CMU 15445 学习之Storage Manager

数据库 其他数据库
cpu 寄存器和高速缓存(L1、L2、L3),以及内存是常见的易失性存储,容量小速度快,但是掉电之后无法恢复,不能持久化保存数据。

存储介质

一个数据库系统大致由以下几个不同的部分组成:

  • query plan(执行计划)
  • operator execution(执行器)
  • access method(访问方法)
  • buffer pool(缓冲池)
  • disk manager(磁盘管理)

以及其他的的一些组成部分,例如并发控制、分布式等。这个课程系列将会自底向上逐一介绍。

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首先来看看存储管理,通常来说,不同的存储介质,在存储容量和速度上存在较大的差异,容量越大的介质速度越慢,反之容量越小的介质,速度越快。

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以上图为例,cpu 寄存器和高速缓存(L1、L2、L3),以及内存是常见的易失性存储,容量小速度快,但是掉电之后无法恢复,不能持久化保存数据。

而磁盘例如 SSD 或者 HDD,容量更大,但是访问速度慢,能够持久化保存数据。

下面对这几种存储介质的访问速度做一个简单的量化(同比放大),可以看到 L1 缓存大概是秒级别的,而机械硬盘甚至长度16 周,容量越大访问速度越慢。

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对于磁盘来说,顺序访问也比随机访问更快,因为磁盘的主要时间消耗在于寻道。

数据库系统对于磁盘管理的设计目标,主要是以下几个方面:

  • 能够管理远超过 memory 容量的数据
  • 读写磁盘开销巨大,因此需要尽量避免频繁读写磁盘,或者更加高效的读写磁盘,防止 write stall 带来的影响
  • 尽量避免随机磁盘 IO

数据库中,内存和磁盘的结构和关系大致如下图,磁盘上的数据通常以 page 为单位进行组织,内存中维护了一个缓冲池 buffer pool,缓存了磁盘中的 page。

当上层的执行引擎需要读写数据时,首先从 buffer pool 中获取数据,如果 buffer pool 中没有,则从磁盘中加载到 buffer pool,然后返回到执行引擎中。

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这样的组织方式比较类似操作系统提供的 MMap 机制,即内存映射。

内存映射(MMap)指的是将磁盘文件内容映射到内存地址空间中,进程访问该地址时,触发缺页异常,将磁盘的内容加载到物理内存中进行读写。

一个常见的问题是,为什么数据库中不直接使用操作系统提供的 MMap 机制,而是自己去实现内存 buffer 和 disk 的管理呢?

数据库的上层执行引擎通常是多线程并发执行,如果此时访问 MMap,访问的 page 可能会各不相同,由此可能频繁发生缺页中断,导致系统 stall。

而数据库对于磁盘管理有着更加定制化的需求:

  • 以正确的顺序将脏页刷到磁盘
  • 特定的预读策略
  • buffer 替换策略
  • 线程/进程调度

总之,数据库系统希望能够自己控制磁盘和内存管理,而不依赖于操作系统,满足自己特定的需求和场景。

补充知识:在 PostgreSQL 中,底层的存储管理基于虚拟文件描述符,即 Virtual File Descriptior,简称 VFD,使用 vfd 的主要目的是绕开操作系统对同一个进程最大打开文件数的限制。

进程不直接持有操作系统的 fd,而是由数据库系统分配的 vfd,如果进程打开文件数达到了上限,那么会暂时关闭未被使用的文件。

在 vfd 之上,postgres 封装了操作磁盘文件的基本 API,例如打开、关闭、删除文件等,代码可参考:https://github.com/postgres/postgres/blob/master/src/backend/storage/file/fd.chttps://github.com/postgres/postgres/blob/master/src/backend/storage/smgr/smgr.c

Page 概览

绝大多数数据库系统中的磁盘数据都是以 page 为单位进行组织的,所以先来详细看看磁盘 page 的结构。

数据库中的磁盘 Page 指的是一个有固定大小的文件块,Page 中通常可以存储元组、元信息、索引、日志等。每个 page 都有一个唯一的标识,称为 page id。

不同的数据库的 page size 是不同的,常见的几种如下:

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在数据库系统中,page 肯定不止一个,那么如此多的 page 之间,需要进行统一管理,例如增加一个 page、删除一个 page、遍历所有的 page 等,该怎么组织这些 page 来实现这些目的呢?

