揭示 `InnoDB` 的`自适应哈希索引`：其在`热点`数据查询中的`动态`生成与`淘汰`策略。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

好的，现在开始。

InnoDB 自适应哈希索引：热点数据查询加速的秘密武器

大家好，今天我们来深入探讨 InnoDB 存储引擎中的一项重要特性：自适应哈希索引（Adaptive Hash Index，AHI）。AHI 是一种动态生成的索引结构，旨在加速对热点数据的查询。理解 AHI 的工作原理对于优化 MySQL 数据库的性能至关重要。

1. 哈希索引的基础

在深入 AHI 之前，我们先回顾一下哈希索引的基本概念。哈希索引基于哈希表实现，其核心思想是将索引键通过哈希函数映射到哈希表中的一个位置。这样，查找特定键值时，只需要计算哈希值，然后直接访问哈希表中的对应位置，理论上可以实现 O(1) 的查找复杂度。

哈希索引的优点：

快速查找： 哈希索引在理想情况下可以实现 O(1) 的查找复杂度，性能非常高。
简单易实现： 哈希索引的实现相对简单，不需要维护复杂的树结构。

哈希索引的缺点：

不支持范围查询： 哈希索引只能进行精确匹配的查找，不支持范围查询。
哈希冲突： 不同的键值可能映射到哈希表的同一个位置，导致哈希冲突，影响查找效率。
维护成本： 哈希表的扩展和维护需要一定的成本。

2. InnoDB 的索引类型

InnoDB 支持多种索引类型，包括：

B-Tree 索引： InnoDB 的主要索引类型，适用于各种查询场景，包括精确匹配、范围查询和排序。
全文索引： 用于对文本数据进行全文搜索。
空间索引： 用于对空间数据进行索引。
自适应哈希索引： 本文重点介绍的索引类型，用于加速对热点数据的查询。

InnoDB 中的 B-Tree 索引是基于 B+ 树实现的，它是一种平衡树结构，可以有效地支持各种查询操作。但是，对于频繁访问的热点数据，B-Tree 索引的查找效率仍然有提升空间。这就是 AHI 存在的意义。

3. 自适应哈希索引 (AHI) 的概念

AHI 是 InnoDB 存储引擎自动创建和维护的哈希索引。它不是用户显式创建的索引，而是 InnoDB 内部根据对表上某些索引键值的访问模式进行监控，如果InnoDB存储引擎认为建立哈希索引可以带来性能提升，那么会自动创建哈希索引。

AHI 的特点：

自动创建和维护： AHI 是 InnoDB 自动创建和维护的，无需人工干预。
基于内存： AHI 存储在内存中，查找速度非常快。
针对热点数据： AHI 只针对频繁访问的热点数据创建索引。
动态调整： AHI 会根据数据的访问模式动态调整索引结构。
辅助索引： AHI 是对现有 B-Tree 索引的补充，而不是替代。它只用于加速精确匹配的查找，不能替代 B-Tree 索引进行范围查询等操作。

AHI 的作用：

AHI 的主要作用是加速对热点数据的查询。通过将频繁访问的索引键值映射到内存中的哈希表，可以显著减少磁盘 I/O，提高查询性能。

4. AHI 的工作原理

AHI 的工作原理可以概括为以下几个步骤：

监控数据访问模式： InnoDB 监控表上索引键值的访问模式，记录每个键值的访问频率。
判断是否创建 AHI： InnoDB 根据访问频率判断是否需要为某个索引键值创建 AHI。如果某个键值的访问频率超过一定的阈值，InnoDB 就会考虑为其创建 AHI。
创建 AHI： 如果 InnoDB 决定为某个索引键值创建 AHI，它会在内存中创建一个哈希表，并将该键值映射到哈希表中的一个位置。哈希表中的值是指向 B-Tree 索引中对应记录的指针。
使用 AHI 进行查找： 当查询语句需要查找某个索引键值时，InnoDB 首先会检查该键值是否在 AHI 中。如果在 AHI 中找到该键值，InnoDB 会直接通过哈希表中的指针访问 B-Tree 索引中的对应记录，而无需从 B-Tree 的根节点开始查找。
动态调整 AHI： InnoDB 会根据数据的访问模式动态调整 AHI 的结构。如果某个键值的访问频率降低，InnoDB 可能会将其从 AHI 中移除。如果某个键值的访问频率升高，InnoDB 可能会为其创建 AHI。

