库引擎的一些概念和mysql数据库本质,一句话总结:

文件夹-文件:一个数据库其实就是一个的文件夹mysql 空间数据类型,数据库里面的表就是文件夹里的一个或者多个文件(根据数据库引擎不同而不同,是3个,是2.5个)

mysql的数据库其实就是存放在MySQL\data下的一个个的文件夹

数据库里面的表就是文件夹里的一个或者多个文件(根据数据库引擎不同而不同)

一、为什么要合理选择数据库存储引擎?

在 和SQL 等数据库中只有一种存储引擎,所有数据存储管理机制都是一样的。而MySql数据库提供了多种存储引擎。

MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术,你能够获得额外的速度或者功能,从而改善你的应用的整体功能。

mysql 空间数据类型_mysql 类型 decimal_mysql decimal 类型

这些不同的技术以及配套的相关功能在MySQL中被称作存储引擎(也称作表类型)。MySQL默认配置了许多不同的存储引擎,可以预先设置或者在MySQL服务器中启用。你可以选择适用于服务器、数据库和表格的存储引擎,以便在选择如何存储你的信息、如何检索这些信息以及你需要你的数据结合什么性能和功能的时候为你提供最大的灵活性。

二、表引擎存储

1、的存储结构

每一个表都有3个文件,都位于数据库目录中.

tb_name.frm 表结构定义
tb_name.MYD 表数据
tb_name.MYI 表索引

2、索引结构

引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是索引的原理图:

这里设表一共有三列,假设我们以Col1为主键,则上图是一个表的主索引( key)示意。可以看出的索引文件仅仅保存数据记录的地址。在中,主索引和辅助索引( key)在结构上没有任何区别,只是主索引要求key是唯一的,而辅助索引的key可以重复。如果我们在Col2上建立一个辅助索引,则此索引的结构如下图所示:

同样也是一颗B+Tree,data域保存数据记录的地址。因此,中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引,如果指定的Key存在,则取出其data域的值,然后以data域的值为地址,读取相应数据记录。

的索引方式也叫做“非聚集”的,之所以这么称呼是为了与的聚集索引区分。

三、表引擎存储(有数据的共享区域,没有)

1、的存储结构

使用页面存储结构,下面是的表空间结构图:

表:有2种存储方式:

1 默认,每一个表有一个独立的表结构定义文件 和 一个多表数据+索引共享文件

.frm 表结构 位于指定数据库中

# 共享表空间 位于数据库目录中

2 使用独立的表空间 每一个表有一个独立的表结构文件和一个独立的表空间文件

.frm 表结构 位于指定数据库中

.ibd 表数据 和 索引文件

Page页面存储格式如下图所示:

mysql 空间数据类型_mysql decimal 类型_mysql 类型 decimal

一个页面的存储由以下几部分组成:

页头(Page ):记录页面的控制信息,共占150字节,包括页的左右兄弟页面指针、页面空间使用情况等,页头的详细说明会在下一篇中描述。最小虚记录、最大虚记录:两个固定位置存储的虚记录,本身并不存储数据。最小虚记录比任何记录都小,而最大虚记录比任何记录都大。记录堆( heap):指上图的橙黄色部分。表示页面已分配的记录空间,也是索引数据的真正存储区域。记录堆分为两种,即有效记录和已删除记录。有效记录就是索引正常使用的记录,而已删除记录表示索引已经删除,不在使用的记录,如上图的深蓝色部分。随着记录的更新和删除越来越频繁,记录堆中已删除记录将会越多,即会出现越来越多的空洞(碎片)。这些已删除记录连接起来,就会成为页面的自由空间链表。未分配空间:指页面未使用的存储空间,随着页面不断使用,未分配空间将会越来越小。当新插入一条记录时,首先尝试从自由空间链表中获得合适的存储位置(空间足够),如果没有满足的,就会在未分配空间中申请。slot区:slot是一些页面有效记录的指针,每个slot占两个字节,存储了记录相对页面首地址的偏移。如果页面有n条有效记录,那么slot的数量就在n/8+2~n/4+2之间。下一节详细介绍slot区,它是记录页面有序和二分查找的关键。页尾(Page ):页面最后部分,占8个字节,主要存储页面的校验信息。

页面中的页头,最大/最小虚记录以及页尾都是页面中有固定的存储位置。

2、的索引结构

使用B+Tree的方式存储索引。

的一个表可能包含多个索引,每个索引都使用B+树来存储。而索引包括聚集索引和二级索引,聚集索引使用表的主键作为索引键,包含表的所有字段。二级索引只包含索引键和聚集索引键(主键)的内容,不包括其他字段。每一个索引都是一棵B+树,每棵B+树由很多页面组成,而每个页面大小一般为16K。从B+树的组织结构来看,B树的页面可分为:

叶子节点:B树层次为0的页面,存储记录的所有内容。

非叶子节点:B树层次大于0的页面,只存储索引键和页面指针。

虽然也使用B+Tree作为索引结构,但具体实现方式却与截然不同。

第一个重大区别是的数据文件本身就是索引文件。从上文知道,索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址。而在中,表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此表数据文件本身就是主索引。

可以看到叶节点包含了完整的数据记录。这种索引叫做聚集索引。因为的数据文件本身要按主键聚集,所以要求表必须有主键(可以没有),如果没有显式指定,则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键,如果不存在这种列,则MySQL自动为表生成一个隐含字段作为主键,这个字段长度为6个字节,类型为长整形。

第二个与索引的不同是的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说,的所有辅助索引都引用主键作为data域。例如,下图为定义在Col3上的一个辅助索引:

这里以英文字符的ASCII码作为比较准则。聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效,但是辅助索引搜索需要检索两遍索引:首先检索辅助索引获得主键,然后用主键到主索引中检索获得记录。

了解不同存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助,例如知道了的索引实现后,就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键,因为所有辅助索引都引用主索引,过长的主索引会令辅助索引变得过大。再例如mysql 空间数据类型,用非单调的字段作为主键在中不是个好主意,因为数据文件本身是一颗B+Tree,非单调的主键会造成在插入新记录时数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整,十分低效,而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。

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