MySQL高阶讲座之：`InnoDB`的`Page`合并与拆分：其在数据写入和删除时的性能影响。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

各位观众老爷，大家好！今天咱来聊点MySQL里InnoDB的硬核东西：Page合并与拆分。这玩意儿就像盖房子，地基（Page）不稳，楼（数据库）就容易塌。特别是数据频繁写入删除的时候，Page的合并和拆分直接影响性能，搞不好就让你系统卡成PPT。

开场白：Page是个啥？

首先，咱们要明白啥是Page。在InnoDB里，Page是最小的存储单元，默认大小是16KB。你可以把它想象成一个个的硬盘格子，数据就存在这些格子里。InnoDB管理数据，读写数据，都是以Page为单位进行的。

正文：Page的爱恨情仇——合并与拆分

好，现在主角登场：Page的合并与拆分。这俩兄弟，一个负责把小Page凑成大的，一个负责把大Page分成小的。听起来挺和谐，但实际上，他们可是性能的幕后黑手。

1. Page拆分：数据插入的烦恼

想象一下，你往一个几乎满了的Page里插入一条新数据。这Page装不下了，咋办？这时候，Page拆分就来了。

过程：
1. InnoDB创建一个新的Page。
2. 把原Page大约一半的数据移动到新的Page。
3. 更新索引，指向新的Page。
代码模拟：

虽然我们不能直接模拟InnoDB的底层操作，但可以用Python来模拟Page拆分的过程，帮助理解：

class Page:
    def __init__(self, page_id, capacity=10, data=None):
        self.page_id = page_id
        self.capacity = capacity
        self.data = data if data is not None else []

    def is_full(self):
        return len(self.data) >= self.capacity

    def insert(self, item):
        if self.is_full():
            raise Exception("Page is full")
        self.data.append(item)

    def split(self):
        """模拟Page拆分"""
        midpoint = len(self.data) // 2
        new_page_data = self.data[midpoint:]
        self.data = self.data[:midpoint]
        new_page = Page(page_id=self.page_id + "_new", capacity=self.capacity, data=new_page_data)  # 简单用page_id + "_new"区分
        return new_page

    def __repr__(self):
        return f"Page(id={self.page_id}, data={self.data})"

# 模拟使用
page1 = Page(page_id="page_1", capacity=5, data=[1, 2, 3, 4, 5]) #先让page1满了
try:
    page1.insert(6)  # 这时候会报错
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")
    new_page = page1.split() #拆分
    new_page.insert(6)   #再插入到新的page

    print(page1)
    print(new_page)

这个简单的Python代码，演示了当Page满了之后，split()函数如何将数据拆分到新的Page。

性能影响：
- I/O开销： 拆分涉及到读写多个Page，增加了I/O操作。
- 锁竞争： 拆分期间需要对Page加锁，可能导致其他事务阻塞。
- 索引维护： 需要更新索引，指向新的Page，也增加了开销。
场景：
- 主键自增，大量数据插入到索引的末尾。
- 更新操作导致行长度增加，Page无法容纳。

2. Page合并：数据删除的救星（也可能是坑）

当删除数据导致Page的空间利用率很低时，InnoDB可能会进行Page合并。

过程：
1. 找到相邻的两个利用率低的Page。
2. 将一个Page的数据移动到另一个Page。
3. 释放空的Page。
4. 更新索引。
代码模拟：

class Page:
    def __init__(self, page_id, capacity=10, data=None):
        self.page_id = page_id
        self.capacity = capacity
        self.data = data if data is not None else []

    def is_empty(self):
        return len(self.data) == 0

    def delete(self, item):
        try:
          self.data.remove(item)
        except ValueError:
          print(f"Item {item} not found in page {self.page_id}")

    def usage(self):
        return len(self.data) / self.capacity

    def merge(self, other_page):
        """模拟Page合并"""
        if self.usage() + other_page.usage() > 1: #避免合并后容量超过100%
            print("Cannot merge.  Resulting page would be over capacity.")
            return False

        self.data.extend(other_page.data)
        other_page.data = []  # 清空另一个Page
        return True

    def __repr__(self):
        return f"Page(id={self.page_id}, data={self.data})"

# 模拟使用
page1 = Page(page_id="page_1", capacity=5, data=[1])
page2 = Page(page_id="page_2", capacity=5, data=[2])

print(f"Page 1 before merge: {page1}")
print(f"Page 2 before merge: {page2}")

if page1.merge(page2):
  print(f"Page 1 after merge: {page1}")
  print(f"Page 2 after merge: {page2}") #page2被清空了
else:
  print("Pages could not be merged.")

