内存数据库 mysql-mysql in memory_In-Memory：内存数据库

  在逝去的2016后半年，由于项目需要支持数据的快速更新和多用户的高并发，我试水SQL Server 2016的In-Memory OLTP，创建内存数据库实现项目的需求，现在项目接近尾声，系统运行稳定，写一篇博客，记录一下使用内存数据库的经验。

  从SQL Server 2016开始支持In-Memory OLTP，通俗地讲，是内存数据库，使用内存优化表(Memory- Table，简称MOT)来实现，MOT驻留在内存中。在查询MOT时，只从内存中读取数据行，不会产生Disk IO；在更新MOT时，数据的更新直接写入到内存中。内存优化表能够在硬盘上维护一个数据副本，该副本只用于持久化数据，不用于数据读写操作。只有在数据库恢复时，数据库引擎才会从该副本中读取数据。

  在内存数据库中，不是所有的数据都需要存储在内存中，有些数据仍然能够存储在Disk上，硬盘表(Disk-Based Table，简称DBT)是传统的表存储结构，每个Page是8KB，在查询和更新DBT时，产生Disk IO操作，将数据从Disk读取到内存，或者将数据更新异步写入到Disk中。

  内存数据库将原本存储在Disk上的数据，存储在内存中，利用内存的高速访问优势实现数据的快速查询和更新，但是，内存数据库，不仅仅是存储空间的变化，内存数据库引擎实现本地编译模块( )、交叉事务(Cross- )和查询互操作(Query )：

  本地编译模块：如果代码模块只访问MOT，那么可以将该模块定义为本地编译模块，SQL Server直接将TSQL脚本编译成机器代码；SQL Server 2016支持本地编译的模式有：存储过程(SP)，触发器()，标量值函数(Scalar )或内嵌多语句函数(Inline Multi- )。相比于解释性()TSQL 模块，机器代码直接使用内存地址，性能更高。

  交叉事务：在解释性TSQL模块中，一个事务既能访问硬盘表，也能访问内存优化表；实际上，SQL Server创建了两个事务，一个事务用于访问硬盘表内存数据库 mysql，一个事务用于访问内存优化表，在DMV中，分别使用 和 来标识。

  查询互操作：解释性TSQL脚本能够访问内存优化表和硬盘表，本地编译模块只能访问内存优化表。

  内存数据被整合到SQL Server关系引擎中，使用内存数据库时，客户端应用程序甚至感受不到任何变化，DAL接口也不需要做任何修改。由于Query 的存在，任何解释性TSQL脚本都能透明地访问MOT，只是性能没有本地编译TSQL脚本性能高。在使用分布式事务访问MOT时，必须设置合适的事务隔离级别，推荐使用Read内存数据库 mysql，如果发生

  一，创建内存数据库

  内存优化表的数据必须存储在包含a的File Group中，该可以有多个File，每个File实际上是Folder，一个DB只能创建一个包含a的File Group。

  step1，创建一个数据库，创建的Data File的数量最好和CPU内核数量保持一致，存放在不同的物理磁盘上；

  --Create

  create DBon (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.mdf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  ),

  (

  name=,

  ='D:\ Files\ SQL Server.ndf',

  size=5GB,

  =1GB

  )LOG ON(

  name= N'',

  = N'D:\ Files\ SQL Server.ldf',

  size=10GB ,

  =1GB

  )GO

  View Code

  step2，为数据库创建一个包含内存优化数据的，向该中添加“File”，实际上是目录()，用于存储内存优化数据文件，主要是文件，用于还原持久化的内存优化表。

  --Add File Group from memory- data

  alter []

   ;alter []

  add file(

  name=ory,

  ='D:\ Files\ SQL Server\ory')to ta;

  文件组属性： A 子句，指定File Group用于存储内存优化表数据，每个数据库只能指定一个存储内存优化数据的File Group，可以在该File Group下创建多个，分布在不同的物理Disk上，加快内存优化表数据还原的速度。

  二，创建内存优化表

  内存优化表用于存储用户数据，可以持久化存储，数据存储在内存中，同时，在Disk上维护数据的一个副本，通过选项= 指定持久化存储内存优化表；也可以只存储在内存中，通过选项= 指定。在内存优化表上，可以创建 index 或 hash index，每个内存优化表中至少创建一个Index。

  --create memory table

  create table [dbo].[]([] [bigint] not null,[Name] [](64) not null,[Price] (10,2) not null,[Unit] (16) not null,[] [](max) null, [ID] key ([])with (=)

  ,index ([Price] desc)

  ,index hash(Unit) with(=40000)

