磁盘扇区、文件系统、InnoDB存储引擎都有各自的最小存储单元。数据库
在MySQL中咱们的InnoDB页的大小默认是16k,固然也能够经过参数设置:
SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_page_size';spa
数据表中的数据都是存储在页中的,因此一个页中能存储多少行数据呢?3d
假设一行数据的大小是1k,那么一个页能够存放16行这样的数据。指针
用B+树的方式组织这些数据。如图所示:code
咱们先将数据记录按主键进行排序,分别存放在不一样的页中(为了便于理解咱们这里一个页中只存放3条记录,实际状况能够存放不少),除了存放数据的页之外,还有存放键值+指针的页,如图中page number=3的页,该页存放键值和指向数据页的指针,这样的页由N个键值+指针组成。固然它也是排好序的。这样的数据组织形式,咱们称为索引组织表。orm
如今来看下,要查找一条数据,怎么查?如select * from user where id=5;blog
这里id是主键,咱们经过这棵B+树来查找排序
1首先找到根页,你怎么知道user表的根页在哪呢?其实每张表的根页位置在表空间文件中是固定的,即page number=3的页,索引
2经过二分查找法,定位到id=5的数据应该在指针P5指向的页中,ci
3去page number=5的页中查找,一样经过二分查询法便可找到id=5的记录:
| 5 | zhao2 | 27 |
如今咱们清楚了InnoDB中主键索引B+树是如何组织数据、查询数据的,咱们总结一下:
一、InnoDB存储引擎的最小存储单元是页,页能够用于存放数据也能够用于存放键值+指针,在B+树中叶子节点存放数据,非叶子节点存放键值+指针。
二、索引组织表经过非叶子节点的二分查找法以及指针肯定数据在哪一个页中,进而在去数据页中查找到须要的数据;
这里咱们先假设B+树高为2,即存在一个根节点和若干个叶子节点,那么这棵B+树的存放总记录数为:根节点指针数*单个叶子节点记录行数。
上文咱们已经说明单个叶子节点(页)中的记录数=16K/1K=16。(这里假设一行记录的数据大小为1k)。
那么如今咱们须要计算出非叶子节点能存放多少指针?
其实这也很好算,咱们假设主键ID为bigint类型,长度为8字节,而指针大小在InnoDB源码中设置为6字节,这样一共14字节,咱们一个页中能存放多少这样的单元,其实就表明有多少指针,即16384/14=1170。那么能够算出一棵高度为2的B+树,能存放1170*16=18720条这样的数据记录。
根据一样的原理咱们能够算出一个高度为3的B+树能够存放:1170*1170*16=21902400(2千万)条这样的记录。
因此在InnoDB中B+树高度通常为1-3层,它就能知足千万级的数据存储。在查找数据时一次页的查找表明一次IO,因此经过主键索引查询一般只须要1-3次IO操做便可查找到数据。
上面咱们经过推断得出B+树的高度一般是1-3,下面咱们从另一个侧面证实这个结论。在InnoDB的表空间文件中,约定page number为3的表明主键索引的根页,而在根页偏移量为64的地方存放了该B+树的page level。若是page level为1,树高为2,page level为2,则树高为3。即B+树的高度=page level+1;下面咱们将从实际环境中尝试找到这个page level。
SELECT b.name, a.name, index_id, TYPE, a.`SPACE`, a.`PAGE_NO` FROM information_schema.`INNODB_SYS_INDEXES` a, information_schema.`INNODB_SYS_TABLES` b WHERE a.`TABLE_ID` = b.table_id AND a.`SPACE` <> 0 AND b.`NAME` = 'testdts/mycity'
能够看出数据库testdts下的mycity表、mycity表主键索引根页的page number均为3,而其余的二级索引page number为4。
B+树高度为page level+1=3;region表的page level为0,B+树高度为page level+1=1;customer表的page level为2,B+树高度为page level+1=3;