深入理解MySQL InnoDB中的B+索引机制
在现代数据库系统中，索引是提高数据检索速度的关键机制之一。InnoDB作为MySQL的默认存储引擎，采用了高效的B+树结构来实现其索引功能。这种结构不仅确保了数据的快速检索，还支持高效的插入、更新和删除操作。理解InnoDB中的B+树索引对于数据库优化和性能调优至关重要。
为了更好地理解 InnoDB 中 B+ 树索引的工作机制，我们从创建一个示例表index_demo开始，并通过详细的示意图展示记录在页中的存储结构及索引的作用。
CREATE TABLE index_demo (
c1 INT,
c2 INT,
c3 CHAR(1),
PRIMARY KEY (c1)
) ROW_FORMAT = Compact;
这个表中有两个 INT 类型的列 c1 和 c2，一个 CHAR(1) 类型的列 c3，并且 c1 列为主键。表的行格式为 Compact。其基础可见：
一、InnoDB中的B+ 树索引介绍
B+ 树索引是一种自平衡的树结构，其节点分为内部节点和叶子节点：
- 内部节点（Internal Nodes）：用于索引导航，存储键值和指向子节点的指针。
- 叶子节点（Leaf Nodes）：存储实际的数据记录或指向数据记录的指针（称为记录指针）。
在 B+ 树中，所有的数据记录都存储在叶子节点中，而内部节点仅用于存储键值和导航信息。
不论是存放用户记录的数据页，还是存放目录项记录的数据页，我们都把它们存放到B+树这个数据结构中，所以我们也称这些数据页为节点。
从图中可以看出来，我们的实际用户记录都存放在B+树的最底层的节点上，这些节点也被称为叶子节点或叶节点，其余用来存放目录项的节点称为非叶子节点或者内节点，其中B+树最上面的那个节点也称为根节点。
依据InnoDB存储引擎B+树的树高推导：当树高为4时，可以存放200百多亿行数据。这样的数据容量，可以满足绝大部分应用的需求，因此我们可以说在绝大部分应用中，B+树高度为3或4就可以满足数据存储的需求。B+树这种高扇出低树高的特征，也大大的提高了主键查询性能。
