CMU 15445 3. 存储层

https://15445.courses.cs.cmu.edu/fall2018/slides/03-storage1.pdf
本章重点介绍“面向磁盘”的DBMS体系结构,该体系结构假定数据库的主存储位置位于磁盘上。
在storarge层次结构的顶部,最接近CPU的设备,是最快的存储,但它也是最小和最昂贵的。离CPU越远,存储设备的容量越大,也越来越慢。这些设备每GB也更便宜。

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内存是易失装置:
•易失性意味着如果从机器上拉电源,则数据会丢失。
•易失性存储支持快速随机访问,具有字节可寻址位置。
•出于我们的目的,我们将始终将此存储类称为“内存”。

非易失性设备:
•非易失性意味着不需要为存储设备提供连续电源,以便设备保留其存储的位。
•传统上,非易失性存储在顺序访问(同时读取多个数据块)和块可寻址方面更好。
•我们将在整个课程中将其称为“磁盘”。我们不会对固态存储(SSD)或旋转硬盘(HDD)进行区分。

还有一类新的存储设备即将推出,称为非易失性存储器。这些设备的设计是两全其美的:几乎与DRAM一样快但具有磁盘的持久性。但本章不会涉及。

为什么不用os

DBMS的高级设计目标是支持超出可用内存量的数据库。
由于读/写磁盘很昂贵,因此必须谨慎管理。
我们可以使用mmap映射进程地址空间中文件的内容,但如果mmap遇到页面错误,这将阻止进程,如果进程锁定了其他元组就麻烦了。

•如果需要编写,您永远不想在DBMS中使用mmap
•DBMS(几乎)总是希望自己控制事物
•DBMS(几乎)总是希望自己控制事物,并且可以做得更好。操作系统不是您的朋友。

→按正确的顺序将脏页刷新到磁盘。
→专业预取。(prefetching)
→缓冲区更换政策。(自定义更加合适的缓冲区替换策略)
→线程/进程调度。

dbms 如何把文件组织成一个可用的数据库

存储管理器负责维护数据库的文件。
它将文件组织为页面集合。
→跟踪读取/写入页面的数据。
→跟踪可用空间。

那么一个页面是什么呢?

页面是固定大小的数据块。
→它可以包含元组,元数据,索引,日志记录......
→大多数系统不混合页面类型。
→某些系统需要页面自包含。

每个页面都有一个唯一的标识符。
→DBMS使用间接层将页面ID映射到物理存储位置。

页面大小

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一个heap file 是一组页面的表示。有2种方式来表示一个heap file
分别是链表法,和字典法。

链表法

链表法里会有一个header,存储2个链表头,一个是使用的page 块的链表头,另一个是空闲的page块的链表头。


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字典法

DBMS维护特殊页面,用于跟踪数据库文件中数据页面的位置。
该目录还记录每页的空闲插槽数。
DBMS必须确保目录页面与数据页面同步。


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页结构

每个页面都包含一个header,用于记录有关页面内容的元数据:


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在页面中布置数据有两种方法:(1)元组导向(2)日志导向。
Slotted Pages:页面将插槽映射到偏移。
•当今DBMS中最常用的方法。
•header跟踪已使用的插槽和上次使用的插槽的起始位置的偏移量。


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Log-Structured:DBMS不存储元组,而是存储日志记录。
•将记录存储到文件中,了解数据库的修改方式(插入,更新,删除)。
•要读取记录,DBMS会向后扫描日志文件并“重新创建”元组。
•快速写入,可能导致读取速度慢。


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为了解决读取慢的问题

  1. 构建索引以允许它跳转到日志中的位置。
  2. 定期压缩日志。

下面是使用日志导向的数据库


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2种日志压缩方式

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元组本质上是一个字节序列。 DBMS的工作是将这些字节解释为属性类型和值。

元组标题:包含有关元组的元数据。

  1. 并发控制的可见性信息。
  2. NULL值的位图。
  3. 请注意,我们不需要在此处存储有关数据库架构的元数据。

元组数据:属性的实际数据。

•属性通常按创建表时指定的顺序存储。
•大多数DBMS不允许元组超过页面大小。

总结

数据库按页面组织。
跟踪页面有不同方式。
存储页面有不同方式。
存储元组有不同方法。

第二部分

https://15445.courses.cs.cmu.edu/fall2018/slides/04-storage2.pdf
一次数据库的交互流程

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数据表示

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这决定了DBMS如何在内存中存储值的实际位。
所有整数都存储在IEEE-754标准规定的“本机”C / C ++中。

Variable Precision Numbers

•不精确的可变精度数值类型,它使用IEEE-754标准指定的“本机”C / C ++类型。
•比任意精度数字更快,因为CPU可以直接对它们执行指令。
•示例:FLOAT,REAL


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Fixed Point Precision Numbers

•具有任意精度和比例的数字数据类型。 通常存储在精确的可变长度二进制文件中
具有附加元数据的表示。
•当舍入错误不可接受时使用。
•示例:NUMERIC,DECIMAL

超大值

一般我们不会允许一个tuple的值超过一个页的大小。但是万一数据库帧的需要存一个很大的值该怎么办呢?

如果是varchar 类型,他会用一个指针指到一个overflow page上


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如果是blob类型,会引用外部文件。
但是DBMS无法操纵外部文件的内容。
→没有耐久性保护。
→没有交易保护。

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OLTP VS OLAP

OLTP:在线事务处理
•短暂的事务
•占用资源少
•重复性操作
•通常是人们首先构建的应用程序类型


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OLAP:在线分析处理
•长时间运行的查询
•复杂的连接
•探索性查询


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行存储 vs 列存储

N-Ary存储模型(NSM)

DBMS连续存储单个元组的所有属性。也被称为“行存储”。这个
对于OLTP工作负载而言,此方法非常理想,因为事务往往只运行单个实体并插入繁重的工作负载。


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好处:
•快速插入,更新和删除。
•适用于需要整个元组的查询。

缺点:
•不适合扫描表格的大部分和/或属性的子集。这是因为它通过获取处理查询不需要的数据来污染缓冲池。

组织NSM数据库有两种不同的方法:
•堆有组织表:元组存储在称为堆的块中,堆不一定定义订单。
•索引组织表:元组存储在主键索引本身中,但与聚簇索引不同。

分解存储模型(DSM)

DBMS在一个数据块中连续存储所有元组的单个属性。也称为“列存储”。此模型非常适用于OLAP工作负载,其中只读查询对表的属性子集执行大型扫描。

好处:
•减少查询执行期间浪费的工作量,因为DBMS仅读取该查询所需的数据。
•启用更好的压缩,因为同一属性的所有值都连续存储在单个列中。

缺点:
•由于元组拆分/拼接,点查询,插入,更新和删除的速度很慢

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那在列存储中,我们如何来恢复出一行呢?


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