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InnoDB 的数据是按「数据页」为单位来读写的也就是说当需要读一条记录的时候并不是将这个记录本身从磁盘读出来而是以页为单位将其整体读入内存。数据库的 I/O 操作的最小单位是页InnoDB 数据页的默认大小是 16KB意味着数据库每次读写都是以 16KB 为单位的
数据页结构
数据页与数据页之间通过File Header指针连接形成一个双向链表。物理上不连续但逻辑上连续。 User Records 的结构
数据页中的记录与记录是按照主键顺序组成单向链表使得插入、删除方便。检索效率不高于是数据页中有一个页目录起到快速检索的作用。数据页中的数据划分为几个组每一个组对应一个槽。每个记录组的最后一条记录就是组内最大的记录并且最后一条记录的头信息中会存储该组一共有多少条记录粉丝的页目录用来存储每组最后一条记录的地址偏移量也叫做槽每个槽相当于指针指向了不同组的最后一个记录。页目录就是由多个槽组成的槽相当于分组记录的索引我们通过槽查找记录时定位到槽后再遍历槽内的所有记录找到对应的记录 B 树是如何进行查询的
当我们需要存储大量的记录时就需要多个数据页数据页与数据页通过指针相连接组成双向链表。由于一个数据页大小为16kb,而一次IO一次性加载一个节点每个节点都是一个数据页。从根节点进行查询一层一层的查询由于BTree的只有叶子节点存放数据因此当遍历到叶子节点后就会找到相应的索引值进而找到数据。
B树、B树、二叉树
二叉树
每个节点只能有 2 个子节点那么当节点个数越多的时候树的高度也会相应变高这样就会增加磁盘的 I/O 次数从而影响数据查询的效率。
B 树
每一个节点最多可以包括 M 个子节点。B 树的每个节点都包含数据索引记录而用户的记录数据的大小很有可能远远超过了索引数据这就需要花费更多的磁盘 I/O 操作次数来读到「有用的索引数据」。使用 B 树来做范围查询的话需要使用中序遍历这会涉及多个节点的磁盘 I/O 问题从而导致整体速度下降。
B树
叶子节点最底部的节点才会存放实际数据索引记录非叶子节点只会存放索引所有索引都会在叶子节点出现叶子节点之间构成一个有序链表非叶子节点的索引也会同时存在在子节点中并且是在子节点中所有索引的最大或最小。非叶子节点中有多少个子节点就有多少个索引 MySQL 默认的存储引擎 InnoDB 采用的是 B 作为索引的数据结构的原因
B 树的非叶子节点不存放实际的记录数据仅存放索引因此数据量相同的情况下相比存储即存索引又存记录的 B 树B树的非叶子节点可以存放更多的索引因此 B 树可以比 B 树更「矮胖」查询底层节点的磁盘 I/O次数会更少。B 树有大量的冗余节点所有非叶子节点都是冗余索引这些冗余索引让 B 树在插入、删除的效率都更高比如删除根节点的时候不会像 B 树那样会发生复杂的树的变化B 树叶子节点之间用链表连接了起来有利于范围查询而 B 树要实现范围查询因此只能通过树的遍历来完成范围查询这会涉及多个节点的磁盘 I/O 操作范围查询效率不如 B 树。
