MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`In-Memory`计算：`Memory`引擎与`InnoDB`缓冲池的性能对比。

各位观众老爷们，晚上好！我是老码农，今天给大家带来一场关于MySQL内存计算的“烧脑盛宴”——MySQL的In-Memory计算：Memory引擎与InnoDB缓冲池的性能对比。

准备好了吗？咱们这就开始！

开场白：聊聊“内存”这回事

话说，在计算机世界里，速度就是生命。而内存，就像是CPU的超级跑车道，数据在里面跑得飞快。MySQL当然也深谙此道，搞出了各种内存相关的技术，目的只有一个：榨干每一滴性能！

今天，我们就聚焦两种主要的内存计算方式：

1. Memory引擎（原名HEAP）：一个纯粹的内存数据库引擎，数据全部加载到内存中。
2. InnoDB缓冲池（Buffer Pool）：InnoDB存储引擎的核心组件，用于缓存磁盘上的数据和索引。

这俩兄弟，虽然都住在内存里，但性格和用途却大相径庭。接下来，我们就好好扒一扒它们的底裤，看看谁才是真正的“内存之王”。

第一回合：引擎介绍及创建

• Memory引擎：速度与激情的化身

  Memory引擎最大的特点就是快！因为它把所有数据都放在内存里，读写速度几乎可以达到极限。但是，它也有一个致命的弱点：一旦MySQL服务器重启，或者发生崩溃，数据就全部丢失了！所以，Memory引擎通常用于存储临时数据、会话信息、或者作为查询结果的缓存。

  创建Memory表的语法很简单：

  CREATE TABLE my_memory_table (
    id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    value INT UNSIGNED NOT NULL
  ) ENGINE=MEMORY;

  注意ENGINE=MEMORY这句，它告诉MySQL，我们要创建一个Memory表。

  插入一些数据：

  INSERT INTO my_memory_table (name, value) VALUES
  ('A', 10),
  ('B', 20),
  ('C', 30);

  查询一下：

  SELECT * FROM my_memory_table;

  一切都那么美好，速度飞快。但是，别忘了，这只是昙花一现，重启之后，一切都将灰飞烟灭。

• InnoDB缓冲池：稳重可靠的老大哥

  InnoDB是MySQL默认的存储引擎，它的缓冲池是性能优化的关键。缓冲池本质上就是一块内存区域，用于缓存InnoDB表的数据和索引页。当MySQL需要读取数据时，它首先会检查缓冲池里有没有，如果有（命中），就直接从内存读取，速度很快；如果没有（未命中），就从磁盘读取，然后把数据加载到缓冲池里，以便下次使用。

  InnoDB缓冲池的大小可以通过innodb_buffer_pool_size参数配置。这个参数非常重要，因为它直接影响到MySQL的性能。一般来说，建议把缓冲池设置得足够大，能够容纳大部分的热点数据。

  InnoDB表是默认的，所以创建方式和普通创建表一样，不需要特别指定：

  CREATE TABLE my_innodb_table (
    id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    value INT UNSIGNED NOT NULL
  ) ENGINE=InnoDB;

  插入一些数据：

  INSERT INTO my_innodb_table (name, value) VALUES
  ('X', 100),
  ('Y', 200),
  ('Z', 300);

  查询一下：

  SELECT * FROM my_innodb_table;

  InnoDB表的数据是持久化的，即使重启MySQL服务器，数据也不会丢失。

第二回合：性能对比之读操作

接下来，我们来真刀真枪地对比一下Memory引擎和InnoDB缓冲池的读性能。为了更具说服力，我们使用sysbench工具进行基准测试。

• 准备工作

  首先，我们需要安装sysbench：

  # 以Debian/Ubuntu为例
  sudo apt-get update
  sudo apt-get install sysbench

  然后，创建一个测试数据库：

  CREATE DATABASE sysbench_test;
  USE sysbench_test;

  接下来，我们分别创建Memory表和InnoDB表，并插入大量数据。

  -- Memory表
  CREATE TABLE sbtest_memory (
    id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    k INT UNSIGNED DEFAULT '0' NOT NULL,
    c CHAR(120) DEFAULT '' NOT NULL,
    pad CHAR(60) DEFAULT '' NOT NULL
  ) ENGINE=MEMORY;
  
