深入MySQL底层1-存储引擎与索引

1.MySQL体系结构介绍

1). 连接层
最上层是一些客户端和链接服务，包含本地socket通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。
2). 服务层
第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如 过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等， 最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。
3). 引擎层
存储引擎层， 存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。数据库中的索引是在存储引擎层实现的。
4). 存储层
数据存储层， 主要是将数据(如: redolog、undolog、数据、索引、二进制日志、错误日志、查询日志、慢查询日志等)存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
和其他数据库相比，MySQL有点与众不同，它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎上，插件式的存储引擎架构，将查询处理和其他的系统任务以及数据的存储提取分离。 这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。

2.MySQL存储引擎

2.1 存储引擎创建

存储引擎是MySQL数据库的核心，我们需要在合适的场景选择合适的存储引擎。
存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式 。存储引擎是基于表的，而不是基于库的，所以存储引擎也可被称为表类型。我们可以在创建表的时候，来指定选择的存储引擎，如果没有指定将自动选择默认的存储引擎。
1). 建表时指定存储引擎

CREATE TABLE 表名(
字段1 字段1类型 [ COMMENT 字段1注释 ] ,
......
字段n 字段n类型 [COMMENT 字段n注释 ]
) ENGINE = INNODB [ COMMENT 表注释 ] ;

2). 查询当前数据库支持的存储引擎

show engines;

创建表时，即使我们没有指定存储疫情，数据库也会自动选择默认的存储引擎。

2.2 常见存储引擎

常见存储引擎有三种，InnoDB、MyISAM、Memory。

2.2.1 InnoDB

1). 介绍
InnoDB是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，在 MySQL 5.5 之后，InnoDB是默认的
MySQL 存储引擎。
2). 特点
DML操作遵循ACID模型，支持事务；
行级锁，提高并发访问性能；
支持外键FOREIGN KEY约束，保证数据的完整性和正确性；
3). 文件
xxx.ibd：xxx代表的是表名，innoDB引擎的每张表都会对应这样一个表空间文件，存储该表的表结
构（frm-早期的 、sdi-新版的）、数据和索引。
参数：innodb_file_per_table

show variables like 'innodb_file_per_table';

如果该参数开启，代表对于InnoDB引擎的表，每一张表都对应一个ibd文件。 我们直接打开MySQL的数据存放目录： C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\Data ， 这个目录下有很多文件夹，不同的文件夹代表不同的数据库。

可以看到里面有很多的ibd文件，每一个ibd文件就对应一张表，比如：我们有一张表 account，就
有这样的一个account.ibd文件，而在这个ibd文件中不仅存放表结构、数据，还会存放该表对应的
索引信息。 而该文件是基于二进制存储的，不能直接基于记事本打开，我们可以使用mysql提供的一 个指令 ibd2sdi ，通过该指令就可以从ibd文件中提取sdi信息，而sdi数据字典信息中就包含该表的表结构。
4). 逻辑存储结构

表空间 :
InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层，ibd文件其实就是表空间文件，在表空间中可以
包含多个Segment段。
段 :
表空间是由各个段组成的， 常见的段有数据段、索引段、回滚段等。InnoDB中对于段的管
理，都是引擎自身完成，不需要人为对其控制，一个段中包含多个区。
区 :
区是表空间的单元结构，每个区的大小为1M。 默认情况下， InnoDB存储引擎页大小为
16K， 即一个区中一共有64个连续的页。
页 :
页是组成区的最小单元， 也是InnoDB存储引擎磁盘管理的最小单元，每个页的大小默
认为 16KB。为了保证页的连续性，InnoDB 存储引擎每次从磁盘申请 4-5 个区。
行 :
InnoDB 存储引擎是面向行的，也就是说数据是按行进行存放的，在每一行中除了定义表时
所指定的字段以外，还包含两个隐藏字段，trx_id:每次对某条记录进行改动时，会把对应的事务id赋值给Trt_id隐藏列，roll_pointer:每次对某条引记录进行改动时，都会把旧版本放到Undo日志中，然后这个隐藏列就相当于一个指针，通过它找到记录修改前的值。

2.2.2 MyISAM

1). 介绍
MyISAM是MySQL早期的默认存储引擎。
2). 特点
不支持事务，不支持外键
支持表锁，不支持行锁
访问速度快
3). 文件
xxx.sdi：存储表结构信息
xxx.MYD: 存储数据
xxx.MYI: 存储索引

