动手实验查看MySQL索引的B+树的高度

一：文中几个概念

h：统称索引的高度；

h1：主键索引的高度；

h2：辅助索引的高度；

k：非叶子节点扇区个数。

二：索引结构

叶子节点其实是双向链表，而叶子节点内的行数据是单向链表，该图未体现。



磁盘块其实是页，用操作系统中的术语来表达而已。

InnoDB中使用的是B+树聚集索引，主键索引叶子节点有整行的数据，辅助索引有主键值（用于回表查询）和索引值。

2.1 页的概念

Mysql的InnoDB是以页为存储单位的，每个B+Tree的节点都是一个页的大小，默认一页的大小是16K（与操作系统数据读取相关）。

数据页（即叶子节点）

2.2 索引高度h与页面I/O数的关系

每次查询都要访问到叶子结点，其访问的页面数正好就是索引的高度h。例如，一次主键上的点查询SELECT * FROM USER WHERE id=1，那么要查询h1个页面才能找到叶子结点里的行数据，也即进行h1次页面I/O。（另外，二级索引基本都加载在内存里了，这里我们暂忽略这种情况。）

综上，查询对应的页面I/O数跟利用的索引有关，主要分为以下几种情况：

• 点查询：
  • 聚族索引：h1
  • 二级索引：
    • 覆盖索引：h2
    • 回表查询：h2+h1
• 范围查询：这种情况相对比较复杂，但跟点查询的原理类似，读者可自行分析；
• 全表查询：B+树的叶子结点是通过链表连接起来的，对于全表查询，需要从头到尾将所有的叶子结点访问一遍。

2.3 索引高度理论计算

索引页（非叶子节点）中可以分割为多个扇区，每个扇区再指向某子节点（某页）。

假设非叶子节点扇区数为k个、高度h、叶子结点的行记录数为n，则叶子结点数为k^{(h-1)，总记录数为k}(h-1)*n。

InnoDB每个页面默认16KB，假设主键是4B的int类型。对于非叶子节点，每个主键值后有个页号4B，还有6B的其他数据(参考《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎》)，那么扇区个数k=16KB/(4B+4B+6B)≈1170。

假设每行记录大小为1KB，则每个叶子结点可以容纳的记录数n=16KB/1KB=16。

在高度h=3时，叶子结点数=1170^2 ≈137W，总记录数=1170^2*16=2190W！！也就是说，InnoDB通过三次索引页面的I/O，即可索引2190W行记录。

同理，在高度h=4时，总行数=1170^3*16≈256亿条！

三、动手查看索引真实高度

页的Page Header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（根节点）的PAGE_LEVEL+1就是这棵索引的高度。

**怎样得到一张含有所有索引的Root页所在的位置的表呢？在《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎》书中分析过这个页（即ibd文件的第3个页面，从0开始）是聚簇索引的Root页，在《MySQL内核：InnoDB存储引擎 卷1》中也分析，Root页的位置通常是不会更改的。那么其他索引的Root页所在的位置呢？通过下面的SQL语句可以查出表中各索引的Root页信息：

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;

其中就是索引的Root页信息，SPACE可以认为是表的ibd文件，PAGE_NO代表ibd文件中的页面号（从0开始）。有了这些信息就可以方便的定位了，因为PAGE_LEVEL在每个Root页的偏移量64位置处，占用两个字节，这样我们通过hexdump（show global variables like "%datadir%"可以查看MySQL数据文件位置）就可以快速定位到各索引树的高度信息了。例如，我们通过如下命令查看**guli/edu_comment**表主键索引的高度：

$hexdump -C -s 49216 -n 10 edu_comment.ibd
0000c040  00 01 00 00 00 00 00 00  00 9a                    |..........|
0000c04a

这里，49216表示的是16384*3+64，即从第3个页内偏移量64位置开始读取10个字节，前两个字节为PAGE_LEVEL，后8个字节是index_id，就是上图中看到的index_id=154（0x9a(十六进制) = 154(十进制)）的主键索引，这里PAGE_LEVEL为00 01，那么索引树的高度就为2。

四、插入10w条数据查看索引的高度

delimiter;
create procedure idata()
begin
declare i int;
set i=1;
while(i<=100000)do
    INSERT INTO `guli`.`edu_comment` (`id`, `course_id`, `teacher_id`,
	`member_id`, `nickname`, `avatar`, `content`, `is_deleted`,
	`gmt_create`, `gmt_modified`)
	VALUES (i, '1192252213659774977', '1189389726308478977', '1', '小三123',
	'ht', '课程很好', 0, '2019-11-13 14:16:08', '2019-11-13 14:16:08');

    set i=i+1;
end while;
end;;
delimiter;

经过1分多钟的插入，edu_comment表中的数据已经达到了10w条，再次查看主键索引的高度。

$hexdump -C -s 49216 -n 10 edu_comment.ibd
0000c040  00 02 00 00 00 00 00 00  00 9a          |..........|
0000c04a

可以看到主键索引的高度来到了3层，由于服务器硬盘容量较小，插入了1900w条数据。主键索引在数据量达到3w左右会从2层高度上升到3层（辅助索引会在数据量为数万到数十万时上升到3层高度，因为仅含主键值和索引值，没有整行数据）。根据网上资料，数据量在2000w左右时，树的高度会达到4层，数据库性能下降较为明显，2000w分库分表的由来。

$hexdump -C -s 49216 -n 10 edu_comment.ibd
0000c040  00 03 00 00 00 00 00 00  00 9a                    |..........|
0000c04a

主键索引高度来到了4层，主键类型为char(19)。

索引高度h也跟索引字段的数据类型有关。如果是int或short，扇区多，索引效率更好，整个索引看起来属于“矮胖”型；而如果是varchar(32)等，那扇区少，整个索引看起来属于“瘦高”型，索引效率自然要低些。所以我们在字段选取类型时，其类型越简单效率越好。

分页查询效率：

参考资料：

[1]MySQL索引的B+树到底有多高？

https://mp.weixin.qq.com/s/VmgpA3fZlv0JxERYB2tt5g

[2]面试官：MYSQL单表数据达2000万性能严重下降，为什么?

https://mp.weixin.qq.com/s/7_Wv3wZX5sOxF17iSM436A

[3]一文搞懂MySQL索引页结构

http://www.cppcns.com/shujuku/mysql/463625.html

[4]再有人问你为什么MySQL用B+树做索引，就把这篇文章发给她

https://mp.weixin.qq.com/s/8nx4yLOg542p_fmqjKDrKw

[5]http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html