`InnoDB`的`压缩`：`ROW_FORMAT=COMPRESSED`的`实现`与`性能`影响。

InnoDB压缩：ROW_FORMAT=COMPRESSED的实现与性能影响

大家好，今天我们来深入探讨InnoDB存储引擎的压缩功能，特别是ROW_FORMAT=COMPRESSED的实现机制和性能影响。在处理大数据量时，压缩可以显著降低存储空间，但同时也会引入额外的CPU开销。理解压缩的原理和权衡利弊对于优化数据库性能至关重要。

1. 压缩的动机与优势

在数据爆炸式增长的今天，数据库存储成本成为一个不可忽视的问题。压缩技术通过减少数据占用的物理空间，从而降低硬件成本、备份时间和恢复时间，并提高I/O效率。

InnoDB提供了多种压缩方式，其中ROW_FORMAT=COMPRESSED是最常用的一种。它通过对单个数据页进行压缩，从而实现对表中所有数据的压缩。

压缩的主要优势包括：

• 节省存储空间: 这是最直接的好处，尤其是在存储成本较高的场景下。
• 降低I/O负载: 压缩后的数据量减少，意味着磁盘I/O操作也减少，从而提高查询速度。
• 提高缓存利用率: 压缩后的数据可以容纳更多的数据页在InnoDB buffer pool中，提高缓存命中率。

2. ROW_FORMAT=COMPRESSED的实现机制

ROW_FORMAT=COMPRESSED采用zlib算法对数据页进行压缩。每个数据页（默认为16KB）在写入磁盘前，会被zlib压缩。读取数据时，InnoDB会自动解压缩数据页。整个压缩过程对用户透明。

压缩流程：

1. 数据页填充： 当一个数据页被填充到一定程度（通常是接近满页）时，InnoDB会尝试进行压缩。
2. 压缩尝试： InnoDB使用zlib算法对数据页进行压缩。
3. 压缩率判断： 如果压缩后的数据页大小小于一个阈值（由innodb_compression_failure_pct_threshold参数控制，默认为5%），则压缩成功。否则，InnoDB放弃压缩，并将未压缩的数据页写入磁盘。
4. 数据页写入： 压缩成功的数据页被写入磁盘，并在数据页头中标记为已压缩。
5. 数据页读取： 当需要读取压缩的数据页时，InnoDB会先检查数据页头部的压缩标记，如果已压缩，则使用zlib算法解压缩。

关键参数：

• innodb_file_per_table: 建议启用。每个表使用独立表空间，可以更灵活地进行压缩配置。
• innodb_compression_algorithm: 指定压缩算法，默认为zlib。 MySQL 8.0 以后支持 zstd。
• innodb_compression_level: 指定压缩级别，zlib 支持 0-9，值越大压缩率越高，但CPU消耗也越大。zstd 支持 1-22。
• innodb_compression_failure_pct_threshold: 当压缩后节省的空间小于该百分比时，放弃压缩。 默认为5%， 取值范围为0-100。
• innodb_log_compressed_pages: 是否将压缩页的更改记录到 redo log 中。 默认 ON。

代码示例：

虽然InnoDB压缩的底层实现细节不在用户直接可见的代码层面，但我们可以通过SQL语句来启用和配置压缩。

-- 创建表时指定压缩
CREATE TABLE compressed_table (
    id INT PRIMARY KEY,
    data VARCHAR(255)
) ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=8;

-- 修改现有表的压缩设置
ALTER TABLE existing_table ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=8;

-- 查看表的压缩设置
SHOW TABLE STATUS LIKE 'compressed_table'G

KEY_BLOCK_SIZE 的作用：

KEY_BLOCK_SIZE 参数指定了索引页的大小，单位为KB。它可以影响压缩效果和I/O性能。 对于ROW_FORMAT=COMPRESSED, KEY_BLOCK_SIZE 可以设置为 1, 2, 4, 8, 16。 通常，较小的KEY_BLOCK_SIZE可以提高压缩率，但也会增加I/O次数。需要根据实际数据特征进行调整。如果未指定, 则为 innodb_page_size/2，最大值为 16。

3. 压缩算法的选择：zlib vs. zstd

MySQL 8.0 引入了 zstd 压缩算法，作为 zlib 的替代方案。 zstd 在压缩率、压缩速度和解压缩速度方面通常优于 zlib。

对比表格：

特性	zlib	zstd
压缩率	相对较低，可配置压缩级别	较高，可配置压缩级别
压缩速度	相对较慢	较快
解压缩速度	相对较慢	较快
CPU消耗	较高	较低
适用场景	对压缩速度要求不高的场景	对压缩率和速度都有要求的场景
支持版本	所有版本	MySQL 8.0+

