一、小结

我的理解：共三大部分：
数据结构B+树，的理论模型及InnoDB的具体实现
物理存储结构
指导实际业务：建表时，数据约束

1.1 中心思想

抽象数据结构：B+树，组织起了数据表中的数据，即索引组织表

物理存储结构：存储进磁盘中

巧妙联系：B+树的每一个节点 = 磁盘上的存储的一个页

存储结构的一个页是16K，存业务里的一行，能存上万行。

下图是InnoDB对B+树这个理论的数据结构，的具体实现：

注意：所有的节点，都叫页。（这里的页，不是叶：））（每个页是16K，是指所有的节点。）

为什么会发展出来Dynamic？

因为行溢出。

如果是三个字段的联合索引，可以代替最左侧两个字段的单独索引。

建表的注意事项，网上一搜一大把。

但是，只有理解了InnoDB的数据结构、存储结构，那些所谓的注意事项，就很好理解。

因为如果每页的数据量过少，遍历数据表时，会有大量的磁盘IO，效率就低。

比如：订单表，有25个字段。不要把这25个字段放进一张表中，而是把其中经常查的放进第一张表，把不经常查的放进第二张表中。这样查询的表，字段就会尽量少。一个页中能存的行记录数，就会尽可能多。

目的：增加每一页的数据量。不是减少数据的传输量。

磁盘io，顾名思义就是磁盘的输入输出。

只要行溢出，不仅要维护本身数据，还要维护BLOG页。

一旦SELECT *，不仅要把正常字段取出来，还要把BLOG页也取一遍。这影响性能。

如果一个B+树过高，搜索一个数据时，就会从根节点开始往下找，产生更多次的磁盘IO，磁盘IO越多就会越影响数据库查询效率。

影响数据库查询效率最大的是，磁盘IO。
内存存数据，非常快，因为是堆，可以按照地址取。
但是，磁盘不一样，尤其是机械磁盘，因为它要寻址。

4.作业

建表规范，用本章的知识解释下原理。