传统数据库数小时完成的DDL，TA瞬时就搞定了

X-Engine是阿里巴巴自研的存储引擎，作为阿里云 RDS MySQL 的一个可选引擎，除了主打高性能和低成本，还增加了不少惠及用户的新功能。本文将详细介绍 MySQL(X-Engine) 如何近乎瞬时完成传统数据库需要数小时完成的DDL操作。

1.数据库DDL操作面临的问题

互联网业务发展迅速，应用模式频繁更改是常态。相应地，数据库访问模式和schema也随之变化。DDL（Data Definition Language）是SQL的一类，主要作用是创建和更改数据的schema信息，最常见的操作包括：加减列、更改列类型、加减索引等。熟悉MySQL的同学都知道，在8.0以前，虽然Online DDL不阻塞其它DML（Insert/Update/Delete）操作，但许多重要的DDL操作，如加列、减列等，仍旧需要等待数小时、甚至好几天时间（依据数据量的大小）才会生效。更改列类型等操作甚至仍需要锁表执行，阻塞DML操作。

DDL操作运行时间长，占用系统资源，需要额外的磁盘空间（建立临时表），影响系统吞吐，并且一旦DDL过程中实例crash，恢复时间也会很久。以加列DDL为例，MySQL经历如下过程：

1.以新schema建立空表。
2.拷贝数据到新表，并且将新加列的值赋为默认值，同时更新索引表。数据库接受到的DML操作被记录在临时文件。
3.加exclusive lock，阻塞写操作，将临时文件记录的DML操作Apply到新表。如果DML很多，这一阶段将花费较多时间。
4.删除旧表，将新表命名为旧表的名字。

显然，这个过程加锁时间长，拷贝数据操作会占用系统资源和临时空间，并需要大量I/O。为了适应变化频繁的业务，不立即更改存储层数据、可以快速完成的DDL（我们称之为Fast DDL）成为了一个必要feature。MySQL 8.0 增加了instant add column功能，可以在短时间内只修改table元信息，完成加列操作。遗憾的是，它还不支持其它类型的DDL。得益于阿里自研的存储引擎X-Engine存储了多版本Table Schema，每一行记录在引擎层就完成了解析，并且可以依据更新版本的schema实现格式转换，X-Engine因此可支持多种类型的Fast DDL。

2.业界Fast ddl实现方案

MySQL 8.0

record记录了列个数, instant add column操作只修改系统表。

写操作：新格式的记录。

读操作：根据存储在系统表中default value补齐新加列。

支持类型：

• Change index optionRename table• Set/drop default• Modify column when the table is empty• Add/drop virtual columnsAdd columns

MariaDB10.3

整体实现方案与MySQL8.0类似，record记录了列个数，在leftmost leaf page中记录所有列的default值.支持类型：

• Add column• Drop column• Extend VARCHAR maximum （Only if the physical format allows; not VARCHAR(255) to VARCHAR(256)）

Aurora

发生ddl后，更新系统表，新、旧版本的schema均要记录下来。然后广播该修改。之后接受DML请求，首先转换相关leaf page的所有记录，然后执行DML。

select请求会将旧版本的记录拼接成新版本记录。

支持类型

• only supports adding nullable columns, without default values

3.X-Engine多版本schema

顾名思义，Fast DDL指数据库能够在极短的时间内完成用户发出的DDL指令并返回。之所以这么快，是因为只修系统表里的元数据，不变更引擎层存储的数据。其实现的关键在于：元信息变更之后，内存、磁盘中的物理记录该如何解析。

Engine的架构采用了LSM-Tree的思想，将新写入的数据以追加方式写入内存memtable，memtable到一定大小后switch为immutable memtable，不再修改。然后逐渐以固定大小extent的形式，flush到持久化存储中。当extent到一定数量后，通过合并(Compaction)操作，将相同Key的多个版本合并。为了让每行记录可解析，最直观简单的方案便是将元信息附着在记录上面。为了能够不依赖系统表解析记录，X-Engine存储了较为详细的元数据，如果为每一行都附着一份，会占用大量的空间。为了大大减少存储成本，我们保证每个memtable和extent内部的数据schema一致，并将schema信息存储在memtable和extent之上。

schema信息包含了诸如列个数、列类型、列长度、默认值等关键信息。利用这些信息，X-Engine可以在返回结果之前，完成列解析，并只需返回查询目标列的对应结果。下面给出了一个具体的例子，同一张表存在不同schema版本的extent时，如何返回结果。

4.X-Engine fast ddl实现

当 MySQL 接收到一条fast ddl语句时，更新相关系统表及元数据，新版本的表结构随之生效，这时这条DDL语句就执行成功啦！到现在为止X-Engine存储的信息没有发生任何变化。

读请求

当系统接收到Select请求时，MySQL 会将请求本身，连同当前最新版本schema信息（称之为target schema）传递到X-Engine。X-Engine首先定位到记录的位置（某个memtable或extent），并取相应数据schema解析记录得到初步结果。接着，对比数据schema和target schema，对初步结果做适当填充、删减或修改得到最终结果返回。

X-Engine schema更新

Fast DDL命令执行成功，新版本的schema生效，X-Engine还对此无感知。当接收到第一条针对该表的DML（Insert/Update/ Delete）请后，如果发现X-Engine的活跃memtable的schema版本落后于最新版本，会触发switch memtable行为：冻结当前活跃memtable，产生新活跃memtable，将新schema赋予新活跃memtable。为了保证数据的正确性，该操作会等待所有正在进行的写事务完成后再执行。

写请求

每个写事务可能涉及到n（n>=1）个表。事务在提交时，需要在写入活跃memtable之前判断：事务写入数据的schema版本是否与活跃memtable的schema版本一致，如果不一致则应该报错退出，提醒用户重试。

Flush/Compaction

内存中memtable数量到一定个数时会触发Flush操作，被选中memtable的数据以extent的形式写入磁盘，schema也随之由memtable传递到extent。Compaction操作会合并多个extent，如果参与同一任务的extent schema版本不一致，X-Engine会以其中最新版本为准，生成新extent。

总结

Fast DDL可以解决很多应用的痛点，加列、扩展列的常用的操作不用再需要漫长的等待。技术上，X-Engine通过存储详细的多版本schema信息，不仅无需借助系统表解析记录，而且可以轻易地实现不同版本schema之间的数据转换，进而可以支持丰富的Fast DDL类型。