问题

介绍一下InnoDB的数据页，和B+树的关系是什么？

答案

1. 核心概念

数据页（Page） 是InnoDB存储引擎管理磁盘空间的基本单位，默认大小为 16KB。B+树索引是由多个数据页以树形结构组织而成的，每个数据页就是B+树的一个节点。

2. 数据页的结构

一个InnoDB数据页由以下几个部分组成：

+------------------+
| File Header      | (38字节) - 页的通用信息
+------------------+
| Page Header      | (56字节) - 页的专有信息
+------------------+
| Infimum/Supremum | (26字节) - 虚拟行记录
+------------------+
| User Records     | (不定)   - 实际存储的行记录
+------------------+
| Free Space       | (不定)   - 未使用空间
+------------------+
| Page Directory   | (不定)   - 记录的相对位置
+------------------+
| File Trailer     | (8字节)  - 校验页完整性
+------------------+

关键字段说明：

  • File Header：包含页号、前后页指针（构成双向链表）、页类型、校验和等
  • Page Header：记录数量、自由空间起始位置、最近插入位置、页的层级等
  • User Records：按主键顺序存储的行记录，通过next_record指针形成单向链表
  • Page Directory：页目录，分组存储记录偏移量，用于二分查找加速

3. 数据页与B+树的关系

3.1 数据页是B+树的节点

  • 非叶子节点页：存储索引键和指向下层页的指针（页号）
  • 叶子节点页：存储完整的行记录（聚簇索引）或主键值（二级索引）

3.2 页之间的连接方式 

非叶子节点:
[索引键1|页指针1][索引键2|页指针2]...
         ↓             ↓
    叶子节点页1 ← → 叶子节点页2 ← → 叶子节点页3
  • 纵向：通过页号（指针）连接父子节点
  • 横向：叶子节点通过File Header中的前后页指针形成双向链表，支持范围查询

3.3 树的高度与页的关系

假设一个数据页16KB：

  • 非叶子节点存储：(索引键 + 页号)，假设每项14字节，可存储约 1000个索引项
  • 2层B+树：1000 × 1000 = 100万行
  • 3层B+树：1000 × 1000 × 1000 = 10亿行

这意味着大部分表通过2-3层B+树即可满足查询需求。

4. 性能优化考量

4.1 顺序插入 vs 随机插入

  • 顺序插入：数据页按顺序填充，减少页分裂，空间利用率高
  • 随机插入：可能引发频繁的页分裂和页合并，导致碎片

4.2 页的填充因子

  • InnoDB默认保留页空间的 1/16 用于后续更新
  • 可以通过 OPTIMIZE TABLE 重建索引，消除碎片

4.3 预读机制

  • 线性预读：顺序访问连续页面时，预读后续页到Buffer Pool
  • 随机预读：某个区（64个连续页）被频繁访问时，预读整个区

5. 总结

  • 数据页是InnoDB的最小I/O单位（16KB），也是B+树的节点
  • 非叶子节点存索引+指针，叶子节点存完整数据或主键值
  • 页之间通过页号纵向连接，叶子节点通过双向链表横向连接
  • 理解数据页结构有助于优化索引设计，避免页分裂，提高缓存命中率

面试要点：能清晰说明数据页的大小（16KB）、主要组成部分、与B+树的节点对应关系、以及这种设计对查询性能的影响。