重点关注下这里所说的磁盘页，的大小每个系统可能不一样，就堂主所用的这个centos linux系统来说，通过下面的命令查看磁盘页大小为 4096B 也就是 4KB
[lemon/test]$ getconf PAGE_SIZE4096这些磁盘数据页如果是B+树的叶子节点，那就保存着关键字和数据（就是我们用 INSERT 语句塞进数据库的那些数据） 。
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如果是非叶子节点那就保存着关键字和指针（指向子节点的指针），从上图B+树实现的索引示意图也可以看到这两种存储形式的差别 。
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内存VS外存当我们在MySQL InnoDB中执行 select 查询语句，这个查找数据的过程是这样的：
- 沿着B+树索引来查找一个给定关键字（或者范围关键字）的所在的数据行 。
- 找到数据行所在的磁盘页，把这个磁盘页加载到内存中 。
- 在内存中进行查找（比如二分查找），最终得到目标数据行内容 。
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机械硬盘
内存读取速度是磁盘读取速度的100万倍！虽然现在固态硬盘的速度提升了很多，但和内存比起来还是有很大的差距，所以要尽量减少数据库对磁盘数据页的随机IO操作 。
由于磁盘读写耗时的原因，在高并发系统中关系型数据库MySQL会成为系统性能瓶颈 。
在高并发服务中几十毫秒的的耗时太久了，假设10ms处理一个请求，那1秒处理100个 QPS=100 对比秒杀这一类的场景这个吞吐量完全是不够用的，这也是现在像redis这样的高速缓存数据库会站在前面，为MySQL挡一刀的原因，因为Redis都是内存操作，速度非常快！
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Why B+树？为了更方便的说明B树和B+树两种存储结构的差异，我们来对比下两种树实现的索引上读取数据的过程，i再来回答innoDB 引擎为什么选B+树 。
为方便对比，假设我们在B和B+树中我们都要「查询 1 < id < 6 之间」的所有数据行 。
B树索引先来看下如果索引用B树来实现，查找数据的流程图：
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在不考虑任何优化的前提下，图中绿色虚线是在B树索引上查找数据的遍历轨迹，来拆解一下：
- 从索引树根节点开始，加载磁盘页 page1 找到第一个节点 key=1 数据行（1，小林）不符合 。
- 继续通过指针找到磁盘页面page2，加载磁盘页page2到内存，key=2 符合，读取数据行（2, 石头）
- 重新加载磁盘页 page1 找到第二个节点 key=3符合，读取数据行（3，轩辕） 。
- 继续通过指针加载磁盘页 page4 到内存，key=4 符合，读取数据行（4，小北） 。
- 重新加载磁盘页 page1 找到第三个节点 key=5 符合，读取数据行（5，why神） 。
B+树索引再来看下现在innoDB的用B+树的实现方案吧，同样的查询条件，还是画出数据查找的遍历轨迹：
文章插图
在不考虑任何优化的前提下，图中绿色虚线是在innoDB B+树索引上查找数据的遍历轨迹，同样来拆解一下：
- 从索引树根节点开始，加载磁盘页 page1 找到第一个节点 key=1不符合，继续往下搜索 。
- 通过指针找到磁盘页page2, 加载磁盘页page2 到内存，其中存放了key=1、2的数据行，读取符合条件数据行 。
- 由于叶子节点间组成双向链表，直接顺着page2 加载磁盘页page3 、 加载磁盘页page4，读取其中符合条件的数据行 。
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