想要了解什么是页分裂，页合并，那么就要想知道 InnoDB 中的数据页是什么。
InnoDB 的数据页
InnoDB 的数据页是存储引擎中用于保存数据的基本单位。每个数据页是磁盘上的一个连续区域，通常大小为 16KB，当然，这个大小可以通过配置进行调整。这意味着 InnoDB 在读取和写入时，每次以 16KB 为单位进行操作。无论是从磁盘到内存的读取，还是从内存到磁盘的持久化写入，最小的操作单位都是 16KB。
B+树的每个节点都对应一个数据页，包括根节点、非叶子节点和叶子节点。B+树通过节点之间的指针连接了不同层级的数据页，从而构建了有序的索引结构。
通过 B+树的搜索过程，可以从根节点开始逐层遍历，最终到达叶子节点，从而找到所需的数据行。
因此，数据页是实际存储数据行的物理空间单位，通过页的方式进行磁盘读写操作。B+树通过节点和指针的组织，构建了层次结构的索引，用于快速定位和访问数据行。
在 B+树中，非叶子节点对应着数据页，其中存储了主键及指向子节点（即其他数据页）的指针。叶子节点则包含了实际的数据行，每个数据行存储在一个数据页中。
通过这种结构，InnoDB 利用 B+树和数据页的结合，实现了高效的数据存储和检索。B+树提供了快速的索引查找能力，而数据页则提供了实际管理和存储数据行的机制。它们相互配合，使得 InnoDB 能够高效处理大规模数据的访问需求。
数据页的构成
一个数据页包含了多个部分，包括文件头、页头、最小记录、最大记录、用户记录、空闲空间、页目录和文件尾。
什么是 InnoDB 的页分裂和页合并
正如，如上所说。InnoDB 的数据页是存储引擎中用于保存数据的基本单位，通常大小为 16KB。B+树的每个节点对应着一个数据页，包括根节点、非叶子节点和叶子节点。B+树通过节点之间的指针连接了不同层级的数据页，从而构建了有序的索引结构。
我们知道，B+树是按照索引字段建立的，并且在 B+树中是有序的。然而，如果索引字段的值并不是连续的，那么在 B+树的结构中会如何呢？
假设现在我们要插入一个索引值为 3 的新记录，它需要按顺序插入到页号为 20 的数据页中，放在索引值为 1 和 2 的记录之后。如果页号 20 已经满了，就会触发一次页分裂操作。
页分裂是指将一个数据页中的部分索引记录移动到一个新的数据页中，以便为新记录腾出空间。这种操作有助于保持 B+树的平衡和性能。
以下，就是一次页分裂的过程：
在向 InnoDB 中添加数据时，如果索引是随机无序的，这可能导致页分裂的发生。页分裂是指将一个数据页中的部分索引记录移动到新的数据页中，以便为新记录腾出空间。这种操作可能会导致连锁反应，从叶子节点一直向根节点传播分裂。
与分裂相对应的是合并操作。在 InnoDB 中，当一个索引页面中的索引记录被删除后，页面可能会变得过于稀疏。为了节省空间和提高性能，可能会触发页合并操作，将相邻的数据页合并为一个较大的数据页。
这些页的动态调整操作，即分裂和合并，有助于保持 B+树的平衡和优化存储结构，从而提高查询效率和整体性能。
页合并是指将两个相邻的索引页面合并成一个更大的页面，以减少 B+树的层级，从而优化存储结构并提高查询性能。
页分裂（合并）的危害
首先，页分裂和合并涉及大量的数据移动和重组操作。频繁进行这些操作会增加数据库的 I/O 负担和 CPU 消耗，从而影响数据库的整体性能。
分裂和合并可能会导致 B+树索引结构频繁地进行调整，这会影响插入和删除操作的性能。
频繁的页分裂和合并还可能导致磁盘上存在较多的空间碎片。新分出的数据页通常会有大量的空闲空间，这会导致数据库表占用更多的磁盘空间，造成资源浪费。
