《MySQL高级篇》五、InnoDB数据存储结构(一)

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 《MySQL高级篇》五、InnoDB数据存储结构

1. 数据的存储结构:页


5dedc084c58aa84d7a163468a928b807.png


1.1 磁盘与内存交互基本单位:页


bc51b053a4a7d3e6429fd03505406128.png

d6ffd7303f2bd1bbc02c6bc2a016ba5b.png


1.2 页结构概述


5656d101ba407f7800ce09f287849ca9.png


1.3 页的大小


ce2955aad9379c1c2e9eaeca7c961537.png


1.4 页的上层结构


7417ea7f9d240f9fa808042b5e80ea54.png

cf14682aa4134aacb26e13f46028190c.png


2. 页的内部结构


ab39383ab931bd217cd5e200adbddf7d.png

f53fb4536160d21ff6d0889bbcc8d78c.png


2.1 File Header(文件头部)和File Trailer(文件尾部)


2.1.1 File Header(文件头部)


**作用:**描述各种页的通用信息。(比如页的编号、其上一页、下一页是谁等)


**大小:**38字节


构成:


网络异常,图片无法展示
|


FIL_PAGE_OFFSET(4字节)


每一个页都有一个单独的页号,就跟你的身份证号码一样,InnoDB通过页号可以唯一定位一个页。


FIL_PAGE_TYPE(2字节)


这个代表当前页的类型


8383eef3e613a84ba5b8b56f985ed289.png


FIL_PAGE_PREV(4字节)和FIL_PAGE_NEXT(4字节)


InnoDB都是以页为单位存放数据的,如果数据分散到多个不连续的页中存储的话需要把这些页关联起来,FIL_PAGE_PREV和FIL_PAGE_NEXT就分别代表本页的上一个和下一个页的页号。这样通过建立一个双向链表把许许多多的页就都串联起来了,保证这些页之间不需要是物理上的连续,而是逻辑上的连续。


27c3d11f87a0690f3fa67f0ca52e3b82.png

2b749d670c967accf9a233087d5efc22.png



FIL_PAGE_SPACE_OR_CHKSUM(4字节)


文件头部和文件尾部都有属性:FIL_PAGE_SPACE_OR_CHKSUM


作用:

InnoDB存储引擎以页为单位把数据加载到内存中处理,如果该页中的数据在内存中被修改了,那么在修改后的某个时间需要把数据同步到磁盘中。但是在同步了一半的时候断电了,造成了该页传输的不完整。


为了检测一个页是否完整(也就是在同步的时候有没有发生只同步一半的尴尬情况),这时可以通过文件尾的校验和(checksum 值)与文件头的校验和做比对,如果两个值不相等则证明页的传输有问题,需要重新进行传输,否则认为页的传输已经完成。


具体的:


每当一个页面在内存中修改了,在同步之前就要把它的校验和算出来,因为File Header在页面的前边,所以校验和会被首先同步到磁盘,当完全写完时,校验和也会被写到页的尾部,如果完全同步成功,则页的首部和尾部的校验和应该是一致的。如果写了一半儿断电了,那么在File Header中的校验和就代表着已经修改过的页,而在File Trailer中的校验和代表着原先的页,二者不同则意味着同步中间出了错。这里,校验方式就是采用 Hash 算法进行校验。


FIL_PAGE_LSN(8字节)


页面被最后修改时对应的日志序列位置(英文名是:Log Sequence Number)


2.1.2 File Trailer(文件尾部)


前4个字节代表页的校验和:

这个部分是和File Header中的校验和相对应的。


后4个字节代表页面被最后修改时对应的日志序列位置(LSN):


这个部分也是为了校验页的完整性的,如果首部和尾部的LSN值校验不成功的话,就说明同步过程出现了问题。


2.2 User Records(用户记录)、最大最小记录、Free Space(空闲空间)


2.2.1 Free Space (空闲空间)


我们自己存储的记录会按照指定的行格式存储到User Records部分。但是在一开始生成页的时候,其实并没有User Records这个部分,每当我们插入一条记录,都会从Free Space部分,也就是尚未使用的存储空间中申请一个记录大小的空间划分到User Records部分,当Free Space部分的空间全部被User Records部分替代掉之后,也就意味着这个页使用完了,如果还有新的记录插入的话,就需要去申请新的页了。


448c3301582fe099850baf86c0b1d213.png


2.2.2 User Records (用户记录)


User Records中的这些记录按照指定的行格式一条一条摆在User Records部分,相互之间形成单链表。


用户记录里的一条条数据如何记录?


这里需要讲讲记录行格式的记录头信息。


2.2.3 Infimum + Supremum(最小最大记录)


记录可以比较大小吗?


