1.緩衝池：
- 所有對資料庫的操作首先修改緩衝池中的頁，在合適的 checkpoint 再寫入磁碟儲存中。
- 緩衝池的大小決定著資料庫的效能。
- 緩衝池通過 LRU 的演算法進行管理。即使用最多的頁在前端，最少使用的在尾端。當緩衝池不能存新的頁的時候，將首先清理尾端的頁。頁大小預設為16KB,
- innodb 優化了 LRU 演算法，在 LRU 的列表中加入了 midpoint 的位置。每次最新訪問的頁放入到 midpoint 的位置，預設為5/8的地方。預設 LRU 演算法是直接插入頭部，但是為了增加熱度較高頁面的存活時間，所以在中部插入。避免了大量 SQL 查詢導致的高熱度頁被刷出
2.兩次寫：
為了避免在當機時，正好資料庫在寫入某頁面列表中，導致了頁面被汙染，但是又使用重做日誌又沒有乾淨的頁面可以直接重寫。所以 mysql 對髒頁進行更新的時候，使用了兩次寫的方案來解決。
- 兩次寫擁有額外的兩個不同的儲存地址。一個是記憶體的 doublewirte buffer 一個是物理磁碟上的共享空間，都是2MB 正好是128頁。
- 在對緩衝池的髒頁重新整理時，先將髒頁複製到 buffer 中。然後在分兩次把 buffer 的內容順序的寫入到記憶體共享空間。然後再從 buffer 同步磁碟。整個過程都是順序的。如果一旦出現異常，可以通過恢復共享空間的資料到表空間檔案，再使用重做日誌的方式來實現恢復。
3.索引：(B+樹後面會單獨寫一篇來對比與其他資料結構的區別)
innoDB 有3中索引：B+樹索引、hash 索引、全文索引 B+索引具有高扇出性，樹的高度一般在2-4層
3.1自適應 hash 索引:
- hash 索引是系統自行選擇建立的，不能人工建立
- 通過快取池的 B+樹結構來建立的
3.2B+樹索引：
3.2.1使用目的(為什麼使用 b+tree)：
- b+樹在同樣的資料量下可以有效的減少樹的層級，有效的減少查詢時候的 I/O次數
- 對比紅黑樹，b+樹的節點是按範圍進行儲存，有效的提高的了查詢效率
- 對比平衡二叉樹，b+樹不需要使用大量的處理去維護最優，同時又能保證查詢的高效
3.2.1聚合索引：
- 通過主鍵建立的索引
- 葉子節點裡面的資料就是對應的行資料
- 由於葉子節點間使用雙向鏈方式。所以範圍查詢非常便利
3.2.2輔助索引：
- 通過設定值進行建立索引
- 葉子節點上通過 bookmark 儲存對應引用，本引用是對應主鍵。所以查詢流程是先走輔助索引的樹，然後去走聚合索引的樹。IO 次數是2顆樹高度相加
3.2.3聯合索引：
按建立聯合索引的鍵的順序全排列出所有的 key 組合。例如index(a,b) -> (1,1) (1,2)(2,1)(2,2)。如果使用 where A=XXX and B=XXX & where a=XXX 都可以使用到這個聯合索引。但是where b=xxx 是不能使用到的。聯合索引的組合方式實際上對a b c。。。等聯合鍵值都進行了排序。所以where a=xxx order by b是可以使用到索引的
3.3全文索引：
待補充