InnoDB 数据页结构

Posted 2023-04-29 Dazzling

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了InnoDB 数据页结构相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

不同类型的页简介

前边我们简单提了一下页的概念，它是InnoDB管理存储空间的基本单位，一个页的大小一般是16KB。InnoDB为了不同的目的而设计了许多种不同类型的页，比如存放表空间头部信息的页，存放Insert Buffer信息的页，存放INODE信息的页，存放undo日志信息的页等等等等。

我们聚焦的是那些存放我们表中记录的那种类型的页，官方称这种存放记录的页为索引（INDEX）页，鉴于我们还没有了解过索引是个什么东西，而这些表中的记录就是我们日常口中所称的数据，所以目前还是叫这种存放记录的页为数据页吧。

数据页结构的快速浏览

数据页代表的这块16KB大小的存储空间可以被划分为多个部分，不同部分有不同的功能，各个部分如图所示：

从图中可以看出，一个InnoDB数据页的存储空间大致被划分成了7个部分，有的部分占用的字节数是确定的，有的部分占用的字节数是不确定的。下边我们用表格的方式来大致描述一下这7个部分都存储一些啥内容（快速的瞅一眼就行了，后边会详细唠叨的）：

名称	中文名	占用空间大小	简单描述
`File Header`	文件头部	`38`字节	页的一些通用信息
`Page Header`	页面头部	`56`字节	数据页专有的一些信息
`Infimum + Supremum`	最小记录和最大记录	`26`字节	两个虚拟的行记录
`User Records`	用户记录	不确定	实际存储的行记录内容
`Free Space`	空闲空间	不确定	页中尚未使用的空间
`Page Directory`	页面目录	不确定	页中的某些记录的相对位置
`File Trailer`	文件尾部	`8`字节	校验页是否完整

记录在页中的存储

在页的7个组成部分中，我们自己存储的记录会按照我们指定的行格式存储到User Records部分。但是在一开始生成页的时候，其实并没有User Records这个部分，每当我们插入一条记录，都会从Free Space部分，也就是尚未使用的存储空间中申请一个记录大小的空间划分到User Records部分，当Free Space部分的空间全部被User Records部分替代掉之后，也就意味着这个页使用完了，如果还有新的记录插入的话，就需要去申请新的页了，这个过程的图示如下：

为了更好的管理在User Records中的这些记录，InnoDB可费了一番力气呢，在哪费力气了呢？不就是把记录按照指定的行格式一条一条摆在User Records部分么？其实这话还得从记录行格式的记录头信息中说起。

记录头信息的秘密

为了故事的顺利发展，我们先创建一个表：

mysql> CREATE TABLE page_demo(
    ->     c1 INT,
    ->     c2 INT,
    ->     c3 VARCHAR(10000),
    ->     PRIMARY KEY (c1)
    -> ) CHARSET=ascii ROW_FORMAT=Compact;
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

这个新创建的page_demo表有3个列，其中c1和c2列是用来存储整数的，c3列是用来存储字符串的。需要注意的是，我们把 c1 列指定为主键，所以在具体的行格式中InnoDB就没必要为我们去创建那个所谓的 row_id 隐藏列了。而且我们为这个表指定了ascii字符集以及Compact的行格式。所以这个表中记录的行格式示意图就是这样的：

从图中可以看到，我们特意把记录头信息的5个字节的数据给标出来了，说明它很重要，我们再次先把这些记录头信息中各个属性的大体意思浏览一下（我们目前使用Compact行格式进行演示）：

名称	大小（单位：bit）	描述
`预留位1`	`1`	没有使用
`预留位2`	`1`	没有使用
`delete_mask`	`1`	标记该记录是否被删除
`min_rec_mask`	`1`	B+树的每层非叶子节点中的最小记录都会添加该标记
`n_owned`	`4`	表示当前记录拥有的记录数
`heap_no`	`13`	表示当前记录在记录堆的位置信息
`record_type`	`3`	表示当前记录的类型，`0`表示普通记录，`1`表示B+树非叶节点记录，`2`表示最小记录，`3`表示最大记录
`next_record`	`16`	表示下一条记录的相对位置

