从数据页的角度理解B+树查询_共享表空间是单个b树还是多个b树

数据库中的存储结构

记录是按照行来存储的，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 I/O 操作）只能处理一行数据，效率会非常低。

因此在数据库中，不论读一行，还是读多行，都是将这些行所在的页进行加载。也就是说，数据库管理存储空间的基本单位是页。

一个页中可以存储多个行记录，同时在数据库中，还存在着区（Extent）、段（Segment）和表空间（Tablespace）。

一个表空间包括了一个或多个段，一个段包括了一个或多个区，一个区包括了多个页，而一个页中可以有多行记录。

区：（多个区组成一张表）

区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（连续空间）。因为 InnoDB 中的页大小默认是 16KB，所以一个区的大小是 64*16KB=1MB。

段：（相当于表，多个段组成一个库）

段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形式存在。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一个索引段。

 表空间：（逻辑容器）

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。数据库由一个或多个表空间组成，表空间从管理上可以划分为系统表空间、用户表空间、撤销表空间、临时表空间等。

在 InnoDB 中存在两种表空间的类型：共享表空间和独立表空间。如果是共享表空间就意味着多张表共用一个表空间。如果是独立表空间，就意味着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。独立的表空间可以在不同的数据库之间进行迁移。

 

 数据页内的结构

 页按类型划分的话，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。

表页的大小限定了表行的最大长度，不同 DBMS 的表页大小不同。

页内的七个部分

数据库 I/O 操作的最小单位是页，与数据库相关的内容都会存储在页结构里。数据页包括七个部分，分别是

文件头（File Header） ：描述页的信息

在文件头中有两个字段，分别是 FIL_PAGE_PREV 和 FIL_PAGE_NEXT，它们的作用相当于指针，分别指向上一个数据页和下一个数据页。连接起来的页相当于一个双向的链表。

页头（Page Header） ： 页的状态信息

最大最小记录（Infimum+supremum）

两个虚拟的行记录（不管插入了什么数据，页中的最小记录 和 最大记录 都是页生成时候的这两条伪记录。）

用户记录（User Records） 实际存储的行记录内容

最小和最大记录”和“用户记录”属于行记录，存放页内的主要数据，占较大一部分空间。

空闲空间（Free Space）页中尚未使用的空间

空闲空间是个灵活的部分，当有新的记录插入时，会从空闲空间中进行分配用于存储新记录

页目录（Page Directory）页中的记录相对位置

它起到了记录的索引作用，因为在页中，记录是以单向链表的形式进行存储的。单向链表的特点就是插入、删除非常方便，但是检索效率不高，最差的情况下需要遍历链表上的所有节点才能完成检索，因此在页目录中提供了二分查找的方式，用来提高记录的检索效率。

文件尾（File Tailer）结尾信息

文件尾的校验方式采用 Hash 算法进行校验。当进行页传输的时候，如果突然断电了，造成了该页传输的不完整，这时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，需要重新进行传输，否则认为页的传输已经完成。

7个部分可以按照功能分为3个部分

首先是文件通用部分：也就是文件头和文件尾。它们类似集装箱，将页的内容进行封装，通过文件头和文件尾校验的方式来确保页的传输是完整的。

第二部分是记录部分：页的主要作用是存储记录，所以“最小和最大记录”和“用户记录”部分占了页结构的主要空间。另外空闲空间是个灵活的部分，当有新的记录插入时，会从空闲空间中进行分配用于存储新记录。

第三部分是索引部分：这部分重点指的是页目录，它起到了记录的索引作用，因为在页中，记录是以单向链表的形式进行存储的。单向链表的特点就是插入、删除非常方便，但是检索效率不高，最差的情况下需要遍历链表上的所有节点才能完成检索，因此在页目录中提供了二分查找的方式，用来提高记录的检索效率。

 

 用页结构对比 B+ 树

在一棵 B+ 树中，每个节点都是一个页，每次新建节点的时候，就会申请一个页空间。

同一层上的节点之间，通过页的结构构成一个双向的链表（页文件中的两个指针字段）。

非叶子节点，包括了多个索引行，每个索引行里存储索引键和指向下一层页面的页面指针。

最后是叶子节点，它存储了关键字和行记录，在节点内部（也就是页结构的内部）记录之间是一个单向的链表，但是对记录进行查找，则可以通过页目录采用二分查找的方式来进行。

B+树的检索路径

如果通过 B+ 树的索引查询行记录，首先是从 B+ 树的根开始，逐层检索，直到找到叶子节点，也就是找到对应的数据页为止，将数据页加载到内存中，页目录中的槽（slot）采用二分查找的方式先找到一个粗略的记录分组，然后再在分组中通过链表遍历的方式查找记录。

普通索引和唯一索引在查询效率上有什么不同？

唯一索引就是在普通索引上增加了约束性，使关键字唯一，找到了关键字就停止检索。

而普通索引，可能会存在用户记录中的关键字相同的情况，根据页结构的原理，当我们读取一条记录的时候，不是单独将这条记录从磁盘中读出去，而是将这个记录所在的页加载到内存中进行读取。

InnoDB 存储引擎的页大小为 16KB，在一个页中可能存储着上千个记录，因此在普通索引的字段上进行查找也就是在内存中多几次“判断下一条记录”的操作，对于 CPU 来说，这些操作所消耗的时间是可以忽略不计的。所以对一个索引字段进行检索，采用普通索引还是唯一索引在检索效率上基本上没有差别。（NOT NULL 影响索引效率）。

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注

同一棵树上同一层的页与页之间采用双向链表，而在页里面，记录之间采用的单向链表的方式。

链表这种数据结构的特点是增加、删除比较方便，所以在对记录进行删除的时候，有时候并不是真的删除了记录，而只是逻辑上的删除，也就是在标记为上标记为“已删除”。

但链表还有个问题就是查找效率低，因此在页结构中还专门设计了页目录这个模块，专门给记录做一个目录，通过二分查找法的方式进行检索提升效率。