导读
本文略长，主要解决以下几个疑问1、聚集索引里都存储了什么宝贝
2、什么时候索引层高会发生变化
3、预留的1/16空闲空间做什么用的
4、记录被删除后的空间能回收重复利用吗
有个选项 innodb_fill_factor 用于定义InnoDB page的填充率，默认值是100，但其实最高只能填充约15KB的数据，因为InnoDB会预留1/16的空闲空间。在InnoDB文档中，有这么一段话
An innodb_fill_factor setting of 100 leaves 1/16 of the space in clustered index pages free for future index growth.
另外，文档中还有这样一段话
When new records are inserted into an InnoDB clustered index, InnoDB tries to leave 1/16 of the page free for future insertions and updates of the index records. If index records are inserted in a sequential order (ascending or descending), the resulting index pages are about 15/16 full. If records are inserted in a random order, the pages are from 1/2 to 15/16 full.
上面这两段话，综合起来理解，就是
即便 innodb_fill_factor=100，也会预留1/16的空闲空间，用于现存记录长度扩展用
在最佳的顺序写入数据模式下，page填充率有可能可以达到15/16
在随机写入新数据模式下，page填充率约为 1/2 ~ 15/16
预留1/16这个规则，只针对聚集索引的叶子节点有效。对于聚集索引的非叶子节点以及辅助索引（叶子及非叶子）节点都没有这个规则
不过 innodb_fill_factor 选项对叶子节点及非叶子节点都有效，但对存储text/blob溢出列的page无效
innodb_ruby 项目是由Jeremy Cole 和 Davi Arnaut 两位大神开发的项目，可用于解析InnoDB数据结构，用ruby开发而成。他们还维护了另一个众所周知的项目叫 InnoDB Diagrams，相信稍微资深一点的MySQL DBA都应该知道这个项目。
由八怪开发，用于扫描和分析InnoDB page，详见 innblock | InnoDB page观察利器
需要假设您对InnoDB的数据结构已经有了一定了解，包括B+树、聚集索引、辅助索引，以及innodb page的一些简单结构。
Clustered and Secondary Indexes
The Physical Structure of an InnoDB Index
InnoDB Row Formats
InnoDB Record Structure
InnoDB Page Structure
从上面我们知道，一个page最大约能存储15/16容量，扣掉用于存储page header、trailer信息，以及index header、File Segment Header、Infimum&Supremum（两条虚拟记录）等必要的固定消耗之后，实际大约只有15212字节可用于存储用户数据。
这样一来，我们就可以简单测算出一个page大约能存储多少条记录了。
本次用到的测试表，只有一个INT列，同时作为主键（建议横版观看，可左右滑动。或者复制链接到PC端打开观看，效果更佳。下同）
我要评论# MySQL的版本是Percona Server 5.7.22-22，我自己下载源码编译的
[root@yejr.me#] mysql -Smysql.sock innodb
...
Server version: 5.7.22-22-log Source distribution
...
[root@yejr.me]> \s
...
Server version: 5.7.22-22-log Source distribution
# 创建测试表
[root@yejr.me]> CREATE TABLE `t1` (
`i` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
PRIMARY KEY (`i`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=DYNAMIC;另外，我们知道每条记录都要几个额外存储的数据
DB_TRX_ID，6字节
DB_ROLL_PTR，7字节
Record Header，至少5字节（用上面这个测试表，只需要5字节，不同数据类型需要的header长度也不同，详见 浅析InnoDB Record Header及page overflow
因此，一条数据需要消耗 4(INT列) + 6 + 7 + 5 = 22字节
此外，大约每4条记录就需要一个directory slot，每个slot需要2字节
综上，假设可以存储N条记录，则 N*22 + N/4*2 = 15212，可求得N约等于676
接下来我们验证一下，往该表中持续插入 676 条数据
[root@yejr.me]> insert into t1 select 0;
...
