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InnoDB表聚集索引层高什么时候发生变化

InnoDB表聚集索引层高什么时候发生变化

导读


本文略长,主要解决以下几个疑问

1、聚集索引里都存储了什么宝贝


2、什么时候索引层高会发生变化


3、预留的1/16空闲空间做什么用的


4、记录被删除后的空间能回收重复利用吗


1、背景信息

1.1 关于innodb_fill_factor

有个选项 innodb_fill_factor 用于定义InnoDB page的填充率,默认值是100,但其实最高只能填充约15KB的数据,因为InnoDB会预留1/16的空闲空间。在InnoDB文档中,有这么一段话


An innodb_fill_factor setting of 100 leaves 1/16 of the space in clustered index pages free for future index growth.


另外,文档中还有这样一段话


When new records are inserted into an InnoDB clustered index, InnoDB tries to leave 1/16 of the page free for future insertions and updates of the index records. If index records are inserted in a sequential order (ascending or descending), the resulting index pages are about 15/16 full. If records are inserted in a random order, the pages are from 1/2 to 15/16 full.


上面这两段话,综合起来理解,就是


即便 innodb_fill_factor=100,也会预留1/16的空闲空间,用于现存记录长度扩展用


在最佳的顺序写入数据模式下,page填充率有可能可以达到15/16


在随机写入新数据模式下,page填充率约为 1/2 ~ 15/16


预留1/16这个规则,只针对聚集索引的叶子节点有效。对于聚集索引的非叶子节点以及辅助索引(叶子及非叶子)节点都没有这个规则


不过 innodb_fill_factor 选项对叶子节点及非叶子节点都有效,但对存储text/blob溢出列的page无效


1.2 关于innodb_ruby项目

innodb_ruby 项目是由Jeremy Cole 和 Davi Arnaut 两位大神开发的项目,可用于解析InnoDB数据结构,用ruby开发而成。他们还维护了另一个众所周知的项目叫 InnoDB Diagrams,相信稍微资深一点的MySQL DBA都应该知道这个项目。


1.3 关于innblock工具

由八怪开发,用于扫描和分析InnoDB page,详见 innblock | InnoDB page观察利器


1.4 阅读本文背景信息

需要假设您对InnoDB的数据结构已经有了一定了解,包括B+树、聚集索引、辅助索引,以及innodb page的一些简单结构。


Clustered and Secondary Indexes


The Physical Structure of an InnoDB Index


InnoDB Row Formats


InnoDB Record Structure


InnoDB Page Structure


2、测试验证:一层高的InnoDB表聚集索引,最多能存多少条数据

从上面我们知道,一个page最大约能存储15/16容量,扣掉用于存储page header、trailer信息,以及index header、File Segment Header、Infimum&Supremum(两条虚拟记录)等必要的固定消耗之后,实际大约只有15212字节可用于存储用户数据。


这样一来,我们就可以简单测算出一个page大约能存储多少条记录了。


本次用到的测试表,只有一个INT列,同时作为主键(建议横版观看,可左右滑动。或者复制链接到PC端打开观看,效果更佳。下同)


# MySQL的版本是Percona Server 5.7.22-22,我自己下载源码编译的

[root@yejr.me#] mysql -Smysql.sock innodb

...

Server version: 5.7.22-22-log Source distribution

...

[root@yejr.me]> \s

...

Server version:     5.7.22-22-log Source distribution

 

# 创建测试表

[root@yejr.me]> CREATE TABLE `t1` (

  `i` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

  PRIMARY KEY (`i`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=DYNAMIC;

另外,我们知道每条记录都要几个额外存储的数据


DB_TRX_ID,6字节


DB_ROLL_PTR,7字节


Record Header,至少5字节(用上面这个测试表,只需要5字节,不同数据类型需要的header长度也不同,详见 浅析InnoDB Record Header及page overflow


因此,一条数据需要消耗 4(INT列) + 6 + 7 + 5 = 22字节


此外,大约每4条记录就需要一个directory slot,每个slot需要2字节


综上,假设可以存储N条记录,则 N*22 + N/4*2 = 15212,可求得N约等于676


接下来我们验证一下,往该表中持续插入 676 条数据


[root@yejr.me]> insert into t1 select 0;

...

