數(shù)據(jù)庫中的存儲結(jié)構(gòu)是怎樣的
記錄是按照行來存儲的，但是數(shù)據(jù)庫的讀取并不以行為單位，否則一次讀取（也就是一次 I/O 操作）只能處理一行數(shù)據(jù)，效率會非常低。因此在數(shù)據(jù)庫中，不論讀一行，還是讀多行，都是將這些行所在的頁進(jìn)行加載。也就是說，數(shù)據(jù)庫管理存儲空間的基本單位是頁（Page）。
一個頁中可以存儲多個行記錄（Row），同時在數(shù)據(jù)庫中，還存在著區(qū)（Extent）、段（Segment）和表空間（Tablespace）。行、頁、區(qū)、段、表空間的關(guān)系如下圖所示：
從圖中你能看到一個表空間包括了一個或多個段，一個段包括了一個或多個區(qū)，一個區(qū)包括了多個頁，而一個頁中可以有多行記錄，這些概念我簡單給你講解下。
區(qū)（Extent）是比頁大一級的存儲結(jié)構(gòu)，在 InnoDB 存儲引擎中，一個區(qū)會分配 64 個連續(xù)的頁。因為 InnoDB 中的頁大小默認(rèn)是 16KB，所以一個區(qū)的大小是 64*16KB=1MB。
段（Segment）由一個或多個區(qū)組成，區(qū)在文件系統(tǒng)是一個連續(xù)分配的空間（在 InnoDB 中是連續(xù)的 64 個頁），不過在段中不要求區(qū)與區(qū)之間是相鄰的。段是數(shù)據(jù)庫中的分配單位，不同類型的數(shù)據(jù)庫對象以不同的段形式存在。當(dāng)我們創(chuàng)建數(shù)據(jù)表、索引的時候，就會相應(yīng)創(chuàng)建對應(yīng)的段，比如創(chuàng)建一張表時會創(chuàng)建一個表段，創(chuàng)建一個索引時會創(chuàng)建一個索引段。
表空間（Tablespace）是一個邏輯容器，表空間存儲的對象是段，在一個表空間中可以有一個或多個段，但是一個段只能屬于一個表空間。數(shù)據(jù)庫由一個或多個表空間組成，表空間從管理上可以劃分為系統(tǒng)表空間、用戶表空間、撤銷表空間、臨時表空間等。
在 InnoDB 中存在兩種表空間的類型：共享表空間和獨(dú)立表空間。如果是共享表空間就意味著多張表共用一個表空間。如果是獨(dú)立表空間，就意味著每張表有一個獨(dú)立的表空間，也就是數(shù)據(jù)和索引信息都會保存在自己的表空間中。獨(dú)立的表空間可以在不同的數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行遷移。
你可以通過下面的命令來查看 InnoDB 的表空間類型：
mysql > show variables like 'innodb_file_per_table';
你能看到 innodb_file_per_table=ON，這就意味著每張表都會單獨(dú)保存為一個.ibd 文件。
數(shù)據(jù)頁內(nèi)的結(jié)構(gòu)是怎樣的
頁（Page）如果按類型劃分的話，常見的有數(shù)據(jù)頁（保存 B+ 樹節(jié)點(diǎn)）、系統(tǒng)頁、Undo 頁和事務(wù)數(shù)據(jù)頁等。數(shù)據(jù)頁是我們最常使用的頁。
表頁的大小限定了表行的最大長度，不同 DBMS 的表頁大小不同。比如在 MySQL 的 InnoDB 存儲引擎中，默認(rèn)頁的大小是 16KB，我們可以通過下面的命令來進(jìn)行查看：
mysql> show variables like '%innodb_page_size%';
在 SQL Server 的頁大小為 8KB，而在 Oracle 中我們用術(shù)語“塊”（Block）來代表“頁”，Oralce 支持的塊大小為 2KB，4KB，8KB，16KB，32KB 和 64KB。
