阅读本文大概需要 5 分钟. 作者:李平 | 来源:个人博客 一.InnoDB 一棵 B+ 树可以存放多少行数据? InnoDB 一棵 B+ 树可以存放多少行数据? 这个问题的简单回答是:约 2 千万. 为什么是这么多呢? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从 InnoDB 索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛. 在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是 512 字节,而文件系统…

一.InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?(约2千万) 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛.在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)他的最小单元是块,一个块的大小是4k,而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页(Page),一个页的大小是16K. 磁盘扇区.文件系统.InnoDB存储引擎都有各自的最小存储单元. 在MySQL中我们的InnoDB页的大小默…

https://www.jianshu.com/p/3578beed5a68 https://www.cnblogs.com/tongongV/p/10952102.html InnoDB 存储引擎最小储存单元——页(Page),一个页的大小是 16K.…

一个问题? InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万.为什么是这么多呢?因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛.在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)他的最小单元是块,一个块的大小是4k,而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页(Pag…

如图,为B+树组织数据的方式: 实际存储时当然不会每个节点只存3条数据. 以InnoDB引擎为例,简单计算一下一颗B+树可以存放多少行数据. B+树特点:只有叶子节点存储数据,而非叶子节点存放的是用来找到叶子节点数据的索引(如上图:key和指针) InnoDB存储引擎的最小存储单元为16k(就像操作系统的最小单元为4k 即1页),在这即B+树的一个节点的大小为16k 假设数据库一条数据的大小为1k,则一个节点可以存储16条数据 而非叶子节点,key一般为主键假设8字节,指针在InnoDB中是6字…

这里我们先假设B+树高为2,即存在一个根节点和若干个叶子节点,那么这棵B+树的存放总记录数为:根节点指针数*单个叶子节点记录行数. 上文我们已经说明单个叶子节点(页)中的记录数=16K/1K=16.(这里假设一行记录的数据大小为1k,实际上现在很多互联网业务数据记录大小通常就是1K左右). 那么现在我们需要计算出非叶子节点能存放多少指针? 其实这也很好算,我们假设主键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,我们一个页中能存放多少这样的单…

sed使用语法 [root@fwq test]# sed --help 使用方法: sed [选项]... {脚本(假设没有其它脚本)} [输入文件]... -n, --quiet, --silent                 取消自己主动打印模式空间   -e 脚本, --expression=脚本                 加入"脚本"到程序的执行列表   -f 脚本文件, --file=脚本文件                 加入"脚本文件"到程…

InnoDB的一棵B+树可以存放多少行数据? 答案:约2千万 为什么是这么多? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比现金的流通最小单位是一毛. 在计算机中,磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)的最小单元是块,一个块的大小是4k,而对于InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元,页(Page),一个页的大小是16K. 下面几张图可以理解最小存储…

索引类似于书的目录,他是帮助我们从大量数据中快速定位某一条或者某个范围数据的一种数据结构.有序数组,搜索树都可以被用作索引.MySQL中有三大索引,分别是B+树索引.Hash索引.全文索引.B+树索引是最最重要的索引,Hash索引和全文索引用的并不是太多,InnoDB不支持Hash索引,不过存储引擎内部去定位数据页时会使用Hash索引, 这不是本文重点.本文将简单介绍B+树索引. B+树的基本结构 这里不对B+树做精确定义,直接给出一个B+树的示意图并做一些解释说明. 图1:B+树的基本结构(来…

InnoDB中锁的模式   Ⅰ.总览 S行级共享锁lock in share mode X行级排它锁增删改 IS意向共享锁 IX意向排他锁 AI自增锁 Ⅱ.锁之间的兼容性 兼 X IX S IS X × × × × IX × √ × √ S × × √ √ IS × √ √ √ 2.1 意向锁 意向锁揭示了下一层级请求的锁类型,意向锁全兼容 IS:事务想要获得一张表中某几行的共享锁 IX:事务想要获得一张表中某几行的排它锁 InnoDB存储引擎中意向锁都是表锁,是不是读下来很懵逼? 如果没有意向…

