MySQL-07.InnoDB数据存储结构
C-07.InnoDB数据存储结构1.数据库的存储结构：页
索引结构给我们提供了高效的索引方式，不过索引信息以及数据记载都是保存在文件上的，确切说是存储在页结构中。另一方面，索引是在存储引擎中实现的，MySQL服务器上的存储引擎负责对表中数据的读取和写入工作。不同存储引擎中存放的格式一般是不同的，甚至有的存储引擎比如Memory都不消磁盘来存储数据。
由于InnoDB是MySQL的默认存储引擎，以是本章剖析InnoDB存储引擎的数据存储结构。
1.1 磁盘与内存交互基本单位：页
InnoDB将数据分别为多少个页，InnoDB中页的大小默以为16KB。
以页作为磁盘和内存之间交互的基本单位，也就是一次最少从磁盘中读取16KB的内容到内存中，一次最少把内存中的16KB内容革新到磁盘中。也就是说，在数据库中，不论读一行，还是读多行，都是将这些行地点的页进行加载。也就是说，数据库管理存储空间的基本单位是页(Page)，数据库O操纵的最小单位是页。一个页中可以存储多个行记载。
记载是按照行来存储的，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IO操纵)，只能处理处罚一行数据，服从会非常低。
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1.2 页结构概述
页a、页b、页c ...页n这些页可以不在物理结构上相连，只要通过双向链表相干联即可。每个数据页中的记载会按照主键值从小到大的次序组成一个单向链表，每个数据页都会为存储在它里边的记载生成一个页目录，在通过主键查找某条记载的时候可以在页目录中使用二分法快速定位到对应的槽，然后再遍历该槽对应分组中的记载即可快速找到指定的记载。
1.3 页的大小
不同的数据库管理系统(DBMS)的页大小不同。在MySQL的InnoDB存储引擎中，默认页的大小是16KB，我们可以通过下面的命令来进行检察。
mysql> select @@global.innodb_page_size;
+---------------------------+
| @@global.innodb_page_size |
+---------------------------+
| 16384 |
+---------------------------+
1 row in set (0.00 sec)SQL Server中页的大小为8KB，而在Oracle中我们用术语块(Block)来代表页，Oracle支持的块大小为2KB，4KB，8KB，16KB，32KB和64KB。
1.4 页的上层结构
另外在数据库中，还存在着区(Extent)、段(Segment)和表空间(Tablespace)的概念。行，页，区，段，表空间的关系如下图
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区(Extent)是比页大一级的存储结构，在InnoDB存储引擎中，一个区会分配 64个连续的页。由于InnoDB中的页大小默认是16KB，以是一个区的大小是64*16KB= 1MB。
段(Segment)由一个或多个区组成，区在文件系统是一个连续分配的空间(在InnoDB中是连续的64个页)，不过在段中不要求区与区之间是相邻的。段是数据库中的分配单位，不同类型的数据库对象以不同的段情势存在。当我们创建数据表、索引的时候，就会相应创建对应的段，比如创建一张表时会创建一个表段，创建一个索引时会创建两个个索引段。
表空间（Tablespace)是一个逻辑容器，表空间存储的对象是段，在一个表空间中可以有一个或多个段，但是一个段只能属于一个表空间。数据库由一个或多个表空间组成，表空间从管理上可以分别为系统表空间、用户表空间、取消表空间、临时表空间等。
2.页的内部结构
页如果按类型分别的话，常见的有数据页(保存B+树节点)、系统页、Undo页和事务数据页等。数据页是我们最常使用的页。
数据页的16KB大小的存储空间被分别为七部分，分别是文件头(File Header)、页头(Page Header)、最大最小记载(Infimum + supermum)、用户记载(User Records)、空闲空间(Free Space)、页目录(Page Directory)和文件尾(File Tailer)。
页结构的示意图如下
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这7部分作用分别如下
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把这7个结构分为3个部分
第一部分：File Header(文件头部)和File Tailer(文件尾部)
File Header(文件头部)
作用：描述各种页的通用信息。比如页的编号，当前页的上一页和下一页。大小36字节。
名称占用空间大小描述FIL_PAGE_SPACE_OR_CHKSUM4字节页的校验和 (checksum值)FIL_PAGE_OFFSET4字节页号FIL_PAGE_PREV4字节上一页的页号FIL_PAGE_NEXT4字节下一页的页号FIL_PAGE_LSN8字节页面被最后修改时的日记序列位置(Log Sequenece Number)FIL_PAGE_TYPE2字节该页的类型FIL_PAGE_FILE_FLUSH_LSN8字节仅在系统表空间的一个页中定义，代表文件至少被革新到了对应的LSN的值FIL_PAGE_ARCH_LOG_NO_OR_SPACE_ID4字节页属于谁人空间FIL_PAGE_OFFSET
每一个页都有一个唯一的页号，InnoDB通过页号可以定位页。
FIL_PAGE_TYPE
代表当前页的类型
类型名称十六进制描述FIL_PAGE_TYPE_ALLOCATED0x0000最新分配，还未使用FIL_PAGE_UNDO_LOG0x0002Undo日记页FIL_PAGE_INODE0x0003段信息节点FIL_PAGE_IBUF_FREE_LIST0x0004Insert Buffer空闲列表FIL_PAGE_IBUF_BITMAP0x0005Insert Buffer位图FIL_PAGE_TYPE_SYS0x0006系统页FIL_PAGE_TYPE_TRX_SYS0x0007事务系统数据FIL_PAGE_TYPE_FSP_HDR0x0008表空间头部信息FIL_PAGE_TYPE_XDES0x0009扩展描述页FIL_PAGE_TYPE_BLOB0x000A溢出页FIL_PAGE_INDEX0x45BF索引页，也就是数据页FIL_PAGE_PREV和FIL_PAGE_NEXT
InnoDB都是以页为单位存放数据的，如果数据分散到多个不连续的页中存储的话必要把这些页关联起来FIL_PAGE_PREV和FIL_PAGE_NEXT就分别代表本页的上一个和下一个页的页号。这样通过创建一个双向链表把许许多多的页就都串联起来了，保证这些页之间不必要是物理上的连续，而是逻辑上的连续。
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FIL_PAGE_SPACE_OR_CHKSUM
当前页的校验和
什么是校验和？