# 逐次反复执行676次然后，我们利用 innodb_ruby 工具查看其数据结构
此时t1表的聚集索引树只有一层高，一个page即pageno=3
[root@yejr]# innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t1 space-indexes
再用innblock工具扫描佐证一下
[root@yejr]# innblock innodb/t1.ibd scan 16
...
level0 total block is (1)
block_no: 3,level: 0|*|可以看到170个slot，其中Infimum记录的owned=1，Supremum记录的owned=5
[root@yejr]# innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t1 \
-p 3 page-directory-summary|grep -c -v slot
170前面是一堆头信息
[root@yejr]# innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t1 -p 3 page-illustrate
Offset ╭────────────────────────────────────────────────────────────────╮
0 │█████████████████████████████████████▋██████████████████████████│
64 │█████████▋███████████████████▋████████████▋████████████▋████▋███│
# 大概从这里开始是第一条记录
128 │█████████████▋████▋████████████████▋████▋████████████████▋████▋█│
192 │███████████████▋████▋████████████████▋████▋████████████████▋████│
...
# 中间是用户数据
...
# 这里是预留的1/16空闲空间
15872 │ │
15936 │ │
# 这里是page directory slot，逆序存储
# trailer占用8字节，此后每个slot占用2字节
# 共170个slot
16000 │ █▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋│
...
16320 │█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋█▋███████▋│
╰────────────────────────────────────────────────────────────────╯
# 最后是统计汇总信息
Legend (█ = 1 byte):
Region Type Bytes Ratio
█ FIL Header 38 0.23%
█ Index Header 36 0.22%
█ File Segment Header 20 0.12%
█ Infimum 13 0.08%
█ Supremum 13 0.08%
█ Record Header 3380 20.63%
█ Record Data 11492 70.14%
█ Page Directory 340 2.08%
█ FIL Trailer 8 0.05%
░ Garbage 0 0.00%
Free 1044 6.37%
可以得到几点信息
Record Data共占用11492字节，共676条记录，每条记录17字节（4+6+7）
Page Directory共340字节，170个slot，每个slot占用2字节
两条虚拟记录，均占用13字节（含5字节的record header）
Record Header共3380字节，共676条记录，每条记录需要5字节头信息（再次提醒，表里字段类型各异，Record Header也会随之不同，仅在本例中只需要5字节。详见 浅析InnoDB Record Header及page overflow）
提醒：本次测试是顺序写入，如果是随机写入或批量写入，可能就没办法把15/16的page空间填充的满满当当了
如果我们再插入一条记录，就会发现，t1表原本只有一层高的B+树，会分裂成两层高度
[root@yejr.me]> insert into t1 select 0;再次查看数据结构，注意到此时leaf节点的page数为2，也就是分裂成两层高度了
[root@yejr]# innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t1 space-indexes
id name root fseg fseg_id used allocated fill_factor
128 PRIMARY 3 internal 1 1 1 100.00%
128 PRIMARY 3 leaf 2 2 2 0.00%
用 innblock 工具扫描佐证
[root@yejr]# innblock innodb/t1.ibd scan 16
...
