一.页目录和槽 接上一篇,现在知道记录在页中按照主键大小顺序串成了单链表. 那么我使用主键查询的时候,最顺其自然的办法肯定是从第一条记录,也就是 Infrimum 记录开始,一直向后找,只要存在总会找到.这种在数据量少的时候还好说,一旦数据多了,遍历耗时一定非常长. 于是,作者又想到了一个好办法,灵感来自于书本中的目录.我们翻书的时候想查找一些内容,就会去查看目录,然后直接确定好内容所在的页码. 那么对于 InnoDB 来说,过程如下: 将所有正常的记录划分为几个组,这里包括那 2 条虚拟记录,

内核知识第八讲,PDE,PTE,页目录表,页表的内存管理 一丶查看GDT表. 我们通过WinDbg + 虚拟机可以进行双机调试.调试一下看下GDT表 我们知道,GDT表中.存储的是存储段信息. 保存了一系列的段和内存的属性. 但是微软并没有使用. 我们可以通过ring3的段寄存器. 当作GDT表的下标.进行查表. 查询GDT表. 例如我们用OD随便打开一个ring3的exe,然后看下段和虚拟地址.: 虚拟地址: 0040256f  段选择子: cs:1B 那么此时段选择字当下表.虚拟地址当作偏移

Ⅰ.想起一个报错 1.1 创建表报错 (root@localhost) [(none)]> create tablespace ger_space add datafile 'ger_space.ibd' file_block_size=8192; Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) (root@localhost) [(none)]> create database test; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) (r

;开始创建页目录项(PDE) .create_pde: ; 创建Page Directory Entry mov eax, PAGE_DIR_TABLE_POS ; PAGE_DIR_TABLE_POS = 0x100000 add eax, 0x1000 ; 此时eax为第一个页表的位置及属性 mov ebx, eax ; 此处为ebx赋值,是为.create_pte做准备,ebx为基址. ; 下面将页目录项0和0xc00都存为第一个页表的地址, ; 一个页表可表示4MB内存,这样0xc03f

根据当前CR3寄存器内容,读取对应物理内存中的页目录页,并进行解析 1: void dumpPageDirectoryEntry(u32 entry) 2: { 3: u8 present; 4: u8 read_write; 5: u8 user_supervisor; 6: u8 accessed; 7: u8 dirty; 8:  9: u32 pageTableAddr; 10:  11: present = entry & 0x00000001; 12: read_write = (e

作 者:道哥,10+年嵌入式开发老兵,专注于:C/C++.嵌入式.Linux. 关注下方公众号,回复[书籍],获取 Linux.嵌入式领域经典书籍:回复[PDF],获取所有原创文章( PDF 格式). [IOT物联网小镇] 目录 目录 页表的拆分过程 页目录结构 几个相关的寄存器 加载用户程序时: 页目录.页表的分配和填充过程 线性地址到物理地址的查找.计算实例 在x86系统中,为了能够更加充分.灵活的使用物理内存,把物理内存按照4KB的单位进行分页. 然后通过中间的映射表,把连续的虚拟内存空间

最近学校里开始要求写论文了,其中有个目录中的页码都不是从第一页开始的,毕竟前面还有封面.中英文摘要.目录等,所以正文内容就不是从第一页开始的了,但是很多的书上所有正文都是从第一页开始的,我的论文如何才能使目录是显示的从第一页开始呢? 第一章 绪论........................61.1 选题来源 ......................61.2 开发背景 ......................7 从网上查了点资料,解决方法如下: 在正文的第一页的第一个字符前,然后插入一

[root@localhost test]# python /root/soft/py_innodb_page_info.py -v t1.ibdpage offset 00000000, page type <File Space Header>page offset 00000001, page type <Insert Buffer Bitmap>page offset 00000002, page type <File Segment inode>page of

转的一篇文章作者:七把刀链接:https://www.jianshu.com/p/d4cc0ea9d097 MySQL InnoDB 引擎现在广为使用,它提供了事务,行锁,日志等一系列特性,本文分析下 InnoDB的内部实现机制,MySQL 版本为 5.7.24,操作系统为 Debian 9.MySQL InnoDB 的实现非常复杂,本文只是总结了一些皮毛,希望以后能够研究的更加深入些. 1: InnoDB 架构 Innodb架构图InnoDB 的架构分为两块:内存中的结构和磁盘上的结构.Inn

页是InnoDB存储引擎管理数据库的最小磁盘单位.页类型为B-tree node的页,存放的即是表中行的实际数据了. InnoDB数据页由以下七个部分组成,如图所示: File Header(文件头). Page Header(页头). Infimun+Supremum Records. User Records(用户记录,即行记录). Free Space(空闲空间). Page Directory(页目录). File Trailer(文件结尾信息). File Header.Page He

前言 ​ 关于数据库我们知道是通过内存对磁盘进行操作的,也知道数据会落实到磁盘上,但是数据在磁盘上的存储结构可能大家还不是很清楚. ​ MySQL服务器上负责对表中的数据的读取和写入的工作的部分是存储引擎,而关于服务器会支持不同类型的服务器,如:InnoDB.MyISAM.Memory...... ​ 不同的存储引擎都是为了实现不同的特性进行开发的,真实数据的存储在不同的存储引擎中存放的格式一般是不同的,有的存储引擎比如Memory都不用磁盘来存储数据,就跟NoSQL一样,服务器关闭后数据就不见

