上篇文章我们说了一个简单索引实例，必须满足条件下一个页的小主键必须必上一个页的大主键大，否则会吧大的放到后面页去，这个过程叫做页分裂。查询的时候有个key和page_no组成的查询索引，key就是若干页每个页小的主键，page_no就是页面名称。

InnoDB索引方案

上述为什么说是简易版本的索引，因为我们为了满足主键二分查找，而假设所有目录页都是物理存储器上连续存储，但会有问题：

innoDB是用页单位来存储数据，每页16kb，如果数据太庞大，会需要非常大的连续存储空间才能吧目录存完。

我们经常会对记录增删，若页30数据都删完了，页30也就没有存在的必要，这时候需要把后面页的数据移动到前面，这种牵一发而动全身的重排序肯定是不行的，性能损耗太大。

所以，我们如何才能灵活管理我们的目录项呢？innoDB设计的时候，突然发现，目录项和我们用户存储数据的页结构差不多，只是两个列分别为主键和页号，所以innoDB复用了之前数据页的结构，那我们如何区分用户记录的数据 和 目录项记录呢？别忘了我们记录头有个record_type属性。之前我们0代表普通用户，2代表小值，3代表大值，1代表目录项记录，这时候我们的1就用到了。

目录项 和 用户记录数据区别？

record_type目录项是1，用户记录普通数据是0

目录项记录里只有主键和页编号两个数据，而用户记录的普通数据会有很多列的数据和innoDB隐藏数据。

记录头还有一个min_rec_mask的属性，只有在存储目录项记录的时候min_rec_mask为1，其他时候是0。

其他的几乎和用户记录数据页一模一样，他们也都是由7个部分组成，有page directory页目录来二分查找数据对应的槽点，遍历当前槽点找到所需要的数据。

当数据过大，一个目录记录页不足以存放数据页记录怎么办呢？

这时候就出现两个以上的目录记录页，而目录记录页之间也是file header用file_page_prev和file_page_next组成双向链，这时候他们也不可能挨着，怎么根据查询的组件定位我们需要的目录记录页呢，这时候会生成更的目录页‘根目录页‘。这时候树就成立了，如图所示，倒着看是不是很像一颗枝叶茂盛的数。

从图中可以看到，用户记录的数据实际放在底层，这些称为叶子节点，其余的陈为非叶子节点或者内节点，其中上面的节点称为跟节点。因为这种数据结构是几何增长的，假设底层能放100条数据，目录记录页能放1000条数据，第二层就能存储100*1000，第三层目录页能放100*1000*1000，第四层就是100*1000*1000*1000 = 100000000000条数据，你的表里能存放那么多数据吗，所以这就是b+树为什么高3层。