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MySQL数据 在 磁盘上是什么样子的

2025/5/23 18:58:28 来源:https://blog.csdn.net/weixin_45541665/article/details/148139692  浏览:    关键词:MySQL数据 在 磁盘上是什么样子的

MySQL数据 在 磁盘上是什么样子的,取决于所使用的存储引擎。存储于引擎 是作用在 表! 上的

存储引擎

百度百科是这样定义存储引擎的:MySQL 中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中,这些不同的技术以及配套的相关功能在 MySQL 中被称作 存储引擎。

简单来说就是不同的存储引擎,我们的数据存储的格式也会不一样。

我们知道 现在 MySQL 中常用的存储引擎有两种:MyISAMInnoDB

  • MySQL 5.5之前,MyISAM 是 默认的 存储引擎
  • MySQL 5.5开始,InnoDB 是 默认的 存储引擎

区别


MyISAMInnoDB
事务不支持❌支持
表/行锁只有表锁还引入了行锁
外键不支持❌支持✔
全文索引支持✔版本5.6 开始支持
读写速度更快更慢

从上面可以看出,MyISAM 最致命的一点就是不支持事务,而 InnoDB 支持。所以现在 InnoDB 已经成为我们使用的标配、最主流的存储引擎了。

命令工具

查询当前数据库支持的存储引擎

show engines;

查询当前默认的存储引擎

show variables like '%storage_engine%';

查询表的相关信息

show table status like '表名';

MyISAM

每个 MyISAM 表 都有 3个文件存储在磁盘上。这些文件的 名称 以 表名 开头,以 扩展名 指示文件类型。

  • .frm 文件(frame)存储表结构

  • .MYD 文件(MY Data)存储表数据

  • .MYI 文件(MY Index)存储表索引

MySQL 里的数据 默认是 存放在安装目录下的 data 文件夹中,也可以自己修改。
在这里插入图片描述

下面 以 MyISAM 作为存储引擎 创建一张表 t_user_myisam。
在这里插入图片描述

.MYI 文件 组织索引的方式就是 B+tree叶子节点 的 value 处存放的就是索引所在行的 磁盘文件地址

查找过程

首先会判断查找条件 where 中的字段 是否是 索引字段,
如果是就会先拿着这字段去 .MYI 文件里通过 B+tree 快速定位,从根节点开始定位查找;
找到后 再把这个索引关键字(就是我们的条件)存放的 磁盘文件地址拿到 .MYD 文件里面找,从而定位到索引所在行的记录。

请添加图片描述

InnoDB

每个 MyISAM 表 都有 2个文件存储在磁盘上。这些文件的 名称 以 表名 开头,以 扩展名 指示文件类型。

  • .frm 文件(frame)存储表结构
  • .ibd 文件(InnoDB Data)存储表 索引+数据

下面我创建了以 InnoDB 作为存储引擎的一张表 t_user_innodb。
在这里插入图片描述
InnoDB 把 索引 和 数据 都放在了 同一个文件 里存着了。
毋庸置疑,InnoDB 表里面的数据也是用 B+tree 数据结构 组织起来的。 下面我们来看看它具体是怎么存储的。
在这里插入图片描述
.ibd 存储数据的特点就是 B+tree 的叶子节点上包括了: 索引 和 该索引所在 行 的 所有列数据 。

查找过程

首先会判断查找条件 where 中的字段是否是索引字段,
如果是就会先拿着这字段去 .ibd 文件里通过 B+tree 快速定位,从根节点开始定位查找;
找到后直接把这个 索引关键字 及其记录所在行的 所有列数据 返回。
请添加图片描述

相关拓展

聚集(聚簇)索引

聚集索引:叶子节点包含了 完整的 数据记录。

简单来说就是 索引 和它所在行的 其它列数据 全部都在一起了。很显然,MyISAM 没有聚集索引,InnoDB 有。

InnoDB 的 主键索引 就是天然的 聚集索引。

有 聚集索引 当然就有 非聚集索引(稀疏索引)。对于 MyISAM 来说,它的索引就是非聚集索引。因为它的索引和数据是分开两个文件存的:一个 .MYI 存索引,一个 .MYD 存数据。

为什么 DBA 都建议表中一定要有主键,而且推荐使用整型自增?

为什么要有主键?

因为 InnoDB 表里面的数据必须要有一个 B+tree 的索引结构来组织、维护我们的整张表的所有数据,从而形成 .idb 文件。

那和主键有什么关系?

如果 InnoDB 创建了一张没有主键的表,那这张表就有可能没有任何索引,则 MySQL会选择所有具有唯一性并且不为 null 中的第一个字段的创建聚集索引。

如果没有唯一性索引的字段就会有一个隐式字段成为表的聚集索引:而这个隐式字段,就是 InnoDB 帮我们创建的一个长度为 6字节 的整数列 ROW_ID,它随着新行的插入单调增加,InnoDB 就以该列对数据进行聚集。

使用这个 ROW_ID 列的表都共享一个相同的全局序列计数器(这是数据字典的一部分)。为了避免这个 ROW_ID 用完,所以建议表中一定要单独建立一个主键字段。

为什么推荐使用整型自增?

首先整型的占用空间会比字符串小,而且在查找上比大小也会比字符串更快。字符串比大小的时候还要先转换成 ASCII 码再去比较。

如果使用自增的话,在插入方面的效率也会提高。

不使用自增,可能时不时会往 B+tree 的中间某一位置插入元素,当这个节点位置放满了的时候,节点就要进行分裂操作(效率低)再去维护,有可能树还要进行平衡,又是一个耗性能的操作。

都用自增就会永远都往后面插入元素,这样索引节点分裂的概率就会小很多。

二级索引

除聚集索引之外的所有索引都叫做二级索引,也称辅助索引。
它的叶子节点 不会存储 其它 所有列的数据,就只存储 主键值。
优点:保持一致性和节省空间。

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