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這篇文章主要講解了“mysql innodb 指的是什么”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請大家跟著丸趣 TV 小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“mysql innodb 指的是什么”吧！
InnoDB 是 MySQL 的數(shù)據(jù)庫引擎之一，現(xiàn)為 MySQL 的默認(rèn)存儲引擎，為 MySQL AB 發(fā)布 binary 的標(biāo)準(zhǔn)之一；InnoDB 采用雙軌制授權(quán)，一個是 GPL 授權(quán)，另一個是專有軟件授權(quán)。InnoDB 是事務(wù)型數(shù)據(jù)庫的首選引擎，支持事務(wù)安全表（ACID）；InnoDB 支持行級鎖，行級鎖可以最大程度的支持并發(fā)，行級鎖是由存儲引擎層實現(xiàn)的。
如果想看自己的數(shù)據(jù)庫默認(rèn)使用的那個存儲引擎，可以通過使用命令 SHOW VARIABLES LIKE storage_engine
一、InnoDB 存儲引擎
InnoDB，是 MySQL 的數(shù)據(jù)庫引擎之一，現(xiàn)為 MySQL 的默認(rèn)存儲引擎，為 MySQL AB 發(fā)布 binary 的標(biāo)準(zhǔn)之一。InnoDB 由 Innobase Oy 公司所開發(fā)，2006 年五月時由甲骨文公司并購。與傳統(tǒng)的 ISAM 與 MyISAM 相比，InnoDB 的最大特色就是支持了 ACID 兼容的事務(wù)（Transaction）功能，類似于 PostgreSQL。
InnoDB 采用雙軌制授權(quán)，一個是 GPL 授權(quán)，另一個是專有軟件授權(quán)。
1、InnoDB 是事務(wù)型數(shù)據(jù)庫的首選引擎，支持事務(wù)安全表（ACID）
事務(wù)的 ACID 屬性：即原子性、一致性、隔離性、持久性
a. 原子性：原子性也就是說這組語句要么全部執(zhí)行，要么全部不執(zhí)行，如果事務(wù)執(zhí)行到一半出現(xiàn)錯誤，數(shù)據(jù)庫就要回滾到事務(wù)開始執(zhí)行的地方。
實現(xiàn)：主要是基于 MySQ 日志系統(tǒng)的 redo 和 undo 機(jī)制。事務(wù)是一組 SQL 語句，里面有選擇，查詢、刪除等功能。每條語句執(zhí)行會有一個節(jié)點。例如，刪除語句執(zhí)行后，在事務(wù)中有個記錄保存下來，這個記錄中儲存了我們什么時候做了什么事。如果出錯了，就會回滾到原來的位置，redo 里面已經(jīng)存儲了我做過什么事了，然后逆向執(zhí)行一遍就可以了。
b. 一致性：事務(wù)開始前和結(jié)束后，數(shù)據(jù)庫的完整性約束沒有被破壞。（eg: 比如 A 向 B 轉(zhuǎn)賬，不可能 A 扣了錢，B 卻沒有收到）
c. 隔離性：同一時間，只允許一個事務(wù)請求同一數(shù)據(jù)，不同的事務(wù)之間彼此沒有任何干擾；
如果不考慮隔離性則會出現(xiàn)幾個問題：
i、臟讀：是指在一個事務(wù)處理過程里讀取了另一個未提交的事務(wù)中的數(shù)據(jù)（當(dāng)一個事務(wù)正在多次修改某個數(shù)據(jù)，而在這個事務(wù)中這多次的修改都還未提交，這時一個并發(fā)的事務(wù)來訪問該數(shù)據(jù)，就會造成兩個事務(wù)得到的數(shù)據(jù)不一致）；（讀取了另一個事務(wù)未提交的臟數(shù)據(jù)）
ii、不可重復(fù)讀：在對于數(shù)據(jù)庫中的某個數(shù)據(jù)，一個事務(wù)范圍內(nèi)多次查詢卻返回了不同的數(shù)據(jù)值，這是由于在查詢間隔，被另一個事務(wù)修改并提交了；（讀取了前一個事務(wù)提交的數(shù)據(jù)，查詢的都是同一個數(shù)據(jù)項）
