一、聚簇索引

　　innoDB将表中数据按主键顺序构造成一颗B+树，叶子节点存放着整张表的行记录数据（索引组织表，即叶子节点就是数据页）。因为无法把数据行存在二个不同的地方，因此每张表只能有一个聚集索引（因此也只能有一个PRIMARY KEY）。

二、二级索引

　　叶子节点除了包含索引键值外，还包含了聚集索引键值。一张表可以存在多个辅助索引。通过辅助索引查找时，InnoDB通过辅助索引叶子节点的主键值，再通过主键索引找到完整的行。之所以叶子节点中存储的不是"行指针",而是主键值，这样的策略减少了当行移动或者数据页分裂时二级索引的维护工作。

三、插入缓冲

　　应用程序的插入行操作通常是按主键递增的顺序插入的，和聚集索引的结构一致，因此插入聚集索引通常都是顺序的，不需要随机读取。但是对于辅助索引，插入和更新操作影响的页并不是顺序的，因此会导致大量的随机I/O操作。

　　InnoDB的插入缓存机制解决了以上的问题，它会检查二级索引页是否在缓冲池中，如果在，InnoDB就直接对索引页应用变更。否则，InnoDB在insert buffer中记录变更，并周期性地合并同一索引页上的操作，大大提高了对二级索引执行插入操作的性能。

　　Q1：insert buffer 帮我们解决了什么问题？

 　　举个现实中的例子来做说明，我们去图书馆还书，对应图书馆来说，他是做了insert(增加)操作，管理员在1小时内接受了100本书，这时候他有2种做法把还回来的书归位到书架上
　　1）每还回来一本书，根据这本书的编码（书柜区-排-号）把书送回架上
　　2）暂时不做归位操作，先放到柜面上，等不忙的时候，再把这些书按照书柜区-排-号先排好，然后一次性归位
　　用方法1，管理员需要进出（IO）藏书区100次，不停的登高爬低完成图书归位操作，累死累活，效率很差。
　　用方法2，管理员只需要进出（IO）藏书区1次，对同一个位置的书，不管多少，都只要爬一次楼梯，大大减轻了管理员的工作量。

　　关系数据库在处理插入操作的时候，处理的方法和上面类似，每一次插入都相当于还一本书，它也需要一个柜台来保存插入的数据，然后分类归档，在不忙的时候做批量的归位。这个柜台就是insert buffer。

　　Q2：insert buffer 有什么限制，为什么?

　　 只对于非聚集索引（非唯一）的插入和更新有效。
　　为什么对于非聚集索引（非唯一）的插入和更新有效?
　　还是用还书的例子来说，还一本书A到图书馆，管理员要判断一下这本书是不是唯一的，他在柜台上是看不到的，必须爬到指定位置去确认，这个过程其实已经产生了一次IO操作，相当于没有节省任何操作。
　　所以这个buffer只能处理非唯一的插入，不要求判断是否唯一。聚集索引就不用说了，它肯定是唯一的，MySQL现在还只能通过主键聚集。

四、二次写

　　若说insert buffer带给InnoDB存储引擎的是性能，那么二次写带给带给innoDB存储引擎的是数据的可靠性。当数据库宕机的时候，可能发生在数据库正在写一个页面，而且这个页面只写了一部分的情况，我们称之为部分写失效。在InnoDB存储引擎未使用double write技术前，曾出现过因为部分写失效而导致数据丢失的情况。

　　也许有人会说写失效，可以通过重做日志来恢复，但是必须清楚的是，重做日志中记录的是对页的物理操作，如偏移量800，写‘aaaa‘记录。如果这个页本身已经损坏，再对其进行重做是没有意义的。这就是说，在应用重做日志前，我们需要一个页的副本，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doublewrite。

五、自适应索引

　　InnoDB存在一个监控索引查找的机制，当发现建立哈希索引可以提升查询效率时，便会自动创建，因此称之为自适应（adaptive）哈希索引。哈希索引的建立基于表上已存在的B+树，并且可只在那些经常访问的索引页上建立。

关于InnoDB的一些认识