MySQL的插件式存储引擎架构

MySQL的核心创新之一就是其插件式存储引擎架构（Pluggable Storage Engine Architecture），这种架构使得MySQL可以通过多种不同的存储引擎来扩展自己的能力，从而支持更多的业务场景。MySQL的插件式架构如下图所示：

MySQL的插件式存储引擎架构可以划分为四个主要的部分：

• 运行层(Runtime Layer)：负责MySQL运行相关的任务，比如通讯、访问控制、系统配置、监控等信息。
• Binlog层(Binlog Layer): 负责Binlog的生成、复制和应用。
• SQL层(SQL Layer)：复制SQL的解析、优化和SQL的执行。
• 存储引擎层(Storage Engine Layer)：负责数据的存储和访问。

MySQL在SQL计算和数据存储之间设计了一套标准的数据访问控制接口(Plugable Engine Interface)，SQL层通过这个标准的接口进行数据的更新、查询和管理，存储引擎得以作为独立组件实现“热插拔”式集成。

目前MySQL中常用的存储引擎包括：

• MyISAM：MySQL最早使用的引擎，因为不支持事务已经被InnoDB取代。但是一直到MySQL-5.7还是系统表的存储引擎。
• InnoDB：MySQL的默认引擎。因期对事务的支持以及优秀的性能表现，逐步替代MyISAM成为MySQL最广泛使用的引擎。
• CSV： CSV文件引擎，MySQL慢日志和General Log的存储引擎。
• Memory：内存表存储引擎，也可作为SQL执行时内部临时表的存储引擎。
• TempTable：MySQL-8.0引入的引擎，用于存储内部临时表。

InnoDB作为引擎引入到MySQL，是MySQL插件式引擎架构的一个非常重要的里程碑。在互联网发展的初期，MyISAM因其简单高效的访问赢得了互联网业务的青睐，和Linux、Apach、PHP一起被称为LAMP架构。随着电商、社交互联网的兴起，MyIASAM的短板越来越明显。InnoDB因其对事务ACID的支持、在并发访问和性能上的优势，大大的拓展了MySQL的能力。在InnoDB的加持下，MySQL成为最流行的开源OLTP数据库。

随着MySQL的广泛使用，我们看到有越来越多基于TP数据的分析型查询。InnoDB的架构是天然为OLTP设计，虽然在TP业务场景下能够有非常优秀的性能表现。但InnoDB在分析型业务场景下的查询效率非常的低。这大大的限制了MySQL的使用场景。时至今日，MySQL一直欠缺一个分析型查询引擎。DuckDB的出现让我们看到了一种可能性。

DuckDB简介

DuckDB 是一个开源的在线分析处理（OLAP）和数据分析工作负载而设计。因其轻量、高性能、零配置和易集成的特性，正在迅速成为数据科学、BI 工具和嵌入式分析场景中的热门选择。DuckDB主要有以下几个特点：

• 卓越的查询性能：单机DuckDB的性能不但远高于InnoDB，甚至比ClickHouse和SelectDB的性能更好。
• 优秀的压缩比：DuckDB采用列式存储，根据类型自动选择合适的压缩算法，具有非常高的压缩率。
• 嵌入式设计：DuckDB是一个嵌入式的数据库系统，天然的适合被集成到MySQL中。
• 插件化设计：DuckDB采用了插件式的设计，非常方便进行第三方的开发和功能扩展。
• 友好的License：DuckDB的License允许任何形式的使用DuckDB的源代码，包括商业行为。

基于以上的几个原因，我们认为DuckDB非常适合成为MySQL的AP存储引擎。因此我们将DuckDB集成到了AliSQL中。

DuckDB引擎的定位是实现轻量级的单机分析能力，目前基于DuckDB引擎的RDS MySQL DuckDB只读实例已经上线，欢迎试用。未来我们还会上线主备高可用的RDS MySQL DuckDB主实例，用户可以通过DTS等工具将异构数据汇聚到RDS MySQL DuckDB实例，实现数据的分析查询。

RDS MySQL DuckDB只读实例的架构

DuckDB分析只读实例，采用读写分离的架构。分析型业务和主库业务分离，互不影响。和普通只读实例一样，通过Binlog复制机制从主库复制数据。DuckDB分析只读节点有以下优势：

