innodb关键特性
插入缓冲（insert buffer）
两次写（Double write）
自适应哈希索引（adaptive hash index）
异步io（Async IO）
刷新领接页（Flush Neighbor Page）
1.插入缓冲
使用场景，即非唯一辅助索引的插入操作，因为不是顺序的，所以将这些插入操作，
存到插入缓冲中去，然后一段时间统一插入到真的索引中去，此时很有可能有几条 插入合并操作，
因为他们是对同一索引页进行的操作，这样就大大提高了效率。
关键就是将一些 离散的操作，缓存起来，然后找到一些对同一个索引页 进行 操作的 操作项 进行合并，这样提高了 效率。
2.两次写
提高了 数据页的可靠性。
在应用（apply）重做日志前，用户需要一个页的副本，当写入失效发生时，先通过页的副本来还原该页，再进行重做，这就是duble write 。
dublewrite组成
内存中的dublewrite buffer,大小2M，
物理磁盘上共享表空间中连续的128个页，即2个区（extend），大小同样为2M。
对缓冲池的脏页进行刷新时，不是直接写磁盘，而是会通过memcpy()函数将脏页先复制到内存中的doublewrite buffer，
之后通过doublewrite 再分两次，每次1M顺序地写入共享表空间的物理磁盘上，在这个过程中，因为doublewrite页是连续的，
因此这个过程是顺序写的，开销并不是很大。在完成doublewrite页的写入后，再将doublewrite buffer 中的页写入各个 表空间文件中，
此时的写入则是离散的。如果操作系统在将页写入磁盘的过程中发生了崩溃，在恢复过程中，innodb可以从共享表空间中的doublewrite
中找到该页的一个副本，将其复制到表空间文件，再应用重做日志。
3.自适应哈希索引
哈希（hash）是一种非常快的查找方法，在一般情况下这种查找的时间复杂度为O(1),即一般仅需要一次查找就能定位数据。
而B+树的查找次数，取决于B+树的高度，在生成环境中，B+树的高度一般3-4层，故需要3-4次的查询。
innodb会监控对表上个索引页的查询。如果观察到建立哈希索引可以带来速度提升，则建立哈希索引，称之为自适应哈希索引（Adaptive Hash Index，AHI）。
AHI有一个要求，就是对这个页的连续访问模式必须是一样的。
例如对于（a,b）访问模式情况：
where a = xxx
where a = xxx and b = xxx
访问模式一样指的是查询的条件一样，若交替进行上述两种查询，那么innodb不会对该页构造AHI，此外AHI还有如下的要求：
以该模式访问了100次
页通过该模式访问了N次，其中N=页中记录*1/16;
AHI启动后，读写速度提高了2倍，辅助索引的连接操作性能可以提高5倍。
AHI，是数据库自动优化的，DBA只需要指导开发人员去尽量使用符合AHI条件的查询，以提高效率。
4.异步IO
sync IO ：同步IO 即每进行一次IO操作，此次操作结束才能继续接下来的操作。
但是如果用户发需要等待出一条索引扫描的查询，那么这条SQL查询语句可能需要扫描多个索引页，
也就是需要进行多次的IO操作。在每扫描一个页并等待期完成再进行下一次的扫描是没有必要的。
异步IO：
用户可以在发出一个IO请求后立即再发出另一个IO请求，当全部IO请求发送完毕后，等待所有IO操作的完成，这就是AIO。
AIO另一个优势可以将多个IO，合并为1个IO，以提高IO效率。例如：
用户需要访问3页内容，但这3页时连续的。同步IO需要进行3次IO,而AIO只需要一次 就可以了。
使用AIO的恢复速度 提高了75%
5.刷新领接页
工作原理：
当刷新一个脏页时，innodb会检测该页所在区（extent）的所有页，如果是脏页，那么一起进行刷新。
这样做，通过AIO将多个IO写入操作合并为一个IO操作。在传统机械磁盘下有着显著优势。
innodb_flush_neighbors 参数来控制是否开启。