InnoDB存储引擎2
作者：互联网
上次说到InnoDB关键特性插入缓冲、两次写、自适应hash索引、异步IO、刷新相邻页
Insert Buffer插入缓冲是InnoDB存储引擎关键特性中的一个重点，也是经常被问到的问题之一。InnoDB缓冲池中有Insert Buffer信息，但是也和数据页一样，也是物理页的一个组成部分。在InnoDB存储引擎中，主键是行的唯一标识符。通常应用程序中行记录是按照主键递增的顺序进行插入的，也因此Primary Key一般是顺序的，不需要磁盘的随机读取。但是当主键是UUID这种类型的时候，就会和辅助索引一样，进行随机插入（人话：主键是自增类型，但插入的值是指定值，不是Null值，就会造成插入非连续的情况）。但是表中不可能只有一个索引（不可能只使用ID进行查询），如果查询的索引是一个非唯一的值，就会产生一个非聚集的而且不是唯一的索引。
Insert Buffer的数据结构是一个B+树，在Mysql4.1之后的版本中只有一颗Insert Buffer B+树，复杂对所有表的辅助索引进行Insert Buffer操作。这棵树会共享表空间中（ibdatal）中，因此，试图通过对独立表空间ibd文件恢复数据的时候，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这个对象中。
Insert Buffer是一颗B+树，叶节点和非叶节点组成，非叶节点存在查询的search key（键值）
构造：
space用于表示待插入记录所在表的表空间ID，marker用来兼容老版本的Insert Buffer，offset表示页所在的偏移量当一个辅助页需要插入的space和offset时，这个页不在缓存池中那么InnoDB会构造一个search key，接下来查询Insert Buffer这颗B+树，然后再将这条记录插入到Insert Buffer B+树的叶子节点中
两次写doublewrite带给引擎数据页的可靠性，流程图：
在写入失效时，先通过页的副本来还原该页，再进行重做。doublewrite由两个部分组成，内存中的doublewrite buffer，大小为2MB。另外一个部分为物理磁盘中恭喜表的空间中的128个页，即2个区，也为2mb。在对缓冲池的脏页进行刷新的时候，不是直接写在磁盘中，先通过memcpy函数将脏页复制到doublewrite buffer中，然后再通过doublewrite buffer分两次，每次都1MB顺序地写入共享表的磁盘空间中。然后调用fsync函数，同步磁盘，避免了缓冲带来的问题。因为doublewrite页是连续的，因此这个过程是顺序写。完成doublewrite页写入后，再降doublewrite buffer中的页写入表的各个空间文件中。如果在写入磁盘的过程中出现了奔溃就可以通过共享表中的doublewrite中找到页的副本。自适应哈希索引哈希是一种非常快的查找方法，一般情况下这种查找的时间复杂度为O(1),一次就可以完成定位数据，而B+树的查找次数，取决于B+树的高度，一般生产环境中B+树的高度为3~4层，所以需要3~4次的查询。InnoDB会监控对表上各索引页的查询，如果观察到建立哈希索引可以带来速度提升，则建立哈希索引（看到这里肯定有一个疑问，怎么观察）AHI（自适应哈希索引）是通过缓冲池的B+树页构造而来的，因此建立的速度很快，而且不需要对整张表构造哈希索引，InnoDB会根据访问的频率和模式来自动的为某些热点页建立哈希索引。AHI有个要求，即对这个页的连续访问模式必须是一样的，例如（a，b）这要的联合索引查询。（WHERE a === X and b===X）访问模式一样指的是每一次都是这种样子，而且有要求：以该模式访问了100次，页通过该模式访问了N次，其中N=页中记录*1/16这边有个特点就是AHI只能搜索等值寻找。异步IO为了调高磁盘操作性能，当前的数据库系统都是采用异步IO的方式来进行磁盘处理操作，InnoDB也是。AIO（异步IO）对应的都是Sync IO（需要等待操作结束才进行下一次操作）AIO另外一个优势就是能进行IO Merge操作，对多个IO操作进行合并处理。在InnoDB中 read ahead方式的读取和脏页的刷新都是由AIO完成的刷新邻接页InnoDB会检测该页所在区的所有页，如果是脏页就一起进行刷新操作
来自为知笔记(Wiz)
Insert Buffer插入缓冲是InnoDB存储引擎关键特性中的一个重点，也是经常被问到的问题之一。InnoDB缓冲池中有Insert Buffer信息，但是也和数据页一样，也是物理页的一个组成部分。在InnoDB存储引擎中，主键是行的唯一标识符。通常应用程序中行记录是按照主键递增的顺序进行插入的，也因此Primary Key一般是顺序的，不需要磁盘的随机读取。但是当主键是UUID这种类型的时候，就会和辅助索引一样，进行随机插入（人话：主键是自增类型，但插入的值是指定值，不是Null值，就会造成插入非连续的情况）。但是表中不可能只有一个索引（不可能只使用ID进行查询），如果查询的索引是一个非唯一的值，就会产生一个非聚集的而且不是唯一的索引。
