第三十七讲:都说InnoDB好,那还要不要使用Memory引擎?
第三十七讲:都说InnoDB好,那还要不要使用Memory引擎?
简概
引言
我在上一篇文章末尾留给你的问题是:两个 group by 语句都用了 order by null,为什么使用内存临时表得到的语句结果里,0 这个值在最后一行;而使用磁盘临时表得到的结果里,0 这个值在第一行?
今天我们就来看看,出现这个问题的原因吧。
内存表的数据组织结构
为了便于分析,我来把这个问题简化一下,假设有以下的两张表 t1 和 t2,其中表 t1 使用 Memory 引擎, 表 t2 使用 InnoDB 引擎。
create table t1(id int primary key, c int) engine=Memory;
create table t2(id int primary key, c int) engine=innodb;
insert into t1 values(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8),(9,9),(0,0);
insert into t2 values(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8),(9,9),(0,0);
然后,我分别执行 select * from t1 和 select * from t2。
可以看到,内存表 t1 的返回结果里面 0 在最后一行,而 InnoDB 表 t2 的返回结果里 0 在第一行。
出现这个区别的原因,要从这两个引擎的主键索引的组织方式说起。
表 t2 用的是 InnoDB 引擎,它的主键索引 id 的组织方式,你已经很熟悉了:InnoDB 表的数据就放在主键索引树上,主键索引是 B+ 树。
所以表 t2 的数据组织方式如下图所示:
主键索引上的值是有序存储的。在执行 select * 的时候,就会按照叶子节点从左到右扫描,所以得到的结果里,0 就出现在第一行。
与 InnoDB 引擎不同,Memory 引擎的数据和索引是分开的。我们来看一下表 t1 中的数据内容。
可以看到,内存表的数据部分以数组的方式单独存放,而主键 id 索引里,存的是每个数据的位置。主键 id 是 hash 索引,可以看到索引上的 key 并不是有序的。
在内存表 t1 中,当我执行 select * 的时候,走的是全表扫描,也就是顺序扫描这个数组。因此,0 就是最后一个被读到,并放入结果集的数据。
可见,InnoDB 和 Memory 引擎的数据组织方式是不同的:
- InnoDB 引擎把数据放在主键索引上,其他索引上保存的是主键 id。这种方式,我们称之为索引组织表(Index Organizied Table)。
- 而 Memory 引擎采用的是把数据单独存放,索引上保存数据位置的数据组织形式,我们称之为堆组织表(Heap Organizied Table)。
从中我们可以看出,这两个引擎的一些典型不同:
- InnoDB 表的数据总是有序存放的,而内存表的数据就是按照写入顺序存放的;
- 当数据文件有空洞的时候,InnoDB 表在插入新数据的时候,为了保证数据有序性,只能在固定的位置写入新值,而内存表找到空位就可以插入新值;
- 数据位置发生变化的时候,InnoDB 表只需要修改主键索引,而内存表需要修改所有索引;
- InnoDB 表用主键索引查询时需要走一次索引查找,用普通索引查询的时候,需要走两次索引查找。而内存表没有这个区别,所有索引的“地位”都是相同的。
- InnoDB 支持变长数据类型,不同记录的长度可能不同;内存表不支持 Blob 和 Text 字段,并且即使定义了 varchar(N),实际也当作 char(N),也就是固定长度字符串来存储,因此内存表的每行数据长度相同。
注意第三点
所有索引是指,该表的所有索引,而innodb表只需要修改主键索引表就行,因为其他的索引是使用回表的方式,用主键索引定位具体数据的。
这里数据位置指的是innodb引擎中数据在磁盘上的存储位置或者Memory引擎中数据在内存中的存储位置。inndob的数据是放在主键索引上的,如果其存储位置发生变化,则主键索引需要改动。但是其二级索引保存的是主键id,故不需要进行改动。Memory中数据发生位置改动,则对应主键索引需要改动,对应的其他索引,比如下文中所讲的B-tree索引由于保存的也是其存储位置,所以也需要改动。
由于内存表的这些特性,每个数据行被删除以后,空出的这个位置都可以被接下来要插入的数据复用。比如,如果要在表 t1 中执行:
delete from t1 where id=5;
insert into t1 values(10,10);
select * from t1;
就会看到返回结果里,id=10 这一行出现在 id=4 之后,也就是原来 id=5 这行数据的位置。需要指出的是,表 t1 的这个主键索引是哈希索引,因此如果执行范围查询,比如
select * from t1 where id<5;
是用不上主键索引的,需要走全表扫描。你可以借此再回顾下第 4 篇文章的内容。那如果要让内存表支持范围扫描,应该怎么办呢 ?
