在我們公司的DB規范中，明確規定：
1、建表語句必須明確指定主鍵 2、無特殊情況，主鍵必須單調遞增
對於這項規定，很多研發小伙伴不理解。本文就來深入簡出地分析MySQL索引設計背后的數據結構和算法，從而可以幫你釋疑如下問題：
1、為什么innodb表需要主鍵？ 2、為什么建議innodb表主鍵是單調遞增？ 3、為什么不建議innodb表主鍵設置過長？
B-tree（多路搜索樹，並不是二叉的）是一種常見的數據結構。使用B-tree結構可以顯著減少定位記錄時所經歷的中間過程，從而加快存取速度。B通常認為是Balance的簡稱。這個數據結構一般用於數據庫的索引，綜合效率較高。目前很多數據庫產品的索引都是基於B+tree結構。MySQL也采用B+tree,它是B-tree的一個變種，其實特性基本上差不多，理解了B-tree也就懂了B+tree。
1、一顆M階B-Tree具有的特性【熟記於心】
1） 根結點的孩子數>=2(前提是樹高度大於1) 2） 除根結點與葉子結點，其他結點的孩子數為[ceil(m/2),m]個。ceil函數表示上取整數 3） 所有葉子結點都出現在同一層，葉子結點不存儲數據。 4） 各個結點包含n個關鍵字信息：(P0,K1,P1,K2,P2......Kn,Pn) 其中： 4.1) Ki(i=1,2......n)為關鍵字，且K(i-1)<Ki，即從小到大排序 4.2) 關鍵字的個數n必須滿足：[ceil(m/2)-1,m-1] 4.3) Pi指向子樹，且指針P(i-1)所指向的子樹結點中所有關鍵字均小於Ki。即：父結點中任何關鍵字的左孩子都小於它，右孩子大於它。
2、B-Tree插入操作
1）插入新元素，如果葉子結點空間足夠，則插入其中，遵循從小到大排序； 2）如果該結點空間滿了，進行分裂。將該結點中一半關鍵字分裂到新結點中，中間關鍵字上移到父結點中。
【舉例】：如果單從上面特性及插入規則看得不明白，請結合以下分步驟圖例：
將下面數字插入到一棵5階B-Tree中：[3,14,7,1,8,5,11,17,13,6,23,12,20,26,4,16,18,24,25,19]
首先根據B-Tree特性知道，每個結點的關鍵字數量范圍是: 2<=n<=4
【第一步】：插入3,14,7,1
到這里，第一個結點中關鍵字數量剛好滿了。
【第二步】：插入8
由於8是大於7的，故應該插入右子樹，一個結點中最多存儲4個關鍵字，按照插入規則，將中間關鍵字7上移形成父結點，其他按照50%分裂成兩個結點，如上圖。
【第三步】：插入5,11,17
由於5小於7，插入左子樹，11,17大於7,插入右子樹。葉子結點沒有滿4個關鍵字，故可以直接插入5,11,17
【第四步】：插入13
13大於7，應該插入右子樹結點中，由於該結點中滿4個關鍵字了，需要進行分裂。13剛好是中間關鍵字，上移到父結點中；其他按照50%分裂成兩個結點。
【第五步】：插入6,23,12,20
以上幾個數字按照規則直接插入即可，無需分裂操作。
【第六步】：插入26
由於26大於13，應該插入13的右子樹結點中，但是該結點已經滿了，需要分裂，將中間20上移到父結點中，其他按照50%分裂成兩個結點。
【第七步】：插入4
由於4小於7，應該插入7的左結點中，但該結點滿了，需要進行分裂，將中間關鍵字4上移到父結點中，其他按照50%分裂成兩個結點。
【第八步】：插入16，18，24，25
以上4個數字按大小直接插入到相應位置即可，無需分裂操作。
【第九步】：插入19
插入19，需要放到18的后面，但是由於該結點已滿，需要分裂操作，將中間關鍵字17上移到父結點中，其它按照50%分裂成14，16以及18，19兩個結點；
別以為到這就結束了，再看17被上移到父結點中，由於父結點已經滿了，所以這時對父結點進行分裂，將中間關鍵字13上移形成新的父結點，其他按照50%分裂成4，7和17，20兩個結點，到此，數據插入全部完成，形成了一棵B-Tree。
3、刪除操作
刪除操作稍稍復雜一些，這里就不舉例展開了。大概思路如下：
1）查找B-tree中需刪除的元素,如果該元素在B-tree中存在，則將該元素在其結點中進行刪除。 2）刪除該元素后，判斷該元素是否有左右孩子結點，如果有，則上移孩子結點中的相近元素到父節點中（相近元素指的是：剛被刪除元素的相鄰后繼元素，比如刪除D，相近元素就是F等） 3）然后接着判斷：如果結點中元素個數小於ceil(m/2)-1，首先找其相鄰兄弟結點元素是否足夠（結點中元素個數大於ceil(m/2)-1），如果足夠，向父節點借一個元素，同時將借的元素的孩子結點中相鄰后繼元素上移到父結點中；
如果其相鄰兄弟都不夠，即借完之后其結點元素個數小於ceil(m/2)-1，那進行合並，具體是：將父結點中元素下移到要合並結點中（該元素一般是位於兩個合並結點的中間元素），然后進行合並。
4）以上操作按順序進行遞歸執行
總之，對於索引文件，無論是插入還是刪除B-Tree結點，不斷地分裂和合並結點來維持B-Tree結構是非常昂貴的操作。
4、B+tree介紹：
MySQL索引采用B+Tree，它是應文件系統所需而產生的一種B-tree的變形樹，他們的差異在於：