配置 zstd 压缩：

-- 设置表的压缩算法为 zstd
ALTER TABLE my_table ROW_FORMAT=COMPRESSED COMPRESSION='zstd' COMPRESSION_LEVEL=3;

-- 查看表的压缩设置
SHOW TABLE STATUS LIKE 'my_table'G

选择合适的压缩算法需要根据实际的应用场景进行评估。如果CPU资源充足，且对压缩率要求较高，可以选择 zstd。如果CPU资源有限，或者需要兼容旧版本MySQL，则可以选择 zlib。

4. 压缩的性能影响

虽然压缩可以带来诸多好处，但也会引入额外的CPU开销。压缩和解压缩操作会消耗CPU资源，从而影响数据库的整体性能。

性能影响因素：

• 压缩算法： 不同的压缩算法具有不同的压缩率和CPU消耗。
• 压缩级别： 较高的压缩级别可以提高压缩率，但也会增加CPU消耗。
• 数据特征： 数据本身的可压缩性也会影响压缩效果和性能。
• 硬件配置： CPU性能和内存大小会影响压缩和解压缩的速度。

性能测试：

为了评估压缩的性能影响，我们需要进行实际的性能测试。可以使用sysbench或其他基准测试工具来模拟不同的负载，并比较启用压缩前后的性能差异。

测试示例：

1. 创建测试表：

CREATE TABLE sbtest (
  id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  k INT UNSIGNED DEFAULT '0' NOT NULL,
  c CHAR(120) DEFAULT '' NOT NULL,
  pad CHAR(60) DEFAULT '' NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id),
  KEY k_1 (k)
) ENGINE=InnoDB;

2. 插入测试数据： 使用 sysbench 生成大量测试数据。

sysbench --table-size=1000000 --tables=1 --threads=32  --mysql-user=root --mysql-password=password /usr/share/sysbench/oltp_insert.lua prepare

3. 测试未压缩表的性能：

sysbench --table-size=1000000 --tables=1 --threads=32 --mysql-user=root --mysql-password=password  --time=60 /usr/share/sysbench/oltp_read_only.lua run

4. 启用压缩：

ALTER TABLE sbtest ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=8;

5. 测试压缩表的性能： 重新运行 sysbench 测试。

sysbench --table-size=1000000 --tables=1 --threads=32 --mysql-user=root --mysql-password=password  --time=60 /usr/share/sysbench/oltp_read_only.lua run

6. 对比结果： 比较启用压缩前后的TPS（Transactions Per Second）和延迟等指标。

性能优化建议：

• 选择合适的压缩算法和级别： 根据实际的应用场景进行权衡。
• 监控CPU使用率： 确保压缩不会导致CPU瓶颈。
• 调整KEY_BLOCK_SIZE： 根据数据特征进行调整，以获得最佳的压缩效果和I/O性能。
• 使用SSD： SSD的随机I/O性能优于传统机械硬盘，可以减轻压缩带来的I/O压力。
• 增加内存： 更大的buffer pool可以提高缓存命中率，减少磁盘I/O。

5. 压缩的适用场景与限制

ROW_FORMAT=COMPRESSED 并非适用于所有场景。在决定是否启用压缩时，需要考虑以下因素：

适用场景：

• 数据量大，存储成本高： 压缩可以显著降低存储成本。
• I/O瓶颈： 压缩可以减少I/O操作，提高查询速度。
• 数据访问模式： 对于读多写少的场景，压缩效果更明显。
• CPU资源充足： 压缩需要消耗CPU资源，需要确保CPU不会成为瓶颈。

限制：

• CPU消耗： 压缩和解压缩操作会消耗CPU资源。
• 写入性能： 压缩会增加写入操作的延迟。
• 碎片化： 频繁的压缩和解压缩可能会导致数据页碎片化。
• 不适用于所有数据类型： 对于已经高度压缩的数据（如图片、视频），压缩效果不明显。

表格总结适用与不适用场景：

场景	适用性	备注
大数据量存储	高	显著降低存储成本
读密集型应用	高	减少I/O，提高查询性能
存储空间受限的应用	高	充分利用有限的存储空间
CPU资源充足的应用	中	压缩会消耗CPU资源
写入密集型应用	低	压缩会增加写入延迟
已经高度压缩的数据	低	压缩效果不明显
对延迟非常敏感的应用	低	压缩/解压缩会带来额外的延迟
需要频繁更新的表	中	频繁更新可能导致数据页碎片化

