解读MySQL 8.0数据字典的初始化与启动

本文分享自华为云社区《MySQL全文索引源码剖析之Insert语句执行过程》,作者:GaussDB 数据库。

本文主要介绍MySQL 8.0数据字典的基本概念和数据字典的初始化与启动加载的主要流程。

MySQL 8.0数据字典简介

数据字典(Data Dictionary, DD)用来存储数据库内部对象的信息,这些信息也被称为元数据(Metadata),包括schema名称、表结构、存储过程的定义等。

图1 MySQL 8.0之前的数据字典

图片来源:MySQL 8.0 Data Dictionary: Background and Motivation

如图1所示,MySQL 8.0之前的元数据,分散存储在许多不同的位置,包括各种元数据文件,不支持事务的表和存储引擎特有的数据字典等;Server层和存储引擎层有各自的数据字典,其中一部分是重复的。

以上的设计导致支持原子的DDL变得很困难,因此MySQL 8.0之前,如果DDL过程中发生crash,后期的恢复很容易出现各种问题,导致表无法访问、复制异常等。

如图2所示,MySQL 8.0使用支持事务的InnoDB存储引擎作来存储元数据,实现数据字典的统一管理。这个改进消除了元数据存储的冗余,通过支持原子DDL,实现了DDL的crash safe。

图2 MySQL 8.0数据字典

图片来源:MySQL 8.0: Data Dictionary Architecture and Design

数据字典表都是隐藏的,只有在debug编译模式下,可以通过设置开关set debug='+d,skip_dd_table_access_check'来直接查看数据字典表。

mysql> set debug='+d,skip_dd_table_access_check';
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
mysql> SELECT name, schema_id, hidden, type FROM mysql.tables where schema_id=1 AND hidden='System';
+------------------------------+-----------+--------+------------+
| name                         | schema_id | hidden | type       |
+------------------------------+-----------+--------+------------+
| catalogs                     |         1 | System | BASE TABLE |
| character_sets               |         1 | System | BASE TABLE |
| check_constraints            |         1 | System | BASE TABLE |
| collations                   |         1 | System | BASE TABLE |
| column_statistics            |         1 | System | BASE TABLE |
| column_type_elements         |         1 | System | BASE TABLE |
| columns                      |         1 | System | BASE TABLE |
| dd_properties                |         1 | System | BASE TABLE |
| events                       |         1 | System | BASE TABLE |
| foreign_key_column_usage     |         1 | System | BASE TABLE |
| foreign_keys                 |         1 | System | BASE TABLE |
| index_column_usage           |         1 | System | BASE TABLE |
| index_partitions             |         1 | System | BASE TABLE |
| index_stats                  |         1 | System | BASE TABLE |
| indexes                      |         1 | System | BASE TABLE |
| innodb_ddl_log               |         1 | System | BASE TABLE |
| innodb_dynamic_metadata      |         1 | System | BASE TABLE |
| parameter_type_elements      |         1 | System | BASE TABLE |
| parameters                   |         1 | System | BASE TABLE |
| resource_groups              |         1 | System | BASE TABLE |
| routines                     |         1 | System | BASE TABLE |
| schemata                     |         1 | System | BASE TABLE |
| st_spatial_reference_systems |         1 | System | BASE TABLE |
| table_partition_values       |         1 | System | BASE TABLE |
| table_partitions             |         1 | System | BASE TABLE |
| table_stats                  |         1 | System | BASE TABLE |
| tables                       |         1 | System | BASE TABLE |
| tablespace_files             |         1 | System | BASE TABLE |
| tablespaces                  |         1 | System | BASE TABLE |
| triggers                     |         1 | System | BASE TABLE |
| view_routine_usage           |         1 | System | BASE TABLE |
| view_table_usage             |         1 | System | BASE TABLE |
+------------------------------+-----------+--------+------------+
32 rows in set (0.01 sec)