AHI 的查找过程：

当查询语句需要查找某个索引键值时，InnoDB 会按照以下步骤进行：

检查 AHI： InnoDB 首先会检查该键值是否在 AHI 中。
如果 AHI 命中： 如果在 AHI 中找到该键值，InnoDB 会直接通过哈希表中的指针访问 B-Tree 索引中的对应记录。
如果 AHI 未命中： 如果在 AHI 中没有找到该键值，InnoDB 会使用 B-Tree 索引进行查找。

AHI 的 Hash 函数
AHI 使用的是一个高效的 hash 函数，主要目标是均匀分布键值，并减少冲突。具体的 hash 函数实现细节是 InnoDB 内部的，通常会包括位运算、乘法和加法等操作，以保证计算速度和分布的均匀性。

5. AHI 的相关参数

以下是一些与 AHI 相关的 MySQL 参数：

参数名	描述	默认值
`innodb_adaptive_hash_index`	控制是否启用 AHI。	`ON`
`innodb_adaptive_hash_index_parts`	用于将 AHI 分区，以减少锁竞争。该参数指定 AHI 分区的数量。	`8`
`innodb_adaptive_hash_index_max_cells`	这个参数在 MySQL 8.0 中已经移除。在之前的版本中，它用来限制 AHI 的最大单元格数量，防止 AHI 过度增长。现在，InnoDB 会自动管理 AHI 的大小。	(移除)
`innodb_adaptive_hash_index_size`	这个参数在 MySQL 8.0 中已经移除。在之前的版本中，它用来定义 AHI 的大小。现在，InnoDB 会自动管理 AHI 的大小。	(移除)

查看 AHI 的状态：

可以使用以下命令查看 AHI 的状态：

SHOW ENGINE INNODB STATUS;

在输出结果的 InnoDB 部分，可以找到关于 AHI 的信息，例如 AHI 的大小、使用率等。

关闭 AHI：

可以通过设置 innodb_adaptive_hash_index 参数为 OFF 来关闭 AHI：

SET GLOBAL innodb_adaptive_hash_index = OFF;

注意： 一般情况下，不建议关闭 AHI，因为它通常可以提高查询性能。只有在特殊情况下，例如 AHI 导致性能问题时，才需要考虑关闭 AHI。

6. AHI 的适用场景和限制

适用场景：

高并发的 OLTP 系统： AHI 可以加速对热点数据的查询，提高系统的吞吐量。
频繁访问的单行查询： AHI 可以显著提高单行查询的性能。
只读事务： AHI 可以提高只读事务的性能，因为它避免了对 B-Tree 索引的访问。

限制：

只支持精确匹配的查找： AHI 只能进行精确匹配的查找，不支持范围查询、排序等操作。
内存消耗： AHI 存储在内存中，会消耗一定的内存资源。
维护成本： AHI 的创建和维护需要一定的成本。
不适用于所有场景： AHI 并不适用于所有场景。对于非热点数据或者需要进行范围查询的场景，AHI 的作用不大。

7. 代码示例

虽然 AHI 是 InnoDB 自动管理的，我们无法直接操作 AHI，但可以通过分析查询执行计划来观察 AHI 是否被使用。

示例表结构：

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

示例数据：

INSERT INTO `user` (`name`, `age`) VALUES
('Alice', 25),
('Bob', 30),
('Charlie', 35),
('David', 40),
('Eve', 45),
('Alice', 25),
('Bob', 30),
('Charlie', 35),
('David', 40),
('Eve', 45),
('Alice', 25),
('Bob', 30),
('Charlie', 35),
('David', 40),
('Eve', 45); -- 插入更多数据，重复 'Alice', 'Bob' 等

