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…

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…