Datafile Total Size:98304
===INDEX_ID:121
level1 total block is (1)
block_no: 3,level: 1|*|
level0 total block is (2)
block_no: 4,level: 0|*|block_no: 5,level: 0|*|确认此时发生分裂了，由一层高度分裂成两层，根节点（level=1）pageno=3，叶子节点（level=0）分别为pageno=[4, 5]。
上述测试表此时是一个两层高的聚集索引，分别是根节点（level=1，pageno=3），叶子节点（level=0，pageno=[4,5]）。
此时根节点里只有两条记录，分别指向两个叶子节点pageno=[4, 5]
[root@yejr]# innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t1 -p 3 page-records
Record 125: (i=2) → #4
Record 138: (i=382) → #5再查看根节点详细数据
[root@yejr]# innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t1 -p 3 page-dump
#<Innodb::Page::Index:0x00000001a5eb40>:
fil header:
{:checksum=>4010521133,
:offset=>3,
:prev=>nil,
:next=>nil,
:lsn=>4316394,
:type=>:INDEX,
:flush_lsn=>0,
:space_id=>104}
fil trailer:
{:checksum=>4010521133, :lsn_low32=>4316394}
page header:
{:n_dir_slots=>2,
:heap_top=>146,
:garbage_offset=>0,
:garbage_size=>0,
:last_insert_offset=>138,
:direction=>:right,
:n_direction=>1,
:n_recs=>2,
:max_trx_id=>0,
:level=>1,
:index_id=>121,
:n_heap=>4,
:format=>:compact}
fseg header:
{:leaf=>
<Innodb::Inode space=<Innodb::Space file="innodb/t1.ibd", page_size=16384, pages=6>, fseg=2>,
:internal=>
<Innodb::Inode space=<Innodb::Space file="innodb/t1.ibd", page_size=16384, pages=6>, fseg=1>}
sizes:
header 120
trailer 8
directory 4
free 16226
used 158
record 26
per record 13.00
page directory:
[99, 112]
# 2条系统记录，即infimum、supremum这两条虚拟记录
system records:
{:offset=>99,
:header=>
{:next=>125,
:type=>:infimum,
:heap_number=>0,
:n_owned=>1,
:min_rec=>false,
:deleted=>false,
:length=>5},
:next=>125,
:data=>"infimum\x00",
:length=>8}
{:offset=>112,
:header=>
{:next=>112,
:type=>:supremum,
:heap_number=>1,
:n_owned=>3,
:min_rec=>false,
:deleted=>false,
:length=>5},
:next=>112,
:data=>"supremum",
:length=>8}
garbage records:
# 物理记录
records:
{:format=>:compact,
:offset=>125,
:header=>
{:next=>138,
:type=>:node_pointer,
:heap_number=>2,
:n_owned=>0,
# 是聚集索引的min_key
:min_rec=>true,
:deleted=>false,
:nulls=>[],
:lengths=>{},
:externs=>[],
:length=>5},
:next=>138,
:type=>:clustered,
# i=2这条记录（该表第一条记录，我此前把i=1记录给删了）
:key=>[{:name=>"i", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>2}],
:row=>[],
:sys=>[],
# 指针指向叶子节点pageno=4，该记录消耗8字节，含4字节的指针
:child_page_number=>4,
:length=>8}
{:format=>:compact,
:offset=>138,
:header=>
{:next=>112,
:type=>:node_pointer,
:heap_number=>3,
:n_owned=>0,
:min_rec=>false,
:deleted=>false,
:nulls=>[],
:lengths=>{},
:externs=>[],
:length=>5},
:next=>112,
:type=>:clustered,
# i=382这条记录
:key=>[{:name=>"i", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>382}],
:row=>[],
:sys=>[],
# 指针指向叶子节点pageno=5，该记录消耗8字节，含4字节的指针
:child_page_number=>5,
:length=>8}查看根节点整个page的全览图
[root@yejr.me#] innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t1 -p 3 page-illustrate
Offset ╭────────────────────────────────────────────────────────────────╮
0 │█████████████████████████████████████▋██████████████████████████│
64 │█████████▋███████████████████▋████████████▋████████████▋████▋███│
128 │████▋████▋███████▋ │
192 │ │
256 │ │
...
...
