[转帖]InnoDB表聚集索引层高什么时候发生变化

innodb,聚集,索引,层高,什么,时候,发生变化 · 浏览次数 : 0

小编点评

**InnoDB聚集索引分析** * 索引由非叶子节点(non leaf page)和叶子节点(leaf page)组成。 *叶子节点中存储整行数据。 *索引结构可优化,以减少读取和写入次数。 *索引可以根据业务需求进行优化,以提高查询效率。 **索引构建** * 索引由叶子节点构建。 * 索引可以根据业务需求进行优化,以提高查询效率。 * 索引可以根据索引结构进行优化,以减少读取和写入次数。 **索引结构** * 索引可以根据索引结构进行优化。 * 索引可以根据索引结构进行压缩,以减少索引大小。 * 索引可以根据索引结构进行索引合并,以减少索引读取次数。 **索引优化** * 索引可以根据索引结构进行优化。 * 索引可以根据索引结构进行压缩,以减少索引大小。 * 索引可以根据索引结构进行索引合并,以减少索引读取次数。

正文

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

  1. 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

  2. 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

  3. 在随机写入新数据模式下,page填充率约为 1/2 ~ 15/16

  4. 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

  5. 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;
复制

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
复制

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 
复制

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|*|
复制

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
复制

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%	
复制

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;
复制

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_factor128   PRIMARY    3     internal    1           1      1           100.00%128   PRIMARY    3     leaf        2           2      2           0.00%		
复制

用 innblock 工具扫描佐证

[root@yejr]# innblock innodb/t1.ibd scan 16...Datafile Total Size:98304===INDEX_ID:121level1 total block is (1)block_no:         3,level:   1|*|level0 total block is (2)block_no:         4,level:   0|*|block_no:         5,level:   0|*|
复制

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-recordsRecord 125: (i=2) → #4Record 138: (i=382) → #5
复制

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}
复制

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%
复制

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3.25GBDatafile Total Size:28311552===INDEX_ID:131level1 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
复制

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;
复制

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;
复制

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%    
复制

用innblock工具佐证一下

[root@yejr.me#] innblock innodb/t2.ibd scan 16...Datafile Total Size:98304===INDEX_ID:136level0 total block is (1)block_no:         3,level:   0|*|
复制

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:136level0 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%
复制

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%
复制

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Garbage0,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
复制

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%    
复制

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%
复制

6、要点总结

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

  2. 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

  3. 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

  4. 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

  5. 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

640?wx_fmt=png

</article>
复制

与[转帖]InnoDB表聚集索引层高什么时候发生变化相似的内容:

[转帖]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

[转帖]InnoDB Page结构详解

1导读 本文花了比较多的时间梳理了InnoDB page的结构以及对应的分裂测试,其中测试部分大部分是参考了叶老师在《InnoDB表聚集索引层什么时候发生变化》一文中使用的方法,其次,本文中的测试工具用到了如下两个工具: innblock:https://github.com/gaopengcarl

[转帖]聚簇索引和非聚簇索引的区别

转载:Mysql的InnoDB索引深层次原理解析 转载请注明来源:https://www.cnblogs.com/bugutian/

[转帖]innodb表最大列数限制

https://blog.csdn.net/sun_ashe/article/details/52433812 innodb 最大列数限制为1023,其中包含3个内部隐藏列,分别为:DB_ROW_ID(如果没有主键的情况), DB_TRX_ID事务id列,DB_ROLL_PTR回滚指针列。 但是分配

[转帖]mysql中innodb创建表的一些限制

https://www.cnblogs.com/jackssybin/p/16258953.html 1、 背景 在新创建mysql数据表的时候。不太确定表能创建多少个字段,多少个索引。索引多少有限制么?mysql的数据是怎么存储的存在在哪里。 2、基本个数限制 在MySQL5.6.9以后的版本,一

[转帖]冷知识:Mysql最大列限制和行限制

冷知识:Mysql最大列限制和行限制 一、Mysql列数限制1.Mysql限制每个表的最大列数为4096列2.InnoDB限制每个表的最大列数为1017列 二、Mysql行大小限制 一、Mysql列数限制 这里说的限制分为两种,一种是Mysql的限制,一种是存储引擎的限制,比如Innodb、MyIS

[转帖] MySQL常见的存储引擎InnoDB、MyISAM的区别?

1)事务:MyISAM不支持,InnoDB支持2)锁级别:MyISAM 表级锁,InnoDB 行级锁及外键约束(MySQL表级锁有两种模式:表共享读锁(Table Read Lock)和表独占写锁(Table Write Lock)。什么意思呢,就是说对MyISAM表进行读操作时,它不会阻塞其他用户

【转帖】mysql一个索引块有多少指针_深刻理解MySQL系列之索引

索引 查找一条数据的过程 先看下InnoDB的逻辑存储结构:node 表空间:能够看作是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层,全部的数据都存放在表空间中。默认有个共享表空间ibdata1。若是启用innodb_file_per_table参数,须要注意每张表的表空间内存放的只是数据、索引和插入缓冲B

[转帖]阿里规范 - 五、MySQL 数据库 - (一)建表规约 - 8 - 【强制】varchar 是可变长字符串,不预先分配存储空间,长度不要超过 5000,如果存储长 度大于此值,定义字段类型为 text,独立出来一张表,用主键来对应,避免影响其它字段索 引效率。

字段类型为 text,独立出来一张表,用主键来对应,避免影响其它字段索 引效率。 1、因为mysql 是行存储模式,所以会把整行读取出来。text 储存了大量的数据。读取时,占了大量的io。所以会十分的慢。 2、每行的数据过大 行溢出 InnoDB 会将一些大对象数据存放在数据页之外的 BLOB 页

[转帖]InnoDB引擎之-两次写(Double Write)

https://www.jianshu.com/p/63f2985fb427 InnoDB引擎有几个重点特性,为其带来了更好的性能和可靠性: 插入缓冲(Insert Buffer) 两次写(Double Write) 自适应哈希索引(Adaptive Hash Index) 异步IO(Async I