2.2.3 Memory

1). 介绍
Memory引擎的表数据时存储在内存中的，由于受到硬件问题、或断电问题的影响，只能将这些表作为临时表或缓存使用。
2). 特点
内存存放，hash索引（默认），不支持事务，行级锁，外键
3).文件
xxx.sdi：存储表结构信息
总结：

2.2.4 存储引擎选择

在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。
InnoDB:
是Mysql的默认存储引擎，支持事务、外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要
求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操
作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。
MyISAM ：
如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完
整性、并发性要求不是很高，那么选择这个存储引擎是非常合适的。
MEMORY：
将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。MEMORY的缺陷就是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性。

3.索引

3.1 索引介绍

索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
在无索引情况下，对某张表查询数据就需要从第一行开始扫描，一直扫描到最后一行，我们称之为全表扫描，性能很低，如果我们针对这张表建立了索引，查询数据就可以按索引结构去查询数据，无需全表扫描，极大提高了查询效率。

3.2 索引结构

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构，主要包含以下几种：

不同的存储引擎对于索引结构的支持情况：

3.2.1 B+树结构

绿色框框起来的部分，是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。
红色框框起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据。
特点：
所有的数据都会出现在叶子节点，叶子节点形成一个单向链表，非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。
MySQL中优化之后的B+Tree结构：

在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能，利于排序。

3.2.2 Hash结构

1). 结构
哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。如果两个(或多个)键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表来解决。

2). 特点
Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询（between，>，< ，...）
无法利用索引完成排序操作
查询效率高，通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索即可，效率通常要高于B+tree索引

在MySQL中，支持hash索引的是Memory存储引擎。 而InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

3.3 索引分类

在MySQL数据库，将索引的具体类型主要分为以下几类：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。

聚集索引&二级索引

在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

聚集索引选取规则:
如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引

具体过程如下:
①. 由于是根据name字段进行查询，所以先根据name='Arm'到name字段的二级索引中进行匹配查
找。但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10。②. 由于查询返回的数据是*，所以此时，还需要根据主键值10，到聚集索引中查找10对应的记录，最终找到10对应的行row。
③. 最终拿到这一行的数据，直接返回即可。
回表查询： 这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取
数据的方式，就称之为回表查询。
思考：
以下两条SQL语句，那个执行效率高? 为什么?
A. select * from user where id = 10 ;
B. select * from user where name = 'Arm' ;
备注: id为主键，name字段创建的有索引；
A 语句的执行性能要高于B 语句。因为A语句直接走聚集索引，直接返回数据。 而B语句需要先查询name字段的二级索引，然后再查询聚集索引，也就是需要进行回表查询。

InnoDB主键索引的B+tree度为多高呢?

B+树一个数据节点对应一个数据页，一行数据大小为1k，一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB的指针占用6个字节的空间，主键即使为bigint，占用字节数为8。
高度为2：
n * 8 + (n + 1) * 6 = 16*1024 , 算出n约为 1170，即根节点最多存1170个主键
每个指针指向一个叶子节点，每个叶子节点存16行数据，且总叶子节点的个数=根节点指针数
1171* 16 = 18736（总记录数=叶子节点个数*每个叶子节点行数）
也就是说，如果树的高度为2，则可以存储 18000 多条记录。
高度为3：
1171 * 1171 * 16 = 21939856
也就是说，如果树的高度为3，则可以存储 2200w 左右的记录。

3.4 索引语法

1). 创建索引

CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (
index_col_name,... ) ;

2). 查看索引

SHOW INDEX FROM table_name ;

3). 删除索引

DROP INDEX index_name ON table_name ;

实例：
A. name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引。

CREATE INDEX idx_user_name ON tb_user(name);

B. phone手机号字段的值，是非空，且唯一的，为该字段创建唯一索引。

CREATE UNIQUE INDEX idx_user_phone ON tb_user(phone);

C. 为profession、age、status创建联合索引

CREATE INDEX idx_user_pro_age_sta ON tb_user(profession,age,status);

D. 为email建立合适的索引来提升查询效率。

CREATE INDEX idx_email ON tb_user(email);

3.5 SQL性能分析

3.5.1 SQL执行频率

通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次：

-- session 是查看当前会话 ;
-- global 是查询全局数据 ;
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';

Com_delete: 删除次数，Com_insert: 插入次数，Com_select: 查询次数，Com_update: 更新次数
那么通过查询SQL的执行频次，我们就能够知道当前数据库到底是增删改为主，还是查询为主。 那假如说是以查询为主，我们又该如何定位针对于那些查询语句进行优化呢？ 次数我们可以借助于慢查询日志。