上面查询得到的表就是隐藏的数据字典表,MySQL的元数据存储在这些表中。

在release编译模式下,如果要查看数据字典信息,只能通过INFORMATION_SCHEMA中的视图来查询。例如,可以通过视图information_schema.tables查询数据字典表mysql.tables。

mysql> select TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,TABLE_TYPE,ENGINE
    -> from information_schema.tables
    -> where TABLE_SCHEMA = 'sbtest' limit 1;
+--------------+------------+------------+--------+
| TABLE_SCHEMA | TABLE_NAME | TABLE_TYPE | ENGINE |
+--------------+------------+------------+--------+
| sbtest       | sbtest1    | BASE TABLE | InnoDB |
+--------------+------------+------------+--------+
1 row in set (0.00 sec)

数据字典表的相关代码

数据字典的代码位于sql/dd目录,所有数据字典相关的信息都在dd这个命名空间中,各数据字典表本身的定义位于sql/dd/impl/tables目录的代码中,可以理解为数据字典表的元数据在代码中已经定义好了。

以存储schema信息的schemata表为例,其类的声明如下:

class Schemata : public Entity_object_table_impl {
public:
  // ...  
 // 所包含的字段  enum enum_fields {
    FIELD_ID,
    FIELD_CATALOG_ID,
    FIELD_NAME,
    FIELD_DEFAULT_COLLATION_ID,
    FIELD_CREATED,
    FIELD_LAST_ALTERED,
    FIELD_OPTIONS,
    FIELD_DEFAULT_ENCRYPTION,
    FIELD_SE_PRIVATE_DATA,
    NUMBER_OF_FIELDS  // Always keep this entry at the end of the enum  };
  // 所包含的索引
  enum enum_indexes {
    INDEX_PK_ID = static_cast<uint>(Common_index::PK_ID),
    INDEX_UK_CATALOG_ID_NAME = static_cast<uint>(Common_index::UK_NAME),
    INDEX_K_DEFAULT_COLLATION_ID
  };
  // 所包含的外键
  enum enum_foreign_keys { FK_CATALOG_ID, FK_DEFAULT_COLLATION_ID };
  // ...
};

其构造函数定义了该表的名称、各字段、索引和外键等信息,以及该表默认存储的数据信息,如下所示:

Schemata::Schemata() {
  // 表名  m_target_def.set_table_name("schemata");
  // 字段定义
  m_target_def.add_field(FIELD_ID, "FIELD_ID",
                         "id BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT");
  // ...
  // 索引定义
  m_target_def.add_index(INDEX_PK_ID, "INDEX_PK_ID", "PRIMARY KEY (id)");
  // ...
  // 外键定义
  m_target_def.add_foreign_key(FK_CATALOG_ID, "FK_CATALOG_ID",
                               "FOREIGN KEY (catalog_id) REFERENCES \ 
                               catalogs(id)");
  // ...
  // 初始化时额外需要执行的DML语句
  m_target_def.add_populate_statement(
      "INSERT INTO schemata (catalog_id, name, default_collation_id, created, "
      "last_altered, options, default_encryption, se_private_data) VALUES "
      "(1,'information_schema',33, CURRENT_TIMESTAMP, CURRENT_TIMESTAMP, "
      "NULL, 'NO', NULL)");
}

在初始化和启动时,会使用Object_table_definition_impl::get_ddl()函数来获取m_target_def中信息所生成的DDL语句,创建出schemata表;使用Object_table_definition_impl::get_dml()获取DML语句,用于初始化表中的数据。

dd::tables::Schemata类的继承关系,如图3。所有的数据字典表对应的类,最终都是派生自dd::Object_table,便于统一处理。

图3 dd::tables::Schemata类

对于这些表中存储的元数据所对应的对象,或者说这些表中的每一行数据所对应的一个对象,比如一个schema、table、column等,代码中也有对应的类。

还是以schema为例,它对应的类是dd::Schema,实现类是dd::Schema_impl,代表的是schema这种数据库内部对象,也是mysql.schemata表中的一行。

所有数据字典中所存储的对象在代码中的基类都是dd::Weak_object,如图4:

