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编程问答

面试官:InnoDB中一棵B+树可以存放多少行数据?

發(fā)布時間:2024/4/11 编程问答 56 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 面试官:InnoDB中一棵B+树可以存放多少行数据? 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

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來源:r6a.cn/fUA9

InnoDB一棵B+樹可以存放多少行數(shù)據(jù)?這個問題的簡單回答是:約2千萬。為什么是這么多呢?因為這是可以算出來的,要搞清楚這個問題,我們先從InnoDB索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)組織方式說起。

我們都知道計算機在存儲數(shù)據(jù)的時候,有最小存儲單元,這就好比我們今天進行現(xiàn)金的流通最小單位是一毛。在計算機中磁盤存儲數(shù)據(jù)最小單元是扇區(qū),一個扇區(qū)的大小是512字節(jié),而文件系統(tǒng)(例如XFS/EXT4)他的最小單元是塊,一個塊的大小是4k,而對于我們的InnoDB存儲引擎也有自己的最小儲存單元——頁(Page),一個頁的大小是16K。

下面幾張圖可以幫你理解最小存儲單元:

文件系統(tǒng)中一個文件大小只有1個字節(jié),但不得不占磁盤上4KB的空間。

innodb的所有數(shù)據(jù)文件(后綴為ibd的文件),他的大小始終都是16384(16k)的整數(shù)倍。

磁盤扇區(qū)、文件系統(tǒng)、InnoDB存儲引擎都有各自的最小存儲單元。

在MySQL中我們的InnoDB頁的大小默認是16k,當然也可以通過參數(shù)設(shè)置:

mysql> show variables like 'innodb_page_size';+------------------+-------+| Variable_name ? | Value |+------------------+-------+| innodb_page_size | 16384 |+------------------+-------+1 row in set (0.00 sec)

數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)都是存儲在頁中的,所以一個頁中能存儲多少行數(shù)據(jù)呢?假設(shè)一行數(shù)據(jù)的大小是1k,那么一個頁可以存放16行這樣的數(shù)據(jù)。

如果數(shù)據(jù)庫只按這樣的方式存儲,那么如何查找數(shù)據(jù)就成為一個問題,因為我們不知道要查找的數(shù)據(jù)存在哪個頁中,也不可能把所有的頁遍歷一遍,那樣太慢了。所以人們想了一個辦法,用B+樹的方式組織這些數(shù)據(jù)。如圖所示:

我們先將數(shù)據(jù)記錄按主鍵進行排序,分別存放在不同的頁中(為了便于理解我們這里一個頁中只存放3條記錄,實際情況可以存放很多),除了存放數(shù)據(jù)的頁以外,還有存放鍵值+指針的頁,如圖中page number=3的頁,該頁存放鍵值和指向數(shù)據(jù)頁的指針,這樣的頁由N個鍵值+指針組成。當然它也是排好序的。這樣的數(shù)據(jù)組織形式,我們稱為索引組織表。現(xiàn)在來看下,要查找一條數(shù)據(jù),怎么查?

如select * from user where id=5;

這里id是主鍵,我們通過這棵B+樹來查找,首先找到根頁,你怎么知道user表的根頁在哪呢?其實每張表的根頁位置在表空間文件中是固定的,即page number=3的頁(這點我們下文還會進一步證明),找到根頁后通過二分查找法,定位到id=5的數(shù)據(jù)應(yīng)該在指針P5指向的頁中,那么進一步去page number=5的頁中查找,同樣通過二分查詢法即可找到id=5的記錄:

現(xiàn)在我們清楚了InnoDB中主鍵索引B+樹是如何組織數(shù)據(jù)、查詢數(shù)據(jù)的,我們總結(jié)一下:

  • InnoDB存儲引擎的最小存儲單元是頁,頁可以用于存放數(shù)據(jù)也可以用于存放鍵值+指針,在B+樹中葉子節(jié)點存放數(shù)據(jù),非葉子節(jié)點存放鍵值+指針。

  • 索引組織表通過非葉子節(jié)點的二分查找法以及指針確定數(shù)據(jù)在哪個頁中,進而在去數(shù)據(jù)頁中查找到需要的數(shù)據(jù);

  • 那么回到我們開始的問題,通常一棵B+樹可以存放多少行數(shù)據(jù)?

