Innodb 索引结构了解 - Innodb Index Structure
每个Innodb表的数据其实可以说就是以一个树型（B-Tree）结构存储的，表的数据和主键（Primary Key）共同组成了一个索引结构，也就是我们常说的Innodb的Clustered Primary Key。在这个Clustered Primary Key中，Leaf Nodes其实就是实际的表记录，我们常规理解上的索引信息全部在Branch Nodes上面。
MySQL排序原理分析
以上两种方法，一种是老方法，另外一种是改进的方法。两种方法各有自己的优缺点。第一种方法，对sort_buffer_size的占用主要是排序的字段以及一个row pointer,这种方式对排序内存的占用较少，可以有效的减少磁盘排序，但坏处也相当的明显，要对表进行两次扫描，第二次是要根据排好序的字段的row pointer指针回表取数据，这种方式，随着排序行数的加大，对时间的消耗将会变得无法忍受(类似于oracle的nested loop)。老方法受到两个参数的影响：sort buffer size以及read_rnd_buffer_size。
如果采用改进型方法,这种新方法，只会扫描表一次，由于在一次扫描表时，取出了查询所有需要的字段，不仅包括排序字段，全都要放在排序内存(sort buffer)里,对排序内存的需求量比较大一些，如果是对少量结果集进行排序，这种新方法与老方法的性能差异并不会太明显(此前提是在并发量较低的情况下，如果这样的排序的SQL执行频率较高，那么新方法相对老方法，优势也比较明显）,因为老方法在经过第一次数据扫描后，需要排序的少量的行都在内存里，第二次也只是到内存里取，这个速度相对来说，还是比较快的。如果是大量行的排序，新方法的优势便会体现出来。
对于少量行的排序，这个工作，还是交给应用层来做最合适，也多不了几行代码。
