MySQL TEXT类型内存分配

在本文中，我们将介绍MySQL中TEXT类型数据的内存分配。

MySQL中有多种数据类型，其中包括了TEXT类型。TEXT类型可以存储大段的文本数据，最大支持到4GB，因此在占用内存时需要格外注意。在MySQL中，TEXT类型内存分配与其他数据类型不同，需要特别注意。

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MySQL的内存分配机制

MySQL中，数据的内存分配主要有三种形式：堆内存，栈内存和静态内存。其中，堆内存分配使用的是malloc、realloc和free等函数，用于存储动态分配的数据；栈内存分配使用的是alloca等函数，用于存储局部变量和函数调用时的参数；静态内存分配则是指程序执行前就已经确定大小的数据。

对于TEXT类型数据，MySQL通过使用BLOB结构体进行存储。BLOB其实就是Binary Large Object的缩写，也就是二进制大对象，它可以存储大段的二进制数据，包括音频、视频、图像和文本等。TEXT类型实际上就是一种BLOB类型，它是二进制类型中的一种特殊情况。

MySQL中，BLOB结构体的定义如下：

struct st_dynamic_array
{
  uchar     *buffer;
  size_t     length_allocated;   /* allocated buffer size, freeable */
  size_t     length;             /* used buffer length */
  MEM_ROOT  *mem_root;           /* MEM_ROOT from which to allocate */
};

在BLOB结构体中，buffer表示存储数据的内存区域，length_allocated表示已经分配的内存大小，length表示当前存储数据的大小。

TEXT类型内存分配方式

在MySQL中，TEXT类型的内存分配方式与其他数据类型不同。对于VARCHAR、CHAR等固定长度的字符串数据类型，它们的内存分配是在打开表时完成的，它们的大小是可以预估的，因此一次性分配内存即可。

然而，对于TEXT类型的数据，情况就比较特殊了。由于TEXT类型数据的大小可能比较大，而且无法预先确定，因此不能像VARCHAR和CHAR类型那样在打开表时一次性分配内存。因此，MySQL会采用延迟内存分配的方式来处理TEXT类型的数据。这也是MySQL中的一个优化项。

具体来说，在INSERT或UPDATE语句中，如果数据类型为TEXT，MySQL会先为其分配一个小内存块，通常为256字节大小，然后在数据越来越大时动态分配内存。当字符串大小超过256字节时，MySQL会分配更多的空间，但它并不会一次性分配越来越多的内存，而是采用动态分配的方式。

当出现较大的BLOB数据时，MySQL并不会将所有数据一次性加载到内存中，而是按照分段式的方式，每次只加载一部分数据，如下面的代码所示：

for (point= start_read;/*在大的BLOB数据中分段读*/
     error == ER_NONE && *point && (uint) (point - start_read) < size_of_data;
     point+= ha_share->max_data_file_length)
{
  error= rr_sequential(ha_share->file,DONT_EXCEED_MAX_ROWS,
                       point,ha_share->max_data_file_length, # 大数据块每次读取最大值为global_system_variables.max_allowed_packet ,如果读取数据小于max_allowed_packet,则全部读取
                       &read_length,(uchar**) &dummy,0);
  if ((ha_share->block_size > 0) && (*point != 0))
  {
    if ( (ha_share->block_size / read_length + 2) > dyn_array_length(&blobs))
    {
      if (dyn_array_realloc(&blobs,ha_share->block_size/read_length+2))
      {
        error= CANT_WRITE_TO_FILE;
        break;
      }
    }
    if ( (*point != 0) && (*point != MYSQL_BLOB_HEADER))
    {
      ha_share->blob_length+= read_length;
      ((uchar**) dyn_array_ptr(&blobs,dyn_array_elements(&blobs)-1))[0]= dummy;
      rrn_write_to_blob_buffer(LIB_MQH2INT(point-start_read),
                               ((uchar**) dyn_array_ptr(&blobs,dyn_array_elements(&blobs)-1))[0],
                               read_length,(ha_share->index),
                               ((void*) (*ha_share)),Blobs);
    }
    else
      dyn_array_push(&blobs,(uchar*) &dummy);
  }
  if (error == HA_ERR_WRONG_INDEX)
  {
    error= ER_NO_SUCH_TABLE;
  }
  if ((error == -1) || (error == -2) ||
      (!(options & RR_OPTION_ALLOW_PARALLEL) && (error == ER_LOCK_DEADLOCK)))
  {
    /*
      Special handling of some errors:
      - Retry reads if we got an OS error, or an error indicating
      file was closed.
    */
    close_cached_tables(0,0,0,cache);
    if (retry++ == HA_RETRY_COUNT)
      break;
    else
    {
      my_sleep(glob_rep_retry_sleep);
      continue;
    }
  }
  else
    break;
}

在上面的代码中，point表示当前读取数据的起始位置，start_read表示BLOB数据的整个开始位置，size_of_data指BLOB数据的总大小，block_size表示当前块的大小，max_data_file_length表示可以读取的最大块大小。

这种分段读取的方式，可以大大降低内存的占用，在处理大数据块时显得十分高效。同时，也方便了MySQL的存储和查询操作。