干货分享，感谢您的阅读！快速了解索引页结构和数据行的直接关系。前提知识如下：
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一、快速走进索引页结构
在InnoDB存储引擎的世界里，数据存储和管理就像是一座繁忙而有序的城市。在这座城市中，每一块16KB大小的土地都被称为一个“页”（Page），而这些页是城市基础设施的核心，其主角就是“索引页”（INDEX页），这些页专门用于存储我们表中的实际记录数据，因此也被称为“数据页”（Data Page）。
（一）整体展示说明
索引页就像是城市中的一栋多层大厦。这栋大厦不仅要存放数据，还需要具备高效的检索功能。为了达到这个目的，InnoDB使用了一种高效的B+树结构，每个索引页就是这棵大树上的一个节点。索引页的大小固定为16KB，这个大小经过优化，既能高效利用磁盘空间，又能在内存中快速读取。整体页展示如下：
在这栋大厦中，各个部分各司其职，确保数据的高效存储和快速访问。File Header是大厦的门卫，Page Header是楼层管理，Infimum和Supremum是地基和天花板，User Records是居民，Free Space是预留的空房间，Page Directory是导航系统，File Trailer是安防系统。
（二）内容说明
File Header（文件头部）
占用空间38 字节，文件头部存储了页的一些基础信息：
- Page Type（页类型）：标识该页的类型（如数据页、索引页）。
- Page Number（页号）：当前页在表空间中的唯一编号。
- Checksum（校验和）：用于检测页在读写过程中的完整性。
具像化理解：就像是办公楼的铭牌，记录了楼的基本信息和身份标识。
Page Header（页面头部）
占用空间56 字节，页面头部包含数据页特有的信息：
- Number of Records（记录数量）：当前页中存储的记录数量。
- Free Space Pointer（空闲空间指针）：指向页中第一个可用的空闲空间位置。
- Heap Top（堆顶位置）：记录当前页中数据存储的最高位置。
- Page Level（页级别）：表示当前页在 B+ 树中的层级。
具像化理解：相当于楼的管理办公室，记录了楼内的各种管理信息，如有多少办公室空闲。
Infimum + Supremum（最小记录和最大记录）
占用空间26 字节，这两个虚拟记录用于定义页中的记录范围：
- Infimum Record（最小记录）：一个特殊的最小记录，用于标示页的起始。
- Supremum Record（最大记录）：一个特殊的最大记录，用于标示页的结束。
具像化理解：类似楼的基础和屋顶，标示了楼的起点和终点。
User Records（用户记录）
占用空间不确定，实际存储的用户数据记录：
- Record Header（记录头部）：包含记录的元数据，例如记录长度和下一条记录的指针。
- Record Data（记录数据）：实际的数据内容，包括各字段的值。
具像化理解：实际的办公室，里面有员工在工作，记录了具体的数据内容。
Free Space（空闲空间）
占用空间不确定，空闲空间用于存储新插入的记录，随着记录的插入，空闲空间逐渐减少：
- Insertions（插入）：当有新记录插入时，系统会在此区域寻找合适的空闲位置。
- Deletions（删除）：删除记录后，空间会返回到空闲区域供新记录使用。
具像化理解：尚未出租的办公室，未来可以容纳新的员工（数据）。
Page Directory（页面目录）
占用空间不确定，页面目录包含记录的相对位置，用于快速检索记录：
- Directory Slots（目录槽）：指向页中各记录的位置，便于快速定位和检索。
- Efficiency（效率）：通过目录可以快速定位记录，提高检索效率。
具像化理解：大楼的导览图，帮助快速找到特定的办公室（记录）。
File Trailer（文件尾部）
占用空间8 字节，文件尾部包含校验信息，用于验证页的完整性：
- Checksum（校验和）：再次验证页的数据完整性，确保数据在读写过程中未被破坏。
具像化理解：大楼的安保系统，确保大楼的安全和完整性。
二、索引页与记录行的简单关系说明
