Architecture
1 Architecture
- MySQL 서버는 다른 DMBS에 비해 아키텍처가 독특하다
- MySQL 서버는 크게 MySQL 엔진과 스토리지 엔진으로 구분된다
- MySQL 서버에서 MySQL 엔진은 하나지만 스토리지 엔진은 여러개를 동시에 사용할 수 있다
2 MySQL 엔진 아키텍처
- 클라이언트로부터 접속 및 쿼리 요청을 처리하는 커넥션 핸들러와 SQL 파서 및 전처리기 그리고 쿼리의 최적화된 실행을 위한 옵티마이저가 중심을 이룬다
- 실질적인 GROUP BY나 ORDER BY 등 많은 복잡한 처리는 스토리지 엔진 영역이 아니라 MySQL 엔진의 처리 영역인 쿼리 실행기에서 처리된다
2.1 쿼리 파서
- 사용자 요청으로 들어온 쿼리 문장을 토큰(MySQL이 인식할 수 있는 최소 단위의 어휘나 기호)으로 분리해 트리 형태의 구조로 만들어 내는 작업을 의미한다.
- 쿼리문장의 기본 문법 오류는 이 과정에서 발견되며 사용자에게 오류 메시지를 전달하게 된다.
2.2 전처리기
- 파서 과정에서 만들어진 파서 트리를 기반으로 쿼리 문장에 구조적인 문제점이 있는지 확인한다.
- 각 토큰을 테이블 이름이나 칼럼 이름 또는 내장 함수와 같은 개체를 매핑에 해당 객체의 존재 여부와 객체의 접근권한 등을 확인하는 과정을 이 단계에서 수행한다.
- 존재 하지 않거나 권한상 사용할 수 없는 개체의 토큰은 이 단계에서 걸러진다.
2.3 옵티마이저
- 사용자의 요청으로 들어온 쿼리 문장을 저렴한 비용으로 가장 빠르게 처리할지 결정하는 역할을 하는 DBMS의 두뇌다
- 옵티마이저가 더 나은 선택을 할 수 있게 유도하는 것이 아주 중요하다
2.4 실행엔진
- 실행 엔진은 만들어진 계획대로 각 핸들러에게 요청해서 받은 결과를 또 다른 핸들러 요청의 입력으로 연결하는 역할을 수행한다.
예시
- 옵티마이저가 GROUP BY를 처리하기 위해 임시 테이블을 사용하기로 결정했다고 가정했을때,
- 실행 엔진은 핸들러에게 임시 테이블을 만들라고 요청
- 다시 실행 엔진은 WHERE 절에 일치하는 레코드를 읽어오라고 핸들러에 요청
- 읽어온 레크코들을 1번에서 준비한 임시 테이블에 저장하라고 다시 핸들러에 요청
- 데이터가 준비된 임시 테이블에서 필요한 방식으로 데이터를 읽어 오라고 핸들러에게 다시 요청
- 최종적으로 실행 엔진은 결과를 사용자나 다른 모듈로 넘긴다
- ex) 실행엔진이 핸들러에게
테이블을 만들어,WHERE 절에 일치하는 레코드 읽어와,읽어온 레코드들 임시 테이블로 저장해등을 요청하고 최종적으로 실행 엔진은 결과를 사용자나 다른 모듈에게 넘긴다.
3 스토리지 엔진
- MySQL 엔진은 요청된 SQL 문장을 분석하거나 최적화하는등 DBMS의 두뇌에 해당하는 처리를 수행하고 실제 데이터를 디스크 스토리지에 저장하 거나 데이터를 읽어오는 부분은 스토리지 엔진이 담당한다
- MySQL 엔진은 하나지만 여러 스토리지 엔진을 동시에 사용할 수 있다
- 아래와 같이 테이블이 사용할 스토리지 엔진을 지정하면 이후 테이블의 모든 읽기 작업이나 변경 작업은 정의된 스토리지 엔진이 처리한다.
mysql > CREATE TABLE test_table (fd1 IT, fd2 INT) ENGINE = INNODB;
3.1 핸들러 API
- MySQL 엔진의 쿼리 실행기에서 데이터를 쓰거나 읽어야 할 때는 각 스토리지 엔진에게 쓰기 또는 읽기를 요청하는데,
- 이러한 요청을 핸들러(Handler) 요청이라고 하고, 여기서 사용되는 API를 핸들러 API라고 한다.
