InnoDB的页分裂、页合并及优化策略

InnoDB 的页分裂（Page Split）和页合并（Page Merge）是 B+ 树索引维护的核心机制，目的是保证索引结构的平衡性和空间利用率。

B+树结构

                        [根节点]
                     (键值: 30)
                   /             \
          [中间节点1]          [中间节点2]
        (键值: 10, 20)       (键值: 40, 50)
       /     |      \          /      |     \
  [叶子1] [叶子2] [叶子3]  [叶子4] [叶子5] [叶子6]
 (1-10)  (11-20) (21-30)  (31-40) (41-50) (51-60)
  ↓→      →↓→      →↓→      →↓→      →↓→      →↓→  （叶子节点双向链表）

1. 非叶子节点（索引节点）

• 存储内容：
  • 键值（Key）：用于路由查询的索引值（如主键或索引列值）。
  • 指针（Pointer）：指向子节点的物理地址（如页号）。
• 示例：
  根节点 (键值: 30) 表示：
  • 左子树所有键值 ≤30，右子树所有键值 >30。

2. 叶子节点（数据节点）

• 存储内容：
  • 键值（Key）：索引列的实际值。
  • 数据行（Row Data）：
    • 主键索引：直接存储整行数据（聚集索引）。
    • 二级索引：存储主键值（需回表查询）。
• 双向链表：叶子节点通过指针连接，支持高效范围查询。

3. 层级关系

• 平衡性：所有叶子节点位于同一层，保证查询稳定在 O(log n) 时间复杂度。
• 路由逻辑：
  查询时从根节点逐层向下比较键值，直到定位到目标叶子节点。

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4. B+树 vs B树的核心区别

特性	B+树	B树
数据存储位置	仅叶子节点存储数据	所有节点均可存储数据
叶子节点链接	叶子节点通过双向链表连接	无横向链接
范围查询效率	高（直接遍历链表）	低（需回溯树结构）
磁盘 I/O 优化	更适合分页存储（如数据库页）	适用随机访问场景

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5. B+树查询流程示例

查询 id=25 的数据：

1. 根节点：比较 25 < 30，进入左子树（中间节点1）。
2. 中间节点1：比较 20 < 25 ≤30（最后一个键值），进入右子树（叶子3）。
3. 叶子3：在 21-30 范围内找到 id=25 的数据行。

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B+树通过多层级索引节点和叶子节点的双向链表，实现了高效的 点查询 和 范围查询。

1. 页分裂（Page Split）

触发条件

当向一个 已满的页（默认 16KB）插入新数据时，若无法容纳新增数据，InnoDB 会触发页分裂。

分裂过程

1. 创建新页：分配一个新的页，将原页的部分数据（约 50%）移动到新页。
2. 更新父节点指针：在父节点（B+ 树的上一层）中新增一个键（Key），指向新页。
3. 调整链表：维护相邻页之间的双向链表关系（B+ 树叶子节点通过指针连接）。

分裂类型

• 顺序插入（如自增主键）：新页通常分配到原页之后，减少随机 I/O。
• 随机插入（如 UUID 主键）：新页可能分配到磁盘的其他位置，导致物理存储碎片化。

性能影响

• 写入开销：分裂过程涉及页复制、父节点更新和日志写入（redo log），导致短暂性能下降。
• 空间碎片：页分裂后，原页和新页可能未完全填满，降低空间利用率。

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2. 页合并（Page Merge）

触发条件

当删除数据导致 页的填充率低于阈值（默认 50%）时，InnoDB 会尝试将相邻的页合并。

合并过程

1. 选择相邻页：找到同一层级且物理位置相邻的页（通常为左兄弟页）。
2. 合并数据：将两个页的数据合并到一个页中，释放空页。
3. 更新父节点指针：删除父节点中指向空页的键。

性能影响

• 合并频率低：InnoDB 默认不积极合并页，仅在后台线程（如 purge thread）空闲时执行。
• 优化空间利用率：合并后减少碎片，提升顺序扫描效率。

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3. 页分裂与合并的根因

B+ 树的平衡性要求

• 树高度稳定：B+ 树通过分裂和合并保持所有叶子节点在同一层，确保查询效率为 O(log n) 。
• 节点填充率控制：避免页过满（影响插入性能）或太空（浪费存储空间）。

动态数据操作的必然结果

• 插入/删除的随机性：若主键非自增（如 UUID），插入操作可能分散到不同页，加剧分裂频率。
• 事务与并发：高并发写入时，页分裂可能导致锁竞争（如行锁升级为页锁）。

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4. 页分裂与合并的优化策略

减少页分裂

1. 使用自增主键：顺序写入减少随机页分裂。
2. 预分配空间：通过 innodb_fill_factor 设置页填充率（如 90%），预留空间给后续插入。
3. 避免频繁更新主键：主键更新可能导致旧页删除和新页插入，加剧分裂。

减少页合并

1. 合理设计删除逻辑：批量删除后手动触发 OPTIMIZE TABLE 重组表（谨慎使用，锁表）。
2. 监控碎片率：通过 SHOW TABLE STATUS 观察 Data_free 字段，定期优化高碎片表。

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5. 示例分析

页分裂场景

-- 假设某页已满（16KB），插入新记录导致分裂
INSERT INTO orders (id, amount) VALUES (10001, 150.00);

1. 原页分裂为两个新页（A 和 B）。
2. 父节点新增指向页 B 的键（如 10001）。
3. 后续插入若命中页 B，可能继续分裂。

页合并场景

-- 删除表中 50% 数据
DELETE FROM logs WHERE created_at < '2023-01-01';

1. 删除操作后，多个页填充率低于 50%。
2. InnoDB 后台线程逐步合并相邻页。

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总结

页分裂和页合并是 InnoDB 维护 B+ 树高效性和空间利用率的核心机制：

• 页分裂：解决写入时的空间不足问题，保障树结构的平衡。
• 页合并：优化删除后的空间碎片，提升存储效率。
  合理设计表结构（如自增主键）和监控碎片率，可显著降低分裂与合并的开销。