一、InnoDB 是如何存储数据的？
InnoDB 的数据是按「数据页」为单位来读写的
数据库的 I/O 操作的最小单位是页，InnoDB 数据页的默认大小是 16KB
单个数据页的结构及作用
多个数据页之间的逻辑连接（双向链表），不需要物理上的连续
InnoDB 给记录创建页目录 管理 -----> User Records（存储行记录内容）
数据页中的记录按照「主键」顺序组成单向链表，单向链表的特点就是插入、删除非常方便，但是检索效率不高，最差的情况下需要遍历链表上的所有节点才能完成检索。
页目录创建的过程如下：
- 将所有的记录划分成几个组，这些记录包括最小记录和最大记录，但不包括标记为“已删除”的记录；
- 每个记录组的最后一条记录就是组内最大的那条记录，并且最后一条记录的头信息中会存储该组一共有多少条记录，作为 n_owned 字段（上图中粉红色字段）
- 页目录用来存储每组最后一条记录的地址偏移量，这些地址偏移量会按照先后顺序存储起来，每组的地址偏移量也被称之为槽（slot），每个槽相当于指针指向了不同组的最后一个记录。
从图可以看到，页目录就是由多个槽组成的，槽相当于分组记录的索引。然后，因为记录是按照「主键值」从小到大排序的，所以我们通过槽查找记录时，可以使用二分法快速定位要查询的记录在哪个槽（哪个记录分组），定位到槽后，再遍历槽内的所有记录，找到对应的记录，无需从最小记录开始遍历整个页中的记录链表。
InnoDB 对每个分组中的记录条数都是有规定的，槽内的记录就只有几条：
- 第一个分组中的记录只能有 1 条记录；
- 最后一个分组中的记录条数范围只能在 1-8 条之间；
- 剩下的分组中记录条数范围只能在 4-8 条之间。
二、B+ 树是如何进行查询的？
当我们需要存储大量的记录时，就需要多个数据页，这时我们就需要考虑如何建立合适的索引，才能方便定位记录所在的页。
为了解决这个问题，InnoDB 采用了 B+ 树作为索引。
InnoDB 里的 B+ 树中的每个节点都是一个数据页，结构示意图如下：
通过上图，我们看出 B+ 树的特点：
- 只有叶子节点（最底层的节点）才存放了数据，非叶子节点（其他上层节）仅用来存放目录项作为索引。
- 非叶子节点分为不同层次，通过分层来降低每一层的搜索量；
- 所有节点按照索引键大小排序，构成一个双向链表，便于范围查询；
三、聚簇索引和二级索引
索引又可以分成聚簇索引和非聚簇索引（二级索引），它们区别就在于叶子节点存放的是什么数据：
- 聚簇索引的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户记录都存放在聚簇索引的叶子节点；
- 二级索引的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据。
因为表的数据都是存放在聚簇索引的叶子节点里，所以 InnoDB 存储引擎一定会为表创建一个聚簇索引，且由于数据在物理上只会保存一份，所以聚簇索引只能有一个。
InnoDB 在创建聚簇索引时，会根据不同的场景选择不同的列作为索引：
- 如果有主键，默认会使用主键作为聚簇索引的索引键；
- 如果没有主键，就选择第一个不包含 NULL 值的唯一列作为聚簇索引的索引键；
- 在上面两个都没有的情况下，InnoDB 将自动生成一个隐式自增 id 列作为聚簇索引的索引键；
一张表只能有一个聚簇索引，那为了实现非主键字段的快速搜索，就引出了二级索引（非聚簇索引/辅助索引），它也是利用了 B+ 树的数据结构，但是二级索引的叶子节点存放的是主键值，不是实际数据。
二级索引的 B+ 树如下图，数据部分为主键值：
因此，如果某个查询语句使用了二级索引，但是查询的数据不是主键值，这时在二级索引找到主键值后，需要去聚簇索引中获得数据行，这个过程就叫作「回表」，也就是说要查两个 B+ 树才能查到数据。不过，当查询的数据是主键值时，因为只在二级索引就能查询到，不用再去聚簇索引查，这个过程就叫作「索引覆盖」，也就是只需要查一个 B+ 树就能找到数据。
四、参考
小林 coding
