MySQL · 引擎特性 · Column Compression浅析

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
RDS PostgreSQL Serverless,0.5-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
对影评进行热评分析
简介: 前言当用户的数据量比较大时,通常需要对数据进行压缩,以减少磁盘占用。InnoDB目前有两种方式来实现这一目的。第一种是传统的数据压缩,通过指定row_format及key_block_size,能够将用户表压缩到指定的page size并进行存储,默认使用zlib。这种压缩方式使用比较简单,但也是诟病较多的, 代码陈旧,相关代码基本上几个大版本都没发生过变化,一些优化点还是从faceboo

前言

当用户的数据量比较大时,通常需要对数据进行压缩,以减少磁盘占用。InnoDB目前有两种方式来实现这一目的。

第一种是传统的数据压缩,通过指定row_format及key_block_size,能够将用户表压缩到指定的page size并进行存储,默认使用zlib。这种压缩方式使用比较简单,但也是诟病较多的, 代码陈旧,相关代码基本上几个大版本都没发生过变化,一些优化点还是从facebook移植过来的(集中在5.6版本中, 不过现在fb已经放弃优化InnoDB压缩了,转而聚集在自家压缩更好的myrock上)。InnoDB压缩表的性能瓶颈明显,尤其是在压缩page到指定size失败时触发索引分裂。

第二种是MySQL5.7引入的所谓transparent compression,通过文件系统punch hole和sparse file特性来实现的。具体的就是在将数据页进行压缩后,将留白的地方进行打洞,从而实现数据压缩的目的。这个实现的好处就是代码逻辑简单,整个feature的实现基本上没加多少代码,无需指定key_block_size(但依然需要根据文件系统block size对齐),并且也能更方便的支持多种压缩算法。但缺点也明显,例如可能会产生大量的文件碎片,底层的文件管理可能更复杂;也无法降低buffer pool的占用(传统的压缩方式可以只在buffer pool保存压缩页)

另外还有一种方式是通过MySQL函数compress/decompress,由应用端来决定存入的数据是否压缩,并控制解压操作。但这种方式不够灵活,需要应用来修改代码。

在AliSQL中我们提供了一种新的列压缩方式,用户在建表时可以将列属性column_format指定为compressed,那么服务器就会在存入/取出这个列的数据时,自动对其进行压缩和解压动作。这个方案不仅降低了磁盘数据大小,而且也能最大程度的保证性能,例如在查询不涉及到压缩列时无需执行解压动作。该特性尤其适用于诸如blob或者text这样的大列。

Percona Server也基于该补丁进行了功能扩展和优化。社区用户现在可以同时从AliSQL及Percona Server中获得该特性。

本文主要简单介绍下AliSQL如何实现的该特性,以及Percona的实现方案。

AliSQL实现

使用该特性非常简单,可以在建表时指定列属性,或者在ALTER TABLE来修改列属性。

mysql> CREATE TABLE t1 (a INT PRIMARY KEY,  b blob);
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> ALTER TABLE t1 MODIFY COLUMN b BLOB COLUMN_FORMAT COMPRESSED;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> SHOW CREATE TABLE t1\G
*************************** 1. row ***************************
Table: t1
Create Table: CREATE TABLE `t1` (
	 `a` int(11) NOT NULL,
	 `b` blob /*!50616 COLUMN_FORMAT COMPRESSED */,
	 PRIMARY KEY (`a`)
	) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)

目前仅支持对blob/text/varchar/varbinary这几种类型进行压缩,如果在其他类型列上定义compressed属性,会抛出一个warning,并忽略列属性:

mysql> CREATE TABLE t1 (a INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, b INT COLUMN_FORMAT COMPRESSED);
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

mysql> SHOW WARNINGS;
+---------+------+------------------------------------------------------------------------------------------+
| Level   | Code | Message                                                                                  |
+---------+------+------------------------------------------------------------------------------------------+
| Warning | 3002 | Can not define column 'b' in compressed format, silently change column_format to default |
+---------+------+------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

也不支持在压缩列上创建二级索引,因为压缩后的数据可能已经不具备顺序性,在其上创建索引没有意义,一个错误码会被抛出:

mysql> CREATE TABLE t1 (a INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, b BLOB COLUMN_FORMAT COMPRESSED, KEY (b(20)));
ERROR 3001 (HY000): Compressed BLOB/TEXT/VARCHAR/VARBINARY column 'b' used in key list is not allowed

由于大部分用户的引擎还是InnoDB,因此目前该特性仅支持InnoDB表(其实真实原因是笔者在写这个补丁时只对InnoDB比较了解…..),未来不排除这个特性实现到server层,这样就可以做到和引擎无关了。

代码的实现也比较简单,分为两部分

压缩

在InnoDB接受到行数据并进行任何处理之前,先将对应的列数据进行压缩.

