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已删除的数据库仍显示在叶节点中

可能是由于以下原因：

数据库未正确删除：在删除数据库时，可能由于操作失误或系统错误导致数据库未被完全删除。这可能是由于删除操作未被正确执行或数据库删除过程中发生了错误。
数据库备份未删除：在进行数据库备份时，可能会创建一个备份副本并将其保存在叶节点中。即使删除了原始数据库，备份副本可能仍然存在于叶节点中。
数据库索引未更新：数据库通常使用索引来加快数据检索的速度。如果数据库索引未正确更新，即使删除了数据库，索引可能仍然指向已删除的数据库。

为解决这个问题，可以采取以下步骤：

确认数据库是否已正确删除：检查数据库删除操作的执行结果和相关日志，确保数据库已被完全删除。
清理数据库备份：检查数据库备份的存储位置，删除与已删除数据库相关的备份副本。
更新数据库索引：如果数据库索引未正确更新，可以尝试重新构建索引或使用数据库管理工具进行索引维护。

在腾讯云的产品生态中，可以使用以下产品来管理和操作数据库：

云数据库 TencentDB：腾讯云提供的一种高性能、可扩展的云数据库服务，支持主流数据库引擎（如MySQL、SQL Server、MongoDB等），具有高可用性和数据安全性。
云数据库备份 TencentDB for Redis：腾讯云提供的基于Redis的内存数据库服务，支持数据备份和恢复功能，可以方便地管理数据库备份。
云数据库索引优化 TencentDB for MySQL：腾讯云提供的基于MySQL的关系型数据库服务，支持索引优化和性能调优，可以帮助解决数据库索引相关的问题。

以上产品的详细介绍和使用方法可以在腾讯云官方网站上找到：

云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云数据库备份 TencentDB for Redis：https://cloud.tencent.com/product/tcr
云数据库索引优化 TencentDB for MySQL：https://cloud.tencent.com/product/cdb-for-mysql

相关搜索:Cart仍显示已删除的产品Laravel 已删除核心位置，但仍显示在设置中已删除的数据库仍显示在PostgreSQL SQLmanager的数据库列表中已删除的库中的console.logs仍显示在客户端上 Power BI数据刷新- Excel中已删除的列仍显示为字段 Git在提交后仍然显示已删除的文件数据库中的Django数据不会显示在站点中可以为Nullable的数据库属性,但texbox在删除内容时仍显示红色边框尝试在“已购买”之后从网页中删除项目，但仍显示在用户已购买项目的历史记录中清除存储后，删除的文件仍显示在我的应用程序中 Netbeans在已删除的代码中显示编译错误已更改数据框行索引，但旧行索引仍显示在新行索引的列名上方。如何删除它？有没有php方法可以在视图中显示带有删除日期的已删除的at项？无法删除MySQL的常规日志文件-显示在工作台中仍处于打开状态如何将现有表单中已删除的内容显示到一个完全独立的url中，该url在django中显示已删除的项目。在删除选定项目时(使用退格键)，下拉列表仅在select2 rails中显示已删除的项目我在我的github文件上删除了2个文件，但没有提交。但是当我写git status的时候，它显示为已删除我已经在nodejs中创建了mysql连接，它显示数据库已连接，但显示错误为未定义的数据库如何使我的旧的和已删除的github帐户在我从命令行执行的提交时显示为提交者？

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漫谈数据库索引

1]之间，则从Son[i]所指的子结点继续查找，直到在某结点中查找成功；或直至找到叶结点且叶结点中的查找仍不成功时，查找过程失败。...当你为一张空表创建索引时，数据库系统将为你分配一个索引页，该索引页在你插入数据前一直是空的。此页此时既是根结点，也是叶结点。每当你往表中插入一行数据，数据库系统即向此根结点中插入一行索引记录。...当根结点满时，数据库系统大抵按以下步骤进行分裂： A）创建两个儿子结点 B）将原根结点中的数据近似地拆成两半，分别写入新的两个儿子结点 C）根结点中加上指向两个儿子结点的指针通常状况下，由于索引记录仅包含索引字段值...（以及4-9字节的指针），索引实体比真实的数据行要小许多，索引页相较数据页来说要密集许多。...C）类似于自增列为聚集索引的，数据库系统可能并不拆分数据页，页只是简单的新添数据页。 3）聚集索引与删除操作删除行将导致其下方的数据行向上移动以填充删除记录造成的空白。

