InnoDB磁盘结构详解

表空间

磁盘部分包括各种表空间，包括系统表空间（System Tablespace）、独立表空间（File-Per-Table Tablespaces)、undo表空间（Undo Tablespaces）、通用表空间（General Tablespaces）、临时表空间（Temporary TableSpaces）5种表空间。

表空间可以看做是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层 ，所有的数据都是存放在表空间中。InnoDB通过参数InnoDB_file_per_table（DMS是ON）可以选择使用系统表空间还是独立表空间存储表，如果不是ON，则所有InnoDB表都保存在ibdata1这个表文件中，否则一个表占据一个表文件，拥有自己独立的表文件（用户记录、索引和插入缓冲Bitmap），即每个Table单独存储为一个“.ibd”文件，但change buffer等依然存放在系统表空间。

段

多个段组成一个表空间。常见的段有数据段、索引段、回滚段等，段是一个逻辑的概念，是一些零散页面和一些完整的区的集合。不同类型的数据保存在单独的段内，可以更好的保持该类型数据的连续性，可以提升访问磁盘的效率。创建一个索引会创建数据段和索引段，即一个索引占用两个段。

• 数据段：B+树的叶子节点(Leaf node segment)
• 索引段：B+树的非叶子节点(Non-leaf node segment)
• 回滚段（rollback segment）：InnoDB中undo log是采用分段(segment)的方式进行存储的，每一个rollback segment内部由1024个undo segment组成，每个undo Tablespace最多会包含128个rollback segment。每一时刻一个undo segment都是被一个事务独占的，每个写事务都会持有至少一个undo segment，当有大量写事务并发运行时，就需要存在多个undo segment。MySQL 8.0由于支持了最多128个独立的Undo Tablespace，一方面避免了ibdata1的膨胀，方便undo空间回收，另一方面也大大增加了最大的rollback segment的个数，增加了可支持的最大并发写事务数（128*128*1024）。

注意，虽然InnoDB区分了数据段和索引段，但由于数据是以主键为索引来组织数据的存储的，所以索引文件和数据文件都在同一个文件中，都在“.ibd”文件里面。

区

表空间中的页实在是太多了，为了更好的管理这些页面，InnoDB提出了区的概念。一个表空间划分为多个区（extent），一个区内包含物理上连续的64个页，因此一个区空间大小为64*16KB=1M。区就是为了保证页的连续性，InnoDB一次会从磁盘申请4~5个区。

段可以简单理解为是一个逻辑的概念，而Extent是一个物理概念，每次B+树的扩容都是以Extent为单位来扩容的，默认一次扩容不超过4个Extent。

段区分了数据段和索引段，其实也就有了各自的区，即叶子节点和非叶子节点都有自己独立的区。想象一下，当B+树按顺序范围查询时，如果数据分布在磁盘的不同位置，就会产生随机IO，而如果数据的物理位置相邻，就可以通过顺序IO读取了。

页

页是InnoDB中管理数据的最小单元，是固定大小的一段连续磁盘空间，默认为16KB，用于存放数据、索引等各种类型的数据。

InnoDB中，常见的页类型有数据索引页、undo page、文件管理页FSP_HDR/XDES、插入缓冲IBUF_BITMAP页、INODE页等。

在InnoDB中的设计中，页与页之间是通过一个双向链表连接起来，而存储在页中的数据行则是通过单链表连接起来的，如下图：

双向链表

页有通用的文件头和尾（将页的内容进行封装，通过文件头和文件尾的checksum方式来确保页的完整性），但是中部的内容根据页的类型不同而发生变化。我们主要关注数据页和索引页，这种类型的页包括七个部分：

• File Header：文件头，共38B，记录了页的地址、页号、上一页和下一页指针、页的类型信息、页的校验和checksum（校验和在写入磁盘前计算得到，当从磁盘中读取时，重新计算校验和并与数据页中存储的对比，如果发现不同，则会导致MySQL crash）、日志序列位置（LSN，Log Sequence Number，表示日志文件的长度，一个不断递增的unsigned long类型整数）等。
• Page Header：数据页头，用来记录数据页的状态信息，包括Free Space的地址、本页中的记录的数量、标记为删除的记录等，共56B。
• System records：Infimum + Supremum Records。InnoDB每页中有两个虚拟的行记录，用来限定记录的边界。Infimum记录是比该页中任何主键值都要小的记录，Supremum记录是比该页中任何主键值都要大的记录。这两个记录在页创建时被建立，并且在任何情况下不会被删除，并且由于这两条记录不是我们自己定义的记录，所以它们并不存放在页的User Records部分。所以如果数据是顺序存储的，那么查询数据是否在某一页中就无需遍历页中的所有数据，只需判断这两个记录就行了。
• User Records：用户记录，以单链表的形式存储，如下图：

