数据库与I/O原理
数据会持久化到磁盘，查询数据是就会有I/O操作，相对于缓存操作，I/O操作的时间成本相当高昂。
I/O操作的基本单位是一个磁盘页面，比如16KB的页面大小。当数据量比较大时，单表数据就会分布在多个磁盘页面。
如果没有索引，就必须按顺序加载磁盘页面到缓存进行查找，判断数据是否存在。随着数据量的增长，磁盘I/O操作的次数也会越来越多。
因此，有必要通过一些辅助的数据结构来提交检索的速度。
从上面可以看出，想要快速读取到数据，可从以下几个方面着手
1. 如何尽量减少磁盘IO操作
2. 如何快速定位到数据所在的磁盘页面
3. 如何快速定位数据在磁盘页面内的位置
数据库索引是什么
索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。
举个类似的例子，当我们要阅读《高性能MySQL》的第五章时，一般会先查找目录，找到第五章对应的页码，然后翻到对应页码即可。
目录一般不会超过10页，整本书有将近700页。
如果没有目录，那么我们只能顺序或者使用二分的方法来查找第五章，需要翻页的次数就会更多。
索引的作用与书籍的目录相似，用于辅助快速查找目标数据。
存储结构
记录(行)格式
InnoDB支持四种记录格式，分别是 REDUNDANT、 COMPACT、 DYNAMIC和 COMPRESSED，MySQL5.7默认是DYNAMIC格式。
下图是DYNAMIC行格式的示意图
记录头信息的格式示意图如下
部分字段含义
deleted_flag:顾名思义，该记录是否被删除的标志
min_rec_flag:B+树每层非叶子结点中最小的记录项的标志
n_owned: 页面中分组的
heap_on: 表示当前记录在页面堆中的相对记录
record_type: 表示当前记录的类型，0表示普通记录，1表示B+树非叶子结点的目录项记录，2表示Infimum记录，3表示Supremum记录。
next_record: 指向下一条记录，表示下一条记录的相对位置
记录示例
所有页面都有两条虚拟记录，即Infimum和Supremum。
Infimum代表页面中的最小的记录，而Supremum则代表页面中最大的记录。
数据排序
页内的记录串联成一个单向链表。
如果表有主键，会根据主键排序；
没主键有唯一非空索引，会根据该索引排序；
两者都没有，InnoDB会自动生成一个 row_id列并根据该列进行排序。
页面格式
页是InnoDB管理存储空间的基本单位，一个页的大小一般是16K。
数据页面的结构如下图
File Header：页面通用信息，如当前页号、上一页/下一页页号
Page Header：页面的各种状态信息，如分组数量，记录数
User Records：记录的有序链表
Free Space：页面中尚未使用的空间
Page Directory：对User Records数据进行分组，减少遍历链表的次数，加速查找
File Tailer：校验页面数据是否完整
数据查找
页面内的数据是有序的单向链表。
假设单行数据128B，而单个磁盘页面大小可以是16KB，因此一个磁盘页面最多可以存放128条数据。这样挨个查找太慢。
可以利用有序链表的特性，对有序数据进行分组，记录每组的最大值，形成一个有序分组列表。先二分查找有序分组列表，再查找分组内的数据。
这里就会涉及的行记录的n_owned和页面的Page Directory了，InnoDB分组规则如下
-
Infimum记录所在的分组只能有一条记录
-
Supremum记录所在的分组拥有的记录数量为1～8条
-
其它分组拥有的记录数量为4～8条
4.分组指向组内ID最大的行。
查找过程
下图是简化的行记录和Page Directory。
在上图中查找ID=17的记录
- 利用分组进行二分查找，
(1 + 5) / 2 = 3，分组3的最大ID为10，因此继续在右半区间查找
(3 + 5) / 2 = 4，分组最大的ID为15，17位于右半区间，又应为5 – 4 = 1，因此，17位于分组5
- 组内顺序查找
在分组内遍历单向链表，查找到ID=17的记录
B+树索引
B+树数据结构
在B树详解，这边随笔中介绍了B树的查找、插入、删除操作，可以深入理解B数的数据结构
sql;gutter:true;collapse:false
CREATE TABLE t_student (id int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID' ,age int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄' ,height int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '身高' ,
PRIMARY KEY (id),
KEY age (age)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE =utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT=COMPACT;
聚簇索引
为了方便画图表示，下面是简化的聚簇索引各种记录格式
聚簇索引结构举例
从上图可以看出，
1）页面内记录按照主键增长的顺序构成一个单项链表
2）对于普通记录，则是一个按照主键有序的双向链表
二级索引
为了方便画图表示，下面是简化的二级索引各种记录格式
从上图可以看出，
1）页面内记录按照二级索引age增长的顺序构成一个单项链表
2）对于普通记录，则是一个按照age有序的双向链表
3）普通记录并没没有包含完整的信息，而是
回表: 数据库根据索引（非主键）找到了指定的记录所在行后，还需要根据索引上保存的主键 ID 再次到数据块里获取数据。
建立索引的原则
1.尽量使用占用空间少的索引
索引字段占用空间小，意味着单个页面可以存放更多的目录项目记录，使得B+数更加扁平，从而减少IO次数
- 选择频繁作为查询条件的字段作为索引
频繁作为查询条件的字段作为索引，减少查询的时间，避免全表查询。
- 选择区分度高的字段作为索引
例如性别只有男1女2两种情况，如果建立索引，目录项只有两条记录，意义不大。还增加了维护索引的成本。
- 最左匹配原则
多个字段构成联合索引时，这几个字段的顺序十分重要。
假设有联合索引
目录项记录是先按a排序，如果a相等再按b排序，如果a和b都相等，再按c排序。
如果查询条件只有(b,c)，则改索引并不会生效。如果只有(a)，那索引只是部分生效。
《MySQL是怎么运行的》
Original: https://www.cnblogs.com/amos01/p/16488759.html
Author: Amos01
Title: MySQL InnoDB索引原理
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