100w的数据表比1000w的数据表查询更快吗

深碍√TFBOYSˉ_ 2023-10-12 17:36 10阅读 0赞

当我们对一张表发起查询的时候，是不是这张表的数据越少，查询的就越快？  
答案是不一定，这和mysql B+数索引结构有一定的关系。

## innodb逻辑存储结构 ##

从Innodb存储引擎的逻辑存储结构来看，所有数据都被逻辑的放在一个表空间（tablespace）中，默认情况下，所有的数据都放在一个表空间中，当然也可以设置每张表单独占用一个表空间，通过`innodb_file_per_table`来开启。

表空间又是由各个段组成的，常见的有数据段，索引段，回滚段等。因为innodb的索引类型是b+树，那么数据段就是叶子结点，索引段为b+的非叶子结点。

段空间又是由区组成的，在任何情况下，每个区的大小都为1M，innodb引擎一般默认页的大小为16k，一般一个区中有64个连续的页（64\*16k=1M）。

通过段我们知道，还存在一个最小的存储单元页。它是innodb管理的最小的单位，默认是16K，当然也可以通过innodb\_page\_size来设置为4K、8K…，我们的数据都是存在页中的

所以innodb的数据结构应该大致如下：

![image.png][]

## B+ 树 ##

b+树索引的特点就是数据存在叶子结点上，并且叶子结点之间是通过双向链表方式组织起来的。  
假设存在这样一张表：

CREATE TABLE `user` (
      `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `name` varchar(100) NOT NULL DEFAULT '',
      `age` int(10) NOT NULL DEFAULT 0,
      PRIMARY KEY (`id`),
      KEY `name` (`name`)
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

### 聚集索引 ###

对于主键索引id，假设它的b+树结构可能如下：

![image.png][image.png 1]

1.  此时树的高度是2
2.  叶子节点之间双向链表连接
3.  叶子结点除了id外，还存了name、age字段（叶子结点包含整行数据）

我们来看看 `select * from user where id=30` 是如何定位到的。

1.  首先根据`id=30`，判断在第一层的`25-50`之间
2.  通过指针找到在第二层的p2中
3.  把p2再加载到内存中
4.  通过二分法找到id=30的数据 总结：可以发现一共发起两次io，最后加载到内存检索的时间忽略不计。总耗时就是两次io的时间。

### 非聚集索引 ###

通过表结构我们知道，除了id，我们还有name这个非聚集索引。所以对于name索引，它的结构可能如下：

![image.png][image.png 2]

1.  此时树的高度是2
2.  叶子节点之间双向链表连接
3.  叶子结点除了name外，还有对应的主键id

我们来看看 `select * from user where name=jack` 是如何定位到的。

1.  首先根据 `name=jack`，判断在第一层的`mary-tom`之间
2.  通过指针找到在第二层的p2中
3.  把p2再加载到内存中
4.  通过二分法找到name=jack的数据（只有name和id）
5.  因为是`select *`，所以通过id再去主键索引查找
6.  同样的原理最终在主键索引中找到所有的数据 总结：name查询两次io，然后通过id再次回表查询两次io，加载到内存的时间忽略不计，总耗时是4次io。

## 一棵树能存多少数据 ##

以上面的user表为例，我们先看看一行数据大概需要多大的空间：通过`show table status like 'user'\G`

mysql> show table status like 'user'\G
    *************************** 1. row ***************************
               Name: user
             Engine: InnoDB
            Version: 10
         Row_format: Dynamic
               Rows: 10143
     Avg_row_length: 45
        Data_length: 458752
    Max_data_length: 0
       Index_length: 311296
          Data_free: 0
     Auto_increment: 10005
        Create_time: 2021-07-11 17:22:56
        Update_time: 2021-07-11 17:31:52
         Check_time: NULL
          Collation: utf8mb4_general_ci
           Checksum: NULL
     Create_options:
            Comment:
    1 row in set (0.00 sec)

我们可以看到`Avg_row_length=45`，那么一行数据大概占45字节，因为一页的大小是16k，那么一页可以存储的数据是16k/45b = 364行数据，这是叶子结点的单page存储量。  
以主键索引id为例，int占用4个字节，指针大小在InnoDB中占6字节，这样一共10字节，从root结点出来多少个指针，就可以知道root的下一层有多少个页。因为root结点只有一页，所以此时就是16k/10b = 1638个指针。

1.  如果树的高度是2，那么能存储的数据量就是1638 \* 364 = 596232条
2.  如果树的高度是3，那么能存储的数据量就是1638 \* 1638 \* 364 = 976628016条

![image.png][image.png 3]

### 如何知道一个索引树的高度 ###

innodb引擎中，每个页都包含一个PAGE\_LEVEL的信息，用于表示当前页所在索引中的高度。默认叶子节点的高度为0，那么root页的PAGE\_LEVEL + 1就是这棵索引的高度。

![image.png][image.png 4] 那么我们只要找到root页的PAGE\_LEVEL就行了。

通过以下sql可以定位user表的索引的page\_no:

mysql> SELECT b.name, a.name, index_id, type, a.space, a.PAGE_NO  FROM information_schema.INNODB_SYS_INDEXES a,  information_schema.INNODB_SYS_TABLES b  WHERE a.table_id = b.table_id AND a.space <> 0 and b.name='test/user';
    +-----------+---------+----------+------+-------+---------+
    | name      | name    | index_id | type | space | PAGE_NO |
    +-----------+---------+----------+------+-------+---------+
    | test/user | PRIMARY |      105 |    3 |    67 |       3 |
    | test/user | name    |      106 |    0 |    67 |       4 |
    +-----------+---------+----------+------+-------+---------+
    2 rows in set (0.00 sec)

可以看到主键索引的page\_no=3，因为PAGE\_LEVEL在每个页的偏移量64位置开始，占用两个字节。所以算出它在文件中的偏移量：16384\*3 + 64 = 49152 + 64 =49216，再取前两个字节就是root的PAGE\_LEVEL了。  
通过以下命令找到ibd文件目录

user.ibd在 `/usr/local/var/mysql/test/`下。  
通过`hexdump`来分析data文件。

hexdump -s 49216 -n 10  user.ibd
    000c040 00 01 00 00 00 00 00 00 00 69
    000c04a

000c040 `00 01` 00 00 00 00 00 00 00 69  
00 01就是说明PAGE\_LEVEL=1，那么树的高度就是1+1=2。

## 回到题目 ##

100w的数据表比1000w的数据表查询更快吗？通过查询的过程我们知道，查询耗时和树的高度有很大关系。如果100w的数据如果和1000w的数据的`树的高度是一样的`，那其实它们的耗时没什么区别。

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[image.png 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/d92d752afdee5357798ec9a008d31bcd.webp?x-oss-process=image/format,png
[image.png 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/86c81ebac1ae37c4b82a8efa45f4fcc2.webp?x-oss-process=image/format,png
[image.png 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/c7fde23d657f47cb082f64bf522b98e0.webp?x-oss-process=image/format,png
[image.png 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a0965383f14945e2949ef36b41d539aa.webp?x-oss-process=image/format,png