是的,记录可以比大小,对于一条完整的记录来说,比较记录的大小就是比较主键的大小。比方说我们插入的4行记录的主键值分别是:1、2、3、4,这也就意味着这4条记录是从小到大依次递增。


InnoDB规定的最小记录与最大记录这两条记录的构造十分简单,都是由5字节大小的记录头信息和8字节大小的一个固定的部分组成的,如图所示:


50109e8fef75e2c084841424d53cb036.png


这两条记录不是我们自己定义的记录,所以它们并不存放在页的User Records部分,他们被单独放在一个称为Infimum + Supremum的部分,如图所示:


c31ccb1fa871c548a589e6bea9962d94.png


2.3 Page Directory(页目录)、Page Header(页面头部)


2.3.1 Page Directory(页目录)


1.为什么需要页目录?


在页中,记录是以单向链表的形式进行存储的。单向链表的特点就是插入、删除非常方便,但是检索效率不高,最差的情况下需要遍历链表上的所有节点才能完成检索。因此在页结构中专门设计了页目录这个模块,专门给记录做一个目录,通过二分查找法的方式进行检索,提升效率。


需求:根据主键值查找页中的某条记录,如何实现快速查找呢?

SELECT * FROM page_demo WHERE c1 = 3;

方式1:顺序查找


从Infimum记录(最小记录)开始,沿着链表一直往后找,总有一天会找到(或者找不到),在找的时候还能投机取巧,因为链表中各个记录的值是按照从小到大顺序排列的,所以当链表的某个节点代表的记录的主键值大于你想要查找的主键值时,你就可以停止查找了,因为该节点后边的节点的主键值依次递增。


如果一个页中存储了非常多的记录,这么查找性能很差。


方式2:使用页目录,二分法查找


将所有的记录分成几个组,这些记录包括最小记录和最大记录,但不包括标记为“已删除”的记录。


第 1 组,也就是最小记录所在的分组只有 1 个记录;


最后一组,就是最大记录所在的分组,会有 1-8 条记录;


其余的组记录数量在 4-8 条之间。


这样做的好处是,除了第 1 组(最小记录所在组)以外,其余组的记录数会尽量平分。


在每个组中最后一条记录的头信息中会存储该组一共有多少条记录,作为 n_owned 字段。


页目录用来存储每组最后一条记录的地址偏移量,这些地址偏移量会按照先后顺序存储起来,每组的地址偏移量也被称之为槽(slot),每个槽相当于指针指向了不同组的最后一个记录。


举例1:


a39599067f00b73ba81567e93cfb3a6d.png


举例2:


现在的page_demo表中正常的记录共有6条,InnoDB会把它们分成两组,第一组中只有一个最小记录,第二组中是剩余的5条记录。如下图:


b0149a94dd69fa5772a90e043ce8e4f2.png


从这个图中我们需要注意这么几点:


现在页目录部分中有两个槽,也就意味着我们的记录被分成了两个组,槽1中的值是112,代表最大记录的地址偏移量(就是从页面的0字节开始数,数112个字节);槽0中的值是99,代表最小记录的地址偏移量。

注意最小和最大记录的头信息中的n_owned属性

最小记录的n_owned值为1,这就代表着以最小记录结尾的这个分组中只有1条记录,也就是最小记录本身。

最大记录的n_owned值为5,这就代表着以最大记录结尾的这个分组中只有5条记录,包括最大记录本身还有我们自己插入的4条记录。

用箭头指向的方式替代数字,这样更易于我们理解,修改后如下:


cc6f3f5fd9b89b098d088681d43c41b8.png


再换个角度看一下:(单纯从逻辑上看一下这些记录和页目录的关系)


3060d92a0640e8f26fd4bbe24ca56ac1.png


2. 页目录分组的个数如何确定?


为什么 上面例中 最小记录的n_owned值为1,而最大记录的n_owned值为5呢?


InnoDB规定:对于最小记录所在的分组只能有1条记录,最大记录所在的分组拥有的记录条数只能在1~8条之间,剩下的分组中记录的条数范围只能在是 4~8 条之间。


分组是按照下边的步骤进行的:


初始情况下一个数据页里只有最小记录和最大记录两条记录,它们分属于两个分组。

之后每插入一条记录,都会从页目录中找到主键值比本记录的主键值大并且差值最小的槽,然后把该槽对应的记录的n_owned值加1,表示本组内又添加了一条记录,直到该组中的记录数等于8个。

在一个组中的记录数等于8个后再插入一条记录时,会将组中的记录拆分成两个组,一个组中4条记录,另一个5条记录。这个过程会在页目录中新增一个槽来记录这个新增分组中最大的那条记录的偏移量。

3. 页目录结构下如何快速查找记录?