CREATE TABLE T(
A INT AUTO_INCREMENT,
B VARCHAR(30),
PRIMARY KEY(A),
KEY(B)
)CREATE TABLE T(2
A INT AUTO_INCREMENT,3
B VARCHAR(30),4
PRIMARY KEY(A),5
KEY(B)6
)在进行插入操作的时候，数据页的存在还是按照主键进行顺序排放的，但是对于非聚集索引叶子节点的插入不再是按照顺序了。这时候去查询B，就会发现InnoDB是按照一个离散的方式进行查询。对于非聚集索引的插入或更新操作，不是每一次都插入索引页中，而是先判断插入的非聚集索引是否在缓存池中，若在则直接插入，若不在就先放到一个Insert Buffer对象中，然后再按照一定的频率和情况进行Insert Buffer和辅助索引页子节点merge合并。当然需要满足两个条件：1.索引是辅助索引2.索引不是唯一的Change Buffer：可以看作是Insert Buffer的升级从1.0.X版本后引入Change Buffer，适用的对象依然是非唯一的辅助索引。对一条记录进行UPDATE操作可能分为两个过程：1.将记录记录为已删除2.真正地记录删除Insert Buffer的内部实现：Insert Buffer的使用场景：非唯一的聚集索引的情况下的插入操作
Insert Buffer的数据结构是一个B+树，在Mysql4.1之后的版本中只有一颗Insert Buffer B+树，复杂对所有表的辅助索引进行Insert Buffer操作。这棵树会共享表空间中（ibdatal）中，因此，试图通过对独立表空间ibd文件恢复数据的时候，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这个对象中。
Insert Buffer是一颗B+树，叶节点和非叶节点组成，非叶节点存在查询的search key（键值）
构造：
| space | marker | offset |
两次写doublewrite带给引擎数据页的可靠性，流程图：
在写入失效时，先通过页的副本来还原该页，再进行重做。doublewrite由两个部分组成，内存中的doublewrite buffer，大小为2MB。另外一个部分为物理磁盘中恭喜表的空间中的128个页，即2个区，也为2mb。在对缓冲池的脏页进行刷新的时候，不是直接写在磁盘中，先通过memcpy函数将脏页复制到doublewrite buffer中，然后再通过doublewrite buffer分两次，每次都1MB顺序地写入共享表的磁盘空间中。然后调用fsync函数，同步磁盘，避免了缓冲带来的问题。因为doublewrite页是连续的，因此这个过程是顺序写。完成doublewrite页写入后，再降doublewrite buffer中的页写入表的各个空间文件中。如果在写入磁盘的过程中出现了奔溃就可以通过共享表中的doublewrite中找到页的副本。自适应哈希索引哈希是一种非常快的查找方法，一般情况下这种查找的时间复杂度为O(1),一次就可以完成定位数据，而B+树的查找次数，取决于B+树的高度，一般生产环境中B+树的高度为3~4层，所以需要3~4次的查询。InnoDB会监控对表上各索引页的查询，如果观察到建立哈希索引可以带来速度提升，则建立哈希索引（看到这里肯定有一个疑问，怎么观察）AHI（自适应哈希索引）是通过缓冲池的B+树页构造而来的，因此建立的速度很快，而且不需要对整张表构造哈希索引，InnoDB会根据访问的频率和模式来自动的为某些热点页建立哈希索引。AHI有个要求，即对这个页的连续访问模式必须是一样的，例如（a，b）这要的联合索引查询。（WHERE a === X and b===X）访问模式一样指的是每一次都是这种样子，而且有要求：以该模式访问了100次，页通过该模式访问了N次，其中N=页中记录*1/16这边有个特点就是AHI只能搜索等值寻找。异步IO为了调高磁盘操作性能，当前的数据库系统都是采用异步IO的方式来进行磁盘处理操作，InnoDB也是。AIO（异步IO）对应的都是Sync IO（需要等待操作结束才进行下一次操作）AIO另外一个优势就是能进行IO Merge操作，对多个IO操作进行合并处理。在InnoDB中 read ahead方式的读取和脏页的刷新都是由AIO完成的刷新邻接页InnoDB会检测该页所在区的所有页，如果是脏页就一起进行刷新操作来自为知笔记(Wiz)
标签：Insert,存储,插入,Buffer,doublewrite,索引,引擎,InnoDB 来源： https://www.cnblogs.com/SmartCat994/p/12989089.html