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MySQL InnoDB 中的数据页

news 来源：原创 2025/6/26 10:41:32

文章目录

- 1. 数据库的存储结构概述
- - 1.1 表空间（Tablespace）
  - 1.2 段（Segment）
  - 1.3 区（Extent）
  - 1.4 页（Page）
- 2. InnoDB 数据页的深入解析
- - 2.1 数据页的物理结构
  - 2.2 数据页中的行存储
  - 2.3 数据页满时的分裂与合并
  - 2.4 大字段（LOB）的存储机制
  - 2.5 页分裂与合并的影响
- 3. B+ Tree 查询逻辑的实现
- - 3.1 B+ Tree 的结构特性
  - 3.2 数据页在 B+ Tree 查询中的角色
  - 3.3 查询逻辑详解
  - 3.4 页缓存（Buffer Pool）的作用
- 4. 最佳实践
- - 4.1 优化数据页
  - 4.2 从数据页角度优化查询
- 5. 总结

1. 数据库的存储结构概述

在 MySQL 的 InnoDB 引擎中，记录是按照行来存储的，但是数据库的读取并不以行为单位，否则一次读取(也就是一次I/O操作)只能处理一行数据，效率会非常低。因此在数据库中，不论读一行，还是读多行，都是将这些行所在的⻚进行加载。也就是说，数据库管理存储空间的基本单位是⻚(Page)。

一个⻚中可以存储多个行记录(Row)，同时在数据库中，还存在着区(Extent)、段(Segment)和表空间(Tablespace)。行、⻚、区、段、表空间的关系如下图所示:

从图中你能看到一个表空间包括了一个或多个段，一个段包括了一个或多个区，一个区包括了多个⻚，而一个⻚中可以有多行记录。以下将详细解析这些存储单元的定义、关系以及作用。

1.1 表空间（Tablespace）

定义

表空间是 InnoDB 存储逻辑的最高层次单位，可以视为存储数据的容器。每个表空间由多个段、区和页组成。它将数据的物理存储与逻辑组织分离，便于管理和扩展。

表空间类型

系统表空间（System Tablespace）
- 默认的共享表空间，包含数据字典、Undo 日志等核心信息。
- 对所有表共享，位于 ibdata1 文件中。
独立表空间（File-Per-Table Tablespace）
- 为每张表单独创建的表空间。
- 文件扩展名为 .ibd，更容易进行备份和迁移。
临时表空间（Temporary Tablespace）
- 用于存储临时表和内部操作。
- 随服务重启自动清空。

与下层结构的关系

表空间是段的集合。
每个表或索引在表空间中分配一个或多个段。
段通过区进行管理。
每个段可包含多个区。
区由固定数量的页组成。
页是表空间中的实际数据存储单元。

表空间的扩展机制

自动扩展
默认配置下，InnoDB 会动态调整表空间大小。
手动配置
可通过 innodb_data_file_path 参数定义系统表空间文件的大小和增长策略。

1.2 段（Segment）

定义

段是表空间中的逻辑存储单元，用于组织表的数据和索引。每个表和索引都有独立的段。

段的类型

数据段（Data Segment）
- 用于存储表中的数据。
索引段（Index Segment）
- 用于存储 B+ Tree 索引。
回滚段（Rollback Segment）
- 用于记录事务的 Undo 信息。

段的扩展策略

段通过分配新的区来扩展。每次扩展区的大小可能翻倍，以减少频繁分配的开销。

段与区的关系

一个段包含多个区。
一个区归属于唯一的段。

1.3 区（Extent）

定义

区是 InnoDB 分配数据存储的中间层，由一组连续的页组成。每个区的大小为 1MB，即包含 64 个 16KB 的页。

区分配机制

初始分配
- 数据库创建时分配的区通常位于系统表空间的前部。
按需分配
- 当段的现有区无法满足存储需求时，InnoDB 会分配新的区。

与上下游的关系

区是段的一部分。
每个区只属于一个段，数据逻辑上由段管理。
区由页组成。
页是区中的最小单位，存储具体数据行。

1.4 页（Page）

定义

页是 InnoDB 中的最小存储单元，每页默认大小为 16KB。数据最终存储在页中。

页的种类

数据页（Data Page）
- 存储实际的行数据。
索引页（Index Page）
- 用于存储索引条目。
Undo 页（Undo Page）
- 记录事务回滚所需的历史数据。
系统页（System Page）
- 包含系统元信息。
事务页（Transaction Page）
- 用于记录事务状态信息。

与区的关系

每个区包含 64 个页。
页是区的组成部分，但同时直接存储数据或索引。

2. InnoDB 数据页的深入解析

2.1 数据页的物理结构

page

数据页的组成部分

名称	占用大小	说明
File Header	38字节	文件头，描述页的信息
Page Header	56字节	页头，记录页的元信息，如页号和上级索引指针。
Infimum + Supremum	26字节	最小和最大记录，这是两个虚拟的行记录
User Records	不确定	用户记录，存储行记录内容
Free Space	不确定	空闲空间，页中还没有被使用的空间
Page Directory	不确定	页目录，存储用户记录的位置
File Trailer	8字节	文件尾，校验页是否完整

