索引是一种加快查询速度的数据结构，常用索引结构有hash、B-Tree和B+Tree。本节通过分析三者的数据结构来说明为啥Mysql选择用B+Tree数据结构。 数据结构 Hash ?...hash是基于哈希表完成索引存储，哈希表特性是数据存放是散列的。 优点： 等值查询快，通过hash值直接定位到具体的数据。...（符合磁盘的预读特性），顺序查询性能更高 Mysql为什么选择B+Tree ?...Mysql官网文档中写到InnoDB索引用的是 B-tree，但是底层用的是B+Tree。Mysql存储数据是以页为单位，默认一个页可以存放16K数据。...MySQL查询过程是按页加载数据的，每加载一页就是一次IO操作，B+Tree进行三次IO可以查询6700W数据量。从这里也可以知道Mysql一般设置三层深度就足够了。
MySQL InnoDB 存储结构 InnoDB存储引擎的关键特性包括： 插入缓冲（Insert Buffer） 两次写（Double Write） 自适应哈希索引（Adaptive Hash Index...当发生溢出行的时候，实际数据保存在BLOB页中，数据页只保存数据的前768字节（老的文件格式），新的文件格式（Barracuda）采用完全行溢出的方式，数据页只保存20个字节的指针，BLOB也保存所有数据...数据页的结构： File Header（文件头）–>38byte Page Header（页头）–>56byte Infimun+Supremum Records User Records...缓冲池通常是通过LRU算法进行管理，同时还加入midpoint位置，新读取的页，将不会放到链表头端，而是放到midpoint的位置，默认配置下，该位置位于5/8处 参考： 高性能MySQL 第3版 MySQL...技术内幕-InnoDB存储引擎 第2版
测试表结构如下，使用存储过程的三种循环结构向表中插入数据。...varchar(20) not null, primary key (type, id), constraint index1 unique (name) ); 三种循环结构为
SET num=1; 第一种选择结构： if-else语法，if 表达式 then 业务逻辑 elseif 表达式 then 业务逻辑 else 业务逻辑 end if 表示if...IF num = 1 THEN SET test='1'; ELSEIF num = 2 THEN SET test='2'; ELSE SET test='3'; END IF; 完整存储过程...ELSEIF num = 2 THEN SET test='2'; ELSE SET test='3'; END IF; select CONCAT('结果',test); END 第二种选择结构
循环结构一共分为三种： 三种循环结构分别为while、repeat、loop。
InnoDB表结构 此小结与索引其实没有太多的关联，但是为了便于理解索引的内容，添加此小结作为铺垫知识。...1.1 InnoDB逻辑存储结构 MySQL表中的所有数据被存储在一个空间内，称之为表空间，表空间内部又可以分为段(segment)、区(extent)、页(page)、行(row),逻辑结构如下图：...B树与B+树 B树与B+树通常用于数据库和操作系统的文件系统中。NTFS, ReiserFS, NSS, XFS, JFS, ReFS 和BFS等文件系统都在使用B+树作为元数据索引。...，则立刻返回给存储在缓存中的结果，否则进入下一个阶段； 服务器端进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划； MySQL 根据优化器生成的执行计划，调用存储引擎的API来执行查询； 将结果返回客户端...索引分裂 此处提一下索引分裂，就我个人理解，在 MySQL插入记录的同时会更新配置的相应索引文件，根据以上的了解，在插入索引时，可能会存在索引的页的分裂，因此会导致磁盘数据的移动。
