InnoDB表聚集索引层高什么时候发生变化(1)

本文涉及的产品
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
简介: InnoDB表聚集索引层高什么时候发生变化

导读

本文略长,主要解决以下几个疑问


1、聚集索引里都存储了什么宝贝2、什么时候索引层高会发生变化3、预留的1/16空闲空间做什么用的4、记录被删除后的空间能回收重复利用吗

1、背景信息

1.1 关于innodb_fill_factor

有个选项 innodb_fill_factor 用于定义InnoDB page的填充率,默认值是100,但其实最高只能填充约15KB的数据,因为InnoDB会预留1/16的空闲空间。在InnoDB文档中,有这么一段话

An innodb_fill_factor setting of 100 leaves 1/16 of the space in clustered index pages free for future index growth.

另外,文档中还有这样一段话

When new records are inserted into an InnoDB clustered index, InnoDB tries to leave 1/16 of the page free for future insertions and updates of the index records. If index records are inserted in a sequential order (ascending or descending), the resulting index pages are about 15/16 full. If records are inserted in a random order, the pages are from 1/2 to 15/16 full.

上面这两段话,综合起来理解,就是

  1. 即便 innodb_fill_factor=100,也会预留1/16的空闲空间,用于现存记录长度扩展用
  2. 在最佳的顺序写入数据模式下,page填充率有可能可以达到15/16
  3. 在随机写入新数据模式下,page填充率约为 1/2 ~ 15/16
  4. 预留1/16这个规则,只针对聚集索引的叶子节点有效。对于聚集索引的非叶子节点以及辅助索引(叶子及非叶子)节点都没有这个规则
  5. 不过 innodb_fill_factor 选项对叶子节点及非叶子节点都有效,但对存储text/blob溢出列的page无效

1.2 关于innodb_ruby项目

innodb_ruby 项目是由Jeremy Cole 和 Davi Arnaut 两位大神开发的项目,可用于解析InnoDB数据结构,用ruby开发而成。他们还维护了另一个众所周知的项目叫 InnoDB Diagrams,相信稍微资深一点的MySQL DBA都应该知道这个项目。

1.3 关于innblock工具

由八怪开发,用于扫描和分析InnoDB page,详见 innblock | InnoDB page观察利器

1.4 阅读本文背景信息

需要假设您对InnoDB的数据结构已经有了一定了解,包括B+树、聚集索引、辅助索引,以及innodb page的一些简单结构。

如果不太肯定,请先阅读这些文档内容

  • Clustered and Secondary Indexes
  • The Physical Structure of an InnoDB Index
  • InnoDB Row Formats
  • InnoDB Record Structure
  • InnoDB Page Structure

2、测试验证:一层高的InnoDB表聚集索引,最多能存多少条数据

从上面我们知道,一个page最大约能存储15/16容量,扣掉用于存储page header、trailer信息,以及index header、File Segment Header、Infimum&Supremum(两条虚拟记录)等必要的固定消耗之后,实际大约只有15212字节可用于存储用户数据。

这样一来,我们就可以简单测算出一个page大约能存储多少条记录了。

本次用到的测试表,只有一个INT列,同时作为主键建议横版观看,可左右滑动。或者复制链接到PC端打开观看,效果更佳。下同

# MySQL的版本是Percona Server 5.7.22-22,我自己下载源码编译的
[root@yejr.me#] mysql -Smysql.sock innodb
...
Server version: 5.7.22-22-log Source distribution
...
[root@yejr.me]> \s
...
Server version:     5.7.22-22-log Source distribution

# 创建测试表
[root@yejr.me]> CREATE TABLE `t1` (
  `i` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  PRIMARY KEY (`i`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=DYNAMIC;

另外,我们知道每条记录都要几个额外存储的数据

  • DB_TRX_ID,6字节
  • DB_ROLL_PTR,7字节
  • Record Header,至少5字节(用上面这个测试表,只需要5字节,不同数据类型需要的header长度也不同,详见 浅析InnoDB Record Header及page overflow
  • 因此,一条数据需要消耗 4(INT列) + 6 + 7 + 5 = 22字节
  • 此外,大约每4条记录就需要一个directory slot,每个slot需要2字节
  • 综上,假设可以存储N条记录,则 N*22 + N/4*2 = 15212,可求得N约等于676

接下来我们验证一下,往该表中持续插入 676 条数据

[root@yejr.me]> insert into t1 select 0;

...
# 逐次反复执行676次

然后,我们利用 innodb_ruby 工具查看其数据结构

2.1 查看聚集索引page结构

此时t1表的聚集索引树只有一层高,一个page即pageno=3

[root@yejr]# innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t1 space-indexes

id name root fseg fseg_id used allocated fill_factor
128 PRIMARY 3 internal 1 1 1 100.00%
128 PRIMARY 3 leaf 2 0 0 0.00%