# 逐次反复执行676次

然后,我们利用 innodb_ruby 工具查看其数据结构


2.1 查看聚集索引page结构

此时t1表的聚集索引树只有一层高,一个page即pageno=3


[root@yejr]# innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t1 space-indexes

 

再用innblock工具扫描佐证一下


[root@yejr]# innblock innodb/t1.ibd scan 16

...

level0 total block is (1)

block_no:         3,level:   0|*|

2.2 查看其directory slot

可以看到170个slot,其中Infimum记录的owned=1,Supremum记录的owned=5


[root@yejr]# innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t1 \

-p 3 page-directory-summary|grep -c -v slot

 

170

2.3 查看整个page的全览图

前面是一堆头信息


[root@yejr]# innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t1 -p 3 page-illustrate

 

      Offset ╭────────────────────────────────────────────────────────────────╮

           0 │█████████████████████████████████████▋██████████████████████████│

          64 │█████████▋███████████████████▋████████████▋████████████▋████▋███│

# 大概从这里开始是第一条记录

         128 │█████████████▋████▋████████████████▋████▋████████████████▋████▋█│

         192 │███████████████▋████▋████████████████▋████▋████████████████▋████│

...

# 中间是用户数据

...

# 这里是预留的1/16空闲空间

       15872 │                                                                │

       15936 │                                                                │

# 这里是page directory slot,逆序存储

# trailer占用8字节,此后每个slot占用2字节

# 共170个slot

       16000 │                                      █▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋│

...

       16320 │█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋███████▋│

             ╰────────────────────────────────────────────────────────────────╯

 

# 最后是统计汇总信息

Legend (█ = 1 byte):

  Region Type                         Bytes    Ratio

  █ FIL Header                           38    0.23%

  █ Index Header                         36    0.22%

  █ File Segment Header                  20    0.12%

  █ Infimum                              13    0.08%

  █ Supremum                             13    0.08%

  █ Record Header                      3380   20.63%

  █ Record Data                       11492   70.14%

  █ Page Directory                      340    2.08%

  █ FIL Trailer                           8    0.05%

  ░ Garbage                               0    0.00%

    Free                               1044    6.37%

可以得到几点信息


Record Data共占用11492字节,共676条记录,每条记录17字节(4+6+7)


Page Directory共340字节,170个slot,每个slot占用2字节


两条虚拟记录,均占用13字节(含5字节的record header)


Record Header共3380字节,共676条记录,每条记录需要5字节头信息(再次提醒,表里字段类型各异,Record Header也会随之不同,仅在本例中只需要5字节。详见 浅析InnoDB Record Header及page overflow)


提醒:本次测试是顺序写入,如果是随机写入或批量写入,可能就没办法把15/16的page空间填充的满满当当了


2.4 什么时候发生B+树分裂

如果我们再插入一条记录,就会发现,t1表原本只有一层高的B+树,会分裂成两层高度


[root@yejr.me]> insert into t1 select 0;

再次查看数据结构,注意到此时leaf节点的page数为2,也就是分裂成两层高度了


[root@yejr]# innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t1 space-indexes

 

id    name       root  fseg        fseg_id     used   allocated   fill_factor

128   PRIMARY    3     internal    1           1      1           100.00%

128   PRIMARY    3     leaf        2           2      2           0.00%

用 innblock 工具扫描佐证


[root@yejr]# innblock innodb/t1.ibd scan 16

...

Datafile Total Size:98304

===INDEX_ID:121

level1 total block is (1)

block_no:         3,level:   1|*|

level0 total block is (2)

block_no:         4,level:   0|*|block_no:         5,level:   0|*|

确认此时发生分裂了,由一层高度分裂成两层,根节点(level=1)pageno=3,叶子节点(level=0)分别为pageno=[4, 5]。


3、理论推演,当innodb表聚集索引达到三层高时,大概可以存储几条记录

3.1 分析根节点page

上述测试表此时是一个两层高的聚集索引,分别是根节点(level=1,pageno=3),叶子节点(level=0,pageno=[4,5])。


此时根节点里只有两条记录,分别指向两个叶子节点pageno=[4, 5]


[root@yejr]# innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t1 -p 3 page-records

Record 125: (i=2) → #4

Record 138: (i=382) → #5

再查看根节点详细数据


[root@yejr]# innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t1 -p 3 page-dump

 

#<Innodb::Page::Index:0x00000001a5eb40>:

 

fil header:

{:checksum=>4010521133,

 :offset=>3,

 :prev=>nil,

 :next=>nil,

 :lsn=>4316394,

 :type=>:INDEX,

 :flush_lsn=>0,

 :space_id=>104}

 

fil trailer:

{:checksum=>4010521133, :lsn_low32=>4316394}

 

page header:

{:n_dir_slots=>2,

 :heap_top=>146,

 :garbage_offset=>0,

 :garbage_size=>0,

 :last_insert_offset=>138,

 :direction=>:right,

 :n_direction=>1,

 :n_recs=>2,

 :max_trx_id=>0,

 :level=>1,

 :index_id=>121,

 :n_heap=>4,

 :format=>:compact}

 

fseg header:

{:leaf=>

  <Innodb::Inode space=<Innodb::Space file="innodb/t1.ibd", page_size=16384, pages=6>, fseg=2>,

 :internal=>

  <Innodb::Inode space=<Innodb::Space file="innodb/t1.ibd", page_size=16384, pages=6>, fseg=1>}

 

sizes:

  header           120

  trailer            8

  directory          4

  free           16226

  used             158

  record            26

  per record     13.00

 

page directory:

[99, 112]

 

# 2条系统记录,即infimum、supremum这两条虚拟记录

system records:

{:offset=>99,

 :header=>

  {:next=>125,

   :type=>:infimum,

   :heap_number=>0,

   :n_owned=>1,

   :min_rec=>false,

   :deleted=>false,

   :length=>5},

 :next=>125,

 :data=>"infimum\x00",

 :length=>8}

{:offset=>112,

 :header=>

  {:next=>112,

   :type=>:supremum,

   :heap_number=>1,

   :n_owned=>3,

   :min_rec=>false,

   :deleted=>false,

   :length=>5},

 :next=>112,

 :data=>"supremum",

 :length=>8}

 

garbage records:

 

# 物理记录

records:

{:format=>:compact,

 :offset=>125,

 :header=>

  {:next=>138,

   :type=>:node_pointer,

   :heap_number=>2,

   :n_owned=>0,

  

   # 是聚集索引的min_key

   :min_rec=>true,

   :deleted=>false,

   :nulls=>[],

   :lengths=>{},

   :externs=>[],

   :length=>5},

 :next=>138,

 :type=>:clustered,

 

 # i=2这条记录(该表第一条记录,我此前把i=1记录给删了)

 :key=>[{:name=>"i", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>2}],

 :row=>[],

 :sys=>[],

 

 # 指针指向叶子节点pageno=4,该记录消耗8字节,含4字节的指针

 :child_page_number=>4,

 :length=>8}

 

{:format=>:compact,

 :offset=>138,

 :header=>

  {:next=>112,

   :type=>:node_pointer,

   :heap_number=>3,

   :n_owned=>0,

   :min_rec=>false,

   :deleted=>false,

   :nulls=>[],

   :lengths=>{},

   :externs=>[],

   :length=>5},

 :next=>112,

 :type=>:clustered,

 

 # i=382这条记录

 :key=>[{:name=>"i", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>382}],

 :row=>[],

 :sys=>[],

 

 # 指针指向叶子节点pageno=5,该记录消耗8字节,含4字节的指针

 :child_page_number=>5,

 :length=>8}

查看根节点整个page的全览图


[root@yejr.me#] innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t1 -p 3 page-illustrate

 

      Offset ╭────────────────────────────────────────────────────────────────╮

           0 │█████████████████████████████████████▋██████████████████████████│

          64 │█████████▋███████████████████▋████████████▋████████████▋████▋███│

         128 │████▋████▋███████▋                                              │

         192 │                                                                │

         256 │                                                                │

...

...

       16192 │                                                                │

       16256 │                                                                │

       16320 │                                                      █▋█▋█████▋│

             ╰────────────────────────────────────────────────────────────────╯

 

Legend (█ = 1 byte):

  Region Type                         Bytes    Ratio

  █ FIL Header                           38    0.23%

  █ Index Header                         36    0.22%

  █ File Segment Header                  20    0.12%

  █ Infimum                              13    0.08%

  █ Supremum                             13    0.08%

  █ Record Header                        10    0.06%

  █ Record Data                          16    0.10%

  █ Page Directory                        4    0.02%

  █ FIL Trailer                           8    0.05%

  ░ Garbage                               0    0.00%

    Free                              16226   99.04%

可以得到几点结论


根节点里共有两条记录,每条记录占用8字节


由于整型只需要4字节,因此我们可推断出指向叶子节点的指针需要占用4字节


每条记录同样需要5字节的record header(不同聚集索引列数据类型,需要的record header也不一样)