MySQL 的 MEMORY 存储引擎默认使用哈希索引,这对于等值查询(例如,
WHERE column = value
)非常高效,但不支持范围查询(例如,WHERE column BETWEEN value1 AND value2
)。为了让 MEMORY 表支持范围查询,你需要创建一个基于 B-树的索引。 在创建表或添加索引时,你可以指定使用 B-树索引而不是哈希索引。以下是一个例子:sql CREATE TABLE memory_table ( id INT NOT NULL, value VARCHAR(255), PRIMARY KEY USING BTREE (id) ) ENGINE=MEMORY;
在这个例子中,USING BTREE
指定了使用 B-树索引而不是哈希索引。这样,你就可以在这个内存表上执行范围查询了。 如果你已经有一个 MEMORY 表,你也可以添加一个 B-树索引,例如:sql ALTER TABLE memory_table ADD INDEX USING BTREE (value);
这会在value
列上添加一个 B-树索引,你可以使用这个索引进行范围查询。
hash 索引和 B-Tree 索引
实际上,内存表也是支持 B-Tree 索引的。在 id 列上创建一个 B-Tree 索引,SQL 语句可以这么写:
alter table t1 add index a_btree_index using btree (id);
这时,表 t1 的数据组织形式就变成了这样:
新增的这个 B-Tree 索引你看着就眼熟了,这跟 InnoDB 的 b+ 树索引组织形式类似。作为对比,你可以看一下这下面这两个语句的输出:
可以看到,执行select * from t1 where id<5
的时候,优化器会选择 B-Tree 索引,所以返回结果是 0 到 4。 使用 force index 强行使用主键 id 这个索引,id=0 这一行就在结果集的最末尾了。
其实,一般在我们的印象中,内存表的优势是速度快,其中的一个原因就是 Memory 引擎支持 hash 索引。当然,更重要的原因是,内存表的所有数据都保存在内存,而内存的读写速度总是比磁盘快。
但是,接下来我要跟你说明,为什么我不建议你在生产环境上使用内存表。这里的原因主要包括两个方面:
- 锁粒度问题;
- 数据持久化问题。
内存表的锁
我们先来说说内存表的锁粒度问题。
内存表不支持行锁,只支持表锁。因此,一张表只要有更新,就会堵住其他所有在这个表上的读写操作。
需要注意的是,这里的表锁跟之前我们介绍过的 MDL 锁不同,但都是表级的锁。接下来,我通过下面这个场景,跟你模拟一下内存表的表级锁。
在这个执行序列里,session A 的 update 语句要执行 50 秒,在这个语句执行期间 session B 的查询会进入锁等待状态。session C 的 show processlist 结果输出如下:
跟行锁比起来,表锁对并发访问的支持不够好。所以,内存表的锁粒度问题,决定了它在处理并发事务的时候,性能也不会太好。
数据持久性问题
接下来,我们再看看数据持久性的问题。
数据放在内存中,是内存表的优势,但也是一个劣势。因为,数据库重启的时候,所有的内存表都会被清空。你可能会说,如果数据库异常重启,内存表被清空也就清空了,不会有什么问题啊。
但是,在高可用架构下,内存表的这个特点简直可以当做 bug 来看待了。为什么这么说呢?我们先看看 M-S 架构下,使用内存表存在的问题。
我们来看一下下面这个时序:
- 业务正常访问主库;
- 备库硬件升级,备库重启,内存表 t1 内容被清空;
- 备库重启后,客户端发送一条 update 语句,修改表 t1 的数据行,这时备库应用线程就会报错“找不到要更新的行”。
这样就会导致主备同步停止。当然,如果这时候发生主备切换的话,客户端会看到,表 t1 的数据“丢失”了。
在图 8 中这种有 proxy 的架构里,大家默认主备切换的逻辑是由数据库系统自己维护的。这样对客户端来说,就是“网络断开,重连之后,发现内存表数据丢失了”。
你可能说这还好啊,毕竟主备发生切换,连接会断开,业务端能够感知到异常。
但是,接下来内存表的这个特性就会让使用现象显得更“诡异”了。由于 MySQL 知道重启之后,内存表的数据会丢失。所以,担心主库重启之后,出现主备不一致,MySQL 在实现上做了这样一件事儿:在数据库重启之后,往 binlog 里面写入一行 DELETE FROM t1。
如果你使用是如图 9 所示的双 M 结构的话:
在备库重启的时候,备库 binlog 里的 delete 语句就会传到主库,然后把主库内存表的内容删除。这样你在使用的时候就会发现,主库的内存表数据突然被清空了。
