MySQL索引 聚集索引
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2017-10-17
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MySQL 索引 聚集索引
如果你想了解 MySQL 索引查询优化，你首先应该对 MySQL 数据组织结构、B-Tree 索引、聚集索引，次要索
引有一定的了解，才能够更好地理解 MySQL 查询优化行为。这里主要探讨 MySQL InnoDB 的聚集索引。
InnoDB 数据存储结构
1.MySQL 将所有数据都逻辑地存放在 ib_data1 文件中，我们称之为表空间。当然，你也可以一个表对应一
个物理文件,将 innodb_file_per_table 设置成 ON 即可。
2.表空间又划为成段，有数据段(leaf node segment)，索引段(none-leaf node segment)，回滚段(rollback
segment)。表空间由这些段和页组成，比如 32 页碎片页。
3.每段又划为成区，InnoDB 每次最多可以申请 4 个区，即 4M 的存储空间。
4.每个区又划为成页，一个区划分成 64 页，每个页的大小是 16KB，大小不能够改，这也固定了一个区的大
小为 4M。页是 MySQL 操作的最小逻辑单位。
5.InnoDB 是面向行的，这就意味着数据行存放在页中，每页最多能记录 7992 行数据。
6.MySQL 定义了不同作用的页类型，比如 B-Tree Page, Undo Log Page 等，我们最关心的是 B-Tree Page(数据
页)。实际数据就以这样的页逻辑实体存在于表空间,总是以 B+树结构索引组织的。
7.换句话就说，实际数据一行一行地存放在 B-Tree 页中，这些页都放在数据段 leaf node segment 中。B-Tree
Page 是 B+树的叶子节点。
8.一个 B-Tree 树，由 7 部分构成
8-1.File Header，这里记录了页在表空间的一些信息，比如上一页，下一页，属于哪个表空间等等
8-2.Page Header, 这里记录了页本身的一些存储信息。比如第一个记录的位置，记录数，最后插入记录行的
位置，该页的索引 ID 等等
8-3.Infimum & Supermum Records, MySQL 虚拟的二个行记录，用来界定记录的边界。分别代表此页中任何
pk 值还小的值和任何 pk 值还大的值。
8-4.user records, 实际存储的行记录。
8-5.free space,空闲空间，同样是链表结构。当一个数据记录删除后，就会加入到空闲链表中
8-6.page directory, 存放了记录的相对位置。注:聚集索引本身找不到具体的一条记录。而是通过 聚集索引
找到该记录所在的页，然后再通过 Page Directory 进行二分查找找到具体数据。
8-7.File Trailer, MySQL InnoDB 利用它来保证页完整地写入磁盘。
B-Tree 索引查找数据
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