技术分享 | InnoDB 的索引高度
在IT行业这个发展更新速度很快的行业,只有不停止的学习,才不会被行业所淘汰。如果你是数据库学习者,那么本文《技术分享 | InnoDB 的索引高度》就很适合你!本篇内容主要包括技术分享 | InnoDB 的索引高度,希望对大家的知识积累有所帮助,助力实战开发!
作者:洪斌
爱可生南区负责人兼技术服务总监,MySQL ACE,擅长数据库架构规划、故障诊断、性能优化分析,实践经验丰富,帮助各行业客户解决 MySQL 技术问题,为金融、运营商、互联网等行业客户提供 MySQL 整体解决方案。
本文来源:转载自公众号-玩转MySQL
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前两天有人问到如何计算索引高度,分享之前的一篇笔记。
InnoDB 表是 B+tree 索引结构,数据即索引。最小存储单元为 page,默认 16KB。
有两类索引:
- clustered index:主键或唯一索引为 key,其他字段值作为 value。每张 InnoDB 表是一个 clustered index。
- secondary index:指定字段为 key,value 是 clustered index 的 key(即主键)。
index page 由三种组合在一起形成一个 B+Tree。
- root page:在索引首次创建时分配,page id 保存在数据字典中,记录保存指向子页的指针。root page 填满时不会发生分裂,而是将值移动到新的子页上,并分裂成两个。
- non-leaf page:存放指向 leaf page 或其他 non-leaf page 的指针,也称为 internal page。
- leaf page:存放数据。
每个 page 都有一个 level,leaf page 的 level 是 0,root page 的 level 取决于整个 B+Tree 的高度。
对于 leaf page,每条记录包含一个 next-record 指针,记录下一条记录的偏移量。记录按升序排列,但物理上并非顺序存放。infimum 和 supremum 是伪记录,代表最小值和最大值。

non-leaf page 与 leaf page 结构类似,不同的是,每条记录 key 存放指向子页的最小值,value 部分存放子页编号。

如果在同一个 level 下超过 1 个 page,page 间会使用双向链表方式连接,每个 page 的 FIL 头存放指向 next page 和 prev page 的指针。

一个完整的索引树结构:

观察下 3 个表定义不同数据类型的主键,其数据页中存储记录的情况,每张表 90w 条记录。

表 1:int 主键
non-leaf page(level 1) 每页有 1203 条记录,每条记录 13 byte(data/records)。

leaf page(level 0) 每页有 73 条记录,每条记录 206 byte。

表 2:bigint 主键
non-leaf page(level 1) 每页有 928 条记录,每条记录 17 byte。

leaf page(level 0) 每页有 72 条记录,每条记录 210 byte。

表 3:uuid 主键
non-leaf page(level 1) 每个页可存储 357 个记录,每条记录 45 byte。

leaf page(level 0) 每个页可存储 63 个记录,每条记录 238 byte。


索引树高度估算
表 1:int 主键

表 2:bigint 主键

表 3:char(36) 主键

参考:https://blog.jcole.us/2013/05...
终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《技术分享 | InnoDB 的索引高度》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布数据库相关知识,快来关注吧!

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- 这篇技术贴出现的刚刚好,细节满满,很棒,码住,关注师傅了!希望师傅能多写数据库相关的文章。
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