2.2 数据页中的行存储

数据页的核心功能是存储表中的行数据。在 InnoDB 中，行的存储布局经过精心设计，以优化存储空间和检索效率。

行记录格式

InnoDB 支持两种行存储格式：Compact 和 Redundant。

Compact 格式（默认）：
- 数据更紧凑，节省存储空间。
- 仅存储必要的列值和指针信息。
- 行数据前包含一个固定长度的变长字段偏移数组，用于快速解析列值的起始位置。
Redundant 格式：
- 早期版本的存储格式。
- 每列有额外的开销，用于存储列长度和指针信息。

行记录的结构（Compact 格式）

每条行记录由以下部分组成：

记录头信息（Record Header）
- 存储元信息，例如记录的长度、下一条记录的指针等。
隐藏列
- DB_ROW_ID：系统生成的唯一行标识（如果表未定义主键）。
- DB_TRX_ID：最后修改该行的事务 ID。
- DB_ROLL_PTR：指向 Undo 日志的回滚指针。
用户数据列
- 存储表中定义的实际列值。

行存储对比：Compact 与 Redundant

特性	Compact	Redundant
数据占用空间	更少	较多
列值解析效率	高	较低
使用场景	默认（推荐使用）	兼容旧版本表

2.3 数据页满时的分裂与合并

数据页有固定的大小（通常为 16KB）。当页中的行数据达到存储极限时，InnoDB 会触发页分裂机制，将数据分散到新的页中。这一机制与 B+ Tree 的结构密切相关。

页分裂的触发条件

主键插入顺序：当新插入的记录超过页的容量时，触发页分裂。
非主键索引：对索引页的插入可能导致分裂，尤其是当索引值分布不均时。

页分裂的过程

新页分配：从当前段中分配一个空闲页，用作分裂后的目标页。
数据迁移：将当前页中约一半的数据迁移至新页。
父节点更新：更新上层索引页中的指针，记录新页位置。

页合并

当页中的数据量减少到一定程度（例如小于 50%）时，InnoDB 会尝试合并当前页与相邻页，以减少存储碎片并优化查询效率。

2.4 大字段（LOB）的存储机制

当列的数据长度超过数据页的存储容量时，InnoDB 会将其存储为大字段（LOB，Large Object）。

大字段的存储策略

INLINE 模式：
- 小型大字段直接存储在数据页中，避免额外的 I/O。
OFF-PAGE 模式：
- 超过指定大小的大字段，存储在单独的页中，并通过指针与主记录关联。

2.5 页分裂与合并的影响

查询效率的影响

页分裂会导致树的深度增加，从而增加查询路径。
页合并会减少树的深度，但在高并发写入时可能引发锁争用。

存储碎片的影响

频繁的分裂和合并可能导致存储碎片，从而降低存储利用率和检索性能。定期优化表（OPTIMIZE TABLE）可以缓解这一问题。

3. B+ Tree 查询逻辑的实现

在 MySQL InnoDB 中，索引的数据结构是基于 B+ Tree 实现的。B+ Tree 将数据分布在叶子节点上，通过多层索引加速查询。在这个过程中，数据页（Page）扮演着关键角色。以下将从 B+ Tree 的结构、查询逻辑、以及与数据页的关联逐步剖析。

3.1 B+ Tree 的结构特性

定义与特点

树结构
- B+ Tree 是一种平衡的多叉树，每个节点可以有多个子节点。
- 根节点到叶子节点的路径长度相同。
节点分布
- 非叶子节点存储索引键值和指向子节点的指针。
- 叶子节点存储实际数据（或指向数据的指针）。
顺序访问
- 所有叶子节点通过链表连接，支持范围查询和排序操作。
分裂与合并
- 节点满时分裂；节点数据过少时合并。

B+ Tree 的优势

高扇出率：节点中可以存储多个索引键，树的深度较小。
磁盘友好：每次 I/O 操作加载一个完整的页，减少磁盘访问次数。
有序性：天然支持范围查询和排序。

B+ Tree的结构图

tree

B+树记录检索流程

在一棵B+树中，每个节点都是一个⻚，每次新建节点的时候，就会申请一个⻚空间。同一层上的节点之间，通过⻚的结构构成一个双向的链表(⻚文件头中的两个指针字段)。非叶子节点，包括了多个索引行，每个索引行里存储索引键和指向下一层⻚面的⻚面指针。最后是叶子节点，它存储了关键字和行记录，在节点内部(也就是⻚结构的内部)记录之间是一个单向的链表，但是对记录进行查找，则可以通过⻚目录采用二分查找的方式来进行。