• 高性能分析查询：基于DuckDB的查询能力，分析型查询性能相比InnoDB提升高达200倍（详见性能部分）。
• 存储成本低：基于DuckDB的高压缩率，DuckDB只读实例的存储空间通常只有主库存储空间的20%。
• 100% 兼容MySQL语法，免去学习成本。DuckDB作为引擎集成到MySQL中，因此用户查询仍然使用MySQL语法，没有任何学习成本。
• 无额外管理成本：DuckDB只读实例仍然是RDS MySQL实例，相比普通只读实例仅仅增加了一些MySQL参数。因此DuckDB和普通RDS MySQL实例一样管理、运维、监控。监控信息、慢日志、审计日志、RDS API等无任何差异。
• 一键创建DuckDB只读实例，数据自动从InnoDB转成DuckDB，无额外操作。

DuckDB 引擎的实现

DuckDB只读实例使用上可以分为查询链路和Binlog复制链路。查询链路接受用户的查询请求，执行数据查询。Binlog复制链路连接到主实例进行Binlog复制。下面会分别从这两方面介绍其技术原理。

查询链路

查询执行流程如上图所示。InnoDB仅用来保存元数据和系统信息，如账号、配置等。所有的用户数据都存在DuckDB引擎中，InnoDB仅用来保存元数据和系统信息，如账号、配置等。

用户通过MySQL客户端连接到实例。查询到达后，MySQL首先进行解析和必要的处理。然后将SQL发送到DuckDB引擎执行。DuckDB执行完成后，将结果返回到Server层，Server层将结果集转换成MySQL的结果集返回给客户。

查询链路最重要的工作就是兼容性的工作。DuckDB和MySQL的数据类型基本上是兼容的，但在语法和函数的支持上都和MySQL有比较大的差异，为此我们扩展了DuckDB的语法解析器，使其兼容MySQL特有的语法；重写了大量的DuckDB函数并新增了大量的MySQL函数，让常见的MySQL函数都可以准确运行。自动化兼容性测试平台大约17万SQL测试，显示兼容率达到99%。详细兼容性情况请参考阿里云官网文档《DuckDB分析实例兼容性说明》^[1]

Binlog复制链路

幂等回放

由于DuckDB不支持两阶段提交，因此无法利用两阶段提交来保证Binlog GTID和数据之间的一致性，也无法保证DDL操作中InnoDB的元数据和DuckDB的一致性。因此我们对事务提交的过程和Binlog的回放过程进行了改造，从而保证实例异常宕机重启后的数据一致性。

DML回放优化

由于DuckDB本身的实现上，有利于大事务的执行。频繁小事务的执行效率非常低，会导致严重的复制延迟。因此我们对Binlog回放做了优化，采用攒批(Batch)的方式进行事务重放。优化后可以达到30万行/s的回放能力。在Sysbench压力测试中，能够做到没有复制延迟，比InnoDB的回放性能还高。

并行Copy DDL

MySQL中的一少部分DDL比如修改列顺序等，DuckDB不支持。为了保证复制的正常进行，我们实现了Copy DDL机制。DuckDB原生支持的DDL，采用Inplace/Instant的方式执行。当碰到DuckDB不支持的DDL时，会采用Copy DDL的方式创建一个新表替换原表。

Copy DDL采用多线程并行执行，执行时间缩短7倍。

DuckDB只读实例的性能

测试环境

ECS 实例 32Cpu、128G内存、ESSD PL1云盘 500GB

测试类型

TPC-H  SF100 单机测试

测试结果

测试结果如下图所示：所有TPC-H的22个查询，DuckDB的执行性能都远高于InnoDB引擎。相比开源的ClickHouse分析数据库也有2-20倍的性能优势.详细测试数据请参考阿里云官网文档《DuckDB分析实例》^[2]。

总结

作为一款多引擎数据库系统，却没有分析型引擎，这大大限制了MySQL的使用场景。通过将DuckDB实现为AliSQL的存储引擎，AliSQL率先在MySQL环境中提供了HTAP的能力，用户无须额外的学习和使用成本就能享受到AP数据库带来好处。阿里云RDS MySQL DuckDB只读节点已经上线， 线上购买 RDS MySQL 实例就可以直接体验.

引用链接

[1] 《DuckDB分析实例兼容性说明 》: https://help.aliyun.com/zh/rds/apsaradb-rds-for-mysql/compatibility-of-duckdb-based-analytical-instances
[2] 《DuckDB分析实例》: https://help.aliyun.com/zh/rds/apsaradb-rds-for-mysql/duckdb-based-analytical-instance