100w的数据表比1000w的数据表查询更快吗？
当我们对一张表发起查询的时候，是不是这张表的数据越少，查询的就越快？
答案是不一定，这和mysql B+数索引结构有一定的关系。
innodb逻辑存储结构
从Innodb存储引擎的逻辑存储结构来看，所有数据都被逻辑的放在一个表空间（tablespace）中，默认情况下，所有的数据都放在一个表空间中，当然也可以设置每张表单独占用一个表空间，通过innodb_file_per_table来开启。
mysql> show variables like 'innodb_file_per_table';
+-----------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+-----------------------+-------+
| innodb_file_per_table | ON |
+-----------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
表空间又是由各个段组成的，常见的有数据段，索引段，回滚段等。因为innodb的索引类型是b+树，那么数据段就是叶子结点，索引段为b+的非叶子结点。
段空间又是由区组成的，在任何情况下，每个区的大小都为1M，innodb引擎一般默认页的大小为16k，一般一个区中有64个连续的页（64*16k=1M）。
通过段我们知道，还存在一个最小的存储单元页。它是innodb管理的最小的单位，默认是16K，当然也可以通过innodb_page_size来设置为4K、8K...，我们的数据都是存在页中的
mysql> show variables like 'innodb_page_size';
+------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+------------------+-------+
| innodb_page_size | 16384 |
+------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
所以innodb的数据结构应该大致如下：
B+ 树
b+树索引的特点就是数据存在叶子结点上，并且叶子结点之间是通过双向链表方式组织起来的。
假设存在这样一张表：
CREATE TABLE `user` (
`id` bigint() unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar() NOT NULL DEFAULT '',
`age` int() NOT NULL DEFAULT ,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT= DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
聚集索引
对于主键索引id，假设它的b+树结构可能如下：
- 此时树的高度是2
- 叶子节点之间双向链表连接
- 叶子结点除了id外，还存了name、age字段（叶子结点包含整行数据）
我们来看看 select * from user where id=30 是如何定位到的。
- 首先根据id=30，判断在第一层的25-50之间
- 通过指针找到在第二层的p2中
- 把p2再加载到内存中
- 通过二分法找到id=30的数据
总结：可以发现一共发起两次io，最后加载到内存检索的时间忽略不计。总耗时就是两次io的时间。
非聚集索引
通过表结构我们知道，除了id，我们还有name这个非聚集索引。所以对于name索引，它的结构可能如下：
- 此时树的高度是2
- 叶子节点之间双向链表连接
- 叶子结点除了name外，还有对应的主键id
我们来看看 select * from user where name=jack 是如何定位到的。
- 首先根据
name=jack，判断在第一层的mary-tom之间 - 通过指针找到在第二层的p2中
- 把p2再加载到内存中
- 通过二分法找到
name=jack的数据（只有name和id） - 因为是
select *，所以通过id再去主键索引查找 - 同样的原理最终在主键索引中找到所有的数据
总结：name查询两次io，然后通过id再次回表查询两次io，加载到内存的时间忽略不计，总耗时是4次io。
一棵树能存多少数据
以上面的user表为例，我们先看看一行数据大概需要多大的空间：通过show table status like 'user'\G
mysql> show table status like 'user'\G
*************************** 1. row ***************************
Name: user
Engine: InnoDB
Version:
Row_format: Dynamic
Rows:
Avg_row_length:
Data_length:
Max_data_length:
Index_length:
Data_free:
Auto_increment:
Create_time: -07-11 ::
Update_time: -07-11 ::
Check_time: NULL
Collation: utf8mb4_general_ci
Checksum: NULL
Create_options:
Comment:
row in set (0.00 sec)
我们可以看到Avg_row_length=45，那么一行数据大概占45字节，因为一页的大小是16k，那么一页可以存储的数据是16k/45b = 364行数据，这是叶子结点的单page存储量。
以主键索引id为例，int占用4个字节，指针大小在InnoDB中占6字节，这样一共10字节，从root结点出来多少个指针，就可以知道root的下一层有多少个页。因为root结点只有一页，所以此时就是16k/10b = 1638个指针。
- 如果树的高度是2，那么能存储的数据量就是
1638 * 364 = 596232条 - 如果树的高度是3，那么能存储的数据量就是
1638 * 1638 * 364 = 976628016条
如何知道一个索引树的高度
innodb引擎中，每个页都包含一个PAGE_LEVEL的信息，用于表示当前页所在索引中的高度。默认叶子节点的高度为0，那么root页的PAGE_LEVEL + 1就是这棵索引的高度。
那么我们只要找到root页的PAGE_LEVEL就行了。
通过以下sql可以定位user表的索引的page_no:
mysql> SELECT b.name, a.name, index_id, type, a.space, a.PAGE_NO FROM information_schema.INNODB_SYS_INDEXES a, information_schema.INNODB_SYS_TABLES b WHERE a.table_id = b.table_id AND a.space <> and b.name='test/user';
+-----------+---------+----------+------+-------+---------+
| name | name | index_id | type | space | PAGE_NO |
+-----------+---------+----------+------+-------+---------+
| test/user | PRIMARY | 105 | 3 | 67 | 3 |
| test/user | name | 106 | 0 | 67 | 4 |
+-----------+---------+----------+------+-------+---------+
2 rows in set (0.00 sec)
可以看到主键索引的page_no=3，因为PAGE_LEVEL在每个页的偏移量64位置开始，占用两个字节。所以算出它在文件中的偏移量：16384*3 + 64 = 49152 + 64 =49216，再取前两个字节就是root的PAGE_LEVEL了。
通过以下命令找到ibd文件目录
show global variables like "%datadir%" ;
+---------------+-----------------------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-----------------------+
| datadir | /usr/local/var/mysql/ |
+---------------+-----------------------+
1 row in set (0.01 sec)
user.ibd在 /usr/local/var/mysql/test/下。
通过hexdump来分析data文件。
hexdump -s 49216 -n 10 user.ibd
000c040 00 01 00 00 00 00 00 00 00 69
000c04a
000c040 00 01 00 00 00 00 00 00 00 69
00 01就是说明PAGE_LEVEL=1，那么树的高度就是1+1=2。
回到题目
100w的数据表比1000w的数据表查询更快吗？通过查询的过程我们知道，查询耗时和树的高度有很大关系。如果100w的数据如果和1000w的数据的树的高度是一样的，那其实它们的耗时没什么区别。