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，还减少了不少惠及用户的新性能。本文将具体介绍 MySQL(X-Engine) 如何近乎刹时实现传统数据库须要数小时实现的 DDL 操作。
1. 数据库 DDL 操作面临的问题
互联网业务倒退迅速，利用模式频繁更改是常态。相应地，数据库拜访模式和 schema 也随之变动。DDL（Data Definition Language）是 SQL 的一类，次要作用是创立和更改数据的 schema 信息，最常见的操作包含：加减列、更改列类型、加减索引等。相熟 MySQL 的同学都晓得，在 8.0 以前，尽管 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，仍旧须要期待数小时、甚至好几天工夫（根据数据量的大小）才会失效。更改列类型等操作甚至仍须要锁表执行，阻塞 DML 操作。
DDL 操作运行工夫长，占用系统资源，须要额定的磁盘空间（建设长期表），影响零碎吞吐，并且一旦 DDL 过程中实例 crash，复原工夫也会很久。以加列 DDL 为例，MySQL 经验如下过程：
1. 以新 schema 建设空表。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。数据库承受到的 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，这一阶段将破费较多工夫。4. 删除旧表，将新表命名为旧表的名字。显然，这个过程加锁工夫长，拷贝数据操作会占用系统资源和长期空间，并须要大量 I /O。为了适应变动频繁的业务，不立刻更改存储层数据、能够疾速实现的 DDL（咱们称之为 Fast DDL）成为了一个必要 feature。MySQL 8.0 减少了 instant add column 性能，能够在短时间内只批改 table 元信息，实现加列操作。遗憾的是，它还不反对其它类型的 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实现了解析，并且能够根据更新版本的 schema 实现格局转换，X-Engine 因而可反对多种类型的 Fast DDL。
2. 业界 Fast ddl 实现计划
MySQL 8.0
record 记录了列个数, instant add column 操作只批改零碎表。
写操作：新格局的记录。
读操作：依据存储在零碎表中 default value 补齐新加列。
反对类型：
• Change index optionRename table
• Set/drop default
• Modify column when the table is empty
• Add/drop virtual columnsAdd columns
MariaDB10.3
整体实现计划与 MySQL8.0 相似，record 记录了列个数，在 leftmost leaf page 中记录所有列的 default 值.
反对类型：
• Add column
• Drop column
• Extend VARCHAR maximum（Only if the physical format allows; not VARCHAR(255) to VARCHAR(256)）
Aurora
产生 ddl 后，更新零碎表，新、旧版本的 schema 均要记录下来。而后播送该批改。之后承受 DML 申请，首先转换相干 leaf page 的所有记录，而后执行 DML。
select 申请会将旧版本的记录拼接成新版本记录。
反对类型
• only supports adding nullable columns, without default values
3.X-Engine 多版本 schema
顾名思义，Fast DDL 指数据库可能在极短的工夫内实现用户收回的 DDL 指令并返回。之所以这么快，是因为只修零碎表里的元数据，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 的架构采纳了 LSM-Tree 的思维，将新写入的数据以追加形式写入内存 memtable，memtable 到肯定大小后 switch 为 immutable memtable，不再批改。而后逐步以固定大小 extent 的模式，flush 到长久化存储中。当 extent 到肯定数量后，通过合并 (Compaction) 操作，将雷同 Key 的多个版本合并。为了让每行记录可解析，最直观简略的计划便是将元信息附着在记录下面。为了可能不依赖零碎表解析记录，X-Engine 存储了较为具体的元数据，如果为每一行都附着一份，会占用大量的空间。为了大大减少存储老本，咱们保障每个 memtable 和 extent 外部的数据 schema 统一，并将 schema 信息存储在 memtable 和 extent 之上。
schema 信息蕴含了诸如列个数、列类型、列长度、默认值等要害信息。利用这些信息，X-Engine 能够在返回后果之前，实现列解析，并只需返回查问指标列的对应后果。上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，如何返回后果。
4.X-Engine fast ddl 实现
当 MySQL 接管到一条 fast ddl 语句时，更新相干零碎表及元数据，新版本的表构造随之失效，这时这条 DDL 语句就执行胜利啦！到当初为止 X -Engine 存储的信息没有产生任何变动。
读申请
当零碎接管到 Select 申请时，MySQL 会将申请自身，连同以后最新版本 schema 信息（称之为 target schema）传递到 X -Engine。X-Engine 首先定位到记录的地位（某个 memtable 或 extent），并取相应数据 schema 解析记录失去初步后果。接着，比照数据 schema 和 target schema，对初步后果做适当填充、删减或批改失去最终后果返回。
X-Engine schema 更新
Fast DDL 命令执行胜利，新版本的 schema 失效，X-Engine 还对此无感知。当接管到第一条针对该表的 DML（Insert/Update/ Delete）请后，如果发现 X -Engine 的沉闷 memtable 的 schema 版本落后于最新版本，会触发 switch memtable 行为：解冻以后沉闷 memtable，产生新沉闷 memtable，将新 schema 赋予新沉闷 memtable。为了保证数据的正确性，该操作会期待所有正在进行的写事务实现后再执行。
写申请
每个写事务可能波及到 n（n>=1）个表。事务在提交时，须要在写入沉闷 memtable 之前判断：事务写入数据的 schema 版本是否与沉闷 memtable 的 schema 版本统一，如果不统一则应该报错退出，揭示用户重试。
Flush/Compaction
内存中 memtable 数量到肯定个数时会触发 Flush 操作，被选中 memtable 的数据以 extent 的模式写入磁盘，schema 也随之由 memtable 传递到 extent。Compaction 操作会合并多个 extent，如果参加同一工作的 extent schema 版本不统一，X-Engine 会以其中最新版本为准，生成新 extent。
总结
Fast DDL 能够解决很多利用的痛点，加列、扩大列的罕用的操作不必再须要漫长的期待。技术上，X-Engine 通过存储具体的多版本 schema 信息，不仅无需借助零碎表解析记录，而且能够轻易地实现不同版本 schema 之间的数据转换，进而能够反对丰盛的 Fast DDL 类型。