如何避免页分裂
至于如何避免页分裂，其实要从多方面去考路。比如，往期的文章中提到的：
对线面试官-CHAR 和 VARCHAR 了解嘛，区别是什么
以及：
被追着问 UUID 和自增 ID 做主键哪个好，为什么？
在前面的讨论中，我们已经了解到，使用 VARCHAR 或 UUID 作为主键可能会导致页分裂的问题。至于页分裂的影响可参考文章：
MySQL 数据库碎片化：隐患与解决策略
因此，为了尽量避免页分裂，建议选择使用自增的字段作为索引，特别是作为主键索引。这种做法可以显著减少页分裂的频率。
另外，如果需要插入大量数据，推荐使用批量插入的方式，而不是逐条插入。这样可以减少页分裂的次数，因为批量插入可以减少索引结构频繁调整的可能性。
此外，频繁的删除操作可能会导致页面过于稀疏，从而触发页合并。因此，一般建议使用逻辑删除而不是物理删除。逻辑删除是通过标记记录的状态来表示删除，而不是直接从数据库中移除记录。这种做法有助于减少页合并的发生，同时可以保持数据页的紧凑性，提高数据库的性能和空间利用率。
逻辑删除指的是在记录中添加一个标记（例如一个
deleted字段），用来表示记录是否被删除。通常情况下，当deleted字段的值为 1 时表示记录已被标记为删除状态，而值为 0 则表示记录是有效的。相比之下，物理删除是指直接从数据库中删除记录，将其从表中移除。
使用逻辑删除的好处在于，被标记为删除的记录仍然保留在数据库中，这样可以保持数据的完整性和历史记录。同时，逻辑删除可以避免频繁的页合并操作，因为被标记为删除的记录仍然占据着原来的位置，不会造成数据页过于稀疏。
总之，逻辑删除是一种常见的数据库管理技术，适用于需要保留数据完整性、历史追踪或者避免频繁物理删除导致的数据库调整操作的场景。
当然，除了选择合适的数据类型和采取逻辑删除的策略外，调整 InnoDB 的配置参数也是优化数据库性能的重要手段之一。以下是一些可以调整的参数：
- 页大小（Page Size）： InnoDB 的默认页大小是 16KB，但可以通过配置参数进行调整。较大的页大小可以减少页分裂的频率，特别是对于存储大量数据的表格。
- 填充因子（Fill Factor）： 填充因子指定了数据页的空间利用率，即数据页中用于存储数据的比例。适当设置填充因子可以减少页分裂和碎片化，提高存储效率。
- 叶子页合并的阈值（Threshold for Leaf Page Merge）： 叶子页合并是 InnoDB 在删除记录后可能触发的操作，通过调整阈值可以控制何时进行叶子页的合并，以维持数据页的紧凑性。
- 缓冲池大小（Buffer Pool Size）： 缓冲池是 InnoDB 用来缓存数据和索引的内存区域。适当增加缓冲池大小可以减少磁盘 I/O 操作，提高查询性能。
- 日志文件大小和数量（Log File Size and Count）： 日志文件用于记录事务操作，合理配置日志文件的大小和数量可以平衡数据恢复速度和写入性能。
- 并发控制参数（Concurrency Control Parameters）： 如并发线程数、锁等待超时时间等参数的调整，可以优化并发操作的效率。
调整这些参数需要根据具体的数据库工作负载和硬件环境进行评估和实验，以达到最佳的性能和稳定性。通常建议在进行参数调整前，先备份数据库，并在生产环境中谨慎测试和验证配置的效果。
如有问题，欢迎微信搜索【码上遇见你】。
免费的Chat GPT可微信搜索【AI贝塔】进行体验，无限使用。
好了，本章节到此告一段落。希望对你有所帮助，祝学习顺利。
