MySQL InnoDB索引原理

本文主要是介绍MySQL InnoDB索引原理，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

 数据库与I/O原理

数据会持久化到磁盘，查询数据是就会有I/O操作，相对于缓存操作，I/O操作的时间成本相当高昂。

I/O操作的基本单位是一个磁盘页面，比如16KB的页面大小。当数据量比较大时，单表数据就会分布在多个磁盘页面。

如果没有索引，就必须按顺序加载磁盘页面到缓存进行查找，判断数据是否存在。随着数据量的增长，磁盘I/O操作的次数也会越来越多。

因此，有必要通过一些辅助的数据结构来提交检索的速度。

从上面可以看出，想要快速读取到数据，可从以下几个方面着手

1. 如何尽量减少磁盘IO操作

2. 如何快速定位到数据所在的磁盘页面

3. 如何快速定位数据在磁盘页面内的位置

数据库索引是什么

索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。

举个类似的例子，当我们要阅读《高性能MySQL》的第五章时，一般会先查找目录，找到第五章对应的页码，然后翻到对应页码即可。

目录一般不会超过10页，整本书有将近700页。

如果没有目录，那么我们只能顺序或者使用二分的方法来查找第五章，需要翻页的次数就会更多。

索引的作用与书籍的目录相似，用于辅助快速查找目标数据。

存储结构

记录(行)格式

InnoDB支持四种记录格式，分别是REDUNDANT、COMPACT、DYNAMIC和COMPRESSED，MySQL5.7默认是DYNAMIC格式。


下图是DYNAMIC行格式的示意图

记录头信息的格式示意图如下

部分字段含义

deleted_flag:顾名思义，该记录是否被删除的标志

min_rec_flag:B+树每层非叶子结点中最小的记录项的标志

n_owned: 页面中分组的

heap_on: 表示当前记录在页面堆中的相对记录

record_type: 表示当前记录的类型，0表示普通记录，1表示B+树非叶子结点的目录项记录，2表示Infimum记录，3表示Supremum记录。

next_record: 指向下一条记录，表示下一条记录的相对位置

记录示例

所有页面都有两条虚拟记录，即Infimum和Supremum。

Infimum代表页面中的最小的记录，而Supremum则代表页面中最大的记录。

数据排序

页内的记录串联成一个单向链表。

如果表有主键，会根据主键排序；

没主键有唯一非空索引，会根据该索引排序；

两者都没有，InnoDB会自动生成一个row_id列并根据该列进行排序。

页面格式

页是InnoDB管理存储空间的基本单位，一个页的大小一般是16K。

数据页面的结构如下图

File Header：页面通用信息，如当前页号、上一页/下一页页号

Page Header：页面的各种状态信息，如分组数量，记录数

User Records：记录的有序链表

Free Space：页面中尚未使用的空间

Page Directory：对User Records数据进行分组，减少遍历链表的次数，加速查找

File Tailer：校验页面数据是否完整

数据查找

页面内的数据是有序的单向链表。

假设单行数据128B，而单个磁盘页面大小可以是16KB，因此一个磁盘页面最多可以存放128条数据。这样挨个查找太慢。

可以利用有序链表的特性，对有序数据进行分组，记录每组的最大值，形成一个有序分组列表。先二分查找有序分组列表，再查找分组内的数据。

这里就会涉及的行记录的n_owned和页面的Page Directory了，InnoDB分组规则如下

1. Infimum记录所在的分组只能有一条记录

2. Supremum记录所在的分组拥有的记录数量为1～8条

3. 其它分组拥有的记录数量为4～8条

4. 分组指向组内ID最大的行。

查找过程

下图是简化的行记录和Page Directory。

在上图中查找ID=17的记录

1. 利用分组进行二分查找，

(1 + 5) / 2 = 3，分组3的最大ID为10，因此继续在右半区间查找

(3 + 5) / 2 = 4，分组最大的ID为15，17位于右半区间，又应为5 - 4 = 1，因此，17位于分组5

2. 组内顺序查找

在分组内遍历单向链表，查找到ID=17的记录

B+树索引

B+树数据结构

在B树详解，这边随笔中介绍了B树的查找、插入、删除操作，可以深入理解B数的数据结构

CREATE TABLE `t_student` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`age` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
`height` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '身高'
 PRIMARY KEY (`id`)
 KEY `age` (`age`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT=COMPACT

聚簇索引

为了方便画图表示，下面是简化的聚簇索引各种记录格式

聚簇索引结构举例

从上图可以看出，

1）页面内记录按照主键增长的顺序构成一个单项链表

2）对于普通记录，则是一个按照主键有序的双向链表

二级索引

为了方便画图表示，下面是简化的二级索引各种记录格式

二级索引结构举例

1）页面内记录按照二级索引age增长的顺序构成一个单项链表

2）对于普通记录，则是一个按照age有序的双向链表

3）普通记录并没没有包含完整的信息，而是<age,主键>的组合，需要取其它信息如height还需要进行回表

回表: 数据库根据索引（非主键）找到了指定的记录所在行后，还需要根据索引上保存的主键 ID 再次到数据块里获取数据。

建立索引的原则

1. 尽量使用占用空间少的索引

索引字段占用空间小，意味着单个页面可以存放更多的目录项目记录，使得B+数更加扁平，从而减少IO次数

2. 选择频繁作为查询条件的字段作为索引

频繁作为查询条件的字段作为索引，减少查询的时间，避免全表查询。

3. 选择区分度高的字段作为索引

例如性别只有男1女2两种情况，如果建立索引，目录项只有两条记录，意义不大。还增加了维护索引的成本。

4. 最左匹配原则

多个字段构成联合索引时，这几个字段的顺序十分重要。

假设有联合索引<a，b，c>

目录项记录是先按a排序，如果a相等再按b排序，如果a和b都相等，再按c排序。

如果查询条件只有(b,c)，则改索引并不会生效。如果只有(a)，那索引只是部分生效。

InnoDB Row Formats

《MySQL是怎么运行的》

这篇关于MySQL InnoDB索引原理的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！