16192 │ │
16256 │ │
16320 │ █▋█▋█████▋│
╰────────────────────────────────────────────────────────────────╯
Legend (█ = 1 byte):
Region Type Bytes Ratio
█ FIL Header 38 0.23%
█ Index Header 36 0.22%
█ File Segment Header 20 0.12%
█ Infimum 13 0.08%
█ Supremum 13 0.08%
█ Record Header 10 0.06%
█ Record Data 16 0.10%
█ Page Directory 4 0.02%
█ FIL Trailer 8 0.05%
░ Garbage 0 0.00%
Free 16226 99.04%可以得到几点结论
根节点里共有两条记录，每条记录占用8字节
由于整型只需要4字节，因此我们可推断出指向叶子节点的指针需要占用4字节
每条记录同样需要5字节的record header（不同聚集索引列数据类型，需要的record header也不一样）
减去必要的FIL Header、Index Header等头信息后，非叶子节点可用空间约 16241 字节
综上，假设非叶子节点可以存储N条记录，则 N*13 + N/4*2 = 16241，可求得N约等于1203
既然每个非叶子节点可存储1203条记录，每个叶子节点可存储676条记录，则一个三层高度的InnoDB表聚集索引可以存储 1203*1203*676= 978313284，也就是约9.7亿条记录
所以说，如果表足够“窄”的话，一个三层高的表足够存储上亿条数据，其平均搜索效率并不差，常规的存取效率也不会太差
当然了，如果因为索引使用不当，导致检索效率低下，或者频繁发生锁等待，那要另当别论
我们对上面的t1表持续写入数据，验证在两层高度时，根节点最多可以存储几条记录。
我们继续使用上面的测试表，经验证：在两层高度时，根节点可以存储 1203 条记录，整个表最多 812890 条记录。
# 查看总记录数
[root@yejr.me]> select count(*) from t1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 812890 |
+----------+
# 查看聚集索引层级
[root@yejr.me#] innblock innodb/t1.ibd scan 16
...
# 存储81万条数据，数据表空间文件大小为27MB
# 换算下，如果是3层高度的表存满，表空间文件大小约3.25GB
Datafile Total Size:28311552
===INDEX_ID:131
level1 total block is (1)
block_no: 3,level: 1|*|
level0 total block is (1203)
block_no: 4,level: 0|*|block_no: 5,level: 0|*|block_no: 6,level: 0|*|
...
...
block_no: 1232,level: 0|*|block_no: 1233,level: 0|*|block_no: 1234,level: 0|*|
# 查看根节点page数据结构图
[root@yejr.me#] innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t1 -p 3 page-illustrate
...
Legend (█ = 1 byte):（固定长度的头信息部分我都给去掉了，下同）
Region Type Bytes Ratio
...
█ Record Header 6015 36.71%
█ Record Data 9624 58.74%
█ Page Directory 602 3.67%
█ FIL Trailer 8 0.05%
░ Garbage 0 0.00%
Free 15 0.09%
#最后只剩15字节空闲，而不像叶子节点那样有1/16空闲空间再再次提醒，这都是基于只有一个INT列并作为主键的测试结果。如果是其他主键类型，或者不是顺序追加写入的模式，则结论可能就不是这个了。
测试到上面时，我们可能会个疑问：什么情况下，能把预留的1/16那部分空闲空间给用上呢？
我们再回顾下前面的文档说明：
An innodb_fill_factor setting of 100 leaves 1/16 of the space in clustered index pages free for future index growth.
凭直觉，我认为是用于需要“增长(读cháng)/扩充”方式更新某条记录时所需，而不是用于写入新记录。例如，c1列定义为VARCHAR(10)，第一次存储时只写了5个字节，后来做了一次更新，把它从5个字节增长到10个字节，称为“增长”更新。像下面这样
# c1列原值是 'abcde'
update t1 set c1='abcdeabcde' where i=1;我们创建一个新的测试表t2，这次增加一个可变长字符串列c1
CREATE TABLE `t2` (
`i` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`c1` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '',
PRIMARY KEY (`i`)
) ENGINE=InnoDB;计算一条记录大概需要多少字节
DB_TRX_ID，6字节
DB_ROLL_PTR，7字节
Record Header，6字节（基础是5字节，外加有个变长列还需要1个字节，共6字节）
因此，一条数据需要消耗 4(INT列) + 6（VARCHAR(10)，但目前只存了5个字符）+6+7+5=28字节
此外，大约每4条记录就需要一个directory slot，每个slot需要2字节
综上，假设可以存储N条记录，则 N*28 + N/4*2 = 15212，可求得N约等于534
插入534条记录后，查看page数据结构图
[root@yejr.me#] innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t2 -p 3 page-illustrate
...
