在《MYSQL数据库索引，终于懂了！》这篇文章中，为大家深入解析了为什么B+树如此适合用作数据库的索引工具。
那么，MyISAM和InnoDB这两种引擎是如何利用B+树来设计索引的呢？
它们又有什么不同呢？
问题1：MyISAM的索引结构是怎样的？
MyISAM的索引存储方式有点特别，它把索引和行记录分开存储，这种方式被称为非聚集索引（UnClustered Index）。
具体来说，MyISAM的主键索引和普通索引并没有本质的区别：
- 行记录被单独存储在一个区域；
- 主键索引的叶子节点存储的是主键和与行记录的指针；
- 普通索引的叶子节点则存储的是索引列和行记录的指针。
这也意味着，即使表没有主键，MyISAM依然可以正常工作——也就是说：MyISAM的表是可以没有主键的。
举个例子，假设表结构是这样：
t(id PK, name KEY, sex, flag);
我们有四条记录：
- 1, xiaobei, m, A
- 3, zhangsan, m, A
- 5, lisi, m, A
- 9, wangwu, f, B
MyISAM的B+树索引是如何构造的呢？看看这张图：
- 行记录是单独存储的；
- id是主键（PK），它有一棵自己的B+树索引，叶子节点指向行记录；
- name是普通索引（KEY），也有一棵B+树，叶子节点同样指向行记录。
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问题2：InnoDB的索引结构是怎样的？
InnoDB有个比较特别的特性，它将主键索引和行记录一起存储，这叫做聚集索引（Clustered Index）。
和MyISAM不同，InnoDB的主键索引叶子节点不仅仅存储主键，还直接存储了行记录的内容，而不是指针。
这意味着，InnoDB表必须拥有聚集索引。
如果表中没有定义主键，则第一个非空的唯一列将会成为聚集索引。
如果没有这种列，InnoDB会为每个表创建一个隐式的行ID来作为聚集索引。
由于行数据与聚集索引是共存的，InnoDB的表最多只能有一个聚集索引，因为行记录物理存储的位置是唯一的。
InnoDB的普通索引则不同，它的叶子节点存储的是主键值，而不是指针。
问题3：InnoDB为何建议使用趋势递增主键？
为什么InnoDB建议使用递增的主键？关键在于插入性能。如果主键是递增的，那么每次插入记录时，新的行会直接添加到聚集索引的末尾，不会引发索引分裂，也避免了大量行记录的移动。这样，不仅能提高插入效率，还能有效减少性能开销。
问题4：InnoDB为何不宜使用较长的列做主键？
假设我们有一个用户中心，其中包含身份证号、身份证MD5、姓名、出生年月等信息。如果我们考虑将身份证号作为主键，问题就来了：
- 身份证号作为主键会导致索引树的空间使用效率低下，因为每个索引节点都要存储较长的身份证号码。在数据量增大时，这对内存和磁盘IO的压力非常大。
解决方案很简单：给表加一个自增的ID列，作为主键。这不仅避免了使用过长的字段作为主键，还能让索引变得更紧凑。优化后的表结构如下：
user(id PK auto inc, id_code(index), id_md5(index), name(index), birthday(index));
这样一来，存储效率就大大提高了，磁盘IO的频率也降低了。
问题5：InnoDB的普通索引存储主键键值，可能存在什么问题？
这里要说的就是回表查询。回表查询是指：在普通索引查询时，先根据普通索引定位到主键值，再通过聚集索引查找具体的行记录。显然，这样的查询效率要低于直接通过聚集索引查找。
问题6：如何优化回表查询？
一种常见的优化方案是使用覆盖索引。所谓覆盖索引，就是索引包含了查询所需的所有列数据，这样查询时就无需回表。
例如，针对查询：
SELECT id, name, sex FROM t WHERE name='lisi';
我们可以将name索引升级为联合索引（name, sex），这样查询时直接通过联合索引就能获取所有数据，无需再访问聚集索引。
总结
- MyISAM和InnoDB都使用B+树来实现索引：MyISAM将索引和数据分开存储，而InnoDB将索引与数据存储在一起；
- InnoDB不宜使用长列做主键：长列会增加索引空间消耗，影响查询效率；
- 回表查询的优化：通过覆盖索引可以避免回表查询，提升性能。
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