Mysql InnoDB中是否有估算索引大小的公式？
如何计算InnoDB中特定列类型的索引大小，即：Mysql InnoDB中是否有估算索引大小的公式？,mysql,innodb,rdbms,Mysql,Innodb,Rdbms,如何计算InnoDB中特定列类型的索引大小，即： 瓦尔查尔 煤焦 时间戳 斯莫林 我找到了MyISAM（）的一个公式：（key_length+4）/0.67 这对InnoDB也适用吗 我试图估计我设计的数据库的大小，以确定大小。一个辅助索引记录是索引字段+主键。将字段大小相加，乘以记录数，再加上一些开销，这就是索引大小 一个辅助索引记录是索引字段+主键。将字段大小相加，乘以记录数，再加上一些开销，这就是索引大小 在InnoDB中，主键嵌入了数据，因此您可以认为它不占用空间 对于辅助密钥。。。
- 瓦尔查尔
- 煤焦
- 时间戳
- 斯莫林
我试图估计我设计的数据库的大小，以确定大小。一个辅助索引记录是索引字段+主键。将字段大小相加，乘以记录数，再加上一些开销，这就是索引大小 一个辅助索引记录是索引字段+主键。将字段大小相加，乘以记录数，再加上一些开销，这就是索引大小 在InnoDB中，
主键主键的列。然后乘以3。（有很多开销。）尽管如此，答案在两个方向上都可能相差2倍
请注意，如果您有很多次键，那么主键的大小会对表+索引的总体空间产生很大的影响
示例
SET @db = 'world', @tbl = 'cities';
SELECT n_rows AS 'Approx Rows',
'Data & PK' AS 'Type',
clustered_index_size * 16384 AS Bytes,
ROUND(clustered_index_size * 16384 / n_rows) AS 'Bytes/row',
clustered_index_size AS Pages,
ROUND(n_rows / clustered_index_size) AS 'Rows/page'
FROM mysql.innodb_table_stats
WHERE database_name = @db
AND table_name = @tbl
UNION
SELECT n_rows,
'Secondary Indexes' AS 'BTrees',
sum_of_other_index_sizes * 16384 AS Bytes,
ROUND(sum_of_other_index_sizes * 16384 / n_rows) AS 'Bytes/row',
sum_of_other_index_sizes AS Pages,
ROUND(n_rows / sum_of_other_index_sizes) AS 'Rows/page'
FROM mysql.innodb_table_stats
WHERE database_name = @db
AND table_name = @tbl
AND sum_of_other_index_sizes > 0
;
-- (Percona has a different way.)
输出：
+-------------+-------------------+-----------+-----------+-------+-----------+
| Approx Rows | Type | Bytes | Bytes/row | Pages | Rows/page |
+-------------+-------------------+-----------+-----------+-------+-----------+
| 2637973 | Data & PK | 179077120 | 68 | 10930 | 241 |
| 2637973 | Secondary Indexes | 232341504 | 88 | 14181 | 186 |
+-------------+-------------------+-----------+-----------+-------+-----------+
该表有两个索引：
PRIMARY KEY(...) -- 14 bytes
INDEX(state, population)
INDEX(state, city)
state CHAR(2) CHARACTER SET ascii -- 2 bytes
population INT UNSIGNED -- 4 bytes
city -- AVG(LENGTH(city)) = 1+9.07 bytes
COUNT(*): 2,699,354 (the InnoDB estimate was not too far from this)
First index: 20 bytes * 2.7M rows = 54MB
Second index: 26.07 bytes * 2.7M rows = 70MB
Total: 124MB
Actual: 232MB
Ratio: 1.9x (note: I skipped the "/0.67")
为了证明另一点，我尝试了优化表
。之后的统计数据基本相同：
+-------------+-------------------+-----------+-----------+-------+-----------+
| Approx Rows | Type | Bytes | Bytes/row | Pages | Rows/page |
+-------------+-------------------+-----------+-----------+-------+-----------+
| 2685828 | Data & PK | 179077120 | 67 | 10930 | 246 |
| 2685828 | Secondary Indexes | 232341504 | 87 | 14181 | 189 |
+-------------+-------------------+-----------+-----------+-------+-----------+
在InnoDB中，主键
嵌入了数据，因此您可以认为它不占用空间
对于辅助密钥。。。采用MyISAM公式，但同时包含辅助键和主键的列。然后乘以3。（有很多开销。）尽管如此，答案在两个方向上都可能相差2倍
请注意，如果您有很多次键，那么主键的大小会对表+索引的总体空间产生很大的影响
示例
SET @db = 'world', @tbl = 'cities';
SELECT n_rows AS 'Approx Rows',
'Data & PK' AS 'Type',
clustered_index_size * 16384 AS Bytes,
ROUND(clustered_index_size * 16384 / n_rows) AS 'Bytes/row',
clustered_index_size AS Pages,
ROUND(n_rows / clustered_index_size) AS 'Rows/page'
FROM mysql.innodb_table_stats
WHERE database_name = @db
AND table_name = @tbl
UNION
SELECT n_rows,
'Secondary Indexes' AS 'BTrees',
sum_of_other_index_sizes * 16384 AS Bytes,
ROUND(sum_of_other_index_sizes * 16384 / n_rows) AS 'Bytes/row',
sum_of_other_index_sizes AS Pages,
ROUND(n_rows / sum_of_other_index_sizes) AS 'Rows/page'
FROM mysql.innodb_table_stats
WHERE database_name = @db
AND table_name = @tbl
AND sum_of_other_index_sizes > 0
;
-- (Percona has a different way.)