數(shù)據(jù)庫 I/O 操作的最小單位是頁，與數(shù)據(jù)庫相關(guān)的內(nèi)容都會存儲在頁結(jié)構(gòu)里。數(shù)據(jù)頁包括七個部分，分別是文件頭（File Header）、頁頭（Page Header）、最大最小記錄（Infimum+supremum）、用戶記錄（User Records）、空閑空間（Free Space）、頁目錄（Page Directory）和文件尾（File Tailer）。
頁結(jié)構(gòu)的示意圖如下所示：
這 7 個部分到底有什么作用呢？我簡單梳理下：
實際上，我們可以把這 7 個數(shù)據(jù)頁分成 3 個部分。
首先是文件通用部分，也就是文件頭和文件尾。它們類似集裝箱，將頁的內(nèi)容進(jìn)行封裝，通過文件頭和文件尾校驗的方式來確保頁的傳輸是完整的。
在文件頭中有兩個字段，分別是 FIL_PAGE_PREV 和 FIL_PAGE_NEXT，它們的作用相當(dāng)于指針，分別指向上一個數(shù)據(jù)頁和下一個數(shù)據(jù)頁。連接起來的頁相當(dāng)于一個雙向的鏈表，如下圖所示：
需要說明的是采用鏈表的結(jié)構(gòu)讓數(shù)據(jù)頁之間不需要是物理上的連續(xù)，而是邏輯上的連續(xù)。
我們之前講到過 Hash 算法，這里文件尾的校驗方式就是采用 Hash 算法進(jìn)行校驗。舉個例子，當(dāng)我們進(jìn)行頁傳輸?shù)臅r候，如果突然斷電了，造成了該頁傳輸?shù)牟煌暾@時通過文件尾的校驗和（checksum 值）與文件頭的校驗和做比對，如果兩個值不相等則證明頁的傳輸有問題，需要重新進(jìn)行傳輸，否則認(rèn)為頁的傳輸已經(jīng)完成。
第二個部分是記錄部分，頁的主要作用是存儲記錄，所以“最小和最大記錄”和“用戶記錄”部分占了頁結(jié)構(gòu)的主要空間。另外空閑空間是個靈活的部分，當(dāng)有新的記錄插入時，會從空閑空間中進(jìn)行分配用于存儲新記錄，如下圖所示：
第三部分是索引部分，這部分重點(diǎn)指的是頁目錄，它起到了記錄的索引作用，因為在頁中，記錄是以單向鏈表的形式進(jìn)行存儲的。單向鏈表的特點(diǎn)就是插入、刪除非常方便，但是檢索效率不高，最差的情況下需要遍歷鏈表上的所有節(jié)點(diǎn)才能完成檢索，因此在頁目錄中提供了二分查找的方式，用來提高記錄的檢索效率。這個過程就好比是給記錄創(chuàng)建了一個目錄：
- 將所有的記錄分成幾個組，這些記錄包括最小記錄和最大記錄，但不包括標(biāo)記為“已刪除”的記錄。
- 第 1 組，也就是最小記錄所在的分組只有 1 個記錄；最后一組，就是最大記錄所在的分組，會有 1-8 條記錄；其余的組記錄數(shù)量在 4-8 條之間。這樣做的好處是，除了第 1 組（最小記錄所在組）以外，其余組的記錄數(shù)會盡量平分。
- 在每個組中最后一條記錄的頭信息中會存儲該組一共有多少條記錄，作為 n_owned 字段。
- 頁目錄用來存儲每組最后一條記錄的地址偏移量，這些地址偏移量會按照先后順序存儲起來，每組的地址偏移量也被稱之為槽（slot），每個槽相當(dāng)于指針指向了不同組的最后一個記錄。如下圖所示：
頁目錄存儲的是槽，槽相當(dāng)于分組記錄的索引。我們通過槽查找記錄，實際上就是在做二分查找。這里我以上面的圖示進(jìn)行舉例，5 個槽的編號分別為 0，1，2，3，4，我想查找主鍵為 9 的用戶記錄，我們初始化查找的槽的下限編號，設(shè)置為 low=0，然后設(shè)置查找的槽的上限編號 high=4，然后采用二分查找法進(jìn)行查找。