最常见的组织方式叫做 heap file,heap file 指的是一个无序的 page 集合,page 是随机进行排列的。

heap file 有两种常见的组织方式:

  • linked list
  • page directory

linked list 是按照链表的方式组织 page,链表头有两个指针,一个指向 free page list,表示空闲的 page 列表,一个指向 data page list,指向实际存储数据的 page。

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这种方式虽然直观,但是效率低下,因为 page 是通过指针完全无序排列的,查找 page 需要进行遍历,这种组织方式实际使用并不多。

另一种更加常用的方式是 page directory。

page directory 实际上就是维护了一个特殊的 page,这个 page 中存储的是其他 page 的位置,可以看做是 page 的元数据。

这个特殊的 page 还存储了每个 page 的 free space 空间等信息,便于上层应用对需要读写的 page 进行选择。

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Page 组织方式

  log structured

page 中数据可以通过类似日志的方式组织,即对 tuple 的增删操作都以日志追加的方式写到 page 中,这样做的最大好处是可以利用顺序 IO,写性能能够得到提升。

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但是这种 log 式的组织方式,需要进行数据的回收处理(compaction),并且在读数据的时候,因为数据存在新旧多个版本,可能会有额外的磁盘 IO 消耗。

日志组织方式对于写多读少的应用非常合适,一些 NoSQL 引擎例如 leveldb、rocksdb、HBase 都采用了这种方式,但是在关系型数据库中,这种方式并不是主流。

  slotted page

page 的内部结构,关系型数据库中常用的组织方式叫做 slotted page,其大致结构如下:

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page 最靠前的部分,叫做 page header,这通常是由一个固定 size, header 中通常包含一些关于此 page 的元数据,例如 page 大小、校验和、DB 版本、事务信息、数据压缩信息。

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header 之后的部分叫做 slot array,每一个 solt array 都存储了 tuple 的开始位置,这样能够快速定位到每条记录。

例如 postgres 中对于每条记录都有一个隐藏的 CTID,记录的是该 tuple 的物理位置,其内容是 page id + offset,即 tuple 所在页的 id,以及在页内的位置。

select *, ctid from some_table;

每个 tuple 实际上就是一个不定长的字节序列,里面存储了具体的数据信息。

读者有兴趣的话可以再看下 postgres 的磁盘 page 结构,与这里的 slotted page 基本上是一致的,代码:https://github.com/postgres/postgres/blob/master/src/include/storage/bufpage.h

  Large Values

前面提到了一个 page 通常都有固定的 size,那么如果存储的数据太大,超过了 page 的大小,应该怎样存储这些数据呢?

最常见的方式是使用一个额外的 page 来存储,原来的 page 中保存一个指向它的指针,如果数据仍然很大,额外的 page 还是放不下,那么可以在新开一个 page,并且由上一个 page 指向它。

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这个额外的 page 通常叫做 overflow page,不同的数据库有不同的称呼或做法,例如 PostgreSQL 中把这种存储叫做 TOAST。

Tuple 的结构

再来看一下 tuple 的内部结构,tuple 大致由两部分组成,header 和数据部分。

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header 中主要存储了一些元数据信息,例如 tuple 的可见性(用于并发控制),用于判断 null 列的 bit map 等等。

postgres 中 tuple 的内部结构可以参考:https://github.com/postgres/postgres/blob/master/src/include/access/htup_details.h

Storage Model

最后再来看一下,在宏观的角度,对于不同 workload 的数据库的存储方式有什么区别。

目前根据不同的应用场景和数据读写特征,大致将数据库划分为了两种:OLTP 和 OLAP,他们的存储方式也存在很大的差异。

OLTP,即 On-Line Transaction Processing,在线事务处理,其特征是读写简单,通常是读/写一小部分数据,并且事务可保证数据的一致性。

目前大多数在线业务均使用 OLTP 类型的数据库,例如电商,通常选择、购买商品,针对一个用户,大多数情况下,都只会读取和更新一部分只关于这个用户的数据。

OLAP,即 On-Line Analytic Processing,在线分析处理,其特征是查询复杂,需要读取大批量数据进行统计分析。

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针对这两种不同的 workload,数据库中的数据组织上也有一些区别,分别是以行存和列存为主流。

行存是最常见、符合直观思维的存储模式,将不同属性的数据一行行的组织起来,并且存储到 page 当中。

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这样更适合 OLTP,因为能够非常方便的更新或者获取到某一条(或几条)具体的数据(点查)。

但如果我们的查询只需要取出一部分的列,而不是一个 table 中的全部列,那么这样会造成一定的浪费,因为我们可能会把毫不相关的列取出来然后丢弃掉。

列存的组织方式则完全不同,它会将有相同属性的数据一起组织起来,这样更方便大批量扫描数据。

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具体的存储方式,是将表中一个列的数据存到 page 中。由于具有相同属性的数据,会更可能有类似的特征,所以这样的数据组织方式更适合压缩,节省存储空间。

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列存更适合 OLAP 类型的数据库。

这一节主要讲述了数据库的存储管理,并且掺杂了一些 PostgreSQL 的 demo,大家可以自行参考。下一节会向上一层,来看看对于内存 buffer pool 的管理。

责任编辑:武晓燕 来源: roseduan写字的地方
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