1.2 MySQL 5.1 中的 innodb_plugin 引入了新的文件格式：Barracuda (梭子鱼)，该文件格式拥有新的两种行格式：compressed和dynamic，两种格式对blob字段采用完全溢出的方式，数据页中只存放20字节，其余的都存放在溢出段中，因此，强烈不建议使用BLOB、TEXT、超过255长度的VARCHAR列类型；
1.3 innodb的page大小默认为16kb，innodb存储引擎表为索引组织表，树底层的叶子节点为一双向链表，因此每个页中至少应该有两行记录，这就决定了innodb在存储一行数据的时候不能够超过8k，但事实上应该更小，因为还有一些InnoDB内部数据结构要存储，5.6版本以后，新增选项 innodb_page_size 可以修改，在5.6以前的版本，只能修改源码重新编译，但并不推荐修改这个配置
1.4 InnoDB的data page在有新数据写入时，会预留1/16的空间，预留出来的空间可用于后续的新纪录写入，减少频繁的新增data page的开销，受限于InnoDB存储方式，数据如果是顺序写入的话，最理想的情况下，data page的填充率是15/16，但一般没办法保证完全的顺序写入，因此data page的填充率一般是1/2到15/16。因此每个InnoDB表都最好要有一个自增列作为主键，使得新纪录写入尽可能是顺序的；当data page填充率不足1/2时，InnoDB会进行收缩，释放空闲空间
1.5 COMPACT行格式相比REDUNDANT，大概能节省20%的存储空间，COMPRESSED相比COMPACT大概能节省50%的存储空间，但会导致TPS下降了90%。因此强烈不推荐使用COMPRESSED行格式
1.6 使用了blob数据类型，是不是一定就会存放在溢出段中？通常我们认为blob这类的大对象的存储会把数据存放在数据页之外，其实不然，关键点还是要看一个page中到底能否存放两行数据，blob可以完全存放在数据页中(单行长度没有超过8096字节)，而varchar类型的也有可能存放在溢出页中(单行长度超过8096字节，前768字节存放在数据页中)
1.7 mysql在操作数据的时候，以page为单位，不管是更新，插入，删除一行数据，都需要将那行数据所在的page读到内存中，然后在进行操作，这样就存在一个命中率的问题，如果一个page中能够相对的存放足够多的行，那么命中率就会相对高一些，性能就会有提升
1.8 在off-page中存储的BLOB、TEXT或者长VARCHAR列的page是独享的，不能共享。因此强烈不建议在一个表中使用多个长列
1.9 MySQL 5.6 中默认还是 Compact 行格式，也是目前使用最多的一种 ROW FORMAT。用户可以通过命令SHOW TABLE STATUS LIKE’table_name’来查看当前表使用的行格式，其中row_format列表示当前所使用的行记录结构类型
在 msyql 5.7.9 及以后版本，默认行格式由innodb_default_row_format变量决定，它的默认值是DYNAMIC，也可以在 create table 的时候指定ROW_FORMAT=DYNAMIC。
注意，如果要修改现有表的行模式为compressed或dynamic，必须先将文件格式设置成Barracuda：set global innodb_file_format=Barracuda;，再用ALTER TABLE tablename ROW_FORMAT=COMPRESSED;去修改才能生效，否则修改无效却无提示
二、对TEXT/BLOB这类大字段类型的影响
2.1 compact
变长大字段类型包括blob,text,varchar，其中varchar列值长度大于某数N时也会存溢出页，在latin1字符集下N值可以这样计算：innodb的块大小默认为16kb，由于innodb存储引擎表为索引组织表，树底层的叶子节点为一双向链表，因此每个页中至少应该有两行记录，这就决定了innodb在存储一行数据的时候不能够超过8k，减去其它列值所占字节数，约等于N。对于InnoDB，内存是极为珍贵的，如果把768字节长度的blob都放在数据页，虽然可以节省部分IO，但是能缓存行数就变少，也就是能缓存的索引值变少了，降低了索引效率
2.2 dynamic
dynamic行格式，列存储是否放到off-page页，主要取决于行大小，它会把行中最长的那一列放到off-page，直到数据页能存放下两行。TEXT/BLOB列 <=40 bytes 时总是存放于数据页。这种方式可以避免compact那样把太多的大列值放到 B-tree Node，因为dynamic格式认为，只要大列值有部分数据放在off-page，那把整个值放入都放入off-page更有效。
compressed物理结构上与dynamic类似，但是对表的数据行使用zlib算法进行了压缩存储。在long blob列类型比较多的情况下用，可以降低off-page的使用，减少存储空间（一般40%左右），但要求更高的CPU，buffer pool里面可能会同时存储数据的压缩版和非压缩版，所以也多占用部分内存。这里MySQL 5.6 Manual innodb-compression-internals讲的十分清楚。
另外，由于ROW_FORMAT=DYNAMIC和ROW_FORMAT=COMPRESSED是从ROW_FORMAT=COMPACT变化来的，所以他们处理CHAR类型存储的方式和 COMPACT 一样。
三. 对TEXT/BLOB型字段存取优化
mysql的 io 以page为单位，因此不必要的数据（大字段）也会随着需要操作的数据一同被读取到内存中来，这样带来的问题由于大字段会占用较大的内存（相比其他小字段），使得内存利用率较差，造成更多的随机读取。从上面的分析来看，我们已经看到性能的瓶颈在于由于大字段存放在数据页中，造成了内存利用较差，带来过多的随机读，那怎么来优化掉这个大字段的影响
3.1 压缩&合并
a、innodb提供了barracuda文件格式，将大字段完全存放在溢出段中，数据段中只存放20个字节，这样就大大的减小了数据页的空间占用，使得一个数据页能够存放更多的数据行，也就提高了内存的命中率（对于本实例，大多数行的长度并没有超过8k，所以优化的幅度有限）；如果对溢出段的数据进行压缩，那么在空间使用上也会大大的降低，具体的的压缩比率可以设置key_blok_size来实现。
b、可以把大字段用COMPRESS()压缩后再存为BLOB，或者在发送到MySQL前在应用程序中进行压缩
c、一张表有多个类blob字段，把它们组合起来如<TEXT><f_big_col1>long..</f_big_col1> <f_content>long..</f_content></TEXT>，再压缩存储
d、如果预期长度范围varchar就满足，就避免使用TEXT
3.2 拆分
将主表拆分为一对一的两个关联表，将大字段单独放到另外一张表后，单行长度变的非常的小，page的行密度相比原来的表大很多，这样就能够缓存足够多的行，buffer pool的命中率就会提高，应用程序需要额外维护的是一张大字段的子表，还可以通过覆盖索引来优化，将索引和原表结构分开，从访问密度较小的数据页改为访问密度很大的索引页，随机io转换为顺序io
总结：还是让单个page能够存放足够多的行，不断的提示内存的命中率，从数据库底层存储的原理出发，能够更深刻的优化数据库
综上，如果在实际业务中，确实需要在InnoDB表中存储BLOB、TEXT、长VARCHAR列时，有下面几点建议：
尽可能将所有数据序列化、压缩之后，存储在同一个列里，避免发生多次off-page
如果预期长度范围varchar就满足，就避免使用TEXT
如果无法将所有列整合到一个列，可以退而求其次，根据每个列最大长度进行排列组合后拆分成多个子表，尽量是的每个子表的总行长度小于8KB，减少发生off-page的频率