首先找到槽的中間位置 p=(low+high)/2=(0+4)/2=2，這時我們?nèi)【幪枮?2 的槽對應(yīng)的分組記錄中最大的記錄，取出關(guān)鍵字為 8。因為 9 大于 8，所以應(yīng)該會在槽編號為 (p,high] 的范圍進(jìn)行查找
接著重新計算中間位置 p’=(p+high)/2=(2+4)/2=3，我們查找編號為 3 的槽對應(yīng)的分組記錄中最大的記錄，取出關(guān)鍵字為 12。因為 9 小于 12，所以應(yīng)該在槽 3 中進(jìn)行查找。
遍歷槽 3 中的所有記錄，找到關(guān)鍵字為 9 的記錄，取出該條記錄的信息即為我們想要查找的內(nèi)容。
從數(shù)據(jù)頁的角度看 B+ 樹是如何進(jìn)行查詢的
MySQL 的 InnoDB 存儲引擎采用 B+ 樹作為索引，而索引又可以分成聚集索引和非聚集索引（二級索引），這些索引都相當(dāng)于一棵 B+ 樹，如圖所示。一棵 B+ 樹按照節(jié)點(diǎn)類型可以分成兩部分：
- 葉子節(jié)點(diǎn)，B+ 樹最底層的節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)的高度為 0，存儲行記錄。
- 非葉子節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)的高度大于 0，存儲索引鍵和頁面指針，并不存儲行記錄本身。
我們剛才學(xué)習(xí)了頁結(jié)構(gòu)的內(nèi)容，你可以用頁結(jié)構(gòu)對比，看下 B+ 樹的結(jié)構(gòu)。
在一棵 B+ 樹中，每個節(jié)點(diǎn)都是一個頁，每次新建節(jié)點(diǎn)的時候，就會申請一個頁空間。同一層上的節(jié)點(diǎn)之間，通過頁的結(jié)構(gòu)構(gòu)成一個雙向的鏈表（頁文件頭中的兩個指針字段）。非葉子節(jié)點(diǎn)，包括了多個索引行，每個索引行里存儲索引鍵和指向下一層頁面的頁面指針。最后是葉子節(jié)點(diǎn)，它存儲了關(guān)鍵字和行記錄，在節(jié)點(diǎn)內(nèi)部（也就是頁結(jié)構(gòu)的內(nèi)部）記錄之間是一個單向的鏈表，但是對記錄進(jìn)行查找，則可以通過頁目錄采用二分查找的方式來進(jìn)行。
當(dāng)我們從頁結(jié)構(gòu)來理解 B+ 樹的結(jié)構(gòu)的時候，可以幫我們理解一些通過索引進(jìn)行檢索的原理：
1.B+ 樹是如何進(jìn)行記錄檢索的？
如果通過 B+ 樹的索引查詢行記錄，首先是從 B+ 樹的根開始，逐層檢索，直到找到葉子節(jié)點(diǎn)，也就是找到對應(yīng)的數(shù)據(jù)頁為止，將數(shù)據(jù)頁加載到內(nèi)存中，頁目錄中的槽（slot）采用二分查找的方式先找到一個粗略的記錄分組，然后再在分組中通過鏈表遍歷的方式查找記錄。
2. 普通索引和唯一索引在查詢效率上有什么不同？
我們創(chuàng)建索引的時候可以是普通索引，也可以是唯一索引，那么這兩個索引在查詢效率上有什么不同呢？
唯一索引就是在普通索引上增加了約束性，也就是關(guān)鍵字唯一，找到了關(guān)鍵字就停止檢索。而普通索引，可能會存在用戶記錄中的關(guān)鍵字相同的情況，根據(jù)頁結(jié)構(gòu)的原理，當(dāng)我們讀取一條記錄的時候，不是單獨(dú)將這條記錄從磁盤中讀出去，而是將這個記錄所在的頁加載到內(nèi)存中進(jìn)行讀取。InnoDB 存儲引擎的頁大小為 16KB，在一個頁中可能存儲著上千個記錄，因此在普通索引的字段上進(jìn)行查找也就是在內(nèi)存中多幾次“判斷下一條記錄”的操作，對于 CPU 來說，這些操作所消耗的時間是可以忽略不計的。所以對一個索引字段進(jìn)行檢索，采用普通索引還是唯一索引在檢索效率上基本上沒有差別。