在 InnoDB 中，数据页通过双向链表连接，每个数据页内的记录行按照主键值从小到大的顺序组成单向链表，并且每个数据页都有一个页目录用于快速定位记录。
查找记录时，先在页目录中使用二分法定位到特定槽，再在该槽对应的记录组中顺序遍历找到目标记录。通过这种设计，InnoDB 能够高效地管理和查找数据，确保数据库系统的高性能和可靠性。
（一）数据页的双向链表结构
每个数据页被组织成一个双向链表，这意味着每个数据页都有指向前一个页和后一个页的指针（File Header 记录了页的基础信息和链表指针）。通过这种双向链表结构，InnoDB 可以方便地进行数据页的插入、删除和遍历操作。这种设计保证了数据页之间的高效连接和管理。
（二）记录行的单向链表结构
在每个数据页中，记录行按照主键值从小到大的顺序组织成一个单向链表。这种有序的结构使得在数据页内查找记录变得更加高效。每条记录不仅存储了自身的数据，还包含指向下一条记录的指针，这样可以顺序遍历记录。
每个数据页都有一个页目录，页目录可以看作是数据页内的索引结构。页目录将记录分成多个组，每个组在页目录中都有一个槽。通过页目录，InnoDB 可以快速定位到特定记录所在的组，从而减少遍历记录的时间。
当需要通过主键查找某条记录时，InnoDB 会先在页目录中使用二分法快速定位到对应的槽。页目录中的槽指向该槽对应的记录组，接着在该组中遍历记录，直到找到目标记录。这种查找过程结合了二分查找和顺序遍历的优点，既高效又精确。
三、InnoDB 数据页中的 User Records 与 Free Space
InnoDB 数据页中的 User Records 和 Free Space 部分密切相关。随着记录的不断插入，Free Space 部分的空间会逐渐分配给 User Records 部分，直到 Free Space 被完全消耗。当一个数据页满了之后，InnoDB 会申请新的数据页并将其链接到现有的双向链表中，继续存储新的记录。也就是在页未满前页的存储主要在User Records 和 Free Space发生，页满后将触达到双向链表页中。
（一）页满前的处理
初始状态
- User Records：初始为空，没有实际数据存储。
- Free Space：占据大部分页空间，等待新记录的插入。
存储过程
- 记录插入：当用户插入一条记录时，系统会从 Free Space 部分中申请一个合适大小的空间用于存储这条记录。这条记录被存储到 User Records 部分。
- 空间调整：随着记录的插入，User Records 部分逐渐增大，存储越来越多的用户数据。同时，Free Space 部分的可用空间减少，逐步被 User Records 部分替代。
- 页满状态：当 Free Space 部分被完全消耗，整个数据页被 User Records 部分占据，意味着该页已满，无法再存储新的记录。
（二）页满后的处理
当一个数据页中的 Free Space 部分被完全替代为 User Records 部分后，该页就被认为已满。此时，InnoDB 会执行以下操作：
- 申请新的数据页：数据库引擎会在表空间中申请一个新的数据页，以继续存储新的记录。
- 更新链表指针：新申请的数据页会被链接到现有的数据页双向链表中，确保数据页之间的有序连接。
- 维护 B+ 树结构：如果涉及到索引页，InnoDB 会维护 B+ 树结构，确保新的数据页在树中的正确位置。
主要参考和学习来源
《MySQL 是怎样运行的：从根儿上理解 MySQL》
https://www.cnblogs.com/dbf-/p/11891530.html
https://juejin.cn/post/7216914115260301367
mysql数据页和索引页 | Young 小站
一文带你了解MySQL之InnoDB 数据页结构-阿里云开发者社区
https://www.51cto.com/article/702315.html
Mysql之InnoDB数据页（索引页）结构解析 流程图模板_ProcessOn思维导图、流程图
这样理解Mysql索引，阿里面试官也给你点赞_MySQL_慕枫技术笔记_InfoQ写作社区
https://www.51cto.com/article/777873.html
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