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- 每个页大小为16K，页的结构：
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- 页标识
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- 最小记录record_type=2
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- 最大记录record_type=3
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- 普通记录record_type=0，1是B+树非叶子节点记录
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- recore_type+next_record+c1列+c2列+c3列+其他信息（该id所在页）
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- 非叶子节点不存储数据，之存储主键，页之间使用双向链表连接，方便范围和反向排序查询
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- 聚簇索引
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- 主键作为索引的值
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- 索引和数据保存在同一个文件中
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- 页内记录按照主键大小排序排成一个单向链表
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- 页和页之间根据主键大小排序成一个双向链表
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- 非叶子节点存储记录主键和页号
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- 叶子节点存储完整的用户记录
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- 优点
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- 数据访问更快
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- 对于主键排序查找和范围查找非常快
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- 查询一定范围数据是，由于数据相连，可以从更少数据快中提取数据，节省IO操作
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- 缺点
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- 插入速度依赖插入顺序，按照主键顺序插入最快，否则会出现页分裂，影响性能
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- 更新主键代价非常高，将导致被更新的行移动
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- 限制
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- 只有InnoDB支持，MyISAM不支持
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- 每个表只能有一个
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- 没有定义主键时将选取非空唯一列代替，没有就隐式定义一个主键rowID
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- 为了充分利用，表中主键应该选择有序的ID，不建议使用UUID，MD5，Hash，字符串作为主键
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- 查找和匹配逻辑
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- 根据第一层对应的范围找到第二层的页地址
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- 根据第二层的数据找到对应的下一层页地址，直到找到record_type=0存放普通数据的叶子节点的页地址
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- 再叶子节点上定位到对应的数据
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- 非聚簇索引
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- 非主键索引外的其他索引
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- 页间的记录根据所选类的大小排序
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- 页和页也是通过双向链表连接的
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- 非叶子节点记录数据值和页号
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- 非叶子节点存储数据值和主键
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- 可以有多个
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- 查找匹配逻辑
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- 查找的过程与聚簇索引前面一样
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- 找到对应记录的主键数值
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- 根据主键值去聚簇索引中查找一遍
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- 和，二叉树，平衡二叉树，红黑树，B树的区别
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- 二叉树
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- 不能平衡，容易变成链表
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- 平衡二叉树
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- 可以通过自旋转保证左右两边高度平衡
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- 树的高度过高
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- 红黑树
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- 自旋速度比较快
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- 非严格平衡二叉树
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- B树
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- 非叶子节点页存储数据
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- 一个B+树存放多少索引记录
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- 三层千万级别
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- 数据占用1KB，指针和键值10字节
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- 16x1600x1600=40960000
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- B+树crud效率如何
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- 新增和删除比较麻烦，需要更新索引，查询和更新效率高
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- O(lognN) N为高度
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- 自适应哈希索引
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- InnoDB一个特殊功能，某些索引值使用非常频繁会再内存中基于B+树所有值之上创建一个哈希索引，从而具有哈希索引一些特点
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- 2-3树，2-3-4树
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- 多叉树允许每个节点可以有更多的数据项和子节点，通过增加分叉减少树的高度 |