减去必要的FIL Header、Index Header等头信息后,非叶子节点可用空间约 16241 字节


综上,假设非叶子节点可以存储N条记录,则 N*13 + N/4*2 = 16241,可求得N约等于1203


既然每个非叶子节点可存储1203条记录,每个叶子节点可存储676条记录,则一个三层高度的InnoDB表聚集索引可以存储 1203*1203*676= 978313284,也就是约9.7亿条记录


所以说,如果表足够“窄”的话,一个三层高的表足够存储上亿条数据,其平均搜索效率并不差,常规的存取效率也不会太差


当然了,如果因为索引使用不当,导致检索效率低下,或者频繁发生锁等待,那要另当别论


3.2 补充测试:在两层高度时,根节点最多可以存储几条记录

我们对上面的t1表持续写入数据,验证在两层高度时,根节点最多可以存储几条记录。


我们继续使用上面的测试表,经验证:在两层高度时,根节点可以存储 1203 条记录,整个表最多 812890 条记录。


# 查看总记录数

[root@yejr.me]> select count(*) from t1;

+----------+

| count(*) |

+----------+

|   812890 |

+----------+

 

# 查看聚集索引层级

[root@yejr.me#] innblock innodb/t1.ibd scan 16

...

# 存储81万条数据,数据表空间文件大小为27MB

# 换算下,如果是3层高度的表存满,表空间文件大小约3.25GB

Datafile Total Size:28311552

===INDEX_ID:131

level1 total block is (1)

block_no:         3,level:   1|*|

level0 total block is (1203)

block_no:    4,level: 0|*|block_no:    5,level: 0|*|block_no:    6,level: 0|*|

...

...

block_no: 1232,level: 0|*|block_no: 1233,level: 0|*|block_no: 1234,level: 0|*|

 

# 查看根节点page数据结构图

[root@yejr.me#] innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t1 -p 3 page-illustrate

...

Legend (█ = 1 byte):(固定长度的头信息部分我都给去掉了,下同)

  Region Type                         Bytes    Ratio

...

  █ Record Header                      6015   36.71%

  █ Record Data                        9624   58.74%

  █ Page Directory                      602    3.67%

  █ FIL Trailer                           8    0.05%

  ░ Garbage                               0    0.00%

    Free                                 15    0.09%

    #最后只剩15字节空闲,而不像叶子节点那样有1/16空闲空间

再再次提醒,这都是基于只有一个INT列并作为主键的测试结果。如果是其他主键类型,或者不是顺序追加写入的模式,则结论可能就不是这个了。


4、疑问1:innodb page预留的1/16空闲空间做什么用的

测试到上面时,我们可能会个疑问:什么情况下,能把预留的1/16那部分空闲空间给用上呢?


我们再回顾下前面的文档说明:


An innodb_fill_factor setting of 100 leaves 1/16 of the space in clustered index pages free for future index growth.


凭直觉,我认为是用于需要“增长(读cháng)/扩充”方式更新某条记录时所需,而不是用于写入新记录。例如,c1列定义为VARCHAR(10),第一次存储时只写了5个字节,后来做了一次更新,把它从5个字节增长到10个字节,称为“增长”更新。像下面这样


# c1列原值是 'abcde'

update t1 set c1='abcdeabcde' where i=1;

我们创建一个新的测试表t2,这次增加一个可变长字符串列c1


CREATE TABLE `t2` (

  `i` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

  `c1` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '',

  PRIMARY KEY (`i`)

) ENGINE=InnoDB;

计算一条记录大概需要多少字节


DB_TRX_ID,6字节


DB_ROLL_PTR,7字节


Record Header,6字节(基础是5字节,外加有个变长列还需要1个字节,共6字节)


因此,一条数据需要消耗 4(INT列) + 6(VARCHAR(10),但目前只存了5个字符)+6+7+5=28字节


此外,大约每4条记录就需要一个directory slot,每个slot需要2字节


综上,假设可以存储N条记录,则 N*28 + N/4*2 = 15212,可求得N约等于534


插入534条记录后,查看page数据结构图


[root@yejr.me#] innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t2 -p 3 page-illustrate

...