再用innblock工具扫描佐证一下

[root@yejr]# innblock innodb/t1.ibd scan 16
...
level0 total block is (1)
block_no: 3,level: 0|*|

2.2 查看其directory slot

可以看到170个slot,其中Infimum记录的owned=1,Supremum记录的owned=5

[root@yejr]# innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t1 \
-p 3 page-directory-summary|grep -c -v slot

170

2.3 查看整个page的全览图

前面是一堆头信息

[root@yejr]# innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t1 -p 3 page-illustrate

Offset ╭────────────────────────────────────────────────────────────────╮
0 │█████████████████████████████████████▋██████████████████████████│
64 │█████████▋███████████████████▋████████████▋████████████▋████▋███│
# 大概从这里开始是第一条记录
128 │█████████████▋████▋████████████████▋████▋████████████████▋████▋█│
192 │███████████████▋████▋████████████████▋████▋████████████████▋████│
...
# 中间是用户数据
...
# 这里是预留的1/16空闲空间
15872 │ │
15936 │ │
# 这里是page directory slot,逆序存储
# trailer占用8字节,此后每个slot占用2字节
# 共170个slot
16000 │ █▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋│
...
16320 │█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋███████▋│
╰────────────────────────────────────────────────────────────────╯

# 最后是统计汇总信息
Legend (█ = 1 byte):
Region Type Bytes Ratio
█ FIL Header 38 0.23%
█ Index Header 36 0.22%
█ File Segment Header 20 0.12%
█ Infimum 13 0.08%
█ Supremum 13 0.08%
█ Record Header 3380 20.63%
█ Record Data 11492 70.14%
█ Page Directory 340 2.08%
█ FIL Trailer 8 0.05%
░ Garbage 0 0.00%
Free 1044 6.37%

可以得到几点信息

  • Record Data共占用11492字节,共676条记录,每条记录17字节(4+6+7)
  • Page Directory共340字节,170个slot,每个slot占用2字节
  • 两条虚拟记录,均占用13字节(含5字节的record header)
  • Record Header共3380字节,共676条记录,每条记录需要5字节头信息(再次提醒,表里字段类型各异,Record Header也会随之不同,仅在本例中只需要5字节。详见 浅析InnoDB Record Header及page overflow
  • 提醒:本次测试是顺序写入,如果是随机写入或批量写入,可能就没办法把15/16的page空间填充的满满当当了


            </div>
相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。 &nbsp; 相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情:&nbsp;https://www.aliyun.com/product/rds/mysql&nbsp;
相关文章
|
8天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:七十、小树成林,聚沙成塔:随机森林与大模型的协同进化
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高准确性和稳定性。其核心思想包括两个随机性:Bootstrap采样(每棵树使用不同的训练子集)和特征随机选择(每棵树分裂时只考虑部分特征)。这种方法能有效处理大规模高维数据,避免过拟合,并评估特征重要性。随机森林的超参数如树的数量、最大深度等可通过网格搜索优化。该算法兼具强大预测能力和工程化优势,是机器学习中的常用基础模型。
298 164
|
3天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 机器人
阿里云百炼大模型赋能|打造企业级电话智能体与智能呼叫中心完整方案
畅信达基于阿里云百炼大模型推出MVB2000V5智能呼叫中心方案,融合LLM与MRCP+WebSocket技术,实现语音识别率超95%、低延迟交互。通过电话智能体与座席助手协同,自动化处理80%咨询,降本增效显著,适配金融、电商、医疗等多行业场景。
307 155
|
11天前
|
SQL 自然语言处理 调度
Agent Skills 的一次工程实践
**本文采用 Agent Skills 实现整体智能体**,开发框架采用 AgentScope,模型使用 **qwen3-max**。Agent Skills 是 Anthropic 新推出的一种有别于mcp server的一种开发方式,用于为 AI **引入可共享的专业技能**。经验封装到**可发现、可复用的能力单元**中,每个技能以文件夹形式存在,包含特定任务的指导性说明(SKILL.md 文件)、脚本代码和资源等 。大模型可以根据需要动态加载这些技能,从而扩展自身的功能。目前不少国内外的一些框架也开始支持此种的开发方式,详细介绍如下。
843 6
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:六十九、Bootstrap采样在大模型评估中的应用:从置信区间到模型稳定性
Bootstrap采样是一种通过有放回重抽样来评估模型性能的统计方法。它通过从原始数据集中随机抽取样本形成多个Bootstrap数据集,计算统计量(如均值、标准差)的分布,适用于小样本和非参数场景。该方法能估计标准误、构建置信区间,并量化模型不确定性,但对计算资源要求较高。Bootstrap特别适合评估大模型的泛化能力和稳定性,在集成学习、假设检验等领域也有广泛应用。与传统方法相比,Bootstrap不依赖分布假设,在非正态数据中表现更稳健。
239 113