本篇内容介绍了“MySQL InnoDB索引的存储结构和分类”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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InnoDB索引采用了B-Tree的数据结构，数据存储在叶子节点上，每个叶子节点默认的大小是16KB。
当新记录插入到InnoDB聚簇索引中时，如果按顺序插入索引记录（升序或降序），当达到叶子节点最大的容量时，下一条记录就会写到新的的页中。
叶子节点可使用的容量为总容量的15/16，InnoDB会留1/16的空间，以备将来插入和更新索引记录时使用， 如果以随机顺序插入记录，则页面的容量为1/2到15/16之间。
你可以设置 innodb_page_size 来调整页的大小，支持 64KB, 32KB, 16KB (默认), 8KB, 和4KB。
InnoDB的索引类型分为主键索引和非主键索引。
主键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。整张表的数据其实就是存储在聚簇索引中的，聚簇索引就是表。
如果没有设置主键怎么办呢？MySQL会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键。
聚簇索引结构如下图所示：
非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）。
二级索引的叶子节点中存的是主键的值，不是原始的数据，所以二级索引找到主键的值之后，需要用该主键再去主键索引上查找一次，才能获取到最终的数据，这个过程叫做回表，这也是“二级”的含义。
二级索引结构如下图所示：
由于二级索引中保存了主键值，所以索引主键值越小越好，以免二级索引占用的空间过大，一般建议使用int的自增列作为主键。
这样可以保证数据行是按顺序写入的，对于根据主键做关联操作的性能也会更好。
因为主键是顺序的，所以每一条记录都保存在上一条记录的后面，当前的页写满的时候，下一条记录就写在新的页中。
这样在读取数据的时候，就可以按顺序读取，充分利用了局部性的优势，大大提高了读取效率。
自增主键新增数据示例：
建议避免使用UUID作为聚簇索引，它使得聚簇索引的插入变得完全随机，使得数据没有任何聚集特性。
因为UUID主键是随机生成的，新的主键不一定比上一个主键大，所以无法每次都把新的主键插入到最后面，需要为新的主键寻找合适的位置，通常在已有数据的中间位置。
在页中间插入数据需要重新分配空间，以及移动旁边的数据，这样会导致频繁的页分裂操作同时会产生碎片。
UUID主键新增数据示例：
所以，聚簇索引最好用自增的列，并且要尽可能的小，这样可以避免二级索引过大。
“MySQL InnoDB索引的存储结构和分类”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
