对于数据库行业或者后端行业的从业者而言，存储引擎这个词经常会提及。但对于大部分数据库爱好者，以及部分资历尚欠的从业者而言，对存储引擎可能并不是很熟悉。那到底什么是存储引擎呢？它在数据库中扮演着什么样的角色呢？它的整体架构是怎么样的呢？本文给读者逐个回答上述问题。
作者：文小飞
存储引擎是数据库系统中一个非常重要的组件，它主要负责数据的存储和检索。对于数据库系统而言，通常会将存储引擎设计为可插拔的组件。数据库系统只需要定义统一的数据读写接口，具体接口的实现可以根据不同的场景选择不同的设计结构来实现。因此对于存储引擎而言，既可以作为单独的组件独立使用，也可以内嵌在数据库系统中。
存储引擎的主要目标是提供高效的数据访问能力，以满足应用程序对数据的读取和写入需求。它不仅需要具备快速的查询和检索能力，同时需要保证数据的一致性、可靠性和安全性。存储引擎的设计和实现需要考虑多种因素，如数据结构、索引算法、并发控制、缓存管理等，以提供高性能和高可用性的数据存储服务。
下图以MySQL Server的架构为例，来展现存储引擎在数据库系统中所处的扮演的角色。从下图中可以看到，存储引擎被设计成一个插件式的组件，可以根据不同的业务场景来选择不同类型的存储引擎。
存储引擎的整体架构可以根据具体的实现和应用场景而有所不同，但通常包含以下几个关键组件：“存储管理组件”、“索引管理组件”、“并发控制组件”、“事务管理组件”、“缓存管理组件”、“查询优化和执行组件”。
存储引擎负责将数据持久地存储在物理介质中，如硬盘、固态硬盘（SSD）或内存等。它需要处理数据的组织和存储方式，包括数据结构、文件格式、分区方式等。
因此存储引擎中，通常会涉及一个存储管理组件，负责数据的物理存储和管理。存储管理组件负责定义和维护数据库中的数据结构。它决定了数据在物理介质上的组织方式，可以选择合适的数据结构，如表、索引、视图等，以满足不同类型的数据存储需求。通过数据结构的定义，存储管理组件能够有效地表示和操作数据，提供高效的数据访问和操作接口。
此外存储管理组件还负责数据文件的管理。它管理数据在物理介质上的存储文件，包括创建、打开、关闭和删除文件等操作。数据文件是存储引擎中的基本单位，存储管理组件通过对数据文件的管理，实现了数据的持久化存储和可靠性保证。它还处理文件的读取和写入操作，以及文件的扩展和收缩等管理任务。
它承担着创建、维护和使用索引的重要任务，以加速数据的读取和查询操作。通过索引的优化，存储引擎能够快速定位和检索满足查询条件的数据，从而提高数据库系统的整体性能。
一方面，索引管理组件负责索引的创建。在数据库表中选择一个或多个列作为索引键，根据这些键的值构建索引结构。常见的索引结构包括B树、B+树、哈希表和位图等。索引管理组件根据数据的选择性和分布情况，选择合适的索引结构和算法来创建索引。索引的创建过程可以在数据插入或更新时触发，以保持索引的实时性。
另一方面，索引管理组件负责索引的维护。随着数据的插入、更新和删除，索引需要动态地进行更新和调整，以保持索引的有效性和一致性。索引管理组件监视数据的变化，并相应地更新索引结构。它处理索引的分裂、合并、重建和优化等操作，以提高索引的性能和存储效率。索引维护还包括处理索引的冗余和重复问题，确保索引的准确性和完整性。
最后，索引管理组件负责索引的使用和优化。在执行查询操作时，存储引擎通过索引管理组件确定最佳的索引访问路径。索引管理组件分析查询语句，选择合适的索引，并生成高效的查询计划。它考虑查询的复杂性、数据分布和查询负载等因素，以选择最佳的索引策略和算法。通过索引的使用，存储引擎可以快速定位并检索满足查询条件的数据，提高查询性能。在查询过程中，它收集和维护索引的统计数据，如列的基数、数据分布和索引的选择性等。这些统计信息可以帮助存储引擎优化查询计划，选择最佳的索引和执行路径，从而提高查询性能。索引管理组件还可以根据查询需求，动态调整索引的结构和配置，以满足不同查询场景的需求。
在多用户环境下，存储引擎需要处理并发访问数据时的冲突和一致性问题。为了实现这些功能，存储引擎通常会设计一个并发控制组件，它负责协调多个用户之间对数据的并发访问，以确保数据的一致性和隔离性。
并发控制组件使用一系列技术和机制来实现并发控制。其中最常见的是锁机制，它使用锁来限制对共享数据的访问。并发控制组件会在事务对数据进行读取或写入操作时，根据事务的隔离级别和操作类型，分配合适的锁。这样可以确保同一时间只有一个事务能够修改数据，从而避免数据冲突和脏读等问题。锁机制可以细粒度地控制对数据的访问，并根据需要支持共享锁和排他锁等不同类型的锁。
