考虑表结构如下：
create table testzh(id int &primary key auto_increment ,id2 int,id3 int);
插入数据：
delimiter //
&create procedure ins3()
& & &begin
& & &set i=0;
& & &while i&10000 do
& & & & &insert into testzh(id2,id3) values(FLOOR((RAND()*100000)),FLOOR((RAND()*100000)));
& & & & &set i=i+1;
这里仅仅考虑聚合索引的B+数结构。
首先我们要考虑2个因素：
1、分支节点如何存储一行数据
2、叶子结点如何存储一行数据
位了找到这个问题我们必须要找到哪些块是叶子结点，哪些块是非叶子结点，这里使用自己写的一个程序
找到详细参考最后的代码
(http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2128817/)
[root@testmy test]# ./t1 &testzh.ibd
file size is 442368
Block id is 3:Index page no is 552 : B+ Tree Level is 1
Block id is 4:Index page no is 552 : B+ Tree Level is 0
Block id is 5:Index page no is 552 : B+ Tree Level is 0
Block id is 6:Index page no is 552 : B+ Tree Level is 0
Block id is 7:Index page no is 552 : B+ Tree Level is 0
Block id is 8:Index page no is 552 : B+ Tree Level is 0
Block id is 9:Index page no is 552 : B+ Tree Level is 0
可以看到在这个文件中block_id = 3的是非叶子结点
其他的块是叶子结点。
那我们来研究第一个问题
1、分支节点如何存储一行数据
其实这个问题答案就是
6字节固定开销+4字节(int数据类型4字节)+4字节(指向叶子结点的指针开销)
我们知道每个数据库块的前120直接是管理固定开销如：
FILE HEADER,INDEX HEADER等
在块尾部也有8字节的固定开销
那么我们从offset 120开始向后面数14个字节，这里也要使用我自己写的工具
bcview 方便查看
./bcview testzh.ibd 16 120 14
current block:--Offset:00120--cnt bytes:14--data is:e0004
分析一下：
固定开销(6字节)
00 & &nullable field bitmap (?)
10 & &info flags+number of records owned
0011 &order+ record type (01 0001)
000e & & 下一个偏移量
--可变开销(实际数据4字节)
(实际主键数据1其中8是符号位)
--固定开销(4字节)
(叶子结点block指针)
我们可以看到这是非叶子结点存储数据的格式如此，除了4字节的主键外,这里包含了10字节的额外开销。
2、叶子结点如何存储一行数据
接下来我们来看一下这个表的每一行数据是如何存放的，二进制如下：
./bcview testzh.ibd 16 120 31
current block:--Offset:00120--cnt bytes:31--data is:f004dcd
00 nullable field bitmap(?)
00 info flags+number of records owned
0010 order+record type
001f 下一个偏移量
(实际主键id数据1其中8是符号位)
5 &transaction id&
cd roll pointer
800046cd (实际数据id2:18125 8是符号位)
(实际数据id2:1667 &8是符号位)
实际上就是31个字节
那么我们很容易计算出来如果满存储行大约(16*(块头块尾部))/31 = 524 行数据。当然实际上存储达不到这个值受到
B+树分裂行为以及填充因子等限制实际上到不了这个值，我这里去大约500行数据
好了对于这张表这里我们可以实际大约计算一下理论值，实际值将略小：
一层B+树 & & 最大16K空间 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & 约500行数据
二层B+树 & & 最大约18M空间((16* * 16/1024 ) & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&约58000行数据((16* *500)
三层B+树 & & 最大约21000M空间(power((16*,2) * 16/1024) & & & & & & & & & & & 约行数据（power((16*,2) * 500）
四层B+树 & & 最大约M空间(power((16*,3) * 16/1024) & & & & & & & & &约行数据（power((16*,3) * 500）
但是要注意这里最大空间受到主键选择影响很大，如果不是int为主键那么其非叶子结点一行数据将不会是14字节如果是long类型将是18字节，那么最大空间
将不会达到这么大，而行数更是受到实际一行数据大小限制，这里只是以文章开头建立的表为列子。
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mysql中的b-tree实现在哪个源码文件中？
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如果查找数据29，那么首先会把硬盘块由磁盘加载到内存此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。
擅长：暂未定制
storage/innobase/include/dict0mem.h /** Data structure for an index.
Most fields will be
initialized to 0, NULL or FALSE in dict_mem_index_create(). */struct dict_index_t
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如上图，是一颗b+树，关于b+树的定义可以参见B+树，这里只说一些重点，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。
b+树的查找过程
如图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。
1、通过上面的分析，我们知道IO次数取决于b+数的高度h，假设当前数据表的数据为N，每个磁盘块的数据项的数量是m，则有h=㏒(m+1)N，当数据量N一定的情况下，m越大，h越小；而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小，磁盘块的大小也就是一个数据页的大小，是固定的，如果数据项占的空间越小，数据项的数量越多，树的高度越低。这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的小，比如int占4字节，要比bigint8字节少一半。这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。
2、当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了， 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性。
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A表和B表的列都不同，只有A表中的name和B表的name列记录了相同的数据。如果要查出A表中name项不是B表中的name项，要怎么写SQL并且只用到一个select能够一条语句中只用到一次select么，虽然select嵌套select确实可以达到
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select&name&from&A&where&name&not&in&(select&name&from&B)有问题再追问，望采纳。
能够一条语句中只用到一次select么，虽然select嵌套select确实可以达到
试试看select A.NAMEfrom A left join B ON A.NAME=B.NAMEWHERE B.NAME IS NULL
这个可以。再问：如果要追加一个条件，如：B表的xid=1，但A表中无此项，需要如何写？
select A.NAMEfrom A left join B ON A.NAME=B.NAMEWHERE B.NAME IS NULL and B.xid=1
加上“and B.xid=1”这个条件后什么都查不出来了
其实我不是太明白你的意思，试试这个select A.NAMEfrom A left join (select * from B where xid=1) B ON A.NAME=B.NAMEWHERE B.NAME IS NULL
这样写就ok了select A.NAMEfrom A left join B ON A.NAME=B.NAME and B.xid=1WHERE B.NAME IS NULL 万分感谢
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select&name&from&A&where&name&not&in&(select&name&from&B)select&name&from&A&where&not&exists(select&1&from&B&where&a.name=b.name)这两个你挑着用
去年叶落尘埃定
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