InnoDB est l'un des moteurs de base de données de MySQL. C'est désormais le moteur de stockage par défaut de MySQL et l'une des normes pour les versions binaires de MySQL AB adopte un système d'autorisation à double voie, l'une est l'autorisation GPL et l'autre. autorisation de logiciel propriétaire. InnoDB est le moteur préféré pour les bases de données transactionnelles et prend en charge les tables de sécurité des transactions (ACID)?; InnoDB prend en charge les verrous au niveau des lignes, qui peuvent prendre en charge dans la plus grande mesure la concurrence. Les verrous au niveau des lignes sont implémentés par la couche moteur de stockage.

L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système windows7, version mysql8, ordinateur Dell G3.

Si vous souhaitez voir le moteur de stockage utilisé par votre base de données par défaut, vous pouvez utiliser la commande SHOW VARIABLES LIKE 'storage_engine';

1. Le moteur de stockage InnoDB

InnoDB est l'un des moteurs de base de données de MySQL Il s'agit du moteur de stockage par défaut de MySQL et de l'un des standards binaires publiés par MySQL AB. InnoDB a été développé par Innobase Oy et acquis par Oracle en mai 2006. Par rapport à ISAM et MyISAM traditionnels, la plus grande caractéristique d'InnoDB est qu'il prend en charge la fonction de transaction (Transaction) compatible ACID, similaire à PostgreSQL.

InnoDB adopte un système de licence à double voie, l'une est une licence GPL et l'autre est une licence de logiciel propriétaire.

1. InnoDB est le moteur préféré pour les bases de données transactionnelles, prenant en charge les tables de sécurité des transactions (ACID)

Attributs ACID des transactions?: c'est-à-dire atomicité, cohérence, isolation, durabilité

????????????????????????????????????????????????????????????????:?l'atomicité signifie que cet ensemble d'instructions est soit entièrement exécuté, soit pas exécuté du tout. Si une erreur se produit à mi-chemin de l'exécution de la transaction, la base de données sera restaurée au point où la transaction a commencé.

Implémentation : 基 est principalement basée sur le mécanisme Redo et UNDO du système de log MySQ. Une transaction est un ensemble d'instructions SQL dotées de fonctions telles que la sélection, la requête et la suppression. Il y aura un n?ud pour chaque exécution d'instruction. Par exemple, après l'exécution de l'instruction delete, un enregistrement est enregistré dans la transaction. Cet enregistrement stocke quand et ce que nous avons fait. Si quelque chose ne va pas, il sera ramené à la position d'origine. Ce que j'ai fait a été stocké dans la restauration, puis il pourra être exécuté à l'envers.事 b. Cohérence : Avant et après le début de la transaction, les contraintes d'intégrité de la base de données n'ont pas été détruites. (par exemple?:?par exemple, si A transfère de l'argent à B, il est impossible que A ait déduit l'argent mais que B ne l'ait pas re?u) fait référence à la lecture d'un autre lecture non planifiée lors d'une transaction. Données dans des transactions validées (lorsqu'une transaction modifie plusieurs fois certaines données et que les multiples modifications de cette transaction n'ont pas encore été validées, une transaction simultanée accède aux données, cela entra?nera deux transactions. les données sont incohérentes?); (lire les données sales non validées d'une autre transaction)???????????????????????????????????????????????????????????? ?Cependant, des valeurs de données différentes ont été renvoyées car elles ont été modifiées et soumises par une autre transaction pendant l'intervalle de requête (les données soumises par?; la transaction précédente a été lue et le même élément de données a été interrogé)

????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? Lecture virtuelle (lecture fant?me) ?:?C'est un phénomène qui se produit lorsque les transactions ne sont pas exécutées indépendamment (par exemple?: la transaction T1 modifie un certain élément de données de toutes les lignes d'un tableau de "1" pour l'opération de "2" , la transaction T2 insère une autre ligne d'éléments de données dans cette table, et la valeur de cet élément de données est toujours "1" et est soumise à la base de données Si l'utilisateur qui exploite la transaction T1 voit les données nouvellement modifiées, vous le ferez . constate qu'il y a encore une ligne qui n'a pas été modifiée. En fait, cette ligne a été ajoutée à partir de la transaction T2, comme si vous halluciniez (lisez les données soumises par la transaction précédente, pour un); données par lots dans l'ensemble)

d. Spécifique?: une fois la transaction terminée, toutes les mises à jour de la base de données de la transaction seront enregistrées dans la base de données. Vous ne pouvez pas revenir en arrière

2 et InnoDB sont le moteur de stockage par défaut. de MySQL. RR, et va encore plus loin sous le niveau d'isolement de RR, en utilisant le contr?le de concurrence multi-version (MVCC) pour résoudre le problème de lecture non répétable et en ajoutant des verrous d'espacement (c'est-à-dire le contr?le de concurrence) pour résoudre le fant?me. problème de lecture. Par conséquent, le niveau d'isolation RR d'InnoDB atteint réellement l'effet du niveau de sérialisation tout en conservant de meilleures performances de concurrence.

