我叫小M,立志建立MySQL帝国。

原创
03/31 09:50
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我是小M,我在卡拉巴拉星球。

我喜欢数据,我立志成为一个数据管理者。

所以我来 Y 公司应聘,听说他们的数据量挺大的。

面试过程还是挺简单的。

我用 007 这三个数字就轻易打败了一堆吹嘘 996 的应聘者。

此刻,我独领风骚。

1

今天是我第一天上班,我笔直地坐在工位上,等着老板的宠幸。

下午两点。

Y 老板推门而入,打着哈欠看着我:“007,你背有问题?坐得这么直?”

“老板你好,我叫小M,不是叫 007 ,007 是我对公司的热爱,是我的毕生....”

“打住打住,看到你前面办公桌上十几条数据了么?”

“你的任务就是管理好它们,这些数据随时会增加、查阅、删除、更新的哦。”

我激动着、颤抖着回答:“Yes,Sir!”

2

花了10分钟的时间,我把桌上的数据都扫视了一遍。

是的,没错,就十几条数据我花了十分钟。

因为这是我的第一份工作,我热爱!

这些数据都来自一个叫 User 的部门,它们都有一样的结构:

这堆数据的 ID 都是有规律的,我想着就按顺序把它排排坐,我用链表将它们相连。

每次查找数据,我从头开始遍历往后找就行了,有序,简单。

我真是个小天才。

就这样日复一日,年复一年,User 的数据在不断的增加,现在已经多达百条了。

这个链表也越来越长,每次老板来找我要数据,我查找的时间也越来越慢。

而且不仅是大老板,我发现好多小老板也来找我要数据。

我快要累死了,我的腰渐渐地也直不起来了。

3

5月1号深夜,今天是劳动节。

我依旧在公司加班。

我想不能再这样下去了,是时候祭出我的秘密武器了!

只有在夜深人静一个人的时候,我才能召唤它!

螺蛳粉!

没错,就是它!

因为我发现,嗦了螺蛳粉之后,我的脑子特别清晰,思维特别地发散。

为此,我还特意去医院检查了下脑子,医生说从片子上看的话一切正常,不过从感觉上看我可能不太正常。

不管了,反正我知道,螺蛳粉确实能赋予我通透的头脑。

因为,此时我的脑子已经开始动起来了!

有了!

我忽然回想起,在大学里面有一门叫《数据结构》的课程里讲了二分法。

现在有近一千条有序的数据,我把它按每十条数据分为一组,于是我吭哧吭哧的一顿操作。 (为了美观,就画10组)然后我再为每一组都配置一个每个槽记录了每组最大的那条记录的地址 这样,我就可以通过二分法快速查找记录啦!

假设现在就10组数据,然后我要找 ID 等于 12 这条数据,我就:

  1. 先计算中间槽的位置(1+10)/2=5,通过地址找到第五组,此时第五组ID是50,12<50,所以继续二分。
  2. (1+5)/2=3,通过地址找到第三组,此时第三组ID是30,12<30,所以继续二分。
  3. (1+3)/2=2,通过地址找到第二组,此时第二组ID是20,12<20,所以继续二分。
  4. (1+2)/2=1,通过地址找到第一组,此时第一组ID是10,12>10,现在能断定12在第二组。
  5. 从图中看起来第一组和第二组是分开的?实际上地址是相连的,所以通过第一组最后一条数据,可以往后随着单向链表遍历,找到ID为12的这条数据。

是不是很方便?

总结的来说:

  1. 先通过二分法找到数据所在的槽。
  2. 然后再通过单向链表遍历得到数据。

在数据量很大的时候这种查找方式非常快速!

因为查找数据的时间复杂度从O(n)几乎简化成了O(lgn)

我称之为页目录,我可真是个小天才呢!

4

就这样,日复一日,年复一年。

User 的数据量还在逐日增加。

我发现每次查询都需要掏出全部的名单来找

我这小胳膊细腿的,都快抬不动了。

于是,在一个月黑风高的夜晚,我又掏出了螺蛳粉。

灵光乍现! 我以一千个数据为一个界限来分割数据,我将每一千个数据称之为

没错,我又想出了 idea,我将所有数据分为一页一页,每页之间用双向链表相连。 图图图图图图 这样每次查询,我就不需要一次把有所数据都拉出来,我可以一页一页翻阅过去。

当然,页内部还是按照刚才那样分组访问。

现在我是这样查找数据的:

  1. 每次查数据我从第一页开始找。
  2. 然后按照页内查找的方式二分去查数据,找不到就通过链表访问下一页。

因此,访问速度并没有变快,只是每次不需要把数据全部捞出来,只要一页一页的捞。

我的胳膊得到了解放。

5

公司越来越大,User 的数据爆炸性增长。

分的页也越来越多,老板和小老板们开始抱怨了。

老板说,“我让你找个人,你找了1小时?你今年年终奖还想不想要了!”

