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内存中OLTP(Hekaton)里的事务日志记录

2024-07-21 02:46:08
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供稿:网友
内存中OLTP(Hekaton)里的事务日志记录

在今天的文章里,我想详细讨论下内存中OLTP里的事务日志如何写入事务日志。我们都知道,对于你的内存优化表(Memory Optimized Tables),内存中OLTP提供你2个持久性(durability)选项:

  • SCHEMA_ONLY
  • SCHEMA_AND_DATA

今天我不想更多讨论SCHEMA_ONLY,因为使用这个选项,在事务日志里没有发生任何日志(SQL Server 重启后你的数据会丢失)。今天我们会专门讲解下SCHEMA_AND_DATA选项的持久性。

SCHEMA_AND_DATA

使用SCHEMA_AND_DATA持久性选项,SQL Server必须记录你的事务到事务日志,因为每个内存中OLTP事务必须总是持久的。这个和传统基于硬盘表是一样的。但是内存中OLTP里写入事务日志比传统表更优化。内存中OLTP支持多个并发日志流(在SQL Server 2014里当前未实现),内存中OLTP只记录发生的逻辑事务(logical transaction)

逻辑事务是什么意思呢?假设你有5个非聚集索引定义的聚集表。如果你往表里插入1条记录,SQL Server必须记录插入到聚集索引,还有5个额外的插入非聚集索引。在你表上定义的非聚集索引越多,SQL Server需要的日志越多。而且SQL Server只能和事务日志一样快。

使用内存中OLTP事情就变了。内存中OLTP,SQL Server只记录在你事务里发生的逻辑修改。SQL Server对在你哈希或范围索引里的修改不记录。因此1条日志记录只描述发生的逻辑INSERT/UPDATE/DELETE语句。结果是,内存中OLTP写入更少的数据到你的事务日志,因此你的事务可以更快的提交。

我们来验证它!

我想用1个简单的例子向你展示下,当你首先插入10000条记录到传统基于硬盘表(Disk Based Table),然后插入内存优化表(Memory Optimized Table),SQL Server会有多少的数据写入你的事务日志。下列代码创建1个简单表,在while循环里插入10000条记录。然后我用sys.fn_dblog系统函数(未文档公开)来看事务日志。

 1 -- Create a Disk Based table 2 CREATE TABLE TestTable_DiskBased 3 ( 4     Col1 INT NOT NULL PRIMARY KEY, 5     Col2 VARCHAR(100) NOT NULL INDEX idx_Col2 NONCLUSTERED, 6     Col3 VARCHAR(100) NOT NULL 7 ) 8 GO 9 10 -- Insert 10000 records into the table11 DECLARE @i INT = 012 13 BEGIN TRANSACTION14 WHILE (@i < 10000)15 BEGIN16     INSERT INTO TestTable_DiskBased VALUES (@i, @i, @i)17 18     SET @i += 1 19 END20 COMMIT21 GO22 23 -- SQL Server logged more than 20000 log records, because we have 2 indexes24 -- defined on the table (Clustered Index, Non-Clustered Index)25 SELECT * FROM sys.fn_dblog(NULL, NULL)26 WHERE PartitionId IN27 (28     SELECT partition_id FROM sys.partitions29     WHERE object_id = OBJECT_ID('TestTable_DiskBased')30 )31 GO

从系统函数的输出你可以看到,你有比20000多一点的日志记录。这是正确的,因为我们在表上有2个索引定义(1个聚集索引,1个非聚集索引)。

现在我们来看下用内存优化表(Memory Optimized Table)日志记录有啥改变。下列代码展示了为内存中OLTP数据库必备工作:我们只加了1个新的内存优化文件组(Memory Optimized File Group),给它加了个容器:

 1 --Add MEMORY_OPTIMIZED_DATA filegroup to the database. 2 ALTER DATABASE InMemoryOLTP 3 ADD FILEGROUP InMemoryOLTPFileGroup CONTAINS MEMORY_OPTIMIZED_DATA 4 GO 5  6 USE InMemoryOLTP 7 GO 8  9 -- Add a new file to the previously created file group10 ALTER DATABASE InMemoryOLTP ADD FILE11 (12     NAME = N'InMemoryOLTPContainer', 13     FILENAME = N'C:/Program Files/Microsoft SQL Server/MSSQL12.MSSQLSERVER/MSSQL/DATA/InMemoryOLTPContainer'14 )15 TO FILEGROUP [InMemoryOLTPFileGroup]16 GO

下一步我创建了1个新的内存优化表(Memory Optimized Table)。这里我在哈希索引上选择了16384的桶数来避免哈希碰撞(hash collisions)的可能。另外我在Col2和Col3列上创建了2个范围索引(Range Indexes)。

 1 -- Creates a Memory Optimized table 2 CREATE TABLE TestTable_MemoryOptimized 3 ( 4     Col1 INT NOT NULL PRIMARY KEY NONCLUSTERED HASH WITH (BUCKET_COUNT = 16384), 5     Col2 VARCHAR(100) COLLATE Latin1_General_100_Bin2 NOT NULL INDEX idx_Col2, 6     Col3 VARCHAR(100) COLLATE Latin1_General_100_Bin2 NOT NULL INDEX idx_Col3 7 ) WITH 8 ( 9     MEMORY_OPTIMIZED = ON, 10     DURABILITY = SCHEMA_AND_DATA11 )12 GO

在那个表上合计有3个索引(1个哈希索引(Hash Index)和2个范围索引(Range Indexes))。当你往表里插入10000条记录,传统表会生成近30000的日志记录——每个索引里每个插入1条日志。

 1 -- Copy out the highest 'Current LSN' 2 SELECT * FROM sys.fn_dblog(NULL, NULL) 3 GO 4  5 -- Insert 10000 records into the table 6 DECLARE @i INT = 0 7  8 BEGIN TRANSACTION 9 WHILE (@i < 10000)10 BEGIN11     INSERT INTO TestTable_MemoryOptimized VALUES (@i, @i, @i)12 13     SET @i += 1 14 END15 COMMIT16 GO17 18 -- Just a few log records!19 SELECT * FROM sys.fn_dblog(NULL, NULL)20 WHERE [Current LSN] > '0000002f:000001c9:0032' -- Highest LSN from above21 GO

但现在当你看事务日志时,你会看到10000条插入只生成了很少日志记录——这里是17条!

魔法发生在LOP_HK日志记录里。在这个特定日志记录里,内存中OLTP捆绑了多个修改到你的内存优化表(Memory Optimized Table)。你也可以通过使用sys.fn_dblog_xtp系统函数分解LOP_HK日志记录:

1 -- Let's look into a LOP_HK log record2 SELECT * FROM sys.fn_dblog_xtp(NULL, NULL)3 WHERE [Current LSN] > '0000002f:000001c9:0032' AND Operation = 'LOP_HK'4 GO

从图中你可以看到,内存中OLTP只生成了近10000条LOP_HK日志记录——在这个表上发生的每个逻辑插入对应1条记录。

小结

内存中OLTP提供你惊艳的性能提升,因为它是基于全新原理,例如MVCC和Lock-Free Data Structrues。另外它只生成少量事务日志记录,因为只有逻辑改变被记录写入事务日志。我希望这个文章已给你更好的理解:内存中OLTP如何提升你的事务日志吞吐量。

感谢关注!


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