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查看MySQL InnoDB 表索引的高度

在看《MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎》B+树索引章节中看到这么一句话:

但是B+索引在数据库中有一个特点就是高扇出性,因此在数据库中,B+树的高度一般都在2-4层,也就是说查找某一键值的行记录时最多只需要2-4次IO。因为当前一般的机械磁盘每秒至少可以做100次IO,2-4次的IO意味着查询时间只需要0.02-0.04秒。

那么,当一个表很大的时候,索引还是是2-4层吗?那么这时搜索子节点会不会很慢?

下面通过user库中的uc_users表,来验证一下。

表结构如下:

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CREATE TABLE `uc_users` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`username` varchar(40) DEFAULT NULL COMMENT 'username (login principal)',
`connection_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'username (login principal)',
`email` varchar(254) DEFAULT NULL COMMENT 'email (login principal)',
`email_verified` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0',
`phone_number` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT 'mobile phone number (login principal?)',
`phone_verified` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0',
`display_name` varchar(40) DEFAULT NULL COMMENT 'name for displaying',
`nickname` varchar(40) DEFAULT NULL COMMENT 'nickname',
`given_name` varchar(40) DEFAULT NULL COMMENT 'given name or first name',
`family_name` varchar(40) DEFAULT NULL COMMENT 'family name or surname',
`middle_name` varchar(40) DEFAULT NULL COMMENT 'middle name',
`avatar_url` varchar(2000) DEFAULT NULL COMMENT 'avatar image url',
`password` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT 'password hash (login credential)',
`password_strength` int(11) DEFAULT NULL COMMENT 'password strength',
`enabled` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '1',
`locked` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0',
`type` smallint(6) NOT NULL COMMENT 'type (for lite-auth)',
`source` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT 'where user come from',
`last_login_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
`gender` varchar(10) DEFAULT NULL,
`birth_date` varchar(10) DEFAULT NULL,
`zone_info` varchar(20) DEFAULT NULL,
`locale` varchar(20) DEFAULT NULL,
`website` varchar(2000) DEFAULT NULL,
`address` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`metadata` varchar(5000) DEFAULT NULL,
`created_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
`updated_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
`external_source` varchar(255) DEFAULT NULL,
`external_id` varchar(255) DEFAULT NULL,
`reg_client_id` varchar(128) DEFAULT NULL,
`version` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `index_phone_number` (`phone_number`),
KEY `index_email` (`email`),
KEY `index_username` (`username`),
KEY `index_created_at` (`created_at`),
KEY `index_updated_at` (`updated_at`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2022228456 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='user table';

索引信息如下:

数据量:5968 8046

查看index level 通过innodb_ruby查看。
具体语法参见:https://github.com/jeremycole/innodb_ruby/wiki

方法一

1、登陆mysql对应机器,找到mysql数据存放位置

1
ps -ef | grep mysql

2、找到ibdata文件位置

3、执行如下命令

1
innodb_space -s ibdata1 -T user/uc_users space-indexes

执行结果如下:

  • id:表示此索引的ID。
  • name:索引的名称,PRIMARY代表的就是聚集索引,因为InnoDB表是聚集索引组织表,行记录就是聚集索引;idx_c就是辅助索引的名称。
  • root:索引中根节点的page号,可以看出聚集索引的Root节点是第3号page(前0、1、2号Page已经被使用),辅助索引的根节点是第4、5、6、7、8个page。
  • fseg:page的说明,internal表示非叶子节点或属于根节点,leaf表示叶子节点(也就是数据页)。
  • used:索引使用了多少个page,可以看出聚集索引的非叶子节点使用了1819个page,叶子节点使用了1112265个page。
  • allocated:索引分配了多少个page,可以看出聚集索引的非叶子节点分配了2522个page,叶子节点分配了1271136个page。
  • fill_factor:索引的填充度,used/allocated表示填充度,也就是实际使用的大小百分比。

现在我们知道了Root节点页后,就可以使用innodb_ruby的另外一个功能,打印页结构信息,需要了解InnoDB页结构。

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3
# 这里查看是索引中根节点的page号为3的索引信息 即主键索引id列
# 从返回结果中可以看到index_id=>55
innodb_space -s ibdata1 -T user/uc_users -p 3 page-dump

执行结果如下:

