聊聊InnoDB
InnoDB是MySQL的数据库引擎之一，现为MySQL的默认存储引擎。
「存储单元」
既然是存储引擎，就要从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。
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数据持久化存储磁盘里，磁盘的最小单元是扇区，一个扇区的大小是512字节
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文件系统的最小单元是块，一个块的大小是4KB
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InnoDB存储引擎的最小单元称之为页，一个页的大小是16KB
查看InnoDB页的大小
mysql> show variables like 'innodb_page_size';
MySQL数据库中，表的记录存储在页中，那么一页可以存多少行数据？假如一行数据的大小为512字节，那么计算出一页大约能存放32条数据。
「B树与B+树」
MySQL的最小存储单元是页，每次页的访问就意味着一次IO。为了提升查找速度、减少IO，我们引入了B+树，先来看下B树和B+树的存储结构。
B树的特点
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每个节点都存储数据，包括中间节点
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节点之间没有指针相连
B+树的特点
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只有叶节点存储数据
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节点之间有双向指针相连
为什么是B+树
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InnoDB中页是基本存储单位，一个树节点就是一个InnoDB页。B树节点要存储数据，然而页的大小有限，每个节点存储KEY就相对少；存储同样规模的KEY，树的高度就会增加，每增加一层高度，就多一次IO，影响查询效率。B+树中间节点不存储数据，每页可以存储更多的KEY，降低树的高度。
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B+树每一层节点之间有指针相连，遍历时只需要对叶节点进行遍历即可，这个特性使得B+树非常适合做范围查找。
「聚簇与非聚簇索引」
聚簇索引也称为聚类索引，聚簇索引确定表中数据的物理顺序。表中数据的物理顺序只有一种，因此对应的聚簇索引只能有一个，InnoDB中数据行按照主键进行聚集，所以有且仅有一个主键。
检索过程（PK=3）
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找到根节点，加载到内存（IO）
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在内存查找PK=3所在区间（0，10），找到对应指针（内存查找）
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根据指针找到第二层页地址并载入内存（IO）
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在内存查找PK=3所在的区间（0，4），找到对应指针（内存查找）
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根据指针找到第三层页地址并载入内存（IO）
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在内存中查找PK=3的记录（内存查找）
整个查询需要3次磁盘I/O操作和3次内存查找操作，磁盘I/O相对于内存查找耗时高得多，因此在数据库查询中，「减少磁盘访问是数据库的性能优化的主要手段」
为什么主键不是uuid
如果主键是uuid，频繁的插入InnoDB会频繁地移动磁盘块，非常影响写入性能。如果主键是自增INT，那么对应的数据是相邻地存放在磁盘上，写入性能比较高。
非聚簇索引与聚簇索引的区别在于：非聚簇索引的子叶节点存储的是主键值，而非记录的物理地址。
检索过程
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从非聚簇索引查找到对应的主键
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根据主键查找相应的记录（回表）
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1、2步检索过程同聚簇索引检索过程
如果树的高度为3层，那么非聚簇索引的检索需要6次IO和6次内存查找。通过索引可以提高查询效率，但多一个索引就会多生成一棵非聚簇索引树。因此，索引不能随意增加。进行写库操作的时候，有多少索引，就需要维护多少棵索引树的变化。
回表或者二次查询：使用聚簇索引查询可以直接定位到记录，而非聚簇索引通常需要扫描两遍索引树，即先通过非聚簇索引定位到主键值，再通过聚簇索引定位到行记录，这就是所谓的回表查询，它的性能比只扫描一遍索引树低很多，下次的内容聊聊如何避免回表的问题。