  -- InnoDB表
  CREATE TABLE sbtest_innodb (
    id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    k INT UNSIGNED DEFAULT '0' NOT NULL,
    c CHAR(120) DEFAULT '' NOT NULL,
    pad CHAR(60) DEFAULT '' NOT NULL
  ) ENGINE=InnoDB;

  使用sysbench生成数据：

  sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=your_password --mysql-db=sysbench_test --table-name=sbtest_memory --tables=1 --size=100000 prepare
  sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=your_password --mysql-db=sysbench_test --table-name=sbtest_innodb --tables=1 --size=100000 prepare

  这里--size=100000表示插入10万条数据。记得把your_password替换成你MySQL的root密码。

• 测试用例：点查询

  我们先来测试一下简单的点查询（根据主键查询）：

  # Memory表
  sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=your_password --mysql-db=sysbench_test --table-name=sbtest_memory --tables=1 --size=100000 --threads=8 --time=30 --report-interval=1 oltp_point_select run
  
  # InnoDB表
  sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=your_password --mysql-db=sysbench_test --table-name=sbtest_innodb --tables=1 --size=100000 --threads=8 --time=30 --report-interval=1 oltp_point_select run

  这里--threads=8表示使用8个线程进行测试，--time=30表示测试30秒，--report-interval=1表示每秒报告一次结果。

  运行结束后，sysbench会输出详细的报告，包括每秒的查询次数（QPS）和平均延迟。

• 测试结果分析（示例）

  假设我们得到的测试结果如下：

  引擎	QPS	平均延迟 (ms)
  Memory	10000	0.8
  InnoDB	8000	1.0

  从这个结果可以看出，Memory引擎的QPS更高，平均延迟更低，读性能明显优于InnoDB。这是因为Memory表的数据全部在内存中，不需要进行磁盘I/O。

• 测试用例：范围查询

  接下来，我们测试一下范围查询：

  # Memory表
  sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=your_password --mysql-db=sysbench_test --table-name=sbtest_memory --tables=1 --size=100000 --threads=8 --time=30 --report-interval=1 oltp_range run
  
  # InnoDB表
  sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=your_password --mysql-db=sysbench_test --table-name=sbtest_innodb --tables=1 --size=100000 --threads=8 --time=30 --report-interval=1 oltp_range run

• 测试结果分析（示例）

  假设我们得到的测试结果如下：

  引擎	QPS	平均延迟 (ms)
  Memory	5000	1.5
  InnoDB	4000	2.0

  虽然Memory引擎仍然优于InnoDB，但差距有所缩小。这是因为范围查询需要扫描多个数据页，InnoDB的缓冲池可以发挥一定的作用。

第三回合：性能对比之写操作

读操作比完了，我们再来比比写操作。

• 测试用例：单条更新

  # Memory表
  sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=your_password --mysql-db=sysbench_test --table-name=sbtest_memory --tables=1 --size=100000 --threads=8 --time=30 --report-interval=1 oltp_update_single run
  
  # InnoDB表
  sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=your_password --mysql-db=sysbench_test --table-name=sbtest_innodb --tables=1 --size=100000 --threads=8 --time=30 --report-interval=1 oltp_update_single run

• 测试结果分析（示例）

  假设我们得到的测试结果如下：

  引擎	QPS	平均延迟 (ms)
  Memory	6000	1.2
  InnoDB	4500	1.8

  Memory引擎的写性能仍然优于InnoDB，但差距比读操作更小。这是因为InnoDB的写操作涉及到事务处理、日志写入等额外开销。

• 测试用例：批量更新

  # Memory表
  sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=your_password --mysql-db=sysbench_test --table-name=sbtest_memory --tables=1 --size=100000 --threads=8 --time=30 --report-interval=1 oltp_update_non_index run
  
