GBase8s索引空间计算详解

"产品形象提升_GBase8s索引空间计算" GBase8s是一款高性能的分布式数据库系统，其在处理大规模数据时，索引的使用是优化查询性能的关键。本文档详细介绍了GBase8s中B+树索引的空间计算方法，这对于理解数据库存储结构、规划索引空间以及优化数据库性能至关重要。 B+树是一种广泛应用于数据库中的索引结构，它确保了所有叶子节点都在同一层级，便于数据的查找。在GBase8s中，B+树索引采用了一个页（Page）的概念，每个页包含一定数量的Indexentry（索引项）。页的大小通常为2KB，其中28B被用于页的头部和尾部信息，剩下的空间用于存储索引项。 索引空间计算主要包括以下几个部分： 1. **一个叶子节点存放Indexentry数量估算**： - 公式1：计算一个数据页剩余可用来存放indexentry的空间，即page_free_size = page_size - 28Byte。 - 公式2：每个indexentry的大小由keysize（键的大小）、propunique（索引唯一性系数）以及额外信息（Slot和指向数据行的指针）组成。公式为index_entry_size = keysize * propunique + 4 + N，其中N的值取决于表是否分片，非分片表N=5，分片表N=9。 - 公式3：根据填充因子（FILLFACTOR，默认为90%）计算一个数据页可以容纳的indexentry数量，即page_indexs = trunk(page_free_size * FILLFACTOR / index_entry_size)。 2. **叶子节点数**： - 索引的叶子节点数量通过将表的总记录数rows除以一个数据页可以容纳的indexentry数量（page_indexs）来估算，但结果需向上取整，即leaf_nodes = ceiling(rows / page_indexs)。 3. **非叶子节点数**： - 非叶子节点的数量计算涉及到层次结构，每个层级的节点数量基于上一层节点数量和每个节点能容纳的key数量计算。公式为node_ents = trunk(page_free_size * FILLFACTOR / (keysize + 4) + 4)，然后根据这个数量计算下一层的节点数，如branches0、branches1等，直至达到顶层。 这些计算对于理解GBase8s如何在磁盘上分配和组织索引至关重要。通过精确计算，可以预测索引所需的存储空间，从而合理规划数据库的资源使用，优化性能并减少不必要的存储开销。此外，了解这些细节也有助于在设计索引时考虑到索引的唯一性、键的大小以及表的分片策略等因素，从而创建出更高效的索引结构。