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6.3.1 B树及其基本操作

B树是所有结点的平衡因子均等于0的多路查找树,其中底层方形结点表示叶结点，在这些结点中没有存储任何信息。...1.B树的高度（磁盘存取次数）由下一节可知，B树中的大部分操作所需的磁盘存取次数与B树的高度成正比。下面来分析B树在不同的情况下的高度。...B树的查找包含两个基本操作： ①在B树中找结点； ②在结点中找关键字。...但是，在B树中找到插入的位置后，并不能简单地将其加到终端结点中去，因为此时可能导致整棵树不再满足B树中定义的要求。...当被删除的关键字在终端结点（最低层非叶结点）中时，有下列几种情况： 1）直接删除关键字：若被删除关键字所在结点的关键字个数>【m/2】(向下取整)-1，表明删除该关键字后仍满足B树的定义，则直接删去该关键字

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B-树和B+树的应用：数据搜索和数据库索引

由于*d节点关键字数目超过2，此时需要将 *d分裂成两个节点，关键字26及其前、后两个指针仍保留在 *d 节点中，而关键字37 及其前、后两个指针存储到新的产生的节点 *d` 中。...也就是说，叶结点中为数据文件的第一个记录设有一个键、指针对，该数据文件可以按主键排序，也可以不按主键排序；数据文件按主键排序，且 B +树是稀疏索引，在叶结点中为数据文件的每一个块设有一个键...② 非叶结点的组织方式。B+树中的非叶结点形成了叶结点上的一个多级稀疏索引。每个非叶结点中至少有ceil( m/2 ) 个指针，至多有 m 个指针。...2）B+树索引的插入和删除 ①在向数据库中插入新的数据时，同时也需要向数据库索引中插入相应的索引键值，则需要向 B+树中插入新的键值。即上面我们提到的B-树插入算法。...②当从数据库中删除数据时，同时也需要从数据库索引中删除相应的索引键值，则需要从 B+树中删除该键值。

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整理得吐血了，二叉树、红黑树、B&B+树超齐全，快速搞定数据结构

进行比较，重复2、3步骤搜索值大于当前key：将搜索值与同一节点中的下一个key进行比较，重复2、3步骤，直到精确匹配，或搜索值与叶子节点中的最后一个key值相比较如果叶节点中的最后一个键值也不匹配...节点n中在k之前的子节点kln(key left node)键数至少有m/2个，则在kln节点中查找最接近k的键k0，将k0替换k，结束删除操作。...数据指针在B+树中仅存在于叶节点，因此叶节点必须将所有键值及其对应的数据指针存储到磁盘文件块以便访问。此外，叶节点也用于链接以提供对记录的有序访问。...MongoDB是非关系型聚合数据库，B树恰好将键字段和数据字段聚合在一起，而B+树中的内部节点不存储数据，叶节点间链表连接的优势在MongoDB的JSON数据格式面前也不明显 3....B+Tree MySQL索引关系型数据库最常用的是数据遍历与范围操作，基于B-Tree的设计理由与B-Tree的缺点，B+树所有数据都存储在叶节点中，并且通过指针串在一起，因此很容易进行间隔遍历甚至或遍历

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HashMap在jdk1.8为何引入了红黑树?