“唉,那个人在最后一页,我翻的要死才翻到,我太难了!”

虽说在心里抱怨,但是我知道这样下去不是办法。

头可断血可流,年终奖不可少!

别问,问就是螺蛳粉!

果不其然,螺蛳粉是无敌的。

解决法子有了!

每个页都标上独一无二的页号。

参考书本目录的设计,我还专门搞了一个页,页里面的存储就是目录!

我称它为目录页

你看,这样我就能通过这个目录页找到对应的数据页。

比如:我现在要找 ID 为 500 的那条数据。

  1. 我遍历目录页数据就可以知道该条数据在页1。
  2. 然后就开始在页内通过老套路二分来查找数据!

可能有人觉得,目录页也是有大小的呀!装不下怎么办?

没事,和数据页一样,新增页呗! 可能有人会问,那目录页多了,查找目录页也会变慢的呀!

你说的没错,但这可难不倒我这个小聪明!

我们可以再搞一级目录,我称之为目中目(开个玩笑~)! 这样,每次我从根目录开始查询,只要几次查询我就能找到想要的数据!

我称这整一个为索引 Y 老板看到了我的设计之后,拍了拍我的脑袋,“007,有一手啊,我看你这结构看着像一棵树,我这个人又喜欢吹牛 B,你看这玩意叫 B 树怎么样?”

“不行老板,我觉得这 B 格不够高,要么叫B+树吧?”

“行啊,007,年终奖我提前发给你!”

“叮铃,支付宝到账,0.1元。”

我:“...........”

“对了 007 ,这 User ID 太不好记了,下次我打算只告诉你名字,让你找。”

我内心:“@#%^&%........”

故事未完,敬请期待 ~


哈哈,第一次写这类故事,有点意思。

这篇主要写的是关于MySQL InnoDB 聚簇索引的设计,阐述了 MySQL 的数据到底是如何查找的。

我记得之前阿里的面试官就问过我这个问题,让我说说数据在索引上是如何找到的,越细越好。

嘿嘿,这下知道了吧。

不过,由于故事的原因,有些描述都是不准确的,比如上面说的什么每一千条数据分为一页。

我下面统一更正一下并补充一些点,看好了啊!

  • MySQL 一页默认16 KB,所以不是按数量的,是按总的记录数所占的空间。
  • 页内记录是单向链表连接,页之间是双向链表连接。
  • 当一页数据存满了之后需要进行页分裂,也就是拆分下记录变成两个页。
  • 页分裂操作也可能导致多个页都满了,比如你往一个页中间插入数据,挤出一条数据到下一页,然后下一页也满了,发生级联,影响性能,所以建议主键有序,这样不会往中间的页插入数据
  • MySQL页内默认会有一条最大记录和一条最小记录不存储数据,就是这样设计的,和链表dummy节点类似。
  • 一页除了存储数据还有一些元数据,比如FileHeader、PageHeader等等,太细了讲了你现在记得住,过两星期也记不住,我也一样。
  • 一条记录也有很多细节。

像大部分人可能知道 InnoDB B+树索引的设计。

也能说出为什么要用 B+ 树,但是很少会说到页内的二分查找。

其实这样的设计很常见,像 Kafka 的索引也采用了二分,一般数据量大了,数据有序的情况都会上二分。

下次面试官问你,你就把这个跟他说说,面试官会觉得,啧啧真细啊。

对了,我上述讲的只是索引结构大致布局,想要看详细的可以看《从根儿上理解 MySQL》,比如 FileHeader 有什么字段啊啥的。

不过,我个人觉得没必要这么细,反正记不住,精髓掌握的即可。

如果你喜欢这样故事类的文章,可以留言让我知道,我之后多往这方面写。

欢迎关注我的公众号【yes的练级攻略】,更多硬核文章等你来读。


我是yes,从一点点到亿点点,我们下篇见

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