【Mysql】InnoDB 引擎中的页目录

一、页目录和槽
现在知道记录在页中按照主键大小顺序串成了单链表。

那么我使用主键查询的时候,最顺其自然的办法肯定是从第一条记录,也就是 Infrimum 记录开始,一直向后找,只要存在总会找到。这种在数据量少的时候还好说,一旦数据多了,遍历耗时一定非常长。

于是,作者又想到了一个好办法,灵感来自于书本中的目录。我们翻书的时候想查找一些内容,就会去查看目录,然后直接确定好内容所在的页码。

那么对于 InnoDB 来说,过程如下:

将所有正常的记录划分为几个组,这里包括那 2 条虚拟记录,但是不包含已经被移除到垃圾链表的记录。
每个组内最后一条记录(也就是最大的那条)就是“大哥”,其他记录都是“小弟”,而“大哥”记录的头信息中的 n_owned 属性表示该组内共有几条记录。
将每个组中最后一条记录在页面中的地址偏移量单独提取出来,按顺序存储到靠近页尾部的地方。
这个地方就是页目录 Page Directory。而上述的地址偏移量就是该记录的真实数据与页面中第 0 个字节之间的距离,这些地址偏移量被称为槽。

每个槽占用 2 字节,页目录就是由多个槽组成。

二、页目录的规定
在上一篇中,创建的表里存在 4 条数据,那么在页中还要算上 Infimum 和 Supremum,共 6 条记录。

这时候 InnoDB 会把它们分出 2 个组:

第一组:只有一个 Infimum 记录
第二组:剩下的 5 条记录
每个槽中,存放着每个组里最大的那条记录所在页面中的地址偏移量。

从图中,需要关注页目录的一些点:

页目录有 2 个槽,说明记录被分为 2 个组。
Infimum 记录的 n_owned 属性值为 1,而 Supremum 的为 5。
为什么这 6 条记录要这样分?因为作者对于每组中的记录数量有规定:

对于 Infimum 所在的分组只能有 1 条记录。
Supremum 所在的分组只能在 1~8 条之间。
剩下的分组,记录条数范围只能是 4~8 之间。
三、页目录查找记录的过程
现在继续向测试表里插入 12 条数据,也就是说在页中共有 18 条记录。

然后这些记录就被分成了 5 个组,这里参考书籍上的示意图(只保留一些关键属性):

现在,要查找主键是 6 的记录,要如何进行?

因为 5 个槽的编号分别为 0、1、2、3、4 挨着的,并且里面的主键值也都是从小到大进行排序的,可以使用二分法(不清楚的可以百度),那么初始情况下 low=0,high=4:

计算中间槽的位置,(0+4)/ 2=2,于是查看槽 2 对应记录的主键值为 8,因为 8 > 6,所以 high = 2,low 不变。
重新计算中间槽位置,(0+2)/ 2=1,于是查看槽 1 对应记录的主键为4,因为 4 < 6,所以 high 不变,low = 1。
因为 high - low = 1,所以确定主键值为6 的记录就在槽 2 对应的组中。接着找到该组中主键最小的记录,沿着单链表向后遍历,最终找到主键 6 的记录。
这里有个问题,槽对应的值都是这个组的主键最大的记录,如何找到组里最小的记录?比如槽 2 对应最大主键是 8 的记录,那如何找到最小记录。

解决办法是:

通过槽 2 找到 槽 1 对应的记录,也就是主键为 4 的记录。
主键为 4 的记录的下一条记录就是槽 2 当中主键最小的记录,可以找到主键 5。
总结 在一个数据页中查找指定主键值的记录,过程分为 2 步:

通过二分法确定该记录所在分组对应的槽,然后找到该槽所在分组中主键值最小的记录。
通过记录的 next_record 属性比那里该槽所在组的各个记录,最终找到目标记录。

总结:

感谢每一个认真阅读我文章的人!!!

作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路,如果你不想再体验一次学习时找不到资料,没人解答问题,坚持几天便放弃的感受的话,在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源,希望能给你前进的路上带来帮助。

文档获取方式:加入我的软件测试交流群:1007119548免费获取~(同行大佬一起学术交流,每晚都有大佬直播分享技术知识点)

这份文档,对于想从事【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你!

