mysql日常总结

1.innodb中数据是如何存储的？

数据以文件的形式（xxx.ibd)存储在磁盘中。文件的格式是页。每页16KB。页中存储数据行、页目录，还有页头，文件头，文件尾等。数据页中的记录按照「主键」顺序组成单向链表。因为链表插入和删除都很快，但是查找不是很方便，所有就引入页目录的概念。

将数据行进行分组，用槽记录每个分组中的最大记录。多个槽就组成了页目录。

为什么要分组？

因为如果不分组，每条记录都放1个槽，那么槽也会很多，所以就进行分组放到1个槽里。

对于主键索引，每个槽有1-8个数据行。

2.数据是如何查找的

因为有多个数据页，所有就需要有索引。索引的结构是B+树。B+树的每个节点都是一个数据页。从根节点开始，通过二分法快速定位到所要查找记录的页，定位到页以后，在该页内进行二分法，快速定位到数据所在的分组（槽），最后在分组内进行遍历查找。

3.聚簇索引和非聚簇索引的区别

区别在于叶子节点存放什么数据。

聚簇索引的叶子节点，存放的是实际数据，所有完整的用户记录都存放在聚簇索引的叶子节点。

二级索引的叶子节点存放主键值，而不是实际数据。

一张表只能有1个聚簇索引（主键），但可以有多个非聚簇索引

4. 回表

如果某个查询使用了二级索引，但查询的数据不是主键值，就需要在二级索引中找到主键，然后再去聚簇索引中获得数据行，这个过程就叫回表。

5.B+树的特点

• 只有叶子节点才存放数据，非叶子节点仅用来存放目录项作为索引
• 非叶子节点分为不同层次，通过分层降低每一层的搜索量
• 所有节点按照索引键大小排序，构成一个双向链表，便于范围查询

总结二

1.innodb数据是按【数据页】为单位来读写的，默认数据页大小是16KB。每个数据页之间，通过双向链表的形式组织起来，物理上不连续，但逻辑上连续

2.数据页内包含用户记录，每个记录之间用单向链表的方式组织起来。

3.为加快在数据页内高效查询记录，设计了一个页目录。页目录存储各个槽（分组），且主键值是有序的，于是可以通过二分查找法的方式进行检索从而提高效率

4.为了高效查询记录所在数据页，innodb采用B+树做索引。每个节点都是一个数据页。

5.聚簇索引的叶子节点，存储的是实际数据。一个表只能有1个聚簇索引；

非聚簇索引叶子节点，存储的是主键值。一个表中可以有多个二级索引

6.使用二级索引查找数据时，如果查询的数据能在二级索引中找到，那么就是覆盖索引。

如果查找的数据不在二级索引里，那么就需要在二级索引中先找到主键，然后再在聚簇索引中通过主键获得数据行，这个过程就叫回表。

1.mysql null值会占用空间吗？

2.mysql怎么知道varchar(n) 实际占用数据的大小

3.varchar(n)中n最大取值为多少

4.行溢出后，mysql如何处理的

mysql每一张表的数据都存放在一个独立的.ibd文件。这个文件也被称为独占表空间文件。

表空间文件的结构是怎样的

表空间有段（segment）、区（extent）、页（page)、行组成。

innodb存储引擎的逻辑存储结构

数据库表中的记录都是按行进行存放的，每行记录根据不同的行格式，有不同存储结构。

页，记录是按照行来存储，但数据库的读写都是以页为单位。

区，B+树中每一层都是通过双向链表连接起来的，如果是以页为单位来分配存储空间，那么链表中相邻的两个页之间的物理位置并不连续，可能离得很远，那么磁盘查询时会大量随机IO。

解决这个问题，就是让链表中相邻的页的物理位置也相邻。范围查询性能也高。

所以在表中数据量大的时候，为某个索引分配空间的时候，就不再按照页为单位分配了，而是按照区为单位分配，每个区的大小为1MB。对于16KB的页来说，连续的64个页会被划为1个区，这样使得链表中相邻的页的物理位置也相邻，就有使用顺序IO了