MyISAM引擎的B+Tree的索引
通过上图可以直接的看出, 在MyISAM对B+树的运用中明显的特点如下:
所有的非叶子节点中存储的全部是索引信息
在叶子节点中存储的 value值其实是 数据库中某行数据的index
MyISAM引擎 索引文件的查看:
在 /var/lib/mysql目录中
.myd 即 my data , 数据库中表的数据文件
.myi 即 my index , 数据库中 索引文件
.log 即 mysql的日志文件
InnoDB引擎 索引文件的查看:
同样在 /var/lib/mysql 目录下面
InnoDB引擎的B+Tree的索引InnoDB的实现方式业内也称其为聚簇索引, 什么是聚簇索引呢? 就是相邻的行的简直被存储到一起, 对比上面的两幅图片就会发现, 在InnDB中, B+树的叶子节点中存储的是数据行中的一行行记录, 缺点: 因为索引文件被存放在硬盘上, 所以很占硬盘的空间
一般我们会在每一个表中添加一列 取名 id, 设置它为primary key , 即将他设置成主键, 如果使用的存储引擎也是InnoDB的话, 底层就会建立起主键索引, 也是聚簇索引, 并且会自动按照id的大小为我们排好序,(因为它的一个有序的树)
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局部性原理局部性原理是指CPU访问存储器时，无论是存取指令还是存取数据，所访问的存储单元都趋于聚集在一个较小的连续区域中。 更进一步说, 当我们通过程序向操作系统发送指令让它读取我们指定的数据时, 操作系统会一次性读取一页(centos 每页4kb大小,InnoDB存储引擎中每一页16kb)的数据, 它遵循局部性理论, 猜测当用户需要使用某个数据时, 用户很可能会使用这个数据周围的数据,故而进行一次
InnoDB的页格式什么是页呢? 简单说,就是一条条数据被的存储在磁盘上, 使用数据时需要先将数据从磁盘上读取到内存中, InnoDB每次读出数据时同样会遵循 局部性原理, 而不是一条条读取, 于是InnoDB将数据划分成一个一个的页, 以页作为和磁盘之间交互的基本单位
通过如下sql, 可以看到,InnoDB中每一页的大小是16kb
show global status like 'Innodb_page_size';
File Header 文件头部, 存储页的一些通用信息
Page Header 页面头部, 存储数据页专有的信息
Infinum + supremum 最大记录和最小记录, 这是两个虚拟的行记录
User Records 用户记录, 用来实际存储行记录中的内容
Free Space 空闲空间, 页中尚位使用的空间
Page Directory 页面目录, 存储页中某些记录的位置
File Tailer 文件尾部 , 用来校验页是否完整
InnoDB的行格式 compact
每一页中存储的行数据越多. 整体的性能就会越强
compact的行格式如下图所示
可以看到在行格式中在存储真正的数据的前面会存储一些其他信息, 这些信息是为了描述这条记录而不得不添加的一些信息, 这些额外的信息就是上图中的前三行
变长字段的长度列表
在mysql中char是固定长度的类型, 同时mysql还支持诸如像 varchar这样可变长度的类型, 不止varchar , 想 varbinary text blob这样的变长数据类型, 因为 变长的数据类型的列存储的数据的长度是不固定的, 所以说我们在存储真正的数据时, 也得将这些数据到底占用了多大的长度也给保存起来
NULL标志位
compact行格式会将值可以为NULL的列统一标记在 NULL标志位中, 如果数据表中所有的字段都被标记上not null , 那么就没有NULL值列表
记录头信息
