页面分裂：当已满的索引页无法容纳新记录时，创建新页并重新分配记录。
页面合并：当页内记录因删除/更新低于阈值时，与相邻页合并以优化空间。

中间点（mid point）分裂：将原始页面中50%数据移动到新申请页面，这是最普通的分裂方法。
插入点（insert point）分裂：判断本次插入是否递增 or 递减，如果判定为顺序插入，就在当前插入点进行分裂，这里情况细分较多，大部分情况是直接插入到新申请页面，也可能会涉及到已存在记录移动到新页面，有有些特殊情况下还会直接插入老的页面（老页面的记录被移动到新页面）。

CREATE TABLE `sbtest` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `pad` varchar(12000),
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

insert into sbtest values (10000, repeat('a',5120));
insert into sbtest values (10001, repeat('a',5120));

# ./peng
[pk:10000] page: 3 -> heap: 2
[pk:10001] page: 3 -> heap: 3

insert into sbtest values (1, repeat('a',5120));

# ./peng
[pk:1] page: 3 -> heap: 4
[pk:10000] page: 3 -> heap: 2
[pk:10001] page: 3 -> heap: 3

insert into sbtest values (2, repeat('a',5120));

# ./peng
[pk:1] page: 4 -> heap: 2
[pk:2] page: 4 -> heap: 3
[pk:10000] page: 5 -> heap: 2
[pk:10001] page: 5 -> heap: 3

insert into sbtest values (3, repeat('a',5120));

# ./peng
[pk:1] page: 4 -> heap: 2
[pk:2] page: 4 -> heap: 3
[pk:3] page: 5 -> heap: 4
[pk:10000] page: 5 -> heap: 2
[pk:10001] page: 5 -> heap: 3

insert into sbtest values (4, repeat('a',5120));

# ./peng
[pk:1] page: 4 -> heap: 2
[pk:2] page: 4 -> heap: 3
[pk:3] page: 5 -> heap: 4
[pk:4] page: 5 -> heap: 3
[pk:10000] page: 5 -> heap: 2
[pk:10001] page: 6 -> heap: 2

/* 这里返回true表示将行记录向右分裂：即分配的新page的hint_page_no为原page+1 */
ibool btr_page_get_split_rec_to_right(
/*============================*/
        btr_cur_t*        cursor,
        rec_t**           split_rec)
{
  page_t*        page;
  rec_t*        insert_point;


  // 获取当前游标页和insert_point
  page = btr_cur_get_page(cursor);
  insert_point = btr_cur_get_rec(cursor);


  /* 使用启发式方法：如果新的插入操作紧跟在同一页面上的前一个插入操作之后，
     我们假设这里存在一个顺序插入的模式。 */


  // PAGE_LAST_INSERT代表上次插入位置，insert_point代表小于等于待插入目标记录的最大记录位置
  // 如果PAGE_LAST_INSERT=insert_point意味着本次待插入的记录是紧接着上次已插入的记录，
  // 这是一种顺序插入模式，一旦判定是顺序插入，必然反回true，向右分裂
  if (page_header_get_ptr(page, PAGE_LAST_INSERT) == insert_point) {
    // 1. 获取当前insert_point的page内的下一条记录，并判断是否是supremum记录
    // 2. 如果不是，继续判断当前insert_point的下下条记录是否是supremum记录
    // 也就是说，会向后看两条记录，这两条记录有一条为supremum记录，
    // split_rec都会被设置为NULL，向右分裂
    rec_t*        next_rec;
    next_rec = page_rec_get_next(insert_point);

    if (page_rec_is_supremum(next_rec)) {
    split_at_new:
      /* split_rec为NULL表示从新插入的记录开始分裂，插入到新页 */
      *split_rec = nullptr;
    } else {
      rec_t* next_next_rec = page_rec_get_next(next_rec);
      if (page_rec_is_supremum(next_next_rec)) {
        goto split_at_new;
      }

      /* 如果不是supremum记录，则设置拆分记录为下下条记录 */


      /* 这样做的目的是，如果从插入点开始向上有 >= 2 条用户记录，
         我们在该页上保留 1 条记录，因为这样后面的顺序插入就可以使用
         自适应哈希索引，因为它们只需查看此页面上的记录即可对正确的
         搜索位置进行必要的检查 */

