MySQL索引（二）B+树在磁盘中的存储

2.1 聚集索引（Clustered index ）

每个InnoDB表都有一个称为聚集索引的特殊索引，该索引是按照表的主键构造的一棵B+树。

根据示例数据构建如图2-1所示聚集索引：

2.1.1 知识点

• 叶子节点存放了整张表的所有行数据。
• 非叶子节点并不存储行数据，是为了能存储更多索引键，从而降低B+树的高度，进而减少IO次数。
• 聚集索引的存储在物理上并不是连续的，每个数据页在不同的磁盘块，通过一个双向链表来进行连接。

2.1.2 查找：假设要查找数据项6

1. 把根节点由磁盘块0加载到内存，发生一次IO，在内存中用二分查找确定6在3和9之间；
2. 通过指针P2的磁盘地址，将磁盘2加载到内存，发生第二次IO，再在内存中进行二分查找找到6，结束。

这里只进行了两次IO，实际上，每个磁盘块大小为4K，3层的B+树可以表示上百万的数据，也就是每次查找只需要3次IO，所以索引对性能的提高将是巨大的。

2.1.3 怎样选择聚集索引

每张InnoDB表有且只有一个聚集索引，那它是怎么选择索引的呢？

• 一般情况，用PRIMARY KEY来作为聚集索引。
• 如果没有定义PRIMARY KEY，将会用第一个UNIQUE且NOT NULL的列来作为聚集索引。
• 如果表没有合适的UNIQUE索引，会内部根据行ID值生成一个隐藏的聚簇索引GEN_CLUST_INDEX。

所以在建表的时候，如果没有逻辑唯一且非空列时，可以添加一个auto_increment的列，方便建立一个聚集索引。

2.2 非聚集索引（Secondary indexes）

非聚集索引又叫辅助索引，叶子节点并不包含行记录数据，而是存储了聚集索引键。

根据示例数据（idx_name索引）构建如图2-2所示辅助索引：

2.2.1 知识点

• 每个表可以有多个辅助索引
• 通过辅助索引查数据时，先查找辅助索引获得聚集索引的主键，然后通过主键索引来查找完整的行记录。
• 通过非主键索引比主键索引查找速度要慢一倍。

2.2.2 查找：获取NAME=Jake的数据

第一阶段：通过辅助索引查到主键索引的主键

1. 把idx_name索引的根节点由磁盘块0加载到内存，发生一次IO，查找到在P2指针中
2. 根据P2指针的磁盘地址，加载磁盘块2到内存，发生第二次IO，查找到Jake节点以及它的主键索引9

第二阶段：通过主键索引找到完整的行记录

3. 把根节点由磁盘块0加载到内存，发生一次IO，在内存中用二分查找确定9在P3指针中
4. 通过指针P3的磁盘地址，将磁盘3加载到内存，发生第二次IO，再在内存中进行二分查找找到9，以及它的行记录，

查找结束。

未完待续…

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MySQL索引（二）B+树在磁盘中的存储

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