MySQL中100w数据表比1000w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？

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：

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(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(100) NOT NULL DEFAULT '',
`age` int(10) NOT 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：

• 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

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：

• 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。

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 ***************************
Name: user
Engine: InnoDB
Version: 10
Row_format: Dynamic
Rows: 10143
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
Checksum: NULL
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条

• 如果树的高度是3，那么能存储的数据量就是1638 * 1638 * 364 = 976628016条

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。

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在/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。

作者：假装懂编程 https://juejin.cn/post/6984034503362609165

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