就是对于一个很长的字节串来说，我们会通过某种算法来计算一个比较短的值来代表这个很长的字节串，这个比较短的值就称为校验和。
在比较两个很长的字节串之前，先比较这两个长字节串的校验和，如果校验和都不一样，则两个长字节串肯定是不同的，以是省去了直接比较两个比较长的字节串的时间损耗。
文件头部和文件尾部都有属性：FIL_PAGE_SPACE_OR_CHKSUM
作用：InnoDB存储引擎以页为单位把数据加载到内存中处理处罚，如果该页中的数据在内存中被修改了，那么在修改后的某个时间必要把数据同步到磁盘中。但是在同步了一半的时候断电了，造成了该页传输的不完整。
为了检测一个页是否完整（也就是在同步的时候有没有发生只同步一半的尴尬情况），这时可以通过文件尾的校验和（checksum 值）与文件头的校验和做比对，如果两个值不相等则证明页的传输有问题，必要重新进行传输，否则以为页的传输已经完成。
具体的：每当一个页面在内存中修改了，在同步之前就要把它的校验和算出来，由于File Header在页面的前边，以是校验和会被首先同步到磁盘，当完全写完时，校验和也会被写到页的尾部，如果完全同步成功，则页的首部和尾部的校验和应该是同等的。如果写了一半儿断电了，那么在File Header中的校验和就代表着已经修改过的页，而在File Trailer中的校验和代表着原先的页，二者不同则意味着同步中间出了错。这里，校验方式就是采用 Hash 算法进行校验。
FIL_PAGE_LSN
页面被最后修改时对应的日记序列位置（英文名是：Log Sequence Number）
File Trailer(文件尾部)
[*]前4个字节代表页的校验和：这个部分是和File Header中的校验和相对应的。
[*]后4个字节代表页面被最后修改时对应的日记序列位置（LSN）：这个部分也是为了校验页的完整性的，如果首部和尾部的LSN值校验不成功的话，就说明同步过程出现了问题。
第二部分：Free Space(空闲空间)、User Records(用户记载)和Infimum + Supermum(最小最大记载)
Free Space(空闲空间)
表存储的记载会按照指定的行格式存储到User Records部分。但是在一开始生成页的时候，实在并没有User Records这个部分，每当插入一条记载，都会从Free Space部分，也就是尚未使用的存储空间中申请一个记载大小的空间分别到User Records部分，当Free Space部分的空间全部被User Records部分替代掉之后，也就意味着这个页使用完了，如果还有新的记载插入的话，就必要去申请新的页了。
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User Records(用户记载)
User Records中的这些记载按照指定的行格式一条一条摆在User Records部分，相互之间形成单链表。见下一小结的行格式的记载。
Infimum + Supermum(最小最大记载)
是的，记载可以比大小，对于一条完整的记载来说，比较记载的大小就是比较主键的大小。比方说我们插入的4行记载的主键值分别是：1、2、3、4，这也就意味着这4条记载是从小到大依次递增。
InnoDB规定的最小记载与最大记载这两条记载的构造十分简朴，都是由5字节大小的记载头信息和8字节大小的一个固定的部分组成的，如图所示：
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这两条记载不是我们自己定义的记载，以是它们并不存放在页的User Records部分，他们被单独放在一个称为Infimum + Supremum的部分，如图所示：
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第三部分：Page Directory(页目录)和Page Header(页面头部)
Page Directory(页目录)
为什么必要页目录？
在页中，记载是以单向链表的情势进行存储的。单向链表的特点就是插入、删除非常方便，但是检索服从不高，最差的情况下必要遍历链表上的所有节点才能完成检索。因此在页结构中专门设计了页目录这个模块，专门给记载做一个目录，通过二分查找法的方式进行检索，提拔服从。
需求：根据主键值查找页中的某条记载，怎样实现快速查找呢？
SELECT * FROM page_demo WHERE c1 = 3;
方式1：次序查找
从Infimum记载（最小记载）开始，沿着链表一直以后找，总会找到（或者找不到），在找的时候还能投机取巧，由于链表中各个记载的值是按照从小到大次序排列的，以是当链表的某个节点代表的记载的主键值大于你想要查找的主键值时，你就可以停止查找了，由于该节点后边的节点的主键值依次递增。如果一个页中存储了非常多的记载，这么查找性能很差。
方式2：使用页目录，二分法查找
1.将所有的记载分成几个组，这些记载包括最小记载和最大记载，但不包括标记为“已删除”的记载。
2.第 1 组，也就是最小记载地点的分组只有 1 个记载；最后一组，就是最大记载地点的分组，会有 1-8 条记载；别的的组记载数量在 4-8 条之间。
这样做的好处是，除了第 1 组（最小记载地点组）以外，别的组的记载数会只管平分。
3.在每个组中最后一条记载的头信息中会存储该组一共有多少条记载，作为 n_owned 字段。
4.页目任命来存储每组最后一条记载的地址偏移量，这些地址偏移量会按照先后次序存储起来，每组的地址偏移量也被称之为槽（slot），每个槽相当于指针指向了不同组的最后一个记载。
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如今的page_demo表中正常的记载共有6条，InnoDB会把它们分成两组，第一组中只有一个最小记载，第二组中是剩余的5条记载。如下图：
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240426235516680-1581324163.jpg
从这个图中我们必要注意这么几点：
[*]如今页目录部分中有两个槽，也就意味着我们的记载被分成了两个组，槽1中的值是112，代表最大记载的地址偏移量（就是从页面的0字节开始数，数112个字节）；槽0中的值是99，代表最小记载的地址偏移量。
[*]注意最小和最大记载的头信息中的n_owned属性
[*]最小记载的n_owned值为1，这就代表着以最小记载结尾的这个分组中只有1条记载，也就是最小记载自己。
[*]最大记载的n_owned值为5，这就代表着以最大记载结尾的这个分组中只有5条记载，包括最大记载自己还有我们自己插入的4条记载。
用箭头指向的方式替代数字，这样更易于我们理解，修改后如下：
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240426235527034-1697726857.jpg
再换个角度看一下：（单纯从逻辑上看一下这些记载和页目录的关系）
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240426235537825-1027926205.jpg
页目录分组的个数怎样确定？