Legend (█ = 1 byte):

  Region Type                         Bytes    Ratio

...

  █ Record Header                      3204   19.56%

  █ Record Data                       11748   71.70%

  █ Page Directory                      268    1.64%

  █ FIL Trailer                           8    0.05%

  ░ Garbage                               0    0.00%

    Free                               1036    6.32%    

用innblock工具佐证一下


[root@yejr.me#] innblock innodb/t2.ibd scan 16

...

Datafile Total Size:98304

===INDEX_ID:136

level0 total block is (1)

block_no:         3,level:   0|*|

确认当前只有一层高度,还没分裂成两层。


进行一次 “增长”更新 一条记录后,看能不能把预留的空间给利用起来而不是分裂出一个新page


[root@yejr.me]>update t2 set c1='abcdeabcde' where i=1;

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

 

# 确认还是只有一层高度,树没有分裂

[root@yejr.me#] innblock innodb/t2.ibd scan 16

...

Datafile Total Size:98304

===INDEX_ID:136

level0 total block is (1)

block_no:         3,level:   0|*|    

 

# 再查看下page数据结构图

[root@yejr.me#] innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t2 -p 3 page-illustrate

...

Legend (█ = 1 byte):

  Region Type                         Bytes    Ratio

...

  █ Record Header                      3204   19.56%

  █ Record Data                       11753   71.73%

  █ Page Directory                      266    1.62%

  █ FIL Trailer                           8    0.05%

  ░ Garbage                              28    0.17%

    Free                               1005    6.13%

从上面这个结果可以看到几点


看到Garbage是28字节,也就是i=1的那条旧数据(长度不够存储新记录,需要新写入并删除旧记录)


看到Record Data增加了5字节,因为我们对i=1那条记录的c1列增加了5字节


看到Free少了31字节,那是因为“增长”更新后的i=1记录总长度是31字节,它需要从Free里分配新空间来存储


因此我们确认:聚集索引没有分裂,而是优先把Free空间给利用起来了。


5、疑问2:Garbage空间可以被重用吗

5.1 先回答问题,Garbage空间是可以被重用的

在我们做逐次“增长”更新了50条记录后,这时发现Garbage比较大,但Free已经几乎用完了


  Region Type                         Bytes    Ratio

...

  █ Record Header                      3204   19.56%

  █ Record Data                       11998   73.23%

  █ Page Directory                      268    1.64%

  █ FIL Trailer                           8    0.05%

  ░ Garbage                             756    4.61%

    Free                                 30    0.18%

也就是在这时,如果按照常理,再做一次“增长”更新,就会造成当前的page存储不下,会进行分裂,但事实上真是如此吗?


在继续做一次“增长”更新后,我们发现,实际上此时会把Garbage的空间给重整了,然后继续利用起来,而不是立即进行分裂


# 已有50条记录被“增长”更新了

[root@yejr.me]>select count(*) from t2 where c1='abcdeabcde';

+----------+

| count(*) |

+----------+

|       50 |

+----------+

1 row in set (0.00 sec)

 

# 继续“增长”更新

[root@yejr.me]>update t2 set c1='abcdeabcde' where i=52;

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

 

# 确认更新成功

[root@yejr.me]>select count(*) from t2 where c1='abcdeabcde';

+----------+

| count(*) |

+----------+

|       51 |

+----------+

 

# 查看数据结构

  Region Type                         Bytes    Ratio

...

  █ Record Header                      3204   19.56%

  █ Record Data                       12003   73.26%

  █ Page Directory                      268    1.64%

  █ FIL Trailer                           8    0.05%

  ░ Garbage                               0    0.00%

    Free                                781    4.77%

    # 此时发现Garbage为0,而Free值增大了,明显是把Garbage的空间给重整后再次利用了,很好

我们可以再次得到几条结论


一条记录被“增长”更新后,旧记录会被放到Garbage队列中,除非此时插入新记录的长度小于等于旧记录的长度,否则该记录总是不会被重用起来(也可参考这篇文章 innblock | InnoDB page观察利器)


当空闲空间全部用完后,若此时Garbage队列不为0的话,则会对其进行重整后,变成可用空间再次被分配


如果是“缩短”的更新方式,缩减的空间并不会进入Garbage队列,而是被标记为碎片空间,这种无法被重用(除非全表重建)


5.2 Garbage空间延伸测试,更新数据的数据后面有其他数据

再来看个更为神奇的案例(这次更新的记录,在它后面有其他记录“阻碍”它)