      *split_rec = next_next_rec;
    }

    return true;
  }


  return false;
}

insert into sbtest values (5, repeat('a',5120));

# ./peng
[pk:1] page: 4 -> heap: 2
[pk:2] page: 4 -> heap: 3
[pk:3] page: 5 -> heap: 4
[pk:4] page: 5 -> heap: 3
[pk:5] page: 7 -> heap: 3
[pk:10000] page: 7 -> heap: 2
[pk:10001] page: 6 -> heap: 2

insert into sbtest values (5, repeat('a',5120));

# ./peng
[pk:1] page: 4 -> heap: 2
[pk:2] page: 4 -> heap: 3
[pk:3] page: 5 -> heap: 4
[pk:4] page: 5 -> heap: 3
[pk:5] page: 7 -> heap: 3
[pk:6] page: 8 -> heap: 3
[pk:10000] page: 8 -> heap: 2
[pk:10001] page: 6 -> heap: 2

首先根据备份恢复了一个数据库现场出来。
统计了业务表行大小，发现行基本偏大，在 4-7k 之间（一个页只存了2行，浪费1/3空间）。

分析了变更前后的表数据页，以及每个页存储多少行数据。

我们首先在备份恢复的实例上面进行了一次静态变更，就是变更期间没有新的 DML 操作，没有复现。但说明了一个问题，异常跟增量有关，此时大概知道跟变更过程中的 binlog 回放特性有关【上面说的回放会导致主键 ID 大的记录先写入表中】。
写了个工具把 400 百万数据每条记录分布在哪个页里面，以及页里面的记录对应的 heap 是什么都记录到数据库表中分析，慢长等待跑数据。

数据分析完后通过分析发现存储一条数据的页对应的记录的 heap 值基本都是 3，正常应该是 2，意味着这些页并不是一开始就存一条数据，而是产生了页分裂导致的。
开始继续再看页分裂相关的资料和代码，列出页分裂的各种情况，结合上面的信息构建了一个复现环境。插入数据页分裂核心函数。

staticbooldict_stats_analyze_index_for_n_prefix(
    ...
    // 记录页唯一key数量
    uint64_t n_diff_on_leaf_page;

    // 开始进行dive，获取n_diff_on_leaf_page的值
    dict_stats_analyze_index_below_cur(pcur.get_btr_cur(), n_prefix,
                                       &n_diff_on_leaf_page, &n_external_pages);

    /* 为了避免相邻两次dive统计到连续的相同的两个数据，因此减1进行修正。
    一次是某个页面的最后一个值，一次是另一个页面的第一个值。请考虑以下示例：
    Leaf level:
    page: (2,2,2,2,3,3)
    ... 许多页面类似于 (3,3,3,3,3,3)...
    page: (3,3,3,3,5,5)
    ... 许多页面类似于 (5,5,5,5,5,5)...
    page: (5,5,5,5,8,8)
    page: (8,8,8,8,9,9)
    我们的算法会（正确地）估计平均每页有 2 条不同的记录。
    由于有 4 页 non-boring 记录，它会（错误地）将不同记录的数量估计为 8 条
    */ 
    if (n_diff_on_leaf_page > 0) {
      n_diff_on_leaf_page--;
    }

    // 更新数据，在所有分析的页面上发现的不同键值数量的累计总和
    n_diff_data->n_diff_all_analyzed_pages += n_diff_on_leaf_page;
)

MySQL> select table_name,index_name,stat_value,sample_size from mysql.innodb_index_stats where database_name like 'sbtest' and TABLE_NAME like 'table_1' and stat_name='n_diff_pfx01';
+-------------------+--------------------------------------------+------------+-------------+
| table_name        | index_name                                 | stat_value | sample_size |
+-------------------+--------------------------------------------+------------+-------------+
| table_1           | PRIMARY                                    |     206508 |          20 |
+-------------------+--------------------------------------------+------------+-------------+
11 rows in set (0.00 sec)

# where条件
user_id = ? and biz = ? and is_del = ? and status in (?) ORDER BY modify_time limit 5
# 表索引
idx_modify_time(`modify_time`)
idx_user_biz_del(`user_id`,`biz`, `is_del`)

表总行数：也就是统计信息里面主键的 n_rows
最优索引的扫描行数：也就是走 idx_user_biz_del 索引需要扫描的行数
limit：也就是 SQL 语句里面的 limit 值

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