在 InnoDB中更加快速的全表掃描
 一般來講,大多數(shù)應(yīng)用查詢的時候都會用索引，查找很少的幾行數(shù)據(jù)（主鍵查找或百行內(nèi)的查詢），但有時候我們需要全表查詢。典型的全表掃描就是邏輯備份  (mysqldump) 和 online schema changes（ 注：在線上對大表 schema 的操作，也是 facebook 的一個開源項目） (SELECT ... INTO OUTFILE).

 在 Facebook我們用 mysqldump 來備份數(shù)據(jù)庫. 正如你所知MySql提供兩種備份方式，提供了物理備份和邏輯備份的命令和工具. 相對物理備份，邏輯備份有一定的優(yōu)勢，例如:

•     邏輯備份備份數(shù)據(jù)要小得多. 3x-10x 尺寸差異并不少見。
•     更容易解析備份數(shù)據(jù)庫. 在物理備份中,在出現(xiàn)嚴重問題時候，如校驗失敗。如果我們不能將數(shù)據(jù)庫恢復(fù) ，想知道InnoDB內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，或者修復(fù)損壞是十分困難的。比起物理備份我們更加相邏輯備份。

邏輯備份的主要缺點是數(shù)據(jù)庫的完全備份和完全還原比物理的備份恢復(fù)慢得多。

緩慢的完全邏輯備份往往會導(dǎo)致問題.如果數(shù)據(jù)庫中存在很多大小支離破碎的表，它可能需要很長的時間。在 臉書，我們面臨 mysqldump 的性能問題，導(dǎo)致我們不能在合理的時間內(nèi)對一些(基于HDD和Flashcache的)服務(wù)器完成完整邏輯備份。我們知道 InnoDB做全表掃描并不高效，因為 InnoDB 實際上并沒有順序讀取,在大多情況下是在隨機讀取。這是一個已知多年的老問題了。我們的數(shù)據(jù)庫存儲容量一直在增長，緩慢的全表掃描問題給我們造成了嚴重的影響,因此,我們決定加強 InnoDB 做順序讀取的速度。最后我們的數(shù)據(jù)庫攻堅工程師團隊在InnoDB 中實現(xiàn)了"Logical Readahead"功能。應(yīng)用"Logical readahead"，在通常生產(chǎn)工作負載下，我們?nèi)頀呙杷俦戎畯那岸忍岣?9 ~ 10 倍。在超負荷生產(chǎn)中，全表掃描速度達到 15 ~ 20 倍的速度甚至更快。

全表掃描在大的、碎片化數(shù)據(jù)表上的問題
做全表掃描時,InnoDB 會按主鍵順序掃描頁面和行。這應(yīng)用于所有的InnoDB 表，包括碎片化的表。如果主鍵頁表沒有碎片（存儲主鍵和行的頁表),全表掃描是相當(dāng)快，因為讀取順序接近物理存儲順序。這是類似于讀取文件的操作系統(tǒng)命令(dd/cat/etc) 像下面。
 

不幸的是，在許多情況下主要關(guān)鍵頁表存在碎片。例如，如果您需要管理 user_id 和 object_id 映射，主鍵將會是(user_id,object_id)。插入排序與 user_id并不一致，那么新插入/更新往往導(dǎo)致頁拆分。新的拆分頁將被分配在遠離當(dāng)前頁的位置。這意味著頁面將會碎片化。

如果主鍵頁是碎片化的，全表掃描將會變得極其緩慢。圖1闡釋了這個問題。在InnoDB讀取葉子頁#3之后，它需要讀取頁#5230，在那之后還要讀頁#4。頁#5230位置離頁#3和頁#4很遠，所以磁盤讀操作順序開始變得幾乎是隨機的，而不是連續(xù)的。大家都知道HDD上的隨機讀要比連續(xù)讀慢得多。一個有效的改進隨機讀性能的辦法是使用SSD。不過SSD每個GB的價錢要比HDD昂貴的多，所以使用SSD通常是不可能的。

圖 1.全表掃描實際沒有連續(xù)讀

線性預(yù)讀取真的有意義嗎？
InnoDB支持預(yù)讀取特性，稱作“線性預(yù)讀取”（ Linear Read Ahead）。擁有線性預(yù)讀取，如果N個page可以順序訪問（N可以通過innodb_read_ahead_threshold參數(shù)進行配置，默認為56），InnoDB可以一次讀取一個extent(64個連續(xù)的page，如果不壓縮每個page為1MB）。但是，實際來說這么做的意義不大。一個extent(64個page)非常小。對于一個支離破碎的較大的數(shù)據(jù)庫表來說，下一個page不一定在同一個extent當(dāng)中。上面圖1就是一個很好的例子。讀取page#3之后，InnoDB需要讀取page#5230。page#3和page#5230并不在同一個extent當(dāng)中，所以線性預(yù)讀取技術(shù)在這里用處不大。這對于大表來說是非常常見的情況，所以這也解釋了線性預(yù)讀取技術(shù)為什么不能有效改善全表掃描的性能。
 