为什么最小记载的n_owned值为1，而最大记载的n_owned值为5呢？
InnoDB规定：对于最小记载地点的分组只能有1条记载，最大记载地点的分组拥有的记载条数只能在1~8条之间，剩下的分组中记载的条数范围只能在是 4~8 条之间。
分组是按照下边的步骤进行的：
[*]初始情况下一个数据页里只有最小记载和最大记载两条记载，它们分属于两个分组。
[*]之后每插入一条记载，都会从页目录中找到主键值比本记载的主键值大并且差值最小的槽，然后把该槽对应的记载的n_owned值加1，表现本组内又添加了一条记载，直到该组中的记载数等于8个。
[*]在一个组中的记载数等于8个后再插入一条记载时，会将组中的记载拆分成两个组，一个组中4条记载，另一个5条记载。这个过程会在页目录中新增一个槽来记载这个新增分组中最大的那条记载的偏移量。
页目录结构下怎样快速查找记载？
如今向page_demo表中添加更多的数据。如下：
INSERT INTO page_demo
VALUES
(5, 500, 'zhou'),
(6, 600, 'chen'),
(7, 700, 'deng'),
(8, 800, 'yang'),
(9, 900, 'wang'),
(10, 1000, 'zhao'),
(11, 1100, 'qian'),
(12, 1200, 'feng'),
(13, 1300, 'tang'),
(14, 1400, 'ding'),
(15, 1500, 'jing'),
(16, 1600, 'quan');添加了12条记载，如今页里一共有18条记载了（包括最小和最大记载），这些记载被分成了5个组，如图所示：
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240426235553133-1893069365.jpg
这里只保留了16条记载的记载头信息中的n_owned和next_record属性，省略了各个记载之间的箭头。
如今看怎么从这个页目录中查找记载。由于各个槽代表的记载的主键值都是从小到大排序的，以是我们可以使用二分法来进行快速查找。5个槽的编号分别是：0、1、2、3、4，以是初始情况下最低的槽就是low=0，最高的槽就是high=4。比方说我们想找主键值为6的记载，过程是这样的：
1.计算中间槽的位置：(0+4)/2=2，以是检察槽2对应记载的主键值为8，又由于8 > 6，以是设置high=2，low保持不变。
2.重新计算中间槽的位置：(0+2)/2=1，以是检察槽1对应的主键值为4，又由于4 < 6，以是设置low=1，high保持不变。
3.由于high - low的值为1，以是确定主键值为6的记载在槽2对应的组中。此刻我们必要找到槽2中主键值最小的那条记载，然后沿着单向链表遍历槽2中的记载。
但是我们前边又说过，每个槽对应的记载都是该组中主键值最大的记载，这里槽2对应的记载是主键值为8的记载，怎么定位一个组中最小的记载呢？别忘了各个槽都是挨着的，我们可以很轻易的拿到槽1对应的记载（主键值为4），该条记载的下一条记载就是槽2中主键值最小的记载，该记载的主键值为5。以是我们可以从这条主键值为5的记载出发，遍历槽2中的各条记载，直到找到主键值为6的那条记载即可。由于一个组中包含的记载条数只能是1~8条，以是遍历一个组中的记载的代价是很小的。
小结：
在一个数据页中查找指定主键值的记载的过程分为两步：
1.通过二分法确定该记载地点的槽，并找到该槽地点分组中主键值最小的那条记载。
2.通过记载的next_record属性遍历该槽地点的组中的各个记载。
Page Header(页面头部)
为了能得到一个数据页中存储的记载的状态信息，比如本页中已经存储了多少条记载，第一条记载的地址是什么，页目录中存储了多少个槽等等，特意在页中定义了一个叫Page Header的部分，这个部分占用固定的56个字节，专门存储各种状态信息。
名称占用空间大小描述PAGE_N_DIR_SLOTS2字节在页目录中槽的数量PAGE_HEAP_TOP2字节还未使用的空间最小地址，也就是从该地址之后就是Free SpacePAGE_N_HEAP2字节本页中的记载的数量(包括最大和最小记载以及标记为删除的记载)PAGE_FREE2字节第一个已经标记为删除的记载地址(各个已删除的记载通过next_record也会组成一个单链表，这个单链表中的记载可以被重新利用)PAGE_GARBAGE2字节已删除记载占用的字节数PAGE_LAST_INSERT2字节最后插入记载的位置PAGE_DIRECTION2字节记载插入的方向PAGE_N_DIRECTION2字节一个方向连续插入的记载数量PAGE_N_RECS2字节该页中记载的数量(不包括最小和最大记载以及被标记为删除的记载)PAGE_MAX_TRX_ID8字节修改当前页的最大事务ID，该值仅在二级索引中定义PAGE_LEVEL2字节当前页在B+树中所处的层级，叶子节点是第0层PAGE_INDEX_ID8字节索引ID，表现当前页属于谁人索引PAGE_BTR_SEG_LEAF10字节B+树叶子段的头部信息，仅在B+树的Root页定义PAGE_BTR_SEG_TOP10字节B+树非叶子短的头部信息，仅在B+树的Root页定义PAGE_DIRECTION
如果新插入的一条记载的主键值比上一条记载的主键值大，我们说这条记载的插入方向是右边，反之则是左边。用来表现最后一条记载插入方向的状态就是PAGE_DIRECTION。
PAGE_N_DIRECTION
假设连续几次插入新记载的方向都是同等的，InnoDB会把沿着同一个方向插入记载的条数记下来，这个条数就用PAGE_N_DIRECTION这个状态表现。当然，如果最后一条记载的插入方向改变了的话，这个状态的值会被清零重新统计。
3.行格式(记载格式)
表的数据以行为单位向表中插入数据，这些记载在磁盘上的存放方式也被称为行格式或者记载格式。InnoDB存储引擎设计了4中不同的行格式，分别是Compact、Redundant、Dynamic和Compressed行格式。
检察mysql8的默认行格式
mysql> select @@global.innodb_default_row_format;
+------------------------------------+
| @@global.innodb_default_row_format |
+------------------------------------+
| dynamic |
+------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)也可以使用如下语法检察具体表使用的行格式：
show table status like '表名'\G3.1 指定行格式的语法
在创建或修改表的语句中指定行格式：
CREATE TABLE 表名 (列信息) ROW_FORMAT=行格式名称;
ALTER TABLE 表名 ROW_FORMAT = 行格式名称;举例：
mysql> CREATE TABLE record_test_table (
-> col1 VARCHAR(8),
-> col2 VARCHAR(8) NOT NULL,
-> col3 CHAR(8),
-> col4 VARCHAR(8)
