[[440384]]

本文转载自微信公众号「小林coding」，作家小林coding 。转载本文请有关小林coding公众号。

公共好，我是小林。

公共背八股文的时候，王人知说念 MySQL 里 InnoDB 存储引擎是选用 B+ 树来组织数据的。

这点没错，然则公共知说念 B+ 树里的节点里存放的是什么呢?查询数据的流程又是如何的?

此次，咱们从数据页的角度看 B+ 树，望望每个节点长啥样。

消息面上，此前公司发布截至2023年6月30日止6个月中期业绩，该集团取得收益人民币15.25亿元(单位下同)，同比增加68.2%;公司拥有人应占溢利4.65亿元，同比增加77.99%每股盈利20.5分，拟派发中期股息每股9.06港仙。

MySQL 撑握多种存储引擎，不同的存储引擎，存储数据的面貌亦然不同的，咱们最常使用的是 InnoDB 存储引擎，是以就跟公共图解下InnoDB 是如何存储数据的。

纪录是按照行来存储的，然则数据库的读取并不以「行」为单元，不然一次读取(也便是一次 I/O 操作)只可处理一溜数据，后果会相等低。

因此，InnoDB 的数据是按「数据页」为单元来读写的，也便是说，当需要读一笔纪录的时候，并不是将这个纪录自身从磁盘读出来，而是以页为单元，将其合座读入内存。

数据库的 I/O 操作的最小单元是页，InnoDB 数据页的默许大小是 16KB，意味着数据库每次读写王人是以 16KB 为单元的，一次最少从磁盘中读取 16K 的内容到内存中，一次最少把内存中的 16K 内容刷新到磁盘中。

数据页包括七个部分，结构如下图：

皇冠体育

这 7 个部分的作用如下图：

在 File Header 中有两个指针，分别指进取一个数据页和下一个数据页，蚁集起来的页绝顶于一个双向的链表，如下图所示：

选用链表的结构是让数据页之间不需如若物理上的一语气的，而是逻辑上的一语气。

数据页的主要作用是存储纪录，也便是数据库的数据，是以重心说一下数据页中的 User Records 是若何组织数据的。

数据页中的纪录按照「主键」规章组成单向链表，单向链表的特色便是插入、删除相等浅易，然则检索后果不高，最差的情况下需要遍历链表上的通盘节点才智完成检索。

因此，数据页中有一个页目次，起到纪录的索引作用，就像咱们书那样，针对书中内容的每个章节成立了一个目次，念念看某个章节的时候，不错稽察目次，快速找到对应的章节的页数，而数据页中的页目次便是为了能快速找到纪录。

那 InnoDB 是如何给纪录创建页目次的呢?页目次与纪录的干系如下图：

页目次创建的流程如下：

从图不错看到，页目次便是由多个槽组成的，槽绝顶于分组纪录的索引。然后，因为纪录是按照「主键值」从小到大排序的，是以咱们通过槽查找纪录时，不错使用二分法快速定位要查询的纪录在哪个槽(哪个纪录分组)，定位到槽后，再遍历槽内的通盘纪录，找到对应的纪录，无需从最小纪录初始遍历通盘这个词页中的纪录链表。

以上头那张图举个例子，5 个槽的编号分别为 0，1，2，3，4，我念念查找主键为 11 的用户纪录：

看到第三步的时候，可能有的同学会疑问，如果某个槽内的纪录许多，然后因为纪录王人是单向链表串起来的，那这么在槽内查找某个纪录的本领复杂度未便是 O(n) 了吗?

这点无用记挂，InnoDB 对每个分组中的纪录条数王人是有规则的，槽内的纪录就唯有几条：

上头咱们王人是在说一个数据页中的纪录检索，因为一个数据页中的纪录是有限的，且主键值是有序的，是以通过对通盘纪录进行分组，然后将组号(槽号)存储到页目次，使其起到索引作用，通过二分查找的花式快速检索到纪录在哪个分组，来镌汰检索的本领复杂度。

然则，当咱们需要存储深广的纪录时，欧博在线入口就需要多个数据页，这时咱们就需要研讨如何成立合适的索引，才智浅易定位纪录场所的页。

为了措置这个问题，InnoDB 选用了 B+ 树行为索引。磁盘的 I/O 操作次数对索引的使用后果至关遑急，因此在构造索引的时候，咱们更倾向于选用“矮胖”的 B+ 树数据结构，这么所需要进行的磁盘 I/O 次数更少，而且 B+ 树 更适应进行枢纽字的限度查询。

更详备的为什么选用 B+ 树行为索引的原因不错看我之前写的这篇：「索引为什么能提升查询性能?」

InnoDB 里的 B+ 树中的每个节点王人是一个数据页，结构暴露图如下：

通过上图，咱们看出 B+ 树的特色：

咱们再望望 B+ 树如何完了快速查找主键为 6 的纪录，以上图为例子：

不错看到，在定位纪录场所哪一个页时，亦然通过二分法快速定位到包含该纪录的页。定位到该页后，又会在该页内进行二分法快速定位纪录场所的分组(槽号)，临了在分组内进行遍历查找。

另外，索引又不错分红集结索引和非集结索引(二级索引)，它们区别就在于叶子节点存放的是什么数据：

因为表的数据王人是存放在集结索引的叶子节点里，是以 InnoDB 存储引擎一定会为表创建一个集结索引，且由于数据在物理上只会保存一份，是以聚簇索引只可有一个。

InnoDB 在创建聚簇索引时，会凭证不同的场景选用不同的列行为索引：

一张表只可有一个聚簇索引，那为了完了非主键字段的快速搜索，就引出了二级索引(非聚簇索引/扶助索引)，它亦然期骗了 B+ 树的数据结构，然则二级索引的叶子节点存放的是主键值，不是实质数据。

二级索引的 B+ 树如下图，数据部分为主键值：

因此，如果某个查询语句使用了二级索引，然则查询的数据不是主键值，这时在二级索引找到主键值后，需要去聚簇索引中取得数据行，这个流程就叫作「回表」，也便是说要查两个 B+ 树才智查到数据。不外，当查询的数据是主键值时，因为只在二级索引就能查询到，无用再去聚簇索引查，这个流程就叫作「索引狡饰」，也便是只需要查一个 B+ 树就能找到数据。

InnoDB 的数据是按「数据页」为单元来读写的，默许数据页大小为 16 KB。每个数据页之间通过双向链表的体式组织起来，物理上不一语气，然则逻辑上一语气。

数据页内包含用户纪录，每个纪录之间用单项链表的面貌组织起来，为了加速在数据页内高效查询纪录，策动了一个页目次，页目次存储各个槽(分组)，且主键值是有序的，于是不错通过二分查找法的面貌进行检索从而提升后果。

为了高效查询纪录场所的数据页，InnoDB 选用 b+ 树行为索引，每个节点王人是一个数据页。

如果叶子节点存储的是实质数据的便是聚簇索引，一个表只可有一个聚簇索引;如果叶子节点存储的不是实质数据，而是主键值则便是二级索引，一个表中不错有多个二级索引。

在使用二级索引进行查找数据时，如果查询的数据能在二级索引找到，那么便是「索引狡饰」操作，如果查询的数据不在二级索引里，就需要先在二级索引找到主键值，需要去聚簇索引中取得数据行，这个流程就叫作「回表」。

 亚星体育

对于索引的内容还有许多，比如索引失效、索引优化等等，这些内容我下次在讲啦!