MySQL 的数据存储结构非常复杂，涉及到多个方面，包括数据的物理存储、索引的管理、表的类型以及存储引擎的机制。不同的存储引擎有不同的存储方式和优化策略，但最常用的存储引擎是 InnoDB。因此，本文主要讲解 MySQL 中 InnoDB 存储引擎的数据存储结构。
一、MySQL 存储引擎概述
MySQL 提供了多个存储引擎，常见的包括：
InnoDB：默认存储引擎，支持事务、行级锁、外键、MVCC 等功能。
MyISAM：传统的存储引擎，不支持事务，但具有较高的查询性能。
Memory：基于内存的存储引擎，数据存储在 RAM 中，适合临时数据存储。
这里我们重点介绍 InnoDB 的数据存储结构，因为它是 MySQL 中最常用的存储引擎。
二、InnoDB 的数据存储结构
InnoDB 的数据存储结构可以分为以下几个主要部分：
数据页（Data Pages）
表空间（Tablespace）
聚簇索引（Clustered Index）
二级索引（Secondary Index）
事务日志（Redo Logs）
1. 数据页（Data Pages）
InnoDB 中的数据存储是以 页（Page） 为单位的。每个页的大小通常为 16KB（可以配置为 4KB、8KB 或 16KB）。数据页是 InnoDB 存储系统的基本单位，所有的数据都存储在这些数据页中。
数据页的结构：每个数据页内部的结构比较复杂，包含多个不同的部分：
页头（Page Header）：包括页的元数据，如页类型、页的标识符、页的状态等。
记录部分（Record Section）：存储实际的数据记录，每条记录有一个 主键值 和数据字段。
空闲空间部分：用于存储新的数据记录或扩展空间。
每个表的行数据都存储在 数据页 中，数据页内的数据记录是根据 主键的顺序 排序的。InnoDB 使用数据页来进行高效的存储和访问。
2. 表空间（Tablespace）
表空间是 InnoDB 中用于存储数据、索引、日志等内容的存储区域。在 InnoDB 中，表空间有两种类型：
系统表空间（System Tablespace）：存储数据、索引、UNDO 日志、元数据等。默认情况下，所有 InnoDB 表的数据都存储在系统表空间中。
独立表空间（File-per-table Tablespace）：每个表的数据存储在独立的 .ibd 文件中，而不是系统表空间中。
表空间在文件系统中通常对应一个或多个物理文件。在文件-per-table 模式下，每个表的数据存储在独立的 .ibd 文件中，这种模式更利于表的备份和管理。
3. 聚簇索引（Clustered Index）
InnoDB 的 聚簇索引（Clustered Index） 是表的默认索引，表数据本身是按照 主键 顺序存储的。换句话说，聚簇索引并不仅仅是索引，它同时也是数据的存储结构。
叶子节点：聚簇索引的叶子节点是实际存储的数据行，每一行数据都存储在叶子节点中。
数据的顺序存储：InnoDB 中，数据表的记录按照 主键顺序 存储，主键的值决定了数据行在磁盘上的存储顺序。这意味着，如果你定义了一个主键，那么该主键的值将决定数据的物理存储顺序。
没有主键的表：如果表没有主键，InnoDB 会自动创建一个隐藏的 聚簇索引，并使用一个自动生成的唯一 ID（通常是 64 位整数）作为主键。
聚簇索引的最大特点是：数据行和索引是紧密结合的，数据行存储在索引的叶子节点上，因此主键索引查询非常高效。聚簇索引的深度较浅，读取性能更优。
4. 二级索引（Secondary Index）
InnoDB 还支持 二级索引（Secondary Index），即除主键索引外的其他索引。二级索引的工作原理是：
二级索引的 叶子节点 并不存储数据行本身，而是存储 主键值（即聚簇索引的值）。当二级索引查询到主键值后，再通过主键值查找聚簇索引来获取数据行。
查询过程：
通过二级索引找到相关的主键值。
使用主键值在聚簇索引中查找对应的数据行。
这种结构也被称为 “回表查询”，因为二级索引并不直接包含数据行，而是通过主键值来回到聚簇索引中获取完整的数据。
5. 事务日志（Redo Logs）
InnoDB 使用 事务日志（Redo Log）来记录所有事务修改的数据内容，确保事务的 持久性（Durability）和 崩溃恢复。
事务日志的作用：当事务修改了数据后，首先会将修改操作记录到 redo log 中，然后再修改数据页。即使数据库发生崩溃，也可以通过 redo log 恢复未写入磁盘的数据。
日志文件：InnoDB 使用的日志文件通常有两个（ib_logfile0 和 ib_logfile1），它们存储着所有事务的提交记录和数据修改操作。每个日志文件的大小在创建数据库时可以配置。
三、数据存储的流程
插入数据：当新数据插入时，InnoDB 会在数据页中找到一个空闲的空间来存储数据。如果数据页已满，它会分裂并分配新的数据页。
更新数据：当对已有数据进行更新时，如果更新的字段属于主键列，那么 InnoDB 会在聚簇索引中修改对应的数据页。如果更新的字段属于非主键索引，InnoDB 会首先修改二级索引中的值，然后通过主键查询回聚簇索引，修改数据行。
删除数据：当数据被删除时，InnoDB 会将其标记为删除，并将数据页标记为回收，等到执行 purge 操作时，才会真正从磁盘中移除这些记录。
四、总结
MySQL 的数据存储结构是高度优化的，特别是在 InnoDB 存储引擎中，数据存储采用了页（Page）作为最小存储单位，通过 聚簇索引 来存储数据，确保了查询的高效性。同时，InnoDB 通过 事务日志、二级索引 和 回滚段 等机制确保了数据的 持久性、一致性 和 恢复性。
通过这些机制，InnoDB 能够在高并发的环境中提供高效的读写性能，保证数据的完整性和一致性。
