第5章 【MySQL】InnoDB数据页结构

简介: 第5章 【MySQL】InnoDB数据页结构

5.1 不同类型的页简介

页是InnoDB 管理存储空间的基本单位,一个页的大小一般是 16KB 。InnoDB 为了不同的目的而设计了许多种不同类型的 页 ,比如存放表空间头部信息的页,存放 Insert Buffer信息的页,存放 INODE 信息的页,存放 undo 日志信息的页等等。

5.2 数据页结构的快速浏览

数据页代表的这块 16KB 大小的存储空间可以被划分为多个部分,不同部分有不同的功能,各个部分如图所示:


从图中可以看出,一个 InnoDB 数据页的存储空间大致被划分成了 7 个部分,有的部分占用的字节数是确定的,有的部分占用的字节数是不确定的。下边我们用表格的方式来大致描述一下这7个部分都存储一些什么内容:

名称

中文名

占用空间大小

简单描述

File Header

文件头部

38 字节

页的一些通用信息

Page Header

文件头部

38 字节

数据页专有的一些信息

Infimum + Supremum

最小记录和最大记录

26 字节

两个虚拟的行记录

User Records

用户记录

不确定

两个虚拟的行记录

Free Space

空闲空间

不确定

页中尚未使用的空间

Page Directory

页面目录

不确定

页中尚未使用的空间

File Trailer

文件尾部

8 字节

校验页是否完整

5.3 记录在页中的存储

在页的7个组成部分中,我们自己存储的记录会按照我们指定的 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,这个过程的图示如下:

5.3.1 记录头信息的秘密

先创建一个表:


这个新创建的 page_demo 表有3个列,其中 c1 和 c2 列是用来存储整数的, c3 列是用来存储字符串的。需要注意的是,我们把 c1 列指定为主键,所以在具体的行格式中InnoDB就没必要为我们去创建那个所谓的 row_id 隐藏列了。而且我们为这个表指定了 ascii 字符集以及 Compact 的行格式。所以这个表中记录的行格式示意图就是这样的:


下边我们试着向 page_demo 表中插入几条记录:

其中页的一些属性在下面部分:


delete_mask


这个属性标记着当前记录是否被删除,占用1个二进制位,值为 0 的时候代表记录并没有被删除,为 1 的时候代表记录被删除掉了。


min_rec_mask


B+树的每层非叶子节点中的最小记录都会添加该标记。


heap_no


这个属性表示当前记录在本 页 中的位置,从图中可以看出来,我们插入的4条记录在本 页 中的位置分别是: 2 、 3 、 4 、 5 。他们自动给每个页里边儿加了两个记录,由于这两个记录并不是我们自己插入的,所以有时候也称为 伪记录 或者 虚拟记录 。这两个伪记录一个代表 最小记录 ,一个代表 最大记录。


记录也可以比大小,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条记录的大小从小到大依次递增。


但是不管我们向 页 中插入了多少自己的记录,设计 InnoDB 的大叔们都规定他们定义的两条伪记录分别为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


由于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。


不论我们怎么对页中的记录做增删改操作,InnoDB始终会维护一条记录的单链表,链表中的各个节点是按照主键值由小到大的顺序连接起来的。


相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
相关文章
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
|
12月前
|
SQL 人工智能 关系型数据库
如何实现MySQL百万级数据的查询?
本文探讨了在MySQL中对百万级数据进行排序分页查询的优化策略。面对五百万条数据,传统的浅分页和深分页查询效率较低,尤其深分页因偏移量大导致性能显著下降。通过为排序字段添加索引、使用联合索引、手动回表等方法,有效提升了查询速度。最终建议根据业务需求选择合适方案:浅分页可加单列索引,深分页推荐联合索引或子查询优化,同时结合前端传递最后一条数据ID的方式实现高效翻页。
584 0
|
10月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
介绍MySQL的InnoDB引擎特性
总结而言 , Inno DB 引搞 是 MySQL 中 高 性 能 , 高 可靠 的 存 储选项 , 宽泛 应用于要求强 复杂交易处理场景 。
401 15
|
11月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
在CentOS 8.x上安装Percona Xtrabackup工具备份MySQL数据步骤。
以上就是在CentOS8.x上通过Perconaxtabbackup工具对Mysql进行高效率、高可靠性、无锁定影响地实现在线快速全量及增加式数据库资料保存与恢复流程。通过以上流程可以有效地将Mysql相关资料按需求完成定期或不定期地保存与灾难恢复需求。
779 10
|
12月前
|
SQL 存储 缓存
MySQL 如何高效可靠处理持久化数据
本文详细解析了 MySQL 的 SQL 执行流程、crash-safe 机制及性能优化策略。内容涵盖连接器、分析器、优化器、执行器与存储引擎的工作原理,深入探讨 redolog 与 binlog 的两阶段提交机制,并分析日志策略、组提交、脏页刷盘等关键性能优化手段,帮助提升数据库稳定性与执行效率。
300 0
|
存储 SQL 缓存
mysql数据引擎有哪些
MySQL 提供了多种存储引擎,每种引擎都有其独特的特点和适用场景。以下是一些常见的 MySQL 存储引擎及其特点:
339 0
|
存储 网络协议 关系型数据库
MySQL8.4创建keyring给InnoDB表进行静态数据加密
MySQL8.4创建keyring给InnoDB表进行静态数据加密
535 1
|
存储 缓存 关系型数据库
【MySQL进阶篇】存储引擎(MySQL体系结构、InnoDB、MyISAM、Memory区别及特点、存储引擎的选择方案)
MySQL的存储引擎是其核心组件之一,负责数据的存储、索引和检索。不同的存储引擎具有不同的功能和特性,可以根据业务需求 选择合适的引擎。本文详细介绍了MySQL体系结构、InnoDB、MyISAM、Memory区别及特点、存储引擎的选择方案。
2511 57
【MySQL进阶篇】存储引擎(MySQL体系结构、InnoDB、MyISAM、Memory区别及特点、存储引擎的选择方案)
|
SQL 缓存 关系型数据库
使用温InnoDB缓冲池启动MySQL测试
使用温InnoDB缓冲池启动MySQL测试
273 0
|
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。
512 11
【赵渝强老师】MySQL InnoDB的数据文件与重做日志文件

推荐镜像

更多