基于上面的分析,你可以看到,内存表并不适合在生产环境上作为普通数据表使用。
有同学会说,但是内存表执行速度快呀。这个问题,其实你可以这么分析:
- 如果你的表更新量大,那么并发度是一个很重要的参考指标,InnoDB 支持行锁,并发度比内存表好;
- 能放到内存表的数据量都不大。如果你考虑的是读的性能,一个读 QPS 很高并且数据量不大的表,即使是使用 InnoDB,数据也是都会缓存在 InnoDB Buffer Pool 里的。因此,使用 InnoDB 表的读性能也不会差。
所以,我建议你把普通内存表都用 InnoDB 表来代替。但是,有一个场景却是例外的。
这个场景就是,我们在第 35 和 36 篇说到的用户临时表。在数据量可控,不会耗费过多内存的情况下,你可以考虑使用内存表。
内存临时表刚好可以无视内存表的两个不足,主要是下面的三个原因:
- 临时表不会被其他线程访问,没有并发性的问题;
- 临时表重启后也是需要删除的,清空数据这个问题不存在;
- 备库的临时表也不会影响主库的用户线程。
现在,我们回过头再看一下第 35 篇 join 语句优化的例子,当时我建议的是创建一个 InnoDB 临时表,使用的语句序列是:
create temporary table temp_t(id int primary key, a int, b int, index(b))engine=innodb;
insert into temp_t select * from t2 where b>=1 and b<=2000;
select * from t1 join temp_t on (t1.b=temp_t.b);
了解了内存表的特性,你就知道了, 其实这里使用内存临时表的效果更好,原因有三个:
相比于 InnoDB 表,使用内存表不需要写磁盘,往表 temp_t 的写数据的速度更快;索引 b 使用 hash 索引,查找的速度比 B-Tree 索引快;临时表数据只有 2000 行,占用的内存有限。
因此,你可以对第 35 篇文章的语句序列做一个改写,将临时表 temp_t 改成内存临时表,并且在字段 b 上创建一个 hash 索引。
create temporary table temp_t(id int primary key, a int, b int, index (b))engine=memory;
insert into temp_t select * from t2 where b>=1 and b<=2000;
select * from t1 join temp_t on (t1.b=temp_t.b);
可以看到,不论是导入数据的时间,还是执行 join 的时间,使用内存临时表的速度都比使用 InnoDB 临时表要更快一些。
小结
今天这篇文章,我从“要不要使用内存表”这个问题展开,和你介绍了 Memory 引擎的几个特性。
可以看到,由于重启会丢数据,如果一个备库重启,会导致主备同步线程停止;如果主库跟这个备库是双 M 架构,还可能导致主库的内存表数据被删掉。
因此,在生产上,我不建议你使用普通内存表。
如果你是 DBA,可以在建表的审核系统中增加这类规则,要求业务改用 InnoDB 表。我们在文中也分析了,其实 InnoDB 表性能还不错,而且数据安全也有保障。而内存表由于不支持行锁,更新语句会阻塞查询,性能也未必就如想象中那么好。
基于内存表的特性,我们还分析了它的一个适用场景,就是内存临时表。内存表支持 hash 索引,这个特性利用起来,对复杂查询的加速效果还是很不错的。
问答
最后,我给你留一个问题吧。
假设你刚刚接手的一个数据库上,真的发现了一个内存表。备库重启之后肯定是会导致备库的内存表数据被清空,进而导致主备同步停止。这时,最好的做法是将它修改成 InnoDB 引擎表。
假设当时的业务场景暂时不允许你修改引擎,你可以加上什么自动化逻辑,来避免主备同步停止呢?
答案
我们假设的是主库暂时不能修改引擎,那么就把备库的内存表引擎先都改成 InnoDB。
对于每个内存表,执行
set sql_log_bin=off;
alter table tbl_name engine=innodb;
这样就能避免备库重启的时候,数据丢失的问题。
由于主库重启后,会往 binlog 里面写“delete from tbl_name”,这个命令传到备库,备库的同名的表数据也会被清空。
因此,就不会出现主备同步停止的问题。
如果由于主库异常重启,触发了 HA,这时候我们之前修改过引擎的备库变成了主库。而原来的主库变成了新备库,在新备库上把所有的内存表(这时候表里没数据)都改成 InnoDB 表。
所以,如果我们不能直接修改主库上的表引擎,可以配置一个自动巡检的工具,在备库上发现内存表就把引擎改了。
同时,跟业务开发同学约定好建表规则,避免创建新的内存表