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上一章讲了数据库基本上都用 B+ 树来存储索引的起因：适宜磁盘存储，可能充分利用多叉均衡树的个性，磁盘预读，并且很好的反对等值，范畴，程序扫描等。这篇次要介绍 MySQL 两种罕用引擎，MyISAM 和 InnoDB 的索引组织形式，理解这些存储形式，对数据库优化很有帮忙。
MySQL 的索引依照存储形式分为两类：
汇集索引： 也称 Clustered Index。是指关系表记录的物理程序与索引的逻辑程序雷同。因为一张表只能依照一种物理程序寄存，一张表最多也只能存在一个汇集索引。与非汇集索引相比，汇集索引有着更快的检索速度。
MySQL 里只有 INNODB 表反对汇集索引，INNODB 表数据自身就是汇集索引，也就是常说 IOT，索引组织表。非叶子节点依照主键程序寄存，叶子节点寄存主键以及对应的行记录。所以对 INNODB 表进行全表程序扫描会十分快。
非汇集索引： 也叫 Secondary Index。指的是非叶子节点依照索引的键值程序寄存，叶子节点寄存索引键值以及对应的主键键值。MySQL 里除了 INNODB 表主键外，其余的都是二级索引。MYISAM，memory 等引擎的表索引都是非汇集索引。 简略点说，就是索引与行数据离开存储。 一张表能够有多个二级索引。
MYISAM 表：
MYISAM 表是典型的数据与索引拆散存储，主键和二级索引没有本质区别。比方在 MYISAM 表里主键、惟一索引是一样的，没有本质区别。
假如表 t1 为 MYISAM 引擎，列为 ID，姓名，性别，年龄，手机号码。其中 ID 为主键，年龄为二级索引。记录如下：
那对应的两个 B+ 树索引如下图所示，
主键字段索引树：
上图是一个 3 阶的 B+ 树，非叶子节点依照主键的值排序存储，叶子节点同样依照主键的值排序存储，并且蕴含指向磁盘上的物理数据行指针。
年龄字段索引树：
上图年龄字段索引树同样是一个 3 阶的 B+ 树，非叶子节点依照年龄字段的值顺序存储，叶子节点保留年龄字段的值以及指向磁盘上的物理数据行指针。
从下面两张图能够看出，MYISAM 表的索引存储形式最大的毛病没有依照物理数据行顺序存储，这样无论对主键的检索还是对二级索引的检索都须要进行二次排序。
举个简略例子演示下，
以下 SQL 1 默认没有排序，乱序输入；须要依照 ID 程序输入，就得用 SQL 2，显式加 ORDER BY。
mysql
# SQL 1
mysql> select * from t1;
+-------+----------+--------+------+--------------+
| id | username | gender | age | phone_number |
+-------+----------+--------+------+--------------+
| 10001 | 小花 | 女 | 18 | 18501877098 |
| 10005 | 小李 | 女 | 21 | 15827654555 |
| 10006 | 小白 | 男 | 38 | 19929933000 |
| 10009 | 小何 | 男 | 35 | 19012378676 |
| 10002 | 小王 | 男 | 20 | 17760500293 |
| 10003 | 小赵 | 女 | 29 | 13581386000 |
| 10004 | 小青 | 女 | 25 | 13456712000 |
| 10007 | 小米 | 男 | 23 | 19800092354 |
| 10008 | 小徐 | 女 | 22 | 18953209331 |
+-------+----------+--------+------+--------------+
9 rows in set (0.00 sec)
# SQL 2
mysql> select * from t1 order by id;
+-------+----------+--------+------+--------------+
| id | username | gender | age | phone_number |
+-------+----------+--------+------+--------------+
| 10001 | 小花 | 女 | 18 | 18501877098 |
| 10002 | 小王 | 男 | 20 | 17760500293 |
| 10003 | 小赵 | 女 | 29 | 13581386000 |
| 10004 | 小青 | 女 | 25 | 13456712000 |
| 10005 | 小李 | 女 | 21 | 15827654555 |
