存储结构

InnoDB存储引擎使用B+树的数据结构存储数据以及索引。

B+树的优点

这里我就直接说了：显著减少I/O次数，其次是查询速度稳定。

为什么不选择其他的树

什么是B+树不知道？点这里了解B+树。

我们看了B+树的设计结构很容易知道，它的优点。那么为什么不选择其他的树形数据结构，比如二叉查找树（B树也有人叫B-树，其实是同一种），平衡二叉树，或者是红黑树？
其实我们只需要看一下二叉查找树的高度，就可以看出原因，因为树的高度几乎可以看作是I/O的次数。当数据为顺序的时候，比如[1，2，3，4，5，6，7，8，9]的数据，树退化成了链表，树的高度为10，查询效率自然就低了。

你可能会说那二叉平衡树呢？
是的，不可否认，二叉平衡树的高度在存储相同数据时会比二叉查找树低很多，但是我们要知道维护一颗二叉平衡树的代价是很大的。节点的旋转会造成额外的开销，当数据量过大时，往树里面插入一个随机的数据代价可能大到无法接受。

那红黑树呢？HashMap中的链表在桶中数据大于8的时候就会转化为红黑树，那查询效率是不是很高。
同样是树的高度问题，HashMap中是有多个桶的，而我们只有一个“桶”。随着存储的数据的变多,红黑树上的最短路径也会变长，那么树的高度自然就不可避免的变高了。

而我们的B+树在实际应用中的高度基本不会超过四，四基本上就足够应对大部分场景了。

MySQL中B+树的高度与对应的存储数据量计算

不信的话我们可以做一个简单的计算，我们知道MySQL读取磁盘数据，一次读取16k（一页的的大小），一个非叶子节点节点包括索引+指针，我们假设一个节点的大小为14（索引8 + 指针6）字节，那么一页可以存储16*1024/(14) ≈1170个节点，那么我们非叶子节点存储的是一行数据，假设一行数据为1kb, 那么一页存储16行数据，也就是16k。

所以我们B+树的高度为2时，一页的1170个叶子节点可以指向 1170 x 16 = 18720 条数据。

那么高度为3呢？我们的叶子节点个数为，第一层1170个非叶子节点，第一层的每一个节点指向下一页的非叶子节点页，那一页里面同样存在1170个非叶子节点，每个节点对应一行数据，那么第三层的存储的最大数据为 1170 x 1170 x 16 = 21902400，两千多万条数据，约20G大小。

高度为4时就是 21902400 * 1170 = 25625808000，256亿的数据。换算成GB计算的话，约为24438GB的大小。所以一般业务场景只使用到第三层，再大一点第四层也是够用了的。

聚簇索引

什么是聚簇索引

主键索引和数据存放在一起称之为聚簇索引，聚簇索引不是一种索引，而是一种存储数据的数据结构。我们由前文知道了InnoDB的存储引擎使用B+树存储数据，那么表数据怎么存放呢？

叶子节点存放行数据，非叶子节点存放主键，并且按主键顺序排列。大家可以参见上面的B+树结构，相对的非聚簇索引存储结构，比如MyISAM结构如下

以上图片来源高性能的MySQL

聚簇索引的优点

1、可以把相关数据保存在一起。因为时按主键顺序存放的，所以存放的数据是有序的。比如说：我录入学生成绩，学生的成绩就是主键，存放顺序为 0–100，那么我在查询70-80分成绩的同学时，可能只需要一次I/O就可以读取到所有的数据，因为一次会读取一页（16k）。如果是无序的，那么就可能需要多次I/O才能完成。例如一条数据在第一页，读取一次，第二条数据在第二页，读取一次，第三条数据在第10页，读取一次。。。。。。
2、数据访问相较于非聚簇索引更快。这是由于主键索引和表数据存放在一起，找到对应的主键就找到了对应的数据，不像非聚簇索引那样，找到索引之后还需要再去表中查找数据。
3、可以使用覆盖索引查询主键。二级索引中的叶子节点，存放的索引和主键。

聚簇索引的局限

俗话说的好，有利必有弊。那么聚簇索引的局限性有哪些呢？
1、插入、更新数据的代价可能很大。这个不难理解，因为我们的存储顺序是有序的，当插入或者更新数据时，可能需要移动行数据，导致页分裂的问题。
2、内存足够大时，表数据可以一次全部加载到内存中，聚簇索引基本无效。我们知道存储结构使用B+树的目的就是减少I/O，但如果不需要[/O，我一次把数据全部读取进内存，那么聚簇索引和非聚簇索引的差别就不大了。
3、导致二级索引占用的存储空间会更大。聚簇索引的二级索引的叶子节点包含了主键列。

4、二级索引可能需要两次索引查找。因为不是覆盖索引的话，就需要先从二级索引中找到主键，再去聚簇索引中查找所对应的数据。

5、聚簇索引可能导致全表扫描变慢。尤其是行稀疏，或者由于页分裂导致数据存储不连续时。

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