3.5.2 慢日志查询

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time，单位：秒，默认10秒）的所有
SQL语句的日志。MySQL的慢查询日志默认没有开启，我们可以查看一下系统变量 slow_query_log。
如果要开启慢查询日志，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息：

# 开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1
# 设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2

配置完毕之后，通过以下指令重新启动MySQL服务器进行测试，查看慢日志文件中记录的信息
/var/lib/mysql/localhost-slow.log。

systemctl restart mysqld

通过慢查询日志，就可以定位出执行效率比较低的SQL，从而有针对性的进行优化。

3.5.3 profile详情

show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have_profiling
参数，能够看到当前MySQL是否支持profile操作：

SELECT @@have_profiling ;

可以通过set语句在session/global级别开启profiling：

SET profiling = 1;

开关已经打开了，接下来，我们所执行的SQL语句，都会被MySQL记录，并记录执行时间消耗到哪儿去了。
执行一系列的业务SQL的操作，然后通过如下指令查看指令的执行耗时:

-- 查看每一条SQL的耗时基本情况
show profiles;
-- 查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;
-- 查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;

3.5.4 explain

EXPLAIN 或者 DESC命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。

-- 直接在select语句之前加上关键字 explain / desc
EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件 ;

Explain 执行计划中各个字段的含义:

3.6 索引使用

3.6.1 最左前缀法则

如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。如果跳跃某一列，索引将会部分失效(后面的字段索引失效)。

例如，在 tb_user 表中，有一个联合索引，这个联合索引涉及到三个字段，顺序分别为：profession，age，status。只要联合索引最左边的字段 profession存在，索引就会生效，只不过索引的长度不同。

注：下面代码中是走联合索引的，最左前缀法则中指的最左边的列，是指在查询时，联合索引的最左边的字段(即是第一个字段)必须存在，与我们编写SQL时，条件编写的先后顺序无关

explain select * from tb_user where age = 31 and
status = '0' and profession = '软件工程'；

3.6.2 范围查询

联合索引中，出现范围查询(>,<)，范围查询右侧的列索引失效。范围查询整体走索引了，但是范围查询右边的status字段是没有走索引的。

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age > 30 and status
= '0';

当范围查询使用>= 或 <= 时，所有的字段都是走索引的。所以，在业务允许的情况下，尽可能的使用类似于 >= 或 <= 这类的范围查询，而避免使用 > 或 <。

3.6.3 索引失效情况

索引列运算：
在索引列上进行运算操作， 索引将失效。
字符串不加引号：
字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。
注： 如果字符串不加单引号，对于查询结果，没什么影响，但是数据库存在隐式类型转换，索引将失效。
模糊查询：
如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。在关键字后面加%，索引可以生效。而如果在关键字前面加了%，索引将会失效。

explain select * from tb_user where profession like '%工程';

or连接条件：
用or分割开的条件， 如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到，当or连接的条件，左右两侧字段都有索引时，索引才会生效。
数据分布影响：
如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。MySQL在查询时，会评估使用索引的效率与走全表扫描的效率，如果走全表扫描更快，则放弃索引，走全表扫描。 因为索引是用来索引少量数据的，如果通过索引查询返回大批量的数据，则还不如走全表扫描来的快，此时索引就会失效。

3.6.4 SQL提示

SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。
1). use index ： 建议MySQL使用哪一个索引完成此次查询（仅仅是建议，mysql内部还会再次进
行评估）。

explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工
程';

2). ignore index ： 忽略指定的索引。

explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession = '软件工
程';

3). force index ： 强制使用索引。

explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession = '软件工
程';

3.6.5 覆盖索引

覆盖索引是指 查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到 。

id是主键，是一个聚集索引。 name字段建立了普通索引，是一个二级索引（辅助索引）。

根据id查询，直接走聚集索引查询，一次索引扫描，直接返回数据，性能高。
C. 执行SQL：selet id,name from tb_user where name = 'Arm';
虽然是根据name字段查询，查询二级索引，但是由于查询返回在字段为 id，name，在name的二级索引中，这两个值都是可以直接获取到的，因为覆盖索引，所以不需要回表查询，性能高。

由于在name的二级索引中，不包含gender，所以，需要两次索引扫描，也就是需要回表查询，性能相对较差一点。

思考： 一张表, 有四个字段(id, username, password, status), 由于数据量大, 需要对以下SQL语句进行优化, 该如何进行才是最优方案:

针对于 username, password建立联合索引, sql为: create index idx_user_name_pass on tb_user(username,password); 这样可以避免上述的SQL语句，在查询的过程中，出现回表查询。