图4 dd::Schema_impl类

schema的id和name在dd::Entity_object_impl中,其他字段在实现类dd::Schema_impl中。

实现类dd::Schema_impl主要实现了对于元数据对象的各属性的读写访问,与从数据字典中的元数据表schemata的行记录中,存取元数据的接口。

主要相关接口如下:

class Weak_object_impl_ : virtual public Weak_object {
  // ...
 public:
  // 存储记录到元数据表
  virtual bool store(Open_dictionary_tables_ctx *otx); 
 // 删除元数据表中的记录  bool drop(Open_dictionary_tables_ctx *otx) const;
 public:
  // 从元数据表的记录中提取各属性字段
  virtual bool restore_attributes(const Raw_record &r) = 0;
  // 保存各属性到元数据表的记录
  virtual bool store_attributes(Raw_record *r) = 0;
  // 读取相关对象的信息,如表上的索引等
  virtual bool restore_children(Open_dictionary_tables_ctx *) { return false; }
  // 存储相关对象的信息
  virtual bool store_children(Open_dictionary_tables_ctx *) { return false; }
  // 删除相关对象的信息
  virtual bool drop_children(Open_dictionary_tables_ctx *) const {
    return false;
  }
};

dd::Schema_impl主要实现了store_attributes和restore_attributes接口,依据dd::tables::Schemata中的表定义信息,读取或存储schema的各个属性信息。

依据以上介绍的,数据字典表的类与数据库内部对象的类,结合InnoDB存储引擎的接口,实现了对于存储于数据字典各个表中的元数据的读写访问。

例如,存储新建的database的元数据到schema内存对象中:

#0  dd::Schema_impl::store_attributes
#1  in dd::Weak_object_impl::store
#2  in dd::cache::Storage_adapter::store<dd::Schema>
#3  in dd::cache::Dictionary_client::store<dd::Schema>
#4  in dd::create_schema
#5  in mysql_create_db
#6  in mysql_execute_command...

持久化到对应的InnoDB表mysql.schemata中:

#0  ha_innobase::write_row
#1  in handler::ha_write_row
#2  in dd::Raw_new_record::insert
#3  in dd::Weak_object_impl::store
#4  in dd::cache::Storage_adapter::store<dd::Schema>
#5  in dd::cache::Dictionary_client::store<dd::Schema>
#6  in dd::create_schema
#7  in mysql_create_db
#8  in mysql_execute_command
...

数据字典的初始化

初始化MySQL数据库实例时,即执行mysqld -initialize时,main函数会启动一个bootstrap线程来进行数据字典的初始化,并等待其完成。

数据字典的初始化函数入口是dd::bootstrap::initialize,主要流程如下:

图5 数据字典初始化流程

其中,DDSE指的是Data Dictionary Storage Engine,数据字典的存储引擎,即InnoDB。DDSE初始化过程主要是对InnoDB进行必要的初始化,并获取DDSE代码中预先定义好的表的定义与表空间的定义。

InnoDB预定义的数据字典表:

  • innodb_dynamic_metadata

InnoDB的动态元数据,包括表的自增列值等。

  • innodb_table_stats

InnoDB表的统计信息。

  • innodb_index_stats

InnoDB索引的统计信息。

  • innodb_ddl_log

存储InnoDB的DDL日志,用于原子DDL的实现。

InnoDB预定义的系统表空间:

  • mysql

数据字典的表空间,数据字典表都在这个表空间中。

  • innodb_system

InnoDB的系统表空间,主要包含InnoDB的Change Buffer;如果不使用file-per-table或指定其他表空间,用户表也会创建在这个表空间中。

InnoDB的ddse_dict_init接口的实现为innobase_ddse_dict_init,会先调用innobase_init_files初始化所需文件并启动InnoDB。