-> ) CHARSET=ascii ROW_FORMAT=COMPACT;
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)向表中插入两条记录：
INSERT INTO record_test_table(col1, col2, col3, col4)
VALUES
('zhangsan', 'lisi', 'wangwu', 'songhk'),
('tong', 'chen', NULL, NULL);3.2 Compact行格式
在MySQL 5.1 版本中，默认设置为Compact行格式。一条完整的记载实在可以被分为记载的额外信息和记载的真实数据两大部分。
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240426235629728-1642273109.jpg
3.2.1 变长字段长度列表
MySQL支持一些变长的数据类型，比如VARCHAR(M)，VARBINARY(M)，TEXT类型，BLOB类型，这些数据类型修饰列称为变长字段，变长字段存储多少字节的数据不是固定的，以是在存储真实数据的时候必要顺便把这些数据占用的字节数也存储起来。在Compact行格式中，把所有变长字段的真实数据占用的字节长度都存放在记载的开头部位，从而形成一个变长字段长度列表。
注意：列表中存储的变长长度和字段次序是反过来的。比如两个varchar字段在表结构的次序是a(10)，b(15)。那么在变长字段列表中存储的长度次序就是15，10，是反过来的。
以record_test_table表中的第一条记载举例：由于record_test_table表的col1、col2、col4列都是VARCHAR(8)类型的，以是这三个列的值的长度都必要保存在记载开头处，注意record_test_table表中的各个列都使用的是ascii字符集（每个字符只必要1个字节来进行编码）。
列名存储内容内容长度(十进制)内容长度(十六进制)col1'zhangsan'80x08col2'lisi'40x04col4'songhk'60x06又由于这些长度值必要按照列的逆序存放，以是最后变长字段长度列表的字节串用十六进制表现的结果就是（各个字节之间实际上没有空格，用空格隔开只是方便理解）： 06 04 08
把这个字节串组成的变长字段长度列表填入上边的示意图中的结果就是：
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240426235639287-498025238.jpg
3.2.2 NULL值列表
Compact行格式会把可以为NULL的列统一管理起来，存在一个标记为NULL值列表中。如果表中没有允许存储 NULL 的列，则 NULL值列表也不存在了。
为什么定义NULL值列表？
之以是要存储NULL是由于数据都是必要对齐的，如果没有标注出来NULL值的位置，就有可能在查询数据的时候出现混乱。如果使用一个特定的符号放到相应的数据位表现空置的话，固然能到达结果，但是这样很浪费空间，以是直接就在行数据得头部开辟出一块空间专门用来记载该行数据哪些黑白空数据，哪些是空数据，格式如下：
1.二进制位的值为1时，代表该列的值为NULL。
2.二进制位的值为0时，代表该列的值不为NULL。
例如：字段 a、b、c，此中a是主键，在某一行中存储的数依次是 a=1、b=null、c=2。那么Compact行格式中的NULL值列表中存储：01。第一个0表现c不为null，第二个1表现b是null。这里之以是没有a是由于数据库会自动跳过主键，由于主键肯定黑白NULL且唯一的，在NULL值列表的数据中就会自动跳过主键。
record_test_table的两条记载的NULL值列表就如下：
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240426235651758-549715462.jpg
3.2.3 记载头信息(Record Header)
新建demo表
mysql> CREATE TABLE page_demo(
-> c1 INT,
-> c2 INT,
-> c3 VARCHAR(10000),
-> PRIMARY KEY (c1)
-> ) CHARSET=ascii ROW_FORMAT=Compact;
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)这个表中记载的行格式示意图：
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240426235702319-1388789624.jpg
这些记载头信息中的各个属性如下:
名称大小(单位：bit)描述预留位11未使用预留位21未使用delete_mask1表记该记载是否被删除min_rec_mask1B+树的每层非叶子节点中的最小记载都会添加该标记n_owned4表现当前记载拥有的记载数heap_no13表现当前记载在记载堆的位置信息record_type3表现当前记载的类型，0代表普通记载，1代表B+树非叶子节点记载，2代表最小记载，3代表最大记载next_record16表现下一条记载的相对位置简化后的行格式示意图
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240426235717577-1625248369.jpg
INSERT INTO page_demo
VALUES
(1, 100, 'song'),
(2, 200, 'tong'),
(3, 300, 'zhan'),
(4, 400, 'lisi');https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240426235738263-589933865.jpg
delete_mask
这个属性标记取当前记载是否被删除，占用1个二进制位。
[*]值为0：代表记载并没有被删除
[*]值为1：代表记载被删除掉了
被删除的记载为什么还在页中存储呢？
你以为它删除了，可它还在真实的磁盘上。这些被删除的记载之以是不立即从磁盘上移除，是由于移除它们之后其他的记载在磁盘上必要重新排列，导致性能消耗。以是只是打一个删除标记而已，所有被删除掉的记载都会组成一个所谓的垃圾链表，在这个链表中的记载占用的空间称之为可重用空间，之后如果有新记载插入到表中的话，可能把这些被删除的记载占用的存储空间覆盖掉。
min_rec_mask
B+树的每层非叶子节点中的最小记载都会添加该标记，min_rec_mask值为1。插入的四条记载的min_rec_mask值都是0，意味着它们都不是B+树的非叶子节点中的最小记载。
record_type
这个属性表现当前记载的类型，一共有4种类型的记载：
0：表现普通记载
1：表现B+树非叶节点记载
2：表现最小记载
3：表现最大记载
从图中我们也可以看出来，我们自己插入的记载就是普通记载，它们的record_type值都是0，而最小记载和最大记载的record_type值分别为2和3。至于record_type为1的情况，我们在索引的数据结构章节讲过。
heap_no