3.6.6 前缀索引

当字段类型为字符串（varchar，text，longtext等）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让
索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘IO， 影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。
1). 语法

create index idx_xxxx on table_name(column(n)) ;

示例:
为tb_user表的email字段，建立长度为5的前缀索引。

create index idx_email_5 on tb_user(email(5));

2). 前缀长度
可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高则查询效率越高， 唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。

select count(distinct email) / count(*) from tb_user ;
select count(distinct substring(email,1,5)) / count(*) from tb_user ;

3). 前缀索引的查询流程

3.6.7 单列索引与联合索引

单列索引：即一个索引只包含单个列。
联合索引：即一个索引包含了多个列。
在业务场景中，如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引，
而非单列索引

3.6.8 索引设计原则

1). 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引。
2). 针对于常作为查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）操作的字段建立索
引。
3). 尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
区分度 = 索引列唯一值数量 / 表总行数
4). 如果是字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引。
5). 尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间， 避免回表，提高查询效率。
6). 要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率。
7). 如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含 NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。

4.InnoDB引擎深度剖析

4.1 逻辑存储结构

InnoDB引擎的逻辑存储结构如下：

1). 表空间
表空间是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层， 如果用户启用了参数 innodb_file_per_table(在8.0版本中默认开启) ，则每张表都会有一个表空间（xxx.ibd），一个mysql实例可以对应多个表空
间，用于存储记录、索引等数据。
2). 段
段，分为数据段（Leaf node segment）、索引段（Non-leaf node segment）、回滚段（Rollback segment），InnoDB是索引组织表，数据段就是B+树的叶子节点， 索引段即为B+树的非叶子节点。段用来管理多个Extent（区）。
3). 区
区，表空间的单元结构，每个区的大小为1M。 默认情况下， InnoDB存储引擎页大小为16K， 即一个区中一共有64个连续的页。
4). 页
页，是InnoDB 存储引擎磁盘管理的最小单元，每个页的大小默认为 16KB。为了保证页的连续性，InnoDB 存储引擎每次从磁盘申请 4-5 个区。
5). 行
行，InnoDB 存储引擎数据是按行进行存放的。在行中，默认有两个隐藏字段：
Trx_id **：**每次对某条记录进行改动时，都会把对应的事务id赋值给trx_id隐藏列。
Roll_pointer **：**每次对某条引记录进行改动时，都会把旧的版本写入到undo日志中，然后这个隐藏列就相当于一个指针，可以通过它来找到该记录修改前的信息。

4.2 架构

MySQL5.5 版本开始，默认使用InnoDB存储引擎，它擅长事务处理，具有崩溃恢复特性，在日常开发中使用非常广泛。下面是InnoDB架构图，左侧为内存结构，右侧为磁盘结构。

4.2.1 内存结构

主要分为四大块儿： Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive Hash Index、Log Buffer。
1). Buffer Pool
InnoDB存储引擎基于磁盘文件存储，访问物理硬盘和在内存中进行访问，速度相差很大，为了尽可能弥补这两者之间的I/O效率的差值，就需要把经常使用的数据加载到缓冲池中，避免每次访问都进行磁盘I/O。
在InnoDB的缓冲池中不仅缓存了索引页和数据页，还包含了undo页、插入缓存、自适应哈希索引以及InnoDB的锁信息等等。
缓冲池 Buffer Pool，是主内存中的一个区域，里面可以缓存磁盘上经常操作的真实数据，在执行增删改查操作时，先操作缓冲池中的数据（若缓冲池没有数据，则从磁盘加载并缓存），然后再以一定频率刷新到磁盘，从而减少磁盘IO，加快处理速度。
缓冲池以Page页为单位，底层采用链表数据结构管理Page。根据状态，将Page分为三种类型：
• free page：空闲page，未被使用。
• clean page：被使用page，数据没有被修改过。
• dirty page：脏页，被使用page，数据被修改过，也中数据与磁盘的数据产生了不一致。
在专用服务器上，通常将多达80％的物理内存分配给缓冲池 。参数设置： show variables like 'innodb_buffer_pool_size';
2). Change Buffer
Change Buffer，更改缓冲区（针对于非唯一二级索引页），在执行DML语句时，如果这些数据Page 没有在Buffer Pool中，不会直接操作磁盘，而会将数据变更存在更改缓冲区 Change Buffer
中，在未来数据被读取时，再将数据合并恢复到Buffer Pool中，再将合并后的数据刷新到磁盘中。

