InnoDB数据存储结构概述:行格式 我们平时的数据以行为单位来向表中插入数据，这些记录在磁盘上的存放方式也被称为行格式或者记录格式。InnoDB存储引擎设计了4种不同类型的行格式，分别是Compact、Redundant、Dynamic和Compressed`行格式。 1. 查看MySQL的默认行

MySQL索引的数据结构：索引的代价 ● 空间上的代价 ○ 没建立一个索引都要为他创建一个B+树，每一颗B+树的每一个节点都是一个数据页，一个页默认占用16KB空间，树越大占用空间越多。 ● 时间上的代价 ○ 每次对表进行增删改时，都需要去修改各个索引的B+树，B+树每层节点都是按照索引列的值从小到

MySQL索引的数据结构：InnODB和MyISAM索引对比 MyISAM中索引都是非聚簇索引，与InnoDB中包含一个聚簇索引是不同的 InnoDB中只要根据聚簇索引进行一次查找就可以找到对应数据，而MyISAM中还需要进行一次回表才能找到对应数据。 InnoDB的数据文件本身就是索引文件，而My

MySQL索引的数据结构：常见的索引概念 索引按照物理实现方式，可以分为两种，聚簇（聚集）索引，和非聚簇（聚集）索引。我们把非聚簇索引也称为二级索引或者辅助索引。 1. 聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式（所有用户记录都存储在叶子节点），也就是数据即索引，索引即数据。 聚簇表示数

MySQL索引的数据结构：MyISAM中的索引方案 1. B-Tree树 MyISAM使用B-Tree索引，MySQL官方同样是B+树，国内称为B树。 只不过MyISAM的B+树中的叶子节点存放的是数据记录的地址。 2. MyISAM索引的原理 我们知道InnoDB中索引即数据，也就是聚簇索引的那可

InnoDB中索引的推演 看一个精确匹配的例子：select * from table1 where 列名 = 'xxx'; 1. 创建索引之前的查找 在一个页中查找 假设目前表中数据较少，所有记录都可以被存在一个页中，在查找是可以根据条件分为两种情况： 以主键为搜索条件 可以在页目录中使用二分法快

InnoDB与MyISAM的对比 为了方便管理，人们把连接管理，查询缓存，语法解析，查询优化这些不涉及真实数据存储的功能划分为MySQL Server的功能，把真是存取数据的功能划分为引擎功能。 所以在MySQL Server完成查询优化后，只需要按照引生成的执行计划，调用引擎提供的API，获取到数

MySQL数据页 数据页是MySQL中磁盘和内存交换的基本单位，也是MySQL管理存储空间的基本单位。 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，意味着数据库每次读写都是以 16KB 为单位的，一次最少从磁盘中读取 16K 的内容到内存中，一次最少把内存中的

为什么是用索引和索引的优点和缺点 1.为什么使用索引 索引是存储引擎用于快速找到数据的一种数据结构。就好比一本书的目录部分，可以通过目录快速找到对应文章的页码。可以快速定位到需要的文章。 MySQL中也是一样的道理，进行数据查找时，先看是否命中某条索引，符合则通过索引查找相关数据，否则全表扫描，即一