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一、存储引擎 MyISAM与InnoDB 的区别

(1) InnoDB支持事务，MyISAM不支持；

(2) InnoDB支持外键，而MyISAM不支持。对一个包含外键的InnoDB表转为MYISAM会失败；

(3) InnoDB是聚集索引，使用B+Tree作为索引结构，数据文件是和（主键）索引绑在一起的（表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构），必须要有主键，通过主键索引效率很高。但是辅助索引需要两次查询，先查询到主键，然后再通过主键查询到数据。因此，主键不应该过大，因为主键太大，其他索引也都会很大。

MyISAM是非聚集索引，也是使用B+Tree作为索引结构，索引和数据文件是分离的，索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。

也就是说：InnoDB的B+树主键索引的叶子节点就是数据文件，辅助索引的叶子节点是主键的值；而MyISAM的B+树主键索引和辅助索引的叶子节点都是数据文件的地址指针。

(4) InnoDB不保存表的具体行数，执行select count(*) from table时需要全表扫描。而MyISAM用一个变量保存了整个表的行数，执行上述语句时只需要读出该变量即可，速度很快（注意不能加有任何WHERE条件）。

(5) InnoDB支持表、行(默认)级锁，而MyISAM支持表级锁。

InnoDB的行锁是实现在索引上的，而不是锁在物理行记录上。潜台词是，如果访问没有命中索引，也无法使用行锁，将要退化为表锁。

二、B+树

B+ 树是平衡树，它查找任意节点所耗费的时间都是完全相同的，比较的次数就是 B+ 树的高度。

B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构，B-Tree中每个节点中有key，也有data，而每一页的存储空间是有限的，如果data数据较大时将会导致每个节点（即一个页）能存储的key的数量很小。当存储的数据量很大时同样会导致B-Tree的深度较大，增大查询时的磁盘I/O次数，进而影响查询效率。

在B+Tree中所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上，而非叶子节点上只存储key值信息，这样可以大大加大每个节点存储的key值数量，降低B+Tree的高度。

B+Tree在B-Tree的基础上有两点变化：

（1）数据是存在叶子节点中的

（2）数据节点之间是有指针指向的

由于B+Tree的非叶子节点只存储键值信息，假设每个磁盘块能存储4个键值及指针信息，则变成B+Tree后其结构如下图所示：

三、聚集索引和辅助索引

数据库中的 B+ 树索引可以分为聚集索引（clustered index）和辅助索引（secondary index），它们之间的最大区别就是，聚集索引中存放着一条行记录的全部信息，而辅助索引中只包含索引列和一个用于查找对应行记录的『书签』。

（1）聚集索引

InnoDB 存储引擎中的表都是使用索引组织的，也就是按照键的顺序存放；聚集索引就是按照表中主键的顺序构建一颗 B+ 树，并在叶节点中存放表中的行记录数据。

聚集索引与表的物理存储方式有着非常密切的关系，所有正常的表应该有且仅有一个聚集索引（绝大多数情况下都是主键），表中的所有行记录数据都是按照聚集索引的顺序存放的。

当我们使用聚集索引对表中的数据进行检索时，可以直接获得聚集索引所对应的整条行记录数据所在的页，不需要进行第二次操作。

（2）辅助索引

数据库将所有的非聚集索引都划分为辅助索引，但是这个概念对我们理解辅助索引并没有什么帮助；辅助索引也是通过 B+ 树实现的，但是它的叶节点并不包含行记录的全部数据，仅包含索引中的所有键和一个用于查找对应行记录的『书签』，在 InnoDB 中这个书签就是当前记录的主键。

辅助索引的存在并不会影响聚集索引，因为聚集索引构成的 B+ 树是数据实际存储的形式，而辅助索引只用于加速数据的查找，所以一张表上往往有多个辅助索引以此来提升数据库的性能。