这几天在读《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎》，对 Innodb逻辑存储结构有了些了解，顺便也记录一下； 从InnoDB存储引擎的逻辑存储结构看，所有数据都被逻辑地存放在一个空间中，称之为表空间...页在一些文档中有时也称为（block），InnoDB存储引擎的逻辑存储结构大致如图： ? 一、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。...默认情况下InnoDB存储引擎有一个共享表空间ibdata1,即所有数据都存放在这个表空间内。...为了保证区中页的连续性，innodb存储引擎一次从磁盘申请4~5个区。默认的情况下，innodb存储引擎也的大小为16K，即一个区中一共有64个连续的页。.../wjqtest/t1.ibd 因为已经用完了32个碎片页，新的页会采用区的方式进行空间的申请，如果此时用户在使用py_innodb_page_info.py工具开查看表空间文件t1.ibd，应该可以看到很多类型为
前言 工作中我们基本上都是用MySQL的InnoDB存储引擎，但是大家有去了解过它的底层存储结构吗，想必绝大部分人不知道，或者说不知道怎么查相关知识，刚好来看这篇文章就对了！...数据表的文件构成 Mysql的存储行为是由Innodb存储引擎去具体实现的，在windows下安装Mysql后有data（数据库存放的地方）的文件夹，linux一般在/var/lib/mysql文件件。...demo1.frm ，t_order 的表结构会保存在这个文件 demo1.ibd，t_order 的表数据会保存在这个文件。...表数据既可以存在共享表空间文件（文件名：ibdata1，在data目录下）里，也可以存放在独占表空间文件（文件名：表名字.ibd） 表空间的组成结构 先看图，先对表空间结构做个大概了解，形成一个概念...行 MySQL也是以【行 row】进行存储的，图中对于行的描画图是 COMPACT格式，这也是重点需要了解的格式，而不同的行格式，存储的结构也不同。
一、InnoDB架构组成 InnoDB的存储结构分为「内存结构(左)和磁盘结构(右)两大部分」， 官方的InnoDB引擎架构图如下： MySQL 5.7以前的版本 MySQL 5.7 版本 由上面两张架构图可以看出...，「InnoDB存储结构在MySQL 5.7 版本之后做了一些调整」 将 Undo日志表空间从共享表空间 ibdata 文件中分离出来，可以在安装MySQL 时由用户自行指定文件大小和数量。...3.1 表空间（Tablespaces） innodb存储引擎在存储设计上模仿了Oracle的存储结构，其数据是按照表空间进行管理的。「表空间用于存储表结构和数据」。...3.1.1 表空间组成 「物理结构组成」 「在系统表空间由于所有的表公用一个.ibdatat1数据文件，所以针对每个表只有一个.frm表结构文件」。...「在独立表空间中，每个表分别都有一个.frm表结构文件，一个.ibd数据文件」。
InnoDB索引的数据结构 InnoDB索引采用了B-Tree的数据结构，数据存储在叶子节点上，每个叶子节点默认的大小是16KB。...整张表的数据其实就是存储在聚簇索引中的，聚簇索引就是表。 如果没有设置主键怎么办呢？...MySQL会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键。 聚簇索引结构如下图所示： 非主键索引的叶子节点内容是主键的值。...二级索引结构如下图所示： 创建索引的建议 由于二级索引中保存了主键值，所以索引主键值越小越好，以免二级索引占用的空间过大，一般建议使用int的自增列作为主键。
这一节本来计划开始索引的学习，但是在InnoDB存储引擎的索引里，存在一些数据存储结构的概念，这一节先了解一下InnodDB的逻辑存储结构，为索引的学习打好基础。...从InnoDB存储引擎的存储结构看，所有数据都被逻辑地放在一个空间中，称之为表空间（tablespace）、区（extent）、页（page）组成，页在一些文档中也被称之为块（block）。...1、InnoDB逻辑存储结构 InnoDB存储引擎的逻辑存储结构大致如图： ? 这张图更清晰地展示了这些空间的包含关系： ?...2.1、Compact 行记录格式 Compact 行记录是在 MySQL 5.0 中引人的，其设计目标是髙效地存储数据。简单来说,一个页中存放的行数据越多，其性能就越髙。...---- 参考： 【1】：《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎》 【2】：MySQL Architecture and Components 【3】：了解 MySQL的数据行、行溢出机制吗？
