一看就懂的MySQL的聚簇索引及聚簇索引是如何长高的

在数据库实战开发的过程中，我们经常会遇到一些这样那样的问题，然后要卡好半天，等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《一看就懂的MySQL的聚簇索引及聚簇索引是如何长高的》，聊聊MySQL聚簇索引，希望可以帮助到正在努力赚钱的你。

这一篇笔记我们简述一下

• MySQL的B+Tree索引到底是咋回事？
• 聚簇索引索引到底是如何长高的。

一点一点看，其实蛮好理解的。

如果你看过了我之前的笔记，你肯定知道了MySQL进行CRUD是在内存中进行的，也就是在Buffer Pool中。然后你也知道了当内存中没有MySQL需要的数据时，MySQL会从Disk中通过IO操作将数据读入内存中。读取的单位呢就是：数据页

一般数据页长下面这样

没错，数据页中存储着真实的数据，而且数据页在内存中是以双向联表的方式组织起来的！如下图

而在B+Tree的设定中，它要求主键索引时递增的，也就是说如果主键索引时递增的话，那么就要求右侧的数据页中的所有数据均比左侧数据页中的数据大。但是很明显上图并不符合，因此需要通过页分裂来调整成下面这样。

好，现在你回想一下，之前你肯定有听说过：MySQL的B+Tree聚簇索引，只有叶子节点才存储真实的数据，而非叶子节点中存储的是索引数据，而且叶子节点之间是通过双向链表连接起来

没错，那所有的B+Tree的叶子节点就是上图中的数据页，并且它们确实是通过双向链表关联起来的！

我们接着往下看，如果只看上图由数据页连接起来的双向链表的话，这时如果我们检索id=7的数据行，那会发生什么？

很明显我们要从头开始扫描！

那你可能会问：方才不是说B+Tree要求主键是递增的嘛？并且有页分裂机制保证右边的数据页中的所有数据均比它左边的数据页的索引值大。那进行二分查找不行嘛？

答：是的，确实可以在单个数据页中进行二分查找，但是数据页之间的组织关系是链表呀，所以从头开始遍历是避免不了的。

那MySQL怎么办的呢？

如下图：MySQL针对诸多的数据页抽象出了一个索引目录

那有了这个索引目录我们再在诸多的数据页中检索时看起来就容易多了！直接就拥有了二分检索的能力！

而且这个所以目录其实也是存在于数据页中的，不同于叶子节点的是，它里面知识存储了索引信息，而叶子节点中存储的是真实数据？

而索引页的诞生也就意味着B+Tree的雏形已经诞生了！

随着用户不断的select，buffer pool中的数据页的越来越多，那么索引页中的数据也会水涨船高。当现有的索引体量超过16KB（一个数据页的容量）时就不得不搞一个新的索引页来存储新的索引信息。这时这颗B+Tree就会慢慢变得越来越胖。

那你也知道B+Tree是B树的变种，而B树其实可以是2-3树、2-3-4数....等等M阶树的泛称，当每个节点中能存储的元素达到上限后，树就会长高（上一篇文章有讲过）。

就像下图这样：

文中关于mysql的知识介绍，希望对你的学习有所帮助！若是受益匪浅，那就动动鼠标收藏这篇《一看就懂的MySQL的聚簇索引及聚簇索引是如何长高的》文章吧，也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。