6. 实际案例分析

假设我们有一个存储用户行为数据的表，数据量非常大，达到了TB级别。由于存储成本较高，我们考虑使用压缩来降低成本。

表结构：

CREATE TABLE user_behavior (
    id BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    user_id BIGINT UNSIGNED NOT NULL,
    item_id BIGINT UNSIGNED NOT NULL,
    behavior_type ENUM('pv', 'buy', 'cart', 'fav') NOT NULL,
    behavior_time TIMESTAMP NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id),
    INDEX idx_user_id (user_id),
    INDEX idx_item_id (item_id),
    INDEX idx_behavior_time (behavior_time)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

分析：

• 数据量大，适合使用压缩。
• 主要是读操作（分析用户行为），适合使用压缩。
• CPU资源相对充足。

解决方案：

1. 启用innodb_file_per_table： 确保每个表使用独立表空间。

SET GLOBAL innodb_file_per_table=ON;

2. 修改表的压缩设置：

ALTER TABLE user_behavior ROW_FORMAT=COMPRESSED COMPRESSION='zstd' COMPRESSION_LEVEL=3 KEY_BLOCK_SIZE=8;

3. 监控性能： 使用监控工具（如Prometheus + Grafana）监控CPU使用率、I/O负载和查询延迟。

4. 定期维护： 定期进行OPTIMIZE TABLE操作，以减少碎片化。

预期效果：

• 存储空间降低50%以上。
• I/O负载降低。
• 查询速度略有提升（由于I/O减少）。
• CPU使用率略有增加。

7. 压缩的监控与维护

启用压缩后，需要定期监控数据库的性能，并进行必要的维护。

监控指标：

• CPU使用率： 关注压缩是否导致CPU瓶颈。
• 磁盘I/O： 监控磁盘I/O负载，确保压缩能够降低I/O压力。
• 查询延迟： 监控查询延迟，确保压缩不会对查询性能产生负面影响。
• 压缩率： 监控压缩率，了解压缩效果。
• InnoDB 状态变量： 关注与压缩相关的状态变量，如 Innodb_pages_compressed 和 Innodb_pages_uncompressed。

维护操作：

• OPTIMIZE TABLE： 定期进行OPTIMIZE TABLE操作，以减少数据页碎片化，并重新组织索引。
• ANALYZE TABLE： 定期进行ANALYZE TABLE操作，以更新统计信息，帮助优化器选择最佳的执行计划。
• 升级MySQL版本： 新版本的MySQL通常会改进压缩算法和性能。

8. 压缩配置的最佳实践

在配置InnoDB压缩时，需要遵循一些最佳实践：

• 启用innodb_file_per_table： 每个表使用独立表空间，可以更灵活地进行压缩配置。
• 选择合适的压缩算法和级别： 根据实际的应用场景进行权衡。
• 调整KEY_BLOCK_SIZE： 根据数据特征进行调整，以获得最佳的压缩效果和I/O性能。
• 监控性能： 定期监控数据库的性能，并进行必要的维护。
• 进行压力测试： 在生产环境启用压缩之前，务必进行充分的压力测试。
• 备份数据： 在进行任何配置更改之前，务必备份数据。

9. 压缩的一些高级技巧

• 压缩特定的列： 虽然InnoDB不支持对单个列进行压缩，但可以通过将需要压缩的列单独存储在一个表中，然后使用压缩，来实现类似的效果。
• 使用分区表： 可以对不同的分区使用不同的压缩设置，以满足不同的需求。
• 结合使用其他优化技术： 压缩可以与其他优化技术（如索引优化、查询优化）结合使用，以获得更好的性能。

10. 压缩的未来发展趋势

未来，我们可以预见到以下压缩技术的发展趋势：

• 更先进的压缩算法： 研究人员将继续开发更先进的压缩算法，以提高压缩率和性能。
• 硬件加速： 利用硬件加速技术（如GPU）来加速压缩和解压缩操作。
• 自适应压缩： 根据数据的特征和访问模式，自动调整压缩设置。
• 与云计算的集成： 云数据库厂商将提供更完善的压缩服务，简化压缩的配置和管理。

好的，以上就是关于InnoDB压缩ROW_FORMAT=COMPRESSED的实现与性能影响的详细讲解。希望能够帮助大家更好地理解和使用InnoDB的压缩功能。

压缩策略的选择因情况而异，需要根据具体的应用场景进行评估。通过合理的配置和监控，可以充分利用压缩的优势，并避免其潜在的性能问题。