内存数据库 mysql-mysql in memory_In-Memory:内存数据库

2022-12-29 11:15:42 浏览数 (2)

  在逝去的2016后半年,由于项目需要支持数据的快速更新和多用户的高并发,我试水SQL Server 2016的In-Memory OLTP,创建内存数据库实现项目的需求,现在项目接近尾声,系统运行稳定,写一篇博客,记录一下使用内存数据库的经验。

  从SQL Server 2016开始支持In-Memory OLTP,通俗地讲,是内存数据库,使用内存优化表(Memory- Table,简称MOT)来实现,MOT驻留在内存中。在查询MOT时,只从内存中读取数据行,不会产生Disk IO;在更新MOT时,数据的更新直接写入到内存中。内存优化表能够在硬盘上维护一个数据副本,该副本只用于持久化数据,不用于数据读写操作。只有在数据库恢复时,数据库引擎才会从该副本中读取数据。

  在内存数据库中,不是所有的数据都需要存储在内存中,有些数据仍然能够存储在Disk上,硬盘表(Disk-Based Table,简称DBT)是传统的表存储结构,每个Page是8KB,在查询和更新DBT时,产生Disk IO操作,将数据从Disk读取到内存,或者将数据更新异步写入到Disk中。

  内存数据库将原本存储在Disk上的数据,存储在内存中,利用内存的高速访问优势实现数据的快速查询和更新,但是,内存数据库,不仅仅是存储空间的变化,内存数据库引擎实现本地编译模块( )、交叉事务(Cross- )和查询互操作(Query ):

  本地编译模块:如果代码模块只访问MOT,那么可以将该模块定义为本地编译模块,SQL Server直接将TSQL脚本编译成机器代码;SQL Server 2016支持本地编译的模式有:存储过程(SP),触发器(),标量值函数(Scalar )或内嵌多语句函数(Inline Multi- )。相比于解释性()TSQL 模块,机器代码直接使用内存地址,性能更高。

  交叉事务:在解释性TSQL模块中,一个事务既能访问硬盘表,也能访问内存优化表;实际上,SQL Server创建了两个事务,一个事务用于访问硬盘表内存数据库 mysql,一个事务用于访问内存优化表,在DMV中,分别使用 和 来标识。

  查询互操作:解释性TSQL脚本能够访问内存优化表和硬盘表,本地编译模块只能访问内存优化表。

  内存数据被整合到SQL Server关系引擎中,使用内存数据库时,客户端应用程序甚至感受不到任何变化,DAL接口也不需要做任何修改。由于Query 的存在,任何解释性TSQL脚本都能透明地访问MOT,只是性能没有本地编译TSQL脚本性能高。在使用分布式事务访问MOT时,必须设置合适的事务隔离级别,推荐使用Read内存数据库 mysql,如果发生

  一,创建内存数据库

  内存优化表的数据必须存储在包含a的File Group中,该可以有多个File,每个File实际上是Folder,一个DB只能创建一个包含a的File Group。

  step1,创建一个数据库,创建的Data File的数量最好和CPU内核数量保持一致,存放在不同的物理磁盘上;

  --Create

  create DBon (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.mdf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D: Files SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  )LOG ON(

  name= N'',

  = N'D: Files SQL Server.ldf',

  size=10GB ,

  =1GB

  )GO

  View Code

  step2,为数据库创建一个包含内存优化数据的,向该中添加“File”,实际上是目录(),用于存储内存优化数据文件,主要是文件,用于还原持久化的内存优化表。

  --Add File Group from memory- data

  alter []

   ;alter []

  add file(

  name=ory,

  ='D: Files SQL Serverory')to ta;

  文件组属性: A 子句,指定File Group用于存储内存优化表数据,每个数据库只能指定一个存储内存优化数据的File Group,可以在该File Group下创建多个,分布在不同的物理Disk上,加快内存优化表数据还原的速度。

  二,创建内存优化表

  内存优化表用于存储用户数据,可以持久化存储,数据存储在内存中,同时,在Disk上维护数据的一个副本,通过选项= 指定持久化存储内存优化表;也可以只存储在内存中,通过选项= 指定。在内存优化表上,可以创建 index 或 hash index,每个内存优化表中至少创建一个Index。

  --create memory table

  create table [dbo].[]([] [bigint] not null,[Name] [](64) not null,[Price] (10,2) not null,[Unit] (16) not null,[] [](max) null, [ID] key ([])with (=)

  ,index ([Price] desc)

  ,index hash(Unit) with(=40000)

  )with(=on,=)go

  1,内存优化:

  [ = {ON | OFF}]

  默认值是OFF,指定创建的表是硬盘表;设置选项为ON,指定创建的表是内存优化表;

  2,持久性:

   = { | }

  默认值是,指定创建的内存优化表是持久化的,这意味着,数据更新会持久化存储到Disk上,在SQL Server重启之后,内存优化表的数据能跟根据存储在Disk上的副本还原。选项 指定创建的内存优化表是非持久化的,这意味着Table Schema是持久化存储到Disk上,但是,任何数据更新都不会持久化到Disk上,在SQL Server重启之后,内存优化表的数据会丢失。

  3,哈希索引和范围索引

  内存优化表支持Hash Index,属性 指定为Hash Index创建的bucket的数量,一般hash bucket的数量是数据行的1-2倍,如果无法估计bucket的数量,请创建范围索引( Index),索引结构是Bw-Tree。

  Hash 索引由一个数组和多个数据行链组成,每一个数组元素叫做一个Hash Bucket,通过内置的Hash函数,将Hash索引的Key映射到Hash Bucket上,例如,如果Hash Index的Key是(Col1,Col2),根据(Col1,Col2)返回的Hash Value,将数据行映射到指定的Hash Bucket上;如果多个Key映射到同一个Hash Bucket上,那么这些Key组成一个链。例如:数据表结构是(Name,City),在Name字段上创建Hash Index,Hash值相同的数据行链接成一个单向链。

  三,创建 SP

  本地编译SP在创建时编译成机器代码,整个SP以原子方式执行,这意味着,以SP为单位,整个SP中的所有操作是一个原子操作,要么执行成功,要么执行失败。

  create .@ bigint not null

  with , ,

  begin atomic with ( level = , = N'')select [],[Name],[Price],[Unit],[]

  from [dbo].[]

  where =@

  end

  go

  1,在本地编译SP中,能够为参数,变量指定属性,默认值是NULL

  NOT NULL 属性:不能为参数或变量指定NULL值,

  在本便编译SP中,为参数指定NOT NULL属性,不能为参数指定NULL值;

  在本便编译SP中,为变量定义NOT NULL属性,必须在时初始化变量;

  2,本地编译SP必须包含两个选项: 和 ATOMIC Block

  :绑定引用的内存优化表

  ATOMIC Block:在原子块中的所有语句,以单个事务运行;在事务成功时,所有语句都提交成功;在事务失败时,所有语句都回滚。Atomic Bloc保证原子地执行SP,如果SP在其他事务的上下文中被调用,那么该SP开始一个新的事务。

  Atomic blocks atomic of the stored . If the is the of an active , it will start a new , which at the end of the atomic block.

  使用Atomic Block必须设置两个选项:

   LEVEL:指定Atomic Block开启事务的隔离级别,通常指定隔离级别;

  :指定SP上下文的语言;

  3,解释型SP和本地编译SP的区别

  解释性SP能够访问硬盘表(Disk-Based Table)和内存优化表(Memory- Table),其真正的区别是解释性()SP在第一次执行时编译,而本地编译( )SP是在创建时编译,并且直接编译成机器代码,绑定的是内存地址。

  4,延迟持久化

  在本地编译SP中,设置Atoic Block的选项: = ON ,使SP对内存优化表的更新操作,以异步写事务日志方式,延迟持久化到Disk,这意味着,如果内存优化表维护了一个Disk-Based 的副本,数据在内存中修改之后,不会立即更新到Disk-Based 的副本中,这有丢失数据的可能性,但是能够减少Disk IO,提高数据更新的性能。

  四,使用内存优化的表变量和临时表

  传统的表变量和临时表,都使用tempdb存储临时数据,而tempdb不是内存数据库,使用Disk存储临时表和表变量的数据,会产生Disk IO和竞争,SQL Server提供了内存优化的表变量,将临时数据存储在内存中,详细信息,请参考我的博客:《In-Memory:在内存中创建临时表和表变量》。

  五,内存数据库的事务处理

  交叉事务是指在一个事务中,解释性TSQL语句同时访问内存优化表(Memory- Table,简称MOT)和硬盘表(Disk-Based Table,简称DBT)。在交叉事务中,访问MOT的操作和访问DBT的操作都拥有自己独立的事务序号,就像在一个大的交叉事务下,存在两个单独的子事务,分别用于访问MOT和DBT;在sys.ns (-SQL)中,访问DBT的事务使用标识,访问MOT的事务序号使用标识。详细信息,请参考我的博客:《In-Memory:内存优化表的事务处理》

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