一 概述
可以简单的回顾B+Tree数据存储的相关的内容:
回顾数据库之B-Tree和B+Tree_calm_encode的博客-优快云博客
https://blog.youkuaiyun.com/calm_encode/article/details/123313255
二 B+Tree存储数据的量
计算机在存储数据的时候,最小存储单位是以扇区计算,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(如XFS/EXT4)最小单位是块,一个块的大小是4KB。
InnoDB引擎存储数据的时候,是以页为单位,每个数据页的默认大小是16KB,对应操作系统中的4个块。
当数据库存储的一条记录是1KB,那么(单个叶子节点)一页可以存储16条数据;对于非叶子节点存储的则是主键值和指针,在InnoDB中,一个指针的大小是6个字节,当主键的类型为BigInt的时候,此时的主键占用8个字节,其他信息的大小暂时不考虑。
16*1024/(8+6) = 1170
对于高度为2的B+Tree来说,存在一个根节点,而这个根节点存在1170个叶子节点的指针,而每个叶子节点存储16条数据,此时存储数据的总量为1170*16 = 18720。
而对于高度为3的B+Tree来说,存储的数据量为1170*1170*16=21902400条数据。
综上所述,在InnoDB引擎中,存储结构为B+Tree的时候,只要树的高度为3就可以满足千万级的数据存储,在查找某条数据时,将对一次页的查找代表一次IO,那么我们可以通过主键索引查找的时候一般只需要进行1-3此IO即可。
B+Tree在InnoDB中的数据存储与查询效率
本文详细介绍了B+Tree在数据库存储中的应用,特别是InnoDB引擎如何利用B+Tree进行数据组织。每个数据页默认16KB,一条记录1KB时,高度为2的B+Tree可存储约18K条数据,高度为3时可存储约2190万条数据。通过主键索引查找通常只需1-3次IO操作,展示了B+Tree在大数据量查询时的高效性能。
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