Legend (█ = 1 byte):
Region Type Bytes Ratio
...
█ Record Header 3204 19.56%
█ Record Data 11748 71.70%
█ Page Directory 268 1.64%
█ FIL Trailer 8 0.05%
░ Garbage 0 0.00%
Free 1036 6.32%
用innblock工具佐证一下
[root@yejr.me#] innblock innodb/t2.ibd scan 16
...
Datafile Total Size:98304
===INDEX_ID:136
level0 total block is (1)
block_no: 3,level: 0|*|确认当前只有一层高度，还没分裂成两层。
进行一次 “增长”更新 一条记录后，看能不能把预留的空间给利用起来而不是分裂出一个新page
[root@yejr.me]>update t2 set c1='abcdeabcde' where i=1;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
# 确认还是只有一层高度，树没有分裂
[root@yejr.me#] innblock innodb/t2.ibd scan 16
...
Datafile Total Size:98304
===INDEX_ID:136
level0 total block is (1)
block_no: 3,level: 0|*|
# 再查看下page数据结构图
[root@yejr.me#] innodb_space -s ibdata1 -T innodb/t2 -p 3 page-illustrate
...
Legend (█ = 1 byte):
Region Type Bytes Ratio
...
█ Record Header 3204 19.56%
█ Record Data 11753 71.73%
█ Page Directory 266 1.62%
█ FIL Trailer 8 0.05%
░ Garbage 28 0.17%
Free 1005 6.13%从上面这个结果可以看到几点
看到Garbage是28字节，也就是i=1的那条旧数据（长度不够存储新记录，需要新写入并删除旧记录）
看到Record Data增加了5字节，因为我们对i=1那条记录的c1列增加了5字节
看到Free少了31字节，那是因为“增长”更新后的i=1记录总长度是31字节，它需要从Free里分配新空间来存储
因此我们确认：聚集索引没有分裂，而是优先把Free空间给利用起来了。
在我们做逐次“增长”更新了50条记录后，这时发现Garbage比较大，但Free已经几乎用完了
Region Type Bytes Ratio
...
█ Record Header 3204 19.56%
█ Record Data 11998 73.23%
█ Page Directory 268 1.64%
█ FIL Trailer 8 0.05%
░ Garbage 756 4.61%
Free 30 0.18%也就是在这时，如果按照常理，再做一次“增长”更新，就会造成当前的page存储不下，会进行分裂，但事实上真是如此吗？
在继续做一次“增长”更新后，我们发现，实际上此时会把Garbage的空间给重整了，然后继续利用起来，而不是立即进行分裂
# 已有50条记录被“增长”更新了
[root@yejr.me]>select count(*) from t2 where c1='abcdeabcde';
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 50 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
# 继续“增长”更新
[root@yejr.me]>update t2 set c1='abcdeabcde' where i=52;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
# 确认更新成功
[root@yejr.me]>select count(*) from t2 where c1='abcdeabcde';
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 51 |
+----------+
# 查看数据结构
Region Type Bytes Ratio
...