# 插入两条记录

insert into t2 select 0, 'abcde';

insert into t2 select 0, 'abcde';

# 观察数据结构(只保留几个有用信息)

  █ Record Header                        12    0.07%

  █ Record Data                          44    0.27%

  ░ Garbage                               0    0.00%

    Free                              16196   98.85%

    

# 对第一条记录先做一次“增长”更新

update t2 set c1='abcdeabcde' where i=1;

# 观察数据结构(只保留几个有用信息)

  █ Record Data                          49    0.30%

  ░ Garbage                              28    0.17%

    Free                              16163   98.65%

    

# 再做一次“缩短”更新

update t2 set c1='abcdeabc' where i=1;

# 观察数据结构(只保留几个有用信息)

  █ Record Data                          47    0.29%

  ░ Garbage                              28    0.17%

    Free                              16165   98.66%

    

# 又做一次“增长”更新

update t2 set c1='abcdeabcde' where i=1;

# 观察数据结构(只保留几个有用信息)

  █ Record Data                          49    0.30%

  ░ Garbage                              59    0.36%

    Free                              16132   98.46%    

最后发现Garbage队列中有两条记录,也就是两次“增长”更新都导致旧记录被删除,无法被重用。即便第二次是“缩短”更新后产生了剩余碎片,然后再次被“增长”更新,也无法原地更新,需要新写入一条记录。


5.3 Garbage空间延伸测试,更新数据的数据后面没有其他数据

再做个下面的测试案例。这次表里只有一条记录(在它后面没有其他记录“阻碍”它),那么在后面的更新中,都可以原地更新,即便是“增长”更新,旧记录也不需要先被删除后新写一条记录。


# 只插入一条记录

insert into t2 select 0, 'abcde';

 

# 观察数据结构(只保留几个有用信息)

  █ Record Data                          22    0.13%  

  ░ Garbage                               0    0.00%  

    Free                              16224   99.02%  

    

# 先做一次“增长”更新

update t2 set c1='abcdeabcde' where i=1;

 

# 观察数据结构

  █ Record Data                          27    0.16%

  ░ Garbage                               0    0.00%

    Free                              16219   98.99%

    

# 再做一次“缩短”更新(缩短了两个字节)

update t2 set c1='abcdeabc' where i=1;

# 观察数据结构

  █ Record Data                          25    0.15%

  ░ Garbage                               0    0.00%

    Free                              16221   99.01%

        

# 又做一次“增长”更新

update t2 set c1='abcdeabcde' where i=1;

# 观察数据结构(和第一次被“增长”更新后一样了)

  █ Record Data                          27    0.16%

  ░ Garbage                               0    0.00%

    Free                              16219   98.99%

6、要点总结

InnoDB聚集索引由非叶子节点(non leaf page)和叶子节点(leaf page)组成


在叶子节点中需要存储整行数据(除了overflow的部分列),因此可存储的记录数一般更少些


在non leaf page中只需要存储聚集索引列(主键键值),因此可存储的记录数一般更多些


对变长列,尽量(比如从业务上想办法)不要反复变长(无论是增长还是缩短)更新


innodb_ruby不错,不过解析5.6及以上版本可能有些地方会不准确,可以用innblock工具辅助配合


我不是源码级MySQL内核开发者,水平有限,文中难免有误之处,还请多指教。


Enjoy MySQL :)


延伸阅读

15.6.2.2 The Physical Structure of an InnoDB Index,http://t.cn/AiR7o1rv


15.6.2.3 Sorted Index Builds,http://t.cn/AiR7oQr8


Visualizing the impact of ordered vs. random index insertion in InnoDB,http://t.cn/AiR7ooSy


The physical structure of InnoDB index pages,http://t.cn/AiR7oIMa


B+Tree index structures in InnoDB,http://t.cn/RcfZ0n7


The physical structure of records in InnoDB,http://t.cn/AiTPFXT5


On learning InnoDB: A journey to the core,http://t.cn/Rlp9V1s


innodb_diagrams on github,http://t.cn/8swyTdg


innblock | InnoDB page观察利器


浅析InnoDB Record Header及page overflow


最后,欢迎扫码订阅《乱弹MySQL》专栏,快人一步获取我最新的MySQL技术分享

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原文链接:https://blog.csdn.net/n88Lpo/article/details/100179043


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