与聚集索引不同，二级索引通常是非唯一的，并且以相对随机的顺序插入二级索引。同样，删除和更新可能会影响索引树中不相邻的二级索引页，如果每一次都操作磁盘，会造成大量的磁盘IO。有了ChangeBuffer之后，我们可以在缓冲池中进行合并处理，减少磁盘IO。
3). Adaptive Hash Index
自适应hash索引，用于优化对Buffer Pool数据的查询。MySQL的innoDB引擎中虽然没有直接支持
hash索引，但是给我们提供了一个功能就是这个自适应hash索引。因为前面我们讲到过，hash索引在进行等值匹配时，一般性能是要高于B+树的，因为hash索引一般只需要一次IO即可，而B+树，可能需要几次匹配，所以hash索引的效率要高，但是hash索引又不适合做范围查询、模糊匹配等。
InnoDB存储引擎会监控对表上各索引页的查询，如果观察到在特定的条件下hash索引可以提升速度，则建立hash索引，称之为自适应hash索引。
自适应哈希索引，无需人工干预，是系统根据情况自动完成。
参数： adaptive_hash_index
4). Log Buffer
Log Buffer：日志缓冲区，用来保存要写入到磁盘中的log日志数据（redo log 、undo log）， 默认大小为 16MB，日志缓冲区的日志会定期刷新到磁盘中。如果需要更新、插入或删除许多行的事务，增加日志缓冲区的大小可以节省磁盘 I/O。
参数:
innodb_log_buffer_size：缓冲区大小
innodb_flush_log_at_trx_commit：日志刷新到磁盘时机，取值主要包含以下三个：
1: 日志在每次事务提交时写入并刷新到磁盘，默认值。
0: 每秒将日志写入并刷新到磁盘一次。
2: 日志在每次事务提交后写入，并每秒刷新到磁盘一次

4.2.2 磁盘结构

1). System Tablespace
系统表空间是更改缓冲区的存储区域。如果表是在系统表空间而不是每个表文件或通用表空间中创建的，它也可能包含表和索引数据。(在MySQL5.x版本中还包含InnoDB数据字典、undolog等)
参数：innodb_data_file_path
2). File-Per-Table Tablespaces
如果开启了innodb_file_per_table开关 ，则每个表的文件表空间包含单个InnoDB表的数据和索
引 ，并存储在文件系统上的单个数据文件中。 开关参数：innodb_file_per_table ，该参数默认开启。我们创建一个表，都会产生一个表空间文件。
3). General Tablespaces
通用表空间，需要通过 CREATE TABLESPACE 语法创建通用表空间，在创建表时，可以指定该表空间。
A. 创建表空间

CREATE TABLESPACE ts_name ADD DATAFILE 'file_name' ENGINE = engine_name;

B. 创建表时指定表空间

CREATE TABLE xxx ... TABLESPACE ts_name;

4). Undo Tablespaces
撤销表空间，MySQL实例在初始化时会自动创建两个默认的undo表空间（初始大小16M），用于存储undo log日志。
5). Temporary Tablespaces
InnoDB 使用会话临时表空间和全局临时表空间。存储用户创建的临时表等数据。
6). Doublewrite Buffer Files
双写缓冲区，innoDB引擎将数据页从Buffer Pool刷新到磁盘前，先将数据页写入双写缓冲区文件
中，便于系统异常时恢复数据。

7). Redo Log
重做日志，是用来实现事务的持久性。该日志文件由两部分组成：重做日志缓冲（redo log buffer）以及重做日志文件（redo log）,前者是在内存中，后者在磁盘中。当事务提交之后会把所
有修改信息都会存到该日志中, 用于在刷新脏页到磁盘时,发生错误时, 进行数据恢复使用。 以循环方式写入重做日志文件，涉及两个文件：

4.2.3 后台线程

在InnoDB的后台线程中，分为4类，分别是：Master Thread 、IO Thread、Purge Thread、
Page Cleaner Thread。
1). Master Thread
核心后台线程，负责调度其他线程，还负责将缓冲池中的数据异步刷新到磁盘中, 保持数据的一致性，还包括脏页的刷新、合并插入缓存、undo页的回收 。
2). IO Thread
在InnoDB存储引擎中大量使用了AIO来处理IO请求, 这样可以极大地提高数据库的性能，而IO
Thread主要负责这些IO请求的回调。

我们可以通过以下的这条指令，查看到InnoDB的状态信息，其中就包含IO Thread信息。

show engine innodb status \G;

3). Purge Thread
主要用于回收事务已经提交了的undo log，在事务提交之后，undo log可能不用了，就用它来回收。
4). Page Cleaner Thread
协助 Master Thread 刷新脏页到磁盘的线程，它可以减轻 Master Thread 的工作压力，减少阻 塞。