由于我们现在主要在唠叨记录头信息的作用，所以为了大家理解上的方便，我们只在page_demo表的行格式演示图中画出有关的头信息属性以及c1、c2、c3列的信息（其他信息没画不代表它们不存在啊，只是为了理解上的方便在图中省略了～），简化后的行格式示意图就是这样：

下边我们试着向page_demo表中插入几条记录：

mysql> INSERT INTO page_demo VALUES(1, 100, \'aaaa\'), (2, 200, \'bbbb\'), (3, 300, \'cccc\'), (4, 400, \'dddd\');
Query OK, 4 rows affected (0.00 sec)
Records: 4  Duplicates: 0  Warnings: 0

为了方便大家分析这些记录在页的User Records部分中是怎么表示的，我把记录中头信息和实际的列数据都用十进制表示出来了（其实是一堆二进制位），所以这些记录的示意图就是：

看这个图的时候需要注意一下，各条记录在User Records中存储的时候并没有空隙，这里只是为了大家观看方便才把每条记录单独画在一行中。我们对照着这个图来看看记录头信息中的各个属性是啥意思：

delete_mask

这个属性标记着当前记录是否被删除，占用1个二进制位，值为0的时候代表记录并没有被删除，为1的时候代表记录被删除掉了。

这些被删除的记录之所以不立即从磁盘上移除，是因为移除它们之后把其他的记录在磁盘上重新排列需要性能消耗，所以只是打一个删除标记而已，所有被删除掉的记录都会组成一个所谓的垃圾链表，在这个链表中的记录占用的空间称之为所谓的可重用空间，之后如果有新记录插入到表中的话，可能把这些被删除的记录占用的存储空间覆盖掉。

小贴士：

将这个delete_mask位设置为1和将被删除的记录加入到垃圾链表中其实是两个阶段，我们后边在介绍事务的时候会详细唠叨删除操作的详细过程，稍安勿躁。
min_rec_mask

B+树的每层非叶子节点中的最小记录都会添加该标记，反正我们自己插入的四条记录的min_rec_mask值都是0，意味着它们都不是B+树的非叶子节点中的最小记录。
n_owned

这个暂时保密，稍后它是主角～
heap_no

这个属性表示当前记录在本页中的位置，从图中可以看出来，我们插入的4条记录在本页中的位置分别是：2、3、4、5。是不是少了点啥？是的，怎么不见heap_no值为0和1的记录呢？

这其实是设计InnoDB的大叔们玩的一个小把戏，他们自动给每个页里边儿加了两个记录，由于这两个记录并不是我们自己插入的，所以有时候也称为伪记录或者虚拟记录。这两个伪记录一个代表最小记录，一个代表最大记录，等一下哈~，记录可以比大小么？

是的，记录也可以比大小，对于一条完整的记录来说，比较记录的大小就是比较主键的大小。比方说我们插入的4行记录的主键值分别是：1、2、3、4，这也就意味着这4条记录的大小从小到大依次递增。

小贴士：

请注意我强调了对于一条完整的记录来说，比较记录的大小就相当于比的是主键的大小。后边我们还会介绍只存储一条记录的部分列的情况，敬请期待～

但是不管我们向页中插入了多少自己的记录，设计InnoDB的大叔们都规定他们定义的两条伪记录分别为最小记录与最大记录。这两条记录的构造十分简单，都是由5字节大小的记录头信息和8字节大小的一个固定的部分组成的，如图所示

由于这两条记录不是我们自己定义的记录，所以它们并不存放在页的User Records部分，他们被单独放在一个称为Infimum + Supremum的部分，如图所示：

从图中我们可以看出来，最小记录和最大记录的heap_no值分别是0和1，也就是说它们的位置最靠前。
record_type

这个属性表示当前记录的类型，一共有4种类型的记录，0表示普通记录，1表示B+树非叶节点记录，2表示最小记录，3表示最大记录。从图中我们也可以看出来，我们自己插入的记录就是普通记录，它们的record_type值都是0，而最小记录和最大记录的record_type值分别为2和3。