La base de données MySQL nous offre quatre niveaux d'isolement?:

a, Serialisable (sérialisable)?: peut éviter l'apparition de lectures sales, de lectures non répétables et de lectures fant?mes?

b, Lecture répétable (lecture répétable)?; : peut éviter l'apparition de lectures sales et de lectures non répétables?;

c, Lecture validée (lecture validée)?: peut éviter l'apparition de lectures sales?;

d, Lecture non validée (lecture non validée)?: le niveau le plus bas, sous n'importe quel circonstances Il n'y a aucune garantie?;

Du niveau d'isolement a----d de haut en bas, plus le niveau est élevé, plus l'efficacité d'exécution est faible

3. Les verrous au niveau des lignes peuvent prendre en charge la concurrence dans la plus grande mesure, et les verrous au niveau des lignes sont implémentés par la couche moteur de stockage.

Lock

?: La fonction principale du verrou est de gérer l'accès simultané aux ressources partagées pour obtenir l'isolation des transactions??

Type?:

verrouillage partagé (verrouillage en lecture), verrouillage exclusif (verrouillage en écriture)?? ????

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ? ? ? ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ? ?Les verrous au niveau des lignes (surcharge importante, concurrence élevée) ne seront utilisés que dans Implémenté au niveau du moteur de stockage

4. est con?u pour des performances maximales dans le traitement d’énormes quantités de données. Son efficacité CPU peut être inégalée par n'importe quel moteur de base de données relationnelle sur disque

5. Le moteur de stockage InnoDB est entièrement intégré au serveur MySQL. Le moteur de stockage InnoDB conserve sa propre mémoire pour la mise en cache des données et des index dans la mémoire tampon. piscine. InnoDB place ses tables et index dans un espace table logique, et l'espace table peut contenir plusieurs fichiers (ou fichiers disque d'origine)

6. InnoDB prend en charge les contraintes d'intégrité des clés étrangères lors du stockage des données dans la table. de chaque table est stockée dans l'ordre de clé primaire. Si la clé primaire n'est pas spécifiée lors de la définition de la table, elle sera stockée dans l'ordre de clé primaire. InnoDB générera un ROWID de 6 octets pour chaque ligne et l'utilisera comme clé primaire

7. InnoDB est utilisé sur de nombreux grands sites de bases de données qui nécessitent des performances élevées

8. Par exemple?: lors de la sélection de count(*) dans la table, InnoDB doit analyser la table entière pour calculer le nombre de lignes?; lors de l'effacement de la table entière, InnoDB supprime les lignes une par une, ce qui est très lent?

InnoDB?; ne crée pas de répertoire, lors de l'utilisation d'InnoDB, MySQL créera un fichier de données automatiquement étendu de 10 Mo nommé ibdata1 dans le répertoire de données MySQL, et deux fichiers journaux de 5 Mo nommés ib_logfile0 et ib_logfile1

2. Moteur InnoDB Implémentation de bas niveau

InnoDB a deux fichiers de stockage, les suffixes sont .frm et .idb ; .frm est le fichier de définition de la table et .idb est le fichier de données de la table.

1. Le moteur InnoDB utilise la structure B+Tree comme structure d'index

B-Tree (arbre de recherche multi-chemin équilibré) : un arbre de recherche équilibré con?u pour les périphériques de stockage externes tels que les disques

système Lors de la lecture de données du disque vers la mémoire, l'unité de base est constituée de bits de bloc de disque. Les données situées dans le même bloc de disque seront lues en une seule fois, plut?t qu'à la demande.

Le moteur de stockage InnoDB utilise la page comme unité de lecture des données. La page est la plus petite unité de gestion de disque. La taille de page par défaut est de 16 Ko.

L'espace de stockage d'un bloc de disque dans le système n'est souvent pas celui-là. grand, donc InnoDB chaque fois que vous demandez de l'espace disque, il y aura un certain nombre de blocs de disque consécutifs avec des adresses pour atteindre la taille de page de 16 Ko.

InnoDB utilisera les pages comme unité de base lors de la lecture des données du disque sur le disque, si chaque élément de données d'une page peut aider à localiser l'emplacement de l'enregistrement de données, cela réduira les E/S du disque. fois pour améliorer l’efficacité des requêtes.