这个属性表现当前记载在本页中的位置。从图中可以看出来，我们插入的4条记载在本页中的位置分别是：2、3、4、5。
怎么不见heap_no值为0和1的记载呢？
MySQL会自动给每个页里加了两个记载，由于这两个记载并不是我们自己插入的，以是有时候也称为伪记载或者虚拟记载。这两个伪记载一个代表最小记载，一个代表最大记载。最小记载和最大记载的heap_no值分别是0和1，也就是说它们的位置最靠前。
n_owned
页目录中每个组中最后一条记载的头信息中会存储该组一共有多少条记载，作为 n_owned 字段。
详情见page directory。
next_record
记载头信息里该属性非常告急，它表现从当前记载的真实数据到下一条记载的真实数据的地址偏移量。
比如：第一条记载的next_record值为32，意味着从第一条记载的真实数据的地址处向后找32个字节便是下一条记载的真实数据。
注意，下一条记载指得并不是按照我们插入次序的下一条记载，而是按照主键值由小到大的次序的下一条记载。而且规定Infimum记载（也就是最小记载）的下一条记载就是本页中主键值最小的用户记载，而本页中主键值最大的用户记载的下一条记载就是 Supremum记载（也就是最大记载）。下图用箭头取代偏移量表现next_record。
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240426235751852-1355630769.jpg
删除操纵
从图中可以看出来，删除第2条记载前后主要发生了这些变革：
[*]第2条记载并没有从存储空间中移除，而是把该条记载的delete_mask值设置为1。
[*]第2条记载的next_record值变为了0，意味着该记载没有下一条记载了。
[*]第1条记载的next_record指向了第3条记载。
[*]最大记载的n_owned值从 5 变成了 4 。
以是，不论我们怎么对页中的记载做增删改操纵，InnoDB始终会维护一条记载的单链表，链表中的各个节点是按照主键值由小到大的次序连接起来的。
添加操纵
主键值为2的记载被我们删掉了，但是存储空间却没有回收，如果我们再次把这条记载插入到表中，会发生什么事呢？
mysql> INSERT INTO page_demo VALUES(2, 200, 'tong');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)我们看一下记载的存储情况：
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240426235802928-1092899855.jpg
直接复用了原来被删除记载的存储空间。
说明：
当数据页中存在多条被删除掉的记载时，这些记载的next_record属性将会把这些被删除掉的记载组成一个垃圾链表，以备之后重用这部分存储空间。
3.2.4 记载的真实数据
记载的真实数据除了我们自己定义的列的数据以外，还会有三个隐藏列：
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240426235812895-424902683.jpg
实际上这几个列的真正名称实在是：DB_ROW_ID、DB_TRX_ID、DB_ROLL_PTR。
[*]一个表没有手动定义主键，则会选取一个Unique键作为主键，如果连Unique键都没有定义的话，则会为表默认添加一个名为row_id的隐藏列作为主键。以是row_id是在没有自定义主键以及Unique键的情况下才会存在的。
[*]事务ID和回滚指针在背面的《第14章_MySQL事务日记》章节中讲解。
举例：分析Compact行记载的内部结构
CREATE TABLE mytest(
col1 VARCHAR(10),
col2 VARCHAR(10),
col3 CHAR(10),
col4 VARCHAR(10)
)ENGINE=INNODB CHARSET=LATIN1 ROW_FORMAT=COMPACT;
INSERT INTO mytest
VALUES('a','bb','bb','ccc');
INSERT INTO mytest
VALUES('d','ee','ee','fff');
INSERT INTO mytest
VALUES('d',NULL,NULL,'fff');在Windows操纵系统下，可以选择使用notepad++打开表空间文件mytest.ibd这个二进制文件，使用HEX-Editor插件进行二进制to十六进制。内容如下
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240426235823636-268737784.jpg
第一行记载从00010078开始 第一行记载值('a','bb','bb','ccc') 此中c3列是定长列char(10)
03 02 01 /变长字段长度列表，逆序/
00 /NULL标志位，第一行没有NULL值/
00 00 10 00 2c /Record Header，固定5字节长度/
00 00 00 2b 68 00 /RowID InnoDB自动创建，6字节/
00 00 00 00 06 05 /TransactionID/
80 00 00 00 32 01 10 /Roll Pointer/
61 /列1数据'a'/
62 62 /列2数据'bb'/
62 62 20 20 20 20 20 20 20 20/列3数据'bb'/
63 63 63 /列4数据'ccc'/
注意1：InnoDB每行有隐藏列TransactionID和Roll Pointer。
注意2：固定长度CHAR字段在未能完全占用其长度空间时，会用0x20来进行填充。
接着再来分析下Record Header的最后两个字节，这两个字节代表next_recorder，0x2c代表下一个记载的偏移量，即当前记载的位置加上偏移量0x2c就是下条记载的起始位置。
第二行将不做整理，除了RowID不同外，它和第一行大同小异，如今来分析有NULL值的第三行：
第三行地址，第一行的地址00010078 + 下一行的偏移量 2c = 000100a4 + 第二行的下一行偏移量2b = 000100cf
以是第三行记载就是从000100d0开始
03 01 /变长字段长度列表，逆序/
06 /NULL标志位，第三行有NULL值/
00 00 20 ff 98 /Record Header/
00 00 00 2b 68 02 /RowID/
00 00 00 00 06 07 /TransactionID/
80 00 00 00 32 01 10 /Roll Pointer/
64 /列1数据'd'/
66 66 66 /列4数据'fff'
第三行有NULL值，因此NULL标志位不再是00而是06，转换成二进制为00000110，为1的值代表第2列和第3列的数据为NULL。在厥后存储列数据的部分，用户会发现没有存储NULL列，而只存储了第1列和第4列非NULL的值。
因此这个例子很好地说明了：不管是CHAR类型还是VARCHAR类型，在compact格式下NULL值都不占用任何存储空间。
3.3 Dynamic和Compressed行格式
3.3.1 页扩显征象