至于record_type为1的情况，我们之后在说索引的时候会重点强调的。
next_record

这玩意儿非常重要，它表示从当前记录的真实数据到下一条记录的真实数据的地址偏移量。比方说第一条记录的next_record值为32，意味着从第一条记录的真实数据的地址处向后找32个字节便是下一条记录的真实数据。如果你熟悉数据结构的话，就立即明白了，这其实是个链表，可以通过一条记录找到它的下一条记录。

但是需要注意注意再注意的一点是，下一条记录指得并不是按照我们插入顺序的下一条记录，而是按照主键值由小到大的顺序的下一条记录。而且规定 Infimum记录（也就是最小记录） 的下一条记录就是本页中主键值最小的用户记录，而本页中主键值最大的用户记录的下一条记录就是 Supremum记录（也就是最大记录） ，为了更形象的表示一下这个next_record起到的作用，我们用箭头来替代一下next_record中的地址偏移量：

从图中可以看出来，我们的记录按照主键从小到大的顺序形成了一个单链表。最大记录的next_record的值为0，这也就是说最大记录是没有下一条记录了，它是这个单链表中的最后一个节点。如果从中删除掉一条记录，这个链表也是会跟着变化的，比如我们把第2条记录删掉：
```
mysql> DELETE FROM page_demo WHERE c1 = 2;
Query OK, 1 row affected (0.02 sec)
```
删掉第2条记录后的示意图就是：

从图中可以看出来，删除第2条记录前后主要发生了这些变化：
- 第2条记录并没有从存储空间中移除，而是把该条记录的delete_mask值设置为1。
- 第2条记录的next_record值变为了0，意味着该记录没有下一条记录了。
- 第1条记录的next_record指向了第3条记录。
- 还有一点你可能忽略了，就是最大记录的n_owned值从5变成了4，关于这一点的变化我们稍后会详细说明的。
所以，不论我们怎么对页中的记录做增删改操作，InnoDB始终会维护一条记录的单链表，链表中的各个节点是按照主键值由小到大的顺序连接起来的。

小贴士：

你会不会觉得next_record这个指针有点儿怪，为啥要指向记录头信息和真实数据之间的位置呢？为啥不干脆指向整条记录的开头位置，也就是记录的额外信息开头的位置呢？

因为这个位置刚刚好，向左读取就是记录头信息，向右读取就是真实数据。我们前边还说过变长字段长度列表、NULL值列表中的信息都是逆序存放，这样可以使记录中位置靠前的字段和它们对应的字段长度信息在内存中的距离更近，可能会提高高速缓存的命中率。当然如果你看不懂这句话的话就不要勉强了，果断跳过～

再来看一个有意思的事情，因为主键值为2的记录被我们删掉了，但是存储空间却没有回收，如果我们再次把这条记录插入到表中，会发生什么事呢？

mysql> INSERT INTO page_demo VALUES(2, 200, \'bbbb\');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

我们看一下记录的存储情况：

从图中可以看到，InnoDB并没有因为新记录的插入而为它申请新的存储空间，而是直接复用了原来被删除记录的存储空间。

小贴士：

当数据页中存在多条被删除掉的记录时，这些记录的next_record属性将会把这些被删除掉的记录组成一个垃圾链表，以备之后重用这部分存储空间。

Page Directory（页目录）

现在我们了解了记录在页中按照主键值由小到大顺序串联成一个单链表，那如果我们想根据主键值查找页中的某条记录该咋办呢？比如说这样的查询语句：

SELECT * FROM page_demo WHERE c1 = 3;

最笨的办法：从Infimum记录（最小记录）开始，沿着链表一直往后找，总有一天会找到（或者找不到[摊手]），在找的时候还能投机取巧，因为链表中各个记录的值是按照从小到大顺序排列的，所以当链表的某个节点代表的记录的主键值大于你想要查找的主键值时，你就可以停止查找了，因为该节点后边的节点的主键值依次递增。