现在向page_demo表中添加更多的数据。如下:

INSERT INTO page_demo 
VALUES
(5, 500, 'zhou'), 
(6, 600, 'chen'), 
(7, 700, 'deng'), 
(8, 800, 'yang'), 
(9, 900, 'wang'), 
(10, 1000, 'zhao'), 
(11, 1100, 'qian'), 
(12, 1200, 'feng'), 
(13, 1300, 'tang'), 
(14, 1400, 'ding'), 
(15, 1500, 'jing'), 
(16, 1600, 'quan');

添加了12条记录,现在页里一共有18条记录了(包括最小和最大记录),这些记录被分成了5个组,如图所示:


856c5873cf67187fd4e67a81e6d5a25c.png


这里只保留了16条记录的记录头信息中的n_owned和next_record属性,省略了各个记录之间的箭头。


现在看怎么从这个页目录中查找记录。因为各个槽代表的记录的主键值都是从小到大排序的,所以我们可以使用二分法来进行快速查找。5个槽的编号分别是:0、1、2、3、4,所以初始情况下最低的槽就是low=0,最高的槽就是high=4。比方说我们想找主键值为6的记录,过程是这样的:


计算中间槽的位置:(0+4)/2=2,所以查看槽2对应记录的主键值为8,又因为8 > 6,所以设置high=2,low保持不变。

重新计算中间槽的位置:(0+2)/2=1,所以查看槽1对应的主键值为4,又因为4 < 6,所以设置low=1,high保持不变。

因为high - low的值为1,所以确定主键值为6的记录在槽2对应的组中。此刻我们需要找到槽2中主键值最小的那条记录,然后沿着单向链表遍历槽2中的记录。

但是我们前边又说过,每个槽对应的记录都是该组中主键值最大的记录,这里槽2对应的记录是主键值为8的记录,怎么定位一个组中最小的记录呢?别忘了各个槽都是挨着的,我们可以很轻易的拿到槽1对应的记录(主键值为4),该条记录的下一条记录就是槽2中主键值最小的记录,该记录的主键值为5。所以我们可以从这条主键值为5的记录出发,遍历槽2中的各条记录,直到找到主键值为6的那条记录即可。


由于一个组中包含的记录条数只能是1~8条,所以遍历一个组中的记录的代价是很小的。


小结:


在一个数据页中查找指定主键值的记录的过程分为两步:


通过二分法确定该记录所在的槽,并找到该槽所在分组中主键值最小的那条记录。

通过记录的next_record属性遍历该槽所在的组中的各个记录。


相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
1天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
Mysql索引:深入理解InnoDb聚集索引与MyisAm非聚集索引
通过本文的介绍,希望您能深入理解InnoDB聚集索引与MyISAM非聚集索引的概念、结构和应用场景,从而在实际工作中灵活运用这些知识,优化数据库性能。
25 7
|
28天前
|
存储 Oracle 关系型数据库
【赵渝强老师】MySQL InnoDB的数据文件与重做日志文件
本文介绍了MySQL InnoDB存储引擎中的数据文件和重做日志文件。数据文件包括`.ibd`和`ibdata`文件,用于存放InnoDB数据和索引。重做日志文件(redo log)确保数据的可靠性和事务的持久性,其大小和路径可由相关参数配置。文章还提供了视频讲解和示例代码。
132 11
【赵渝强老师】MySQL InnoDB的数据文件与重做日志文件
|
8天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL引擎InnoDB和MyISAM的区别?
InnoDB是MySQL默认的事务型存储引擎,支持事务、行级锁、MVCC、在线热备份等特性,主索引为聚簇索引,适用于高并发、高可靠性的场景。MyISAM设计简单,支持压缩表、空间索引,但不支持事务和行级锁,适合读多写少、不要求事务的场景。
31 9
|
3天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
Python处理数据库:MySQL与SQLite详解 | python小知识
本文详细介绍了如何使用Python操作MySQL和SQLite数据库,包括安装必要的库、连接数据库、执行增删改查等基本操作,适合初学者快速上手。
45 15
|
3天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
数据库数据恢复—MYSQL数据库文件损坏的数据恢复案例
mysql数据库文件ibdata1、MYI、MYD损坏。 故障表现:1、数据库无法进行查询等操作;2、使用mysqlcheck和myisamchk无法修复数据库。
|
7天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL导入.sql文件后数据库乱码问题
本文分析了导入.sql文件后数据库备注出现乱码的原因,包括字符集不匹配、备注内容编码问题及MySQL版本或配置问题,并提供了详细的解决步骤,如检查和统一字符集设置、修改客户端连接方式、检查MySQL配置等,确保导入过程顺利。
|
15天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
GBase 数据库如何像MYSQL一样存放多行数据
GBase 数据库如何像MYSQL一样存放多行数据
|
27天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
12 PHP配置数据库MySQL
路老师分享了PHP操作MySQL数据库的方法,包括安装并连接MySQL服务器、选择数据库、执行SQL语句(如插入、更新、删除和查询),以及将结果集返回到数组。通过具体示例代码,详细介绍了每一步的操作流程,帮助读者快速入门PHP与MySQL的交互。
34 1
|
29天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
go语言数据库中mysql驱动安装
【11月更文挑战第2天】
39 4
|
1月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了MySQL的索引策略和查询性能调优技巧。通过介绍B-Tree索引、哈希索引和全文索引等不同类型,以及如何创建和维护索引,结合实战案例分析查询执行计划,帮助读者掌握提升查询性能的方法。定期优化索引和调整查询语句是提高数据库性能的关键。
197 1

热门文章

最新文章