关于InnoDB存储引擎text和blob类型的优化

我们在数据库优化的时候，看到一些表在设计上使用了text或者blob的字段，如果单表的存储空间达到了近上百G或者大几十G，这种情况再去改变和优化就非常难了为了清楚大字段对性能的影响，我们有必要知道innodb存储引擎的处理方式：1.1 在InnoDB 1.0.x版本之前，InnoDB 存储引擎提供了Compact和Redundant（Redundant 格式是为兼容之前版本而保留的）两种格式来存放行记录数据，compact 和 redundant 合称为Antelope (羚羊)对于blob，text，varchar(5120)这样的大字段，innodb只会存放前768字节在数据页中，而剩余的数据则会存储在溢出段中（发生溢出情况的时候适用），最大768字节的作用是便于创建前缀索引/prefix index，其余更多的内容存储在额外的page里，哪怕只是多了一个字节。因此，所有列长度越短越好大字段在InnoDB里可能浪费大量空间。例如，若存储字段值只是比行的要求多了一个字节，也会使用整个页面来存储剩下的字节，浪费了页面的大部分空间。如果有一个值只是稍微超过了32个页的大小，实际上就需要使用96个页面扩展存储禁用了自适应哈希，因为需要完整的比较列的整个长度，才能发现是不是正确的数据（哈希帮助InnoDB非常快速的找到“猜测的位置”，但是必须检查“猜测的位置”是不是正确）。因为自适应哈希是完全的内存结构，并且直接指向Buffer Pool中访问“最”频繁的页面，但对于扩展存储空间却无法使用Adaptive Hash1.2 MySQL 5.1 中的 innodb_plugin 引入了新的文件格式：Barracuda (梭子鱼)，该文件格式拥有新的两种行格式：compressed和dynamic，两种格式对blob字段采用完全溢出的方式，数据页中只存放20字节，其余的都存放在溢出段中，因此，强烈不建议使用BLOB、TEXT、超过255长度的VARCHAR列类型；1.3innodb的page大小默认为16kb，innodb存储引擎表为索引组织表，树底层的叶子节点为一双向链表，因此每个页中至少应该有两行记录，这就决定了innodb在存储一行数据的时候不能够超过8k，但事实上应该更小，因为还有一些InnoDB内部数据结构要存储，5.6版本以后，新增选项 innodb_page_size 可以修改，在5.6以前的版本，只能修改源码重新编译，但并不推荐修改这个配置1.4InnoDB的data page在有新数据写入时，会预留1/16的空间，预留出来的空间可用于后续的新纪录写入，减少频繁的新增data page的开销，受限于InnoDB存储方式，数据如果是顺序写入的话，最理想的情况下，data page的填充率是15/16，但一般没办法保证完全的顺序写入，因此data page的填充率一般是1/2到15/16。因此每个InnoDB表都最好要有一个自增列作为主键，使得新纪录写入尽可能是顺序的；当data page填充率不足1/2时，InnoDB会进行收缩，释放空闲空间1.5COMPACT行格式相比REDUNDANT，大概能节省20%的存储空间，COMPRESSED相比COMPACT大概能节省50%的存储空间，但会导致TPS下降了90%。因此强烈不推荐使用COMPRESSED行格式1.6 使用了blob数据类型，是不是一定就会存放在溢出段中？通常我们认为blob这类的大对象的存储会把数据存放在数据页之外，其实不然，关键点还是要看一个page中到底能否存放两行数据，blob可以完全存放在数据页中(单行长度没有超过8096字节)，而varchar类型的也有可能存放在溢出页中(单行长度超过8096字节，前768字节存放在数据页中)1.7 mysql在操作数据的时候，以page为单位，不管是更新，插入，删除一行数据，都需要将那行数据所在的page读到内存中，然后在进行操作，这样就存在一个命中率的问题，如果一个page中能够相对的存放足够多的行，那么命中率就会相对高一些，性能就会有提升1.8在off-page中存储的BLOB、TEXT或者长VARCHAR列的page是独享的，不能共享。因此强烈不建议在一个表中使用多个长列1.9 MySQL 5.6 中默认还是 Compact 行格式，也是目前使用最多的一种 ROW FORMAT。用户可以通过命令SHOW TABLE STATUS LIKE'table_name'来查看当前表使用的行格式，其中row_format列表示当前所使用的行记录结构类型在 msyql 5.7.9 及以后版本，默认行格式由innodb_default_row_format变量决定，它的默认值是DYNAMIC，也可以在 create table 的时候指定ROW_FORMAT=DYNAMIC。