h2database 是使用Java 编写的开源数据库,兼容ANSI-SQL89。
即实现了常规基于 BTree 的存储引擎,又支持日志结构存储引擎。功能非常丰富(死锁检测机制、事务特性、MVCC、运维工具等),数据库学习非常好的案例。
本文理论结合实践,通过BTree 索引的设计和实现,更好的理解数据库索引相关的知识点以及优化原理。
BTree 实现类
h2database 默认使用的 MVStore 存储引擎,如果要使用 基于 BTree 的存储引擎,需要特别指定(如下示例代码 jdbcUrl)。
以下是常规存储引擎(BTree 结构) 相关的关键类。
org.h2.table.RegularTable
org.h2.index.PageBtreeIndex (SQL Index 本体实现)
org.h2.store.PageStore (存储层,对接逻辑层和文件系统)
BTree 的数据结构可以从网上查到详细的描述和讲解,不做过多赘述。
需要特别说明的是:PageStore。我们数据查询和优化关键的缓存、磁盘读取、undo log都是由 PageStore 完成。可以看到详细的文档和完整的实现。
BTree add index entry 调用链
提供索引数据新增的调用链。同样的,索引的删除和查询都会涉及到,方便 debug 参考。
org.h2.command.dml.Insert#insertRows (Insert SQL 触发数据和索引新增 )
org.h2.mvstore.db.RegularTable#addRow (处理完的数据Row, 执行新增 )
org.h2.index.PageBtreeIndex#add (逻辑层增加索引数据 )
org.h2.index.PageDataIndex#addTry (存储层增加索引数据 )
org.h2.index.PageDataLeaf#addRowTry (存储层新增实现 )
public static void main (String[] args) throws SQLException {
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:h2:~/test;MV_STORE=false" , "sa" , "" );
Statement statement = conn.createStatement();
statement.executeUpdate("INSERT INTO city(code,name) values('cch','长春')" );
statement.close();
conn.close();
}
Code Insight
结合上述的示例代码,从索引新增的流程实现来了解BTree 索引的特性以及使用的注意事项。从底层实现分析索引的运行,对 SQL 索引使用和优化有进一步认识。
表添加数据
public void addRow (Session session, Row row ) {
lastModificationId = database.getNextModificationDataId();
if (database.isMultiVersion()) {
row.setSessionId(session.getId());
}
int i = 0 ;
try {
for (int size = indexes.size(); i < size; i++) {
Index index = indexes.get (i);
index.add (session, row);
checkRowCount(session, index, 1 );
}
rowCount++;
} catch (Throwable e) {
try {
while (--i >= 0 ) {
Index index = indexes.get (i);
index.remove (session, row);
}
}
throw de;
}
}
① 同Mysql InnoDB 数据存储一样, RegularTable 必有,且只有一个聚集索引。以主键(或者隐含自增id)为key, 存储完整的数据。
聚集索引添加数据
索引中的 key 是查询要搜索的内容,而其值可以是以下两种情况之一:它可以是实际的行(文档,顶点),也可以是对存储在别处的行的引用。在后一种情况下,行被存储的地方被称为 堆文件(heap file) ,并且存储的数据没有特定的顺序(根据索引相关的)。
从索引到堆文件的额外跳跃对读取来说性能损失太大,因此可能希望将被索引的行直接存储在索引中。这被称为聚集索引(clustered index)。
基于主键扫描即可唯一确定、并且获取到数据,聚集索引性能比非主键索引少一次扫描
public void add (Session session, Row row ) {
if (mainIndexColumn != -1 ) {
row.setKey(row.getValue(mainIndexColumn).getLong());
} else {
if (row.getKey() == 0 ) {
row.setKey((int ) ++lastKey);
retry = true ;
}
}
while (true ) {
try {
addTry(session, row);
break ;
} catch (DbException e) {
if (!retry) {
throw getNewDuplicateKeyException();
}
}
}
}
② 对于有主键的情况,会获取当前 row 主键的值,转为long value。对于没有指定主键的情况,从当前聚集索引属性 lastKey 自增得到唯一 key。
只有指定主键的情况,才会校验数据重复(也就是索引key 重复,自增 lastKey 是不会有重复值的问题)。
③ 聚集索引 PageDataIndex 按照BTree 结构查找对应的key 位置,按照主键/key 的顺序,将 Row 存储到page 中。非聚集索引 PageBtreeIndex 也是这样的处理流程。
这其中涉及到三个问题:
如何查找 key 的位置,也就是 BTree 位置的计算?
如何计算 Row (实际数据)存储 Page 中的 offsets?
Row 是怎样写入到磁盘中的,何时写入的?
