第七章第一节 B+树索引
聚集索引
按照每张表的主键构造一棵B+树，叶子节点存放行记录；
可见一张表只能有一个聚集索引。
事实上，聚集索引的存储并不是物理连续的，而是逻辑连续的：(1)页通过双向链表连接，页按照主键的顺序排序；(2)每个页中的记录通过双向链表维护，物理存储上可以不按照主键存储。
辅助索引
聚集索引与辅助索引的区别在于，聚集索引的叶节点存放行记录；辅助索引的叶节点存放书签，InnoDB存储引擎通过这个书签可以找到与索引相对应的行记录。
B+树索引的分裂
B+树索引的节点的插入不完全同于B+树的节点的插入；这是因为通常情况下，插入是按照主键顺序来的，这就导致对半分裂会浪费磁盘空间。
此时插入应该向右分裂，而不是对半分裂。
Fast Index Creation：对于辅助索引的创建，InnoDB存储引擎对创建索引的表加上S锁。
Cardinality值
对于B+树索引，通常在访问表中很少一部分时使用B+树索引才有意义。Cardinality值记为索引中不重复记录数的预估值。Cardinality值/n_row接近1时，创建B+树索引是很有必要的。Cardinality值采用抽样统计。
Cardinality值的更新发生在INSERT与UPDATE操作中，但不是每次；在满足如下条件之一时更新：
- 表中1/16的数据已经发生变化；
- stat_modified_counter>200000000；
B+树中索引的使用
覆盖索引：从辅助索引就可以查询到的记录而不需要查询聚集索引的记录。
Multi-Range Read优化：减少磁盘的随机访问，并将随机访问转化为较为顺序的数据访问。其工作原理如下。
- 将查询得到的辅助索引键值存放于一个缓存(此时按照辅助索引排序)；
- 将缓存中的键值按照主键排序；
- 根据主键的排序顺序来访问实际的数据文件；
此外，Multi-Range Read还能将某些范围查询拆分为键值对，从而进行批量的数据查询，在拆分的过程中直接过滤掉不符合查询条件的数据。
Index Condition Pushdown优化：当进行索引查询时，先根据索引查找记录，再根据WHERE条件来过滤记录，在支持Index Condition Pushdown后，InnoDB存储引擎在取出索引的同时会判断是否满足WHERE条件。