MySQL InnoDB 索引 (INDEX) 页结构 InnoDB 为了不同的目的而设计了不同类型的页,我们把用于存放记录的页叫做索引页 索引页内容 索引页分为以下部分: File Header:表示页的一些通用信息,占固定的38字节 Page Header:表索引页专有的一些信息,占固定的56个字节 Infimum & Supremum:两个虚拟的伪记录,分别表示页中的最小和最大记录,占固定的26个字节 User Records:真实存储我们插入的记录的部分,大小不固定 Free Space

索引组织表(IOT表):为什么引入索引组织表,好处在那里,组织结构特点是什么,如何创建,创建IOT的限制LIMIT. IOT是以索引的方式存储的表,表的记录存储在索引中,索引即是数据,索引的KEY为PRIMARY KEY.数据的查询可以通过查询索引的同时查询到数据,因为索引和数据存储在一个数据块中,减少了一次磁盘I/O.数据是按照主键顺序创建的索引,索引中有对应的数据,这样依据主键做范围扫描时,减少了读取的数据块数量,减少了磁盘I/O.也减少了索引的存储空间,因为索引和数据存在一起.如果是B树索

InnoDB DataPage 16384B 16K 38B FILE HEADER 56B PAGE HEADER RECORD Infimum + supremum Records UserRecords Free Space Page Directory 8B File Trailer FILE HEADER 占用38个字节 名称 大小 FIL_PAGE_SPACE_OR_CHECKSUM 4 保证页的可靠与完整的CHECKSUM校验码 FIL_PAGE_OFFSET 4 表空间中页的偏移

本文转载自InnoDB 的记录结构和页结构 概述 InnoDB将数据划分为若干个页,以页作为磁盘和内存之间交互的基本单位,中页的大小一般为16KB.也就是在一般情况下,一次最少从磁盘中读取16KB的内容到内存中,一次最少把内存中的16KB内容刷新到磁盘中. MySQL 里共有四种行格式: Compact Redundant Dynamic Compressed 指定行格式的方法 CREATE TABLE 表名 (列的信息) ROW_FORMAT=行格式名称 ALTER TABLE 表名 ROW_

前言 之前介绍的月报中,详细介绍了InnoDB Buffer Pool的实现细节,Buffer Pool主要就是用来存储数据页的,是数据页在内存中的动态存储方式,而本文介绍一下数据页在磁盘上的静态存储方式以及相关的操作.由于数据页的结构涉及InnoDB非常底层的代码,因此各个版本的MySQL都可以参考.相关代码主要集中在page目录下. 基础知识 数据库采用数据页的形式组织数据.MySQL默认的非压缩数据页为16KB.在ibd中间中,0-16KB偏移量即为0号数据页,16KB-32KB的为1号数

上一篇博客回顾: 1:数据库拥有众多的储存引擎,现在主要使用的是Inoodb,这个储存引擎有Compact,Redundant,Dynamic,Compressed四种行格式 2:Compact行格式的结构分为变长数据长度列表,NULL值列表,记录头信息,真是数据储存 3:变长数据长度列表储存的是变长数据类型数据的字节数逆顺序,空值列不储存,NULL值列表储存非主键和没有被NOT  NULL 修饰的列,二进制位逆顺序进行储存. 4:记录头信息包括了偏移量,槽数量,本组数据量,是否被删除,数据类型

局部性原理 局部性原理是指CPU访问存储器时,无论是存取指令还是存取数据,所访问的存储单元都趋于聚集在一个较小的连续区域中. 首先要明白局部性原理能解决的是什么问题,也就是主存容量远远比缓存大, CPU执行程序的时候需要使用内存块,如果该内存块在缓存上,那么处理器直接从缓存上取该内存块就行了,因为缓存的数据传输的速率比内存快的多. 因为主存容量大,所以要取的内存块很可能不在缓存上,因此就要把这个内存块移到缓存上.局部性原理就是解决这个问题: 时间局部性:程序有在一段时间内多次访问同一个数据块的倾

此文已由作者王慎为授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. MySQL 5.7中包括了很多让人耳目一新的新特性,其中就包括了InnoDB Transparent Page Compression,姑且称之为InnoDB透明页压缩.其实透明页压缩这个东西,早就关注过,其用到了sparse file和hole punching技术,但一直没能将这两种技术跟InnoDB压缩联系起来.最近花了点时间了解了下. 熟悉InnoDB的同学都知道,InnoDB从MySQL 5.1

一.InnoDB页 InnoDB是一个将表中的数据存储到磁盘上的存储引擎,所以即使关机后重启我们的数据还是存在的.而真正处理数据的过程是发生在内存中的,所以需要把磁盘中的数据加载到内存中,如果是处理写入或修改请求的话,还需要把内存中的内容刷新到磁盘上.而我们知道读写磁盘的速度非常慢,和内存读写差了几个数量级,所以当我们想从表中获取某些记录时,InnoDB存储引擎需要一条一条的把记录从磁盘上读出来么?不,那样会慢死,InnoDB采取的方式是:将数据划分为若干个页,以页作为磁盘和内存之间交互的基本单