导读准备给ibd2sql加个解析 mysql 5.7 的ibd文件功能. mysql 8.0的元数据信息是存储在ibd文件的sdi page里面的....但是mysql 5.7 的表结构信息是存储在 frm 文件的, 所以就得解析下这个frm文件了....本以为它是文本文件, 很遗憾, 还是二进制的....好在 mysql官方有个工具 mysqlfrm 来解析frm文件. 而且是使用python写的(尽管是py2)..../mysql-utilities我们可以使用mysqlfrm工具解析frm文件得到ddl信息....例子:mysqlfrm --diagnostic /data/mysql_3308/mysqldata/db1/t1.frm挺好用的. mysql frm结构解析重点来了, 我们要自己来解析frm文件结构
序 本文主要研究一下mysql的树形结构存储及查询 存储parent 这种方式就是每个节点存储自己的parent_id信息 建表及数据准备CREATE TABLE `menu` ( `id` int...，就是要在sql里头查询树比较费劲，一般是加载到内存由应用自己构造 存储path 这种方式在存储parent的基础上，额外存储path，即从根节点到该节点的路径 建表及数据准备CREATE TABLE...-----+ | 1 | level1a | 1 | 14 | | 3 | level2b | 8 | 13 | +----+---------+-----+-----+ -- 树形结构展示...parent的方式最为场景，一般树形结构数据量不大的话，直接在应用层内存构造树形结构和搜索 存储path的好处是可以借助path来查找节点及其子节点，缺点就是移动node需要级联所有子节点的path，比较费劲...MPTT的方式好处是通过lft进行范围(该节点的lft,rgt作为范围)查找就可以，缺点就是增删节点导致很多节点的lft及rgt都要修改 doc Managing Hierarchical Data in MySQL
MySQL架构 以下是MySQL大体的组件结构 摘自https://www.rathishkumar.in/2016/04/understanding-mysql-architecture.html...InnoDB总体架构 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/innodb-architecture.html 上面这张图是InnoDB存储引擎在内存和磁盘上的对应结构...db.opt存放的是字符集和字符集排序规则信息（字符文件，可以打开），frm文件存的是表结构等信息，官方同时也给出说明，frm里的信息和InnoDB数据字典有所重叠，是出于历史遗留原因（参见）。...好处当然就是结构更加清晰，更加方便独立管理，不会出现之前临时表空间不再使用释放了，ibdata1文件还是那么大等情况。...下图是InnoDB的数据组织形式 高性能MySQL-InnoDB聚簇索引 从图中可以看出，InnoDB数据其实就是保存在聚簇索引的叶子节点中的，并且按照主键列顺序存储在数据文件中的。
为什么海量存储选用大文件结构 大规模的小文件存取，磁头需要频繁的寻道和换道，因此在读取上容易带来较长的延时。 频繁的新增删除操作，导致磁盘碎片，降低磁盘利用率和IO读写效率。...后面再存文件，优先选取连续的一块区域。前面的小区域就得不到利用，多次删除造成磁盘出现一块一块的小区域。 Inode占用大量磁盘空间，降低了缓存的效果。
MySQL架构 以下是MySQL大体的组件结构 ?...https://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/innodb-architecture.html ? 上面这张图是InnoDB存储引擎在内存和磁盘上的对应结构。...db.opt存放的是字符集和字符集排序规则信息（字符文件，可以打开），frm文件存的是表结构等信息，官方同时也给出说明，frm里的信息和InnoDB数据字典有所重叠，是出于历史遗留原因（参见）。...好处当然就是结构更加清晰，更加方便独立管理，不会出现之前临时表空间不再使用释放了，ibdata1文件还是那么大等情况。...高性能MySQL-InnoDB聚簇索引 从图中可以看出，InnoDB数据其实就是保存在聚簇索引的叶子节点中的，并且按照主键列顺序存储在数据文件中的。