单链表

• Free Space：空闲空间，用于存放新记录。在一开始生成页的时候，并没有User Records这个部分，每当插入一条记录，就会从Free Space部分中申请一个记录大小的空间到User Records部分，当Free Space用完时，这个页也就使用完了。
• Page Directory：数据目录（弥补单向链表查询性能差的缺点），InnoDB会把页中的记录划分为若干个组，每个组的最后一个记录的地址偏移量作为一个槽，存放在Page Directory中，便于二分查找定位数据。对于分组中的记录数是有规定的：Infimum记录所在的分组只能有 1 条记录，Supremum记录所在的分组中的记录条数只能在1~8条之间，中间的其它分组中记录数只能在是4~8条之间。所以如果数据是顺序存储的，那么查询数据在某一页的位置就无需遍历页中的所有数据，只通过二分法就可以快速定位到对应的槽，然后再遍历该槽对应分组中的记录就能知道了。
• File Trailer：文件尾，共8B，包括页的校验和checksum（依赖于引擎选用的校验算法，不一定与文件头的checksum相同）、日志序列位置（LSN），与File Header中的相同。默认情况下，InnoDB每次从磁盘读取一个页就会检测该页的完整性，即File Trailer中的内容需和File Header保持一致。

行

数据行即一行一行的数据。MySQL中单行数据最大能存储64KB=65535B，故表中字段长度加起来如果超过该值就会拒绝创建表。以utf8mb4字符集下varchar(M)为例，该字符集下一个字符最多需要4B表示，如果M大于16383，那么总字节数就会超过4*16383=65532B，所以M的最大值就是16383个字符。

虽然单行数据最大值远大于单页（16KB），但MySQL为了在单页中至少存储2行数据（每行8KB），引入了行溢出机制，即只要一行记录的总和超过8KB，就会溢出，比如varchar(9000) 或者 varchar(3000) + varchar(3000) + varchar(3000)，当实际长度大于8k的时候，会对最大字段使用uncompress BLOB page单独存储（即一个字段独享一个或多个页），而在Barracuda文件格式下字段本身只会用20B存储溢出行的地址和占用的字节数。

InnoDB的文件格式包括旧格式Antelope和新格式Barracuda（DMS使用该格式），两者主要的不同在于对存储数据时所占用的空间差异，每种文件格式有自己支持的行格式，行格式就是指数据行的存储方式，包括是否紧凑存储（占用磁盘空间）、是否可变长度存储、大索引前缀支持、压缩支持。差异如下：

通过下列指令可以查询到数据库的文件格式和行格式配置：

show variables like "InnoDB_file_format";
show variables like "InnoDB_default_row_format";

REDUNDANT和其他几种类型的区别在就是在于首部的内容区别。REDUNDANT的存储格式为首部是一个字段长度偏移列表（每个字段占用的字节长度及其相应的位移），其他类型的存储格式为首部是一个非NULL的变长字段长度列表，这种方式存储数据会更加紧凑（页中存放的行数越多，性能就越高），数据布局如下图：

数据布局

• 针对VARCHAR、TEXT、BLOB这类变长字段，列中实际存储了多少数据是不固定的，因此除了要把数据本身存下来，还需要记下它的长度。
• 如果字段值为NULL，其并不占该部分任何空间，除了占有NULL标志位，故两个字段为NULL就占用2bit。
• 头信息中包括删除标记、当前记录是否是分组中的最后一条、当前记录在页中的相对位置、记录类型（0:普通记录，1:B+树非叶子节点目录项记录，2:Infimum记录，3:Supremum记录）、下一条记录的相对位置等。
• 每行数据除了用户定义的列外，还有3个隐藏列，包括trx_id列和roll_pointer列（见下文），分别为6字节和7字节的大小，若表没有定义主键，每行还会增加一个6字节的rowid列。

注意，索引也是按这种方式存储的：

• 对于聚簇索引，非叶子节点包含主键和child page number，叶子节点包含主键和具体的行；
• 对于非聚簇索引，也就是二级索引，非叶子节点包含二级索引和child page number，叶子节点包含二级索引和主键值。