二叉查找树二叉查找树，也称有序二叉树（ordered binary tree），或已排序二叉树（sorted binary tree），是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树：若任意节点的左子树不空，...依然是大的数据放右边，小的数据放左边。此时我们向该树重如果该数可以直接放入二节点中，就直接进去，但如果正好需要放在三节点中，就像图中一样，Z正好要放在SX中。...红黑树的5个性质： 1.每个结点要么是红的要么是黑的。 2.根结点是黑的。 3.每个叶结点（叶结点即指树尾端NIL指针或NULL结点）都是黑的。...而如图所示，其实红黑树的每一步操作都对应了二三树的操作，如果是二节点就是黑连接，三节点的话里面的两个数之间就是红连接。红黑树相比avl树，在检索的时候效率其实差不多，都是通过平衡来二分查找。...但对于插入删除等操作效率提高很多。

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数据结构：查找

，叶结点包含信息，所有非叶结点仅起到索引作用，非叶结点中的每个索引项只有对应子树的最大关键字和指向孩子树的指针，不含有该关键字对应记录的存储地址。...在B+树中，叶结点包含了全部关键字，即在非叶结点中出现的关键字也会出现在叶结点中；而在B树中，叶结点包含的关键字和其他结点包含的关键字是不重复的。...当被删除的关键字在终端结点中时，有下列几种情况：直接删除关键字：若被删除关键字所在结点的关键字个数>⌈m/2⌉-1，表明删除该关键字后仍满足B树的定义，则直接删除该关键字兄弟够借：若被删除关键字所在结点删除前的关键字个数...image.png 删除8：因为删除8后，不破坏树的性质，所以直接删除即可 image.png 删除16：这导致该节点只剩下一个13节点，不满足节点内元素个数为2~4个的要求了。所以需要调整。...B-树卫星数据卫星数据：指的是索引元素所指向的数据记录，比如数据库的某一行。在B-树中，无论中间结点还是叶子结点都带有卫星数据。

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——索引

和 Key[i+1] 之间，则从 Son 所指的子结点继续查找，直到在某结点中查找成功；或直至找到叶结点且叶结点中的查找仍不成功时，查找过程失败。...当你为一张空表创建索引时，数据库系统将为你分配一个索引页，该索引页在你插入数据前一直是空的。此页此时既是根结点，也是叶结点。每当你往表中插入一行数据，数据库系统即向此根结点中插入一行索引记录。...当根结点满时，数据库系统大抵按以下步骤进行分裂： A ）创建两个儿子结点 B ）将原根结点中的数据近似地拆成两半，分别写入新的两个儿子结点 C ）根结点中加上指向两个儿子结点的指针通常状况下...D ）类似的，在除叶结点外的其它索引结点，存储的也是类似的内容，只不过它是指向下一级的索引页的。聚集索引是一种稀疏索引，数据页上一级的索引页存储的是页指针，而不是行指针。...2 ）非配置索引扫描正如上述，如果 Where 子句中不包含索引的导引列，那么将使用非配置索引扫描。这最终导致扫描索引树上的所有叶子结点，当然，它的性能通常仍强于扫描所有的数据页。

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InnoDB引擎算法和优化

但是B+树索引有一个特点是高扇出性，因此在数据库中，B+树的高度一般在2到3层。也就是说查找某一键值的记录，最多只需要2到3次IO开销。...B+树中，所有记录的节点按大小顺序存放在同一层的叶节点中，各叶节点用指针进行连接。下面演示一个B+数结构，高度为2，每页可放4条记录，扇出(fan out)为5。...从下图1可以看出，所有记录都在页节点中，并且为顺序存放，我们从最左边的叶节点开始遍历，可以得到所有键值的顺序排序：5、10、15、20、25、30、50、55、60、65、75、80、85、90. ?...优化 MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈，CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。...在不损失精确性的情况下，长度越短越好 ref：显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数 rows：MySQL认为必须检索的用来返回请求数据的行数 type：这是最重要的字段之一，显示查询使用了何种类型

