數據庫磁盤讀取與系統磁盤讀取
1，系統從磁盤中讀取數據到內存時是以磁盤塊（block）為基本單位，位於同一個磁盤塊中的數據會被一次性讀取出來。
2，innodb存儲引擎中有頁（Page）的概念，頁是數據庫管理磁盤的最小單位，innodb存儲引擎中默認每個頁的大小為16kb，每次讀取磁盤時都將頁載入內存中。
3，系統一個磁盤塊的大小空間往往沒有16kb這么大，因此innodb每次io操作時都會將若干個地址連續的磁盤塊的數據讀入內存，從而實現整頁讀入內存
問題：數據庫的數據結構時怎樣的？B樹和B+樹有什么區別，為什么選擇B+樹作為存儲數據的結構，而不是B樹？
B樹和B+樹
Btree
一個M階的B-tree有如下特點
1，每個節點最多有m個孩子（分叉），
2，除了根節點和葉子節點外，其他每個節點至少有ceil（m/2）個孩子
3，若根節點不是葉子節點，則至少有兩個孩子
4，所有葉子節點都再同一層，且不包含其他關鍵字信息
5，每個非終端節點包含n個關鍵字信息，關鍵字的個數n滿足ceil(m/2)-1<=n<= m-1 其中m為階數
6，ki(i=1,…n)為關鍵字，且關鍵字（主鍵primary key）升序排序。
7，. Pi(i=1,…n)為指向子樹根節點的指針。P(i-1)指向的子樹的所有節點關鍵字均小於ki，但都大於k(i-1);
B-tree每個節點都包含指針，key以及data，每個節點含有三個指向子節點的指針和兩個升序排序的關鍵字（key）
模擬查找關鍵字29的過程：
1. 根據根節點找到磁盤塊1，讀入內存。【磁盤I/O操作第1次】
2. 比較關鍵字29在區間（17,35），找到磁盤塊1的指針P2。
3. 根據P2指針找到磁盤塊3，讀入內存。【磁盤I/O操作第2次】
4. 比較關鍵字29在區間（26,30），找到磁盤塊3的指針P2。
5. 根據P2指針找到磁盤塊8，讀入內存。【磁盤I/O操作第3次】
6. 在磁盤塊8中的關鍵字列表中找到關鍵字29。
分析上面過程，發現需要3次磁盤I/O操作，和3次內存查找操作。由於內存中的關鍵字是一個有序表結構，可以利用二分法查找提高效率。而3次磁盤I/O操作是影響整個B-Tree查找效率的決定因素。
B樹上大部分的操作（插入、刪除、查詢）所需要的磁盤存取次數和B樹的高度是成正比的，並且B樹是盡量多的在節點上存儲信息，保證導數盡量少，在B樹中可以檢查多個子結點，由於在一棵樹中檢查任意一個結點都需要一次磁盤訪問，所以B樹避免了大量的磁盤訪問，減少了磁盤I/O。
B+tree
毫無疑問，減少樹的高度是有效減少IO次數提高效率的方式，b-tree結構每個節點不僅包含key值，還有data值，每一個頁的存儲（16kb）是有限的，每個節點可容納的指針和keydata是有，如果data數據含量大，那么一個頁保存的指針和key的數量就會減少，從而增頁節點的數量，這就增加btree的深度，增加讀取磁盤的次數，進而影響查詢效率
而在b+tree中，一個節點記錄的都是key值和指針（排除了data值），這樣就可以記錄更多的key值，其key值是升序排序，
B+tree和b-tree有如下不同點
1，非葉子節點只存儲鍵值信息（key信息）
2，所有葉子節點之間都有一個鏈指針，數據都存放再葉子節點中
推算
innodb存儲引擎一頁的大小為16kb，一般主鍵類型為int占4個字節，或bigint占8個字節，指針類型頁一般4個或8個字節，也就是說一個頁中大概存儲16*1024/16=1024個key，深度為3的B+tree索引（三頁）可以維護1024*1024*1024=10億條記錄，實際情況每個節點不可能填滿，B+tree的高度一般為2-4曾，mysql的innodb存儲引擎將根節點常駐內存，也就是查找某一鍵值的行記錄最多需要1-3次磁盤IO操作
頁的概念，
頁是innodb讀取磁盤的最小單位，整頁整頁的讀取
頁分為，數據頁（BTreeNode），Undo頁（undo Log page），系統頁（Systempage）,事務數據頁（Transaction SystemPage）每個數數據頁的大小為16kb，每個page使用一個32位int值來表示，
一個page的基本結構
1，0-38：page頭部，id，類型信息等占38個字節，頭部保存兩個指針分別指向前一個page和后一個page，page是一個雙向列表
2，38-16376：不同的類型頁所含的數據不同，這部分空間包含系統記錄（SystemRecord）和用戶記錄（UserRecord），我們表中的一條條記錄就放在UserRecord部分，UserRecord存放的內容可以是以下內容
a,主鍵索引樹非葉子節點,B+tree索引，和指針
b,主鍵索引樹葉子節點，key和data（就是記錄本身）
c,輔助鍵索引樹非葉子節點,B+tree輔助索引
d,輔助鍵索引樹葉子節點，key和data（這里的data是主鍵）
頁可以裝很多種數據信息，有的頁是B+樹的所有主鍵索引，有的頁是B+樹的葉子節點也就是數據記錄本身，有的頁是我們創建的二級索引，
16376-16384：page尾部
頁和節點的關系
頁和節點沒有強相關關系
由頁組成的鏈表，頁之間是雙向列表，頁里面的數據是單向鏈表，這種結構組成了主鍵索引B+樹，組成了葉子節點數據。
定位一條記錄的過程，select * from table where id = 29
系統經過解析sql語句，首先讀取裝有非葉子節點page頁，遍歷非葉子節點，這個過程隨着節點的遍歷會將一個或多個page頁加載到內存，直到定位到這條記錄的葉子節點，然后遍歷找出該條記錄。
如果使用了二級索引則先讀取二級索引page遍歷這個二級索引，找到裝有主鍵信息葉子節點page頁，遍歷找到該主鍵。然后再根據主鍵索引尋找到該條記錄