注意，如果要修改现有表的行模式为compressed或dynamic，必须先将文件格式设置成Barracuda：set global innodb_file_format=Barracuda;，再用ALTER TABLE tablename ROW_FORMAT=COMPRESSED;去修改才能生效，否则修改无效却无提示变长大字段类型包括blob,text,varchar，其中varchar列值长度大于某数N时也会存溢出页，在latin1字符集下N值可以这样计算：innodb的块大小默认为16kb，由于innodb存储引擎表为索引组织表，树底层的叶子节点为一双向链表，因此每个页中至少应该有两行记录，这就决定了innodb在存储一行数据的时候不能够超过8k，减去其它列值所占字节数，约等于N。对于InnoDB，内存是极为珍贵的，如果把768字节长度的blob都放在数据页，虽然可以节省部分IO，但是能缓存行数就变少，也就是能缓存的索引值变少了，降低了索引效率dynamic行格式，列存储是否放到off-page页，主要取决于行大小，它会把行中最长的那一列放到off-page，直到数据页能存放下两行。TEXT/BLOB列
compressed物理结构上与dynamic类似，但是对表的数据行使用zlib算法进行了压缩存储。在long blob列类型比较多的情况下用，可以降低off-page的使用，减少存储空间（一般40%左右），但要求更高的CPU，buffer pool里面可能会同时存储数据的压缩版和非压缩版，所以也多占用部分内存。这里MySQL 5.6 Manual innodb-compression-internals讲的十分清楚。另外，由于ROW_FORMAT=DYNAMIC和ROW_FORMAT=COMPRESSED是从ROW_FORMAT=COMPACT变化来的，所以他们处理CHAR类型存储的方式和 COMPACT 一样。mysql的 io 以page为单位，因此不必要的数据（大字段）也会随着需要操作的数据一同被读取到内存中来，这样带来的问题由于大字段会占用较大的内存（相比其他小字段），使得内存利用率较差，造成更多的随机读取。从上面的分析来看，我们已经看到性能的瓶颈在于由于大字段存放在数据页中，造成了内存利用较差，带来过多的随机读，那怎么来优化掉这个大字段的影响a、innodb提供了barracuda文件格式，将大字段完全存放在溢出段中，数据段中只存放20个字节，这样就大大的减小了数据页的空间占用，使得一个数据页能够存放更多的数据行，也就提高了内存的命中率（对于本实例，大多数行的长度并没有超过8k，所以优化的幅度有限）；如果对溢出段的数据进行压缩，那么在空间使用上也会大大的降低，具体的的压缩比率可以设置key_blok_size来实现。b、可以把大字段用COMPRESS()压缩后再存为开发云主机域名BLOB，或者在发送到MySQL前在应用程序中进行压缩c、一张表有多个类blob字段，把它们组合起来如long..long..，再压缩存储d、如果预期长度范围varchar就满足，就避免使用TEXT将主表拆分为一对一的两个关联表，将大字段单独放到另外一张表后，单行长度变的非常的小，page的行密度相比原来的表大很多，这样就能够缓存足够多的行，buffer pool的命中率就会提高，应用程序需要额外维护的是一张大字段的子表，还可以通过覆盖索引来优化，将索引和原表结构分开，从访问密度较小的数据页改为访问密度很大的索引页，随机io转换为顺序io总结：还是让单个page能够存放足够多的行，不断的提示内存的命中率，从数据库底层存储的原理出发，能够更深刻的优化数据库综上，如果在实际业务中，确实需要在InnoDB表中存储BLOB、TEXT、长VARCHAR列时，有下面几点建议：尽可能将所有数据序列化、压缩之后，存储在同一个列里，避免发生多次off-page如果预期长度范围varchar就满足，就避免使用TEXT如果无法将所有列整合到一个列，可以退而求其次，根据每个列最大长度进行排列组合后拆分成多个子表，尽量是的每个子表的总行长度小于8KB，减少发生off-page的频率

相关推荐: MySQL的在RC和RR模式下的锁

InnoDB的锁机制：数据库使用所是为了支持更好的并发，提供数据的完整性和一致性。InnoDB是一个支持锁的存储引擎，锁的类型有：共享锁（S）、排它锁（X）、意向共享锁（IS）、意向排它锁（IX）。为了支持更好的并发，InnoDB提供了非锁定读：不需要等待访问…