    這里我們先假設(shè)B+樹高為2,即存在一個根節(jié)點和若干個葉子節(jié)點,那么這棵B+樹的存放總記錄數(shù)為:根節(jié)點指針數(shù)*單個葉子節(jié)點記錄行數(shù)。

    上文我們已經(jīng)說明單個葉子節(jié)點(頁)中的記錄數(shù)=16K/1K=16。(這里假設(shè)一行記錄的數(shù)據(jù)大小為1k,實際上現(xiàn)在很多互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)記錄大小通常就是1K左右)。

    那么現(xiàn)在我們需要計算出非葉子節(jié)點能存放多少指針,其實這也很好算,我們假設(shè)主鍵ID為bigint類型,長度為8字節(jié),而指針大小在InnoDB源碼中設(shè)置為6字節(jié),這樣一共14字節(jié),我們一個頁中能存放多少這樣的單元,其實就代表有多少指針,即16384/14=1170。那么可以算出一棵高度為2的B+樹,能存放1170*16=18720條這樣的數(shù)據(jù)記錄。

    根據(jù)同樣的原理我們可以算出一個高度為3的B+樹可以存放:1170117016=21902400條這樣的記錄。所以在InnoDB中B+樹高度一般為1-3層,它就能滿足千萬級的數(shù)據(jù)存儲。在查找數(shù)據(jù)時一次頁的查找代表一次IO,所以通過主鍵索引查詢通常只需要1-3次IO操作即可查找到數(shù)據(jù)。

    怎么得到InnoDB主鍵索引B+樹的高度?

    上面我們通過推斷得出B+樹的高度通常是1-3,下面我們從另外一個側(cè)面證明這個結(jié)論。在InnoDB的表空間文件中,約定page number為3的代表主鍵索引的根頁,而在根頁偏移量為64的地方存放了該B+樹的page level。如果page level為1,樹高為2,page level為2,則樹高為3。即B+樹的高度=page level+1;下面我們將從實際環(huán)境中嘗試找到這個page level。

    在實際操作之前,你可以通過InnoDB元數(shù)據(jù)表確認主鍵索引根頁的page number為3,你也可以從《InnoDB存儲引擎》這本書中得到確認。

    SELECT b.name, a.name, index_id, type, a.space, a.PAGE_NO FROM information_schema.INNODB_SYS_INDEXES a, information_schema.INNODB_SYS_TABLES b WHERE a.table_id = b.table_id AND a.space <> 0;

    執(zhí)行結(jié)果:

    可以看出數(shù)據(jù)庫dbt3下的customer表、lineitem表主鍵索引根頁的page number均為3,而其他的二級索引page number為4。關(guān)于二級索引與主鍵索引的區(qū)別請參考MySQL相關(guān)書籍,本文不在此介紹。

    下面我們對數(shù)據(jù)庫表空間文件做相關(guān)的解析:

    因為主鍵索引B+樹的根頁在整個表空間文件中的第3個頁開始,所以可以算出它在文件中的偏移量:16384*3=49152(16384為頁大小)。

    另外根據(jù)《InnoDB存儲引擎》中描述在根頁的64偏移量位置前2個字節(jié),保存了page level的值,因此我們想要的page level的值在整個文件中的偏移量為:16384*3+64=49152+64=49216,前2個字節(jié)中。

    接下來我們用hexdump工具,查看表空間文件指定偏移量上的數(shù)據(jù):

    linetem表的page level為2,B+樹高度為page level+1=3;

    region表的page level為0,B+樹高度為page level+1=1;

    customer表的page level為2,B+樹高度為page level+1=3;

    這三張表的數(shù)據(jù)量如下:

    總結(jié):

    lineitem表的數(shù)據(jù)行數(shù)為600多萬,B+樹高度為3,customer表數(shù)據(jù)行數(shù)只有15萬,B+樹高度也為3。可以看出盡管數(shù)據(jù)量差異較大,這兩個表樹的高度都是3,換句話說這兩個表通過索引查詢效率并沒有太大差異,因為都只需要做3次IO。那么如果有一張表行數(shù)是一千萬,那么他的B+樹高度依舊是3,查詢效率仍然不會相差太大。

    region表只有5行數(shù)據(jù),當然他的B+樹高度為1。

    最后回顧一道面試題

    有一道MySQL的面試題,為什么MySQL的索引要使用B+樹而不是其它樹形結(jié)構(gòu)?比如B樹?

    現(xiàn)在這個問題的復(fù)雜版本可以參考本文;

    他的簡單版本回答是:

    因為B樹不管葉子節(jié)點還是非葉子節(jié)點,都會保存數(shù)據(jù),這樣導致在非葉子節(jié)點中能保存的指針數(shù)量變少(有些資料也稱為扇出),指針少的情況下要保存大量數(shù)據(jù),只能增加樹的高度,導致IO操作變多,查詢性能變低;

    小結(jié)

    本文從一個問題出發(fā),逐步介紹了InnoDB索引組織表的原理、查詢方式,并結(jié)合已有知識,回答該問題,結(jié)合實踐來證明。當然為了表述簡單易懂,文中忽略了一些細枝末節(jié),比如一個頁中不可能所有空間都用于存放數(shù)據(jù),它還會存放一些少量的其他字段比如page level,index number等等,另外還有頁的填充因子也導致一個頁不可能全部用于保存數(shù)據(jù)。關(guān)于二級索引數(shù)據(jù)存取方式可以參考MySQL相關(guān)書籍,他的要點是結(jié)合主鍵索引進行回表查詢。

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    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的面试官:InnoDB中一棵B+树可以存放多少行数据?的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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