MySQL-InnoDB-索引的物理结构

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
简介: 索引 物理结构 InnoDB MySQL

介绍

在不是空间索引时,InnoDB使用B-tree作为索引的数据结构。空间索引使用R-tree,R-tree用来索引多维数据。索引记录存储在B-tree或R-tree的叶子节点。索引的页大小默认是16KB。在MySQL初始化之前可以通过innodb_page_size来设置索引页大小。

当一个新记录插入到InnoDB的聚集索引中时,InnoDB尝试预留1/16的空闲页空间来应对未来的索引记录的插入和更新。如果索引插入时顺序的(升序或降序),那么索引页的15/16是满的。如果索引记录是以随机顺序插入的,那么索引页空间大概在1/2到15/16是满的。

当InnoDB新建或重建索引时,InnoDB会执行批量加载以加速索引创建。这种索引的创建方式称为排序索引重建。innodb_fill_factor 变量定义在排序索引构建期间填充的每个 B 树页面上的空间百分比,剩余空间保留用于未来索引增长。排序索引构建不支持空间索引。将innodb_fill_factor设置为100后,聚集索引页中1/16的空间可用于未来索引的增长。

如果 InnoDB 索引页面的填充因子低于 MERGE_THRESHOLD(如果未指定,则默认为 50%),InnoDB 会尝试收缩索引树以释放页面。 MERGE_THRESHOLD 设置适用于 B-tree 和 R-tree 索引。

原文链接

  1. https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-physical-structure.html
相关实践学习
基于CentOS快速搭建LAMP环境
本教程介绍如何搭建LAMP环境,其中LAMP分别代表Linux、Apache、MySQL和PHP。
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     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
目录
相关文章
|
16天前
|
关系型数据库 MySQL 索引
mysql 分析5语句的优化--索引添加删除
mysql 分析5语句的优化--索引添加删除
12 0
|
21天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
轻松入门MySQL:优化进销存管理,掌握MySQL索引,提升系统效率(11)
轻松入门MySQL:优化进销存管理,掌握MySQL索引,提升系统效率(11)
|
26天前
|
存储 算法 关系型数据库
深入理解InnoDB索引数据结构和算法
1. **索引定义**:索引是提升查询速度的有序数据结构,帮助数据库系统快速找到数据。 2. **索引类型**:包括普通索引、唯一索引、主键索引、空间索引和全文索引,每种有特定应用场景。 3. **数据结构**:InnoDB使用B+树作为索引结构,确保所有节点按顺序排列,降低查询时的磁盘I/O。 4. **B+树特性**:所有数据都在叶子节点,非叶子节点仅存储索引,提供高效范围查询。 5. **索引优势**:通过减少查找数据所需的磁盘I/O次数,显著提高查询性能。 **总结:**InnoDB索引通过B+树结构,优化了数据访问,使得查询速度快,尤其适合大数据量的场景。
27 0
深入理解InnoDB索引数据结构和算法
|
27天前
|
存储 自然语言处理 关系型数据库
ElasticSearch索引 和MySQL索引那个更高效实用那个更合适
ElasticSearch索引 和MySQL索引那个更高效实用那个更合适
38 0
|
27天前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL not exists 真的不走索引么
MySQL not exists 真的不走索引么
24 0
|
1月前
|
SQL 存储 关系型数据库
对线面试官 - 如何理解MySQL的索引覆盖和索引下推
索引下推是MySQL 5.6引入的优化,允许部分WHERE条件在索引中处理,减少回表次数。例如,对于索引(zipcode, lastname, firstname),查询`WHERE zipcode='95054' AND lastname LIKE '%etrunia%'`时,索引下推先过滤zipcode,然后在索引中应用lastname条件,降低回表需求。索引下推可在EXPLAIN的`Using index condition`中看到。
对线面试官 - 如何理解MySQL的索引覆盖和索引下推
|
1月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL InnoDB数据存储结构
MySQL InnoDB数据存储结构
|
1月前
|
存储 缓存 关系型数据库
MySQL的varchar水真的太深了——InnoDB记录存储结构
varchar(M) 能存多少个字符,为什么提示最大16383?innodb怎么知道varchar真正有多长?记录为NULL,innodb如何处理?某个列数据占用的字节数非常多怎么办?影响每行实际可用空间的因素有哪些?本篇围绕innodb默认行格式dynamic来说说原理。
834 6
MySQL的varchar水真的太深了——InnoDB记录存储结构
|
1月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
MySQL创建索引的注意事项
在数据库设计和优化中,索引的合理使用是提高查询性能和加速数据检索的关键因素之一。通过选择适当的列、了解数据分布、定期维护和监控索引性能,我们能够最大程度地发挥索引的优势,提高数据库的效率和响应速度。
29 0
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
MySQL索引和查询优化
MySQL索引和查询优化
35 1