首先是从B+树的根开始，逐层检索，直到找到叶子节点，也就是找到对应的数据⻚为止
将数据⻚加载到内存中，⻚目录中的槽(slot)采用二分查找的方式先找到一个粗略的记录分组
然后再在分组中通过链表遍历的方式查找记录。

3.2 数据页在 B+ Tree 查询中的角色

B+ Tree 的每个节点对应于一个 页（Page），根据节点的功能不同，可分为以下几类：

根页（Root Page）
- 位于树的最顶部，保存全局索引范围的入口点。
- 查询从根页开始，逐层向下遍历。
非叶子页（Non-Leaf Page）
- 存储子节点的索引范围和指针，用于指导查询方向。
叶子页（Leaf Page）
- 存储实际数据或指向数据的指针。
- 所有叶子页通过链表相连，支持顺序扫描。

页与索引条目的关系

每个非叶子页中的索引条目包含一个键值范围和指向下层页的指针。
叶子页的条目记录主键值与行数据的位置（或直接存储行数据）。

3.3 查询逻辑详解

查询路径示意图

假设有如下 B+ Tree 索引树，表示一张表的主键索引：

在这里插入图片描述

查询主键值 60 的流程如下：

从根页开始
- 比较查询值 60 和根页索引值 50，判断其位于右子树中。
- 跳转到右子节点页（Index Page (75)）。
访问非叶子页
- 在右子节点页中，60 小于 75，定位到左子节点（叶子页）。
访问叶子页
- 在叶子页中，扫描主键值，找到匹配的记录。

通过页目录加速定位

InnoDB 数据页中的**页目录（Page Directory）**可以进一步优化叶子页内的查询效率。页目录将数据按偏移量分段，允许通过二分查找快速定位具体行数据。

主键索引与辅助索引查询

主键索引查询
- 主键索引是聚簇索引（Clustered Index），叶子节点直接存储行数据。
- 查询时路径：根页 -> 非叶子页 -> 叶子页 -> 数据行。
辅助索引查询
- 辅助索引的叶子节点存储主键值，而非行数据。
- 查询时路径：
  - 第一步：通过辅助索引定位主键值。
  - 第二步：回到主键索引查找实际数据（称为回表）。

3.4 页缓存（Buffer Pool）的作用

在查询过程中，InnoDB 使用**缓冲池（Buffer Pool）**将频繁访问的页保存在内存中，减少磁盘 I/O。

缓冲池的工作机制

缓存读取
- 查询页时，先从缓冲池中查找；如果页不存在，则从磁盘加载到缓冲池。
缓存替换
- 使用 LRU（最近最少使用）算法管理缓冲池中的页。

性能优化建议

增加 innodb_buffer_pool_size 参数以适配更大的缓冲池。
通过 SHOW ENGINE INNODB STATUS 分析缓冲池的命中率。

4. 最佳实践

在深入理解了 InnoDB 的存储结构及其在查询、插入中的表现后，可以总结以下关键点和最佳实践，这些建议可以帮助开发者优化数据库设计，提高性能。

4.1 优化数据页

1. 主键设计

使用自增整数主键，避免主键长度过长。
避免使用随机值（如 UUID）作为主键，减少页分裂几率。

2. 合理选择索引

为高频查询字段添加索引，但要避免过多索引增加写入开销。
使用覆盖索引优化性能，减少不必要的回表。
定期检查和重建索引，清理碎片。

3. 数据分布管理

控制插入顺序，尽量保证数据的逻辑顺序与物理存储顺序一致。
定期执行 OPTIMIZE TABLE，减少存储碎片，提高页利用率。

4. 参数调优

调整 innodb_buffer_pool_size，尽可能提高缓冲池命中率，减少磁盘 I/O。
根据业务场景调整 innodb_page_size，为大数据场景选择 32KB 页，为小型数据选择 16KB 页。
使用 SHOW ENGINE INNODB STATUS 和性能分析工具（如 Percona Toolkit）监控表和页的使用情况。

4.2 从数据页角度优化查询

1. 充分利用缓冲池

缓冲池作为数据页的内存缓存，命中率直接影响性能。
调整缓冲池大小时，应确保其占用内存不超过服务器物理内存的 75%，避免系统交换空间（swap）的使用。

2. 减少页分裂与回表操作

保证主键连续性和顺序性，减少页分裂次数。
对经常查询的字段设计覆盖索引，避免回表操作。

3. 提前规划分区

对存储需求巨大的表，提前设计分区表。
结合分区键和索引优化，减少不必要的全表扫描。

5. 总结

理解数据页：数据页是 InnoDB 存储的基础，设计优化时需关注其分裂、合并及数据分布。
掌握存储结构：表空间、段、区、页的管理方式决定了数据存储的灵活性和性能表现。
优化索引使用：根据查询需求合理设计索引，减少不必要的回表操作。
配置调优：结合业务场景调整页大小、缓冲池大小等参数，提升查询性能。

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