另一种常见的并发控制技术是多版本并发控制（MVCC）。MVCC通过为每个事务创建一个独立的数据版本来实现并发控制。每个事务在读取数据时，可以访问到符合事务启动时间的数据版本，而不会受到其他事务的修改影响。这种方式下，事务之间的并发性得到提高，同时也保证了数据的一致性和隔离性。
并发控制组件还负责处理死锁的检测和解决。死锁是指多个事务因互相等待对方所持有的资源而无法继续执行的情况。并发控制组件会监测事务之间的等待关系，并在检测到死锁时，选择适当的策略来解除死锁，如终止某些事务或回滚操作。
此外，并发控制组件还需要考虑性能优化和资源利用的问题。它可以通过调整锁粒度、优化锁的获取和释放策略，以及使用并发度控制等手段来提高系统的并发性能。并发控制组件还可以与查询优化器和缓存管理器等其他组件进行协同工作，以进一步提升系统的性能和扩展能力。
事务管理组件是存储引擎中的关键组成部分，它负责处理事务的提交和回滚，以实现事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。
首先，事务管理组件确保事务的原子性。原子性指事务中的操作要么全部执行成功，要么全部回滚到事务开始前的状态，不存在部分执行的情况。事务管理组件通过记录事务的操作日志或使用写前日志（write-ahead logging）等机制，将事务的执行过程持久化到磁盘上。这样，在系统崩溃或故障发生时，可以根据日志来恢复到事务开始前的状态，保证事务的原子性。
其次，事务管理组件确保事务的一致性。一致性指事务在执行过程中，数据库从一个一致的状态转变为另一个一致的状态。事务管理组件使用并发控制技术（如锁机制或MVCC）来协调多个事务之间对数据的访问，以避免数据的不一致性和冲突。它确保事务在执行过程中对数据的读取和修改操作是按照规定的顺序执行，避免数据的丢失、重复或不一致情况的发生。
另外，事务管理组件实现事务的隔离性。隔离性指多个并发执行的事务之间应该相互隔离，彼此感知不到对方的存在，以避免干扰和冲突。事务管理组件通过并发控制技术来限制事务之间对数据的可见性和影响范围，以实现不同隔离级别（如读未提交、读已提交、可重复读和串行化）的要求。这样可以确保事务在并发执行时不会相互干扰或产生不一致的结果。
最后，事务管理组件还负责事务的持久性。持久性指一旦事务提交，其对数据库的修改应该永久保存，即使系统发生故障或崩溃也不会丢失。事务管理组件通过将事务的提交操作持久化到磁盘上，以确保事务的修改操作能够在系统恢复后得到恢复和应用。它还可以使用缓冲区管理、日志刷写等技术来提高持久性的效率和性能。
为了提高数据的访问速度，存储引擎通常会使用缓存来存储最常用的数据和索引块。为了实现上述功能，往往会设计一个缓存管理组件，缓存管理组件负责管理数据和索引的缓存，以提高数据的访问速度。它可以使用缓冲池或页缓存来存储最常用的数据块。缓存管理组件需要实现缓存的分配、回收和替换策略，以及缓存和存储之间的数据同步。以最大限度地利用有限的内存资源，提高数据的访问效率。
查询优化和执行组件负责解析和优化查询语句，并生成高效的查询计划。它可以通过统计信息和查询代价模型来选择最佳的索引和执行策略。查询优化和执行组件需要考虑查询的复杂性、数据分布和查询负载等因素，以提供高性能的查询处理。
综上所述，存储引擎在数据存储和检索中扮演着关键的角色。它负责数据的存储和管理、索引的创建和使用、并发控制和事务处理、缓存管理，以及查询优化和执行等功能。存储引擎的整体架构需要考虑数据的物理存储、索引结构、并发控制和缓存管理等方面的设计和实现。通过合理的存储引擎设计，可以提供高性能、高可用性和高可靠性的数据存储服务，满足不同应用场景的需求。
关于作者：文小飞 （网名：jaydenwen/jaydenwen123），大厂资深研发工程师、公司级讲师。曾就职于腾讯等互联网公司，从事基础架构、后端开发、推荐系统架构等工作，具有丰富的基础架构经验。对技术充满热情，尤其对存储引擎、分布式共识算法等技术有较为深入的理解，曾编写开源书籍“自底向上分析 BoltDB 源码”，并发布“数据存储与检索”等网络课程。业余时间喜欢阅读开源项目源码，学习新技术。
- END -
本文摘编自《深入浅出存储引擎》，经出版方授权发布。
长按下方二维码，发现更多科技好书
▼
本文来源：原创，图片来源：原创、pexels
责任编辑：王莹，部门领导：宁姗
发布人：白钰
