查看MySQL InnoDB 表索引的高度

在看《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎》B+树索引章节中看到这么一句话：

但是B+索引在数据库中有一个特点就是高扇出性，因此在数据库中，B+树的高度一般都在2-4层，也就是说查找某一键值的行记录时最多只需要2-4次IO。因为当前一般的机械磁盘每秒至少可以做100次IO，2-4次的IO意味着查询时间只需要0.02-0.04秒。

那么，当一个表很大的时候，索引还是是2-4层吗？那么这时搜索子节点会不会很慢？

下面通过user库中的uc_users表，来验证一下。
表结构如下：

CREATE TABLE `uc_users` (`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`username` varchar(40) DEFAULT NULL COMMENT 'username (login principal)',`connection_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'username (login principal)',`email` varchar(254) DEFAULT NULL COMMENT 'email (login principal)',`email_verified` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0',`phone_number` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT 'mobile phone number (login principal?)',`phone_verified` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0',`display_name` varchar(40) DEFAULT NULL COMMENT 'name for displaying',`nickname` varchar(40) DEFAULT NULL COMMENT 'nickname',`given_name` varchar(40) DEFAULT NULL COMMENT 'given name or first name',`family_name` varchar(40) DEFAULT NULL COMMENT 'family name or surname',`middle_name` varchar(40) DEFAULT NULL COMMENT 'middle name',`avatar_url` varchar(2000) DEFAULT NULL COMMENT 'avatar image url',`password` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT 'password hash (login credential)',`password_strength` int(11) DEFAULT NULL COMMENT 'password strength',`enabled` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '1',`locked` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0',`type` smallint(6) NOT NULL COMMENT 'type (for lite-auth)',`source` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT 'where user come from',`last_login_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,`gender` varchar(10) DEFAULT NULL,`birth_date` varchar(10) DEFAULT NULL,`zone_info` varchar(20) DEFAULT NULL,`locale` varchar(20) DEFAULT NULL,`website` varchar(2000) DEFAULT NULL,`address` varchar(1000) DEFAULT NULL,`metadata` varchar(5000) DEFAULT NULL,`created_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,`updated_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,`external_source` varchar(255) DEFAULT NULL,`external_id` varchar(255) DEFAULT NULL,`reg_client_id` varchar(128) DEFAULT NULL,`version` int(11) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `index_phone_number` (`phone_number`),KEY `index_email` (`email`),KEY `index_username` (`username`),KEY `index_created_at` (`created_at`),KEY `index_updated_at` (`updated_at`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2022228456 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='user table';

索引信息如下：

数据量：5968 8046

查看index level 通过innodb_ruby查看。
具体语法参见：https://github.com/jeremycole/innodb_ruby/wiki

方法一

1、登陆mysql对应机器，找到mysql数据存放位置

ps -ef | grep mysql

2、找到ibdata文件位置

3、执行如下命令

 innodb_space -s ibdata1 -T user/uc_users space-indexes

执行结果如下：

id：表示此索引的ID。
name：索引的名称，PRIMARY代表的就是聚集索引，因为InnoDB表是聚集索引组织表，行记录就是聚集索引；idx_c就是辅助索引的名称。
root：索引中根节点的page号，可以看出聚集索引的Root节点是第3号page（前0、1、2号Page已经被使用），辅助索引的根节点是第4、5、6、7、8个page。
fseg：page的说明，internal表示非叶子节点或属于根节点，leaf表示叶子节点（也就是数据页）。
used：索引使用了多少个page，可以看出聚集索引的非叶子节点使用了1819个page，叶子节点使用了1112265个page。
allocated：索引分配了多少个page，可以看出聚集索引的非叶子节点分配了2522个page，叶子节点分配了1271136个page。
fill_factor：索引的填充度，used/allocated表示填充度，也就是实际使用的大小百分比。