"SHOW GLOBAl STATUS LIKE 'Handler%';"
- 위 명령으로 이 핸들러 API를 통해 얼마나 많은 데이터(레코드) 작업이 있엇는지 확인가능하다.
3.2 핸들러
- 핸들러는 MySQL 서버의 가장 밑단에서 실행 엔진의 요청에 따라 데이터를 디스크로 저장하고 읽어오는 역할을 담당한다
- 핸들러가 결국 스토리지 엔진을 의미한다
- MyISAM 테이블을 조작하는 경우 핸들러가 MyISAM 스토리지 엔진이 되고 InnoDB 테이블을 조작하는 경우 핸들러가 InnoDB 스토리지 엔진이 된다
4 MySQL 스레딩 구조
- MySQL은 프로세스 기반이 아니라 스레드 기반으로 작동하며, 크게 포그라운드 스레드와 백그라운드 스레드로 구분할 수 있다.
4.1 포그라운드 스레드(클라이언트 스레드)
- 포그라운드 스레드는 최소한 MySQL 서버에 접속된 클라이언트의 수만큼 존재한다
- 주로 각 클라이언트 사용자가 요청하는 쿼리 문장을 처 리하는 것이 임무다.
- 사용자가 작업을 마치고 커넥션을 종료하면, 해당 커넥션을 담당하던 스레드는 다시 스레드 캐시(Thread Cache)로 되돌아간다.
- 이때 이미 스레드 캐시에 일정 개수 이상의 대기 중인 스레드가 있으면 스레드 캐시에 넣지 않고 스레드를 종료시켜 일정 개수의 스레드만 스레드 캐시에 존재하게 한다.
- 이렇게 스레드의 개수를 일정하게 유지하게 만들어주는 파라미터가
thread_cache_size다. - InnoDB 테이블은 데이터 버퍼나 캐시까지만 포그라운드 스레드가 처리하고, 나머지 버퍼로부터 디스크까지 기록하는 작업은 백그라운드 스레드가 처리한다.
4.2 백그라운드 스레드
- 인서트 버퍼를 병합하는 스레드 로그를 디스크로 기록하는 스레드, InnoDB 버퍼 풀의 데이터를 디스크에 기록하는 스레드, 데이터를 버퍼로 읽어들이는 스레드, 그리고 기타 여러 가지 잠금이나 데드락을 모니터링 하는 스레드가 있다.
- 이러한 모든 스레드를 총괄하는 메인 스레드도 있다.
- 가장 중요한 것은 로그 스레드(Log thread)와 버퍼의 데이터를 디스크로 내려쓰는 작업을처리하는 쓰기 쓰레드 일 것이다.