输出：
+-------------+-------------------+-----------+-----------+-------+-----------+
| Approx Rows | Type | Bytes | Bytes/row | Pages | Rows/page |
+-------------+-------------------+-----------+-----------+-------+-----------+
| 2637973 | Data & PK | 179077120 | 68 | 10930 | 241 |
| 2637973 | Secondary Indexes | 232341504 | 88 | 14181 | 186 |
+-------------+-------------------+-----------+-----------+-------+-----------+
该表有两个索引：
PRIMARY KEY(...) -- 14 bytes
INDEX(state, population)
INDEX(state, city)
state CHAR(2) CHARACTER SET ascii -- 2 bytes
population INT UNSIGNED -- 4 bytes
city -- AVG(LENGTH(city)) = 1+9.07 bytes
COUNT(*): 2,699,354 (the InnoDB estimate was not too far from this)
First index: 20 bytes * 2.7M rows = 54MB
Second index: 26.07 bytes * 2.7M rows = 70MB
Total: 124MB
Actual: 232MB
Ratio: 1.9x (note: I skipped the "/0.67")
为了证明另一点，我尝试了优化表
。之后的统计数据基本相同：
+-------------+-------------------+-----------+-----------+-------+-----------+
| Approx Rows | Type | Bytes | Bytes/row | Pages | Rows/page |
+-------------+-------------------+-----------+-----------+-------+-----------+
| 2685828 | Data & PK | 179077120 | 67 | 10930 | 246 |
| 2685828 | Secondary Indexes | 232341504 | 87 | 14181 | 189 |
+-------------+-------------------+-----------+-----------+-------+-----------+
谢谢文件上有这个吗？我到处都找不到，不是真的。*3
是通过检查几十个表而根据经验得出的。（这可能是更多或更少，取决于各种情况。）杰里米·科尔的一些博客探讨了数据存储方式的血淋淋的细节。如果你仔细阅读这些细节，你可能不会得到比我简单的*3
更好的答案——许多因素会影响公式。在一个极端情况下，一个带有一个二级索引的单行表将为数据分配一个16KB的块，为索引分配另一个块。这远远超过了*3
。索引可以是碎片化的，也可以是新碎片化的；这至少会造成*1.5
的差异，可能会更大。ROW\u格式可能有一些影响；我不知道有多少。我加的例子是1.9倍，如果是3倍。这种变化是意料之中的。mysql.innodb_table_stats
直到mysql 5.6（2011年）和MariaDB 10.0才可用。在此之前，您只有显示表格状态
。谢谢。文件上有这个吗？我到处都找不到，不是真的。*3
是通过检查几十个表而根据经验得出的。（这可能是更多或更少，取决于各种情况。）杰里米·科尔的一些博客探讨了数据存储方式的血淋淋的细节。如果你仔细阅读这些细节，你可能不会得到比我简单的*3
更好的答案——许多因素会影响公式。在一个极端情况下，一个带有一个二级索引的单行表将为数据分配一个16KB的块，为索引分配另一个块。这远远超过了*3
。索引可以是碎片化的，也可以是新碎片化的；这至少会造成*1.5
的差异，可能会更大。ROW\u格式可能有一些影响；我不知道有多少。我加的例子是1.9倍，如果是3倍。这种变化是意料之中的。mysql.innodb_table_stats
直到mysql 5.6（2011年）和MariaDB 10.0才可用。在此之前，您只需显示表格状态
。