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[root@uoc-db2 mysql3306]# innodb_space -s ibdata1 -T user/uc_users -p 3 page-dump
#<Innodb::Page::Index:0x00000002dc04b8>:

fil header:
{:checksum=>2973709054,
:offset=>3,
:prev=>nil,
:next=>nil,
:lsn=>47538913608,
:type=>:INDEX,
:flush_lsn=>0,
:space_id=>31}

fil trailer:
{:checksum=>2973709054, :lsn_low32=>294273352}

page header:
{:n_dir_slots=>2,
:heap_top=>225,
:garbage_offset=>192,
:garbage_size=>42,
:last_insert_offset=>0,
:direction=>:left,
:n_direction=>1,
:n_recs=>3,
:max_trx_id=>0,
:level=>3,
:index_id=>55,
:n_heap=>7,
:format=>:compact}

fseg header:
{:leaf=>
<Innodb::Inode space=<Innodb::Space file="user/uc_users.ibd", page_size=16384, pages=2044416>, fseg=2>,
:internal=>
<Innodb::Inode space=<Innodb::Space file="user/uc_users.ibd", page_size=16384, pages=2044416>, fseg=1>}

sizes:
header 120
trailer 8
directory 4
free 16189
used 195
record 63
per record 21.00

page directory:
[99, 112]

system records:
{:offset=>99,
:header=>
{:next=>129,
:type=>:infimum,
:heap_number=>0,
:n_owned=>1,
:min_rec=>false,
:deleted=>false,
:length=>5},
:next=>129,
:data=>"infimum\x00",
:length=>8}
{:offset=>112,
:header=>
{:next=>112,
:type=>:supremum,
:heap_number=>1,
:n_owned=>4,
:min_rec=>false,
:deleted=>false,
:length=>5},
:next=>112,
:data=>"supremum",
:length=>8}

garbage records:
{:format=>:compact,
:offset=>192,
:header=>
{:next=>171,
:type=>:node_pointer,
:heap_number=>5,
:n_owned=>0,
:min_rec=>false,
:deleted=>false,
:nulls=>[],
:lengths=>{},
:externs=>[],
:length=>5},
:next=>171,
:type=>:clustered,
:key=>[{:name=>"id", :type=>"BIGINT", :value=>2002372990}],
:row=>[],
:sys=>[],
:child_page_number=>1206485,
:length=>12}

{:format=>:compact,
:offset=>171,
:header=>
{:next=>171,
:type=>:node_pointer,
:heap_number=>4,
:n_owned=>0,
:min_rec=>false,
:deleted=>false,
:nulls=>[],
:lengths=>{},
:externs=>[],
:length=>5},
:next=>171,
:type=>:clustered,
:key=>[{:name=>"id", :type=>"BIGINT", :value=>55861094}],
:row=>[],
:sys=>[],
:child_page_number=>948104,
:length=>12}


records:
{:format=>:compact,
:offset=>129,
:header=>
{:next=>150,
:type=>:node_pointer,
:heap_number=>2,
:n_owned=>0,
:min_rec=>true,
:deleted=>false,
:nulls=>[],
:lengths=>{},
:externs=>[],
:length=>5},
:next=>150,
:type=>:clustered,
:key=>[{:name=>"id", :type=>"BIGINT", :value=>1}],
:row=>[],
:sys=>[],
:child_page_number=>375704,
:length=>12}

{:format=>:compact,
:offset=>150,
:header=>
{:next=>213,
:type=>:node_pointer,
:heap_number=>3,
:n_owned=>0,
:min_rec=>false,
:deleted=>false,
:nulls=>[],
:lengths=>{},
:externs=>[],
:length=>5},
:next=>213,
:type=>:clustered,
:key=>[{:name=>"id", :type=>"BIGINT", :value=>47377252}],
:row=>[],
:sys=>[],
:child_page_number=>948104,
:length=>12}

{:format=>:compact,
:offset=>213,
:header=>
{:next=>112,
:type=>:node_pointer,
:heap_number=>6,
:n_owned=>0,
:min_rec=>false,
:deleted=>false,
:nulls=>[],
:lengths=>{},
:externs=>[],
:length=>5},
:next=>112,
:type=>:clustered,
:key=>[{:name=>"id", :type=>"BIGINT", :value=>68265101}],
:row=>[],
:sys=>[],
:child_page_number=>1644800,
:length=>12}

页结构信息中有一个level字段,表示的就是Root节点页的高度,同样,level + 1就等于这个索引的高度。

比如再看看phone_number索引列(page号为4),结果如下:
https://github.com/jiankunking/backups/blob/master/mysql/index/phone_number.page.contents

方法二

1、查看innodb_page_size

1
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_page_size';

执行结果如下:

2、通过hexdump这样的工具就可以快速定位到所需要的树高度信息

1
hexdump -s 49216 -n 02 uc_users.ibd

执行结果如下:

查看uc_users表,49216表示的是316384+64(这里innodb_page_size设置为了16384,如果是8192就是38192),即第3个页偏移量64位置开始读取2个字节,这里PAGE_LEVEL为00 03,那么索引的高度就为4。

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