MySQL存储引擎之Memory

首先创建表 我们能够看到，表是不支持TEXT字段的 我们再看下文件系统 只有一个保存表结构的文件 下面我们再看下表的索引 首先，新建两个索引 我们查看当前索引类型 存在两个索引，一个为默认的，一个是指定的BTree。 接下来我们查看表的状态 Memory存储引擎表和临时表的区别 临时表分两类：系统使用临时表，create temporary table 建立的临时表。无论哪种表，只有当前session是可见的。而Memory表是所有线程都可以使用的。 系统使用临时表又分为两类：查过限制使用Myisam临时表，未超过限制使用Memory表。 使用场景 注意一点是：Memory数据易丢失，所以要求数据可再生 memory存储引擎是MySQL中的一类特殊的存储引擎。其使用存储在内存中的内容来创建表，而且所有数据也放在内存中。这些特性都与InnoDB，MyISAM存储引擎不同。 OK，这里我们讲解一些memory存储引擎的文件存储形式，索引类型，存储周期和优缺点。 每个基于memory存储引擎的表实际对应一个磁盘文件，该文件的文件名与表名相同，类型为frm类型。该文件只存储表的结构，而其数据文件，都是存储在内存中的，这样有利于对数据的快速的处理，提高整个表的处理效率。 值得注意的是：服务器需要有足够的内存来维持memory存储引擎的表的使用。如果不需要了，可以释放这些内存，甚至可以删除不需要的表。 Memory存储引擎默认使用哈希(HASH)索引，其速度比使用B型树(BTREE)索引快。如果我们需要使用B型树索引，可以在创建索引时选择使用。 这里来整理一个小的技巧： Memory存储引擎通常很少用到，至少我是没有用到过。因为Memory表的所有数据都是存储在内存上的，如果内存出现异常会影响到数据的完整性。 如果重启机器或者关机，表中的所有数据都将消失，因此，基于Memory存储引擎的表的生命周期都比较短，一般都是一次性的。 Memory表的大小是受到限制的，表的大小主要取决于2个参数，分别是max_rows和max_heap_table_size。其中，max_rows可以在创建表时指定，max_heap_table_size的大小默认为16MB，可以按需要进行扩大。 因此，其基于内存中的特性，这类表的处理速度会非常快，但是，其数据易丢失，生命周期短。基于其这个缺陷，选择Memory存储引擎时需要特别小心。

页是 InnoDB 管理存储空间的最小单位。一个页的大小一般是 16 KB。InnoDB 有许多种页用于不同的作用。其中数据页则是用于存储数据。数据页存储的内容为:

其中 Infimum + supremum 以及 User Records 为页中存储数据的部分。其中 Infimum 表示页中的最小记录，而 supremum 表示页中的最大记录。这两个记录不存储实际的值，而仅仅表示开头以及结尾。User Records 部分按行存储数据。User Records 中的每一条记录格式为:

插入到页中的记录是按主键大小进行排序。利用其中的 next_record 可以查找到下一条记录。在不考虑索引的情况下，如果我们要寻找其中的某条记录可以通过遍历链表的方式进行查找。但是如果当页中的数据过多，o(n) 的时间复杂度明显不满足快速查找的需求。因此 InnoDB 在页中设计了页目录。页目录中有多个槽，其规则如下:

因此实际搜索时，可以利用槽进行二分搜索，将算法复杂度降到了 。这个结构有点类似于一个两层的跳跃表。

由于一个页中实际能存储的数据有限，因此记录会被分配到多个页进行存储。页与页之间有着双向链表的结构。

在 innodb 中使用 B+ 树作为索引。实际上索引在 mysql 中也是作为页进行管理的。例如:

索引页与数据页类似，只是索引页中一条记录只存在两列。分别是页对应的最我号，以及页的页编号。当然，一个 b+ 树肯定存在多个级别，因此实际上的存存储格式为:

这里可以看出索引页与数据页其实并没有太多的区别。只不过数据页中存储着真实的数据，而索引页只存储索引。这里也可以看出主键索引实际上是聚集索引，当查找到最终的数据页时是可以直接获得数据。

许多个页组成的空间之为页空间。每个表空间对应着一个真实的文件 表名.ibd。每一个独立表空间中又会分为多个区。每一个区实际上是 64 个连续的页组成。每256个区划又会分为一组。

为什么会提出区的概念呢？原因是查找数据的时候，在页与页之间会通过双向链表进行查找。如果两个页随机分配物理地址，则其之间的物理位置可能非常远。那么在查找的时候无疑会形成大量的随机 IO。降低磁盘的性能。因此，当表中数据过大的时候，以区为单位进行分配连续的磁盘空间，可以减少随机 IO 的数量。

表空间中还有段的概念，当我们利用索引进行查询的时候。很多时候实际上是利用 B+ 树的叶子节点进行范围扫描。但是如果将索引页和数据页都存放在一个区中，那么数据页不一定是连续的磁盘空间。因此当进行范围扫描的时候又会存在随机 IO 的情况。因此索引页和数据页实际上是存放在不同的区中。存放索引页的区的集合又成为一个段，当然非索引页存放的区的集合则为另一个段。

我们知道，磁盘的速度是远远小于内存的速度。因此 InnoDB 会将查询的页缓存在内存 Buffer Pool 中，以免每一次请求都从磁盘中获取，加快查询速度。当然，内存不可能无止尽的使用。因此 InnoDB维护了一个 free 链表。 free 链表指向 Buffer Pool 中可用的部分。

当页面进行修改之后，缓存的中的页页不会马上落盘，这样的页称为脏页。InnoDB 维护了一个 flush 链表指向了脏页。当 buffer 的空间不足时，InnoDB 会进行刷页 *** 作，将脏页写入到磁盘中，腾出内存空间供新的页缓存使用。

一般来说，数据有冷热之分。如果经常刷新热点数据到磁盘中，肯定不划算。因为热点数据经常被查询修改，当写入到磁盘中后又会很快读入到缓存中，做了很多无用功。因此 InnoDB 采用了 LRU 算法统计哪些是热点数据，哪些是非热点数据。每次刷盘时从首先 LRU 链表的尾部将热点数据刷入到磁盘中。

InnoDB 并不是采用最简单的链表，而是划分区域的链表。其设计的原因是，InnoDB 在某些时候会采取预读的 *** 作，将一个区的数据全部读入到内存中。这些数据就会出现在 LRU 链表的头部。如果这些预读的数据最终不能被查询，那么真正的热点数据反而被挤到了链表的尾部，这样一旦存在预读行为 LRU 链表的功能就丧失了。同样，当用户进行扫描全表的 *** 作时，大量的页也会被加载到缓存中将 Buffer 占满。因此 InnoDB 将 LRU 分为两个区域-热数据(young 区)以及冷数据(old 区)。

对于第一种情况，当页被缓存到 Buffer 时首先会被放在 old 区。如果该页后续被继续访问，则会被放到 young 区中。而如果该页后续没有被继续访问到，则会逐渐移动到 old 区尾部。

对于扫描全表的情况，扫描全表有一个特点。即页中的每一条数据都会被访问到，同一个页第一次访问到最后一次访问的间隔时间一定很短。因此 InnoDB 设计了一个策略，如果当一个页加载到内存中，并且该页在第一此访问与最后一次访问间隔相差小于 1s (默认值)，则该页就不会被加入到 young 区中。因此这种方式可以避免全表扫描时对 LRU 链表的污染。

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