Mysql--InnoDB引擎要点总结

关于Mysql数据库的InnoDb引擎，每一个后端程序员都应该有所了解。这篇文章基于《MySql技术内幕–InnoDB存储引擎》，进行了总结和提炼，以便于快速掌握其核心要点。

一、特点

1.第一个完整支持ACID事务的MySQL存储引擎，BDB是第一个支持事务的MySQL存储引擎，现已停止开发

2.高可用、高性能、高扩展

二、版本

老版本InnoDB:支持ACID、行锁设计、MVCC

InnoDB 1.0.x:增加了compress和Dynamic页格式

InnoDB 1.1.x:增加了Linux AIO、多回滚段

InnoDB 1.2.x:增加了全文索引支持、在线索引添加

三、索引

1. 聚集索引的叶子节点中保存的是行数据，而不是指向目标数据的指针

2. 聚集索引的叶子节点在物理上并不是连续的，但是通过双链表链接，在逻辑上是连续的

3. 辅助索引的叶子节点保存的是辅助索引键与该条记录的主索引键，通过辅助索引查找记录时，先找辅助索引B+树，然后再根据获得的主索引键值，去找主索引B+树，最后获得整个行数据

4. B+树的分裂分两种情况：随机插入与同向插入。在随机插入上，B+树的分裂和正规的B+树没有区别。但是当B+树朝一个方向（自增\自减）插入时，常常会出现空间浪费的现象。因此InnoDB做了一点优化，在面临分裂时，将插入点移入新的叶子节点，其前面的所有节点保持不动

5. B+树的索引创建和删除代价大，优化方案：Fast Index CreationOnline DDLOnline DML

6. Cardinality值，可以通过show index from (table)命令查看一张表的Cardinality值。 这个属性是对本索引依赖的键值的不同个数估计，抽出8个索引B+树的叶子节点进行抽样估计，将其中不同键值个数统计出来，相加，除以8，并乘以叶子节点总数得到。 一般来说，若一个索引上的Cardinality比较小，这意味着索引查找效率将会很低（重复率太高），不建议使用索引，反之亦然。

7. 覆盖索引与回表。如上所述，InnoDB的辅助索引通常需要查询两次B+索引树来找到目标行，即查完一次辅助索引B+树，找到主键后，在查询主索引B+树，这就是回表操作。回表操作增加了系统IO，如果能减少回表操作，那么查询效率就会提高，于是覆盖索引出现了。

   ​ 覆盖索引是指，如果在一次辅助索引的查询过程中，可以直接获得返回列的值，那么就不再查询主索引B+树。

   ​ 例如在表student(id,name,sex)上，id为primary key，name为key，即id上建立了聚簇索引，在name上建立了辅助索引

   ​ 对于查询select id,name from student where name = 'Bryant',辅助索引的叶子节点上可以直接返回id，name列的值，可以采用覆盖索引，不再回表

   ​ 对于select id,name,sex from student where name = 'Bryant',辅助索引的叶子节点上没有存储sex的值，必须回表查询。优化方案：建立联合索引(name,sex)

8. 覆盖索引的应用：

   1. 辅助索引列上的全表count查询优化
   2. 列查询回表优化（如7所述）
   3. 分页查询

9. 不走索引的特殊情况：如果在辅助索引列上进行范围查询，且无法使用覆盖索引，则查询效率会非常低：先通过辅助索引找到匹配要求范围的行的主键，然后再找主索引B+树，此时又成了离散查询。因此，即时在where的判断属性上存在辅助索引，优化器也会选择不走该辅助索引，而以主索引查询代替