面试题：MySQL InnoDB B+树索引对数据页分裂与合并的影响

Question

当InnoDB表中的数据不断插入或删除时，B+树索引会发生变化，可能导致数据页的分裂与合并。请详细说明在数据插入导致B+树索引节点分裂时，数据页是如何进行分裂操作的，以及这个过程对查询性能可能产生哪些影响？同时，在删除数据导致B+树索引节点合并时，数据页的合并机制又是怎样的？

Answer 1

数据插入导致B+树索引节点分裂时数据页的分裂操作

1. 判断节点是否已满：当新数据插入时，首先检查目标数据页（索引节点）是否还有足够空间。如果数据页已满，无法容纳新记录，则触发分裂操作。
2. 选择分裂位置：确定需要分裂后，会在数据页内选择一个分裂点。一般来说，会按照一定规则（例如平分记录）将数据页中的记录分成两部分。
3. 创建新数据页：分配一个新的数据页，将原数据页中后半部分（或根据具体规则划分的部分）的记录移动到新数据页中。
4. 更新父节点：在父节点中，为新的数据页创建一个新的索引项，该索引项的键值为新数据页中最小的键值（对于B+树叶子节点索引）。同时，更新父节点中指向原数据页的索引项，使其范围涵盖原数据页剩余的记录。如果父节点也因此变得满了，可能会递归地导致父节点的分裂。

对查询性能的影响

1. 短期影响：在分裂操作瞬间，数据库需要执行一系列的I/O操作，包括读取原数据页、写入新数据页以及更新父节点等。这会增加磁盘I/O开销，导致查询响应时间短暂上升。特别是对于高并发查询场景，这种短暂的性能下降可能会更加明显，因为可能会产生I/O竞争。
2. 长期影响：分裂操作可能会导致数据分布的变化，原本连续存储的数据页可能变得不连续。这会影响磁盘预读的效率，因为预读机制通常是基于顺序访问假设的。在后续查询中，如果需要遍历相关数据，可能需要更多的随机I/O操作，从而降低查询性能。另外，分裂导致的索引结构变化可能会影响查询优化器对执行计划的选择，可能选择不太高效的执行计划。

删除数据导致B+树索引节点合并时数据页的合并机制

1. 判断节点是否需要合并：当删除数据后，会检查被删除记录所在的数据页是否低于最小填充因子（一般为50%，可配置）。如果低于这个阈值，并且其相邻兄弟节点有足够空间容纳当前节点剩余记录，则考虑进行合并操作。
2. 选择合并兄弟节点：在满足合并条件的情况下，选择合适的兄弟节点（通常是左兄弟或右兄弟）进行合并。一般会优先选择能使合并后数据页利用率更高的兄弟节点。
3. 合并数据页：将当前数据页中的剩余记录移动到选定的兄弟节点中，并释放当前数据页。
4. 更新父节点：父节点中相应的索引项需要更新，以反映合并后的数据页范围变化。如果父节点因为此次更新导致其索引项数量过少（低于最小填充因子），可能会递归地触发父节点与兄弟节点的合并。