- 쓰기 스레드의 개수 지정:
innodb_write_io_threads - 읽기 스레드의 개수 지정:
innodb_read_io_threads
5 메모리 할당 및 사용 구조
- MySQL에서 사용하는 메모리 공간은 크게 글로벌 메모리 영역과 로컬 메모리 영역으로 구분된다
- 글로벌 메모리 공간은 많은 스레드가 공유해서 사용하고 로컬 메모리 영역은 그렇지 않다
5.1 글로벌 메모리 영역
글로벌 메모리 영역의 메모리 할당
- 클라이언트의 스레드 수의 무관하게 하나의 메모리 공간만 할당된다
- 필요에 따라 2개 이상의 공간을 할당 받을 수 있지만 이는 클라이언트의 스레드 수와 무관하다
- 글로벌 메모리 영역의 모든 메모리 공간은 MySQL 서버가 시작되면서 운영체제로부터 할당된다
- 요청된 메모리 공간을 100% 할당하지 않을 수 있다
- 각 운영체제의 메모리 할당 방식이 상당히 복잡하여 MySQL 서버가 사용하는 정확한 메모리의 양을 측정하는 것이 어렵다
대표적인 글로벌 메모리 영역
- 테이블 캐시
- InnoDB 버퍼 풀
- InnoDB 어댑티브 해시 인덱스
- InnoDB 리두 로그 버퍼
5.2 로컬 메모리 영역
- 클라이언트가 MySQL 서버에 접속하면 클라이언트 커넥션으로 부터의 요청을 처리하기 위해 클라이언트 스레드를 하나씩 할당한다
- MySQL 서버상에 존재하는 클라이언트 스레드가 쿼리를 처리하는 데 사용하는 메모리 영역이다
- 로컬 메모리는 각 클라이언트 스레드별로 독립적으로 할당되어 절대 공유하지 않는다
로컬 메모리 영역의 다른 이름들
- 클라이언트 스레드가 사용하는 공간이라는 의미로 클라이언트 메모리 영역이라 부르기도 한다
- 클라이언트와 MySQL 서버와의 커넥션을 세션이라고 하기 때문에 로컬 메모리 영역을 세션 메모리 영역이라 부르기도 한다
로컬 메모리 사용 구조
- 로컬 메모리 공간의 특징으로 각 쿼리의 용도별로 필요할 때만 공간이 할당되고 그렇지 않은 경우 할당조차 하지 않을 수 있다
- 커넥션이 열려 있는 동안 계속 할당된 상태로 남아 있는 공간
- 커넥션 버퍼, 결과 버퍼
- 쿼리를 실행하는 순간에만 할당하고 다시 해제하는 공간
- 소트 버퍼, 조인 버퍼
대표적인 로컬 메모리 영역
- 커넥션 버퍼
- 정렬 버퍼
- 조인 버퍼
- 바이너리 로그 캐시
- 네트워크 버퍼
5 InnoDB 스토리지 엔진 아키텍처
- InnoDB는 MySQL에서 사용할 수 있는 스토리지 엔진 중 거의 유일하게 레코드 기반 잠금을 제공한다
- 따 라서 높은 동시성 처리가 가능하고 안정적이며 성능이 뛰어나다
5.1 프라이머리 키에 의한 클러스터링
- InnoDB의 모든 테이블은 기본적으로 프라이머리 키를 기준으로 클러스터링되어 저장된다
- 즉 프라이머리 키 값의 순서대로 디스크에 저장된다
- 프라이머리 키가 클러스터링 인덱스이기 때문에 프라이머리 키를 이용한 레인지 스캔은 상당히 빠르게 처리된다
- 결과적으로 쿼리의 실행 계획에서 프라이머리 키는 기본적으로 다른 보조 인덱스에 비해 비중이 높게 설정된다
- 쿼리의 실행 계획에서 다른 보조 인덱스보다 프라이머리 키가 선택될 학률이 높음
5.2 MVCC
- Mulit Version Concurrency Control
- 레코드 레벨의 트랙잭션을 지원하는 DBMS가 제공하는 기능
- MVCC 목적은 잠금을 사용하지 않는 일관된 읽기는 제공하는 것에 있다
- 언두 로그를 이용해 이러한 이 기능을 제공한다
- 멀티 버전은 하나의 레코드에 대해 여러 개의 버전이 동시에 관리된다는 의미이다
MVCC 예시
- UPDATE 쿼리가 실행되면 InnoDB 버퍼 풀에 새로운 데이터로 변경된다
- 기존 데이터는 언두 영역으로 복사된다
- InnoDB 버퍼 풀과 언두 영역은 메모리에 있으며 InnoDB 버퍼 풀의 변경 내용은 InnoDB 스토리지 엔진의 백그라운드 스레드에 의해서 기록된다.