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NLP问题之word2vec

需要注意的是，所有分类都应该处于叶节点，像下图显示的那样[4] ? image.png (4)生成节点所在的二进制码。拿上图举例，22对应的二进制码为00,而17对应的是100。...也就是说，这个二进制码反映了节点在树中的位置，就像门牌号一样，能按照编码从根节点一步步找到对应的叶节点。 (5) 初始化各非叶节点的中间向量和叶节点中的词向量。...树中的各个节点，都存储着一个长为m的向量，但叶节点和非叶结点中的向量的含义不同。叶节点中存储的是各词的词向量，是作为神经网络的输入的。...举个栗子，对于绿17节点，我们已经知道其二进制码是100。那么在第一个中间节点应该将对应的输入分类到右边。如果分类到左边，则表明分类错误，需要对向量进行修正。...CBOW对小型数据库比较合适，而Skip-Gram在大型语料中表现更好。对同样一个句子：Hangzhou is a nice city。

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Java面试手册：数据库 ⑤

当你为一张空表创建索引时，数据库系统将为你分配一个索引页，该索引页在你插入数据前一直是空的。此页此时既是根结点，也是叶结点。每当你往表中插入一行数据，数据库系统即向此根结点中插入一行索引记录。...当根结点满时，数据库系统大抵按以下步骤进行分裂：由于索引记录仅包含索引字段值（以及4-9字节的指针），索引实体比真实的数据行要小许多，索引页相较数据页来说要密集许多。...[Bennet,Karsen]，据此我们找到了索引页1007，在该页中“Green”介于[Greane, Hunter]间，据此我们找到叶结点1133（也即数据结点），并最终在此页中找以了目标数据行。...类似的，在除叶结点外的其它索引结点，存储的也是类似的内容，只不过它是指向下一级的索引页的。非聚集索引与聚集索引相比：聚集索引是一种稀疏索引，数据页上一级的索引页存储的是页指针，而不是行指针。...匹配索引扫描非匹配索引扫描: 如果Where子句中不包含索引的导引列，那么将使用非配置索引扫描。这最终导致扫描索引树上的所有叶子结点，当然，它的性能通常仍强于扫描所有的数据页。

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理解 B+ 树算法

根节点可能是一个叶子节点，也可能是一个包含两个或两个以上孩子节点的节点。 B+ 树主要价值在于存储用于在面向块的存储环境中高效检索的数据，通常用于数据库和操作系统的文件系统中。...结构类似如下： B+树的特点剖析只有叶子节点才记录数据，非叶子节点只包含索引；换句话说，所有叶子节点中包含了全部关键字的信息，及指向这些关键字记录的指针，所有的非终端节点（内部节点）并不存储数据信息...所有叶子节点均出现在同一层；因为在实现上B+树元素插入采用的是自底向上分裂算法（删除元素类似同理），具体实现可参看下节图示。...删除算法类似，但更为复杂些，插入算法节点之间只与父节点产生关系，而删除算法则需要考虑兄弟节点和父子节点的关系；在此不赘述了。...当需要把内部结点读入内存中的时候，B 树就比B+树多一次盘块查找时间(在磁盘中就是盘片旋转寻道的时间)。查询效率更加稳定由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。

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手写一个简单的Database7(译文)

(译文）实现一个简单的Database6(译文) ---- 译注：cstack在github维护了一个简单的、类似sqlite的数据库实现，通过这个简单的项目，可以很好的理解数据库是如何运行的。...如果查找的key大于5，就查看右子树。现在，准备插入一个新的key "2"。首先，我们查找它将位于哪个叶节点（如果它在树中存在的话），这样就到达了左侧叶子节点。...这个节点是满的，所以把这个叶子节点进行分裂（split），并在父节点创建新的条目。四节点的btree 现在继续增加key，18 和 21 。...现在又到了不得不分裂的情况，但是在父节点中已经没有空间来增加新的键值对儿了。内部节点没有空间解决方法就是分裂根节点为两个内部节点，然后创建一个新的根节点作为两个内部节点的父节点。...节点中的子节点指针将简单的使用包含子节点的page number。下一次，我们开始实现btree。