这个方法在页中存储的记录数量比较少的情况用起来也没啥问题，比方说现在我们的表里只有4条自己插入的记录，所以最多找4次就可以把所有记录都遍历一遍，但是如果一个页中存储了非常多的记录，这么查找对性能来说还是有损耗的，所以我们说这种遍历查找这是一个笨办法。但是设计InnoDB的大叔们是什么人，他们能用这么笨的办法么，当然是要设计一种更6的查找方式喽，他们从书的目录中找到了灵感。

我们平常想从一本书中查找某个内容的时候，一般会先看目录，找到需要查找的内容对应的书的页码，然后到对应的页码查看内容。设计InnoDB的大叔们为我们的记录也制作了一个类似的目录，他们的制作过程是这样的：

将所有正常的记录（包括最大和最小记录，不包括标记为已删除的记录）划分为几个组。
每个组的最后一条记录（也就是组内最大的那条记录）的头信息中的n_owned属性表示该记录拥有多少条记录，也就是该组内共有几条记录。
将每个组的最后一条记录的地址偏移量单独提取出来按顺序存储到靠近页的尾部的地方，这个地方就是所谓的Page Directory，也就是页目录（此时应该返回头看看页面各个部分的图）。页面目录中的这些地址偏移量被称为槽（英文名：Slot），所以这个页面目录就是由槽组成的。

比方说现在的page_demo表中正常的记录共有6条，InnoDB会把它们分成两组，第一组中只有一个最小记录，第二组中是剩余的5条记录，看下边的示意图：

从这个图中我们需要注意这么几点：

现在页目录部分中有两个槽，也就意味着我们的记录被分成了两个组，槽1中的值是112，代表最大记录的地址偏移量（就是从页面的0字节开始数，数112个字节）；槽0中的值是99，代表最小记录的地址偏移量。
注意最小和最大记录的头信息中的n_owned属性
- 最小记录的n_owned值为1，这就代表着以最小记录结尾的这个分组中只有1条记录，也就是最小记录本身。
- 最大记录的n_owned值为5，这就代表着以最大记录结尾的这个分组中只有5条记录，包括最大记录本身还有我们自己插入的4条记录。

99和112这样的地址偏移量很不直观，我们用箭头指向的方式替代数字，这样更易于我们理解，所以修改后的示意图就是这样：

哎呀，咋看上去怪怪的，这么乱的图对于我这个强迫症真是不能忍，那我们就暂时不管各条记录在存储设备上的排列方式了，单纯从逻辑上看一下这些记录和页目录的关系：

这样看就顺眼多了嘛！为什么最小记录的n_owned值为1，而最大记录的n_owned值为5呢，这里头有什么猫腻么？

InnoDB的数据页结构

页是InnoDB存储引擎管理数据库的最小磁盘单位。页类型为B-tree node的页，存放的即是表中行的实际数据了。

InnoDB数据页由以下七个部分组成，如图所示：

File Header（文件头）。
Page Header（页头）。
Infimun+Supremum Records。
User Records（用户记录，即行记录）。
Free Space（空闲空间）。
Page Directory（页目录）。
File Trailer（文件结尾信息）。

File Header、Page Header、File Trailer的大小是固定的，用来标示该页的一些信息，如Checksum、数据所在索引层等。其余部分为实际的行记录存储空间，因此大小是动态的。

File Header

File Header用来记录页的一些头信息，由如下8个部分组成，共占用38个字节，如表4-3所示：

FIL_PAGE_SPACE_OR_CHKSUM：当MySQL版本小于MySQL-4.0.14，该值代表该页属于哪个表空间，因为如果我们没有开启innodb_file_per_table，共享表空间中可能存放了许多页，并且这些页属于不同的表空间。之后版本的MySQL，该值代表页的checksum值（一种新的checksum值）。