B+ 树是为磁盘设计的 m 叉平衡查找树,在B+树中,所有的记录都是按照键值的大小,顺序存放在同一层的叶子节点上,各叶子节点组成双链表.叶节点是数据,非叶节点是索引. 首先,需要清楚:B+ 树索引并不能定位到给定键值的具体行,B+树索引只能找到数据行所在的页.然后,数据库把页读入内存,在内存中查找所需要的行. B+树索引在数据库中有一个特点是高扇出性,在数据库中,B+树的高度一般都在2 ~ 4层,即查找某一键值的行记录只需要2到4次的IO.数据库的B+树索引分为聚集索引和辅助索引,不管是聚集还是…

很早之前,就从学校的图书馆借了MySQL技术内幕,InnoDB存储引擎这本书,但一直草草阅读,做的笔记也有些凌乱,趁着现在大四了,课程稍微少了一点,整理一下笔记,按照专题写一些,加深一下印象,不枉读了一遍书.与此同时,也加深一下对MySQL的了解,认识了原理,对优化的原则才有把握,对问题的分析才有源头. 关于B+树数据结构 ①InnoDB存储引擎支持两种常见的索引. 一种是B+树,一种是哈希.B+树中的B代表的意思不是二叉(binary),而是平衡(balance),因为B+树最早是从平衡二叉树…

前言: 我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式.同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力.所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在.这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么. #一次封锁or两段锁?因为有大量的并发访问,为了预防死锁,一般应用中推荐使用一次封锁法,就是在方法的开始阶段,已经预先知道会…

原文:http://tech.meituan.com/innodb-lock.html 前言: 我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式.同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力.所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在.这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么. 一次封锁or两段锁? 因为有大量的并…

前言: 我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式.同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力.所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在.这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么. 一.一次封锁or两段锁因为有大量的并发访问,为了预防死锁,一般应用中推荐使用一次封锁法,就是在方法的开始阶段,已经预先知道会…

搞了一晚上,错了,以后回头再来看 /* 对于每次更新,先处理其儿子方向,再处理其父亲方向 处理父亲方向时无法达到根,那么直接更新 如果能达到根,那么到兄弟链中去更新,使用bfs序 最后,查询结点v的结果就是dfs序线段树上的查询值+bfs线段树上的查询值 */ #include<iostream> #include<cstring> #include<vector> #include<queue> using namespace std; #define m…

重新学习MySQL数据库9:Innodb中的事务隔离级别和锁的关系 Innodb中的事务隔离级别和锁的关系 前言: 我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式.同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力.所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在.这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么. #一次封锁or两…

关于B+树数据结构 ①InnoDB存储引擎支持两种常见的索引. 一种是B+树,一种是哈希. B+树中的B代表的意思不是二叉(binary),而是平衡(balance),因为B+树最早是从平衡二叉树演化来的,但是B+树又不是一个平衡二叉树. 同时,B+树索引并不能找到一个给定键值的具体行.B+树索引只能找到的是被查找数据行所在的页.然后数据库通过把页读入内存,再在内存中进行查找,最后得到查找的数据. 再说一下平衡二叉树: 这是一幅平衡二叉树,左子树的值总是小于根的值,右子树的值总是大于根的键值,因…

转自:https://tech.meituan.com/innodb-lock.html 前言: 我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式.同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力.所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在.这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么. #一次封锁or两段锁?因为有大量的…

nodb中的事务隔离级别和锁的关系 原文:https://tech.meituan.com/innodb-lock.html ameng ·2014-08-20 15:50 前言: 我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式.同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力.所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在.这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让…

前言 我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式.同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力.所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在.这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么. 一次封锁or两段锁? 因为有大量的并发访问,为了预防死锁,一般应用中推荐使用一次封锁法,就是在方法的开始阶段,已经预先知道会用…