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BTree实现原理

下图是一个度为3的BTree，除了叶子节点，每个节点的子树个数不是2个就是3个，0004节点的子树有2个，0047|0051节点的子树有3个。...如果要插入的key在BTree中已存在，则用当前的value更新之前的旧value.如果BTree中不存在这个key,则在它的叶子节点中进行插入操作。...具体算法流程如下：根据要插入的key的值，在BTree查找key存不存，如果已存在，用新的value覆盖旧的value，操作结束如果流程1中，没有找到key，则定位到要插入的叶子节点并插入判断2中刚插入节点...向BTree中插入48，添加48到43|51所在的节点后，此时该节点不满足BTree性质，对其进行拆分，将中间的48加入到父节点（38所在的节点），43|48|51节点中的key被分成43和51两部分，...删除元素在叶子节点：如果要删除的元素所在的叶子节点，在删除该元素之后不为空，则可以直接将其删除，如果删除之后，叶子节点变为了空，这时还要做其他处理，上面1中的特殊情况下也可能存在该问题。

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【说站】mysql中B+Tree和B-Tree的区别

mysql中B+Tree和B-Tree的区别 1、B-树的关键词和记录放在一起，叶节点可以看作是外部节点，不包含任何信息；B+树的非叶节点只有关键词和指向下一个节点的索引，记录只放在叶节点上。...2、在B-树中，越靠近根节点的记录查找时间越快，只要找到关键字就可以确定记录的存在；而B+树中每一个记录的查找时间基本相同，都需要从根节点到叶节点，并且在叶节点中再比较一下关键字。...由于B+树的非叶节点不存放实际数据，因此每一节点所能容纳的元素数量比B-树多，树高比B-树小，其优点是减少了磁盘的访问次数。...虽然B+树找到记录所需的比较次数比B-树多，但一次磁盘访问的时间相当于数百次内存比较的时间，所以实际上B+树的性能可能会更好，而B+树的叶节点也可以用指针连接在一起，方便顺序遍历(例如查看一个目录下的所有文件...，一次磁盘访问的所有数据库等)，这也是B+树的所有记录系统使用的数据库和文件。

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InnoDB B-TREE 索引怎么计算 WHERE 条件范围内有多少条记录？

首先，在根结点中，左端点、右端点记录都在根结点范围内，path1[0]、path2[0] 中都会保存根结点的页号。左右端点对应的记录，可能是根结点中的同一条记录或不同记录。...左右端点对应的记录，可能是不同叶结点中的记录，也可能是相同叶结点中的同一条记录或不同记录。...由于叶结点所在的层级，扫描区间中的记录可能会分散在很多很多个连续的叶结点中，挨个读取扫描区间中的所有叶结点的记录数量是不现实的，这就需要借助叶结点的上层结点了。...总结第 2 节以定位索引叶结点中扫描区间左端点、右端点对应的记录开始，介绍了计算扫描区间记录数量的整体过程。...第 3 节根据索引叶结点中，左右端点记录所在位置的不同，分 5 种场景介绍了计算扫描区间记录数量的详细过程。

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6.3.2 B+树基本概念

B+是应用数据库所需而出现的一种B树的变形树。一棵B+树需满足下列条件： 1）每个分支结点最多有m棵子树（子结点）。...4）所有叶结点包含全部关键字及指向相应记录的指针，而且叶结点中将关键字按大小顺序排列，并且相邻叶子结点按大小顺序相互链接起来。...3）在B树中，叶结点包含信息，所有非叶结点仅起到索引作用，非叶结点中的每个索引项只含有对应子树的最大关键字和指向该子树的指针，不含有该关键字所对应记录的存储地址。...4）在B+树中，叶结点包含全部关键字，即在非叶子结点中出现的关键字也会在叶结点中；而在B树中，叶结点包含的关键字和其他结点包含的关键字是不重复的。...B+树的查找、插入和删除操作和B树基本类似。只是在查找过程中，如果非叶结点上的关键字值等于定值时并不终止，而是记录向下查找直到叶结点上的该关键字为止。