FIL_PAGE_OFFSET：表空间中页的偏移值。

FIL_PAGE_PREV，FIL_PAGE_NEXT：当前页的上一个页以及下一个页。B+Tree特性决定了叶子节点必须是双向列表。

FIL_PAGE_LSN：该值代表该页最后被修改的日志序列位置LSN（Log Sequence Number）。

FIL_PAGE_TYPE：页的类型。通常有以下几种，见表4-4。请记住0x45BF，该值代表了存放的数据页。

FIL_PAGE_FILE_FLUSH_LSN：该值仅在数据文件中的一个页中定义，代表文件至少被更新到了该LSN值。

FIL_PAGE_ARCH_LOG_NO_OR_SPACE_ID：从MySQL 4.1开始，该值代表页属于哪个表空间。

Page Header

接着File Header部分的是Page Header，用来记录数据页的状态信息，由以下14个部分组成，共占用56个字节。见表4-5。

PAGE_N_DIR_SLOTS：在Page Directory（页目录）中的Slot（槽）数。Page Directory会在后面介绍。

PAGE_HEAP_TOP：堆中第一个记录的指针。

PAGE_N_HEAP：堆中的记录数。

PAGE_FREE：指向空闲列表的首指针。

PAGE_GARBAGE：已删除记录的字节数，即行记录结构中，delete flag为1的记录大小的总数。

PAGE_LAST_INSERT：最后插入记录的位置。

PAGE_DIRECTION：最后插入的方向。可能的取值为PAGE_LEFT（0x01），PAGE_RIGHT（0x02），PAGE_SAME_REC（0x03），PAGE_SAME_PAGE（0x04），PAGE_NO_DIRECTION（0x05）。

PAGE_N_DIRECTION：一个方向连续插入记录的数量。

PAGE_N_RECS：该页中记录的数量。

PAGE_MAX_TRX_ID：修改当前页的最大事务ID，注意该值仅在Secondary Index定义。

PAGE_LEVEL：当前页在索引树中的位置，0x00代表叶节点。

PAGE_INDEX_ID：当前页属于哪个索引ID。

PAGE_BTR_SEG_LEAF：B+树的叶节点中，文件段的首指针位置。注意该值仅在B+树的Root页中定义。

PAGE_BTR_SEG_TOP：B+树的非叶节点中，文件段的首指针位置。注意该值仅在B+树的Root页中定义。

Infimum和Supremum记录

在InnoDB存储引擎中，每个数据页中有两个虚拟的行记录，用来限定记录的边界。Infimum记录是比该页中任何主键值都要小的值，Supremum指比任何可能大的值还要大的值。这两个值在页创建时被建立，并且在任何情况下不会被删除。在Compact行格式和Redundant行格式下，两者占用的字节数各不相同。下图显示了Infimum和Supremum Records。

User Records与FreeSpace

User Records即实际存储行记录的内容。再次强调，InnoDB存储引擎表总是B+树索引组织的。

Free Space指的就是空闲空间，同样也是个链表数据结构。当一条记录被删除后，该空间会被加入空闲链表中。

Page Directory

Page Directory（页目录）中存放了记录的相对位置（注意，这里存放的是页相对位置，而不是偏移量），有些时候这些记录指针称为Slots（槽）或者目录槽（Directory Slots）。与其他数据库系统不同的是，InnoDB并不是每个记录拥有一个槽，InnoDB存储引擎的槽是一个稀疏目录（sparse directory），即一个槽中可能属于（belong to）多个记录，最少属于4条记录，最多属于8条记录。

Slots中记录按照键顺序存放，这样可以利用二叉查找迅速找到记录的指针。假设我们有（\'i\'，\'d\'，\'c\'，\'b\'，\'e\'，\'g\'，\'l\'，\'h\'，\'f\'，\'j\'，\'k\'，\'a\'），同时假设一个槽中包含4条记录，则Slots中的记录可能是（\'a\'，\'e\'，\'i\'）。

由于InnoDB存储引擎中Slots是稀疏目录，二叉查找的结果只是一个粗略的结果，所以InnoDB必须通过recorder header中的next_record来继续查找相关记录。同时，slots很好地解释了recorder header中的n_owned值的含义，即还有多少记录需要查找，因为这些记录并不包括在slots中。