现在我们知道了Root节点页后，就可以使用innodb_ruby的另外一个功能，打印页结构信息，需要了解InnoDB页结构。

# 这里查看是索引中根节点的page号为3的索引信息 即主键索引id列
# 从返回结果中可以看到index_id=>55
innodb_space -s ibdata1 -T user/uc_users -p 3 page-dump

执行结果如下：

[root@uoc-db2 mysql3306]# innodb_space -s ibdata1 -T user/uc_users -p 3 page-dump
#<Innodb::Page::Index:0x00000002dc04b8>:fil header:
{:checksum=>2973709054,:offset=>3,:prev=>nil,:next=>nil,:lsn=>47538913608,:type=>:INDEX,:flush_lsn=>0,:space_id=>31}fil trailer:
{:checksum=>2973709054, :lsn_low32=>294273352}page header:
{:n_dir_slots=>2,:heap_top=>225,:garbage_offset=>192,:garbage_size=>42,:last_insert_offset=>0,:direction=>:left,:n_direction=>1,:n_recs=>3,:max_trx_id=>0,:level=>3,:index_id=>55,:n_heap=>7,:format=>:compact}fseg header:
{:leaf=><Innodb::Inode space=<Innodb::Space file="user/uc_users.ibd", page_size=16384, pages=2044416>, fseg=2>,:internal=><Innodb::Inode space=<Innodb::Space file="user/uc_users.ibd", page_size=16384, pages=2044416>, fseg=1>}sizes:header           120trailer            8directory          4free           16189used             195record            63per record     21.00page directory:
[99, 112]system records:
{:offset=>99,:header=>{:next=>129,:type=>:infimum,:heap_number=>0,:n_owned=>1,:min_rec=>false,:deleted=>false,:length=>5},:next=>129,:data=>"infimum\x00",:length=>8}
{:offset=>112,:header=>{:next=>112,:type=>:supremum,:heap_number=>1,:n_owned=>4,:min_rec=>false,:deleted=>false,:length=>5},:next=>112,:data=>"supremum",:length=>8}garbage records:
{:format=>:compact,:offset=>192,:header=>{:next=>171,:type=>:node_pointer,:heap_number=>5,:n_owned=>0,:min_rec=>false,:deleted=>false,:nulls=>[],:lengths=>{},:externs=>[],:length=>5},:next=>171,:type=>:clustered,:key=>[{:name=>"id", :type=>"BIGINT", :value=>2002372990}],:row=>[],:sys=>[],:child_page_number=>1206485,:length=>12}{:format=>:compact,:offset=>171,:header=>{:next=>171,:type=>:node_pointer,:heap_number=>4,:n_owned=>0,:min_rec=>false,:deleted=>false,:nulls=>[],:lengths=>{},:externs=>[],:length=>5},:next=>171,:type=>:clustered,:key=>[{:name=>"id", :type=>"BIGINT", :value=>55861094}],:row=>[],:sys=>[],:child_page_number=>948104,:length=>12}records:
{:format=>:compact,:offset=>129,:header=>{:next=>150,:type=>:node_pointer,:heap_number=>2,:n_owned=>0,:min_rec=>true,:deleted=>false,:nulls=>[],:lengths=>{},:externs=>[],:length=>5},:next=>150,:type=>:clustered,:key=>[{:name=>"id", :type=>"BIGINT", :value=>1}],:row=>[],:sys=>[],:child_page_number=>375704,:length=>12}{:format=>:compact,:offset=>150,:header=>{:next=>213,:type=>:node_pointer,:heap_number=>3,:n_owned=>0,:min_rec=>false,:deleted=>false,:nulls=>[],:lengths=>{},:externs=>[],:length=>5},:next=>213,:type=>:clustered,:key=>[{:name=>"id", :type=>"BIGINT", :value=>47377252}],:row=>[],:sys=>[],:child_page_number=>948104,:length=>12}{:format=>:compact,:offset=>213,:header=>{:next=>112,:type=>:node_pointer,:heap_number=>6,:n_owned=>0,:min_rec=>false,:deleted=>false,:nulls=>[],:lengths=>{},:externs=>[],:length=>5},:next=>112,:type=>:clustered,:key=>[{:name=>"id", :type=>"BIGINT", :value=>68265101}],:row=>[],:sys=>[],:child_page_number=>1644800,:length=>12}

页结构信息中有一个level字段，表示的就是Root节点页的高度，同样，level + 1就等于这个索引的高度。

比如再看看phone_number索引列（page号为4），结果如下：
https://github.com/jiankunking/backups/blob/master/mysql/index/phone_number.page.contents

方法二

1、查看innodb_page_size

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_page_size';

执行结果如下：

2、通过hexdump这样的工具就可以快速定位到所需要的树高度信息

 hexdump -s 49216 -n 02 uc_users.ibd

执行结果如下：

查看uc_users表，49216表示的是316384+64（这里innodb_page_size设置为了16384，如果是8192就是38192），即第3个页偏移量64位置开始读取2个字节，这里PAGE_LEVEL为00 03，那么索引的高度就为4。

本文参考：《查看InnoDB表每个索引的高度？》

个人微信公众号：

作者：jiankunking 出处：http://blog.csdn.net/jiankunking

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