深入解析MySQL索引页结构与B+Tree实现原理

MySQL索引中的页与索引分类详解

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引言

在数据库系统中，索引是提高查询性能的关键组件。MySQL作为最流行的关系型数据库之一，其索引实现机制值得深入研究。本文将重点剖析MySQL索引的两个核心方面：索引页的内部结构和工作原理，以及MySQL支持的各种索引类型及其适用场景。通过深入理解这些概念，数据库开发者和DBA能够做出更合理的索引设计决策，从而优化数据库性能。

一、MySQL索引页解析

1.1 页的基本概念

在MySQL的InnoDB存储引擎中，**页（Page）**是最小的I/O操作单元，也是索引和数据存储的基本单位。默认情况下，每个页的大小为16KB（可通过参数innodb_page_size配置）。

页的主要特点包括：

• 固定大小：所有页的大小相同
• 连续存储：页在物理上是连续存储的
• 双向链表：页之间通过双向链表连接
• 局部性原理：利用空间局部性提高I/O效率

1.2 索引页的内部结构

一个典型的InnoDB索引页包含以下几个主要部分：

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| File Header         | → 38字节，包含页的元信息（页号、前后页指针等）
+---------------------+
| Page Header         | → 56字节，包含页的状态信息（记录数、槽数等）
+---------------------+
| Infimum + Supremum  | → 26字节，虚拟的行记录（系统记录）
+---------------------+
| User Records        | → 存储实际的行记录（索引条目）
+---------------------+
| Free Space          | → 未使用的空间
+---------------------+
| Page Directory      | → 槽位数组，用于快速定位记录
+---------------------+
| File Trailer        | → 8字节，用于校验页完整性
+---------------------+

1.3 页目录（Page Directory）机制

页目录是InnoDB实现快速记录查找的关键组件：

1. 槽位（Slot）：页目录由多个槽位组成，每个槽位指向页中的一条记录
2. 二分查找：通过槽位可以实现记录的二分查找，将时间复杂度从O(n)降低到O(log n)
3. 稀疏索引：槽位并不指向每条记录，而是间隔指向，减少槽位数量

1.4 页分裂与合并

当页空间不足时，InnoDB会触发页分裂：

-- 查看页分裂统计信息
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_page_splits';

页分裂过程：

1. 创建新页
2. 将原页约50%的记录移动到新页
3. 调整页指针
4. 更新父节点的索引项

页合并是相反的过程，当页的填充因子低于一定阈值（默认为50%）时，InnoDB会尝试合并页。

二、MySQL索引分类详解

2.1 按数据结构分类

2.1.1 B+Tree索引

B+Tree是MySQL最常用的索引结构，具有以下特点：

• 多路平衡查找树
• 所有数据存储在叶子节点
• 叶子节点通过指针连接形成链表
• 非叶子节点只存储键值和子节点指针

-- 创建B+Tree索引
CREATE INDEX idx_name ON users(name);

2.1.2 哈希索引

哈希索引基于哈希表实现，特点包括：

• 精确匹配效率高（O(1)）
• 不支持范围查询
• 不支持排序
• 存在哈希冲突

-- 创建MEMORY引擎表的哈希索引
CREATE TABLE hash_table (id INT,name VARCHAR(100),INDEX USING