惊雷!MySQL 如何存储长度较大的varchar与blob

最近,在工作中遇到了MySQL中如何存储长度较长的字段类型问题,于是花了一周多的时间抽空学习了一下,并且记录下来。

MySQL大致的逻辑存储结构在这篇文章中有介绍,做为基本概念:InnoDB 逻辑存储结构

注:文中所指的大数据指的是长度较长的数据字段,包括varchar/varbinay/text/blob。

Compact行格式

我们首先来看一下行格式为Compact是如何存储大数据的:

惊雷!MySQL 如何存储长度较大的varchar与blob

我们建立一张测试表,插入数据:

惊雷!MySQL 如何存储长度较大的varchar与blob

我们使用py_innodb_page_info.py工具来查看表中的页分布:


惊雷!MySQL 如何存储长度较大的varchar与blob

可以看出,第4页的<b-tree>, page level <0000>/<b-tree>格式为数据页,存放着MySQL的行数据。<uncompressed>可以理解为MySQL存放大数据的地方,暂且叫作外部存储页。Compact格式没有将大数据全部放在数据页中,而是将一部分数据放在了外部存储页中。那么,是全部数据在外部存储页中,还是一部分数据。假如是一部分数据,这一部分是多少呢?

我们使用hexdump -Cv row.ibd查看一下数据页<b-tree>, page level <0000>/<b-tree>,也就是第4页:


惊雷!MySQL 如何存储长度较大的varchar与blob

我们可以看出,数据页中存储了一部分数据,算下来一共是768字节,然后剩余部分存储在外部存储页中。那么数据页与外部存储页、外部存储页与外部存储页是如何连接在一起的呢?

我们观察这一行:

惊雷!MySQL 如何存储长度较大的varchar与blob

这一行是前缀768字节的结尾。注意最后的20个字节:

  • 00 00 00 02:4字节,代表外部存储页所在的space id
  • 00 00 00 04:4字节,代表第一个外部页的Page no
  • 00 00 00 26:4字节,值为38,指向blob页的header
  • 00 00 00 00 00 00 fc fc:8字节,代表该列存在外部存储页的总长度。此处的值为64764,加上前缀768正好是65532。(注意一点,虽然表示BLOB长度的是8字节,实际只有4个字节能使用,所有对于BLOB字段,存储数据的最大长度为4GB。)

验证下第一个外部存储页的头部信息:

惊雷!MySQL 如何存储长度较大的varchar与blob

前38个字节为File Header(关于InnoDB数据页的详细结构请参见《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎》4.4),这个简单提一下:

  • cd c3 b6 8e:4字节,该页的checksum。
  • 00 00 00 04:4字节,页偏移,此页为表空间中的第5个页。
  • 00 00 00 00:4字节,当前页的上一个页。此页为
    <uncompressed>,所以没有上一页。
  • 00 00 00 00:4字节,当前页的下一个页。此页为<uncompressed>,所以没有下一页。
  • 00 00 00 00 00 06 b8 a2:8字节,该页最后被修改的日志序列位置LSN。
  • 00 0a:2字节,页类型,0x000A代表BLOB页。
  • 00 00 00 00 00 00 00 00:8字节,略过。
  • 00 00 00 02:页属于哪个表空间,此处指表空间的ID为2。

之后是4字节的00 00 3f ca,这里的值为16330,代表此BLOB页的有效数据的字节数。00 00 00 05代表下一个BLOB页的page number。

我们看最后一个<uncompressed>,第8个页:


惊雷!MySQL 如何存储长度较大的varchar与blob

最后一页的有效数据大小为0x00003d9e=15774,768+16330*3+15774 = 65532字节,符合初始插入数据的大小。
由于这是最后一个<uncompressed>,所以指向下一个<uncompressed>的指针为ff ff ff ff。

我们来再看一个比较有意思的例子。:

<code>CREATE TABLE `testblob` (
`blob1` blob NOT NULL,
`blob2` blob NOT NULL,
`blob3` blob NOT NULL,
`blob4` blob NOT NULL,
`blob5` blob NOT NULL,
`blob6` blob NOT NULL,
`blob7` blob NOT NULL,
`blob8` blob NOT NULL,
`blob9` blob NOT NULL,
`blob10` blob NOT NULL,
`blob11` blob NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

mysql> insert into testblob select repeat('a',1000),repeat('b',1000),repeat('c',1000),repeat('d',1000),repeat('e',1000),repeat('f',1000),repeat('g',1000),repeat('h',1000),repeat('i',1000),repeat('j',1000),repeat('k',1000);
ERROR 1030 (HY000): Got error 139 from storage engine/<code>

我们建立一张新表,有11个blob字段。然后向每个字段插入1000字节的数据,MySQL会提示ERROR 1030 (HY000): Got error 139 from storage engine,什么意思呢?