入口函数:row_compress_column

压缩后的数据包含如下部分:

1. 一个字节的header:
- COLUMN_COMPRESS_FLAG (1bit), 数据是否进行过压缩
- COLUMN_COMPRESS_DATA_LEN(2bits), 原始列的长度
- COLUMN_COMPRESS_ALG(3bits), 压缩算法,目前值为0,表示只支持zlib
- COLUMN_COMPRESS_WRAP(1bit), 标示zlib是否计算了adler32值
- 保留1个bit

2. 数据压缩前的长度,占用的字节数存储在COLUMN_COMPRESS_DATA_LEN

3. 压缩后的数据

如果发现压缩后的数据比原始数据还大,则放弃压缩,但会额外浪费1个字节来进行标识

我们提供了一些参数来对压缩进行控制,包括

  1. innodb_rds_column_compression_level: zlib的压缩级别
  2. innodb_rds_column_zip_mem_use_heap: 压缩过程中的内存分配/释放的回调函数,是使用InnoDB自带的还是系统自带的
  3. innodb_rds_column_zip_threshold: 当数据长度超过这么大时,才去进行压缩; 这个参数需要根据数据特点来进行调整,否则如果对很小的字段进行压缩,没什么效果不说,反而还浪费cpu.
  4. innodb_rds_column_zlib_strategy:使用的zlib压缩策略:
  5. innodb_rds_column_zlib_wrap: 是否在压缩/解压时进行adler32校验

解压

在从InnoDB取到一条数据并返回到server层之前,对列进行解压

入口函数: row_decompress_column

解压也比较简单,首先根据Header中的信息判断是否进行了压缩;然后再读出原始数据的长度;找到压缩数据的起始位置并进行解压后,跟原始长度进行校验。

全局Status变量来监控压缩和解压的次数:

mysql> show status like '%column%compress%';
+----------------------------+-------+
| Variable_name              | Value |
+----------------------------+-------+
| Innodb_column_compressed   | 0     |
| Innodb_column_decompressed | 0     |
+----------------------------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

完整的补丁见commit

Percona实现

Percona Server的列压缩实现来自Pinterest的贡献,Pinterest以AliSQL的列压缩补丁作为基础,做了进一步的改进。他们写了一篇博客描述了整个开发过程,感兴趣的可以点开看看。

为了实现更好的压缩比,Percona 实现了一个称为 “predefined dictionary”, 实际上这是引用了新版本的zlib的一个特性。在压缩初始化后(deflateInit2),可以去设置一个预定义的数据词典.

参阅函数row_compress_column

err = deflateInit2(&c_stream, srv_compressed_columns_zip_level,
		   Z_DEFLATED, window_bits, MAX_MEM_LEVEL,
		   srv_compressed_columns_zlib_strategy);
ut_a(err == Z_OK);

if (dict_data != 0 && dict_data_len != 0) {
	err = deflateSetDictionary(&c_stream, dict_data,
				   dict_data_len);
	ut_a(err == Z_OK);
}

Percona利用这个特性,并增加了一系列的接口来管理预定义词典。每个压缩列都可以通过显式的命名指向一个词典。

系统表

增加了一个新的系统表SYS_ZIP_DICT, 用于存储词典数据, 定义如下:

CREATE TABLE SYS_ZIP_DICT(
	  ID INT UNSIGNED NOT NULL,
	  NAME CHAR(64) NOT NULL,
	  DATA BLOB NOT NULL
);

CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX SYS_ZIP_DICT_ID
ON SYS_ZIP_DICT (ID);
CREATE UNIQUE INDEX SYS_ZIP_DICT_NAME
ON SYS_ZIP_DICT (NAME);

你可以从information_schema.xtradb_zip_dict获得字段信息

系统表SYS_ZIP_DICT_COLS,用于存储哪些使用预定义压缩词典的列信息,定义如下:

CREATE TABLE SYS_ZIP_DICT_COLS(
       TABLE_ID INT UNSIGNED NOT NULL,
       COLUMN_POS INT UNSIGNED NOT NULL,
       DICT_ID INT UNSIGNED NOT NULL
);

CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX SYS_ZIP_DICT_COLS_COMPOSITE ON SYS_ZIP_DICT_COLS (TABLE_ID, COLUMN_POS);

-- 建立在该表之上的视图:information_schema.xtradb_zip_dict_cols

创建词典

语法: CREATE COMPRESSION_DICTIONARY <dict>(...)

