在上一篇文章中，我们已经知道存储引擎是，数据操作和磁盘间的中间层，它规定了底层硬件的操作方式。选择的存储引擎的不同针对底层文件的操作不同。

当我们要在磁盘里查询数据的时候，采取何种方式来查找呢？我们知道顺序遍历时间复杂度O(n) 效率最低，查询密集型的数据库 O(n) 效率最低。

那么哪种方式查询数据库更好呢，在数据结构中我们知道二分查找O(log2 n)效率较高，多路查询时间复杂度O（logx n)效率更高，但是前提是要数据排列有序。

紧接着，我们就要思考如何来排序的问题，如果把排序放在查询数据之前，那么时间复杂度为O(n)+O（logx n) 。因此应该插入的时候排序O(n),在查询的时候O（logx n)，由此引出我们B+树。

一、MyISAM存储引擎

MyISAM是MySQL的默认存储引擎。MyISAM不支持事务、也不支持外键，他的优势是访问的速度快，对事物完整性没有要求或者以select、insert为主的应用基本上都可以使用这个引擎来创建表。

1、MyISAM索引实现

（1）主键索引
MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址，下图是MyISAM主键索引的原理图：
在这里插入图片描述
这里面的表一共有三列，假设col1为主键。从图可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址。数据可以随机或者离散的分布所以他是非聚集索引。

（2）辅助索引
在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复。如果我们在Col2上建立一个辅助索引，则此索引的结构如下图所示：
在这里插入图片描述
同样也是一颗B+Tree，data域保存数据记录的地址。因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，读取相应数据记录。

二、InonoDB存储引擎

1、InnoDB的特点

InonoDB存储引擎提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比MyISAM的存储引擎，InonoDB写的处理效率差一些，并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。

1、自动增长列
InonoDB表的自动增长列可以手工插入，但是插入的值如果是空或者0，则实际插入的将是自动增长后的值。
自动增长列必须是索引，如果是组合索引，也必须是组合索引的第一列，但是对于MyISAM表，自动增长列可以是组合索引的其他列，这样插入记录后，自动增长列是按照组合索引的前面几列进行排序后递增的。

2、外键约束
MySQL支持外键的存储引擎只有InonoDB，在创建外键的时候，要求父表必须有对应的索引，子表在创建外键的时候也会自动创建对应的索引。

2、InonoDB索引实现

（1）主键索引
表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。
在这里插入图片描述
是一个聚集索引，因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则mysql自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。