摘要：
innodb文件系统是由一些log和每个表的ibd（16K的整数倍）等文件组成的。内部结构如下。
表空间-idb简述
ibd是存表数据的，那么在计算机里，所有的存储都是有最小存储单元的。
在磁盘上，最小的单元是扇区，一个扇区是512字节，操作系统中最小单元是块（block），最小单位是4K。而innodb也有自己的最小存储单元——页（page），一页是16K。
这意味着一个文件放到电脑上，哪怕它是空的，也要占用4K，它占用的空间永远是4K的整数倍。
可以去查看每个ibd文件的大小，它永远是16384（16k）的整数倍。
后续说明索引加载表数据的前提，mysql的数据最小是16K，也就是哪怕你只取一条，可能还不到1K，那么mysql也会取出16K的数据。
因为“页”是最小单位。“页”还决定了b+ tree在某个高度下，能存放的数据量，为什么一个表存2万数据，和存1500万数据，查询速度一样。
单个文件表空间-frm、ibd
如果想让两个表共用一个数据文件的话,共用一个ibdata，可以通过innodb_file_per_table控制。默认每个表一个。
创建了一个数据库test_innodb，并且创建了几个表，可以在数据目录看一下。
1 | db.opt |
当新建一个库时，首先文件系统上会多一个以库名命名的文件夹。里面有ibd、frm文件，每个表对应一个ibd文件。
db.opt 保存了数据库test的默认字符集 utf8mb4 和校验方法utf8mb4_general_ci；
存储的是mysql的一些配置信息，如编码、排序的信息，如果在创建数据库时指定了一些非默认参数的话，也会存到该文件。每个表会对应一个frm文件，一个ibd文件。
frm文件是表结构，无论在 MySQL 中选择了哪个存储引擎，所有的 MySQL 表都会在硬盘上创建一个 .frm 文件用来描述表的格式或者说定义； .frm 文件的格式在不同的平台上都是相同的。
数据字典信息(InnoDB数据字典信息主要是存储在系统表空间ibdata1文件中，由于历史原因才在 t.frm 多保留了一份)ibd是表的数据和索引，是每一个表独有的表空间，文件存储了当前表的数据和相关的索引数据。
独立的表空间文件之存储对应表的B+树数据、索引和插入缓冲等信息，其余信息还是存储在默认表空间中。
这个文件所存储的内容主要就是B+树（索引），一个表可以有多个索引，也就是在一个文件中，可以存储多个索引，而如果一个表没有索引的话，用来存储数据的被称为聚簇索引，也就是说这也是一个索引。
采用 File-Per-Table 的优缺点
- 优点：可以方便回收删除表所占的磁盘空间。如果使用系统表空间的话，删除表后空闲空间只能被 InnoDB 数据使用。TRUNCATE TABLE 操作会更快。
可以单独拷贝表空间数据到其他数据库(使用 transportable tablespace 特性)，可以更方便的观测每个表空间数据的大小。 - 缺点：fsync 操作需要作用的多个表空间文件，比只对系统表空间这一个文件进行fsync操作会多一些 IO 操作。此外，mysqld需要维护更多的文件描述符。
当新建库时，innodb内部操作
innodb存储引擎在存储设计上模仿了Oracle的存储结构，其数据是按照表空间进行管理的。
新建一个数据库时，innodb存储引擎会初始化一个名为ibdata1 的表空间文件，默认情况下，这个文件会存储所有表的数据，以及我们所熟知但看不到的系统表sys_tables、sys_columns、sys_indexes 、sys_fields等。
此外，还会存储用来保证数据完整性的回滚段数据，当然这部分数据在新版本的MySQL中，已经可以通过参数来设置回滚段的存储位置了；
注：不同的表既可以共用一个ibd文件，也可以每个表自己一个ibd文件，默认是一个表一个。
虽然是一个表一个ibd，但这个ibd里只存储了该表的B+树数据、索引、插入缓存等信息，其余的信息如列、属性等信息还是存储在默认的ibdata1里面的。
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ibd存储的数据
该表的所有索引数据【聚集索引】。
这里使用了B+tree,B+ tree的叶子节点，就会存放所有的数据。整个表，其实就是一棵B+ tree，一个ibd就是1-N个b+ tree。N等于你的索引数量
当新建一个表时，会给表创建一个主键primary Key，然后这个key就带着整行数据占据着一块空间，作为B+ tree的一个叶子节点里元素。
可以理解为一个key-value键值对，key就是主键，value就是整行数据。如果你根本就没创建主键（不推荐），那innodb也会给你分配一个RowId来作为将来找它的主键，只是看不到。
这棵拥有全量数据的b+ tree，就是将来提供数据的树，一般来说，这棵树最大一般4层，3层就能存2千万数据了，4层能达到n个亿，将来通过主键查询时，通过2-4次IO就能找到数据行。这个索引树，即——聚簇索引。