| 10006 | 小白 | 男 | 38 | 19929933000 |
| 10007 | 小米 | 男 | 23 | 19800092354 |
| 10008 | 小徐 | 女 | 22 | 18953209331 |
| 10009 | 小何 | 男 | 35 | 19012378676 |
+-------+----------+--------+------+--------------+
9 rows in set (0.00 sec)接下来看看 INNODB 的主键索引和二级索引的组成形式。
INNODB 表：
INNODB 表自身是索引组织表，也就是说索引就是数据。下图表 T1 的数据行以聚簇索引的形式展现，非叶子节点保留了主键的值，叶子节点保留了主键的值以及对应的数据行，并且每个页有别离指向前后两页的指针。
INNODB 表不同于 MYISAM，INNODB 表有本人的数据页治理，默认 16KB。MYISAM 表数据的治理依赖文件系统，比方文件系统个别默认 4KB，MYISAM 的块大小也是 4KB，MYISAM 表的没有本人的一套解体复原机制，全副依赖于文件系统。
INNODB 表这样设计的长处有两个：
- 数据依照主键顺序存储。主键的程序也就是记录行的物理程序，相比指向数据行指针的寄存形式，防止了再次排序。咱们晓得，排序耗费最大。当初表 t1 的间接拿进去就是依照主键 ID 排序。
mysql
mysql> select * from t1;
+-------+----------+--------+------+--------------+
| id | username | gender | age | phone_number |
+-------+----------+--------+------+--------------+
| 10001 | 小花 | 女 | 18 | 18501877098 |
| 10002 | 小王 | 男 | 20 | 17760500293 |
| 10003 | 小赵 | 女 | 29 | 13581386000 |
| 10004 | 小青 | 女 | 25 | 13456712000 |
| 10005 | 小李 | 女 | 21 | 15827654555 |
| 10006 | 小白 | 男 | 38 | 19929933000 |
| 10007 | 小米 | 男 | 23 | 19800092354 |
| 10008 | 小徐 | 女 | 22 | 18953209331 |
| 10009 | 小何 | 男 | 35 | 19012378676 |
+-------+----------+--------+------+--------------+
9 rows in set (0.00 sec)- 两个叶子节点别离含有指向前后两个节点的指针，这样在插入新行或者进行页决裂时，只须要挪动对应的指针即可。
再来看下 INNODB 表的二级索引，如下图所示：
INNODB 二级索引的非叶子节点保留索引的字段值，上图索引为表 t1 的字段 age。叶子节点含有索引字段值和对应的主键值。
这样做的长处是当呈现数据行挪动或者数据页决裂时，防止二级索引不必要的保护工作。当数据须要更新的时候，二级索引不须要重建，只须要批改聚簇索引即可。
然而也有毛病：
- 二级索引因为同时保留了主键值，体积会变大。特地是主键设计不合理的时候，比方用 UUID 做主键。下一篇我具体介绍如何设计正当的主键。
- 对二级索引的检索须要检索两次索引树。第一次通过检索二级索引叶子节点，找到过滤行对应的主键值；第二次通过这个主键的值去聚簇索引中查找对应的行。
举个例子：
如下 SQL 语句，检索年龄为 23 的行记录：
mysql
select * from t1 where age = 23;会拆分成以下两个 SQL 语句：
先通过索引字段 age 找到对应的主键值：10005.
mysql
select id from t1 where age=23;再去聚簇索引上依据主键 ID = 10005 检索到须要的数据行，如果表第一次读取，就须要回表。
mysql
select * from t1 where id = 10005;不过 MySQL 对这块做了很好的优化，提前做了数据预热（数据预热，这里就不讲了，能够参考 MySQL 手册，手册上介绍的很具体）。
本篇内容介绍到此，简略回顾下本篇内容。本篇次要介绍 MySQL 常见的两种引擎 MYISAM 和 INNODB 的索引组织形式以及各自的优缺点。有问题欢送批评指正，下一篇我来介绍 MySQL 如何很好的对主键进行设计。
对于 MySQL 的技术内容，你们还有什么想晓得的吗？连忙留言通知小编吧！
