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一、磁盘
1.1 在系统软件上，并不直接按照扇区进行IO交互：
1.2 磁盘随机访问与连续访问
1.3 建立共识
二、Page
三、InnoDB
四、MyISAM
五、普通索引
一、磁盘
我们在使用Linux，所看到的大部分目录或者文件，其实就是保存在硬盘当中的。(当然，有一些内存文件系统，如： proc ， sys 之类，我们不考虑)
1.1 在系统软件上，并不直接按照扇区进行IO交互：
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如果操作系统直接使用硬件提供的数据大小进行交互，那么系统的IO代码，就和硬件强相关，换言之，如果硬件发生变化，系统必须跟着变化
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从目前来看，单次IO 512字节，还是太小了。IO单位小，意味着读取同样的数据内容，需要进行多次磁盘访问，会带来效率的降低。
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之前学习文件系统，就是在磁盘的基本结构下建立的，文件系统读取基本单位，就不是扇区，而是数据块task_struct。
1.2 磁盘随机访问与连续访问
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随机访问：本次IO所给出的扇区地址和上次IO给出扇区地址不连续，这样的话磁头在两次IO操作之间需要作比较大的移动动作才能重新开始读/写数据。
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连续访问：如果当次IO给出的扇区地址与上次IO结束的扇区地址是连续的，那磁头就能很快的开始这次IO操作，这样的多个IO操作称为连续访问。
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因此尽管相邻的两次IO操作在同一时刻发出，但如果它们的请求的扇区地址相差很大的话也只能称为随机访问，而非连续访问。
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磁盘是通过机械运动进行寻址的，随机访问不需要过多的定位，故效率比较高。
1.3 建立共识
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MySQL 中的数据文件，是以page为单位保存在磁盘当中的。
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MySQL 的 CURD 操作，都需要通过计算，找到对应的插入位置，或者找到对应要修改或者查询的数据。而只要涉及计算，就需要CPU参与，而
为了便于CPU参与，一定要能够先将数据移动到内存当中。 -
所以
在特定时间内，数据一定是磁盘中有，内存中也有。后续操作完内存数据之后，以特定的刷新策略，刷新到磁盘。而这时，就涉及到磁盘和内存的数据交互，也就是IO了。而此时IO的基本单位就是Page。 -
为了更好的进行上面的操作， MySQL 服务器在内存中运行的时候，在服务器内部，就申请了被称为 Buffer Pool 的大内存空间，来进行各种缓存。其实就是很大的内存空间，来和磁盘数据进行IO交互。
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为了更高的效率，一定要尽可能的减少系统和磁盘IO的次数
二、Page
每个page用双向链表连接起来，但是在page内部检索时还是线性的复杂度，这里在单个page中就会引入索引，以至于快速检索：
三、InnoDB
显然单个Page是不够用的，所以可以给page也加上索引（目录），就引入了目录页，目录页的本质也是页，普通页中存的数据是用户数据，而目录页中存的数据是普通页的地址：
这样一层层可以加目录页，直到顶层只有一个page，这就是B+树，：
综上，
- Page分为目录页和数据页。目录页只放各个下级Page的最小键值。
- 查找的时候，自定向下找，只需要加载部分目录页到内存，即可完成算法的整个查找过程，大大减少了IO次数
四、MyISAM
MyISAM使用的也是B+树，但是它将索引与数据分离开来，这种叫做非聚簇索引，而InnoDB不将索引与数据分离成为聚簇索引：
五、普通索引
以上建立索引的方式可能都是通过Primary Key，但是如果没有主键，数据库也会自己建立索引，这种就叫做普通索引， InnoDB 的非主键索引中叶子节点并没有数据，而只有对应记录的key值：
通过辅助（普通）索引，找到目标记录，需要两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。这种过程，就叫做回表查询