  )with(=on,=)go

  1，内存优化：

  [ = {ON | OFF}]

  默认值是OFF，指定创建的表是硬盘表；设置选项为ON，指定创建的表是内存优化表；

  2，持久性：

   = { | }

  默认值是，指定创建的内存优化表是持久化的，这意味着，数据更新会持久化存储到Disk上，在SQL Server重启之后，内存优化表的数据能跟根据存储在Disk上的副本还原。选项 指定创建的内存优化表是非持久化的，这意味着Table Schema是持久化存储到Disk上，但是，任何数据更新都不会持久化到Disk上，在SQL Server重启之后，内存优化表的数据会丢失。

  3，哈希索引和范围索引

  内存优化表支持Hash Index，属性 指定为Hash Index创建的bucket的数量，一般hash bucket的数量是数据行的1-2倍，如果无法估计bucket的数量，请创建范围索引( Index)，索引结构是Bw-Tree。

  Hash 索引由一个数组和多个数据行链组成，每一个数组元素叫做一个Hash Bucket，通过内置的Hash函数，将Hash索引的Key映射到Hash Bucket上，例如，如果Hash Index的Key是(Col1,Col2)，根据(Col1,Col2)返回的Hash Value，将数据行映射到指定的Hash Bucket上；如果多个Key映射到同一个Hash Bucket上，那么这些Key组成一个链。例如：数据表结构是(Name,City)，在Name字段上创建Hash Index，Hash值相同的数据行链接成一个单向链。

  三，创建 SP

  本地编译SP在创建时编译成机器代码，整个SP以原子方式执行，这意味着，以SP为单位，整个SP中的所有操作是一个原子操作，要么执行成功，要么执行失败。

  create .@ bigint not null

  with , ,

  begin atomic with ( level = , = N'')select [],[Name],[Price],[Unit],[]

  from [dbo].[]

  where =@

  end

  go

  1，在本地编译SP中，能够为参数，变量指定属性，默认值是NULL

  NOT NULL 属性：不能为参数或变量指定NULL值，

  在本便编译SP中，为参数指定NOT NULL属性，不能为参数指定NULL值；

  在本便编译SP中，为变量定义NOT NULL属性，必须在时初始化变量；

  2，本地编译SP必须包含两个选项： 和 ATOMIC Block

  ：绑定引用的内存优化表

  ATOMIC Block：在原子块中的所有语句，以单个事务运行；在事务成功时，所有语句都提交成功；在事务失败时，所有语句都回滚。Atomic Bloc保证原子地执行SP，如果SP在其他事务的上下文中被调用，那么该SP开始一个新的事务。

  Atomic blocks atomic of the stored . If the is the of an active , it will start a new , which at the end of the atomic block.

  使用Atomic Block必须设置两个选项：

   LEVEL：指定Atomic Block开启事务的隔离级别，通常指定隔离级别；

  ：指定SP上下文的语言；

  3，解释型SP和本地编译SP的区别

  解释性SP能够访问硬盘表(Disk-Based Table)和内存优化表(Memory- Table)，其真正的区别是解释性()SP在第一次执行时编译，而本地编译( )SP是在创建时编译，并且直接编译成机器代码，绑定的是内存地址。

  4，延迟持久化

  在本地编译SP中，设置Atoic Block的选项： = ON ，使SP对内存优化表的更新操作，以异步写事务日志方式，延迟持久化到Disk，这意味着，如果内存优化表维护了一个Disk-Based 的副本，数据在内存中修改之后，不会立即更新到Disk-Based 的副本中，这有丢失数据的可能性，但是能够减少Disk IO，提高数据更新的性能。

  四，使用内存优化的表变量和临时表

  传统的表变量和临时表，都使用tempdb存储临时数据，而tempdb不是内存数据库，使用Disk存储临时表和表变量的数据，会产生Disk IO和竞争，SQL Server提供了内存优化的表变量，将临时数据存储在内存中，详细信息，请参考我的博客：《In-Memory：在内存中创建临时表和表变量》。

  五，内存数据库的事务处理

  交叉事务是指在一个事务中，解释性TSQL语句同时访问内存优化表(Memory- Table，简称MOT)和硬盘表(Disk-Based Table，简称DBT)。在交叉事务中，访问MOT的操作和访问DBT的操作都拥有自己独立的事务序号，就像在一个大的交叉事务下，存在两个单独的子事务，分别用于访问MOT和DBT；在sys.ns (-SQL)中，访问DBT的事务使用标识，访问MOT的事务序号使用标识。详细信息，请参考我的博客：《In-Memory：内存优化表的事务处理》

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