需要牢记的是，B+树索引本身并不能找到具体的一条记录，B+树索引能找到只是该记录所在的页。数据库把页载入内存，然后通过Page Directory再进行二叉查找。只不过二叉查找的时间复杂度很低，同时内存中的查找很快，因此通常我们忽略了这部分查找所用的时间。

File Trailer

为了保证页能够完整地写入磁盘（如可能发生的写入过程中磁盘损坏、机器宕机等原因），InnoDB存储引擎的页中设置了File Trailer部分。File Trailer只有一个FIL_PAGE_END_LSN部分，占用8个字节。前4个字节代表该页的checksum值，最后4个字节和File Header中的FIL_PAGE_LSN相同。通过这两个值来和File Header中的FIL_PAGE_SPACE_OR_CHKSUM和FIL_PAGE_LSN值进行比较，看是否一致（checksum的比较需要通过InnoDB的checksum函数来进行比较，不是简单的等值比较），以此来保证页的完整性（not corrupted）。

InnoDB数据页结构示例分析

首先我们建立一张表，并导入一定量的数据：

drop table if exists t;

create table t (a int unsigned not null auto_increment，b char(10),primary key(a))ENGINE=InnoDB CHARSET=UTF-8;

delimiter$$

　　create procedure load_t(count int unsigned)

　　　　begin

　　　　　　set@c=0;

　　　　　　while@c＜count do

　　　　　　　　insert into t select null,repeat(char(97+rand()*26),10);

　　　　　　　　set@c=@c+1;

　　　　　　end while;

　　　　end;

delimiter;

call load_t(100);

select * from t limit 10;

接着我们用工具py_innodb_page_info来分析t.ibd, py_innodb_page_info.py -v t.ibd

看到第四个页（page offset 3）是数据页，通过hexdump来分析t.ibd文件，打开整理得到的十六进制文件，数据页在0x0000c000（16K*3=0xc000）处开始：

先来分析前面File Header的38个字节：

52 1b 24 00数据页的Checksum值。

00 00 00 03页的偏移量，从0开始。

ff ff ff ff前一个页，因为只有当前一个数据页，所以这里为0xffffffff。

ff ff ff ff下一个页，因为只有当前一个数据页，所以这里为0xffffffff。

00 00 00 0a 6a e0 ac 93页的LSN。

45 bf页类型，0x45bf代表数据页。

00 00 00 00 00 00 00这里暂时不管该值。

00 00 00 dc表空间的SPACE ID。

先不急着看下面的Page Header部分，我们来看File Trailer部分。因为File Trailer通过比较File Header部分来保证页写入的完整性。

95 ae 5d 39 Checksum值，该值通过checksum函数和File Header部分的checksum值进行比较。

6a e0 ac 93注意到该值和File Header部分页的LSN后4个值相等。

接着我们来分析56个字节的Page Header部分，对于数据页而言，Page Header部分保存了该页中行记录的大量细节信息。分析后可得：

Page Header（56 bytes）：

PAGE_N_DIR_SLOTS=0x001a

PAGE_HEAP_TOP=0x0dc0

PAGE_N_HEAP=0x8066

PAGE_FREE=0x0000

PAGE_GARBAGE=0x0000

PAGE_LAST_INSERT=0x0da5

PAGE_DIRECTION=0x0002

PAGE_N_DIRECTION=0x0063

PAGE_N_RECS=0x0064

PAGE_MAX_TRX_ID=0x0000000000000000

PAGE_LEVEL=00 00

PAGE_INDEX_ID=0x00000000000001ba

PAGE_BTR_SEG_LEAF=0x000000dc0000000200f2

PAGE_BTR_SEG_TOP=0x000000dc000000020032

PAGE_N_DIR_SLOTS=0x001a，代表Page Directory有26个槽，每个槽占用2个字节。

我们可以从0x0000ffc4到0x0000fff7找到如下内容：

0000ffc0 00 00 00 00 00 70 0d 1d 0c 95 0c 0d 0b 85 0a fd|……p……
0000ffd0 0a 75 09 ed 09 65 08 dd 08 55 07 cd 07 45 06 bd|.u……e……U……E..
0000ffe0 06 35 05 ad 05 25 04 9d 04 15 03 8d 03 05 02 7d|.5……%……}
0000fff0 01 f5 01 6d 00 e5 00 63 95 ae 5d 39 6a e0 ac 93|……m……c..]9j……