以上均可以分享,只需要你搜索vx公众号:程序员雨果,即可免费领取

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/338164.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

使用Scikit Learn 进行识别手写数字

使用Scikit Learn 进行识别手写数字 作者&#xff1a;i阿极 作者简介&#xff1a;数据分析领域优质创作者、多项比赛获奖者&#xff1a;博主个人首页 &#x1f60a;&#x1f60a;&#x1f60a;如果觉得文章不错或能帮助到你学习&#xff0c;可以点赞&#x1f44d;收藏&#x1f…

goland报错:The selected directory is not a valid home for Go SDK

原因&#xff1a; IDEA / goland无法识别到GO语言SDK版本 解决办法&#xff1a; 打开GO的安装目录下的src\runtime\internal\sys\zversion.go文件&#xff0c;添加一行&#xff08;我的go版本是1.18.10&#xff09; const TheVersion go1.18.10 重启goland再选择试试 最后…

Linux权限2

相关命令 chown [用户名] [文件]​ 更改文件拥有者&#xff08;加sudo强制更改&#xff09; chown [拥有者]:[所属组] [文件] 更改文件拥有者和所属组&#xff08;root权限下&#xff09; chgrp [用户名] [文件] 更改文件所属组 文件类型 输入ls或ll显示的文件&#xff…

版本控制背景知识

版本控制背景知识 本文是关于 Git 系列文章的导读&#xff0c;我们先介绍一下版本控制的背景知识。 什么是版本控制 版本控制是一种记录一个或若干文件内容变化&#xff0c;以便将来查阅特定版本修订情况的系统。它将什么时候、什么人更改了文件的什么内容等信息如实记录下来…

1.10 力扣回溯中等题

93. 复原 IP 地址 代码随想录 (programmercarl.com) 有效 IP 地址 正好由四个整数&#xff08;每个整数位于 0 到 255 之间组成&#xff0c;且不能含有前导 0&#xff09;&#xff0c;整数之间用 . 分隔。 例如&#xff1a;"0.1.2.201" 和 "192.168.1.1"…

LeNet-5(fashion-mnist)

文章目录 前言LeNet模型训练 前言 LeNet是最早发布的卷积神经网络之一。该模型被提出用于识别图像中的手写数字。 LeNet LeNet-5由以下两个部分组成 卷积编码器&#xff08;2&#xff09;全连接层&#xff08;3&#xff09; 卷积块由一个卷积层、一个sigmoid激活函数和一个…

C++day3作业

完善对话框&#xff0c;点击登录对话框&#xff0c;如果账号和密码匹配&#xff0c;则弹出信息对话框&#xff0c;给出提示”登录成功“&#xff0c;提供一个Ok按钮&#xff0c;用户点击Ok后&#xff0c;关闭登录界面&#xff0c;跳转到其他界面 如果账号和密码不匹配&#xf…

【普中开发板】基于51单片机的简易密码锁设计( proteus仿真+程序+设计报告+讲解视频)

基于51单片机的简易密码锁设计 1.主要功能&#xff1a;资料下载链接&#xff1a; 实物图&#xff1a;2.仿真3. 程序代码4. 设计报告5. 设计资料内容清单 【普中】基于51单片机的简易密码锁设计 ( proteus仿真程序设计报告讲解视频&#xff09; 仿真图proteus8.16(有低版本) 程…

C++_vector类

目录 一、vector的模拟实现 1、vector的组成结构 2、vector尾插数据 2.1 析构函数 3、迭代器实现 4、resize 5、删除数据 5.1 迭代器失效 6、指定位置插入数据 6.1 迭代器失效 7、迭代器构造和resize构造 8、深浅拷贝 结语&#xff1a; 前言&#xff1a; vect…

Beauty algorithm(七)瘦脸

瘦脸的实现采用局部平移法。 一、skills 前瞻 局部平移 二、目标区域定位 左脸: 关键点选择3、5点,基点30 rmax:计算两点5-3间的距离, |x-c|:图像任一点到固定基点c的距离 |m-c|:两固定点距离 右脸: 关键点选择

空间转录组与单细胞转录组联合分析——MIA,代码分享(Nature Biotechnology :)

​ 原文&#xff1a;Integrating microarray-based spatial transcriptomics and single-cell RNA-seq reveals tissue architecture in pancreatic ductal adenocarcinomas | Nature Biotechnology 研究者采用 MIA 联合 scRNAseq 和 ST 数据&#xff0c;分析原发性胰腺导管腺癌…

ThreadLocal如何使用详解

ThreadLocal概述&#xff1a; ThreadLocal是Java中的一个线程局部变量工具类&#xff0c;它提供了一种在多线程环境下&#xff0c;每个线程都可以独立访问自己的变量副本的机制。ThreadLocal中存储的数据对于每个线程来说都是独立的&#xff0c;互不干扰。 使用场景&#xff1a…