InnoDB存储引擎可以将一条记载中的某些数据存储在真正的数据页面之外。
许多DBA喜欢MySQL数据库提供的VARCHAR(M)类型，以为可以存放65535字节。这是真的吗？如果我们使用ascii字符集的话，一个字
符就代表一个字节，我们看看VARCHAR(65535)是否可用。
mysql> CREATE TABLE varchar_size_demo(
> cVARCHAR(65535)
> )CHARSET=ascii ROW_FORMAT=Compact;
ERROR 1118 (42000): Row size too large. The maximum row size for the used table type, not counting BLOBs, is 65535. This includes storage overhead, check the manual. You havetochangesomecolumnstoTEXT orBLOBs报错信息表达的意思是：MySQL对一条记载占用的最大存储空间是有限定的，除BLOB或者TEXT类型的列之外， 其他所有的列（不包括隐藏列和记载头信息）占用的字节长度加起来不能凌驾65535个字节。
这个65535个字节除了列自己的数据之外，还包括一些其他的数据，以Compact行格式为例，比如说我们为了存储一个VARCHAR(M)类型的列，除了真实数据占据空间以外，还必要记载的额外信息。
如果该VARCHAR类型的列没有NOT NULL属性，那最多只能存储65532个字节的数据，由于变长字段的长度占用 2个字节，NULL值标识必要占用1个字节。
InnoDB的Compact行格式使用1到2个字节来记载变长字段的长度前缀。具体使用的字节数取决于字段的实际长度：
[*]如果字段的最大可能长度小于或等于255字节，则使用1个字节来存储长度前缀。
[*]如果字段的最大可能长度大于255字节，则使用2个字节来存储长度前缀。
CREATE TABLE varchar_size_demo(
c VARCHAR(65532)
)CHARSET=ascii ROW_FORMAT=Compact;如果有not null属性，那么就不必要NULL值标识，也就可以多存储一个字节，即65533个字节
CREATE TABLE varchar_size_demo(
c VARCHAR(65533) not null
)CHARSET=ascii ROW_FORMAT=Compact; 通过上面的案例，我们可以知道一个页的大小一般是16KB，也就是16384字节，而一个VARCHAR(M)类型的列就最多可以存储65533个字节，这样就可能出现一个页存放不了一条记载，这种征象称为行溢出。
在Compact和Reduntant行格式中，对于占用存储空间非常大的列，在记载的真实数据处只会存储该列的一部分数据，把剩余的数据分散存储在几个其他的页中进行分页存储，然后记载的真实数据处用20个字节存储指向这些页的地址（当然这20个字节中还包括这些分散在其他页面中的数据的占用的字节数），从而可以找到剩余数据地点的页。
这称为页的扩展，举例如下：
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240426235914805-567766065.jpg
3.3.2 Dynamic和Compressed行格式
在MySQL 8.0中，默认行格式就是Dynamic，Dynamic、Compressed行格式和Compact行格式挺像，只不过在处理处罚行溢出数据时有分歧：
[*]Compressed和Dynamic两种记载格式对于存放在BLOB中的数据采用了完全的行溢出的方式。如图，在数据页中只存放20个字节的指针（溢出页的地址），实际的数据都存放在Off Page（溢出页）中。
[*]Compact和Redundant两种格式会在记载的真实数据处存储一部分数据（存放768个前缀字节）。
Compressed行记载格式的另一个功能就是，存储在此中的行数据会以zlib的算法进行压缩，因此对于BLOB、TEXT、VARCHAR这类大长度类型的数据能够进行非常有效的存储。
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240426235925495-2032453606.jpg
3.4 Redundant行格式
3.4.1 概述
Redundant是MySQL 5.0版本之前InnoDB的行记载存储方式，MySQL 5.0支持Redundant是为了兼容之前版本的页格式。
如今我们把表record_test_table的行格式修改为Redundant：
ALTER TABLE record_test_table ROW_FORMAT=Redundant;
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
Records: 0Duplicates: 0Warnings: 0https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240427000025266-7410957.jpg
从上图可以看到，不同于Compact行记载格式，Redundant行格式的首部是一个字段长度偏移列表，同样是按照列的次序逆序放置的。
下边我们从各个方面看一下Redundant行格式有什么不同的地方。
注意Compact行格式的开头是变长字段长度列表，而Redundant行格式的开头是字段长度偏移列表，与变长字段长度列表有两处不同：
少了“变长”两个字：Redundant行格式会把该条记载中所有列（包括隐藏列）的长度信息都按照逆序存储到字段长度偏移列表。
多了“偏移”两个字：这意味着计算列值长度的方式不像Compact行格式那么直观，它是采用两个相邻数值的差值来计算各个列值的长度。
举例：比如第一条记载的字段长度偏移列表就是：
2B 25 1F 1B 13 0C 06
由于它是逆序排放的，以是按照列的次序排列就是：
06 0C 13 17 1A 24 25
按照两个相邻数值的差值来计算各个列值的长度的意思就是：
第一列(row_id)的长度就是 0x06个字节，也就是6个字节。
第二列(transaction_id)的长度就是 (0x0C - 0x06)个字节，也就是6个字节。
第三列(roll_pointer)的长度就是 (0x13 - 0x0C)个字节，也就是7个字节。
第四列(col1)的长度就是 (0x1B - 0x13)个字节，也就是8个字节。
第五列(col2)的长度就是 (0x1F - 0x1B)个字节，也就是4个字节。
第六列(col3)的长度就是 (0x25 - 0x1F)个字节，也就是6个字节。
第七列(col4)的长度就是 (0x2B - 0x25)个字节，也就是6个字节。
3.4.2 记载头信息
不同于Compact行格式，Redundant行格式中的记载头信息固定占用6个字节（48位），每位的含义见下表。
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240427000121385-1738147524.jpg
4.区、段与碎片区
4.1 为什么要有区?
