理解索引及数据存储

在深入探讨 MySQL 的索引碎片之前，我们需要先理解数据库中数据存储的基本概念，包括页、区、聚集索引、非聚集索引。这些概念是理解索引碎片和优化数据库性能的基石。

数据存储的基本单位：页与区

在 MySQL 中，数据存储的基本单位也是“页”。每个页通常是 16KB 的大小（InnoDB 存储引擎），包含多个数据行，页内还包括一些元数据信息，如页头、行偏移数组等。页是数据库存储引擎进行 I/O 操作的最小单位。当数据行的大小超过单个页的大小时，它们会被存储在多个页中，这称为“行溢出”。

“区”是一组连续的页，它们在磁盘上连续存储。MySQL 在分配空间时，通常以区为单位进行。区的大小通常是 1MB（对于 InnoDB 存储引擎），但这个大小可以根据配置进行调整。区有两种类型：统一区（Uniform Extent）和混合区（Mixed Extent）。统一区中的所有页都属于同一个对象；混合区则可以包含多个不同对象的页。当一个表或索引需要分配新页时，如果已有足够的空间，会优先从混合区中分配，否则将分配新的统一区。

聚集索引与非聚集索引

聚集索引决定了表中数据行的物理存储顺序。

在 InnoDB 存储引擎中，主键默认作为聚集索引。如果没有显式定义主键，InnoDB 会选择一个唯一且非空的列作为聚集索引；如果没有合适的列，InnoDB 会自动生成一个隐藏的主键。

聚集索引的叶节点直接包含数据行，这意味着数据行按照聚集索引键的顺序物理存储在磁盘上。由于数据行按照索引键排序，因此查询时可以快速定位到特定的数据行。

聚集索引通常通过 B+ 树结构实现，其中根节点和中间节点包含指向叶节点的指针，叶节点则包含实际的数据行。每个表只能有一个聚集索引，因为数据行只能有一种物理排序方式。

非聚集索引不决定数据行的物理存储顺序。

非聚集索引的叶节点包含对数据行的引用（如行 ID 或 RID），这些引用指向数据行在表中的实际位置。

非聚集索引的叶节点不包含数据行本身，而是包含指向聚集索引的指针。

一个表可以有多个非聚集索引，每个非聚集索引都是基于不同的索引键。

深入解析碎片

内部碎片

内部碎片指的是索引页内部未被充分利用的情况。当一个索引页没有足够的空间来存储新的数据行，或者数据行的大小超过了页的大小，就会导致内部碎片的产生。这种情况通常发生在以下几种情况：

大尺寸数据行：当数据行的大小接近或超过页大小时，会导致页内剩余空间不足以存储新的数据行。
频繁的更新操作：更新操作可能会导致行大小变化，从而产生页内空间的浪费。
索引行大小不一：由于索引行的大小不一，可能会导致页内空间未能被充分利用。

内部碎片会降低数据库的性能，主要体现在以下几个方面：

增加I/O操作：内部碎片导致数据存储不连续，增加了数据库查询时的I/O操作次数。
降低缓存效率：页内空间的不充分利用意味着缓存中可能会存储更多的空页，降低了缓存的效率。
增加数据恢复时间：在数据恢复过程中，内部碎片会增加恢复数据所需的时间。

外部碎片

外部碎片是指页的物理存储顺序与逻辑顺序不一致的情况。这种碎片通常由以下几种操作引起：

页分裂：当一个页满了，新插入的数据需要分配到新的页上，导致页分裂。
数据删除：删除数据后，释放的空间可能不会立即被回收，导致页间空间的不连续。
数据插入：新插入的数据可能需要分配到新的页上，而这些页可能不会紧挨着已有的页。

由于页的物理顺序与逻辑顺序不一致，在进行有序扫描时，磁头需要在磁盘上进行更多的跳动，从而增加磁盘I/O操作。

碎片检测

使用 `SHOW TABLE STATUS`

sql

SHOW TABLE STATUS LIKE 'your_table_name';

结果集信息说明：

Data_free：表示表中未使用的空间大小。如果这个值较大，说明存在内部碎片。
Rows：表示表中的行数。
Avg_row_length：表示平均每行的长度。

使用 `INFORMATION_SCHEMA` 表

查看代码

sql

SELECT 
    table_name, 
    index_name, 
    data_length, 
    data_free, 
    row_format 
FROM 
    information_schema.tables 
WHERE 
    table_schema = 'your_database_name' AND 
    table_name = 'your_table_name';

关键指标及其含义：

data_length：表示表的实际数据大小。
data_free：表示表中未使用的空间大小。
row_format：表示行格式，如 Compact、Dynamic 等。

碎片解决策略

针对不同的碎片程度和具体情况，可以选择不同的方法来解决索引碎片问题。

删除并重建索引

优点：

彻底消除碎片，恢复索引的性能。
适用于严重碎片化的索引。

缺点：

在删除索引期间，索引不可用，可能导致阻塞。
对于聚集索引，删除索引会导致对应的非聚集索引重建两次（删除时重建，建立时再重建）。

实施步骤：

备份数据：在执行任何操作之前，确保已经备份了数据。

删除索引：

sql

ALTER TABLE your_table_name DROP INDEX your_index_name;

重新创建索引：

sql

ALTER TABLE your_table_name ADD INDEX your_index_name (column_name);

注意事项

在删除索引期间，相关的查询将无法使用该索引，可能会导致性能下降。
重建索引时，确保有足够的磁盘空间。

使用 `OPTIMIZE TABLE` 语句

OPTIMIZE TABLE 是 MySQL 提供的一个命令，用于重新组织表的数据和索引，减少碎片。

优点：

可以减少内部碎片。
不需要手动删除和重建索引。

适用场景：

当索引碎片严重且需要快速重建时。

具体实现方法

sql

OPTIMIZE TABLE your_table_name;

理解索引及数据存储 ​

数据存储的基本单位：页与区 ​

聚集索引与非聚集索引 ​

深入解析碎片 ​

内部碎片 ​

外部碎片 ​

碎片检测 ​

使用 SHOW TABLE STATUS ​

使用 INFORMATION_SCHEMA 表 ​

碎片解决策略 ​

删除并重建索引 ​

使用 OPTIMIZE TABLE 语句 ​