磁盤扇區、文件系統、InnoDB存儲引擎都有各自的最小存儲單元。數據庫
在MySQL中咱們的InnoDB頁的大小默認是16k,固然也能夠經過參數設置:
SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_page_size';spa
數據表中的數據都是存儲在頁中的,因此一個頁中能存儲多少行數據呢?3d
假設一行數據的大小是1k,那麼一個頁能夠存放16行這樣的數據。指針
用B+樹的方式組織這些數據。如圖所示:code
咱們先將數據記錄按主鍵進行排序,分別存放在不一樣的頁中(爲了便於理解咱們這裏一個頁中只存放3條記錄,實際狀況能夠存放不少),除了存放數據的頁之外,還有存放鍵值+指針的頁,如圖中page number=3的頁,該頁存放鍵值和指向數據頁的指針,這樣的頁由N個鍵值+指針組成。固然它也是排好序的。這樣的數據組織形式,咱們稱爲索引組織表。orm
如今來看下,要查找一條數據,怎麼查?如select * from user where id=5;blog
這裏id是主鍵,咱們經過這棵B+樹來查找排序
1首先找到根頁,你怎麼知道user表的根頁在哪呢?其實每張表的根頁位置在表空間文件中是固定的,即page number=3的頁,索引
2經過二分查找法,定位到id=5的數據應該在指針P5指向的頁中,ci
3去page number=5的頁中查找,一樣經過二分查詢法便可找到id=5的記錄:
| 5 | zhao2 | 27 |
如今咱們清楚了InnoDB中主鍵索引B+樹是如何組織數據、查詢數據的,咱們總結一下:
一、InnoDB存儲引擎的最小存儲單元是頁,頁能夠用於存放數據也能夠用於存放鍵值+指針,在B+樹中葉子節點存放數據,非葉子節點存放鍵值+指針。
二、索引組織表經過非葉子節點的二分查找法以及指針肯定數據在哪一個頁中,進而在去數據頁中查找到須要的數據;
這裏咱們先假設B+樹高爲2,即存在一個根節點和若干個葉子節點,那麼這棵B+樹的存放總記錄數爲:根節點指針數*單個葉子節點記錄行數。
上文咱們已經說明單個葉子節點(頁)中的記錄數=16K/1K=16。(這裏假設一行記錄的數據大小爲1k)。
那麼如今咱們須要計算出非葉子節點能存放多少指針?
其實這也很好算,咱們假設主鍵ID爲bigint類型,長度爲8字節,而指針大小在InnoDB源碼中設置爲6字節,這樣一共14字節,咱們一個頁中能存放多少這樣的單元,其實就表明有多少指針,即16384/14=1170。那麼能夠算出一棵高度爲2的B+樹,能存放1170*16=18720條這樣的數據記錄。
根據一樣的原理咱們能夠算出一個高度爲3的B+樹能夠存放:1170*1170*16=21902400(2千萬)條這樣的記錄。
因此在InnoDB中B+樹高度通常爲1-3層,它就能知足千萬級的數據存儲。在查找數據時一次頁的查找表明一次IO,因此經過主鍵索引查詢一般只須要1-3次IO操做便可查找到數據。
上面咱們經過推斷得出B+樹的高度一般是1-3,下面咱們從另一個側面證實這個結論。在InnoDB的表空間文件中,約定page number爲3的表明主鍵索引的根頁,而在根頁偏移量爲64的地方存放了該B+樹的page level。若是page level爲1,樹高爲2,page level爲2,則樹高爲3。即B+樹的高度=page level+1;下面咱們將從實際環境中嘗試找到這個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'
能夠看出數據庫testdts下的mycity表、mycity表主鍵索引根頁的page number均爲3,而其餘的二級索引page number爲4。
B+樹高度爲page level+1=3;region表的page level爲0,B+樹高度爲page level+1=1;customer表的page level爲2,B+樹高度爲page level+1=3;