- 그래서 InnoDB 버퍼 풀의 변경 내용이 디스크의 데이터 파일에 기록됐는지 여부는 시점에 따라 다를 수 있다
- 이 상태에서 COMMIT 명령을 실행하면 InnoDB는 더이상의 변경 작업 없이 지금의 상태를 영구적인 데이터로 만든다
- 롤백을 실행하면 언두 영역에 있는 백업된 데이터를 InnoDB 버퍼 풀로 다시 복구하고 언두 영역의 내용을 삭제한다
- UPDATE 쿼리 실행하고 아직 COMMIT 되지 않은 상태에서 다른 사용자가 작업 중인 레코드를 조회하면 어떻게 될까?
- 격리수준마다 다르다
READ_UNCOMMITTED: InnoDB 버퍼 풀이 현재 가지고 있는 변경된 데이터를 반환한다READ_COMMITTED: InnoDB 버퍼 풀이나 데이터 파일에 있는 내용 대신 변경되기 이전의 내용을 보관하고 있는 언두 영역의 데이터를 반환한다
5.3 잠금 없는 일관된 읽기
- InnoDB 스토리지 엔진은 MVCC 기술을 이용해 잠금을 걸지 않고 읽기 작업을 수행한다
- 잠금을 걸지 않아 InnoDB에서 읽기 작업은 다른 트랜잭션이 가지고 있는 잠금을 기다리지 않고 읽기가 가능하다
- 특정 사용자가 레코드를 변경하고 아직 커밋을 수행하지 않아 잠금이 된 레코드를 읽으면 InnoDB에서는 변경되기 전의 데이터를 읽기 위해 언두 로그를 사 용하기 때문에 읽는 것이 가능함
- 오랜 시간 동안 활성 상태인 트랙잭션으로 인해 MySQL 서버가 느려지는 문제가 발생하는데 일관된 읽기를 위해 언두 로그를 삭제하지 못하고 계속 유지해야 하기 때문이다
- 따라서 트랜잭션이 시작됐다면 가능한 빨리 롤백이나 커밋을 해야한다
5.4 InnoDB 버퍼 풀
- InnoDB 스토리지 엔진에서 가장 핵심적인 부분이다
- 디스크의 데이터 파일이나 인덱스 정보를 메모리에 캐시해 두는 공간이다
- 쓰기 작업을 지연시켜 일괄 작업으로 처리할 수 있게 해주는 버퍼 역할도 같이 한다
- INSERT, UPDATE, DELETE 처럼 데이터를 변경하는 쿼리는 데이터 파일의 이곳 저곳에 위치한 레코드를 변경해 랜덤한 디스크 작업을 발생시킴
- 버퍼 풀이 변경된 데이터를 모아서 처리하면 랜덤한 디스크 작업 횟수를 줄일 수 있다
5.5 언두 로그
- InnoDB 스토르지 엔진은 트랜잭션 격리 수준을 보장하기 위해 DML(INSERT, UPDATE, DELETE)로 변경되기 이전 버전의 데이터를 별도로 백업한다
- 이렇게 백업된 데이터를 언두 로그라고 한다
트랜잭션 보장
- 트랜잭션이 롤백되면 트랜잭션 도중 변경된 데이터를 변경 전 데이터로 복구해야 하는데 이때 언두 로그에 백 업해둔 이전 버전의 데이터를 이용해 복구한다
격리 수준 보장
- 특정 커넥션에서 데이터를 변경하는 도중에 다른 커넥션에서 데이터를 조회하면 트랜잭션 격리 수준에 맞게 변경중인 레코드를 읽지 않고 언두 로그에 백업해둔 데이터를 읽어서 반환하기도 한다
참고