PAGE_HEAP_TOP=0x0dc0代表空闲空间开始位置的偏移量，即0xc000+0x0dc0=0xcdc0处开始，我们观察这个位置的情况，可以发现这的确是最后一行的结束，接下去的部分都是空闲空间了：

0000cdb0 00 00 00 2d 01 10 70 70 70 70 70 70 70 70 70 70|……-..pppppppppp
0000cdc0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00|……
0000cdd0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00|……
0000cde0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00|……

PAGE_N_HEAP=0x8066，当行记录格式为Compact时，初始值为0x0802，当行格式为Redundant时，初始值是2。其实这些值表示页初始时就已经有Infinimun和Supremum的伪记录行，0x8066-0x8002=0x64，代表该页中实际的记录有100条记录。

PAGE_FREE=0x0000代表删除的记录数，因为这里我们没有进行过删除操作，所以这里的值为0。

PAGE_GARBAGE=0x0000，代表删除的记录字节为0，同样因为我们没有进行过删除操作，所以这里的值依然为0。

PAGE_LAST_INSERT=0x0da5，表示页最后插入的位置的偏移量，即最后的插入位置应该在0xc0000+0x0da5=0xcda5，查看该位置：

0000cda0 00 03 28 f2 cb 00 00 00 64 00 00 00 51 6e 4e 80|..（……d……QnN.
0000cdb0 00 00 00 2d 01 10 70 70 70 70 70 70 70 70 70 70|……-..pppppppppp
0000cdc0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00|……

可以看到，最后这的确是最后插入a列值为100的行记录，但是这次直接指向了行记录的内容，而不是指向行记录的变长字段长度的列表位置。

PAGE_DIRECTION=0x0002，因为我们是通过自增长的方式进行行记录的插入，所以PAGE_DIRECTION的方向是向右。

PAGE_N_DIRECTION=0x0063，表示一个方向连续插入记录的数量，因为我们是以自增长的方式插入了100条记录，因此该值为99。

PAGE_N_RECS=0x0064，表示该页的行记录数为100，注意该值与PAGE_N_HEAP的比较，PAGE_N_HEAP包含两个伪行记录，并且是通过有符号的方式记录的，因此值为0x8066。

PAGE_LEVEL=0x00，代表该页为叶子节点。因为数据量目前较少，因此当前B+树索引只有一层。B+数叶子层总是为0x00。

PAGE_INDEX_ID=0x00000000000001ba，索引ID。

上面就是数据页的Page Header部分了，接下去就是存放的行记录了，前面提到过InnoDB存储引擎有2个伪记录行，用来限定行记录的边界，我们接着往下看：

0000c050 00 02 00 f2 00 00 00 dc 00 00 00 02 00 32 01 00|……2..
0000c060 02 00 1c 69 6e 66 69 6d 75 6d 00 05 00 0b 00 00|……infimum……
0000c070 73 75 70 72 65 6d 75 6d 0a 00 00 00 10 00 22 00|supremum……".

观察0xc05E到0xc077，这里存放的就是这两个伪行记录，InnoDB存储引擎设置伪行只有一个列，且类型是Char（8）。伪行记录的读取方式和一般的行记录并无不同，我们整理后可以得到如下的结果：

#Infimum伪行记录
01 00 02 00 1c/*recorder header*/
69 6e 66 69 6d 75 6d 00/*只有一个列的伪行记录，记录内容就是Infimum（多了一个0x00字节）
*/
#Supremum伪行记录
05 00 0b 00 00/*recorder header*/
73 75 70 72 65 6d 75 6d/*只有一个列的伪行记录，记录内容就是Supremum*/

我们来分析infimum行记录的recorder header部分，最后2个字节位00 1c表示下一个记录的位置的偏移量，即当前行记录内容的位置0xc063+0x001c，得到0xc07f。0xc07f应该很熟悉了，我们前面的分析的行记录结构都是从这个位置开始。我们来看一下：