分析查询执行计划：

EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE `name` = 'Alice';

通过观察 EXPLAIN 的输出结果，我们可以判断 MySQL 是否使用了 AHI。如果 MySQL 认为使用 AHI 可以提高查询性能，它可能会在执行计划中选择使用 AHI。但是，EXPLAIN 的输出结果并不会明确显示 AHI 是否被使用，我们需要结合其他信息进行判断。

模拟热点数据：

为了模拟热点数据，我们可以多次执行相同的查询语句：

SELECT * FROM `user` WHERE `name` = 'Alice';
SELECT * FROM `user` WHERE `name` = 'Alice';
SELECT * FROM `user` WHERE `name` = 'Alice';
-- 多次执行相同的查询语句

通过多次执行相同的查询语句，我们可以提高 'Alice' 这个键值的访问频率，从而使 InnoDB 更有可能为其创建 AHI。

监控 AHI 的状态：

可以使用 SHOW ENGINE INNODB STATUS 命令监控 AHI 的状态，观察 AHI 的大小、使用率等。

注意事项：

AHI 的创建和维护是 InnoDB 自动进行的，我们无法直接控制。
AHI 的使用情况取决于数据的访问模式，不同的查询语句可能会导致不同的 AHI 使用情况。
通过分析查询执行计划和监控 AHI 的状态，我们可以了解 AHI 的工作原理，并根据实际情况优化数据库的性能。

8. AHI 的淘汰策略

AHI 的空间有限，因此需要一种淘汰策略来移除不再频繁访问的键值。InnoDB 使用的淘汰策略类似于 LRU（Least Recently Used）算法，但并非完全相同。

AHI 的淘汰策略：

监控键值访问频率： InnoDB 会持续监控 AHI 中每个键值的访问频率。
计算键值权重： InnoDB 会根据键值的访问频率计算其权重。访问频率越高的键值，权重越高。
选择淘汰对象： 当 AHI 空间不足时，InnoDB 会选择权重最低的键值作为淘汰对象。
移除键值： InnoDB 会将选定的键值从 AHI 中移除。

AHI 淘汰策略的特点：

基于访问频率： AHI 的淘汰策略主要基于键值的访问频率。
动态调整： AHI 会根据数据的访问模式动态调整淘汰策略。
并非严格的 LRU： AHI 的淘汰策略并非严格的 LRU 算法。InnoDB 可能会考虑其他因素，例如键值的创建时间等。

9. 优化 AHI 的使用

虽然 AHI 是 InnoDB 自动管理的，但我们可以通过一些手段来优化 AHI 的使用，从而提高数据库的性能。

优化 AHI 的使用：

合理设计索引： 合理设计索引是提高 AHI 性能的基础。应该根据实际的查询需求，选择合适的索引列。
优化查询语句： 优化查询语句可以减少不必要的 I/O 操作，提高查询效率。例如，可以使用 LIMIT 限制返回结果的数量，避免全表扫描。
预热数据： 在系统启动后，可以通过执行一些常用的查询语句来预热数据，使 InnoDB 能够更快地创建 AHI。
监控 AHI 的状态： 定期监控 AHI 的状态，了解 AHI 的使用情况，并根据实际情况进行调整。

10. 总结：动态哈希索引加速热点访问，InnoDB 自动管理优化性能

AHI 是 InnoDB 存储引擎的一项重要特性，可以有效地加速对热点数据的查询。它通过在内存中创建哈希索引，将频繁访问的索引键值映射到 B-Tree 索引中的对应记录，从而减少磁盘 I/O，提高查询性能。 AHI 动态创建和维护，针对热点数据进行优化，自动化的管理方式减轻了 DBA 的负担，但也需要我们理解其工作原理，才能更好地进行数据库性能优化。