一文理解 MySQL 中的 page 页
在介绍InnoDB中的页的时候，很有必要先让大家了解一下InnoDB中的存储结构
一、表空间（table space）
表空间（Tablespace）是一个逻辑容器，表空间存储的对象是段，在一个表空间中可以有一个或多个段，但是一个段只能属于一个表空间。数据库由一个或多个表空间组成，表空间从管理上可以划分为系统表空间、用户表空间、撤销表空间、临时表空间等。
在 InnoDB 中存在两种表空间的类型：共享表空间和独立表空间。如果是共享表空间就意味着多张表共用一个表空间。如果是独立表空间，就意味着每张表有一个独立的表空间，也就是数据和索引信息都会保存在自己的表空间中。独立的表空间可以在不同的数据库之间进行迁移。可通过命令mysql > show variables like 'innodb_file_per_table';查看当前系统启用的表空间类型。目前最新版本已经默认启用独立表空间。
InnoDB把数据保存在表空间内，表空间可以看作是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层。本质上是一个由一个或多个磁盘文件组成的虚拟文件系统。InnoDB用表空间并不只是存储表和索引，还保存了回滚段、双写缓冲区等。
二、段（segment）
段（Segment）由一个或多个区组成，区在文件系统是一个连续分配的空间（在 InnoDB 中是连续的 64 个页），不过在段中不要求区与区之间是相邻的。段是数据库中的分配单位，不同类型的数据库对象以不同的段形式存在。当我们创建数据表、索引的时候，就会相应创建对应的段，比如创建一张表时会创建一个表段，创建一个索引时会创建一个索引段。
三、区（extent）
在 InnoDB 存储引擎中，一个区会分配 64 个连续的页。因为 InnoDB 中的页大小默认是 16KB，所以一个区的大小是 64*16KB=1MB。在任何情况下每个区大小都为1MB，为了保证页的连续性，InnoDB存储引擎每次从磁盘一次申请4-5个区。默认情况下，InnoDB存储引擎的页大小为16KB，即一个区中有64个连续的页。
四、页（Page）
页是InnoDB存储引擎磁盘管理的最小单位，每个页默认16KB；InnoDB存储引擎从1.2.x版本碍事，可以通过参数innodb_page_size将页的大小设置为4K、8K、16K。若设置完成，则所有表中页的大小都为innodb_page_size，不可以再次对其进行修改，除非通过mysqldump导入和导出操作来产生新的库。
innoDB存储引擎中，常见的页类型有：
- 数据页（B-tree Node)
- undo页（undo Log Page）
- 系统页 （System Page）
- 事物数据页 （Transaction System Page）
- 插入缓冲位图页（Insert Buffer Bitmap）
- 插入缓冲空闲列表页（Insert Buffer Free List）
- 未压缩的二进制大对象页（Uncompressed BLOB Page）
- 压缩的二进制大对象页 （compressed BLOB Page）
五、行（row）
InnoDB存储引擎是按行进行存放的，每个页存放的行记录也是有硬性定义的，最多允许存放16KB/2-200，即7992行记录。
了解了整体架构，下面我们开始详细对Page来做一些介绍。先贴一张Page完整的结构图
上较的概念实在太多了，为了方便理解，可以按下面的分解一下Page的结构
每部分的意义
第一部分通用部分，主要指文件头和文件尾，将页的内容进行封装，通过文件头和文件尾校验的CheckSum方式来确保页的传输是完整的（微信搜索公众号 逆锋起笔，关注后回复 编程资源，领取各种经典学习资料）。
在文件头中有两个字段，分别是 FIL_PAGE_PREV 和 FIL_PAGE_NEXT，它们的作用相当于指针，分别指向上一个数据页和下一个数据页。连接起来的页相当于一个双向的链表，如下图所示：
第二个部分是记录部分，页的主要作用是存储记录，所以“最小和最大记录”和“用户记录”部分占了页结构的主要空间。另外空闲空间是个灵活的部分，当有新的记录插入时，会从空闲空间中进行分配用于存储新记录，如下图所示：
第三部分是索引部分，这部分重点指的是页目录(示意图2中的s0-sn)，它起到了记录的索引作用，因为在页中，记录是以单向链表的形式进行存储的。单向链表的特点就是插入、删除非常方便，但是检索效率不高，最差的情况下需要遍历链表上的所有节点才能完成检索，因此在页目录中提供了二分查找的方式，用来提高记录的检索效率。这个过程就好比是给记录创建了一个目录：
将所有的记录分成几个组，这些记录包括最小记录和最大记录，但不包括标记为“已删除”的记录。
第 1 组，也就是最小记录所在的分组只有 1 个记录；
最后一组，就是最大记录所在的分组，会有 1-8 条记录；
其余的组记录数量在 4-8 条之间。
这样做的好处是，除了第 1 组（最小记录所在组）以外，其余组的记录数会尽量平分。
在每个组中最后一条记录的头信息中会存储该组一共有多少条记录，作为 n_owned 字段。
页目录用来存储每组最后一条记录的地址偏移量，这些地址偏移量会按照先后顺序存储起来，每组的地址偏移量也被称之为槽（slot），每个槽相当于指针指向了不同组的最后一个记录。如下图所示：
页目录存储的是槽，槽相当于分组记录的索引。我们通过槽查找记录，实际上就是在做二分查找。这里我以上面的图示进行举例，5 个槽的编号分别为 0，1，2，3，4，我想查找主键为 9 的用户记录，我们初始化查找的槽的下限编号，设置为 low=0，然后设置查找的槽的上限编号 high=4，然后采用二分查找法进行查找。
首先找到槽的中间位置 p=(low+high)/2=(0+4)/2=2，这时我们取编号为 2 的槽对应的分组记录中最大的记录，取出关键字为 8。因为 9 大于 8，所以应该会在槽编号为 (p,high] 的范围进行查找
接着重新计算中间位置 p’=(p+high)/2=(2+4)/2=3，我们查找编号为 3 的槽对应的分组记录中最大的记录，取出关键字为 12。因为 9 小于 12，所以应该在槽 3 中进行查找。遍历槽 3 中的所有记录，找到关键字为 9 的记录，取出该条记录的信息即为我们想要查找的内容。
B+ 树是如何进行记录检索的？
如果通过 B+ 树的索引查询行记录，首先是从 B+ 树的根开始，逐层检索，直到找到叶子节点，也就是找到对应的数据页为止，将数据页加载到内存中，页目录中的槽（slot）采用二分查找的方式先找到一个粗略的记录分组，然后再在分组中通过链表遍历的方式查找记录。