B+树的每一层中的页都会形成一个双向链表，如果是以页为单位来分配存储空间的话，双向链表相邻的两个页之间的物理位置可能离得非常远。我们介绍B+树索引的适用场景的时候特别提到范围查询只必要定位到最左边的记载和最右边的记载，然后沿着双向链表一直扫描就可以了，而如果链表中相邻的两个页物理位置离得非常远，就是所谓的随机I/0。再一次强调，磁盘的速度和内存的速度差了好几个数量级，随机I/0黑白常慢的，以是我们应该只管让链表中相邻的页的物理位置也相邻，这样进行范围查询的时候才可以使用所谓的次序I/0。
引入区的概念，一个区就是在物理位置上连续的64个页。由于InnoDB 中的页大小默认是16KB，以是一个区的大小是64*16KB=1MB。在表中数据量大的时候，为某个索引分配空间的时候就不再按照页为单位分配了，而是按照区为单位分配，甚至在表中的数据特别多的时候，可以一次性分配多个连续的区。固然可能造成一点点空间的浪费（数据不足以填充满整个区)，但是从性能角度看，可以消除许多的随机I/O，功大于过!
4.2 为什么要有段？
对于范围查询，实在是对B+树叶子节点中的记载进行次序扫描，而如果不区分叶子节点和非叶子节点，统统把节点代表的页面放到申请到的区中的话，进行范围扫描的结果就大打扣头了。以是InnoDB对B+树的叶子节点和非叶子节点进行了区别对待，也就是说叶子节点有自己独有的区，非叶子节点也有自己独有的区。存放叶子节点的区的聚集就算是一个段( segment )，存放非叶子节点的区的聚集也算是一个段。也就是说一个索引会生成2个段，一个叶子节点段，一个非叶子节点段。
除了索引的叶子节点段和非叶子节点段之外，InnoDB中还有为存储一些特别的数据而定义的段，比如回滚段。以是，常见的段有数据段、索引段、回滚段。数据段即为B+树的叶子节点，索引段即为B+树的非叶子节点。
在InnoDB存储引擎中，对段的管理都是由引擎自身所完成，DBA不能也没有必要对其进行控制。这从一定程度上简化了DBA对于段的管理。
段实在不对应表空间中某一个连续的物理区域，而是一个逻辑上的概念，由多少个零星的页面以及一些完整的区组成。
4.3 为什么要有碎片区？
默认情况下，一个使用InnoDB存储引擎的表只有一个聚簇索引，一个索引会生成2个段，而段是以区为单位申请存储空间的，一个区默认占用1M (64*16Kb= 1024Kb〉存储空间，以是**默认情况下一个只存了几条记载的小表也必要2M的存储空间么? **以后每次添加一个索引都要多申请2M的存储空间么?这对于存储记载比较少的表简直是天大的浪费。这个问题的症结在于到如今为止我们介绍的区都黑白常纯粹的，也就是一个区被整个分配给某一个段，或者说区中的所有页面都是为了存储同一个段的数据而存在的，即使段的数据填不满区中所有的页面，那余下的页面也不能挪作他用。
为了考虑以完整的区为单位分配给某个段对于数据量较小的表太浪费存储空间的这种情况，InnoDB提出了一个碎片(fragment)区的概念。在一个碎片区中，并不是所有的页都是为了存储同一个段的数据而存在的，而是碎片区中的页可以用于不同的目标，比如有些页用于段A，有些页用于段B，有些页甚至哪个段都不属于。碎片区直属于表空间，并不属于任何一个段。
以是此后为某个段分配存储空间的策略是这样的:
[*]在刚开始向表中插入数据的时候，段是从某个碎片区以单个页面为单位来分配存储空间的。
[*]当某个段已经占用了32个碎片区页面之后，就会申请以完整的区为单位来分配存储空间。
以是如今段不能仅定义为是某些区的聚集，更精确的应该是某些零星的页面以及一些完整的区的聚集。
4.4 区的分类
区大体上可以分为4种类型:
[*]空闲的区(FREE)：如今还没有效到这个区中的任何页面。
[*]有剩余空间的碎片区(FREE_FRAG)：表现碎片区中还有可用的页面。
[*]没有剩余空间的碎片区(FULL_FRAG)：表现碎片区中的所有页面都被使用，没有空闲页面。
[*]附属于某个段的区(FSEG)：每一个索引都可以分为叶子节点段和非叶子节点段。
处于FREE、FREE_FRAG以及FULL_FRAG这三种状态的区都是独立的，直属于表空间。而处于FSEG状态的区是附属于某个段的。
5.表空间
表空间可以看做是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层，所有的数据都存放在表空间中。
表空间是一个逻辑容器，表空间存储的对象是段，在一个表空间中可以有一个或多个段，但是一个段只能属于一个表空间。表空间数据库由一个或多个表空间组成，表空间从管理上可以分别为系统表空间(Systemtablespace)、独立表空间(File-per-table tablespace)、取消表空间(Undo Tablespace)和临时表空间(Temporary Tablespace)等。
5.1 独立表空间
独立表空间，即每张表有一个独立的表空间，也就是数据和索引信息都会保存在自己的表空间中。独立的表空间(即:单表)可以在不同的数据库之间进行迁徙。
空间可以回收(DROP TABLE操纵可自动回收表空间; 其他情况，表空间不能自己回收)。如果对于统计分析或是日记表，删除大量数据后可以通过: alter table TableName engine=innodb;回收不消的空间。对于使用独立表空间的表，不管怎么删除，表空间的碎片不会太严重的影响性能，而且还有机会处理处罚。
独立表空间结构
独立表空间由段、区、页组成。前面已经讲解过了。
真实表空间对应的文件大小
我们到数据目录里看，会发现一个新建的表对应的.ibd文件只占用了96K，才6个页面大小(MysQL5.7中)，这是由于一开始表空间占用的空间很小，由于表里边都没有数据。不过别忘了这些.ibd文件是自扩展的，随着表中数据的增多，表空间对应的文件也逐渐增大。
检察InnoDB的表空间类型
mysql> show variables like 'innodb_file_per_table';
+-----------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+-----------------------+-------+
| innodb_file_per_table | ON |
