InnoDB 的数据页与 B+ 树的关系
InnoDB的数据页是InnoDB存储引擎中用于存储数据的基本单位。是磁盘上的一个连续区域，通常大小为16KB。
在 MySQL 的 InnoDB 存储引擎中，数据页和B+树是数据存储和检索的核心概念。可以将它们的关系简单比喻成“仓库里的货架和货物”：
- 数据页： 数据存储的基本单元，类似仓库中存放货物的“货架”。每一页固定为 16KB（默认大小），用来存放表的实际数据（如行记录）。
- B+树： 数据存储的索引结构，类似仓库中的“地图或索引牌”，帮助我们快速定位货架（即数据页）的位置，从而快速找到具体的货物（即数据）。
B+树中的每个节点，实际上会存储指向数据页的指针。当我们查询数据时，B+树从根节点开始，通过多层索引定位到某个叶子节点，叶子节点会直接指向数据页，从而找到我们想要的数据。
数据页的构成：像一本小书，分为几个部分
数据页（一个 16KB 的存储单元）可以分为多个部分，类似一本小书，分为目录、内容、附加信息等。它具体包括以下几个部分：
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文件头部（File Header）：
页的基本信息，例如数据页的类型（是否是索引页、数据页等）、页号、校验值，用于页的基本管理。 -
页目录（Page Directory）：
类似书的目录，用来快速定位数据记录的位置，加快数据检索速度。 -
行记录存储区（User Records）：
数据页的核心部分，用来存储真正的行数据（表中的一条条记录）。 -
页尾部（File Trailer）：
用来校验页的数据完整性，防止数据损坏。 -
插入缓冲区（Free Space）：
用来存放尚未使用的空间，方便后续插入新记录。
以下是关于 InnoDB 数据页构成的内容，以 Excel 表格的格式列出：
| 部分名称 | 描述 | 作用 |
|---|---|---|
| 文件头部（File Header） | 存储页的元信息，包括页类型、页号、校验值等。 | 用于管理页的基本信息和验证页的完整性。 |
| 页目录（Page Directory） | 用于快速定位数据行位置的目录结构。 | 加速数据检索，类似于书的目录。 |
| 行记录存储区（User Records） | 实际存放表中行记录的地方，包括表中的数据。 | 存储真正的用户数据（表的行记录）。 |
| 页尾部（File Trailer） | 用于保存校验值，检测页是否在存储或传输过程中被修改或损坏。 | 确保数据页的完整性和一致性。 |
| 插入缓冲区（Free Space） | 存储尚未使用的空间，用于插入新记录时分配存储的临时区域。 | 减少插入数据时对页结构的影响，增强插入效率。 |
为何数据页能高效存储和检索？
数据页的高效性体现在以下几个方面：
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固定大小（16KB）：
每个数据页大小固定（默认为 16KB），便于管理和优化磁盘读取效率。一次读取一个数据页时，可以通过“预读”批量加载页中的多个记录，减少磁盘 I/O 操作。 -
行数据的紧凑存储：
数据页通过紧凑格式存储行记录，减少了数据冗余，节省空间。例如，字符串可以存储为变长，整数可以存储为最小必要字节长度。 -
B+树索引的支持：
B+树的叶子节点直接指向数据页，借助索引快速定位到目标页，从而快速检索数据，大幅提升查询性能。 -
页目录的优化：
数据页内部有“页目录”来组织数据记录的位置，通过二分法快速定位小范围数据，进一步加速检索速度。 -
分裂与合并：
数据页在插入或删除数据时，支持自动的页分裂（拆分页存储更多数据）或合并（减少空闲页），以保持数据存储的紧凑性和高效性。
InnoDB 中数据页和 B+树的关系流程图
以下是数据页与 B+树的关系，以及查询过程的简单流程图：
查询过程（从根节点到数据页）
┌──────────────┐
│ │
│ B+树索引 │
│ （根节点） │
│ │
└─────┬────────┘
│
▼
┌────────────────────┐
│ B+树非叶子节点 │
│ （存储子节点指针） │
└─────┬──────────────┘
│
▼
┌────────────────────┐
│ B+树叶子节点 │
│（指向数据页的指针） │
└─────┬──────────────┘
│
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┌────────────────────┐
│ 数据页 │
│ （存储行记录数据） │
└────────────────────┘
查询数据的详细流程解释
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根节点定位：
查询从 B+树的根节点开始，根据查询条件（如主键或索引值），判断数据在哪个子节点中。 -
下层节点查找：
根据根节点存储的范围，找到对应的非叶子节点，继续向下层搜索。 -
找到叶子节点：
最终通过多层索引找到 B+树的叶子节点。叶子节点中存储了数据页的指针。 -
访问数据页：
根据指针，直接读取目标数据页，从页中找到具体的行数据。
总结与类比
- B+树 = 图书馆的索引系统： 它告诉我们书在哪个货架上。
- 数据页 = 图书馆的货架： 存储着具体的书籍（行记录）。
- 高效性来源：
- 数据页的固定大小和紧凑存储，让每次 I/O 操作效率更高；
- 页目录和 B+树的结合，加快了检索速度；
- 分裂与合并机制，避免了存储碎片。