InnoDB是以B+树来组织数据的,假如每一行数据都占据一整个Page页,那么B+树将退化为单链表,所以InnoDB规定了一个Page必须包含两行数据。也就是一行数据存储在Page上的大小大概为8000字节。而上面的例子,一行数据有11个1000字节的数据,Page层肯定放不下,所以在Page层留下768*11=8448字节,已经超过了8000字节,所以MySQL会提示

ERROR 1030 (HY000): Got error 139 from storage engine。我们很轻松的定义一个字段,来存储11000个字节,但是却无法将他们分成11个字段来存储,有点意思!

那么如何解决上面的问题呢?

  • 将行格式转为接下来要说的Dynamic格式。此种格式只用20字节指向外部存储空间。
  • 将多个blob字段转为一个blob字段。多个字段可以用数组存储,然后json_encode打包进blob。

我们向表中插入一条有效记录:

<code>mysql>  insert into testblob(blob1,blob2,blob3,blob4,blob5,blob6,blob7,blob8,blob9) select repeat('a',8000),repeat('b',8000),repeat('c',8000),repeat('d',8000),repeat('e',8000),repeat('f',8000),repeat('g',8000),repeat('h',8000),repeat('i',8000);
Query OK, 1 row affected (0.12 sec)
Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0/<code>
<code>[root@localhost mysql]# python py_innodb_page_info.py -v com/testblob.ibd
page offset 00000000, page type <file>
page offset 00000001, page type <insert>
page offset 00000002, page type <file>
page offset 00000003, page type <b-tree>, page level <0000>
page offset 00000004, page type <uncompressed>
page offset 00000005, page type <uncompressed>
page offset 00000006, page type <uncompressed>
page offset 00000007, page type <uncompressed>
page offset 00000008, page type <uncompressed>
page offset 00000009, page type <uncompressed>
page offset 0000000a, page type <uncompressed>
page offset 0000000b, page type <uncompressed>
page offset 0000000c, page type <uncompressed>
Total number of page: 13:
Insert Buffer Bitmap: 1
Uncompressed BLOB Page: 9
File Space Header: 1
B-tree Node: 1
File Segment inode: 1/<uncompressed>/<uncompressed>/<uncompressed>/<uncompressed>/<uncompressed>/<uncompressed>/<uncompressed>/<uncompressed>/<uncompressed>/<b-tree>/<file>/<insert>/<file>/<code>

我们可以看出这一行数据有9个外部存储页,而我们一共就插入了9列数据,是不是当每一列的数据在page页放不下,都单独申请一个外部存储页,而互相之前不共享外部存储页。我们看一下page页的结构就知道了:

<code> 3130 0000c390  61 61 61 61 61 61 61 61  61 61 61 61 61 61 61 61  |aaaaaaaaaaaaaaaa|
3131 0000c3a0 61 61 61 61 00 00 00 05 00 00 00 04 00 00 00 26 |aaaa...........&|
...
...
3180 0000c6b0 62 62 62 62 62 62 62 62 00 00 00 05 00 00 00 05 |bbbbbbbb........|
3181 0000c6c0 00 00 00 26 00 00 00 00 00 00 1c 40 63 63 63 63 |...&.......@cccc|
...
...
3229 0000c9c0 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 00 00 00 05 |cccccccccccc....|
3230 0000c9d0 00 00 00 06 00 00 00 26 00 00 00 00 00 00 1c 40 |.......&.......@|
...
.../<code>

根据前面的分析,我们现在可以看出,外部存储页是不共享的,即使一个列的数据多出一个字节,这一个字节也是独占一个16KB空间的大小,这很浪费存储空间。(当然,这对现代计算机可能不是问题,呵呵)。

说了这么多,总结下Compact格式存储大数据的缺点:

  • 由于存在768字节的前缀在Page页,所以会存在能定义一个字段,存储11000字节,但是不能定义11个字段,每个字段存储1000字节的"bug"。
  • 外部存储页不共享,即使多余一个字节也是独享16KB的页面。

Dynamic行格式

接着我们首先看一下行格式为Dynamic是如何存储大数据的:

<code>mysql> select version();
+-----------+
| version() |
+-----------+
| 5.7.14 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> show table status like 'row'\\G;
*************************** 1. row ***************************
Name: row
Engine: InnoDB
Version: 10
Row_format: Dynamic
Rows: 0
Avg_row_length: 0
Data_length: 16384
Max_data_length: 0
Index_length: 0
Data_free: 0
Auto_increment: NULL
Create_time: 2017-01-03 22:45:16
Update_time: NULL
Check_time: NULL
Collation: latin1_swedish_ci
Checksum: NULL
Create_options:
Comment:
1 row in set (0.00 sec)/<code>

创建和compact格式一样的表:

<code>CREATE TABLE `row` (
`content` varchar(65532) NOT NULL DEFAULT ''
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1

insert into row(content) select repeat('a',65532);