█ Record Header 3204 19.56%
█ Record Data 12003 73.26%
█ Page Directory 268 1.64%
█ FIL Trailer 8 0.05%
░ Garbage 0 0.00%
Free 781 4.77%
# 此时发现Garbage为0，而Free值增大了，明显是把Garbage的空间给重整后再次利用了，很好我们可以再次得到几条结论
一条记录被“增长”更新后，旧记录会被放到Garbage队列中，除非此时插入新记录的长度小于等于旧记录的长度，否则该记录总是不会被重用起来（也可参考这篇文章 innblock | InnoDB page观察利器）
当空闲空间全部用完后，若此时Garbage队列不为0的话，则会对其进行重整后，变成可用空间再次被分配
如果是“缩短”的更新方式，缩减的空间并不会进入Garbage队列，而是被标记为碎片空间，这种无法被重用（除非全表重建）
再来看个更为神奇的案例（这次更新的记录，在它后面有其他记录“阻碍”它）
# 插入两条记录
insert into t2 select 0, 'abcde';
insert into t2 select 0, 'abcde';
# 观察数据结构（只保留几个有用信息）
█ Record Header 12 0.07%
█ Record Data 44 0.27%
░ Garbage 0 0.00%
Free 16196 98.85%
# 对第一条记录先做一次“增长”更新
update t2 set c1='abcdeabcde' where i=1;
# 观察数据结构（只保留几个有用信息）
█ Record Data 49 0.30%
░ Garbage 28 0.17%
Free 16163 98.65%
# 再做一次“缩短”更新
update t2 set c1='abcdeabc' where i=1;
# 观察数据结构（只保留几个有用信息）
█ Record Data 47 0.29%
░ Garbage 28 0.17%
Free 16165 98.66%
# 又做一次“增长”更新
update t2 set c1='abcdeabcde' where i=1;
# 观察数据结构（只保留几个有用信息）
█ Record Data 49 0.30%
░ Garbage 59 0.36%
Free 16132 98.46%
最后发现Garbage队列中有两条记录，也就是两次“增长”更新都导致旧记录被删除，无法被重用。即便第二次是“缩短”更新后产生了剩余碎片，然后再次被“增长”更新，也无法原地更新，需要新写入一条记录。
再做个下面的测试案例。这次表里只有一条记录（在它后面没有其他记录“阻碍”它），那么在后面的更新中，都可以原地更新，即便是“增长”更新，旧记录也不需要先被删除后新写一条记录。
# 只插入一条记录
insert into t2 select 0, 'abcde';
# 观察数据结构（只保留几个有用信息）
█ Record Data 22 0.13%
░ Garbage 0 0.00%
Free 16224 99.02%
# 先做一次“增长”更新
update t2 set c1='abcdeabcde' where i=1;
# 观察数据结构
█ Record Data 27 0.16%
░ Garbage 0 0.00%
Free 16219 98.99%
# 再做一次“缩短”更新（缩短了两个字节）
update t2 set c1='abcdeabc' where i=1;
# 观察数据结构
█ Record Data 25 0.15%
░ Garbage 0 0.00%
Free 16221 99.01%
# 又做一次“增长”更新
update t2 set c1='abcdeabcde' where i=1;
# 观察数据结构（和第一次被“增长”更新后一样了）
█ Record Data 27 0.16%
░ Garbage 0 0.00%
Free 16219 98.99%InnoDB聚集索引由非叶子节点（non leaf page）和叶子节点（leaf page）组成
在叶子节点中需要存储整行数据（除了overflow的部分列），因此可存储的记录数一般更少些
在non leaf page中只需要存储聚集索引列（主键键值），因此可存储的记录数一般更多些
对变长列，尽量（比如从业务上想办法）不要反复变长（无论是增长还是缩短）更新
innodb_ruby不错，不过解析5.6及以上版本可能有些地方会不准确，可以用innblock工具辅助配合
我不是源码级MySQL内核开发者，水平有限，文中难免有误之处，还请多指教。
Enjoy MySQL :)
15.6.2.2 The Physical Structure of an InnoDB Index，http://t.cn/AiR7o1rv
15.6.2.3 Sorted Index Builds，http://t.cn/AiR7oQr8
Visualizing the impact of ordered vs. random index insertion in InnoDB，http://t.cn/AiR7ooSy
The physical structure of InnoDB index pages，http://t.cn/AiR7oIMa
B+Tree index structures in InnoDB，http://t.cn/RcfZ0n7
The physical structure of records in InnoDB，http://t.cn/AiTPFXT5
On learning InnoDB: A journey to the core，http://t.cn/Rlp9V1s
innodb_diagrams on github，http://t.cn/8swyTdg
最后，欢迎扫码订阅《乱弹MySQL》专栏，快人一步获取我最新的MySQL技术分享
本文地址：https://blog.csdn.net/n88Lpo/article/details/100179043
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