1） 非葉子結點的子樹指針與關鍵字個數相同； 2） B+樹父結點中的記錄，存儲的是下層子樹中的最小值； 3） 所有葉子結點通過一個鏈指針相連； 4） 所有關鍵字都在葉子結點出現；
如，下面是一棵典型的B+tree（假設每個結點最多有4個關鍵字）
其他特性與操作與B-tree基本相同。到此，B-tree和B+tree基礎知識已經了解了，下面的內容都是基於以上的概念。
MySQL索引實現是在存儲引擎端，不同存儲引擎對索引實現方式是不同的，比如Innodb和MyISAM，下面我們重點介紹Innodb引擎索引的實現方式。
1、Innodb索引實現方式：
對於InnoDB表，數據文件ibd本身就是按B+Tree組織的一個索引結構，這棵樹的葉節點data域保存了完整的數據記錄。
舉例說明，下面是students表，id是主鍵，name上有輔助索引，有6行數據記錄。
假如在一棵5階B+Tree(關鍵字范圍[2,4]),它的主鍵索引組織結構如下：
上圖是InnoDB主鍵索引的B+tree，葉節點包含了完整的數據記錄，像這種索引叫做聚集索引。因為InnoDB的數據文件本身要按主鍵聚集，所以InnoDB要求表必須有主鍵(MyISAM可以沒有)，如果沒有顯式指定，則MySQL會優先自動選擇一個可以唯一標識數據記錄的列作為主鍵，比如唯一索引列，如果不存在這種列，則MySQL自動為InnoDB表生成一個隱含字段作為主鍵，長度為6個字節，類型為longint。
輔助索引結構：
對於secondary index，非葉子結點保存的是索引值，比如上面的name字段。葉子結點保存的不再是數據記錄了，而是主鍵值。
從上面的B+Tree可以總結到：
MySQL聚集索引使得按主鍵的搜索非常高效的。 輔助索引需要搜索兩遍索引： 第一：檢索輔助索引獲得主鍵值 第二：用主鍵值到主鍵索引中檢索獲得記錄
到這里，再來分析本文開頭提出的問題：
問題1、為什么Innodb表需要主鍵？
1）innodb表數據文件都是基於主鍵索引組織的，沒有主鍵，mysql會想辦法給我搞定，所以主鍵必須要有；
2）基於主鍵查詢效率高；
3）其他類型索引都要引用主鍵索引； 問題3、為什么不建議Innodb表主鍵設置過長？
因為輔助索引都保存引用主鍵索引，過長的主鍵索引使輔助索引變得過大；
在上面的例子中：將下面數字插入到一棵5階B-Tree中：[3,14,7,1,8,5,11,17,13,6,23,12,20,26,4,16,18,24,25,19]
插入這些無序數據一共經歷了6次分裂，對於磁盤索引文件而言，每次分裂都是很昂貴的操作；
如果將以上數據排好序，再次插入是不是效果會好，我試驗了下，雖然每次都是插入到最右結點，涉及遷移數據量會少，但是分裂的次數依然挺多，需要7次分裂。
每次分裂都是按照50%進行，這樣存在明顯的缺點就是導致索引頁面的空間利用率在50%左右；而且對於遞增插入效率也不好，平均每兩次插入，最右結點就得進行一次分裂。那Innodb是如何進行改進的呢？
Innodb其實只是針對遞增/遞減情況進行了改進優化，不再采用50%的分裂策略，而是使用下面的分裂策略：
對於遞增/遞減索引插入操作： 1、插入新元素，判斷葉子結點空間是否足夠，如果足夠，直接插入 2、如果葉子結點空間滿了，判斷父結點空間是否足夠，如果足夠，將該新元素插入到父結點中；如果父結點空間滿了，則進行分裂。
比如下面一棵5階B+Tree：
現在連續插入10,11,14,15,17，采用優化后分裂策略的分步圖例如下：
【第一步】：插入10
由於最右結點還有空間，直接插入即可。
【第二步】：插入11
插入11時，由於最右結點空間已滿，如果使用50%分裂策略，則需要分裂操作了，但是使用優化后的分裂策略，當該結點空間已滿，還要判斷該結點的父結點是否滿了，如果父結點還有空間，那么插入到父結點中，所以11插入到父結點中了，同時形成一個子結點。
【第二步】：插入14,15,17
優化后的分裂策略僅僅針對遞增/遞減情況，顯著的減少了分裂次數並且大大提高了索引頁面空間的利用率。
如果是隨機插入，可能會引起更高代價的分裂概率。所以InnoDB存儲引擎會為每個索引頁維護一個上次插入的位置變量，以及上次插入是遞增/遞減的標識。InnoDB能夠根據這些信息判斷新插入數據是否滿足遞增/遞減條件，若滿足，則采用改進后的分裂策略；若不滿足，則進行50%的分裂策略。
到此，我們可以回答本文開頭提出的另一個問題了：
問題2：為什么建議InnoDB表主鍵是單調遞增？
如果InnoDB表主鍵是單調遞增的，可以使用改進后的B+tree分裂策略，顯著減少B-Tree分裂次數和數據遷移，從而提高數據插入效率。
不僅如此，它還大大提高索引頁空間利用率。
【結束語】
通過學習B+Tree數據結構，從而加深對MySQL索引存儲結構的理解，對我們設計、優化索引非常有幫助。
以上就是我想跟大家分享的內容，歡迎大家一起交流學習。
參考文章：
http://database.51cto.com/art/201107/275030_1.htm
http://www.2cto.com/database/201411/351106.html
http://hedengcheng.com/?p=525