Query OK, 1 row affected (0.03 sec)
Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0/<code>

看下页分布:

<code>[root@localhost mysql]# python py_innodb_page_info.py -v row.ibd 
page offset 00000000, page type <file>
page offset 00000001, page type <insert>
page offset 00000002, page type <file>
page offset 00000003, page type <b-tree>, page level <0000>
page offset 00000004, page type <uncompressed>
page offset 00000005, page type <uncompressed>
page offset 00000006, page type <uncompressed>
page offset 00000007, page type <uncompressed>
page offset 00000008, page type <uncompressed>
Total number of page: 9:
Insert Buffer Bitmap: 1
Uncompressed BLOB Page: 5
File Space Header: 1
B-tree Node: 1
File Segment inode: 1
/<uncompressed>/<uncompressed>/<uncompressed>/<uncompressed>/<uncompressed>/<b-tree>/<file>/<insert>/<file>/<code>

第4页是数据页,第5-9页是二进制页。我们直接看磁盘中第4页的数据:

<code>3073 0000c000  dc 2d b0 f5 00 00 00 03  ff ff ff ff ff ff ff ff  |.-..............|
3074 0000c010 00 00 00 00 00 a3 4b 59 45 bf 00 00 00 00 00 00 |......KYE.......|
3075 0000c020 00 00 00 00 00 36 00 02 00 a6 80 03 00 00 00 00 |.....6..........|
3076 0000c030 00 7f 00 05 00 00 00 01 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
3077 0000c040 00 00 00 00 00 00 00 00 00 64 00 00 00 36 00 00 |.........d...6..|
3078 0000c050 00 02 00 f2 00 00 00 36 00 00 00 02 00 32 01 00 |.......6.....2..|
3079 0000c060 02 00 1c 69 6e 66 69 6d 75 6d 00 02 00 0b 00 00 |...infimum......|
3080 0000c070 73 75 70 72 65 6d 75 6d 14 c0 00 00 10 ff f1 00 |supremum........|
3081 0000c080 00 00 00 02 00 00 00 00 00 07 07 a7 00 00 01 1b |................|
3082 0000c090 01 10 00 00 00 36 00 00 00 04 00 00 00 26 00 00 |.....6.......&..|
3083 0000c0a0 00 00 00 00 ff fc 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
3084 0000c0b0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
3085 0000c0c0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
3086 0000c0d0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
3087 0000c0e0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
...
...
...
/<code>

和Compact格式有着明显的不同,当大数据在Page页存放不下时,Dynamic行格式不会留768字节在Page页,并且将全部大数据都放在外部存储页。具体的数据页和外部存储页的连接关系同Compact格式一样。

我们再看看Dynamic格式的外部存储页是不是每一个列独享外部存储空间,还是同Compact格式实验过程一样:

<code>CREATE TABLE `testblob` (
`blob1` blob NOT NULL,
`blob2` blob NOT NULL,
`blob3` blob NOT NULL,
`blob4` blob NOT NULL,
`blob5` blob NOT NULL,
`blob6` blob NOT NULL,
`blob7` blob NOT NULL,
`blob8` blob NOT NULL,
`blob9` blob NOT NULL,
`blob10` blob NOT NULL,
`blob11` blob NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

mysql> insert into testblob(blob1,blob2,blob3,blob4,blob5,blob6,blob7,blob8,blob9,blob10,blob11) select repeat('a',8000),repeat('b',8000),repeat('c',8000),repeat('d',8000),repeat('e',8000),repeat('f',8000),repeat('g',8000),repeat('h',8000),repeat('i',8000),repeat('j',8000),repeat('k',8000);
Query OK, 1 row affected (0.10 sec)
Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0/<code>

看一下外部存储页数据:

<code> 4599 00011f60  61 61 61 61 61 61 61 61  61 61 61 61 61 61 00 00  |aaaaaaaaaaaaaa..|
4600 00011f70 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
/<code>

好的,可以不用向下看其他列的了,Dynamic的外部存储页也不是共享的。

但是MySQL为什么要这么设计呢?可能是为了实现简单吧,沿着链表通过有效数据大小就能读取blob的全部数据。假如多个字段的blob混在一起,可能设计更复杂,要更新每个字段的偏移量之类的,更新的话页数据管理也比较麻烦。我的个人猜测,呵呵。

总结下Dynamic格式存储大数据的特点:

  • 当数据页放不下时,MySQL会将大数据全部放在外部存储页,数据页只留指向外部存储页的指针。
  • 外部存储页不共享,即使多余一个字节也是独享16KB的页面。

由于有较多的实验过程,所以显得比较乱,建议看到这篇文章人自己实践一遍,毕竟自己动手会思考更多的问题与细节,理解的也比较深刻,哈哈哈。


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