主要代码流程如下:

static bool innobase_ddse_dict_init(
    dict_init_mode_t dict_init_mode, uint,
 List<const dd::Object_table> *tables,List<const Plugin_tablespace> *tablespaces) {
// ...
// 初始化文件并启动InnoDB
if (innobase_init_files(dict_init_mode, tablespaces)) {
return true;
  }
// innodb_dynamic_metadata表的定义
  dd::Object_table *innodb_dynamic_metadata =
      dd::Object_table::create_object_table();
  innodb_dynamic_metadata->set_hidden(true);
  dd::Object_table_definition *def =
      innodb_dynamic_metadata->target_table_definition();
  def->set_table_name("innodb_dynamic_metadata");
  def->add_field(0, "table_id", "table_id BIGINT UNSIGNED NOT NULL");
  def->add_field(1, "version", "version BIGINT UNSIGNED NOT NULL");
  def->add_field(2, "metadata", "metadata BLOB NOT NULL");
  def->add_index(0, "index_pk", "PRIMARY KEY (table_id)");
// ...
/* innodb_table_stats、innodb_index_stats、innodb_ddl_log表的定义 */
// ...
}

在DDSE初始化并启动的基础上,就可以进行剩下的数据字典初始化过程,主要就是创建数据字典的schema和表。这些表的元数据在执行flush_meta_data时进行持久化。

值得注意的是表mysql.dd_properties,它会存储版本信息等数据字典的属性,还会存储其他数据字典表的定义、id、se_private_data等信息,在数据库启动时使用。

数据字典初始化整体执行的函数调用总结,如图6:

图6 数据字典初始化的函数调用

数据字典的启动

数据字典的启动过程所执行的函数与初始化时十分相似,大部分在函数内部通过opt_initialize全局变量来区分初始化和启动,执行不同的代码逻辑。

与初始化的主要区别是元数据不再需要生成并持久化到存储,而是从存储读取已有的元数据。InnoDB文件是打开已有的,而不是新建。

数据字典启动的入口是dd::upgrade_57::do_pre_checks_and_initialize_dd。这里虽然有'upgrade_57'这种名称的namespace,但是正常的启动也是从这里开始。

与初始化相同,数据字典的启动也是先准备好DDSE,即启动InnoDB,然后再进行后面启动数据字典的步骤。打开数据字典之前,InnoDB会进行数据字典的恢复,确保重启前的DDL都正常的提交或回滚,数据字典元数据和数据是处于一致的状态。

dd::upgrade_57::restart_dictionary调用dd::bootstrap::restart,后面的启动步骤由它来实现,主要过程如下。

注意这里的创建表,是创建内存中的对象,不是物理上新创建一个表。这些表的元数据都已经在初始化时持久化了。

bool restart(THD *thd) {
  bootstrap::DD_bootstrap_ctx::instance().set_stage(bootstrap::Stage::STARTED);
// 获取预定义的系统tablespace的元数据(mysql和innodb_system)
  store_predefined_tablespace_metadata(thd);
if (create_dd_schema(thd) ||  // 创建schema:'mysql'
      initialize_dd_properties(thd) ||  // 创建mysql.dd_properties表并从中获取版本号等信息 
     create_tables(thd, nullptr) ||  // 创建数据字典中其他的表
      sync_meta_data(thd) ||  // 从存储读取数据字典相关的schema、tablespace和表的元数据,进行同步
/* 打开InnoDB的数据字典表(innodb_dynamic_metadata, innodb_table_stats, innodb_index_stats,
      innodb_ddl_log),加载所有InnoDB的表空间 */
      DDSE_dict_recover(thd, DICT_RECOVERY_RESTART_SERVER, 
                       d->get_actual_dd_version(thd)) ||      
      upgrade::do_server_upgrade_checks(thd) ||  // 检查是否能够升级(如果需要的话,正常启动不涉及)
      upgrade::upgrade_tables(thd) ||  // 升级数据字典表的定义及其中的元数据(如果需要的话,正常启动不涉及)
      repopulate_charsets_and_collations(thd) ||  // 更新charset和collation信息
      verify_contents(thd) ||  // 验证数据字典内容
      update_versions(thd, false)) {  // 更新版本信息到dd_properties表
return true;
  }
// ...
  bootstrap::DD_bootstrap_ctx::instance().set_stage(bootstrap::Stage::FINISHED);
  LogErr(INFORMATION_LEVEL, ER_DD_VERSION_FOUND, d->get_actual_dd_version(thd));
return false;
}

