面试题：MySQL B+树索引大数据量查询的优化配置

Question

假设在一个拥有千万级数据量的MySQL表上，你如何通过调整B+树索引的相关配置参数（如页大小、填充因子等）来优化大数据量下的查询性能？说明调整思路及可能带来的影响。

Answer 1

1. 页大小调整思路及影响

• 调整思路：适当增大页大小。在MySQL中，InnoDB存储引擎默认页大小为16KB。对于千万级数据量的表，更大的页大小意味着每个页可以容纳更多的索引记录，从而减少B+树的高度，降低磁盘I/O次数。例如，可以尝试将页大小调整为32KB或64KB（需谨慎评估，因为不同版本MySQL对页大小调整有一定限制）。
• 可能带来的影响：
  • 性能提升：减少树的高度，加快查询速度，尤其是范围查询和全表扫描时，因为每次I/O读取的数据量更多，减少了I/O操作次数。
  • 空间浪费：如果页中记录稀疏，会导致空间浪费。同时，大页在更新数据时，可能导致更多的页分裂，因为页满时需要将数据移到新页，增加了维护成本。

2. 填充因子调整思路及影响

• 调整思路：降低填充因子。填充因子决定了B+树节点在插入数据时填满的程度，默认一般接近100%。对于大数据量且更新频繁的表，可以适当降低填充因子，如设置为80% - 90%。这样在插入新数据时，节点有更多空间容纳新记录，减少页分裂的概率。
• 可能带来的影响：
  • 性能提升：减少页分裂带来的I/O开销，特别是在频繁插入和更新操作的场景下，提高了写入性能。同时，对于范围查询，由于页分裂减少，数据存储更紧凑，也可能提升查询性能。
  • 空间占用：因为节点没有完全填满，会占用更多的磁盘空间，可能导致整体存储成本上升。