性能影响：
- I/O开销： 合并同样需要读写多个Page，增加I/O。
- 锁竞争： 合并期间需要对Page加锁。
- 索引维护： 更新索引。
场景：
- 大量数据删除，导致Page利用率很低。
- 更新操作导致行长度减少，Page空间浪费。

3. 如何避免频繁的Page合并与拆分？

既然Page合并和拆分这么影响性能，那咱们该咋办？

合理设计主键： 使用自增主键，避免随机插入，减少Page拆分。
控制行长度： 避免一行数据过长，导致Page容易满。
定期维护： 使用OPTIMIZE TABLE命令，整理表空间，减少碎片。
预估数据量： 提前预估数据量，设置合适的填充因子（fill factor）。虽然InnoDB没有直接的填充因子设置，但可以通过调整行的大小来间接影响Page的使用率。
监控Page状态： 通过监控InnoDB的状态变量，了解Page的使用情况。比如：
- Innodb_pages_read：读取的Page数量。
- Innodb_pages_written：写入的Page数量。

4. 深入一点：B+树与Page

Page合并和拆分，和B+树索引息息相关。InnoDB的索引是B+树实现的，每个节点就是一个Page。

B+树特性：
- 所有数据都存储在叶子节点。
- 叶子节点之间有指针连接，形成一个有序链表。
Page拆分对B+树的影响：
当叶子节点Page拆分时，需要在父节点插入新的索引项，指向新的叶子节点。如果父节点也满了，可能导致父节点也拆分，甚至整个B+树的高度增加。
Page合并对B+树的影响：
当叶子节点Page合并时，需要删除父节点中对应的索引项。如果父节点因此变得很空，也可能导致父节点合并。

5. 案例分析：慢查询排查

假设你的MySQL数据库出现慢查询，通过分析发现是因为频繁的Page拆分导致的。

问题描述：
- 某个表插入速度很慢。
- Innodb_pages_written指标很高。
- 通过SHOW ENGINE INNODB STATUS命令，发现大量的Page拆分。
排查思路：
1. 检查表的主键是否为自增。如果不是，改为自增主键。
2. 分析表的数据量是否过大，导致单个Page容易满。考虑分表。
3. 检查是否有大量的UPDATE操作，导致行长度增加。
4. 使用OPTIMIZE TABLE命令整理表空间。
代码示例（OPTIMIZE TABLE）：
```
OPTIMIZE TABLE your_table_name;
```
这个命令会重新组织表的数据和索引，减少碎片，提高查询效率。

6. 一些奇技淫巧

批量插入： 相比于单条插入，批量插入可以减少Page拆分的次数。

INSERT INTO your_table_name (column1, column2) VALUES
(value1_1, value1_2),
(value2_1, value2_2),
(value3_1, value3_2);

使用innodb_fill_factor（MySQL 8.0.30+）： 虽然不能直接设置填充因子，但是可以通过调整行的大小，间接影响Page的使用率。但是需要注意的是，这个参数不会主动触发page的合并和拆分，只是在创建新索引时会考虑填充因子。
监控INFORMATION_SCHEMA.INNODB_METRICS： 这个表提供了InnoDB的各种指标，可以帮助你深入了解Page的使用情况。
```
SELECT NAME, COMMENT, COUNT FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_METRICS WHERE NAME LIKE '%page%';
```

总结：Page合并与拆分是InnoDB性能优化的重要环节

Page合并和拆分是InnoDB存储引擎为了管理数据而进行的底层操作。理解它们的原理和影响，可以帮助我们更好地设计数据库，优化查询，避免性能瓶颈。记住，没有银弹，只有适合你的解决方案。

提问环节：

好，讲了这么多，大家有没有啥问题？尽管提，能解答的咱就解答，解答不了的咱就一起研究！

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