启动时各个数据字典表的根页面信息是从 mysql.dd_properties表中获取的,通过该页面可以访问对应表的所有数据。

mysql.dd_properties表的根页面是固定的,并且它里面保存了数组字典表本身的元数据。相关函数:dd::get_se_private_data()。

小结

MySQL 8.0新设计实现的数据字典,解决了之前版本的数据字典冗余,DDL原子性、crash safe等问题。通过对数据字典的初始化流程,以及数据字典正常重启时加载流程的梳理,希望读者对新数据字典的实现和运行有一个更深入的了解。

后续会继续探究MySQL 8.0数据字典版本升级的内容,敬请期待。

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华为云官方博客 781

【公共云三十问 之二十八】国计民生之油气:智算云如何叩响数智时代的“地心蓝金”?

西南油气田以“向地球深部要资源”为战略方向,联合以华为云Stack为代表的公共云服务商共同打造统一算力底座,建设西南区域数据湖与通用技术平台,构建“勘探开发工程技术、天然气生产过程管控、天然气产运储销”等三个一体化协同应用场景,支撑油气勘探、开发生产、管输储运等全业务链的数智化转型。当智算云真正成为数据流通的平台、AI创新的底座,油气田得以将算力效能、数据价值与智能技术深度融入勘探开发全链条,将“看不见的算力”转化为“摸得着的储量”,以智能化手段持续降低勘探风险、缩短发现周期、提高采收效率,确保生产安全。

华为云官方博客 612

【公共云三十问 之二十七】国计民生之化工:数智云如何重塑传统化工新范式?

在架构方面,方案构建云边协同的统一体系,涵盖AI协同、数据协同与运营协同三大维度——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现“边用边学”的智能闭环,模型平均精度提升20%以上。此外,方案提供一站式企业级工业物联网平台、数据湖与数据治理平台,覆盖工业数据分析“采、存、算、管、用”全流程,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,有效消除数据孤岛。层面,方案充分发挥软硬协同优势,实现计算、存储、网络与云平台的深度协同,训练线性度超95%,为大模型训练推理提供强劲算力支撑。▲化工“数智”新模式。

华为云官方博客 663

【公共云三十问 之二十六】国计民生之钢铁:数智云如何淬炼中国钢铁新力量?

同时,构建云边端协同的统一架构,支撑集团总部与各生产基地两级协同发展——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现训推一体化的资源调度与高效协同,为钢铁行业的数智化转型构建了坚实的算力底座。层面,方案构建覆盖“工业数采→边缘IT/OT融合→统一数据湖→数据治理平台→数据应用”全链路的一站式数据治理与流通平台,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,让数据“采得到、流得动、用得好”,加速数据价值从生产现场向经营决策层流动释放。湘潭钢铁集团的钢铁数智云,是钢铁工业智能云建设的标杆案例。

华为云官方博客 524

LakeWatch——MRS 智能运维Agent

从资源池、队列、作业等多个维度,对集群CPU与内存资源进行精细化分析与对比,直观呈现不同时间段的空闲、满载等使用状态,识别资源浪费,指导治理优化,为扩缩容决策提供数据支撑。对HDFS存储进行多维度深度分析(目录、用户、用户组等),涵盖使用量、增量、文件大小分布及数据热度等指标,帮助快速识别增长较快的目录、长期未访问的文件,统计目录文件数量与小文件占比,评估HDFS总存储量与扩缩容需求,为存储治理与资源规划提供全面数据支撑。Agent主动巡检,识别异常趋势并提前预警,让运维从"事后处理"转向"事前预防"。

