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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章获取 MySQL innodb B+tree 的高度的方法由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
前言 。
MySQL 的 innodb 引擎之所以使用 B+tree 来存储索引，就是想尽量减少数据查询时磁盘 IO 次数。树的高度直接影响了查询的性能。一般树的高度在 3~4 层较为适宜。数据库分表的目的也是为了控制树的高度。那么如何获取树的高度呢？下面使用一个示例来说明如何获取树的高度.
示例数据准备 。
建表语句如下:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
CREATE
TABLE
`
user
` (
`id`
int
(11)
NOT
NULL
AUTO_INCREMENT,
`
name
`
varchar
(100)
CHARACTER
SET
latin1
DEFAULT
NULL
,
`age`
int
(11)
DEFAULT
NULL
,
PRIMARY
KEY
(`id`),
KEY
`
name
` (`
name
`),
KEY
`age` (`age`)
) ENGINE=InnoDB
DEFAULT
CHARSET=utf8
|
表中插入100万条数据。数据如下:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
mysql>
select
*
from
user
limit 2\G
*************************** 1. row ***************************
id: 110000
name
: ab
age: 100
*************************** 2. row ***************************
id: 110001
name
: ab
age: 100
2
rows
in
set
(0.00 sec)
|
通过查询相关数据表获取树的高度 。
以 MySQL5.6 版本为例说明如何获取树的高度.
首先获取 page_no 。
|
1
2
3
4
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6
7
8
9
|
mysql>
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
and
b.
name
=
'test/user'
;
+
-----------+---------+----------+------+-------+---------+
|
name
|
name
| index_id | type |
space
| PAGE_NO |
+
-----------+---------+----------+------+-------+---------+
| test/
user
|
PRIMARY
| 22 | 3 | 6 | 3 |
| test/
user
|
name
| 23 | 0 | 6 | 4 |
| test/
user
| age | 24 | 0 | 6 | 5 |
+
-----------+---------+----------+------+-------+---------+
3
rows
in
set
(0.00 sec)
|
page_no 是索引树中Root页的序列号。其它各项的含义可以参照： https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/innodb-sys-indexes-table.html 。
再读取页的大小 。
|
1
2
3
4
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6
7
|
mysql> show
global
variables
like
'innodb_page_size'
;
+
------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+
------------------+-------+
| innodb_page_size | 16384 |
+
------------------+-------+
1 row
in
set
(0.00 sec)
|
最后读取索引树的高度 。
|
1
2
3
|
$ hexdump -s 49216 -n 10 .
/user
.ibd
000c040 0200 0000 0000 0000 1600
000c04a
|
可以发现 PAGE_LEVEL 为 0200，表示这棵二级索引树的高度为 3。后面的 1600 是索引的 index_id 值。十六进制的 16 转换为十进制数字是 22。这个 22 正好就是上面主键的 index_id。 上面 hexdump 命令中 49216 是怎么算出来的？公式是 page_no * innodb_page_size + 64。 3*16384+64=49216 。
我们在用这个方式查看下其他两个索引的高度.
|
1
2
3
4
5
6
|
$ hexdump -s 65600 -n 10 .
/user
.ibd
0010040 0100 0000 0000 0000 1700
001004a
$ hexdump -s 81984 -n 10 .
/user
.ibd
0014040 0200 0000 0000 0000 1800
001404a
|
可见，name 索引的高度是 2，age 索引的高度是 3.
根据索引的结构估算 。
如果你没有数据库服务器的权限。自己也可以根据数据库索引结构进行估算树的高度。 根据 B+Tree 结构，非叶子节点存储的是索引数据，叶子节点存储的是每行的所有数据。 非叶子节点每个索引项的大小是，数据大小+指针大小。假设指针大小为 8 个字节。每页不会被占满，预留1/5的空隙。下面我们估算下 name 和 age 两个索引的高度.
name 索引高度估算 。
非叶子节点每页存放的索引项数量。每页大小是 16k。name 的值为 ab。占2个字节。每项数据大小是 2+8=10字节。每页能存放的索引项数量是 16384 * 0.8 / 10 = 1310 个。 叶子节点每页存放的索引数量。每页大小是 16k。每项数据大小是 4+2+8=14 个字节。没页能存放的索引数量是 16384 * 0.8 / 14 = 936 个。 两层能存放 1310*936=1226160 个数据记录。可见120万条记录以下，树的高度为2.
age 索引高度估算 。
非叶子节点每页存放的索引项数量。每页大小是 16k。age 的类型为 int。占4个字节。每项数据大小是 4+8=12字节。每页能存放的索引项数量是 16384 * 0.8 / 12 = 1092 个。 叶子节点每页存放的索引数量。每页大小是 16k。每项数据大小是 4+4+8=16 个字节。没页能存放的索引数量是 16384 * 0.8 / 16 = 819 个。 两层能存放 1092*819=894348 个数据记录。可见90万条记录以下，树的高度为2。100万条为 3 层.
其它工具 。
还有一个小工具可以查看。InnoDB 表空间可视化工具innodb_ruby 。
以上就是获取 MySQL innodb 的 B+tree 的高度的示例的详细内容，更多关于MySQL innodb 的 B+tree 的资料请关注我其它相关文章！ 。
原文链接：https://www.bo56.com/%e5%a6%82%e4%bd%95%e8%8e%b7%e5%8f%96-mysql-innodb-%e7%9a%84-btree-%e7%9a%84%e9%ab%98%e5%ba%a6/ 。
最后此篇关于获取 MySQL innodb B+tree 的高度的方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于获取 MySQL innodb B+tree 的高度的方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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