+-----------------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)MySQL8.0默认使用的独立表空间，每张表对应一个.ibd文件。
5.2 系统表空间
系统表空间的结构和独立表空间基本类似，只不过由于整个MySQL进程只有一个系统表空间，在系统表空间中会额外记载一些有关整个系统信息的页面，这部分是独立表空间中没有的。
lnnoDB数据字典
每当我们向一个表中插入一条记载的时候，MySQL校验过程如下:
先要校验一下插入语句对应的表存不存在，插入的列和表中的列是否符合，如果语法没有问题的话还必要知道该表的聚簇索引和所有二级索引对应的根页面是哪个表空间的哪个页面，然后把记载插入对应索引的B+树中。以是说，MySQL除了保存着我们插入的用户数据之外，还必要保存许多额外的信息，比方说:
- 某个表属于哪个表空间，表里边有多少列
- 表对应的每一个列的类型是什么
- 该表有多少索引，每个索引对应哪几个字段，该索引对应的根页面在哪个表空间的哪个页面
- 该表有哪些外键，外键对应哪个表的哪些列
- 某个表空间对应文件系统上文件路径是什么
- ...上述这些数据并不是我们使用INSERT语句插入的用户数据，实际上是为了更好的管理我们这些用户数据而不得已引入的一些额外数据，这些数据也称为元数据。InnoDB存储引擎特意定义了一些列的内部系统表（internalsystem table)来记载这些这些元数据:
表名SYS_TABLES整个InnoDB存储引擎中的所有的表的信息SYS_COLUMNS整个InnoDB存储引擎中的所有的列的信息SYS_INDEXES整个InnoDB存储引擎中的所有的索引的信息SYS_FIELDS整个InnoDB存储引擎中的所有的索引对应的列的信息SYS_FOREIGN整个InnoDB存储引擎中的所有的外键的信息SYS_FOREIGN_COLS整个InnoDB存储引擎中的所有的外键对应的列的信息SYS_TABLESPACES整个InnoDB存储引擎中的所有的表空间的信息SYS_DATAFILES整个InnoDB存储引擎中的所有的表空间对应的文件路径的信息SYS_VIRTUAL整个InnoDB存储引擎中的所有的虚拟生成列的信息这些系统表也被称为数据字典，它们都是以B+树的情势保存在系统表空间的某些页面中，此中SYS_TABLES、SYS_COLUNNS、SYS_INDEXES、SYS_FIELDS这四个表尤其告急，称之为基本系统表(basic system tables) ,我们先看看这4个表的结构:
SYS_TABLES表结构
列名描述NAME表的名称，主键IDInnoDB存储引擎中的每张表的唯一ID(二级索引)N_COLS该表拥有的列的个数TYPE表的类型，记载了一些文件格式，行格式，压缩等信息MIX_ID已过时MIX_LEN表的一些额外属性CLUSTER_ID未使用SPACE该表拥有的空间IDSYS_COLUMNS表结构
列名描述TABLE_ID该列所属表的ID(与POS一起构成联合组件)POS该列在表中是第几列NAME该列的名称MTYPEmain data type 主数据类型 INT CHAR之类....PRTYPEprecise type 精确数类型，就是修改主数据类型的约束，是否允许null，是否允许负数等LEN该列最多占用存储空间的字节数PREC该列的精度，似乎未使用，默认都是0SYS_INDEXES表结构
列名描述TABLE_ID该索引所属表对应的ID。(与ID一起构成联合主键)IDlnnoDB存储引擎中每个索引都有一个唯一的ID该索引的名称NAME该索引名称M_FIELDS该索引包含列的个数TYPE该索引的类型，比如聚簇索引、唯一索引、更改缓冲区的索引、全文索引、普通的二级索引等等各种类型SPACE该索引根页面地点的表空间IDPAGE_NO该索引根页面地点的页面号MERGE_ THRESHOLD如果页面中的记载被删除到某个比例，就把该页面和相邻页面归并，这个值就是这个比例SYS_FIELDS表结构
列名描述INDEX_ID该索引列所属的索引的ID(与POS一起构成联合主键)POS该索引列在某个索引中是第几列COL_NAME该索引列的名称附录：数据页加载的三种方式
InnoDB从磁盘中读取数据的最小单位是数据页。而你想得到的id =xx的数据，就是这个数据页浩繁行中的一行。
对于MySQL存放的数据，逻辑概念上我们称之为表，在磁盘等物理层面而言是按数据页情势进行存放的，当其加载到MySQL中我们称之为缓存页。
如果缓冲池中没有该页数据，那么缓冲池有以下三种读取数据的方式，每种方式的读取服从都是不同的:
1.内存读取
如果该数据存在于内存中，基本上指向时间在1ms左右，服从还是很高的。
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240427000214294-913681215.jpg
2.随机读取
如果数据没有在内存中，就必要在磁盘上对该页进行查找，团体时间预估在10ms左右，这10ms中有6ms是磁盘的实际繁忙时间（包括了寻道和半圈旋转时间），有3ms是对可能发生的排队时间的估计值，另外还有1ms的传输时间，将页从磁盘服务器缓冲区传输到数据库缓冲区中。这10ms看起来很快，但实际上对于数据库来说消耗的时间已经非常长了，由于这还只是一个页的读取时间。
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202404/2883613-20240427000222258-413564355.jpg
3.次序读取
次序读取实在是一种批量读取的方式，由于我们请求的数据在磁盘上往往都是相邻存储的，次序读取可以帮我们批量读取页面，这样的话，一次性加载到缓冲池中就不必要再对其他页面单独进行磁盘I/O操纵了。如果一个磁盘的吞吐量是40MB/S，那么对于一个16KB大小的页来说，一次可以次序读取2560 (4OMB/16KB)个页，相当于一个页的读取时间为0.4ms。采用批量读取的方式，即使是从磁盘上进行读取，服从也比从内存中只单独读取一个页的服从要高。
只是为了记载自己的学习进程，且本人水平有限，不对之处，请指正。
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