100w的数据表比1000w的数据表查询更快吗?

>>强大,10k+点赞的 SpringBoot 后台管理系统竟然出了详细教程!

点击关注公众号,实用技术文章及时了解100w的数据表比1000w的数据表查询更快吗?

当我们对一张表发起查询的时候,是不是这张表的数据越少,查询的就越快?

答案是不一定,这和mysql B+数索引结构有一定的关系。

innodb逻辑存储结构

从Innodb存储引擎的逻辑存储结构来看,所有数据都被逻辑的放在一个表空间(tablespace)中,默认情况下,所有的数据都放在一个表空间中,当然也可以设置每张表单独占用一个表空间,通过innodb_file_per_table来开启。

mysql> show variables like 'innodb_file_per_table';
+-----------------------+-------+
| Variable_name         | Value |
+-----------------------+-------+
| innodb_file_per_table | ON    |
+-----------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

表空间又是由各个段组成的,常见的有数据段,索引段,回滚段等。因为innodb的索引类型是b+树,那么数据段就是叶子结点,索引段为b+的非叶子结点。

段空间又是由区组成的,在任何情况下,每个区的大小都为1M,innodb引擎一般默认页的大小为16k,一般一个区中有64个连续的页(64*16k=1M)。

通过段我们知道,还存在一个最小的存储单元页。它是innodb管理的最小的单位,默认是16K,当然也可以通过innodb_page_size来设置为4K、8K...,我们的数据都是存在页中的

mysql> show variables like 'innodb_page_size';
+------------------+-------+
| Variable_name    | Value |
+------------------+-------+
| innodb_page_size | 16384 |
+------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

所以innodb的数据结构应该大致如下:

100w的数据表比1000w的数据表查询更快吗?

B+ 树

b+树索引的特点就是数据存在叶子结点上,并且叶子结点之间是通过双向链表方式组织起来的。

假设存在这样一张表:

CREATE TABLE `user` (
  `id` bigint(20unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(100NOT NULL DEFAULT '',
  `age` int(10NOT NULL DEFAULT 0,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `name` (`name`)
ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

聚集索引

对于主键索引id,假设它的b+树结构可能如下:

100w的数据表比1000w的数据表查询更快吗?
  • 此时树的高度是2
  • 叶子节点之间双向链表连接
  • 叶子结点除了id外,还存了name、age字段(叶子结点包含整行数据)

我们来看看 select * from user where id=30 是如何定位到的。

  • 首先根据id=30,判断在第一层的25-50之间
  • 通过指针找到在第二层的p2中
  • 把p2再加载到内存中
  • 通过二分法找到id=30的数据

总结:可以发现一共发起两次io,最后加载到内存检索的时间忽略不计。总耗时就是两次io的时间。

非聚集索引

通过表结构我们知道,除了id,我们还有name这个非聚集索引。所以对于name索引,它的结构可能如下:

100w的数据表比1000w的数据表查询更快吗?
  • 此时树的高度是2
  • 叶子节点之间双向链表连接
  • 叶子结点除了name外,还有对应的主键id

我们来看看 select * from user where name=jack 是如何定位到的。

  • 首先根据 name=jack,判断在第一层的mary-tom之间
  • 通过指针找到在第二层的p2中
  • 把p2再加载到内存中
  • 通过二分法找到name=jack的数据(只有name和id)
  • 因为是select *,所以通过id再去主键索引查找
  • 同样的原理最终在主键索引中找到所有的数据

总结:name查询两次io,然后通过id再次回表查询两次io,加载到内存的时间忽略不计,总耗时是4次io。

一棵树能存多少数据

以上面的user表为例,我们先看看一行数据大概需要多大的空间:通过show table status like 'user'G

mysql> show table status like 'user'G
*************************** 1. row ***************************
           Nameuser
         EngineInnoDB
        Version10
     Row_format: Dynamic
           Rows10143
 Avg_row_length: 45
    Data_length: 458752
Max_data_length: 0
   Index_length: 311296
      Data_free: 0
 Auto_increment: 10005
    Create_time: 2021-07-11 17:22:56
    Update_time: 2021-07-11 17:31:52
     Check_time: NULL
      Collation: utf8mb4_general_ci
       ChecksumNULL
 Create_options:
        Comment:
1 row in set (0.00 sec)

我们可以看到Avg_row_length=45,那么一行数据大概占45字节,因为一页的大小是16k,那么一页可以存储的数据是16k/45b = 364行数据,这是叶子结点的单page存储量。

以主键索引id为例,int占用4个字节,指针大小在InnoDB中占6字节,这样一共10字节,从root结点出来多少个指针,就可以知道root的下一层有多少个页。因为root结点只有一页,所以此时就是16k/10b = 1638个指针。

  • 如果树的高度是2,那么能存储的数据量就是1638 * 364 = 596232
  • 如果树的高度是3,那么能存储的数据量就是1638 * 1638 * 364 = 976628016
100w的数据表比1000w的数据表查询更快吗?

如何知道一个索引树的高度

innodb引擎中,每个页都包含一个PAGE_LEVEL的信息,用于表示当前页所在索引中的高度。默认叶子节点的高度为0,那么root页的PAGE_LEVEL + 1就是这棵索引的高度。

100w的数据表比1000w的数据表查询更快吗?

那么我们只要找到root页的PAGE_LEVEL就行了。

通过以下sql可以定位user表的索引的page_no:

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 |      105 |    3 |    67 |       3 |
| test/user | name    |      106 |    0 |    67 |       4 |
+-----------+---------+----------+------+-------+---------+
2 rows in set (0.00 sec)

可以看到主键索引的page_no=3,因为PAGE_LEVEL在每个页的偏移量64位置开始,占用两个字节。所以算出它在文件中的偏移量:16384*3 + 64 = 49152 + 64 =49216,再取前两个字节就是root的PAGE_LEVEL了。

通过以下命令找到ibd文件目录

show global variables like "%datadir%" ;
+---------------+-----------------------+
| Variable_name | Value                 |
+---------------+-----------------------+
| datadir       | /usr/local/var/mysql/ |
+---------------+-----------------------+
1 row in set (0.01 sec)

user.ibd/usr/local/var/mysql/test/下。

通过hexdump来分析data文件。

hexdump -s 49216 -n 10  user.ibd
000c040 00 01 00 00 00 00 00 00 00 69
000c04a

000c040 00 01 00 00 00 00 00 00 00 69

00 01就是说明PAGE_LEVEL=1,那么树的高度就是1+1=2

回到题目

100w的数据表比1000w的数据表查询更快吗?通过查询的过程我们知道,查询耗时和树的高度有很大关系。如果100w的数据如果和1000w的数据的树的高度是一样的,那其实它们的耗时没什么区别。

来源:juejin.cn/post/6984034503362609165

推荐

Java面试题宝典

技术内卷群,一起来学习!!

100w的数据表比1000w的数据表查询更快吗?

PS:因为公众号平台更改了推送规则,如果不想错过内容,记得读完点一下“在看”,加个“星标”,这样每次新文章推送才会第一时间出现在你的订阅列表里。“在看”支持我们吧!

原文始发于微信公众号(Java知音):100w的数据表比1000w的数据表查询更快吗?