接上一篇内容. 一.聚簇索引 其实之前内容中介绍的 B+ 树就是聚簇索引. 这种索引不需要我们显示地使用 INDEX 语句去创建,InnoDB 引擎会自动创建.另外,在 InnoDB 引擎中,聚簇索引就是数据的存储方式. 它有 2 个特点: 特点 1 使用记录主键值的大小进行记录和页的排序. 其中又包含了下面 3 个点: 页(包括叶节点和内节点)内的记录按照主键的大小顺序排成一个单向链表.页内记录划分为若干组,每个组中主键值最大的记录在页内的偏移量被当做槽依次存放在页目录中.我们可以通过二分法快…

mysql的innodb中事务日志ib_logfile事务日志或称redo日志,在mysql中默认以ib_logfile0,ib_logfile1名称存在,可以手工修改参数,调节开启几组日志来服务于当前mysql数据库,mysql采用顺序,循环写方式,每开启一个事务时,会把一些相关信息记录事务日志中(记录对数据文件数据修改的物理位置或叫做偏移量);作用:在系统崩溃重启时,作事务重做:在系统正常时,每次checkpoint时间点,会将之前写入事务应用到数据文件中.引入一个问题:在m/s环境中,in…

一.MVCC简介 MVCC (Multiversion Concurrency Control),即多版本并发控制技术,它使得大部分支持行锁的事务引擎,不再单纯的使用行锁来进行数据库的并发控制,取而代之的是把数据库的行锁与行的多个版本结合起来,只需要很小的开销,就可以实现非锁定读,从而大大提高数据库系统的并发性能 读锁:也叫共享锁.S锁,若事务T对数据对象A加上S锁,则事务T可以读A但不能修改A,其他事务只能再对A加S锁,而不能加X锁,直到T释放A上的S 锁.这保证了其他事务可以读A,但在T释放…

两次写可以说是在Innodb中很独特的一个功能点,而关于它的说明或者解释非常少,至于它存在的原因更没有多少文章来说,所以我打算专门对它做一次说明. 首先说明一下为什么会有两次写这个东西:因为innodb中的日志是逻辑的,所谓逻辑就是比如当插入一条记录时,它可能会导致在某一个页面(这条记录最终被插入的位置)的多个偏移位置写入某个长度的值,比如页头的记录数,槽数,页尾槽数据,页中的记录值等等,这些本是一些物理操作,而innodb为了节约日志量及其它一些原因,设计为逻辑处理的方式,那就是它会在一个页面…

场景 最近对爬虫的数据库架构做调整,需要将数据迁移到MongoDB上去,需要重新实现一个针对MongoDB的Dao泛型类,好吧,动手开工,当实现删除操作的时候问题来了. 我们的删除操作定义如下:void Delete(TEntity entity).TEntity是我们的泛型类. 而MongoDB官方驱动自带的删除操作是这样的: 1 2 3 // 假设数据模型为已定义的Article var query = Query<Article>.EQ(t => t.Id, id); coll.R…

Innodb中的锁 共享锁和排它锁(Shared and Exclusive Locks)共享锁和排它锁是行级锁,有两种类型的行级锁 共享锁(s lock)允许持有锁的事务对行进行读取操作 排它锁(x lock)允许持有锁的事务对行进行更新和删除操作 事务a在行r上拥有共享锁,则其他事务可以获得r的共享锁,无法获得r的排它锁,即可读不可写事务a在行r上拥有排它锁,则其他事务既不能获得共享锁,也不能获得排它锁,即不可读也不可写而必须等待当前事务完成 意向锁(Intention Locks) 意向锁…

转载自:http://www.cnblogs.com/bamboos/p/3553703.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 两次写可以说是在Innodb中很独特的一个功能点,而关于它的说明或者解释非常少,至于它存在的原因更没有多少文章来说,所以我打算专门对它做一次说明. 首先说明一下为什么会有两次写这个东西:因为innodb中的日志是逻辑的,所谓逻辑就是比如当插入一条记录时,它可能会导致在某一个页面(这条记录最终被插入的位置)的多个偏移位置写…

本文为mariadb官方手册:XtraDB/InnoDB中的AUTO_INCREMENT处理方式的译文. 原文:https://mariadb.com/kb/en/auto_increment-handling-in-xtradbinnodb/ 我提交到MariaDB官方手册的译文:https://mariadb.com/kb/zh-cn/auto_increment-handling-in-xtradbinnodb/…

Ⅰ. show engine innodb status\G 1.1 实力分析一波 锁介绍的那篇中已经提到了这个命令,现在我们开一个参数,更细致的分析一下这个命令 (root@localhost) [(none)]> set global innodb_status_output_locks=1; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) (root@localhost) [test]> begin; Query OK, 0 rows affected (0.0…