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事万物都有自己的单元体系#xff0c;若干个小单体组成一个个大的个体。就像拼乐高一样#xff0c;可以自由组合。所以说#xff0c;如果能熟悉最小单元#xff0c;就意味着我们抓住了事物的本事#xff0c;再复杂的问题也会迎刃而解。
存储单元
存储器范围比较大…引言
事万物都有自己的单元体系若干个小单体组成一个个大的个体。就像拼乐高一样可以自由组合。所以说如果能熟悉最小单元就意味着我们抓住了事物的本事再复杂的问题也会迎刃而解。
存储单元
存储器范围比较大但是数据具体怎么存储有自己的最小存储单元。
1、数据持久化存储磁盘里磁盘的最小单元是扇区一个扇区的大小是 512个字节
2、文件系统的最小单元是块一个块的大小是 4K
3、InnoDB存储引擎有自己的最小单元称之为页一个页的大小是16K
扇区、块、页这三者的存储关系 mysql数据库中table表中的记录都是存储在页中那么一页可以存多少行数据假如一行数据的大小约为1K字节那么按 16K / 1K 16可以计算出一页大约能存放16条数据。
mysql 的最小存储单元叫做“页”这么多的页是如何构建一个庞大的数据组织我们又如何知道数据存储在哪一个页中
如果逐条遍历性能肯定很差。为了提升查找速度我们引入了B树先来看下B树的存储结构 页除了可以存放数据叶子节点还可以存放健值和指针非叶子节点当然他们是有序的。这样的数据组织形式我们称为索引组织表。
如上图中 page number3的页该页存放键值和指向数据页的指针这样的页由N个键值指针组成
B 树是如何检索记录
首先找到根页你怎么知道一张表的根页在哪呢 其实每张表的根页位置在表空间文件中是固定的即page number3的页 找到根页后通过二分查找法定位到id5的数据应该在指针P5指向的页中 然后再去page number5的页中查找同样通过二分查询法即可找到id5的记录
查询数据库时不论读一行还是读多行都是将这些行所在的整页数据加载然后在内存中匹配过滤出最终结果。
表的检索速度跟树的深度有直接关系毕竟一次页加载就是一次IO而磁盘IO又是比较费时间。对于一张千万级条数B树高度为3的表与几十万级B树高度也为3的表其实查询效率相差不大。
一棵树可以存放多少行数据
假设B树的深度为2
这棵B树的存储总记录数 根节点指针数 * 单个叶子节点记录条数
那么指针数如何计算
假设主键ID为bigint类型长度为8字节而指针大小在InnoDB源码中设置为6字节这样一共14字节。
那么一个页中能存放多少这样的组合就代表有多少指针即 16384 / 14 1170。那么可以算出一棵高度为2 的B树能存放 1170 * 16 18720 条这样的数据记录。
同理高度为3的B树可以存放的行数 1170 * 1170 * 16 21902400
千万级的数据存储只需要约3层B树查询数据时每加载一页page代表一次IO。所以说根据主键id索引查询约3次IO便可以找到目标结果。