华为云官方博客 513

华为云专题文档发布:丰富的AI案例、选型指导和概念解读

发布 “云服务选型”、“云计算概念”专题,提供云服务选型指导,助您选择匹配业务的云服务,解读云计算相关概念,开启云上学习之路。开发者工具和文档专区上线,提供从学习、实践到反馈的全链路支持。帮助中心新增100余篇AI案例。

华为云官方博客 286

一个人,也能用AI做点“星东西”

华为云星耀创想者大赛-2026华为云OPC创意大赛等你来~

华为云官方博客 289

从需求到可执行工作项:MCP+Skill 让智能体规划真正落地

回顾整个体验,以前让智能体帮我拆需求,它是洋洋洒洒给我列了一大篇 Markdown,看着挺像那么回事,但最后还是得我一条条往 CodeArts Req 里搬,搬完再手动挂父子关系、排日期,拆需求五分钟,搬运两小时。现在好了,MCP 给智能体接上了"手",Skill 给它装上了"项目经理的脑子",一句话下去,34 个工作项连带排期、层级关系全给我建好了,甘特图一拉,齐刷刷都在两周内,节省了多少工作量啊,美滋滋。本次实操在码道代码智能体基础上,构建了一套"需求→可执行工作项"的自动化规划方案。

华为云官方博客 561

华为云码道「码力续航计划」更新!

✅上新GLM‑5.3‑Flash,高速响应,代码生成、工程解析、Agent调试高效输出。新增GLM‑5.3‑Flash福利模型,每日解锁1000万免费Tokens。● 本次活动共发放总量价值100万元Tokens,发完即止!把耗算力的编码重活,交给华为云码道代码智能体🚀🚀。● 每日额度准时刷新,当日清零、次日满血重置。✅复杂算法、大项目解析、批量代码生成随便跑。✅不用抠额度、不用算消耗,放开调试大胆迭代。✅无需额外操作,登录即送,直接切换模型使用。● 把算力交给码道,让撸码不再内耗👏🏻。

华为云官方博客 677

【公共云三十问 之二十四】国计民生之交通:交通云如何铺就数智通衢新坦途?

交通行业作为支撑实体经济的关键基础设施,涵盖公路、铁路、机场、港口、地铁等众多子领域,其中,公路网络作为综合交通运输体系的基础骨架,承担着全国超过70%的客货运量,其数字化、智能化转型的需求尤为迫切。方面,提供Agent开发框架、知识库管理、RAG工程、意图识别、静态应用编排及模型评测等能力,支持客户将行业知识、业务流程与AI能力深度融合,快速构建面向收费稽核、路网调度、应急处置等场景的智能应用。开发并实现落地应用,全面覆盖建设、管理、养护、运营、服务、安全、办公七大业务领域。

华为云官方博客 460

【公共云三十问 之二十五】国计民生之电力:电力云如何点亮数智电力新引擎?

方案构建了覆盖数据获取、质量评估到标准化处理的全链路能力。基于公共云服务商智算底座及气象大模型,通过时空图神经网络重新建模产流机制,中国华电建成超50TB多源融合数据集,突破时空建模与机理融合等五大关键技术,短期径流预测精度较传统机理模型提升5个百分点以上,实现15天中期径流预测精度超85%,推理效率达秒级。基于气象大模型的基础架构与预训练能力,客户可直接在大模型之上开展增量训练与微调,充分利用场站所在区域的高精度历史数据(如3公里、1公里分辨率),针对不同场站和区域的地形地貌与气候特征进行模型调优。

华为云官方博客 380

邀请函|第三届“兴智杯”全国人工智能创新应用大赛开幕式,期待您现场莅临

AI 算法工程师、大模型应用开发、智能编码、国产软硬件栈开发者、开源开发者。大赛官方参赛对象就包含企事业单位开发者团队、个人开发者中华人民共...诉求:了解本届赛题方向、对接算力 / 技术资源、认识同行、获取参赛信息。意向参赛团队、往届参赛选手、技术团队负责人、个人独立开发者。

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