在数据库体系中，我们可以使用不同的存储引擎来存储数据,而绝大多数存储引擎都用二进制来存储数据，下面介绍Inno DB是如何存储数据的。
在Inno DB存储引擎中，所有的数据都被存储在表空间中,表空间是存储引擎中最高的存储逻辑单元，在表空间下依次包含: 段(segement),区(extend),页(page)。 在同一个数据库实例的所有表空间都有相同的页(page)大小，默认情况下表空间都是16KB。不同的页大小也会导致分区大小的不同。
如何存储表:
mysql使用innoDB存储表时，也会将表的定义与数据索引等信息分开存储。前者存储在.frm文件，后者存储在.idb文件。
当我们用sql创建一张表test_frm的时候,会在磁盘的.datadir文件夹生成一个test_frm.frm的文件，这个文件包含了表结构的相关信息。
InnoDB用于存储数据的文件总共分为两部分，一是系统表空间文件，包含iddata1,iddata2等文件。其中存储了InnoDB系统信息和用户数据库表数据和索引，是所有表公用的。当打开innodb_file_per_table选项的时,.idb文件就是一个表独有的表空间，文件存储了当前表的数据和相关的索引数据。
如何存储记录
和大多数存储引擎一样，Inno DB的使用页作为磁盘管理的最小单位。数据在Inno DB存储引擎中都是按照行存储的，每个16KB大小的页可以存储2-200行的记录。
数据页结构
页(page)是InnoDB存储引擎管理数据最小磁盘单位,而B-Tree节点就是实际存放表中数据的页，我们将介绍页是如何组织和存储记录的。首先Inno DB页有以下七个部分：
在页的头部和尾部之间就是就是用户记录和空闲空间了，每一个数据页都包含了Infimun和Supremum这两个虚拟的记录(可以理解为占位符) 。Infimum记录是比任何记录主键值都小的值，Supernum是该页中的最大记录。User Records就是整个页中真正用于存放记录的部分，而Free Space就是空余空间了。他是一个链表的数据结构，为了保证插入和删除的效率，整个页不会按照主键顺序对所有记录进行排序，它会从左侧到右侧寻找空白节点进行插入，行记录在物理存储上并不是按照顺序的，它们之间的顺序是通过next_record这一指针控制的。
B+树在查找对应的记录时候，并不会查找到对应的行记录。只能定位到行所在的页，将整个页加载到内存中，在通过page Directory中的稀疏索引和next_record找出对应的行记录，不过这次操作都是在内存中进行的，索引通常会忽略这部分查找的耗时。
索引的数据结构:
InnoDB存储引擎在绝大多数情况使用B+树建立索引，这是在关系型数据库中最常见和有效的索引。但是B+树并不能直接找到一条给定键值对应的记录，只能找到对应的数据对应的页。正如上面提到的数据库把页的数据加载到内存中，然后寻找对应的数据行。
B+树是平衡树，它会查找任意节点所耗费的时间是一样的，比较的次数就是B+树的高度。
聚集索引和辅助索引
数据库中的B+树索引可以分为聚集索引和辅助索引。他们之间最大的区别就是，聚集索引存放着一条行记录的全部信息，而辅助索引只包含了索引列和一个用于查找对应行记录的书签。
聚集索引:
InnoDB引擎中的表都是使用索引组织的，也就是按照键的顺序存放。聚集索引就是按照表中主键的顺序构建一颗B+树，并在树的叶子节点中存放表中的行记录数据。聚集索引与表的物理存储方式有着非常密切的关系，所有的正常表都有且仅有一个聚集索引。表中的所有行记录都是按照聚集索引的顺序存放的。当我们使用聚集索引查找表中的数据时候，可以直接获取聚集索引所对应的整行记录所在的页，不需要进行二次操作。
辅助索引/非聚集索引：
辅助索引也是通过B+树实现的，但是他的叶子节点并不包含行记录的全部数据，仅包含索引建和一个便于查找对应记录的书签，在InnoDB中就是当前记录的主键。辅助索引并不影响聚集索引，因为聚集索引构成的B+树是数据实际存储的形式。而辅助索引只是用于加速数据的查找，通常一张表会有多个辅助索引来提升数据的查找效率。
通过使用辅助索引查找记录的过程: 先通过辅助索引查找到对应记录的主键id,然后在聚集索引中使用主键来获取对应的行记录，这也是通常情况下记录的查找方式。（次过程可以理解为回表）。
