innodb_ruby：窥探InnoDB奥秘的神器

一个InnoDB文件的解析工具，通过解析InnoDB文件，可以窥探其中很多的奥秘，绝对是一款非常优秀，高逼格的研究InnoDB的工具。但是作者不建议在生产环境使用，因为肯定有BUG，O(∩_∩)O哈哈~，作者写这个工具的主要目的是作为一个学习研究InnoDB的工具。

github地址

Github地址：https://github.com/jeremycole/innodb_ruby

安装

安装比较简单，执行命令即可。安装完成后，执行如下命令验证innodb_ruby是否安装成功：

如果提示ruby版本过低，从淘宝ruby镜像中下载高版本编译安装即可：

建议安装1.9.3-p551版本，因为当我安装了2.2.10版本的ruby后，执行innodb_space还是得到这样的错误信息：/usr/lib/ruby/gems/1.8/gems/bindata-2.4.3/lib/bindata.rb:5: BinData requires ruby >= 1.9.3。相关issue地址：https://github.com/jeremycole/innodb_ruby/issues/40。另外，安装ruby时，一步一步来，确保make以及make install时没有任何error信息。

准备数据

创建表插入数据之前，检查MySQL环境，MySQL建议5.5以上的版本，并且属性值：innodb_file_per_table=ON，innodb_file_format=Barracuda。接下来创建一张表，并借助存储过程插入一些数据：

用法示例

查看索引信息--name为索引名称，fseg为leaf表示属于叶子页的segment：

命令中的/data/mysql是mysql的datadir，yyfax_afei是数据库名称，t_afei是表名称。建议切换到$目录下，那么执行命令时-T的值为即可。

index-level-summary

得到指定level的所有page信息：

我们知道level值和索引树的高度是强相关的（叶子节点的level都是0），所以通过这个命令也可以知道InnoDB索引树高度。由上面执行命令的结果可知，level=3时没有任何数据，而level等于1和2都有，所以示例100w数据的表的索引树高度是3。

space-page-type-regions

统计相同类型页的连续空间，如下所示，start/end表示起始页，count总计占的页数。

通过结果可知，page为0,1,2类型名称分别是：FSP_HDR, IBUF_BITMAP, INODE。从page=3开始才是存放行数据和指针的页。

index-recurse

递归一个索引需要依赖一个ruby脚本文件simple_t_describer.rb，脚本内容如下：

执行如下命令：

这条命令会从root开始，全表扫描，以升序的方式遍历整个B+Tree索引树，遍历过程中会输出每个page以及指针的信息，包括叶子页和非叶子页，由于输出结果行过大（稍微大于表的行数），所以将结果重定向到一个recurseindex.log文件中：

从结果可知，ROOT NODE即根节点是page=3的页。通过space-page-type-regions的分析可知，0,1,2这三个page类型是FSP_HDR, IBUF_BITMAP, INODE。其他的就是INTERNAL节点和LEAF节点。

page-records

统计某一页中的数据。以刚才的结果为例，page=3是root页，这个page的数据如下，由结果可知，page=3有两个record，与recurseindex.log的结果是吻合的（ROOT NODE #3: 2 records, 26 bytes）：

从这个结果也能看出来，root页是不保存具体数据，只保存主键索引的值和指针。

我们再从recurseindex.log中找几个LEAF节点，如下所示，page=1770，1771这些都是LEAF节点：

其中，page=1770的部分数据如下，一个页大概能574条记录，而page=1774还没有填满，只有379条数据：

从这个结果也能看出来，叶子页会保存具体数据，不只是主键，非主键其他列（num列）的数据也有保存。

tree height

根据通过innodb_space得到的结果，我们大概能计算出索引树的高度，假设树的高度是h：

百万级数据量的表，574^h=1000000。即h=2.17，所以百万级数据量且主键是int类型的表的索引树高度是3。

十万级数据量的表，574^h=100000。即h=1.81，所以十万级数据量且主键是int类型的表的索引树高度是2。

下面是笔者对一张十万数据量的表做得测试，通过结果可以看出level=0或者1都有结果，level=2没有结果，所以索引树高度是2：