iii、虛讀（幻讀）：是事務(wù)非獨立執(zhí)行時發(fā)生的一種現(xiàn)象（eg: 事務(wù) T1 對一個表中所有的行的某個數(shù)據(jù)項做了從“1”修改為“2”的操作，這時事務(wù) T2 又對這個表中插入了一行數(shù)據(jù)項，而這個數(shù)據(jù)項的數(shù)值還是為“1”并且提交給數(shù)據(jù)庫。而操作事務(wù) T1 的用戶如果再查看剛剛修改的數(shù)據(jù)，會發(fā)現(xiàn)還有一行沒有修改，其實這行是從事務(wù) T2 中添加的，就好像產(chǎn)生幻覺一樣）；（讀取了前一個事務(wù)提交的數(shù)據(jù)，針對一批數(shù)據(jù)整體）
d. 持久性：事務(wù)完成后，事務(wù)對數(shù)據(jù)庫的所有更新將被保存到數(shù)據(jù)庫，不能回滾
2、InnoDB 是 mySQL 默認(rèn)的存儲引擎，默認(rèn)的隔離級別是 RR，并且在 RR 的隔離級別下更近一步，通過多版本并發(fā)控制（MVCC）解決不可重復(fù)讀問題，加上間隙鎖（也就是并發(fā)控制）解決幻讀問題。因此 InnoDB 的 RR 隔離級別其實實現(xiàn)了串行化級別的效果，而保留了比較好的并發(fā)性能。
MySQL 數(shù)據(jù)庫為我們提供的四種隔離級別：
a、Serializable（串行化）：可避免臟讀、不可重復(fù)讀、幻讀的發(fā)生；
b、Repeatable read（可重復(fù)讀）：可避免臟讀、不可重復(fù)讀的發(fā)生；
c、Read committed（讀已提交）：可避免臟讀的發(fā)生；
d、Read uncommitted（讀未提交）：最低級別，任何情況都無法保證；
從 a —- d 隔離級別由高到低，級別越高，執(zhí)行效率越低
3、InnoDB 支持行級鎖。行級鎖可以最大程度的支持并發(fā)，行級鎖是由存儲引擎層實現(xiàn)的。
鎖：鎖的主要作用是管理共享資源的并發(fā)訪問，用于實現(xiàn)事務(wù)的隔離性
類型：共享鎖（讀鎖）、獨占鎖（寫鎖 )
MySQL 鎖的力度：表級鎖（開銷小、并發(fā)性低），通常在服務(wù)器層實現(xiàn)
行級鎖（開銷大、并發(fā)性高），只會在存儲引擎層面進(jìn)行實現(xiàn)
4、InnoDB 是為處理巨大數(shù)據(jù)量的最大性能設(shè)計。它的 CPU 效率可能是任何基于磁盤的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫引擎所不能匹敵的
5、InnoDB 存儲引擎完全與 MySQL 服務(wù)器整合，InnoDB 存儲引擎為在主內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)和索引而維持它自己的緩沖池。InnoDB 將它的表和索引在一個邏輯表空間中，表空間可以包含數(shù)個文件（或原始磁盤文件）；
6、InnoDB 支持外鍵完整性約束，存儲表中的數(shù)據(jù)時，每張表的存儲都按照主鍵順序存放，如果沒有顯示在表定義時指定主鍵。InnoDB 會為每一行生成一個 6 字節(jié)的 ROWID, 并以此作為主鍵
7、InnoDB 被用在眾多需要高性能的大型數(shù)據(jù)庫站點上
8、InnoDB 中不保存表的行數(shù)（eg:select count(*)from table 時，InnoDB 需要掃描一遍整個表來計算有多少行）；清空整個表時，InnoDB 是一行一行的刪除，效率非常慢；
InnoDB 不創(chuàng)建目錄，使用 InnoDB 時，MySQL 將在 MySQL 數(shù)據(jù)目錄下創(chuàng)建一個名為 ibdata1 的 10MB 大小的自動擴(kuò)展數(shù)據(jù)文件，以及兩個名為 ib_logfile0 和 ib_logfile1 的 5MB 大小的日志文件
二、InnoDB 引擎的底層實現(xiàn)
InnoDB 的存儲文件有兩個，后綴名分別是 .frm 和 .idb；其中 .frm 是表的定義文件，.idb 是表的數(shù)據(jù)文件。
1、InnoDB 引擎采用 B +Tree 結(jié)構(gòu)來作為索引結(jié)構(gòu)
B-Tree（平衡多路查找樹）：為磁盤等外存儲設(shè)備設(shè)計的一種平衡查找樹
系統(tǒng)從磁盤讀取數(shù)據(jù)到內(nèi)存時是以磁盤塊位基本單位的，位于同一磁盤塊中的數(shù)據(jù)會被一次性讀取出來，而不是按需讀取。
InnoDB 存儲引擎使用頁作為數(shù)據(jù)讀取單位，頁是其磁盤管理的最小單位，默認(rèn) page 大小是 16k.