物理預(yù)讀取
正如上面描述的，全表掃描速度較慢的主要原因是InnoDB主要進行隨機讀取。為了加速全表掃描，需要使InnoDB進行順序讀取。我想到的第一個方法就是創(chuàng)建一個UDF（user defined function)順序的讀取ibd文件(InnoDB的數(shù)據(jù)文件）。UDF執(zhí)行完成后，ibd文件的page應(yīng)當(dāng)保存在InnoDB的緩存池當(dāng)中，所以在進行全表掃描時無需再進行隨機讀取。下面是一個示例用法：
 

mysql> SELECT buf_warmup ("db1", "large_table"); /* loading into buf pool */
mysql> SELECT * FROM large_application_table; /* in-memory select */

buf_warmup() 是一個用戶自定義函數(shù)，用來讀取數(shù)據(jù)庫“db1"的表”large_table"的整個ibd文件。該函數(shù)需要花費時間將ibd文件從硬盤讀取，但因為是順序讀取的，所以比隨機讀取要快的多。在我的測試當(dāng)中，比普通的線性預(yù)讀取快差不多5倍左右。

這證明ibd文件的順序讀取能夠有效的改善吞吐率，但也存在一些缺點：

•     如果table的大小超過InnoDB緩存池的大小，這種方法就不能工作
•     在全表掃描過程中，讀取整個的ibd文件就意味著不但需要讀取primary key page還需要讀取二級索引page以及一些其他不需要的page，并將其保存在緩存池，盡管只有primary key page是實際需要的。如果擁有大量的二級索引，這種方法就不能有效的工作
•     應(yīng)用需要做出一定的修改以便調(diào)用UDF

這看起來是一個足夠好的解決方案，但我們的數(shù)據(jù)庫設(shè)計團隊想出了一個更好的解決方法叫做“邏輯預(yù)讀取”（Logical Read Ahead)，所以我們并不選擇UDF的方法。

邏輯預(yù)讀取
邏輯預(yù)讀?。↙RA）的工作流程如下：

•     讀取主鍵的一些分支page
•     計算葉子page的數(shù)量
•     以page number的順序（大多數(shù)是順序磁盤讀?。┮来巫x取一些（通過配置控制數(shù)量的多少）葉子page
•     以主鍵的順序讀取行

整個流程如圖2所示：

Fig 2: Logical Read Ahead

邏輯預(yù)讀取解決了物理預(yù)讀取所存在的問題。LRA使InnoDB僅讀取主鍵page（不需要讀取二級索引頁面),并且每一次預(yù)讀取頁面的數(shù)量是可以控制的。除此之外，LRA對SQL語法不需要做任何修改。

為了使LRA工作，我們需要增加兩個session變量。一個是"innodb_lra_size"，用來控制預(yù)讀取葉子頁面(page)大小。另外一個是"innodb_lra_sleep"，用來控制每一次預(yù)讀取之間休眠多長時間。我們用512MB～4096MB的大小以及50毫秒的休眠時間來進行測試，到目前為止我們還沒有遇到任何嚴重問題（例如崩潰/阻塞/不一致等）。這些session變量僅在需要進行全表的時候進行設(shè)置。在我們的應(yīng)用中，mysqldump以及其他一些輔助腳本啟用了邏輯預(yù)讀取。

一次提交多個async I/O請求

我們注意到，另外一個導(dǎo)致性能問題的原因是InnoDB 每次i/o僅讀取一個頁面，即使開啟了預(yù)讀取技術(shù)。每次僅讀取16KB對于順序讀取來說實在是太小了，效率相比大的讀取單元要低很多。

在版本5.6中，InnoDB默認使用Linux本地I/O。如果一次提交多個連續(xù)的16KB讀請求，Linux在內(nèi)部會將這些請求合并，讀操作能夠更有效的執(zhí)行。不幸的是，InnoDB一次只會提交一個頁面的i/o請求。我提交了一個bug report#68659.正如bug report中所寫，在一個當(dāng)代的HDD RAID 1+0環(huán)境中，如果我一次性提交64個連續(xù)的頁面讀取請求，我可以獲得超過1000MB/s的硬盤讀取速度；如果每次只提交一個頁面讀取請求，我們僅可以獲得160MB/s的硬盤讀取速度。

為了使LRA在我們的應(yīng)用環(huán)境中更好的工作，我們修正了這個問題。在我們的MySQl中，InnoDB在調(diào)用io_submit()之前會提交多個頁面i/o請求。

基準測試
在所有的測試中，我們使用的都是生產(chǎn)環(huán)境下的數(shù)據(jù)庫表（分頁的表）。

1. 純HDD環(huán)境全表掃描 (基礎(chǔ)的基準測試, 沒有其他的工作負載)

2. Online schema change under heavy workload

* dump time only, not counting data loading time
 源碼
 我們做出的所有增強修改都可以在GitHub上獲取。

•  - 邏輯預(yù)讀取實現(xiàn) : diff
•  - 一次提交多個i/o請求:diff
•  - 在mydqldump中啟用邏輯預(yù)讀取 :diff

結(jié)論

對于全表掃描來說InnoDB的工作效率不高，所以我們對它做了一定的修改。我在兩方面進行了改進，一是實現(xiàn)了邏輯預(yù)讀?。灰皇菍崿F(xiàn)了一次提交多個async read i/o請求。對于我們生產(chǎn)環(huán)境中的數(shù)據(jù)庫表來說，我們獲得了8-18倍的性能提高，這對于減少備份時間、模式修改時間等來說是非常有用的。我希望這些特性能夠在InnoDB中獲得Oracle官方支持，至少是主要的MySQL分支。

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