0000c070 73 75 70 72 65 6d 75 6d 0a 00 00 00 10 00 22 00|supremum……".
0000c080 00 00 01 00 00 00 51 6d eb 80 00 00 00 2d 01 10|……Qm……-..
0000c090 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 0a 00 00 00 18 00|dddddddddd……
0000c0a0 22 00 00 00 02 00 00 00 51 6d ec 80 00 00 00 2d|"……Qm……-
可以看到这就是第一条实际行记录内容的位置了，如果整理后可以得到：
/*第一条行记录*/
00 00 00 01/*因为我们建表时设定了主键，这里ROWID即位列a的值1*/
00 00 00 51 6d eb/*Transaction ID*/
80 00 00 00 2d 01 10/*Roll Pointer*/
64 64 64 64 64 64 64 64 64 64/*b列的值\'aaaaaaaaaa\'*/

这和我们查表得到的数据是一致的：select a,b,hex(b) from t order by a limit 1;

通过recorder header最后2个字节记录的下一行记录的偏移量，我们就可以得到该页中所有的行记录；通过page header的PAGE_PREV，PAGE_NEXT就可以知道上一个页和下个页的位置。这样，我们就能读到整张表所有的行记录数据。

最后我们来分析Page Directory，前面我们已经提到了从0x0000ffc4到0x0000fff7是当前页的Page Directory，如下：

0000ffc0 00 00 00 00 00 70 0d 1d 0c 95 0c 0d 0b 85 0a fd|……p……
0000ffd0 0a 75 09 ed 09 65 08 dd 08 55 07 cd 07 45 06 bd|.u……e……U……E..
0000ffe0 06 35 05 ad 05 25 04 9d 04 15 03 8d 03 05 02 7d|.5……%……}
0000fff0 01 f5 01 6d 00 e5 00 63 95 ae 5d 39 6a e0 ac 93|……m……c..]9j……

需要注意的是，Page Directory是逆序存放的，每个槽2个字节。因此我们可以看到：00 63是最初行的相对位置，即0xc063；0070就是最后一行记录的相对位置，即0xc070。我们发现，这就是前面我们分析的infimum和supremum的伪行记录。Page Directory槽中的数据都是按照主键的顺序存放，因此找具体的行就需要通过部分进行。前面已经提到，InnoDB存储引擎的槽是稀疏的，还需通过recorder header的n_owned进行进一步的判断。如，我们要找主键a为5的记录，通过二叉查找Page Directory的槽，我们找到记录的相对位置在00 e5处，找到行记录的实际位置0xc0e5：

0000c0e0 04 00 28 00 22 00 00 00 04 00 00 00 51 6d ee 80|..（."……Qm..
0000c0f0 00 00 00 2d 01 10 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69|……-..iiiiiiiiii
0000c100 0a 00 00 00 30 00 22 00 00 00 05 00 00 00 51 6d|……0."……Qm
0000c110 ef 80 00 00 00 2d 01 10 6e 6e 6e 6e 6e 6e 6e 6e|……-..nnnnnnnn
0000c120 6e 6e 0a 00 00 00 38 00 22 00 00 00 06 00 00 00|nn……8."……
0000c130 51 6d f0 80 00 00 00 2d 01 10 71 71 71 71 71 71|Qm……-..qqqqqq
0000c140 71 71 71 71 0a 00 00 00 40 00 22 00 00 00 07 00|qqqq……@."……

可以看到第一行的记录是4不是我们要找的5，但是我们看前面的5个字节的recordheader，04 00 28 00 22，找到4～8位表示n_owned值的部分，该值为4，表示该记录有4个记录，因此还需要进一步查找。通过recorder和ader最后2个字节的偏移量0x0022，找到下一条记录的位置0xc107，这才是我们要找的主键为5的记录。

以上是关于InnoDB 数据页结构的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

InnoDB 数据页结构

MySQL高级--04--InnoDB数据存储结构---数据页结构