序 本文主要研究一下mysql的树形结构存储及查询 存储parent 这种方式就是每个节点存储自己的parent_id信息 • 建表及数据准备 CREATE TABLE `menu` ( `id` int...，就是要在sql里头查询树比较费劲，一般是加载到内存由应用自己构造 # 存储path >这种方式在存储parent的基础上，额外存储path，即从根节点到该节点的路径 - 建表及数据准备 CREATE...--+-----+-----+ | 1 | level1a | 1 | 14 | | 3 | level2b | 8 | 13 | +----+---------+-----+-----+ -- 树形结构展示...parent的方式最为场景，一般树形结构数据量不大的话，直接在应用层内存构造树形结构和搜索 • 存储path的好处是可以借助path来查找节点及其子节点，缺点就是移动node需要级联所有子节点的path...的方式好处是通过lft进行范围(该节点的lft,rgt作为范围)查找就可以，缺点就是增删节点导致很多节点的lft及rgt都要修改 doc • Managing Hierarchical Data in MySQL
前言 前面我们已经剖析了mysql中InnoDB与MyISAM索引的数据结构，了解了B+树的设计思想、原理，并且介绍了B+树与Hash结构、平衡二叉树、AVL树、B树等的区别和实际应用场景。...这篇文章将对InnoDB引擎的数据存储结构介绍，带大家熟悉数据库的页的存储结构与行格式，为之后的调优做准备。 1.数据库的存储结构:页 索引实际上是存储在文件上的，确切的说是存储在页结构中的。...存储引擎负责数据的读、写操作，不同的存储引擎的数据格式可能不同。本文所介绍的数据库存储结构基于Mysql的InnoDB存储引擎。这也是我们实际工作中所使用的。...独立表空间的结构由段、区、页等组成，不再赘述。 一个新建表的.idb文件大小是96kb，也就是6个页面大小(Mysql5.7)，当然随着数据量的增加，有些idb也是自扩展的，表空间的文件大小会变大。...5.2 系统表空间 与独立表空间的结构基本类似，整个MySQL进程只有一个表空间，会额外记录一些关于整个系统的数据，这是独立表空间中所没有的。
故事的这样说起,我们的软件外包商,在软件开发中将一些文件存入了MYSQL 十几行的数据竟然占据了几十GB 的存储空间,数据库的内存是一直告急....那我不是标题党,后面我们出了一个解决方案,让外包商将文件存储移步到了MONGODB ,然后进行压测,在压测过程中,100G 存储空间最终压测将一台MONGODB 服务器压爆了, 压测的MONGODB 的硬件参数...此前MYSQL 通过BLOB 字段来存储那些文件,40G 内存,4CORE CPU ,出现性能问题(当然,基本搞开发的应该知道 MYSQL 是不能存储文件的,但不知道怎么搞得) 具体开发怎么测试的 共四次...1 5线程 12G 文件 2 10线程 5G文件 3 20线程 10G 文件 4 40线程 37G文件 以4G 内存 搏 40G 内存,最终也没落下风的MONGODB 自然是优胜者.存储的数据每个...Storage 存储,存储的变化中4.0 和 4.2 之间是有变化的 ? ?
故事的这样说起,我们的软件外包商,在软件开发中将一些文件存入了MYSQL 十几行的数据竟然占据了几十GB 的存储空间,数据库的内存是一直告急. ...那我不是标题党,后面我们出了一个解决方案,让外包商将文件存储移步到了MONGODB ,然后进行压测,在压测过程中,100G 存储空间最终压测将一台MONGODB 服务器压爆了, 压测的MONGODB 的硬件参数...此前MYSQL 通过BLOB 字段来存储那些文件,40G 内存,4CORE CPU ,出现性能问题(当然,基本搞开发的应该知道 MYSQL 是不能存储文件的,但不知道怎么搞得) 具体开发怎么测试的 共四次...1 5线程 12G 文件 2 10线程 5G文件 3 20线程 10G 文件 4 40线程 37G文件 以4G 内存 搏 40G 内存,最终也没落下风的MONGODB 自然是优胜者.存储的数据每个...Storage 存储,存储的变化中4.0 和 4.2 之间是有变化的 明显的一点是4.2中的配置文件已经没有了mmapv1数据库引擎,剩下的就是wiredtiger storage: dbPath
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