系統(tǒng)的一個磁盤塊的存儲空間往往沒有那么大，因此 InnoDB 每次申請磁盤空間時都會是若干地址連續(xù)磁盤塊來達(dá)到頁的大小 16KB。
InnoDB 在把磁盤數(shù)據(jù)讀入到磁盤時會以頁為基本單位，在查詢數(shù)據(jù)時，如果一個頁中的每條數(shù)據(jù)都能助于定位數(shù)據(jù)記錄的位置，這將會減少磁盤 I / O 的次數(shù)，提高查詢效率。
B-Tree 結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)可以讓系統(tǒng)高效的找到數(shù)據(jù)所在的磁盤塊
B-Tree 中的每個節(jié)點根據(jù)實際情況可以包含大量的關(guān)鍵字信息和分支，例：
每個節(jié)點占用一個盤塊的磁盤空間，一個節(jié)點上有兩個升序排序的關(guān)鍵字和三個指向子樹根節(jié)點的指針，指針存儲的是子節(jié)點所在磁盤塊的地址。
以根節(jié)點為例，關(guān)鍵字為 17 和 35，P1 指針指向的子樹的數(shù)據(jù)范圍小于 17，P2 指針指向的子樹的數(shù)據(jù)范圍為 17—-35，P3 指針指向的子樹的數(shù)據(jù)范圍大于 35；
模擬查找關(guān)鍵字 29 的過程：
a. 根據(jù)根節(jié)點找到磁盤塊 1，讀入內(nèi)存。【磁盤 I / O 操作第一次】
b. 比較關(guān)鍵字 29 在區(qū)間（17,35），找到磁盤塊 1 的指針 P2;
c. 根據(jù) P2 指針找到磁盤塊 3，讀入內(nèi)存。【磁盤 I / O 操作第二次】
d. 比較關(guān)鍵字 29 在區(qū)間（26,30），找到磁盤塊 3 的指針 P2；
e. 根據(jù) P2 指針找到磁盤塊 8，讀入內(nèi)存。【磁盤 I / O 操作第三次】
f. 在磁盤塊 8 中的關(guān)鍵字列表中找到關(guān)鍵字 29.
MySQL 的 InnoDB 存儲引擎在設(shè)計時是將根節(jié)點常駐內(nèi)存的，因此力求達(dá)到樹的深度不超過 3，也就是 I / O 不需要超過三次；
分析上面的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)需要三次磁盤 I / O 操作，和三次內(nèi)存查找操作。由于內(nèi)存中的關(guān)鍵字是一個有序表結(jié)構(gòu)，可以利用二分法查找提高效率；而三次磁盤 I / O 操作時影響整個 B -Tree 查找效率的決定因素。
B+Tree
B+Tree 是在 B -Tree 基礎(chǔ)上的一種優(yōu)化，使其更適合實現(xiàn)外存儲索引結(jié)構(gòu)，B-Tree 中每個節(jié)點中有 key，也有 data，而每一頁的存儲空間是有限的，如果 data 數(shù)據(jù)較大時將會導(dǎo)致每個節(jié)點（即一個頁）能存儲的 key 的數(shù)量很小。當(dāng)存儲的數(shù)據(jù)量很大時同樣會導(dǎo)致 B -Tree 的深度較大，增大查詢時的磁盤 I / O 次數(shù)，進(jìn)而影響查詢效率。
在 B +Tree 中所有數(shù)據(jù)記錄節(jié)點都是按照鍵值大小順序存放在同一層的葉子節(jié)點上，而非葉子節(jié)點上只存儲 key 值信息，這樣可以大大加大每個節(jié)點存儲的 key 值數(shù)量，降低 B +Tree 的高度；
B+Tree 在 B -Tree 的基礎(chǔ)上有兩點變化：（1）數(shù)據(jù)是存在葉子節(jié)點中的
（2）數(shù)據(jù)節(jié)點之間是有指針指向的
由于 B +Tree 的非葉子節(jié)點只存儲鍵值信息，假設(shè)每個磁盤塊能存儲 4 個鍵值及指針信息，則變成 B +Tree 后其結(jié)構(gòu)如下圖所示：
通常在 B +Tree 上有兩個頭指針，一個指向根節(jié)點，另一個指向關(guān)鍵字最小的葉子節(jié)點，而且所有葉子節(jié)點（即數(shù)據(jù)節(jié)點）之間是一種鏈?zhǔn)江h(huán)結(jié)構(gòu)。
因此可以對 B +Tree 進(jìn)行兩種查找運(yùn)算，一種是對于主鍵的范圍查找和分頁查找，另一種是從根節(jié)點開始，進(jìn)行隨機(jī)查找。
InnoDB 中的 B +Tree
InnoDB 是以 ID 為索引的數(shù)據(jù)存儲
采用 InnoDB 引擎的數(shù)據(jù)存儲文件有兩個，一個定義文件，一個是數(shù)據(jù)文件。
InnoDB 通過 B +Tree 結(jié)構(gòu)對 ID 建索引，然后在葉子節(jié)點中存儲記錄
若建立索引的字段不是主鍵 ID，則對該字段建索引，然后在葉子節(jié)點中存儲的是該記錄的主鍵，然后通過主鍵索引找到對應(yīng)記錄。
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