Les données de la structure B-Tree permettent au système de trouver efficacement le bloc de disque où se trouvent les données

Chaque n?ud du B-Tree peut contenir une grande quantité d'informations de mots clés et de branches selon le situation réelle, par exemple?:

Chaque n?ud occupe un bloc d'espace disque. Il y a deux clés de tri ascendant sur un n?ud et trois pointeurs vers le n?ud racine du sous-arbre. bloc où se trouve l’adresse du n?ud enfant.

Prenons le n?ud racine comme exemple. Les mots-clés sont 17 et 35. La plage de données du sous-arbre pointé par le pointeur P1 est inférieure à 17. La plage de données du sous-arbre pointé par le P2pointeur est 17 ---- 35. La plage de données du sous-arbre pointé par le pointeur P3 est supérieure à 35?;

simule le processus de recherche du mot-clé 29?:

a. sur le n?ud racine et lisez-le en mémoire. [Première opération d'E/S de disque]

b. Comparez le mot-clé 29 dans l'intervalle (17,35), recherchez le pointeur P2 du bloc de disque 1

c. , Lire en mémoire. [La deuxième opération d'E/S du disque]

d. Comparez le mot-clé 29 dans l'intervalle (26,30), recherchez le pointeur P2 du bloc de disque 3

e. pointeur, lire en mémoire. [La troisième opération d'E/S sur disque]

f. Recherchez le mot-clé 29 dans la liste de mots-clés du bloc de disque 8.

Le moteur de stockage InnoDB de MySQL est con?u pour conserver le n?ud racine en mémoire, nous nous effor?ons donc de le faire. atteindre une profondeur d'arborescence ne dépassant pas 3, c'est-à-dire que les E/S n'ont pas besoin de dépasser trois fois ;

En analysant les résultats ci-dessus, nous avons constaté que trois opérations d'E/S sur disque et trois opérations de recherche de mémoire sont nécessaires. étant donné que les mots-clés dans la mémoire sont une structure de liste ordonnée, la recherche binaire peut être utilisée pour améliorer l'efficacité?; trois opérations d'E/S sur disque sont le facteur décisif affectant l'efficacité de la recherche B-Tree dans son ensemble.

B+Tree

B+Tree est une optimisation basée sur B-Tree, ce qui la rend plus adaptée à la mise en ?uvre de structures d'index de stockage externes. Chaque n?ud de B-Tree a une clé et des données, ainsi que les données. L'espace de stockage de chaque page est limité. Si les données sont volumineuses, le nombre de clés pouvant être stockées dans chaque n?ud (c'est-à-dire une page) sera très petit. Lorsque la quantité de données stockées est importante, la profondeur du B-Tree sera également plus grande, ce qui augmentera le nombre d'E/S disque pendant la requête, affectant ainsi l'efficacité des requêtes.

Dans B+Tree, tous les n?uds d'enregistrement de données sont stockés sur les n?uds feuilles de la même couche par ordre de valeur clé. Seules les informations sur la valeur clé sont stockées sur les n?uds non feuilles, ce qui peut augmenter considérablement la capacité de stockage de chaque n?ud. . Le nombre de valeurs clés réduit la hauteur de B+Tree?;

B+Tree a deux changements basés sur B-Tree?: (1) Les données sont stockées dans les n?uds feuilles

(2) Données Il y a des pointeurs pointant les uns vers les autres

étant donné que les n?uds non-feuilles de B+Tree stockent uniquement les informations sur les valeurs clés, en supposant que chaque bloc de disque puisse stocker 4 valeurs clés et des informations de pointeur, la structure après être devenu B+Tree est la suivante?:

Habituellement, il y a deux pointeurs de tête sur B+Tree, l'un pointe vers le n?ud racine et l'autre pointe vers le n?ud feuille avec le plus petit mot-clé, et il y a une structure en anneau entre tous les n?uds feuilles (c'est-à-dire les n?uds de données ).

Par conséquent, deux opérations de recherche peuvent être effectuées sur B+Tree, l'une est une recherche par plage et une recherche par pagination pour la clé primaire, et l'autre est une recherche aléatoire à partir du n?ud racine.

B+Tree dans InnoDB

InnoDB est un stockage de données indexé par ID

Il existe deux fichiers de stockage de données utilisant le moteur InnoDB, l'un est un fichier de définition et l'autre est un fichier de données .

InnoDB construit un index sur l'ID via la structure B+Tree, puis stocke l'enregistrement dans le n?ud feuille

Si le champ indexé n'est pas l'ID de clé primaire, créez un index sur le champ, puis dans le n?ud feuille. Ce qui est stocké dans le n?ud est la clé primaire de l'enregistrement, puis l'enregistrement correspondant est trouvé via l'index de clé primaire

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