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MySQL InnoDB 行格式深度解析:Compact、Dynamic、Compressed 与 LOB 数据存储
大家好!今天我们来深入探讨 MySQL InnoDB 存储引擎中的行格式,重点分析 Compact、Dynamic 和 Compressed 这三种行格式的差异,以及它们对 LOB(Large Object)数据存储的影响。理解这些概念对于优化数据库性能至关重要。
1. InnoDB 行格式概览
InnoDB 存储引擎提供了多种行格式,用于组织和存储表中的数据。行格式的选择会影响存储空间利用率、I/O 性能以及对大字段(如 TEXT、BLOB)的处理方式。主要有以下几种:
- Redundant: MySQL 5.0 之前使用的旧格式,现在已不推荐使用。
- Compact: InnoDB 的默认行格式之一,设计目标是紧凑,节省存储空间。
- Dynamic: InnoDB 的另一个默认行格式,与 Compact 类似,但在 LOB 数据处理上有所不同。
- Compressed: 在 Dynamic 的基础上增加了压缩功能,进一步节省存储空间。
- Row_format=PAGE: mysql 8.0的新特性,数据页内以链表形式组织数据,节省空间。
- Row_format=JSON: mysql 8.0的新特性,优化JSON类型的存储和查询。
我们重点关注 Compact、Dynamic 和 Compressed 这三种。
2. Compact 行格式
Compact 行格式的设计目标是减少每行数据占用的空间,从而提高数据密度和 I/O 效率。
-
行格式结构:
Compact 行格式的结构如下:
记录头(Record Header) 列长度列表(Variable Length Field Length) NULL 标志位(NULL Flags) 数据(Data) - 记录头(Record Header): 占用 5 字节,包含一些控制信息,如:
delete_mask
: 标记记录是否被删除。next_record
: 指向下一条记录的偏移量,用于链接数据页内的记录。- 其他标志位,如记录类型等。
- 列长度列表(Variable Length Field Length): 存储变长列(如 VARCHAR、TEXT、BLOB)的长度。如果所有变长列都不超过 255 字节,则每个长度占用 1 字节;否则,占用 2 字节。
- NULL 标志位(NULL Flags): 用于标记哪些列的值为 NULL。每个 NULL 值占用 1 位。
- 数据(Data): 存储实际的列数据。
- 记录头(Record Header): 占用 5 字节,包含一些控制信息,如:
-
LOB 数据存储:
Compact 行格式对 LOB 数据的处理方式是:
- 如果 LOB 数据较小(小于某个阈值,通常是 40 字节),则直接存储在数据行中。
- 如果 LOB 数据较大,则只在数据行中存储 LOB 数据的指针(20字节),指向一个单独的 LOB 数据页。这个指针包含了 LOB 数据的页号和偏移量。
-
优点:
- 存储空间利用率高。
- 适用于大多数场景,特别是数据行较小的情况。
-
缺点:
- 对于包含大量 LOB 数据的表,可能会导致频繁的 I/O 操作,因为 LOB 数据需要单独读取。
3. Dynamic 行格式
Dynamic 行格式是对 Compact 行格式的改进,主要体现在对 LOB 数据的处理方式上。
-
行格式结构:
Dynamic 行格式的结构与 Compact 行格式基本相同,也是:
记录头(Record Header) 列长度列表(Variable Length Field Length) NULL 标志位(NULL Flags) 数据(Data) -
LOB 数据存储:
Dynamic 行格式对 LOB 数据的处理方式是:
- 无论 LOB 数据的大小,都只在数据行中存储 LOB 数据的指针(20字节),指向一个单独的 LOB 数据页。
-
优点:
- 减少了数据页的大小,提高了缓存命中率。
- 避免了因 LOB 数据过大导致的数据页分裂。
-
缺点:
- 读取 LOB 数据时,总是需要进行额外的 I/O 操作。
- 相比 Compact,如果很多 LOB 数据都很小,可能会略微增加存储空间开销。
4. Compressed 行格式
Compressed 行格式是在 Dynamic 行格式的基础上增加了压缩功能,进一步节省存储空间。
-
行格式结构:
Compressed 行格式的结构与 Dynamic 行格式相同。
-
LOB 数据存储:
Compressed 行格式对 LOB 数据的处理方式与 Dynamic 行格式相同,都是只存储 LOB 数据的指针。
-
压缩方式:
InnoDB 使用 zlib 算法对数据页进行压缩。
-
优点:
- 极大地节省了存储空间,特别是对于包含大量重复数据的表。
- 减少了 I/O 操作,因为压缩后的数据更小。
-
缺点:
- 压缩和解压缩需要消耗 CPU 资源。
- 可能会增加 CPU 负载。
5. 行格式选择的策略
选择合适的行格式需要综合考虑以下因素:
- 数据行的大小: 如果数据行较小,且 LOB 数据不多,可以选择 Compact 行格式。
- LOB 数据的大小和数量: 如果包含大量 LOB 数据,或者 LOB 数据很大,建议选择 Dynamic 或 Compressed 行格式。
- CPU 资源: 如果 CPU 资源充足,可以选择 Compressed 行格式,以节省存储空间和 I/O 操作。
- I/O 性能: 如果 I/O 性能是瓶颈,可以尝试 Dynamic 或 Compressed 行格式,以减少数据页的大小和 I/O 操作。
6. 修改行格式
可以使用 ALTER TABLE
语句修改表的行格式。例如:
-- 修改为 Dynamic 行格式
ALTER TABLE my_table ROW_FORMAT=DYNAMIC;
-- 修改为 Compressed 行格式
ALTER TABLE my_table ROW_FORMAT=COMPRESSED;
修改行格式会重建表,因此需要谨慎操作,特别是在生产环境中。
7. 查看行格式
可以使用 SHOW TABLE STATUS
语句查看表的行格式。例如:
SHOW TABLE STATUS LIKE 'my_table'G
在输出结果中,可以找到 Row_format
字段,它表示表的行格式。
8. LOB 数据存储的底层实现
InnoDB 使用一种称为 "Uncompressed BLOB Page" 的特殊页类型来存储 LOB 数据。每个 LOB 数据页的大小通常是 16KB(与普通数据页相同)。
-
LOB 数据页的组织方式:
LOB 数据页以链表的形式组织,每个 LOB 数据页包含指向下一个 LOB 数据页的指针。
-
LOB 数据的读取:
读取 LOB 数据时,InnoDB 首先从数据行中获取 LOB 数据的指针,然后根据指针找到第一个 LOB 数据页,并按照链表顺序读取后续的 LOB 数据页,直到读取完整个 LOB 数据。
-
LOB 数据的更新:
更新 LOB 数据时,InnoDB 会根据 LOB 数据的大小和位置,可能需要创建新的 LOB 数据页,或者修改现有的 LOB 数据页。
9. 代码示例
下面是一些代码示例,演示如何使用不同的行格式创建表,以及如何插入和查询 LOB 数据。
-- 创建 Compact 行格式的表
CREATE TABLE compact_table (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255),
content TEXT
) ROW_FORMAT=COMPACT;
-- 创建 Dynamic 行格式的表
CREATE TABLE dynamic_table (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255),
content TEXT
) ROW_FORMAT=DYNAMIC;
-- 创建 Compressed 行格式的表
CREATE TABLE compressed_table (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255),
content TEXT
) ROW_FORMAT=COMPRESSED;
-- 插入 LOB 数据
INSERT INTO compact_table (id, name, content) VALUES (1, 'Compact', REPEAT('A', 10000));
INSERT INTO dynamic_table (id, name, content) VALUES (1, 'Dynamic', REPEAT('B', 10000));
INSERT INTO compressed_table (id, name, content) VALUES (1, 'Compressed', REPEAT('C', 10000));
-- 查询 LOB 数据
SELECT id, name, LENGTH(content) FROM compact_table;
SELECT id, name, LENGTH(content) FROM dynamic_table;
SELECT id, name, LENGTH(content) FROM compressed_table;
10. 性能测试与分析
为了更直观地了解不同行格式的性能差异,可以进行一些简单的性能测试。例如,可以创建一个包含大量 LOB 数据的表,并分别使用 Compact、Dynamic 和 Compressed 行格式进行插入、查询和更新操作,然后比较它们的执行时间。
在进行性能测试时,需要注意以下几点:
- 数据量: 确保数据量足够大,以便能够反映出不同行格式的性能差异。
- 硬件环境: 在相同的硬件环境下进行测试,以避免硬件因素的影响。
- 缓存: 在测试前,需要清空缓存,以避免缓存的影响。
- 监控: 在测试过程中,需要监控 CPU、内存和 I/O 等资源的使用情况,以便更好地了解不同行格式的性能特点。
示例测试脚本
-- 测试环境准备
DROP TABLE IF EXISTS test_table;
-- 创建表函数
CREATE PROCEDURE create_test_table(IN row_format_type VARCHAR(20))
BEGIN
SET @sql_text = CONCAT('CREATE TABLE test_table (id INT PRIMARY KEY, content LONGTEXT) ROW_FORMAT=', row_format_type);
PREPARE stmt FROM @sql_text;
EXECUTE stmt;
DEALLOCATE PREPARE stmt;
END;
-- 插入数据函数
CREATE PROCEDURE insert_test_data(IN data_size INT)
BEGIN
SET @i = 0;
WHILE @i < 1000 DO
INSERT INTO test_table (id, content) VALUES (@i, REPEAT('A', data_size));
SET @i = @i + 1;
END WHILE;
END;
-- 测试流程
CALL create_test_table('COMPACT');
CALL insert_test_data(1024); -- 1KB
SELECT row_format, round(((data_length + index_length) / 1024 / 1024), 2) AS "Size in MB" FROM information_schema.TABLES WHERE table_name = 'test_table';
DROP TABLE IF EXISTS test_table;
CALL create_test_table('DYNAMIC');
CALL insert_test_data(1024); -- 1KB
SELECT row_format, round(((data_length + index_length) / 1024 / 1024), 2) AS "Size in MB" FROM information_schema.TABLES WHERE table_name = 'test_table';
DROP TABLE IF EXISTS test_table;
CALL create_test_table('COMPRESSED');
CALL insert_test_data(1024); -- 1KB
SELECT row_format, round(((data_length + index_length) / 1024 / 1024), 2) AS "Size in MB" FROM information_schema.TABLES WHERE table_name = 'test_table';
DROP TABLE IF EXISTS test_table;
这个脚本创建了一个简单的表,使用三种不同的行格式,并插入数据,最后计算空间占用。请注意,实际测试中需要统计插入、查询的时间,并适当增加数据量,这里只是演示思路。
11. 总结一下主要差异
Compact 节省空间,小LOB直接存;Dynamic 指针全分离,读取总I/O;Compressed 压缩数据页,空间更节省。