例如: 

mysql> CREATE COMPRESSION_DICTIONARY dt1('abcd');
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.XTRADB_ZIP_DICT;
+----+------+----------+
| id | name | zip_dict |
+----+------+----------+
|  1 | dt1  | abcd     |
+----+------+----------+
1 row in set (0.00 sec)

入口函数: innobase_create_zip_dict

使用词典

mysql> CREATE TABLE t1 (a INT PRIMARY KEY, b BLOB COLUMN_FORMAT COMPRESSED WITH COMPRESSION_DICTIONARY dt1);
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql> SHOW CREATE TABLE t1\G
*************************** 1. row ***************************
Table: t1
Create Table: CREATE TABLE `t1` (
	 `a` int(11) NOT NULL,
	 `b` blob /*!50633 COLUMN_FORMAT COMPRESSED WITH COMPRESSION_DICTIONARY `dt1` */,
	 PRIMARY KEY (`a`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1
1 row in set (0.00 sec)

mysql> SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.XTRADB_ZIP_DICT_COLS;
+----------+------------+---------+
| table_id | column_pos | dict_id |
+----------+------------+---------+
|       22 |          1 |       1 |
+----------+------------+---------+
1 row in set (0.00 sec)

可以看到该列使用的预定义词典序号为1,对应dt1

当表上有引用的词典时,在打开表时就要从系统表中去进行关联(ha_innobase::update_field_defs_with_zip_dict_info)

删除词典

语法: DROP COMPRESSION_DICTIONARY <dict>

# 很显然,当有列引用到这个词典时,是不可以删除的

mysql> DROP COMPRESSION_DICTIONARY dt1;
ERROR 1894 (HY000): Compression dictionary 'dt1' is in use
mysql> ALTER TABLE t1 MODIFY COLUMN b BLOB COLUMN_FORMAT COMPRESSED;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> DROP COMPRESSION_DICTIONARY dt1;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql> SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.XTRADB_ZIP_DICT_COLS;
Empty set (0.00 sec)

mysql> SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.XTRADB_ZIP_DICT;
Empty set (0.00 sec

入口函数:innobase_drop_zip_dict

参考文档:
Percona Column compression 文档

How to find a good/optimal dictionary for zlib

代码实现

相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
27天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL 8.0特性-自增变量的持久化
【11月更文挑战第8天】在 MySQL 8.0 之前,自增变量(`AUTO_INCREMENT`)的行为在服务器重启后可能会发生变化,导致意外结果。MySQL 8.0 引入了自增变量的持久化特性,将其信息存储在数据字典中,确保重启后的一致性。这提高了开发和管理的稳定性,减少了主键冲突和数据不一致的风险。默认情况下,MySQL 8.0 启用了这一特性,但在升级时需注意行为变化。
|
8天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL引擎InnoDB和MyISAM的区别?
InnoDB是MySQL默认的事务型存储引擎,支持事务、行级锁、MVCC、在线热备份等特性,主索引为聚簇索引,适用于高并发、高可靠性的场景。MyISAM设计简单,支持压缩表、空间索引,但不支持事务和行级锁,适合读多写少、不要求事务的场景。
31 9
|
16天前
|
关系型数据库 MySQL
mysql事务特性
原子性:一个事务内的操作统一成功或失败 一致性:事务前后的数据总量不变 隔离性:事务与事务之间相互不影响 持久性:事务一旦提交发生的改变不可逆
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
mysql 引擎概述
MySQL存储引擎是处理不同类型表操作的组件,InnoDB是最常用的默认引擎,支持事务、行级锁定和外键。MySQL采用插件式存储引擎架构,支持多种引擎,如MyISAM、Memory、CSV等,每种引擎适用于不同的应用场景。通过`SHOW ENGINES`命令可查看当前MySQL实例支持的存储引擎及其状态。选择合适的存储引擎需根据具体业务需求和引擎特性来决定。
|
3月前
|
JSON 关系型数据库 MySQL
MySQL 8.0 新特性
MySQL 8.0 新特性
158 10
MySQL 8.0 新特性
|
3月前
|
存储 Oracle 关系型数据库
Oracle和MySQL有哪些区别?从基本特性、技术选型、字段类型、事务、语句等角度详细对比Oracle和MySQL
从基本特性、技术选型、字段类型、事务提交方式、SQL语句、分页方法等方面对比Oracle和MySQL的区别。
624 18
Oracle和MySQL有哪些区别?从基本特性、技术选型、字段类型、事务、语句等角度详细对比Oracle和MySQL
|
2月前
|
SQL 安全 关系型数据库
MySQL8.2有哪些新特性?
【10月更文挑战第3天】MySQL8.2有哪些新特性?
48 2
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
mysql 8.0 的 建表 和八种 建表引擎实例
mysql 8.0 的 建表 和八种 建表引擎实例
26 0
|
4月前
|
算法 关系型数据库 MySQL
一天五道Java面试题----第七天(mysql索引结构,各自的优劣--------->事务的基本特性和隔离级别)
这篇文章是关于MySQL的面试题总结,包括索引结构的优劣、索引设计原则、MySQL锁的类型、执行计划的解读以及事务的基本特性和隔离级别。
|
4月前
|
关系型数据库 MySQL
解决MySQL insert出现Incorrect datetime value: ‘0000-00-00 00:00:00‘ for column ‘xxx‘ at row 1
解决MySQL insert出现Incorrect datetime value: ‘0000-00-00 00:00:00‘ for column ‘xxx‘ at row 1
342 2

相关产品

  • 云数据库 RDS MySQL 版