上一篇，我们学习了innodb文件系统的大的框架，知道了innodb文件系统是由一些log和每个表的ibd（16K的整数倍）等文件组成的。那么这些文件，里面是怎么样的呢？

表数据文件IBD

上一篇我们看到了，当你新建一个库时，首先文件系统上会多一个以库名命名的文件夹。里面有ibd、frm文件，每个表对应一个ibd文件。

那么当我们新建库时，innodb做了什么呢？会初始化一个名叫ibdata1的表空间文件，用来存储所有该库的表数据，以及一些系统表，列等系统信息。还会存储将来做事务时用来保证数据完整性的回滚段数据。

上一篇我们学过了，不同的表既可以共用一个ibd文件，也可以每个表自己一个ibd文件，默认是一个表一个。

但是需要注意的是，虽然是一个表一个ibd，但这个ibd里只存储了该表的B+树数据、索引、插入缓存等信息，其余的信息如列、属性等信息还是存储在默认的ibdata1里面的。

那么ibd里到底是什么数据呢？答案就是该表的所有索引数据。

相信很多人就要迷茫了，索引不就是相当于目录吗，那每行数据跑哪里去了。要是研究过B+ tree的人应该不会迷茫，没看过的可能还以为数据库是个TXT文件呢，一行数据占文本一行。其实不是的，索引里就包含了所有数据。

如果有迷茫的，还是先看这一篇，https://blog.csdn.net/tianyaleixiaowu/article/details/94552675   或者在网上找找B+ tree原理看看，后面也会讲。B+ tree的叶子节点，就会存放所有的数据。整个表，其实就是一棵B+ tree，一个ibd就是1-N个b+ tree。N等于你的索引数量。

当你新建一个表时，你会给表创建一个主键primary Key，然后这个key就带着整行数据占据着一块空间，作为B+ tree的一个叶子节点里元素，将来要找数据，就要靠这个主键了。你可以理解为一个key-value键值对，key就是主键，value就是整行数据。如果你根本就没创建主键（不推荐），那innodb也会给你分配一个RowId来作为将来找它的主键，虽然你看不到。

这棵拥有全量数据的b+ tree，就是将来提供数据的树了，一般来说，这棵树最大也就4层，3层就能存2千万数据了，4层就很多个亿了，将来通过主键查询时，通过2-4次IO就能找到数据行。这个索引树，我们给它起了个名字——聚簇索引。

是不是终于看到面试点了，谈谈聚簇索引和二级索引（非聚簇索引）。

二级索引就是你平时创建的那些索引了，可以建多个，建在一个列或者多个列上。这些索引也会构成B+ tree，和聚簇索引的区别就是它不需要存每行的详细数据，它的叶子节点只需要存primary key或（rowId）（当然还有主键索引所在磁盘的位置PageNo）。将来能让你通过这个索引找到数据行的ID就行了。要查数据时，就根据ID去聚簇索引那棵大树去查就是了，这就是回表。

最后，索引是方便查询的，索引列的数据不适合放大的，它占用的空间一多，那么B+ tree一层中能放的个数就越少。索引列一多，插入就越慢，如果没有索引，插入一行时只需要对主键进行排序即可。如果有很多列都有索引，那么插入时，就要做很多次排序。

数据文件格式

之前已经知道了，磁盘最小单位是512字节，操作系统是4KB，mysql里最小的是page（页面）有16K。现在也知道了ibd就是放索引树的，那总不能一个树就摊在一个txt文档里吧，所以必须还要有一种文件组织结构。所有的数据都放在page里，得用一种规则来把N个page连一起，让它们形成一些关联，才能将来好查询，要先找到page，再找到page内的数据。

文件格式包括段、簇、页面。

段

这是一个逻辑概念，并不是一个实际存在的文件。它是构成索引的基本元素，当你创建一个B+ tree索引时，会同时创建两个段。

他们是内节点段和叶子段，内节点段用来管理B+ tree里非叶子节点的数据，叶子段用来管理叶子节点的数据。叶子和非叶子应该知道是什么了，里面存的东西都是什么应该也清楚，如果还不知道，建议切蛋自尽。

内节点段负责管理那些非叶子节点的分裂啊、增长啊、删除啊，叶子端就负责行数据的相关动作。

簇

这玩意比段要低一级，段是个逻辑概念，段内部就是多个簇（Extent）组成的。一个簇是物理上连续分配的一段空间，（连续很重要）。每个段至少会有一个簇，在创建一个段时就会创建一个默认的簇，一个簇的大小默认是64个Page（页面），所以一个簇就是64*16K的硬盘空间。

当往段里写入数据后，就是往簇里写数据，簇可是硬盘空间。当一个簇已经放不下时，就会再来一个簇，等于又多了一块64*16K的连续硬盘空间。段可以无限大，注意，每个簇是一块连续的硬盘空间，但多个簇之间可不是连续的。

同样，两个段之间，在硬盘上也没有什么关系。

页面

每个簇里有64个页面，都会进行编号，页面就是最小的存储单元了。这个簇里的每个页面都是连续的一段空间，往里面写数据时，就会一个页面一个页面的写入，一个页面占满了，就去下一个页面。一个页面16K，放主键如int型能放好几千，放一行数据，譬如1K一行，能放十几行。这里就需要注意了，一行数据尽量不要过大，一旦跨page了，就会对性能产生影响。本来一个page就能查出来，结果每次要查2个page，那性能就丢了一倍。

其他

一个表，占用一个表空间，创建一个表空间时，至少有一个文件（0号文件），这个文件的第一个页面page，page_no=0，这个page中存储了这个表空间中，所有段、簇、页管理的入口。里面有如下信息：

FSP_SPACE_ID：表空间的唯一ID号

FSP_SIZE：当前表空间的总页面数

FSP_FREE：一个链表（存储了所有空闲簇（空闲的、新分配的），反正就是所有暂时没用的簇的指针，不用了就放这个链表，要用时，就从这里拿）

FSP_FREE_FRAG：上面那个是完全空闲的簇，这个里面是半满的，里面不是全空，是有部分页面被占用的

FSP_FULL_FRAG：所有被占满了的簇的链表头指针

等等，还有很多信息。目的当然就是将各个空间都管理起来，满的空的，等等各种指针，将来好做数据的增删改查。

下一篇，就进入到b+ tree内部，和每个page内部，去看看里面到底是什么。