  # InnoDB表
  sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=your_password --mysql-db=sysbench_test --table-name=sbtest_innodb --tables=1 --size=100000 --threads=8 --time=30 --report-interval=1 oltp_update_non_index run

  oltp_update_non_index模拟的是没有索引的更新操作，这种操作通常性能很差。

• 测试结果分析（示例）

  假设我们得到的测试结果如下：

  引擎	QPS	平均延迟 (ms)
  Memory	1500	5.0
  InnoDB	1000	8.0

  在这种情况下，Memory引擎的优势更加明显。

第四回合：内存管理与限制

• Memory引擎的内存管理

  Memory引擎使用固定的内存大小，由max_heap_table_size参数控制。当Memory表的数据超过这个限制时，MySQL会报错。

  查看max_heap_table_size：

  SHOW VARIABLES LIKE 'max_heap_table_size';

  修改max_heap_table_size：

  SET GLOBAL max_heap_table_size=1024*1024*64; -- 设置为64MB

  需要注意的是，max_heap_table_size只是一个上限，Memory表实际使用的内存可能会更少，取决于表的数据量。

• InnoDB缓冲池的内存管理

  InnoDB缓冲池的大小由innodb_buffer_pool_size参数控制。InnoDB会尽可能地利用缓冲池，缓存热点数据和索引。

  查看innodb_buffer_pool_size：

  SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_buffer_pool_size';

  修改innodb_buffer_pool_size：

  SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size=1024*1024*1024; -- 设置为1GB

  InnoDB缓冲池的内存管理更加复杂，它使用LRU（Least Recently Used）算法来淘汰冷数据，保证热点数据始终在内存中。

• 内存限制

  无论是Memory引擎还是InnoDB缓冲池，都受到服务器总内存的限制。如果MySQL服务器的内存不足，可能会导致性能下降，甚至崩溃。

  因此，在配置Memory引擎和InnoDB缓冲池时，需要合理评估服务器的内存资源，避免过度分配。

第五回合：适用场景分析

• Memory引擎的适用场景

  1. 临时数据存储：存储会话信息、购物车数据等临时数据，这些数据不需要持久化，重启后丢失也没关系。
  2. 高速缓存：作为查询结果的缓存，提高查询性能。
  3. 统计分析：用于执行复杂的统计分析，例如计算平均值、总和等。
  4. 测试环境：用于快速搭建测试环境，验证SQL语句的正确性。

• InnoDB缓冲池的适用场景

  1. OLTP应用：处理大量的事务性操作，例如订单处理、用户管理等。
  2. 数据持久化：需要保证数据的持久性，即使重启服务器也不会丢失数据。
  3. 高并发访问：支持高并发的读写操作，保证系统的稳定性和性能。

总结：选择最适合你的“内存伴侣”

今天，我们详细对比了Memory引擎和InnoDB缓冲池的性能和适用场景。

特性	Memory引擎	InnoDB缓冲池
数据持久性	不持久化	持久化
速度	非常快	快（依赖于缓冲池命中率）
内存管理	固定大小，由max_heap_table_size控制	动态管理，使用LRU算法淘汰冷数据，由innodb_buffer_pool_size控制
适用场景	临时数据存储、高速缓存、统计分析、测试环境	OLTP应用、数据持久化、高并发访问

就像谈恋爱一样，没有最好的，只有最合适的。在选择Memory引擎和InnoDB缓冲池时，需要根据具体的业务需求和数据特点，权衡各种因素，选择最适合你的“内存伴侣”。

记住，不要盲目追求速度，稳定性和可靠性同样重要！

彩蛋：一些性能调优小技巧

• 合理设置innodb_buffer_pool_size：这是优化InnoDB性能的关键。
• 使用索引：索引可以大大提高查询速度。
• 优化SQL语句：避免全表扫描，尽量使用索引。
• 定期分析表：使用ANALYZE TABLE命令更新表的统计信息，帮助MySQL优化器选择最佳的执行计划。
• 监控系统性能：使用SHOW GLOBAL STATUS命令监控MySQL的性能指标，及时发现和解决问题。

好了，今天的讲座就到这里。希望大家有所收获，也欢迎大家多多交流，共同进步！ 下次再见！