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MySQL索引原理——B树

子节点最少包含一个key和两个指针，最多包含2d-1个key和2d个指针，叶节点的指针均为null。所有叶节点具有相同的深度，等于树高h。 key和指针互相间隔，节点两端是指针。...上面的B+Tree示例图在数据库中的实现即为聚集索引，聚集索引的B+Tree中的叶子节点存放的是整张表的行记录数据。...如下图所示： 8、B树（B-树/B+树）删除操作首先查找B树中需删除的元素,如果该元素在B树中存在，则将该元素在其结点中进行删除，如果删除该元素后，首先判断该元素是否有左右孩子结点，如果有，则上移孩子结点中的某相近元素...(“左孩子最右边的节点”或“右孩子最左边的节点”)到父节点中；如果没有，则直接删除。...另外B树也好B+树也好，根或者上面几层因为被反复query，所以这几块基本都在内存中，不会出现读磁盘IO，一般已启动的时候，就会主动换入内存。

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MySQL学习笔记（三）索引-上篇

索引是数据库中一个非常重要的概念，能够帮助数据库系统更迅速高效地完成查询。本章将分上下两节来介绍MySQL的索引机制。上篇主要介绍索引的定义和InnoDB的索引实现。...来看如下图所示的一棵B+树，其高度为2，每页可存放4条记录，扇出（fan out）为5。B+树的记录只存放在叶节点中，且按键值的大小顺序存放，每个叶节点指针相互连接。...屏幕快照 2020-01-19 下午10.35.22.png B+树索引在数据库中的一个特点是高扇出性，高扇出性意味着更少的层数，在数据库中，B+树的高度一般在2-3层，也就是对于查找任一键值的行记录，...聚集索引就是按照每张表的主键构造一棵B+树，并在叶节点中存放整张表的行记录数据，因此也让聚集索引的叶节点成为数据页。聚集索引的这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分。...如果在某个选择性很低（哈希冲突很多）的列上建立哈希索引，当从表中删除一行数据时，存储引擎需要遍历对应哈希值的链表中的每一行，找到并删除对应行的引用。冲突越多，代价越大。

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深入理解什么是B树？

，有两个问题：（1）首先，内存是有限的不可能无止境的一直插入数据，而基于BST的平衡树如AVL树和红黑树，或者我们上一节学习的跳跃表本质上都是基于内存的数据结构。...树还有几个特点： 1，树高平衡，所有的叶节点都在同一层 2，关键码没有重复，父节点中的关键码是其子节点的分解 3，B树把值接近的相关记录放在同一个磁盘页中，从而利用了访问的局部性原理。...删除删除相比插入要复杂的多，与二叉树的删除类似，如果删除的关键码不在叶节点层，先把此关键码与它在B树里的后继节点调换位置（这个与二叉树类似，可以选择左子树最大，或者右子树最小），然后再删除该关键码。...如果删除的关键码在叶节点层，删除后关键码个数不小于m/2-1，因为小于m/2，则意味着下溢出，在前面的插入过程中，会造成上溢出，注意这两种情况。如果不小于m/2，则直接删除。...总得来说有4步：交换，删除，借关键码，合并（1）保证所删除的位置在最底层（否则与后继关键码交换）（2）若删除后，节点中关键码数目不够最低限（下溢出），则先看左右兄弟有无多于的关键码可借，若有则拉下父节点的分界码

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MySQL六：InnoDB数据文件

PAGE_GARBAGE 已删除记录的字节数，即行记录结构中，delete flag为1的记录大小的总数。 PAGE_LAST_INSERT 最后插入记录的位置。...PAGE_LEVEL 当前页在索引树中的位置，0x00代表叶节点。 PAGE_INDEX_ID 当前页属于哪个索引ID。...PAGE_BTR_SEG_LEAF B+树的叶节点中，文件段的首指针位置。注意该值仅在B+树的Root页中定义。 PAGE_BTR_SEG_TOP B+树的非叶节点中，文件段的首指针位置。...这两个值在页创建时被建立，并且在任何情况下不会被删除，如下图： 2.4 User Records（用户记录，即行记录） User Records即实际存储行记录的内容，InnoDB存储引擎表总是B+...2.6 Page Directory（页目录） Page Directory（页目录）中存放了记录的相对位置所有正常的记录（包括最大和最小记录，不包括为已删除的记录）会被划分为几个组。

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