IT数码 购物 网址 头条 软件 日历 阅读 图书馆
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁
 
   -> 大数据 -> InnoDb行格式、数据页结构以及索引底层原理分析 -> 正文阅读

[大数据]InnoDb行格式、数据页结构以及索引底层原理分析

局部性原理

在InnoDB中,数据会存储到磁盘上,在真正处理数据时需要先将数据加载到内存,表中读取某些记录时,InnoDB存储引擎不需要一条一条的把记录从磁盘上读出来,InnoDB采取的方式是:将数据划分为若干个页,以页作为磁盘和内存之间交互的基本单位,InnoDB中页的大小一般为 16 KB,也就是说,当需要从磁盘中读数据时每一次最少将从磁盘中读取16KB的内容到内存中,每一次最少也会把内存中的16KB内容写到磁盘中。
(了解更多Java知识可关注微信公众号“老周扯IT”)

InnoDB数据页结构

页是InnoDB管理存储空间的基本单位,一个页的大小默认是16KB。

SHOW GLOBAL STATUS like 'Innodb_page_size';

页结构:

image.png

名称中文名占用空间简单描述
File Header文件头部38字节页的一些通用信息
Page Header页面头部56字节数据页专有的一些信息
Infimum + Supremum最小记录和最大记录26字节两个虚拟的行记录
User Records用户记录不确定实际存储的行记录内容
Free Space空闲空间不确定页中尚未使用的空间
Page Directory页面目录不确定页中的某些记录的相对位置
File Trailer文件尾部8字节校验页是否完整

InnoDB行格式

一行记录可以以不同的格式存在InnoDB中,行格式分别是Compact、Redundant、Dynamic和Compressed行格式。

我们可以在创建或修改表的语句中指定行格式:

CREATE TABLE 表名 (列的信息) ROW_FORMAT=行格式名称
ALTER TABLE 表名 ROW_FORMAT=行格式名称

COMPACT行格式

image.png

记录的额外信息

这部分信息是服务器为了描述这条记录而不得不额外添加的一些信息,这些额外信息分为3类,分别是:

  • 变长字段长度列表
  • NULL值列表
  • 记录头信息

变长字段长度列表

MySQL支持一些变长的数据类型,比如VARCHAR(M)、VARBINARY(M)、TEXT类型,BLOB类型,这些数据类型修饰列称为变长字段,变长字段中存储多少字节的数据不是固定的,所以我们在存储真实数据的时候需要顺便把这些数据占用的字节数也存起来。在Compact行格式中,把所有变长字段的真实数据占用的字节长度都存放在记录的开头部位,从而形成一个变长字段长度列表。

CHAR是一种固定长度的类型,VARCHAR则是一种可变长度的类型。
VARCHAR(M),M代表最大能存多少个字符。( MySQL5.0.3以前是字节,以后就是字符)

NULL值列表

Compact行格式会把可以为NULL的列统一管理起来,存一个标记为在NULL值列表中,如果表中没有允许存储 NULL 的列,则 NULL值列表也不存在了。

  • 二进制位的值为1时,代表该列的值为NULL。
  • 二进制位的值为0时,代表该列的值不为NULL。

记录头信息

除了变长字段长度列表、NULL值列表之外,还有一个用于描述记录的记录头信息,它是由固定的5个字节组成。

5个字节也就是40个二进制位,不同的位代表不同的意思,如图:

名称大小(单位:bit描述
预留位11没有使用
预留位21没有使用
delete_mask1标记该记录是否被删除
min_rec_mask1B+树的每层非叶子节点中的最小记录都会添加该标记
n_owned4表示当前记录拥有的记录数
heap_no13表示当前记录在记录堆的位置信息
record_type3表示当前记录的类型,0表示普通记录,1表示B+树非叶子节点记录,2表示最小记录,3表示最大记录
next_record16表示下一条记录的相对位置

记录的真实数据

记录的真实数据除了我们自己定义的列的数据以外,还会有三个隐藏列:

列名是否必须占用空间描述
row_id6字节行ID,唯一标识一条记录
transaction_id6字节事务ID
roll_pointer7字节回滚指针

实际上这几个列的真正名称其实是:DB_ROW_ID、DB_TRX_ID、DB_ROLL_PTR。

一个表没有手动定义主键,则会选取一个Unique键作为主键,如果连Unique键都没有定义的话,则会为表默认添加一个名为row_id的隐藏列作为主键。所以row_id是在没有自定义主键以及Unique键的情况下才会存在的。

行溢出数据

VARCHAR(M)类型的列最多可以占用65535个字节。其中的M代表该类型最多存储的字符数量,如果我们使用ascii字符集的话,一个字符就代表一个字节,我们看看VARCHAR(65535)是否可用:

mysql> CREATE TABLE varchar_size_demo(

-> c VARCHAR(65535)

-> ) CHARSET=ascii ROW_FORMAT=Compact;

ERROR 1118 (42000): Row size too large. The maximum row size for the used table type,
not counting BLOBs, is 65535. This includes storage overhead, check the manual. You
have to change some columns to TEXT orBLOBs

mysql>

报错信息表达的意思是:MySQL对一条记录占用的最大存储空间是有限制的,除BLOB或者TEXT类型的列之外,其他所有的列(不包括隐藏列和记录头信息)占用的字节长度加起来不能超过65535个字节。这个65535个字节除了列本身的数据之外,还包括一些其他的数据,比如说我们为了存储一个VARCHAR(M)类型的列,其实需要占用3部分存储空间:

  1. 真实数据

  2. 变长字段真实数据的长度

  3. NULL值标识

如果该VARCHAR类型的列没有NOT NULL属性,那最多只能存储65532个字节的数据,因为变长字段的长度占用2个字节,NULL值标识需要占用1个字节。

mysql> CREATE TABLE varchar_size_demo(

-> c VARCHAR(65532)

-> ) CHARSET=ascii ROW_FORMAT=Compact;

Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

![]()CREATE TABLE varchar_size_demo(

c VARCHAR(65533) not null

) CHARSET=ascii ROW_FORMAT=Compact;
 
Query OK, 0 **rows** affected (0.02 sec)

记录中的数据太多产生的溢出

一个页的大小一般是16KB,也就是16384字节,而一个VARCHAR(M)类型的列就最多可以存储65533个字节,这样就可能出现一个页存放不了一条记录。

在Compact和Reduntant行格式中,对于占用存储空间非常大的列,在记录的真实数据处只会存储该列的一部分数据,把剩余的数据分散存储在几个其他的页中,然后记录的真实数据处用20个字节存储指向这些页的地址(当然这20个字节中还包括这些分散在其他页面中的数据的占用的字节数),从而可以找到剩余数据所在的页。

Dynamic和Compressed行格式

这两种行格式类似于COMPACT行格式,只不过在处理行溢出数据时有点儿分歧,它们不会在记录的真实数据处存储一部分数据,而是把所有的数据都存储到其他页面中,只在记录的真实数据处存储其他页面的地址。另外,Compressed行格式会采用压缩算法对页面进行压缩。

索引

索引的产生过程看视频吧…

聚簇索引

聚簇索引的特点:

  1. 按主键值的大小进行记录和页的排序:
  • 数据页(叶子节点)里的记录是按照主键值从小到大排序的一个单向链表。
  • 数据页(叶子节点)之间也是是按照主键值从小到大排序的一个双向链表。
  • B+树中同一个层的页目录也是按照主键值从小到大排序的一个双向链表。
  1. B+树的叶子节点存储的是完整的用户记录,就是指这个记录中存储了所有列的值(包括隐藏列)。

具有这两种特性的B+树称为聚簇索引,所有完整的用户记录都存放在这个聚簇索引的叶子节点处。这种聚簇索引并不需要我们在MySQL语句中显式的使用INDEX语句去创建。InnoDB存储引擎会自动的为我们创建聚簇索引。在InnoDB存储引擎中,聚簇索引就是数据的存储方式(所有的用户记录都存储在了叶子节点),也就是所谓的索引即数据,数据即索引。

二级索引(复制索引)

聚簇索引只能在搜索条件是主键值时才能发挥作用,因为B+树中的数据都是按照主键进行排序的。当我们想以别的列作为搜索条件时我们可以多建几棵B+树,不同的B+树中的数据采用不同的排序规则。

二级索引与聚簇索引有几处不同:

  1. 按指定的索引列的值来进行排序

  2. 叶子节点存储的不是完整的用户记录,而只是索引列+主键。

  3. 目录项记录中不是主键+页号,变成了索引列+页号。

  4. 在对二级索引进行查找数据时,需要根据主键值去聚簇索引中再查找一遍完整的用户记录,这个过程叫做回表

联合索引

以多个列的大小为排序规则建立的B+树称为联合索引,本质上也是一个二级索引。

目录项记录的唯一性

我们需要保证在B+树的同一层内节点的目录项记录除页号这个字段以外是唯一的。所以对于二级索引的内节点的目录项记录的内容实际上是由三个部分构成的:

  • 索引列的值
  • 主键值
  • 页号

B+树索引总结

  1. 每个索引都对应一棵B+树。用户记录都存储在B+树的叶子节点,所有目录记录都存储在非叶子节点。

  2. InnoDB存储引擎会自动为主键(如果没有它会自动帮我们添加)建立聚簇索引,聚簇索引的叶子节点包含完整的用户记录。

  3. 可以为指定的列建立二级索引,二级索引的叶子节点包含的用户记录由索引列 + 主键组成,所以如果想通过二级索引来查找完整的用户记录的话,需要通过回表操作,也就是在通过二级索引找到主键值之后再到聚簇索引中查找完整的用户记录。

  4. B+树中每层节点都是按照索引列值从小到大的顺序排序而组成了双向链表,而且每个页内的记录(不论是用户记录还是目录项记录)都是按照索引列的值从小到大的顺序而形成了一个单链表。如果是联合索引的话,则页面和记录先按照联合索引前边的列排序,如果该列值相同,再按照联合索引后边的列排序。

  5. 通过索引查找记录是从B+树的根节点开始,一层一层向下搜索。由于每个页面都按照索引列的值建立了页目录,所以在这些页面中的查找非常快。

分享就到这里了,在这小编也整理了一些资料供大家学习,可自行下载
请添加图片描述

  大数据 最新文章
实现Kafka至少消费一次
亚马逊云科技:还在苦于ETL?Zero ETL的时代
初探MapReduce
【SpringBoot框架篇】32.基于注解+redis实现
Elasticsearch:如何减少 Elasticsearch 集
Go redis操作
Redis面试题
专题五 Redis高并发场景
基于GBase8s和Calcite的多数据源查询
Redis——底层数据结构原理
上一篇文章      下一篇文章      查看所有文章
加:2022-06-16 21:45:45  更:2022-06-16 21:47:36 
 
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁

360图书馆 购物 三丰科技 阅读网 日历 万年历 2024年5日历 -2024/5/19 22:26:15-

图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
  网站联系: qq:121756557 email:121756557@qq.com  IT数码