索引数据存取实现
B 树将数据库分解成固定大小的 块(block) 或 分页(page) ,传统上大小为 4KB(有时会更大),并且一次只能读取或写入一个页面。
每个页面都可以使用地址或位置来标识,这允许一个页面引用另一个页面 —— 类似于指针,但在硬盘而不是在内存中。(对应h2 database PageBtreeLeaf 和 PageBtreeNode)
不同于 PageDataIndex ,PageBtreeIndex 按照 column.value 顺序来存储。添加的过程就是比对查找 column.value,确定在块(block)中offsets 的下标 x。剩下就是计算数据的offset 并存入下标 x 中。
int find (SearchRow compare, boolean bigger, boolean add, boolean compareKeys) {
int l = 0 , r = entryCount;
int comp = 1 ;
while (l < r) {
int i = (l + r) >>> 1 ;
SearchRow row = getRow(i);
comp = index.compareRows(row, compare);
if (comp == 0 ) {
if (add && index.indexType.isUnique()) {
if (!index.containsNullAndAllowMultipleNull(compare)) {
throw index.getDuplicateKeyException(compare.toString());
}
}
}
if (comp > 0 || (!bigger && comp == 0 )) {
r = i;
} else {
l = i + 1 ;
}
}
return l;
}
④ 每个块(page)entryCount ,两个方法初始化。根据块分配和实例创建初始化,或者 PageStore 读取块文件,从Page Data 解析得到。
⑤ 反序列化过程,从page 文件字节码(4k的字节数组),根据协议读取数据并实例化为 row 对象。参考: org.h2.index.PageBtreeIndex#readRow(org.h2.store.Data, int, boolean, boolean) 。
⑥ 全类型支持大小比对,具体的规则参考:org.h2.index.BaseIndex#compareRows
⑦ 如果数据中存在重复的键值,则不能创建唯一索引、UNIQUE 约束或 PRIMARY KEY 约束。h2database 兼容多种数据库模式,MySQL NULL 非唯一,MSSQLServer NULL 唯一,仅允许出现一次。
private int addRow (SearchRow row, boolean tryOnly ) {
int rowLength = index.getRowSize(data, row, onlyPosition);
int pageSize = index.getPageStore().getPageSize();
int last = entryCount == 0 ? pageSize : offsets[entryCount - 1 ];
if (last - rowLength < start + OFFSET_LENGTH) {
}
index.getPageStore().logUndo(this , data);
if (!optimizeUpdate) {
readAllRows();
}
int x = find(row, false , true , true );
offsets = insert(offsets, entryCount, x, offset);
add (offsets, x + 1 , entryCount + 1 , -rowLength);
rows = insert(rows, entryCount, x, row);
entryCount++;
index.getPageStore().update(this );
return -1 ;
}
⑧如果你想添加一个新的键,你需要找到其范围能包含新键的页面,并将其添加到该页面。如果页面中没有足够的可用空间容纳新键,则将其分成两个半满页面,并更新父页面以反映新的键范围分区
⑨为了使数据库能处理异常崩溃的场景,B 树实现通常会带有一个额外的硬盘数据结构:预写式日志 (WAL,即 write-ahead log,也称为 重做日志 ,即 redo log)。这是一个仅追加的文件,每个 B 树的修改在其能被应用到树本身的页面之前都必须先写入到该文件。当数据库在崩溃后恢复时,这个日志将被用来使 B 树恢复到一致的状态。
实践总结
查询优化实质上就是访问数据量的优化,磁盘IO 的优化。
如果数据全部缓存到内存中,实际上就是计算量的优化,CPU 使用的优化。
索引是有序的,实际上就是指块文件内的 offsets 是以数组形式体现的。 特殊的是 ,在h2database 中,offsets数组元素也是有序的(例如:[4090, 4084, 4078, 4072, 4066, 4060, 4054, 4048, 4042]),应该是方便磁盘顺序读,防止磁盘碎片化 。
理论上,聚集索引扫描 IO 比 BTree 索引要多,因为同样的块文件内,BTree 索引 存储的数据量更大,所占的块文件更少。如果一个table 列足够少,聚集索引扫描效率更高。
建表需要谨慎,每个列的字段长度尽可能的短,来节省页面空间 。
合理使用覆盖索引查询,避免回表查询。 如述示例,select id from city where code = 'cch'
,扫描一次 BTree 索引即可得到结果。如果 select name from city where code = 'cch'
, 需要扫描一次 BTree 索引得到索引key (主键),再遍历扫描聚集索引,根据 key 得到结果。
合理的使用缓存,让磁盘IO 的影响降到最低。 比如合理配置缓存大小,冷热数据区分查询等。
其他知识点
分支因子为 500 的 4KB 页面的四层树可以存储多达 256TB 的数据)。(在 B 树的一个页面中对子页面的引用的数量称为 分支因子(branching factor) 。
参考
ddia/ch3.md B树